'N Inleiding tot Algorithmic Trading: basiese tot gevorderde strategieë (Wiley Trading) Skrywer. Datum: 4 Desember 2011, Views: 2011 ISBN: 0470689544 538 bladsye PDF 1 MB Algorithmic handel is besig om die bedryf lewensaar - dit is goedkoper, vinniger en makliker om te beheer as standaard handel en dit stel jou in staat om vooraf dink die mark, die uitvoering van komplekse wiskunde in real time. Ons is nie meer beperk deur menslike bandwydte, maar die bedryf is geheimsinnig met 'n paar wat bereid is om die geheime van hul sukses te deel. 'N Inleiding tot Algorithmic Trading is 'n inleidende gids tot hierdie uiters gewilde area. Dit begin met demystifying hierdie komplekse onderwerp en die verskaffing van lesers met spesifieke en bruikbare algoritmiese handel kennis. Dit gee 'n uiteensetting van die huidige handel algoritmes, die basiese beginsels van hul ontwerp, wat dit is, hoe dit werk, hoe dit gebruik word, hul sterkpunte, hul swakhede, waar die bedryf is nou en waarheen hy gaan nie. Die boek bevat dan 'n artikel wat die keuse van aandele handel te dryf op die NASDAQ en die New York Aandelebeurs, analytics, en statistieke gebruik om handelsresultate optimaliseer - en vir die meer avontuurlustige leser, 'n artikel oor hoe om handel algoritmes ontwerp. Ten slotte word die skrywers toon 'n seleksie van gedetailleerde eiendom en nog nooit gesien algoritmes uitsluitlik gerig vir gebruik deur individuele handelaars om hul eie rekeninge te handel. Hierdie algoritmes is ontwikkel en gebruik word deur die skrywers en word hier gepubliseer vir die heel eerste keer. Dit is 'n ideale boek vir die leser wat belangstel in die begrip en benutting van die krag van algoritmiese handel stelsels, en gaan gepaard met 'n CD-Rom wat 'n vinnige hande gee op pad na die ondersoek van die krag van algoritmiese handel oor die handel NASDAQ en NYSE aandele. Copyright Disclaimer: Hierdie webwerf is nie enige lêers te stoor op sy bediener. Ons het net-indeks en skakel oor na inhoud verskaf deur ander webwerwe. Kontak asseblief die inhoud verskaffers om inhoud kopiereg verwyder indien enige en e-pos, en verwyder relevante skakels of inhoud immediately. Machine Leer Toegepaste op werklike Quant Strategieë slotte. implementeer gevorderde handel strategieë met behulp van tydreeksanalise. masjienleer en Bayes-statistieke met die open source R en Python programmeertale, vir direkte, aksie resultate op jou strategie winsgewendheid. Im seker jy het opgemerk die oorversadiging van beginner Python tutoriale en statistieke / masjienleer verwysings beskikbaar op die internet. Min tutoriale wat jy eintlik sê hoe om dit toe te pas om jou algoritmiese handel strategieë in 'n end-tot-end mode. Daar is honderde van handboeke, referate, blogs en forum poste op tydreeksanalise, Ekonometrie, masjienleer en Bayes-statistieke. Byna almal van hulle konsentreer op die teorie. Wat van praktiese implementering Hoe gebruik jy hierdie metode vir jou strategie Hoe kan jy eintlik program op daardie formule in sagteware Ive geskryf Gevorderde Algorithmic Trading om hierdie probleme op te los. Dit bied werklike wêreld aansoek van tydreeksanalise, statistiese masjien leer en Bayes-statistieke, direk produseer winsgewende handel strategieë met vrylik beskikbaar open source sagteware. Julle gelukkig met basiese programmeringsvaardighede Maar wil om jou te gebruik om meer gevorderde Quant Trading As youve my vorige boek, Suksesvolle Algorithmic Trading lees. jy sal 'n kans om 'n paar basiese Python vaardighede aan te leer en toe te pas op eenvoudige handel strategieë gehad het. Maar jy het gegroei buite eenvoudige strategieë en wil begin die verbetering van jou winsgewendheid en die bekendstelling van 'n robuuste, professionele risikobestuur tegnieke om jou portefeulje. In Advanced Algorithmic Trading neem ons 'n gedetailleerde kyk na sommige van die mees gewilde Quant finansies biblioteke vir beide Python en R, insluitend pandas. scikit-leer. statsmodels. tijdreeksen. rugarch en voorspel en vele ander. Ons sal hierdie biblioteke gebruik om te kyk na 'n rykdom van metodes in die velde van Bayes-statistieke, tydreeksanalise en masjienleer, die gebruik van hierdie metodes direk in die handel strategie navorsing. Ons pas hierdie biblioteke in 'n end-tot-end gevectoriseerd back testing en risikobestuur scenario. sodat jy maklik inskakel hulle in jou huidige handel infrastruktuur. Geen behoefte aan duur off-the-shelf Quant sagteware wat jy 'n klomp geld kan bestee die aankoop van 'n paar gevorderde back testing gereedskap in die verlede en uiteindelik bevind dat hulle moeilik om te gebruik en nie relevant is vir jou styl van Quant handel. Gevorderde Algorithmic Trading maak gebruik van heeltemal gratis open source sagteware, insluitend Python en R biblioteke, wat kundige, verwelkom gemeenskappe agter hulle. Nog belangriker, hierdie biblioteke pas ons direk na die werklike wêreld Quant handel probleme soos Alpha geslag en portefeulje risikobestuur. Maar ek het nie 'n PhD in Statistiek. Terwyl masjienleer, tydreeksanalise en Bayes-statistieke is kwantitatiewe onderwerpe, dit bevat ook 'n rykdom van intuïtiewe metodes, waarvan baie sonder verhaling kan verduidelik aan gevorderde wiskunde. In Advanced Algorithmic Trading voorsien weve nie net die teorie te help om te verstaan wat jy implementeer (en daaroor was jouself te verbeter), maar ook gedetailleerde stap-vir-stap kodering handleidings wat die vergelykings te neem en direk toe te pas op werklike strategieë. Dus, as jy baie meer gemaklik kodering as met wiskunde, kan jy maklik volg die brokkies en begin werk om jou strategie winsgewendheid te verbeter. Oor die outeur So whos agter hierdie Hi My naam is Mike Halls-Moore en Im die man agter QuantStart en die Gevorderde Algorithmic Trading pakket. Sedert die werk as 'n kwantitatiewe handel ontwikkelaar in 'n hedge fund ek oor kwantitatiewe handel navorsing en implementering passievol gewees het. Ek begin die QuantStart gemeenskap en skryf Gevorderde Algorithmic Trading om bloot te oefen kleinhandel kwantitatiewe om die gebruik in kwantitatiewe verskansingsfondse en batebestuur maatskappye metodes. Wat Onderwerpe ingesluit in die boek Tydreeksanalise Youll ontvang 'n volledige beginners gids tot tydreeksanalise, insluitend bate terug eienskappe, korrelasie, die wit geraas en ewekansige loop modelle. Tydreeksmodelle verskaf Siek 'n deeglike bespreking van outoregressiewe bewegende gemiddelde (ARMA) en outoregressiewe voorwaardelike Heteroskedastic (Arch) modelle met behulp van die R statistiese omgewing. Gecoïntegreerd Tyd Reeks Ons sal die gesprek oor gecoïntegreerd tydreekse van Suksesvolle Algorithmic Trading voort en kyk na die Johansen toets, toe te pas op ETF strategieë. Jy sal vind 'n in-diepte bespreking oor state-ruimte modelle soos die Kalman filter en die verborge Markov model, soos toegepas op kwantitatiewe handel. High Frequency Data jy kry 'n inleiding tot verhandel teen hoër frekwensies en 'n in-diepte kyk na die mark mikrostruktuur in die aandele en buitelandse valuta markte. Wel ontdek presies wat statistiese masjien leer is, insluitend toesig en sonder toesig leer, en hoe hulle kan help produseer winsgewende sistematiese handel strategieë. Die Bias-Variansie nadeel Siek praat oor een van die belangrikste konsepte in masjienleer, naamlik die vooroordeel-variansie kompromis en hoe kan ons die gevolge daarvan met behulp van kruis-validering te verminder. Siek bespreek een van die mees veelsydige ML model familes, naamlik die besluit Tree, Random Forest en Boosted Tree modelle, en hoe ons hulle kan aansoek doen om bate opgawes voorspel. Wel bespreek die familie van Support Vector klassifiseerders, insluitend die ondersteuning Vector Machine, en hoe ons dit kan aansoek doen om finansiële data reeks. Natuurlike taal verwerking Wel bespreek sentiment analise en hoe ons handel strategieë van natuurlike taal data met behulp van die groepering en cosinus ooreenkoms kan bou. Siek verduidelik hoe jy sonder toesig leertegnieke soos PCA, K-Means Groepering en NMF kan aansoek doen om 'n groot datastelle om dit makliker te analiseer maak. Siek bied 'n volle inleiding tot Bayesiaanse inferensie in waarskynlikheid en waarom dit vir ons 'n groot voordeel sal gee wanneer die uitvoering van meer gevorderde modelle. Verborge ketting Monte Carlo sal jy leer oor MCMC, insluitend Gibbs Monsterneming en Metropolis-Hastings, die hoof algoritme vir monsterneming in Bayes-statistieke, met behulp van die PyMC3 sagteware. Wel definieer en bespreek Bayesiaanse netwerke, 'n tipe grafiese probabilistiese model. Wel toepassing Bayes nette om ons portefeulje. Siek bied 'n inleiding tot hierdie nuwe, maar opwindende, gebied van statistieke en handel waar ons Bayesiaanse metodes om ekonometrie data toe te pas. Watter tegniese vaardighede sal jy leer R: Tydreeksanalise Jy sal bekendgestel word aan R, wat een van die mees gebruikte navorsing omgewings in kwantitatiewe verskansingsfondse en batebestuurders. Ons sal gebruik maak van baie biblioteke, insluitend tijdreeksen maak. rugarch en skatting. Ons sal R en Python gebruik om ons strategie prestasie skat met verloop van tyd wat ons toelaat om strategie verval kurwes te produseer. Dit sal help om te bepaal of 'n strategie moet afgetree of is nog steeds lewensvatbaar en winsgewend te maak. Ons sal dieper in die gevorderde funksies van scikit-leer. Luislange ML biblioteek, insluitend parameter optimalisering, kruis-validasie, Parallellisatie, en produseer gesofistikeerde voorspellende modelle. Hoe om doeltreffend gevectoriseerd backtests skep vir voorlopige ondersoek, met realistiese transaksiekoste aannames. gebruik van R en pandas, sonder die behoefte om 'n volledige gebeurtenis gedrewe stelsel te implementeer. Ons sal stel PyMC3. die soepel Bayesiaanse modelle toolkit en Markov Chain Monte Carlo monsternemer om ons te help uit te voer doeltreffend Bayesiaanse inferensie vir ons risikobestuur infrastruktuur en handel strategieë. Ons sal ons risikobestuur bespreking van die vorige boeke voortgaan en kyk na regime opsporing en stogastiese wisselvalligheid as 'n manier om ons te help risiko vlak en portefeulje toekenning te bepaal. Wat Trading en risikobestuurstrategieë Sal Jy voer ons sal kyk na 'n lineêre tydreeksmodel gebaseer op die ARIMAGARCH model op 'n verskeidenheid van aandele voorraad indekse en sien hoe die strategie prestasie veranderinge met verloop van tyd. Kalman filters vir pare Trading Ons sal geld die Bayes Kalman filter om gecoïntegreerd tydreekse om dinamiese skat die verskansing verhouding tussen twee pare, die verbetering van 'n statiese skatting van 'n tradisionele verskans verhouding. HFT Bid-Vra Smeer Voorspelling Ons sal gebruik gevorderde tydreekse en masjien leermetodes die voorspelling bod-vra versprei in 'n hoë frekwensie forex data ten einde die beste tyd om ambagte te voer te bepaal. Ons sal gebruik stogastiese wisselvalligheid modelle om wisselvalligheid voorspel ten einde 'n regime opsporing model te produseer, wat sal help om ons periodes van hoër en laer risiko te identifiseer. Asset Opbrengste Vooruitskatting met behulp van ML Ons sal gebruik talle masjienleer tegnieke om bate rigting en vlak, op beide die aandele en buitelandse valuta markte voorspel, deur agteruit teen ander faktore. Ons sal SVMs en ander ML metodes gebruik om 'n sentiment analise seingenerator gebaseer op sosiale media data en blog data te bou, toe te pas op vloeibare aandele en ETF's. Die boek is tans beskikbaar vir rowwe snit Pre-Order Release Wat beteken rowwe snit beteken pioneer OReilly Media, die konsep van Rowwe Sny beteken dat jy kan pre-order die boek vandag vir 20 af die prys volle vrystelling en ontvang die huidige gedeeltelik voltooide sny van die boek soos dit nou is (250 bladsye). Daarbenewens sal jy in staat wees om updates vir die boek oopmaak as ek dit skryf. Sodra die boek voltooi is sal jy 'n volledige digitale kopie ontvang. As jy kies vir die bronkode pakket sal jy nuwe R en Python-kode as dit so goed geskryf is ontvang. Wanneer sal die boek vrygestel word Die finale volledige weergawe van Advanced Algorithmic Trading vrygestel sal word laat 2016 Im tans nog skryf 'n paar van die materiaal, sowel as die R en Python kode. Deur pre-bestel die rowwe snit sal jy toegang tot updates soos dit verskyn en die volle boek op sy vrylating te bewerkstellig. Hoekom is jy 'n rowwe snit vrystelling Ek gebruik die rowwe snit benadering met my ander boeke C vir kwantitatiewe Finansies en suksesvolle Algorithmic Trading. Dit was ongelooflik nuttig vir beide myself en die ore van die boek. Baie mense het voorstelle terwyl die lees van die rowwe snit wat dit in die finale weergawe. Ive het 'n groot aantal van julle e-pos my vra om Advanced Algorithmic Trading sit in 'n rowwe snit vorm sodat voorstelle gemaak kan word vir materiaal vir die finale weergawe. Het jy behoefte aan 'n programmeerder Die boek aanvaar dat jy basiese kennis het van programmering wees. Jy moet verstaan vertakking, herhaling en die basiese beginsels van die voorwerp-oriëntasie. Dit is egter die grootste deel van die boek geskryf word as self-contained as moontlik en die kode is maklik om te volg. Vrae Waar kan jy meer te leer oor my ek geskryf het oor eenhonderd en vyftig poste op QuantStart wat Quant handel, Quant loopbane, Quant ontwikkeling, data wetenskap en masjien leer. Jy kan lees deur die argiewe om meer oor my handel metode en strategieë te leer. Wat gebeur as jy nie tevrede is met die boek Terwyl ek dink jy sal Gevorderde Algorithmic Trading baie nuttig in jou kwantitatiewe handel onderwys vind, ek glo ook dat as jy nie 100 tevrede is met die boek vir een of ander rede kan jy dit terug geen vrae gevra vir 'n volle terugbetaling. Sal jy kry 'n hardekopie van die boek No Op hierdie stadium die boek is slegs beskikbaar in Adobe PDF formaat, terwyl die kode self as 'n zip-lêer van ten volle funksionele R en Python skrifte, as jy die opsie Book Software koop. Watter pakket moet jy koop Dit hang meestal op jou begroting. Die boek, met die volledige ekstra bronkode is die beste as jy wil onmiddellik grawe in die kode, maar die boek self bevat 'n groot hoeveelheid van die stukkies kode wat jou Quant handel proses sal help. Kan ek gekontak word natuurlik as jy nog vrae na die lees van hierdie bladsy het asseblief in verbinding en ek sal my bes doen om jou te voorsien met 'n noodsaaklike antwoord. Maar neem 'n blik op die lys artikels. wat kan ook help. Sal jy 'n graad in wiskunde nodig Die meerderheid van die boek vereis 'n begrip van calculus, lineêre algebra en waarskynlikheid. Daar is egter baie van die metodes is intuïtief en die kode kan word sonder die beroep op gevorderde wiskunde. Kies jou voorkeur Pre-Order Rowwe Sny pakket die boek vir 39 49 Die boek in PDF-formaat Slaan 10 op die volle prys van 49 DIE BOEK sagteware vir 79 99 Die boek in PDF-formaat Slaan 20 op die volle prys van 99 Volle R en Python bron codeAn Inleiding tot Algorithmic Trading: basiese tot gevorderde strategieë Belangstelling in algoritmiese handel groei op groot skaal 8211 it8217s goedkoper, vinniger en beter te beheer as standaard handel, is dit in staat stel om 8216pre-think8217 die mark, die uitvoering van komplekse wiskunde in reële tyd en neem die vereis besluite wat gebaseer is op die strategie omskryf. Ons is nie meer beperk deur menslike 8216bandwidth8217. Die koste alleen (geskat op 6 sent per aandeel handleiding, 1 sent per aandeel algoritmiese) is 'n voldoende bestuurder om die groei van die bedryf te dryf. Volgens konsultant firma, aite Group LLC, 'n hoë frekwensie firmas alleen rekening vir 73 van alle Amerikaanse aandele handel volume, ten spyte van slegs ongeveer 2 van die totale maatskappye wat in die Amerikaanse markte verteenwoordig. Algoritmiese handel is besig om die bedryf lewensaar. Maar dit is 'n geheimsinnige bedryf met 'n paar wat bereid is om die geheime van hul sukses te deel. Die boek begin met 'n stap-vir-stap gids tot algoritmiese handel, demystifying hierdie komplekse onderwerp en die verskaffing van lesers met 'n spesifieke en bruikbare algoritmiese handel kennis. Dit bied agtergrond inligting wat lei tot meer gevorderde werk deur waarin die huidige handel algoritmes, die basiese beginsels van hul ontwerp, wat dit is, hoe dit werk, hoe dit gebruik word, hul sterkpunte, hul swakhede, waar ons nou is en waarheen ons op pad . Die boek gaan dan op om 'n seleksie van gedetailleerde algoritmes insluitende die implementering daarvan in die markte te demonstreer. Die gebruik van werklike algoritmes wat gebruik is in lewende handel lesers het toegang tot real time handel funksionaliteit en kan die nooit voorheen gesien algoritmes gebruik om hul eie rekeninge te handel. Die markte is kompleks aangepaste stelsels uitstal onvoorspelbare gedrag. As die markte te ontwikkel algoritmiese ontwerpers nodig voortdurend bewus van enige veranderinge wat hul werk kan 'n impak te wees, so vir die meer avontuurlustige leser daar is ook 'n artikel oor hoe om handel algoritmes ontwerp. Alle voorbeelde en algoritmes word gedemonstreer in Excel op die meegaande CD ROM, insluitend werklike algoritmiese voorbeelde wat gebruik is in lewende handel. Missiestelling viii DEEL I INLEIDING handel ALGORITMES voorwoord tot Deel I 3 2 Alles oor Trading Algoritmes jy ooit wou weet. 9 3 ALGOS gedefinieer en verduidelik 11 4 Wie gebruik en bied ALGOS 13 5 Waarom het hulle Word Hoofstroom so vinnig 17 6 tans gewild ALGOS 19 7 'n perspektief vanuit 'n Vlak 1 Maatskappy 25 8 Hoe om te gebruik ALGOS vir Individuele Handelaars 29 9 Hoe om optimaliseer Individuele Trader ALGOS 33 10 Die toekoms uitvoering Waar gaan ons van hier af 37 Deel II DIE LESHIK-CRALLE handel metodes voorwoord tot Deel II 41 11 Ons Nomenklatuur 49 12 Wiskunde Toolkit 53 13 Statistiek Gereedskap 61 14 Data uitvoering simbool, Datum, Tyd Stempel, Deel, prys 67 15 Excel Mini Seminaar 69 16 Excel uitgebeeld: Hoe om dit te lees en hoe om dit te bou 75 17 Ons Statistieke uitvoering maak Algometrics 81 18 Stock Persoonlikheid Klusters 85 19 'n groep kies van Trading Stocks 89 20 Stock Profilering 91 21 Stilistiese Properties van aandelemarkte 93 22 Volatiliteit 97 23 Opbrengste uitvoering maak Teorie 101 24 Benchmarks en prestasiemaatstawwe 103 25 Ons Trading Algoritmes beskryf uitvoering maak die alfa algo Strategieë 107 1. ALPHA-1 (verskil) 107 1A. Die alfa-1 Algo uitgedruk in Excel Function taal 109 2. ALPHA-2 (EMO Plus) V1 en V2 110 3. ALPHA-3 (Die Leshik-Cralle Ossillator) 112 4. ALPHA-4 (High Frequency Real-Time Matrix) 112 5. ALPHA-5 (Firedawn) 113 6. ALPHA-6 (Algemene Pawn) 113 7. Die LC Adaptive Kapitaalbeskermingsopsie Stop 114 26 Parameters en Hoe om het hulle 115 27 Tegniese Analise (TA) 117 28 Heuristiek, AI, Kunsmatige neurale netwerke en ander paaie te verken 125 29 Hoe ons ontwerp 'n Trading Alpha Algo 127 30 Van die doeltreffende markhipotese te prospekteer Teorie 133 31 die Road to chaos (of Nonlinear Wetenskap) 139 32 Kompleksiteit Ekonomie 143 33 Makelarye 147 34 Bestel Management Platforms en Orde Execution Systems 149 35 data voed Ondernemers, real-time, Historiese 151 36 Connection 153 37 Hardware spesifikasie Voorbeelde 155 38 Kort Een Inset 157 39 inligting Bronne 159 Bylaag A lsquoThe Listrsquo van Algo Gebruikers en Verskaffers 165 Aanhangsel B Ons Industry Classification sektor definisies 179 Bylaag C The Stock verification 183 Bylaag D Stock Besonderhede Kiekie 185 CD lêers Lys 243 Edward Leshik het die afgelope 12 jaar het die handel sy eie rekening en navorsing oor die mikro-ekonomie van die NASDAQ en New York Aandelebeurs markte. Voorheen was hy uitvoerende hoof van 'n elektroniese maatskappy, die verskaffing van verkooppunt elektronika om groot kleinhandelaars soos Sears en Sunoco in Kanada en Verwante Brouerye in die Verenigde Koninkryk, waar hy opgedoen aansienlike elektronika ervaring en is die eerste om 'n vergadering reël outomatiseer met behulp van elektronika in die Verenigde Koninkryk. Sy vernaamste akademiese agtergrond in wiskunde en fisika en hy het 'n groot belangstelling in die teorieë van universaliteit en kompleksiteit soos toegepas op die markte. Hy is tans besig om 'n ten volle outomatiese algoritmiese stelsel handel met sy mede-skrywer Jane Cralle. Jane Cralle het haar loopbaan in aandelemakelaar by PaineWebber, en later het 22 jaar by Linker Capital Management Inc bestuur van die rekeninge van hoënettowaarde-individue. Sy het 'n wye kennis van die markte en is 'n kenner handelaar en belegger - haar uitgebreide ervaring is van onskatbare waarde meet die 8216long lopie van die mark ontwikkeling. Sy is tans navorsing en ontwikkeling van 'n outomatiese algoritmiese handel stelsel met Edward, en haar spesialiteit van trosanalise van die SampP indeks komponente is 'n work in progress agtergrond vir 'n voorgestelde boek getiteld Voorrade en hulle persoonlikhede. Jane woon in Louisville saam met haar man, Rick Kremer, en drie kinders, Sarah, Morgan en Jack. An Inleiding Om Algorithmic Trading: basiese tot gevorderde strategieë (Wiley Trading) Belangstelling in algoritmiese handel is op groot skaal besig om sy goedkoper, vinniger en beter te beheer as standaard handel, is dit in staat stel om 'n pre-dink die mark, die uitvoering van komplekse wiskunde in reële tyd en neem die nodige besluite wat gebaseer is op die strategie omskryf. Ons is nie meer beperk deur menslike bandwydte. Die koste alleen (geskat op 6 sent per aandeel handleiding, 1 sent per aandeel algoritmiese) is 'n voldoende bestuurder om die groei van die bedryf te dryf. Volgens konsultant firma, aite Group LLC, 'n hoë frekwensie firmas alleen rekening vir 73 van alle Amerikaanse aandele handel volume, ten spyte van slegs ongeveer 2 van die totale maatskappye wat in die Amerikaanse markte verteenwoordig. Algoritmiese handel is besig om die bedryf lewensaar. Maar dit is 'n geheimsinnige bedryf met 'n paar wat bereid is om die geheime van hul sukses te deel. Die boek begin met 'n stap-vir-stap gids tot algoritmiese handel, demystifying hierdie komplekse onderwerp en die verskaffing van lesers met 'n spesifieke en bruikbare algoritmiese handel kennis. Dit bied agtergrond inligting wat lei tot meer gevorderde werk deur waarin die huidige handel algoritmes, die basiese beginsels van hul ontwerp, wat dit is, hoe dit werk, hoe dit gebruik word, hul sterkpunte, hul swakhede, waar ons nou is en waarheen ons op pad . Die boek gaan dan op om 'n seleksie van gedetailleerde algoritmes insluitende die implementering daarvan in die markte te demonstreer. Die gebruik van werklike algoritmes wat gebruik is in lewende handel lesers het toegang tot real time handel funksionaliteit en kan die nooit voorheen gesien algoritmes gebruik om hul eie rekeninge te handel. Die markte is kompleks aangepaste stelsels uitstal onvoorspelbare gedrag. As die markte te ontwikkel algoritmiese ontwerpers nodig voortdurend bewus van enige veranderinge wat hul werk kan 'n impak te wees, so vir die meer avontuurlustige leser daar is ook 'n artikel oor hoe om handel algoritmes ontwerp. Alle voorbeelde en algoritmes word gedemonstreer in Excel op die meegaande CD ROM, insluitend werklike algoritmiese voorbeelde wat gebruik is in lewende trading. Machine Leer Toegepaste op werklike Quant Strategieë slotte. implementeer gevorderde handel strategieë met behulp van tydreeksanalise. masjienleer en Bayes-statistieke met die open source R en Python programmeertale, vir direkte, aksie resultate op jou strategie winsgewendheid. Im seker jy het opgemerk die oorversadiging van beginner Python tutoriale en statistieke / masjienleer verwysings beskikbaar op die internet. Min tutoriale wat jy eintlik sê hoe om dit toe te pas om jou algoritmiese handel strategieë in 'n end-tot-end mode. Daar is honderde van handboeke, referate, blogs en forum poste op tydreeksanalise, Ekonometrie, masjienleer en Bayes-statistieke. Byna almal van hulle konsentreer op die teorie. Wat van praktiese implementering Hoe gebruik jy hierdie metode vir jou strategie Hoe kan jy eintlik program op daardie formule in sagteware Ive geskryf Gevorderde Algorithmic Trading om hierdie probleme op te los. Dit bied werklike wêreld aansoek van tydreeksanalise, statistiese masjien leer en Bayes-statistieke, direk produseer winsgewende handel strategieë met vrylik beskikbaar open source sagteware. Julle gelukkig met basiese programmeringsvaardighede Maar wil om jou te gebruik om meer gevorderde Quant Trading As youve my vorige boek, Suksesvolle Algorithmic Trading lees. jy sal 'n kans om 'n paar basiese Python vaardighede aan te leer en toe te pas op eenvoudige handel strategieë gehad het. Maar jy het gegroei buite eenvoudige strategieë en wil begin die verbetering van jou winsgewendheid en die bekendstelling van 'n robuuste, professionele risikobestuur tegnieke om jou portefeulje. In Advanced Algorithmic Trading neem ons 'n gedetailleerde kyk na sommige van die mees gewilde Quant finansies biblioteke vir beide Python en R, insluitend pandas. scikit-leer. statsmodels. tijdreeksen. rugarch en voorspel en vele ander. Ons sal hierdie biblioteke gebruik om te kyk na 'n rykdom van metodes in die velde van Bayes-statistieke, tydreeksanalise en masjienleer, die gebruik van hierdie metodes direk in die handel strategie navorsing. Ons pas hierdie biblioteke in 'n end-tot-end gevectoriseerd back testing en risikobestuur scenario. sodat jy maklik inskakel hulle in jou huidige handel infrastruktuur. Geen behoefte aan duur off-the-shelf Quant sagteware wat jy 'n klomp geld kan bestee die aankoop van 'n paar gevorderde back testing gereedskap in die verlede en uiteindelik bevind dat hulle moeilik om te gebruik en nie relevant is vir jou styl van Quant handel. Gevorderde Algorithmic Trading maak gebruik van heeltemal gratis open source sagteware, insluitend Python en R biblioteke, wat kundige, verwelkom gemeenskappe agter hulle. Nog belangriker, hierdie biblioteke pas ons direk na die werklike wêreld Quant handel probleme soos Alpha geslag en portefeulje risikobestuur. Maar ek het nie 'n PhD in Statistiek. Terwyl masjienleer, tydreeksanalise en Bayes-statistieke is kwantitatiewe onderwerpe, dit bevat ook 'n rykdom van intuïtiewe metodes, waarvan baie sonder verhaling kan verduidelik aan gevorderde wiskunde. In Advanced Algorithmic Trading voorsien weve nie net die teorie te help om te verstaan wat jy implementeer (en daaroor was jouself te verbeter), maar ook gedetailleerde stap-vir-stap kodering handleidings wat die vergelykings te neem en direk toe te pas op werklike strategieë. Dus, as jy baie meer gemaklik kodering as met wiskunde, kan jy maklik volg die brokkies en begin werk om jou strategie winsgewendheid te verbeter. Oor die outeur So whos agter hierdie Hi My naam is Mike Halls-Moore en Im die man agter QuantStart en die Gevorderde Algorithmic Trading pakket. Sedert die werk as 'n kwantitatiewe handel ontwikkelaar in 'n hedge fund ek oor kwantitatiewe handel navorsing en implementering passievol gewees het. Ek begin die QuantStart gemeenskap en skryf Gevorderde Algorithmic Trading om bloot te oefen kleinhandel kwantitatiewe om die gebruik in kwantitatiewe verskansingsfondse en batebestuur maatskappye metodes. Wat Onderwerpe ingesluit in die boek Tydreeksanalise Youll ontvang 'n volledige beginners gids tot tydreeksanalise, insluitend bate terug eienskappe, korrelasie, die wit geraas en ewekansige loop modelle. Tydreeksmodelle verskaf Siek 'n deeglike bespreking van outoregressiewe bewegende gemiddelde (ARMA) en outoregressiewe voorwaardelike Heteroskedastic (Arch) modelle met behulp van die R statistiese omgewing. Gecoïntegreerd Tyd Reeks Ons sal die gesprek oor gecoïntegreerd tydreekse van Suksesvolle Algorithmic Trading voort en kyk na die Johansen toets, toe te pas op ETF strategieë. Jy sal vind 'n in-diepte bespreking oor state-ruimte modelle soos die Kalman filter en die verborge Markov model, soos toegepas op kwantitatiewe handel. High Frequency Data jy kry 'n inleiding tot verhandel teen hoër frekwensies en 'n in-diepte kyk na die mark mikrostruktuur in die aandele en buitelandse valuta markte. Wel ontdek presies wat statistiese masjien leer is, insluitend toesig en sonder toesig leer, en hoe hulle kan help produseer winsgewende sistematiese handel strategieë. Die Bias-Variansie nadeel Siek praat oor een van die belangrikste konsepte in masjienleer, naamlik die vooroordeel-variansie kompromis en hoe kan ons die gevolge daarvan met behulp van kruis-validering te verminder. Siek bespreek een van die mees veelsydige ML model familes, naamlik die besluit Tree, Random Forest en Boosted Tree modelle, en hoe ons hulle kan aansoek doen om bate opgawes voorspel. Wel bespreek die familie van Support Vector klassifiseerders, insluitend die ondersteuning Vector Machine, en hoe ons dit kan aansoek doen om finansiële data reeks. Natuurlike taal verwerking Wel bespreek sentiment analise en hoe ons handel strategieë van natuurlike taal data met behulp van die groepering en cosinus ooreenkoms kan bou. Siek verduidelik hoe jy sonder toesig leertegnieke soos PCA, K-Means Groepering en NMF kan aansoek doen om 'n groot datastelle om dit makliker te analiseer maak. Siek bied 'n volle inleiding tot Bayesiaanse inferensie in waarskynlikheid en waarom dit vir ons 'n groot voordeel sal gee wanneer die uitvoering van meer gevorderde modelle. Verborge ketting Monte Carlo sal jy leer oor MCMC, insluitend Gibbs Monsterneming en Metropolis-Hastings, die hoof algoritme vir monsterneming in Bayes-statistieke, met behulp van die PyMC3 sagteware. Wel definieer en bespreek Bayesiaanse netwerke, 'n tipe grafiese probabilistiese model. Wel toepassing Bayes nette om ons portefeulje. Siek bied 'n inleiding tot hierdie nuwe, maar opwindende, gebied van statistieke en handel waar ons Bayesiaanse metodes om ekonometrie data toe te pas. Watter tegniese vaardighede sal jy leer R: Tydreeksanalise Jy sal bekendgestel word aan R, wat een van die mees gebruikte navorsing omgewings in kwantitatiewe verskansingsfondse en batebestuurders. Ons sal gebruik maak van baie biblioteke, insluitend tijdreeksen maak. rugarch en skatting. Ons sal R en Python gebruik om ons strategie prestasie skat met verloop van tyd wat ons toelaat om strategie verval kurwes te produseer. Dit sal help om te bepaal of 'n strategie moet afgetree of is nog steeds lewensvatbaar en winsgewend te maak. Ons sal dieper in die gevorderde funksies van scikit-leer. Luislange ML biblioteek, insluitend parameter optimalisering, kruis-validasie, Parallellisatie, en produseer gesofistikeerde voorspellende modelle. Hoe om doeltreffend gevectoriseerd backtests skep vir voorlopige ondersoek, met realistiese transaksiekoste aannames. gebruik van R en pandas, sonder die behoefte om 'n volledige gebeurtenis gedrewe stelsel te implementeer. Ons sal stel PyMC3. die soepel Bayesiaanse modelle toolkit en Markov Chain Monte Carlo monsternemer om ons te help uit te voer doeltreffend Bayesiaanse inferensie vir ons risikobestuur infrastruktuur en handel strategieë. Ons sal ons risikobestuur bespreking van die vorige boeke voortgaan en kyk na regime opsporing en stogastiese wisselvalligheid as 'n manier om ons te help risiko vlak en portefeulje toekenning te bepaal. Wat Trading en risikobestuurstrategieë Sal Jy voer ons sal kyk na 'n lineêre tydreeksmodel gebaseer op die ARIMAGARCH model op 'n verskeidenheid van aandele voorraad indekse en sien hoe die strategie prestasie veranderinge met verloop van tyd. Kalman filters vir pare Trading Ons sal geld die Bayes Kalman filter om gecoïntegreerd tydreekse om dinamiese skat die verskansing verhouding tussen twee pare, die verbetering van 'n statiese skatting van 'n tradisionele verskans verhouding. HFT Bid-Vra Smeer Voorspelling Ons sal gebruik gevorderde tydreekse en masjien leermetodes die voorspelling bod-vra versprei in 'n hoë frekwensie forex data ten einde die beste tyd om ambagte te voer te bepaal. Ons sal gebruik stogastiese wisselvalligheid modelle om wisselvalligheid voorspel ten einde 'n regime opsporing model te produseer, wat sal help om ons periodes van hoër en laer risiko te identifiseer. Asset Opbrengste Vooruitskatting met behulp van ML Ons sal gebruik talle masjienleer tegnieke om bate rigting en vlak, op beide die aandele en buitelandse valuta markte voorspel, deur agteruit teen ander faktore.
No comments:
Post a Comment