استراتيجيات التداول التحليل الكمي

تجارة الرياضيات.

تطبيق التحليل الكمي للحصول على ميزة في الأسواق المالية.

دفاعا عن نهج كمي للأسواق المالية.

لدي شعور بأن هناك بعض خفية بعد انتشار سوء فهم حول البحوث التي تعتمد على البيانات في الأسواق المالية، وسوف تأخذ هذه المقالة: البحث عن ألفا & # 8211؛ لا حتى الخطأ: لماذا توقعات السوق الملغومة البيانات أسوأ من غير مجدية من قبل القاضي ليتل (تظهر أيضا في موقعه على الانترنت: المرتزقة التاجر) كنقطة انطلاق للمناقشة.

ولدت المادة نفسها كخطوة ضد هذه المادة على ياهو المالية: لماذا مملة هو الصاعد، الذي & # 8220؛ إنفيرز & # 8221؛ فرصة 89٪ للعمل الصعودي على S & أمب؛ P استنادا إلى عينة من 18 الحالات السابقة حيث كان لدينا مماثلة & # 8220؛ انخفاض فول & # 8221؛ الأن.

الآن، اسمحوا لي أن أقول بوضوح أن مقالة ياهو لا يمكن الدفاع عنها لعدد من الأسباب في رأيي (على سبيل المثال لا الحصر: طريقة حجم عينة صغيرة جدا، لا تحليل المتانة، لا ذكر لأعداد المحاكمات التي تم تشغيلها)، وذلك في هذا وأنا أتفق مع السيد ليتل.

لكن السيد ليتل يتجاوز ذلك ويوضح لماذا لا يمكن أن تكون أسواق الأسهم & # 8220؛ مملة & # 8221؛ الآن:

& # 8220؛ المسار المحتمل لأسواق الأسهم هو التأثير المباشر من مسار أسواق الدين والعملة (وهي أوبوسيت من مملة الآن). [& # 8230؛] & # 8220؛ الهدوء قبل العاصفة مملة، & # 8221؛ يمكن. عادي ممل مملة القديمة؟ آه، لا. & # 8221؛ [& # 8230؛]

وينتقل في نهاية المطاف منتقديه إلى استخراج البيانات في الأسواق المالية بشكل عام:

& # 8220؛ الأسواق بعيدة كل البعد عن البساطة. في الواقع أنها معقدة جدا. وعلى هذا النحو، فإن التنبؤات القائمة على استخراج البيانات من متغير تاريخي واحد أو مراقبة نمط واحد مختارة من الكرز هي أسوأ دائما تقريبا من غير مجدية لأنها تتجاهل التقاء الأساسية من العوامل. & # 8221؛ [& # 8230؛]

& # 8220؛ عندما يتعلق الأمر بالتنبؤ بالمخرجات المستقبلية للأنظمة المعقدة، فإن جميع أشكال التفكير الإحصائي الواحد المتغير تكون معيبة. & # 8221؛ [& # 8230؛]

& # 8220؛ الطريقة الوحيدة لتجنب الحصول على خداع من قبل بيانات زائفة أو التفكير السطحي هو وضع حقيقي الكوع الشحوم في فهم حقا ما يدفع الأسواق والسبب ... وبمجرد أن يكون لديك هذا الفهم الذي لا تحتاج إلى اختيار الكرز أو البيانات الألغام لأن لديك شيء أفضل: القدرة على تقييم التقاء العوامل الرئيسية في الوقت الحاضر، كما أثرت على علاقات السوق الهامة هنا والآن. & # 8221؛

الآن، بينما أنا أوافق على أن الأسواق المالية معقدة جدا، وأنه من السهل جدا أن ينخدع، وأعتقد أن هذه البيانات عن استخراج البيانات هي تاد عامة جدا.

باستخدام متغير تاريخي واحد أو مع الأخذ بعين الاعتبار تأثير عوامل متعددة يقول شيئا مطلقا في حد ذاته على مدى جيدة التنبؤ (ومع & # 8220؛ التنبؤ & # 8221؛ أشير إلى أي نوع من الاستدلال الإحصائي على المستقبل).

بشكل عام، لتكون قادرة على جعل التنبؤ مع بعض قيمة واحدة لتحديد بعض الميزات (المتغيرات) التي مجتمعة بطريقة معينة لديها بعض القدرة التنبؤية على الأحداث المستقبلية. وهذا ينطبق على أي مجال ولأي طريقة التنبؤ، سواء كان ذلك منظمة العفو الدولية أو العقل البشري.

الجزء الصعب بالطبع هو العثور على هذه الميزات والجمع بينهما.

وبالنظر إلى الأمور بهذه الطريقة، فإن مؤلف مقال ياهو يدعي فقط أن (تعريف معين من) مستوى منخفض من التقلب لديه بعض القوة التفسيرية على العائدات المستقبلية. ما يستجيب له ليتل هو أن السياسة النقدية والديون وأسواق العملات بدلا من ذلك هي ميزات أفضل للاستخدام، استنادا إلى خبرته ورؤيته للعالم.

هل هذا حقا مختلف عن استخراج البيانات بشكل صحيح؟

السؤال الكبير هو ما إذا كان & # 8220؛ فهم & # 8221؛ فإن أسباب بعض ديناميات السوق هي عامل رئيسي في جعلها قابلة للتنبؤ إلى حد ما (لاحظ علامات الاقتباس في & # 8220؛ فهم & # 8221؛).

أنا لا & # 8217؛ ر نعتقد أن هذا هو الحال.

لجعل موازاة مع عالم الفيزياء، والفيزيائيين بالتأكيد دون & # 8217؛ ر دائما نفهم لماذا بعض الأمور تتبع قانون معين. بل إنهم يراقبون سلوكا معينا ويحاولون وصفه. إذا على طول الطريق يمكن أن تجد نوعا من التفسير لذلك، كان ذلك أفضل. ولكن سيكون هناك دائما & # 8220؛ لماذا & # 8221؛ والتي تتطلب إجابة (لماذا يقع التفاح نحو الأرض؟ - & غ؛ الجاذبية - & غ؛ لماذا الجاذبية موجودة؟ - & غ؛ النسبية - & غ؛ الخ).

بالطبع هناك فرق رئيسي مع الفيزياء هو أن الأسواق المالية لا يمكن وصفها تماما من المعادلات، كونها نتائج التفاعلات المعقدة المليارات من الناس. من وجهة نظر عملية هذا يعني أنه مع نهج يحركها البيانات علينا أن نضع المزيد من الاهتمام في وضع إطار لتقييم القدرة التنبؤية الفعلية لأي نموذج، والتي أيضا سوف بالكاد تعمل & # 8220؛ إلى الأبد & # 8221؛.

ولكن هناك صعوبات مماثلة تنطبق على أي نوع من التجارة التقديرية. والحقيقة نفسها التي توجد فيها عوامل كثيرة في اللعب (وبالتالي الكثير من الضجيج) تجعل من الصعب على دماغنا تحليل الوضع بموضوعية، وبالتأكيد العديد من التحيزات المعرفية التي تؤثر علينا دون مساعدة.

لذلك لدينا & # 8220؛ فهم & # 8221؛ من أسباب تحركات السوق يمكن & # 8217؛ ر حقا الذهاب إلى هذا الحد. مثلا قد نفهم أن هناك عدم كفاءة معينة بسبب بعض المؤسسات العاملة تحت بعض القيود، ولكننا لم نعلم كم من الوقت سوف تبقى هذه القيود في مكان أو عندما بعض المنافسين سوف تختار على هذا عدم الكفاءة خفض هامش الربح لدينا أو حتى تسبب في الأسواق على التصرف بطريقة لا يمكن التنبؤ بها تماما.

مع هذا أنا لا أريد أن أقول أن استخدام بعض السلطة التقديرية لا طائل & # 8211؛ بدلا من أنني أحاول أن أجادل بأن هناك مكانا لكلا في التداول ولا أرى ازدواجية هنا. تؤدي البحوث البحتة (التي يتم إجراؤها بشكل صحيح) والبحوث الكلية الكلية / التقديرية البحتة إلى مجموعتين مختلفتين من الفرص التي يمكن أن تتداخل أيضا في بعض الحالات.

من المحتمل أن يكون التداول الإختياري أكثر استجابة لديناميكيات السوق المتغيرة، في حين أن النهج القائم على البيانات قد يكون له قوته في قابلية العمليات إلى الأسواق المختلفة، وكيف يمكن قياسها كميا.

وعلى أي حال أعتقد بقوة أن أي تحليل يستند إلى البيانات هو فقط جيدة مثل الفكر الذي وضعنا فيه، وبالمثل أي نوع من التجارة التقديرية يمكن أن تستفيد فقط من الاستفادة من بعض التحليل الكمي.

للتعليق على النقطة الأخيرة التي أثارها السيد ليتل:

& # 8220؛ ومع ذلك فإننا ننفق ما يقرب من صفر من الوقت في استخراج البيانات، مع عدم الاهتمام في عبارات مثل & # 8220؛ على مدى السنوات الماضية X، و S & أمب؛ P فعلت هذا X في المئة من الوقت. & # 8221؛

لماذا هذا التباين؟ لأن الأسواق هي بحر معقد من المتغيرات المتشابكة والمتشابكة & # 8211؛ وهي الدوافع التاريخية والعلاقات النوعية السبب والنتيجة هي ما لها قيمة دائمة. ليس ناتج جدول بيانات يهم & # 8211؛ فإن اختيار الكرز القائم على نمط تفتقر إلى نظرة ثاقبة ما خلقت النتائج & # 8211؛ ولكن العلاقات النوعية تعزى حقا إلى السببية المشتركة من مختلف النتائج، على أساس كل حالة على حدة، مع إشارة كبيرة جدا للتاريخ والسياق. & # 8221؛

أوافق على أن ما يهم هو العثور على بعض & # 8220؛ العلاقات & # 8221؛ التي لديها قوة تنبؤية حقيقية على المستقبل. ولكن كيف يجد المرء أن هذه العلاقات هي مسألة معقدة ويجب على المرء أن يحفر في تفاصيل كل حالة لمعرفة ما إذا كان التحليل له بعض القيمة، لأن عموما الناتج من جدول البيانات يمكن أن تكون جيدة أو سيئة مثل أي علاقات نوعية قد يعتقد المرء أن عقد.

ترتيب خوارزميات مطابقة.

وفي أسواق اليوم التي تهيمن عليها الطحالب ذات التردد العالي، تتضاءل بشكل عام مساحة الأرباح بالنسبة لغير هف (والأهم من ذلك، غير هف) الرجال. من المرجح أن يكون تأثير الأداء النسبي للموجات الديكامترية (هف) أكبر كلما كان حجم التداول أقل وأقصر فترة عقدك.

ومع ذلك، في تجربتي هذا لا يجب أن تكون ضرورية الحالة: ببساطة، كما هو الحال في أي عمل لديك للتكيف مع المنافسين، وفي هذه الحالة طريقة واحدة للقيام بذلك هو إيلاء المزيد من الاهتمام وتحسين التنفيذ جانب التداول الخاص بك. هذا ليس دائما يمكن القيام به بسهولة (انظر & # 8220؛ الطابع الزمني الاحتيال & # 8221؛ ذكرت من قبل زيروهيدج)، ولكن هناك بعض الفواكه منخفضة شنقا التي يمكن اختيارها كخطوة أولى.

إذا كان هذا البيان قد يبدو غامضا بالنسبة لك، لدي مثال على أساس تجربتي التي تدعم ذلك، وأعتقد أنه يمكن أن يكون مفيدا للآخرين (في حين نأمل ألا يكون لها الكثير من التأثير على استراتيجيات بلدي).

في حين أن جميع نماذج بلدي مؤتمتة بالكامل، ما زلت أحب أن ننظر إلى الأسواق وخاصة في الكتب النظام عندما يتم تنفيذ أوامر بلدي.

شيء لاحظته منذ بعض الوقت عندما كان تداول العقود الآجلة لسندات الولايات المتحدة 30 يوما أنه كلما تم تنفيذ أوامر الحد، كنت على الفور في حيرة.

ما يعنيه هذا هو أفضل مثال على ذلك. لنفترض أن لدينا كتاب طلب يشبه هذا:

وأن الأمر الخاص بالبيع قد تم تضمينه في تلك 750 @ 134.6.

كلما أعدمت، فإن منتصف السعر ثم تتحرك على الفور ضد لي، والكتاب ثم تبدو شيئا من هذا القبيل:

في الأساس كان ما يحدث هو أن طلبي كان دائما واحدا من آخر ليتم تنفيذها، وبالتالي فإن حقيقة بسيطة أن حصلت على شغل يعني أنه لم يكن هناك المزيد من العروض (العطاءات) على مستواي، وأفضل عرض والعطاء سوف تتحرك صعودا ( أسفل) علامة واحدة.

وكشف تحقيق سريع على موقع سم أن السبب في ذلك هو نوع من النظام مطابقة ألغو المستخدمة من قبل تبادل، الأول في، أولا خارج (فيفو) ألغو.

ما هي خوارزمية مطابقة؟

خوارزمية مطابقة هي تقنية لتخصيص الكميات المطابقة، وتستخدم عندما يتطابق ترتيب المعتدي مع واحد أو عدة أوامر يستريح. تنطبق الخوارزميات على كل من المطابقة الصريحة والضمنية.

في راجيف رانجان & # 8217؛ ق الموقع يمكنك العثور على مقدمة أكثر عمقا لخوارزميات ترتيب مطابقة (فضلا عن الموارد الأخرى على هفت / ألغو التداول).

في المثال أعلاه، تم توجيه نموذج التداول لي بإرسال أمر الحد فقط عندما كان السعر قريب بما فيه الكفاية إلى المستوى المطلوب، والذي جعلني دائما واحدا من آخر للانضمام إلى قائمة الانتظار، ومن ثم واحد من آخر أن يتم شغلها، وفقا ل إلى نموذج فيفو.

من الناحية العملية، ما يعنيه هذا هو أنني كنت أعدم دائما في أسوأ السيناريوهات الممكنة، وهذا هو عندما يستمر السعر في الاتجاه المعاكس من طلبي، وفي الوقت نفسه أنا لم ينفذ في أفضل السيناريوهات، وهذا هو عندما يكون السعر & # 8220؛ المس & # 8221؛ مستواي ثم عكسي في صالحي.

كما يمكنك أن تتخيل، كان الحل البديل بالنسبة لي لإرسال أوامر حد بلدي (عند التشغيل تحت الطحالب مطابقة فيفو) في أقرب وقت ممكن، ولكن عموما، هذه الملاحظة يمكن أن تشير أشياء مختلفة لمختلف الناس. بالنسبة لمتداولي اليوم الذين لا يتداولون بطريقة آلية، فإن التشغيل تحت خوارزميات مطابقة فيفو قد يعني في كثير من الأحيان زيادة الحد الأدنى للتنفيذ السلبي بواسطة علامة واحدة (والتي يمكن أن تكون كبيرة جدا، اعتمادا على ما يقوم به)، ما لم يكن واحدا غير قادرة على اللعب من حوله.

وبالمثل لهذه الحالة، هناك حالات أخرى عندما يكون ترتيب مطابقة ألغو في الاستخدام وتداول التنفيذ بشكل عام يمكن أن تصبح مهمة مثل الاستراتيجيات / الأفكار التجارية أنفسهم.

مثال آخر على الاستخدام الجيد للخوارزميات مطابقة النظام يمكن أن يكون للتاجر تعمل تحت خوارزمية مطابقة تناسبيا، نموذجية من العقود الآجلة اليورو دولار (إر). إذا كنت تريد حقا ملء X الكثير، هل يمكن أن ترسل فقط أمر الذي هو إلى حد ما أكبر من X & # 8211؛ مع كمية إضافية تمليها كيف العدوانية تريد / تحتاج إلى أن & # 8211؛ ومرة واحدة في محاولة لإلغاء الكثير المتبقية (تنويه: بطبيعة الحال من خلال القيام بذلك كنت مخاطرة بنشاط من شغلها في جميع الكثير، حتى مجرد لا & # 8217؛ ر تأخذ كلمتي على هذا كونها ممارسة جيدة وتفعل ذلك في الخاص بك المخاطر الخاصة).

بالطبع الانتباه إلى خوارزمية مطابقة هو مجرد خدش سطح العالم عالية التردد، ولكن أود أن أعتقد أنه في بعض الحالات انها & # 8217؛ s سهلة & # 8220؛ الصفر & # 8221؛ أن تفعل واحدة يمكن أن تضيف مباشرة بعض القيمة.

ولختتام هذه الوظيفة، اسمحوا لي أن أقول بوضوح أنه لمدى جيدة محاكاة السوق لدينا، يمكن تنفيذ الصفقات & # 8217؛ ر دائما أن يكون نموذجا مسبقا. وهذا لا يعني أننا يجب أن نتخلى عن محاولة جعل المحاكاة واقعية (ومتحفظة إلى حد ما) قدر الإمكان، على سبيل المثال. من حيث الملء والانزلاق (هنا & # 8217؛ s وظيفة لطيفة على ما هو الانزلاق من قبل البروفيسور تاكر بالش). بدلا من ذلك، ينبغي أن نتذكر فقط أنه لا يوجد بديل حقيقي للمراقبة الشخصية الأولى والتفاعل مع العالم.

الكل في الكل، فإنه لا ينبغي & # 8217؛ ر حقا تأتي بمثابة مفاجأة أن الملاحظة بسيطة هي أداة قوية، كونها الخطوة الأولى من المنهج العلمي.

اختيار ميزة في خوارزميات التداول.

في الآونة الأخيرة لقد كنت تبحث عن طريقة أكثر منهجية للالتفاف حول الإفراط وفي سعودي وجدت أنه من المفيد الاقتراض بعض التقنيات من مجال التعلم الآلي.

إذا كنت تفكر في ذلك، خوارزمية التداول هو مجرد شكل من أشكال منظمة العفو الدولية تطبيقها على سلسلة الأسعار. هذا البيان، على الرغم من أنه ربما واضح، يضعنا في وضع يمكنها من تطبيق عدد من تقنيات التعلم الآلي لتصميم استراتيجيات التداول لدينا.

توسيع ما نوقش هنا (وهنا)، يبدو بديهية أن المزيد من الميزات في نموذج، وبشكل عام نموذج قد تكون عرضة لالبث الزائد. وتعرف هذه المشكلة بمقايضة التباين بين التحيز، وعادة ما تلخصها الرسم البياني على اليمين.

ومع زيادة التعقيد، يزداد الأداء في مجموعة التدريب بينما تتراجع قوة التنبؤ.

ما هو أقل بديهية ربما هو أن الميزات المحددة المستخدمة في العلاقة مع ديناميات للتنبؤ تلعب دورا رئيسيا في تحديد ما إذا كنا الإفراط في تجهيز البيانات الماضية، بحيث سلوك الخطأ أظهرت في الرسم البياني هو مجرد تعميم.

وهناك شيء مثير للاهتمام بشكل خاص هو أن استخدام نفس الميزة (على سبيل المثال في تطبيقنا مؤشرا أو آلية للربح أو وقف الخسارة وما إلى ذلك) قد يتسبب أو قد لا يسبب الإفراط في التجميع وفقا للديناميات التي نحاول وضعها.

والسبب في ذلك هو أن بعض الظواهر (أو بعض الأوقات حتى المتغيرات من نفس الظاهرة) ببساطة يمكن وصفها من قبل بعض الميزات.

وكمثال على ذلك، تخيل أنك تحاول التنبؤ بالمبيعات المستقبلية لمتجر للأحذية الرياضية في أستراليا. A & # 8220؛ جيد & # 8221؛ ميزة للاستخدام يمكن أن يكون الموسم من السنة، كما (يقول) الأستراليون حريصون بشكل خاص في الرياضات المائية، وبالتالي الينابيع والصيف تميل إلى إظهار أفضل المبيعات لهذا العام.

الآن تخيل محاولة للتنبؤ المبيعات المستقبلية من متجر لبيع الملابس الرياضية مماثلة تقع في مكان ما في الولايات المتحدة. قد يكون الأمر كذلك هو أن المواطنين الأمريكيين لا يفضلون أي موسم معين، كما هو الحال في الصيف يمارسون الرياضات المائية وفي الشتاء يذهبون للتزلج. في هذا السيناريو الجديد، من المرجح أن يؤدي النموذج الذي يستخدم موسم السنة كميزة إلى نموذج محمل بسبب مختلف الديناميات الكامنة.

العودة إلى الأسواق المالية، مثال على ذلك يمكن أن يكون كيف أن آلية وقف الخسارة تميل إلى أن تكون (بشكل عام ووفقا لتجربتي) ميزة جيدة للاستراتيجيات التالية الاتجاه، ولكن ليس لاستراتيجيات المتوسط ​​انعكاس (والعكس لتحقيق الربح المستهدف أوامر). ويمكن أن يكون هناك تفسير محتمل لذلك أن الاتجاهات موصوفة جيدا بعدم وجود حركات ضارة كبيرة، ولكن تمديدها الكامل لا يمكن أن يعرف مسبقا (ولكن هذا هو مجرد محاولة لترشيد النتائج التجريبية).

لذلك، كيف يمكنك أن تفهم ما هي الميزات المرشحين جيدة؟

لحسن الحظ بالنسبة لنا، وهناك مجموعة كاملة من التقنيات المتقدمة في مجال التعلم الآلي لتشغيل ميزة التحديد. أوصي ورقة 2003 التالية للحصول على لمحة عامة عن الأساليب: مقدمة في متغير وميزة اختيار من قبل إيزابيل غويون. أي نص لتعلم الآلة يجب أن يغطي أيضا بعض التقنيات، كما يفعل استانفورد ستانفورد & # 8217؛ s آلة التعلم الطبقة في كورسيرا.

أي قراء آخرين & # 8217؛ التوصية (أو التعليق) هو بالطبع موضع ترحيب كبير.

تقديرات مقلدة للأداء.

هذا هو متابعة سريعة على منصبي السابق على التطبيع الكمي.

فبدلا من إزالة الكمية العليا من العوائد / الصفقات عند تحسين مساحة المعلمات الاستراتيجية، كان النهج الأخير لإزالة الكميات العلوية والسفلية X، وذلك باستخدام مقدر تقليم قوي للأداء بدلا من المقدر بحد ذاتها.

المزايا متماثلة لتلك التي تمت مناقشتها في الوظيفة السابقة، طالما أن باكتست الخاص بك يسمح لنمذجة واقعية لتنفيذ الصفقات & # 8211؛ مثلا إذا كنت تستخدم أوامر التوقف والقضبان التجارية (بدلا من بيانات القراد)، وربما كنت ترغب في إضافة كمية من الانزلاق في بعض الطريق يتناسب مع حجم شريط (مواصفات اللازمة لأن النمذجة المحافظ لأوامر الحد هو أسهل لتحقيق) .

ويعد تقليم أسوأ العوائد مفيدا بشكل خاص في حالة وجود استراتيجيات ذات خسائر كبيرة واحدة (مثل استراتيجيات الانعكاس المتوسط ​​من نوع ما عادة)، في حين أن تقليم أفضل العوائد يكون أكثر فائدة للاستراتيجيات التي لها أيام إيجابية كبيرة (مثل استراتيجيات الاتجاه) .

اثنان (من العديد) المتغيرات المحتملة هي:

- للحفاظ على أوتوكوريلاتيونس من استراتيجية & # 8217؛ عوائد، يمكن للمرء أن يقرر لإزالة كتل من الصفقات / أيام، بدلا من الصفقات الفردية / أيام (بطريقة مماثلة لما يفعله عندما بوتسترابينغ كتل من الصفقات / أيام).

- للحفاظ على عدد العينات في نتائجنا بدلا من إزالة أعلى (أسوأ) أيام، يمكن للمرء أن يحل محلها مع متوسط ​​/ متوسط ​​إيجابية (فقدان) أيام.

شيء آخر هو أن نلاحظ أنه إذا كان قياس الأداء الخاص بك يجعل من استخدام الانحراف ستد (كما هو الحال بالنسبة ل شارب نسبة)، وتقليم ذيول العائد من حسابه من المرجح أن يؤدي إلى المبالغة في تقدير الأداء.

أخيرا، هنا & # 8217؛ s ماتلاب التعليمات البرمجية:

(عادة ما يكون المتغير normalise_excess_pnl تلقائيا إنيتياليزد إلى 1 أو 0 من البيئة الخارجية، وفقا لما إذا كان أو لا 'أنا تشغيل التحسين).

إلغاء تركيب برامج ألفا & # 8217 وإساءة فهمها وفهمها.

في حين أن التجاوز هو بالتأكيد التحدي، والسقوط على الطرف المعاكس هو أيضا إمكانية.

الإبلاغ عن جزء من مقابلة مع ويليام إشكاردت من مجلة فوتشرز (والتي أوصي بقراءتها بالكامل هنا):

& # 8220؛ أستطيع أن أتحدث أكثر قليلا عن الإفراط في تركيب، إن لم يكن بلدي تقنيات الملكية الشخصية. أولا وقبل كل شيء أحب [المدى] الإفراط في تركيب بدلا من منحنى المناسب لأن منحنى المناسب هو مصطلح من تحليل الانحدار غير الخطية. فمن حيث لديك الكثير من البيانات وكنت تركيب نقاط البيانات إلى بعض منحنى. حسنا، أنت لا تفعل ذلك مع العقود الآجلة. من الناحية الفنية ليس هناك منحنى المناسب هنا. لا ينطبق هذا المصطلح. ولكن ما يمكنك القيام به هو يمكنك الإفراط في صالح. السبب أنا أحب مصطلح أكثر من صالح بدلا من منحنى صالح هو أن الإفراط في صالح يدل على أنك أيضا يمكن أن يصلح مناسبا. الأشخاص الذين لا يحسنون هم أقل من المناسب. & # 8221؛

الإبطال والإساءة.

إذا كنا نستخدم عددا غير كاف من درجات الحرية، حتى أن نظامنا لا يفرق بين بعض التغييرات الرئيسية في سلوك السوق، ثم ما نقوم به هو نقص. ويمكن أن يكون مثال تافهة على نقص التموين شراء مخزون عشوائي من الكون الأسهم في نقطة عشوائية في الوقت المناسب والاحتفاظ بها لفترة زمنية عشوائية.

ومن الواضح أن ما يجعل المتغير & # 8220؛ الحق & # 8221؛ لنموذج معين وأصل معين هو جدال للغاية.

وبالمثل لما قال عن الإفراط في الكتابة، لا أعتقد أننا يمكن أن أقول بسهولة في الشروط المطلقة ما إذا كان نموذج معيبة مع نقص أو سوء تجهيز (باستثناء حالات واضحة جدا). بدلا من ذلك، أود أن العقل من حيث احتمال وجود نموذج أفضل & # 8217؛ ق أننا نتجاهل، على سبيل المثال. يمكن أن يكون هناك عامل رئيسي في أن نموذجنا حساس بشكل خاص وأننا لا نحتسب (سواء من حيث الأصول المحددة التي نطبقها النموذج أو من حيث ديناميات السوق الحالية). أو قد يكون الأمر هو أننا نستخدم بعض المتغيرات التي ترتبط فقط بالعامل الحقيقي، ولكنها ليست سائق ألفا الفعلي.

وتشمل تقنيات أداء هذا النوع من التحليل تحليل ال يكا وتحليل العوامل، ولكن وفقا لما يمكن تطبيقه بالضبط على العديد من التقنيات الكمية الأخرى (على مستوى المحفظة، يبدو أن شيئا مثل تجميع السوق المقدم من ديفيد فارادي يبشر بالخير).

بطبيعة الحال (ولسوء الحظ)، علينا أن نضع في اعتبارنا أنه كلما عملنا هذا النوع من التحليل الخلفي، والأرجح أننا سوف تذهب واحدة متطرفة (نقصان / سوء التجهيز) إلى الآخر (الإفراط في).

الدهون ذيول وتغيير ديناميات السوق.

في جزء آخر من المقابلة المذكورة أعلاه، السيد إشكاردت يرتبط بدقة عدد درجات الحرية لعدد من الصفقات في باكتست لدينا، مدعيا أن واحد يحتاج إلى المزيد من الصفقات مما كان متوقعا في العالم & # 8220؛ غوسيان العالم & # 8221؛ بسبب ذيل الدهون من الأسواق & # 8217؛ عائدات. بينما أنا أتفق مع العلاقة النوعية بين درجات الحرية وعدد الصفقات، لست متأكدا من أنني أتفق مع العلاقة الكمية الصارمة بين المتغيرين.

والسبب في ذلك ذو شقين:

1) ليس من الممكن دائما تحديد العدد الفعلي لدرجات الحرية المستخدمة أو كم من الوقت الذي نتدفق فيه في نمذجةنا (كما نوقش في منصبي السابق)؛

2) أعتقد الدهون الذيل هو جزء فقط من القصة. جزء كبير آخر هو التغيرات المستمرة التي تذهب الأسواق الحوض الصغير (تحت شكل غير متجانسة ولكن ليس فقط).

تخيل أنك اختبار نموذج أكثر من 2 سنوات من البيانات، وذلك لأن النموذج هو نموذج عالية التردد نسبيا (وهكذا تنتج عدد كبير جدا من الصفقات) كنت تعتقد أنك تحمي نفسك من الإفراط في الكتابة. ما قد تتجاهله هو أنه بعد اختبار النموذج خلال فترة زمنية قصيرة نسبيا، لا يمكن أن تختبره ضد ظروف السوق المختلفة. قد تكون الأسواق قبل 2.5 سنة كانت الأسواق مختلفة نوعا ما وكان نموذجك عديم الجدوى، مما يعني أنه بمجرد تغير الأسواق مرة أخرى سوف تفقد الحافة الخاصة بك. مثال يمكن أن يكون نموذجا يستفيد دون علم من بعض سلوك السوق ولدت من بنك الاحتياطي الفدرالي على الانتظار على مدى هذه الفترة الزمنية الطويلة.

وهذا شكل آخر من أشكال الإزدحام إذا أردت، ولكن يمكن حسابها من خلال النظر ببساطة في عدد الصفقات مقابل عدد من النماذج & # 8217؛ s المعلمات.

وبسبب هذا، أريد دائما اختبار أي إستراتيجية جديدة بشأن أكبر قدر ممكن من البيانات التاريخية. فيما يتعلق بهذا، أنا في خلاف جزئي مع الدكتور تشان، الذي يقول أنه نادرا ما يختبر استراتيجيات مع بيانات أقدم من عام 2007 (اقرأ المزيد هنا: علم الزائفة من الفرضية اختبار). كل الأشياء الأخرى على قدم المساواة، أجد استراتيجية عملت بشكل جيد لفترة طويلة لتكون أكثر عرضة للعمل في المستقبل القريب من استراتيجية عملت بشكل جيد على مدى تاريخ قصير (وهذا لا يعني أن شيئا بدأ العمل فقط مؤخرا يمكن & # 8217؛ ر الاستمرار في العمل). أيضا، حتى لو كان لديك شيء بدأ العمل فقط في الآونة الأخيرة، وجود نظرة على كيفية تصرفه عندما لم تفعل حقا يمكن بالتأكيد تقديم بعض الأفكار مثيرة للاهتمام & # 8211؛ خاصة إذا كنت غير متأكد من ما السائق وراء ألفا الخاص بك هو حقا.

وهذا يقودني إلى النقطة الأخيرة قبل اختتام هذا المنصب الطويل: هل علينا حقا أن نفهم ما يفعله نموذجنا ونوع عدم الكفاءة الذي نستغله؟

شخصيا، وأعتقد أن فهم محرك الكامنة وراء ألفا لدينا هو بالتأكيد زائد كبير، لأنه يتيح لك مراقبة مباشرة لسلوك السائق الرئيسي، والتي بدورها يمكن أن تعطيك بعض الأفكار العملية في الأوقات المضطربة. ومع ذلك، هذا ليس دائما كاف & # 8211؛ فكر في الأموال الكمية خلال الانهيار 07-08: كانوا على دراية كاملة من السائق وراء استراتيجيات حقوق الملكية الفكرية الأسهم، لكنها لا تزال محاصرة في تدفقات أوامر والتصفية القسري. مثال آخر يمكن أن يكون جيدا تفجير لسم.

من المعنوية من القصة أن هناك يمكن أن يكون هناك دائما طبقة إضافية من التعقيد لا ينظر فيها، بحيث (جزئيا) فهم لدينا ألفا & # 8217؛ ق السائق قد لا تقدم أي صعود إضافي.

لذلك، على الرغم من أنني لطيفة لا & # 8217؛ ر من الضروري أن نفهم السائق الحقيقي وراء ألفا & # 8211؛ شريطة أن يعطينا التحليل الإحصائي لنا الثقة الكافية لتداول إستراتيجيتنا.

QuantStart.

الانضمام إلى كوانتكاديمي بوابة العضوية الخاصة التي تلبي احتياجات التجزئة المتزايد بسرعة المجتمع تاجر الكمي. سوف تجد مجموعة من ذوي الخبرة مثل التفكير من التجار الكميون على استعداد للرد على أسئلة التداول الكمي الأكثر إلحاحا.

تحقق من بلدي يبوك على التداول الكمي حيث أنا يعلمك كيفية بناء مربحة استراتيجيات التداول المنهجي مع أدوات بايثون، من الصفر.

نلقي نظرة على بلدي الكتاب الاليكتروني الجديد على استراتيجيات التداول المتقدمة باستخدام تحليل سلسلة زمنية، والتعلم الآلي والإحصاءات بايزي، مع بيثون و R.

بقلم مايكل هالز مور في 26 مارس، 2018.

في هذه المقالة سوف أعرض لكم لبعض المفاهيم الأساسية التي تصاحب نظام التداول الكمي من النهاية إلى النهاية. نأمل أن تخدم هذه المشاركة جمهورين. الأول هو الأفراد الذين يحاولون الحصول على وظيفة في صندوق كمتداول كمي. والثاني سيكون الأفراد الذين يرغبون في محاولة وإنشاء الخاصة بهم "التجزئة" خوارزمية التجارية التجارية.

التداول الكمي هو مجال متطور للغاية من التمويل الكمي. يمكن أن يستغرق قدرا كبيرا من الوقت للحصول على المعرفة اللازمة لاجتياز مقابلة أو بناء استراتيجيات التداول الخاصة بك. ليس ذلك فحسب، بل يتطلب خبرة واسعة في البرمجة، على الأقل بلغة مثل ماتلاب، R أو بيثون. ولكن مع زيادة تواتر الاستراتيجية، تصبح الجوانب التكنولوجية أكثر أهمية. وبالتالي يكون على دراية C / C ++ ستكون ذات أهمية قصوى.

ويتكون نظام التداول الكمي من أربعة مكونات رئيسية هي:

تحديد الإستراتيجية - إيجاد إستراتيجية واستغلال الحافة واتخاذ قرار بشأن تواتر الإستراتيجية الإستراتيجية باكتستينغ - الحصول على البيانات وتحليل أداء الإستراتيجية وإزالة التحيزات نظام التنفيذ - الربط بالوساطة وأتمتة التداول وتقليل تكاليف المعاملات إدارة المخاطر - تخصيص رأس المال الأمثل " حجم الرهان "/ كيلي المعيار وعلم النفس التداول.

سنبدأ بإلقاء نظرة على كيفية تحديد استراتيجية التداول.

تحديد الاستراتيجية.

تبدأ جميع عمليات التداول الكمي مع فترة أولية من البحث. وتشمل عملية البحث هذه إيجاد استراتيجية، ومعرفة ما إذا كانت الاستراتيجية تتلاءم مع مجموعة من الاستراتيجيات الأخرى التي قد تكون قيد التشغيل، والحصول على أي بيانات لازمة لاختبار الاستراتيجية ومحاولة تحسين الاستراتيجية لتحقيق عوائد أعلى و / أو انخفاض المخاطر. سوف تحتاج إلى مراعاة متطلبات رأس المال الخاص بك إذا كان تشغيل استراتيجية ك "التجزئة" التاجر وكيف أن أي تكاليف المعاملة سوف تؤثر على الاستراتيجية.

وعلى النقيض من الاعتقاد السائد، فإنه من السهل جدا العثور على استراتيجيات مربحة من خلال مصادر عامة مختلفة. وينشر الأكاديميون بانتظام نتائج التداول النظري (وإن كان معظمها إجمالي تكاليف المعاملات). وستناقش مدونات التمويل الكمي الاستراتيجيات بالتفصيل. وستعرض المجلات التجارية بعض الاستراتيجيات التي تستخدمها الأموال.

قد تتساءل لماذا يحرص الأفراد والشركات على مناقشة استراتيجياتهم المربحة، خاصة عندما يعرفون أن الآخرين "مزاحمة التجارة" قد توقف الاستراتيجية عن العمل على المدى الطويل. والسبب يكمن في حقيقة أنها لن تناقش في كثير من الأحيان المعلمات الدقيقة وطرق ضبط أنها نفذت. هذه التحسينات هي المفتاح لتحويل استراتيجية متوسطة نسبيا إلى واحدة مربحة للغاية. في الواقع، واحدة من أفضل الطرق لخلق استراتيجيات فريدة من نوعها الخاصة بك هو العثور على أساليب مماثلة ومن ثم تنفيذ إجراءات التحسين الخاصة بك.

في ما يلي قائمة صغيرة بالأماكن للبدء في البحث عن أفكار إستراتيجية:

العديد من الاستراتيجيات التي سوف ننظر في ستندرج في فئات يعني انعكاس ومتابعة الاتجاه / الزخم. إن إستراتيجية المتوسط ​​العائد هي التي تحاول استغلال حقيقة أن المتوسط ​​الطويل الأجل على "سلسلة السعر" (مثل الانتشار بين اثنين من الأصول المترابطة) موجود، وأن الانحرافات على المدى القصير من هذا المتوسط ​​ستعود في نهاية المطاف. وتسعى استراتيجية الزخم لاستغلال كل من علم النفس المستثمر وهيكلة الصناديق الكبيرة من خلال "جذب الركوب" على اتجاه السوق، الذي يمكن أن يجمع الزخم في اتجاه واحد، واتبع الاتجاه حتى ينعكس.

جانب آخر مهم جدا من التداول الكمي هو تواتر استراتيجية التداول. يشير تداول التردد المنخفض (لفت) عموما إلى أي إستراتيجية تحمل أصولا أطول من يوم التداول. وبالمقابل، يشير التداول عالي التردد (هفت) عموما إلى إستراتيجية تحافظ على الأصول خلال اليوم. يشير التداول عالي التردد (أوفت) إلى الاستراتيجيات التي تحتفظ بالأصول على أساس الثواني والملي ثانية. كممارس التجزئة هفت و أوفت من الممكن بالتأكيد، ولكن فقط مع معرفة مفصلة من التداول "كومة التكنولوجيا" وديناميات كتاب النظام. ولن نناقش هذه الجوانب إلى حد كبير في هذه المادة التمهيدية.

وبمجرد تحديد استراتيجية، أو مجموعة من الاستراتيجيات، فإنه يحتاج الآن إلى اختبار للربحية على البيانات التاريخية. هذا هو مجال باكتستينغ.

استراتيجية باكتستينغ.

والهدف من المراجعة المسبقة هو تقديم الدليل على أن الاستراتيجية المحددة من خلال العملية المذكورة أعلاه تكون مربحة عند تطبيقها على كل من البيانات التاريخية وخارج العينة. وهذا يضع توقعات الكيفية التي ستؤدي بها الاستراتيجية في "العالم الحقيقي". ومع ذلك، باكتستينغ ليس ضمانا للنجاح، لأسباب مختلفة. وربما يكون أكثر مجالات التجارة الكمية دهاء لأنه ينطوي على العديد من التحيزات، التي يجب النظر فيها بعناية وإزالتها قدر الإمكان. وسوف نناقش الأنواع الشائعة من التحيز بما في ذلك التحيز إلى الأمام، والتحيز البقاء والتحيز الأمثل (المعروف أيضا باسم "التحايل على البيانات" التحيز). وتشمل المجالات الأخرى ذات الأهمية في إطار المراجعة الخلفية توافر ونظافة البيانات التاريخية، وإدراج تكاليف واقعية للمعاملات واتخاذ قرار بشأن منصة قوية للتدقيق المسبق. سنناقش تكاليف المعاملات بشكل أكبر في قسم أنظمة التنفيذ أدناه.

وبمجرد تحديد الاستراتيجية، من الضروري الحصول على البيانات التاريخية التي يمكن من خلالها إجراء الاختبار وربما تحسينها. هناك عدد كبير من بائعي البيانات في جميع فئات الأصول. وتتراوح تكاليفها عموما مع نوعية البيانات وعمقها وحسن توقيتها. نقطة البداية التقليدية لبدء التجار الكم (على الأقل على مستوى التجزئة) هو استخدام مجموعة البيانات المجانية من ياهو المالية. لن أركز على مقدمي الخدمات كثيرا، بل أود التركيز على القضايا العامة عند التعامل مع مجموعات البيانات التاريخية.

وتشمل الشواغل الرئيسية مع البيانات التاريخية الدقة / النظافة، والتحيز البقاء والتعديل للإجراءات الشركات مثل أرباح الأسهم وانقسامات الأسهم:

وتتصل الدقة بالجودة الشاملة للبيانات - سواء كانت تحتوي على أي أخطاء. يمكن أحيانا أن يكون من السهل التعرف على الأخطاء، مثل مع مرشح ارتفاع، والتي سوف اختيار غير صحيحة "المسامير" في البيانات سلسلة زمنية وتصحيح بالنسبة لهم. في أوقات أخرى يمكن أن يكون من الصعب جدا على الفور. غالبا ما يكون من الضروري أن يكون اثنين أو أكثر من مقدمي ثم التحقق من كل البيانات الخاصة بهم ضد بعضها البعض. وغالبا ما يكون التحيز على قيد الحياة "سمة" من مجموعات البيانات المجانية أو الرخيصة. مجموعة البيانات مع التحيز البقاء على قيد الحياة يعني أنه لا يحتوي على الأصول التي لم تعد تتداول. وفي حالة الأسهم، يعني ذلك الأرصدة الملغاة / المفلسة. ويعني هذا التحيز أن أي استراتيجية لتداول الأسهم يتم اختبارها على مجموعة بيانات من هذا القبيل ستؤدي على الأرجح أداء أفضل مما هو عليه في "العالم الحقيقي" حيث تم بالفعل اختيار "الفائزين" التاريخيين. وتشمل الإجراءات التي تتخذها الشركة الأنشطة "اللوجستية" التي تقوم بها الشركة والتي عادة ما تتسبب في تغيير وظيفي في سعر الخام، والتي لا ينبغي أن تدرج في حساب عوائد السعر. تعد التعديالت على توزيعات األرباح وتقسيم األسهم هي الجناة العاديين. ومن الضروري إجراء عملية تعرف بالتعديل الخلفي في كل من هذه الإجراءات. يجب أن نكون حذرين جدا لا الخلط بين الأسهم انقسام مع تعديل العوائد الحقيقية. وقد تم القبض على العديد من التجار من قبل عمل الشركة!

من أجل تنفيذ إجراء باكتست فمن الضروري استخدام منصة البرمجيات. لديك الاختيار بين البرمجيات باكتست مخصصة، مثل تراديستاتيون، منصة رقمية مثل إكسيل أو ماتلاب أو تنفيذ مخصص الكامل في لغة البرمجة مثل بيثون أو C ++. أنا لن أسكن كثيرا على تراديستاتيون (أو ما شابه ذلك)، إكسل أو ماتلاب، كما أعتقد في إنشاء كومة التكنولوجيا في المنزل الكامل (للأسباب المبينة أدناه). وتتمثل إحدى فوائد القيام بذلك في أنه يمكن دمج نظام البرمجيات الخلفية ونظام التنفيذ بإحكام، حتى مع وجود استراتيجيات إحصائية متقدمة للغاية. بالنسبة لاستراتيجيات هفت على وجه الخصوص، من الضروري استخدام تنفيذ مخصص.

عند إعادة اختبار نظام ما يجب أن يكون قادرا على تحديد مدى أدائه. مقاييس "معايير الصناعة" للاستراتيجيات الكمية هي الحد الأقصى للسحب ونسبة شارب. ويمثل السحب الأقصى أكبر انخفاض من ذروة إلى انخفاض في منحنى حقوق الملكية خلال فترة زمنية معينة (عادة سنوية). وغالبا ما يقتبس ذلك كنسبة مئوية. سوف تميل استراتيجيات لفت إلى سحب أكبر من استراتيجيات هفت، وذلك بسبب عدد من العوامل الإحصائية. وسوف تظهر باكستست التاريخية الحد الأقصى الماضي السحب، وهو دليل جيد لأداء تراجع في المستقبل من الاستراتيجية. أما القياس الثاني فهو نسبة شارب، التي يتم تعريفها من الناحية النظرية بأنها متوسط ​​العوائد الزائدة مقسوما على الانحراف المعياري لتلك العائدات الزائدة. هنا، تشير العائدات الزائدة إلى عودة الإستراتيجية فوق معيار مرجعي محدد مسبقا، مثل S & P500 أو قانون الخزينة لمدة 3 أشهر. لاحظ أن العائد السنوي ليس مقياسا يستخدم عادة، لأنه لا يأخذ في الاعتبار تقلب الاستراتيجية (على عكس نسبة شارب).

مرة واحدة وقد تم اختبارها باكتستد استراتيجية ويعتبر خالية من التحيزات (في بقدر ما هو ممكن!)، مع شارب جيدة والتخفيضات الحد الأدنى، فقد حان الوقت لبناء نظام التنفيذ.

أنظمة التنفيذ.

نظام التنفيذ هو الوسيلة التي يتم من خلالها إرسال قائمة الصفقات التي تم إنشاؤها بواسطة الاستراتيجية من قبل الوسيط. على الرغم من أن توليد التجارة يمكن أن يكون شبه أو حتى مؤتمتة بالكامل، يمكن للآلية التنفيذ تكون يدوية، شبه اليدوي (أي "نقرة واحدة") أو مؤتمتة بالكامل. بالنسبة لاستراتيجيات لفت، فإن التقنيات اليدوية وشبه اليدوية شائعة. بالنسبة لاستراتيجيات هفت فمن الضروري إنشاء آلية التنفيذ الآلي بالكامل، والتي غالبا ما تكون مقترنة بإحكام مع مولد التجارة (نظرا للترابط بين الاستراتيجية والتكنولوجيا).

الاعتبارات الرئيسية عند إنشاء نظام التنفيذ هي واجهة للوساطة، والتقليل من تكاليف المعاملات (بما في ذلك العمولة، والانزلاق، وانتشار) والاختلاف في أداء النظام الحي من أداء باكتستد.

هناك العديد من الطرق للتواصل مع الوساطة. وهي تتراوح بين استدعاء الوسيط الخاص بك على الهاتف مباشرة من خلال إلى واجهة برمجة التطبيقات عالية الأداء الآلي بالكامل (أبي). من الناحية المثالية كنت ترغب في أتمتة تنفيذ الصفقات الخاصة بك إلى أقصى حد ممكن. هذا يحرر لك حتى التركيز على مزيد من البحث، وكذلك تسمح لك لتشغيل استراتيجيات متعددة أو حتى استراتيجيات تردد أعلى (في الواقع، هفت هو مستحيل في الأساس دون التنفيذ الآلي). برنامج باكتستينغ المشتركة المذكورة أعلاه، مثل ماتلاب، إكسل والتداول هي جيدة لخفض التردد، واستراتيجيات أبسط. ومع ذلك سيكون من الضروري بناء نظام تنفيذ داخلي مكتوب بلغة عالية الأداء مثل C ++ من أجل القيام بأي هفت حقيقي. كقصة، في الصندوق اعتدت أن أعمل في، كان لدينا 10 دقيقة "حلقة التداول" حيث أننا سوف تحميل بيانات السوق الجديدة كل 10 دقيقة ثم تنفيذ الصفقات استنادا إلى تلك المعلومات في نفس الإطار الزمني. كان هذا باستخدام برنامج نصي بيثون محسن. لأي شيء يقترب من البيانات الدقيقة أو الثانية تردد، أعتقد C / C ++ سيكون أكثر مثالية.

في صندوق أكبر هو في كثير من الأحيان ليس مجال التاجر الكمي لتحسين التنفيذ. ومع ذلك في المتاجر الصغيرة أو شركات هفت، فإن التجار هم منفذي التنفيذ، وبالتالي فإن مجموعة مهارات أوسع بكثير غالبا ما تكون مرغوبة. ضع ذلك في الاعتبار إذا كنت ترغب في أن يعمل من قبل صندوق. مهارات البرمجة الخاصة بك ستكون مهمة، إن لم يكن أكثر من ذلك، من الإحصاءات والمواهب الاقتصاد القياسي الخاص بك!

وثمة مسألة رئيسية أخرى تقع تحت راية التنفيذ وهي مسألة تقليل تكاليف المعاملات. هناك عموما ثلاثة مكونات لتكاليف المعاملات: العمولات (أو الضرائب)، وهي الرسوم التي تتقاضاها الوساطة، البورصة و سيك (أو هيئة تنظيمية حكومية مماثلة)؛ الانزلاق، وهو الفرق بين ما كنت تقصد طلبك لملء في مقابل ما شغل في الواقع في؛ ، وهو الفرق بين سعر العطاء / الطلب للسهم المتداول. علما بأن الفارق ليس ثابتا ويتوقف على السيولة الحالية (أي توافر أوامر الشراء / البيع) في السوق.

تكاليف المعاملات يمكن أن تجعل الفرق بين استراتيجية مربحة للغاية مع نسبة شارب جيدة واستراتيجية غير مربحة للغاية مع نسبة شارب رهيبة. يمكن أن يكون تحديا للتنبؤ بشكل صحيح تكاليف المعاملات من باكتست. اعتمادا على وتيرة الاستراتيجية، سوف تحتاج إلى الوصول إلى بيانات التبادل التاريخية، والتي سوف تشمل بيانات القراد لأسعار العطاء / الطلب. وتكرس فرق كاملة من كوانتس لتحسين التنفيذ في صناديق أكبر، لهذه الأسباب. النظر في السيناريو حيث يحتاج الصندوق إلى تفريغ كمية كبيرة من الصفقات (التي أسباب لذلك كثيرة ومتنوعة!). من خلال "الإغراق" الكثير من الأسهم في السوق، وأنها سوف تخفف بسرعة السعر وربما لا تحصل على التنفيذ الأمثل. ومن هنا تأتي الخوارزميات التي تصدر أوامر "بالتنقيط" على السوق، على الرغم من أن الصندوق يتعرض لخطر الانزلاق. وعلاوة على ذلك، استراتيجيات أخرى "فريسة" على هذه الضروريات ويمكن استغلال أوجه القصور. هذا هو مجال التحكيم هيكل صندوق.

وتتعلق القضية الرئيسية النهائية لنظم التنفيذ باختلاف أداء الاستراتيجية من الأداء المتدرج. هذا يمكن أن يحدث لعدد من الأسباب. لقد ناقشنا بالفعل التحيز المستقبلي والتحيز الأمثل في العمق، عند النظر في الاختبارات الخلفية. ومع ذلك، فإن بعض الاستراتيجيات لا تجعل من السهل اختبار هذه التحيزات قبل النشر. يحدث هذا في هفت في الغالب. قد يكون هناك أخطاء في نظام التنفيذ، فضلا عن استراتيجية التداول نفسها التي لا تظهر على باكتست ولكن تظهر في التداول المباشر. قد يكون السوق خاضعا لتغيير النظام بعد نشر إستراتيجيتك. ويمكن أن تؤدي البيئات التنظيمية الجديدة، وتغير معنويات المستثمرين وظواهر الاقتصاد الكلي، إلى اختلافات في كيفية تصرف السوق وبالتالي تحقيق الربحية في استراتيجيتك.

إدارة المخاطر.

القطعة النهائية إلى لغز التداول الكمي هي عملية إدارة المخاطر. "المخاطر" تشمل جميع التحيزات السابقة التي ناقشناها. وهو يتضمن مخاطر التكنولوجيا، مثل الخوادم المشتركة في تبادل في فجأة تطوير عطل القرص الثابت. وتشمل مخاطر الوساطة، مثل السمسار تصبح مفلسة (وليس مجنونا كما يبدو، نظرا للذعر الأخير مع مف غلوبال!). وباختصار فإنه يغطي كل شيء تقريبا يمكن أن يتداخل مع تنفيذ التداول، والتي هناك العديد من المصادر. وتخصص كتب كاملة لإدارة المخاطر للاستراتيجيات الكمية لذلك أنا wont't محاولة لتوضيح على جميع المصادر المحتملة للمخاطر هنا.

وتشمل إدارة المخاطر أيضا ما يعرف بتخصيص رأس المال الأمثل، وهو فرع من نظرية المحفظة. هذه هي الوسيلة التي يتم من خلالها تخصيص رأس المال لمجموعة من الاستراتيجيات المختلفة والتداول ضمن هذه الاستراتيجيات. وهي منطقة معقدة وتعتمد على بعض الرياضيات غير تافهة. ويسمى معيار الصناعة الذي يتم من خلاله تخصيص رأس المال الأمثل والاستفادة من الاستراتيجيات المرتبطة بمعيار كيلي. وبما أن هذه مقالة تمهيدية، فإنني لن أسهب في حسابها. معيار كيلي يجعل بعض الافتراضات حول الطابع الإحصائي للعائدات، والتي لا غالبا ما تكون صحيحة في الأسواق المالية، لذلك التجار غالبا ما تكون متحفظة عندما يتعلق الأمر بالتنفيذ.

عنصر رئيسي آخر لإدارة المخاطر هو في التعامل مع الشخصية النفسية الخاصة. هناك العديد من التحيزات المعرفية التي يمكن أن تزحف إلى التداول. على الرغم من أن هذا من المسلم به أقل إشكالية مع التداول الخوارزمية إذا تركت الاستراتيجية وحدها! وهناك تحيز مشترك هو أن فقدان النفور حيث لن يتم إغلاق موقف خاسر بسبب الألم من الحاجة إلى تحقيق خسارة. وبالمثل، يمكن أن تؤخذ الأرباح في وقت مبكر جدا لأن الخوف من فقدان الربح المكتسب بالفعل يمكن أن يكون كبيرا جدا. وهناك تحيز شائع آخر يعرف باسم التحيز الحداثي. وهذا يتجلى عندما يضع التجار تركيزا كبيرا على الأحداث الأخيرة وليس على المدى الطويل. ثم بالطبع هناك الزوج الكلاسيكي من التحيزات العاطفية - الخوف والجشع. ويمكن أن يؤدي ذلك في كثير من الأحيان إلى الإفراط في الاستدانة أو الإفراط في الاستفادة مما قد يؤدي إلى حدوث تفجير (أي أن رأس المال في الحساب يتجه إلى الصفر أو ما هو أسوأ من ذلك) أو تخفيض الأرباح.

وكما يتضح، فإن التداول الكمي هو مجال معقد للغاية، وإن كان مثيرا للاهتمام جدا، للتمويل الكمي. لقد خدش حرفيا سطح الموضوع في هذه المقالة، وأنها بالفعل الحصول على طويلة بدلا من ذلك! وقد كتبت كتب وأوراق كاملة عن القضايا التي أعطيت فقط جملة أو اثنين نحو. لهذا السبب، قبل التقدم بطلب للحصول على وظائف التداول الصناديق الكمي، فمن الضروري إجراء قدر كبير من الدراسة الأساس. على الأقل سوف تحتاج إلى خلفية واسعة في الإحصاءات والاقتصاد القياسي، مع الكثير من الخبرة في التنفيذ، عن طريق لغة البرمجة مثل ماتلاب، بايثون أو R. لمزيد من الاستراتيجيات المتطورة في نهاية تردد أعلى، ومن المرجح مجموعة المهارات الخاصة بك لتشمل تعديل نواة لينكس، C / C ++، برمجة التجميع وتحسين زمن الاستجابة للشبكة.

إذا كنت مهتما في محاولة لخلق استراتيجيات التداول الخاصة بك خوارزمية الخاصة، أول اقتراحي سيكون للحصول على جيدة في البرمجة. تفضيلي هو بناء أكبر قدر ممكن من البيانات المنتزع والاستراتيجية باكتستر ونظام التنفيذ من قبل نفسك ممكن. إذا رأس المال الخاص بك هو على الخط، لن تنام بشكل أفضل في الليل مع العلم أن كنت قد اختبرت بالكامل النظام الخاص بك، وهم على بينة من المزالق وقضايا معينة؟ إن الاستعانة بمصادر خارجية لهذا المورد، في الوقت الذي يحتمل أن يوفر الوقت على المدى القصير، قد يكون مكلفا للغاية على المدى الطويل.

مجرد بدء مع التداول الكمي؟

3 أسباب الاشتراك في قائمة البريد الإلكتروني كوانتستارت:

1. دروس التداول الكمي.

سوف تحصل على إمكانية الوصول الفوري إلى دورة مجانية 10-البريد الإلكتروني معبأة مع تلميحات ونصائح لمساعدتك على البدء في التداول الكمي!

2. جميع أحدث المحتوى.

كل أسبوع سوف نرسل لك التفاف جميع الأنشطة على كوانتستارت لذلك عليك أن لا يفوتون وظيفة مرة أخرى.

ريال مدريد، وقابلة للتنفيذ نصائح التداول الكمي مع أي هراء.

الاستراتيجيات الكمية.

أفكاري على أميبروكر.

لسنوات لقد تم التداول (شبه تلقائيا) باستخدام برنامج نصي بسيط في إكسيل. بعد أن ركزت فقط على الأسهم منذ عام 2001، قررت أن تبدأ في النظر في العقود الآجلة في أوائل عام 2017. إكسل ليست بالضبط أفضل برنامج للتجارة الآلي، لذلك قررت استخدام واحدة من العديد من المنصات هناك: أميبروكر، ميتاستوك، تراديستاتيون، [ و[هليب]؛]

شراء عندما S & # 038؛ P 500 يجعل ارتفاع يومي جديد؟

روب هانا نشرت الأسبوع الماضي استراتيجية محتملة على بلوق له. أضع تحولا لها وجعلت الاستراتيجية التالية: 1. يجب أن يكون ارتفاع اليوم اللحظي اليوم أعلى من أعلى 5 أيام السابقة. 2. إبس يجب أن يكون أقل من 0.15 (إبس هو (ج - ل) / (ح - ل)). 3. الخروج عند إغلاق اليوم أعلى من يوم أمس & # 8217؛ ق إغلاق. [و hellip؛]

قوة شريط الداخلية في المواد الغذائية الاستهلاكية.

يتم تعريف قوة شريط الداخلية على النحو التالي: (قريبة منخفضة) / (عالية-منخفضة). هنا هي استراتيجية اختبار على زلب: أمس يجب أن يكون إبس أقل من 0.15 اليوم إبس يجب أن يكون أقل من 0.4 مؤشر القوة النسبية (5) اليوم يجب أن يكون أقل من 50 الدخول على الإغلاق إغلاق عند إغلاق اليوم أعلى من يوم أمس & # 8217؛ s هاي هنا هو منحنى الأسهم: 2008 كان [& هيليب؛]

نظام دوران بسيط بين الأسهم بيتا منخفضة.

أحب التجارة الأسهم مملة. اليوم اخترت 19 أسهم بيتا منخفضة (ولكن سائلة) منخفضة (مخزونات مملة) واختبرت نظام التناوب في أميبروكر (طبعا مع القليل من التحيز البقاء على قيد الحياة). هنا هو رمز: سيتباكتستمود (باكتستروتاتيونال)؛ SetOption فقط (& # 8220؛ & # 8221 initialequity.، 30000). SetOption فقط (& # 8220؛ & # 8221 commissionMode؛ و 3)؛ SetOption فقط (& # 8220؛ & # 8221 commissionAmount.، 0.03). SetOption فقط (& # 8220؛ & # 8221 MaxOpenPositions؛ و 2)؛ SetOption فقط (& # 8220؛ & # 8221 WorstRankHeld.، 5)؛ سيتبوسيتيونزيزي (50، سبسبرسنتوفكيتي)؛ بوسيتيونسكور = 60 & # 8211؛ مؤشر القوة النسبية (15)؛ [و hellip؛]

كيفية الربح من رسل 2000 نهاية رالي يونيو.

تقوم شركة راسل 2000 بإعادة التوازن في حيازاتها في نهاية يونيو من كل عام. هنا هو ما يقولونه حول إعادة التوازن: يونيو هو الشهر الذي يتم إرسال محفظة إعادة الهيكلة الأولية إلى السوق. ابتداء من 9 يونيو، يتم إرسال القوائم الأولية إلى السوق وتقدم التحديثات في 16 يونيو و 23. إعادة تشكيلها حديثا [& هيليب؛]

بيع في مايو ويذهب بعيدا & # 8211؛ OBX.

بيع في مايو وتذهب بعيدا يجب أن تكون واحدة من العبارات الأكثر شهرة في سوق الأوراق المالية. ولكن هل هو الصحيح؟ هذه هي المرة الأولى التي اختبرها. هناك الكثير من الأدلة التجريبية الأكاديمية التي تبين أن هذا الوضع الشاذ موجود منذ عقود عديدة، سواء في الولايات المتحدة الأمريكية أو في أماكن أخرى. أنا [& هيليب؛]

بيع في مايو ويذهب بعيدا & # 8211؛ S & # 038؛ P 500.

بيع في مايو وتذهب بعيدا يجب أن تكون واحدة من العبارات الأكثر شهرة في سوق الأوراق المالية. ولكن هل هو الصحيح؟ هذه هي المرة الأولى التي اختبرها. هناك الكثير من الأدلة التجريبية الأكاديمية التي تبين أن هذا الوضع الشاذ موجود منذ عقود عديدة، سواء في الولايات المتحدة الأمريكية أو في أماكن أخرى. أنا [& هيليب؛]

كيف أثر انتشار أكبر أرباح التداول بلدي.

تغطي هذه المقالة تنفيذ 5 سنتات حديثا في بعض الأسهم وكيف أثر ذلك على P / L (سلبا). الخلفية: في 3 أكتوبر في عام 2018 تنفيذ المجلس الأعلى للتعليم برنامج القراد الحجم التجريبي. وضع قصيرة، وسوف يكون هناك الحد الأدنى 5 سنتات تنتشر في الأسهم المحددة. الفكرة الكاملة وراء هذا البرنامج هو للمجلس الأعلى للتعليم [& هيليب؛]

لتجنب التخمين الثاني.

بلدي وظيفة السابقة على كيف أنا المسمار عن طريق التخمين الثاني استراتيجيات بلدي جعلني تغيير عادات التداول بلدي (للأفضل). لقد اتخذت اثنين من الإجراءات لبلدي دايترادينغ: بعد فتح تأكد من بلدي برنامج إكسيل قيد التشغيل (أدخل المواقف تلقائيا تماما). ثم أذهب خارجا إلى المشي كلبي أو [& هيليب؛]

تكلفة استراتيجيات التخمين الثانية.

أبقي على سجل مفصل على جميع الأنشطة التجارية بلدي، على حد سواء دايترادينغ، سوينغترادينغ والمواقف على المدى الطويل. وأعتقد أن هذه هي الطريقة الوحيدة التي يمكنني تحسين التداول بلدي. ومع ذلك، فعل كل هذا & # 8220؛ اضافية & # 8221؛ العمل ليس بالضبط المهمة الأكثر إثارة للاهتمام على هذا الكوكب، ولكن أعتقد حتى الآن أهم ما يمكنني القيام به [& هيليب؛]

رسي (2) على سبي.

معايير للدخول: إذا كان مؤشر القوة النسبية (2) أقل من 15، ثم الدخول على مقربة. الخروج على وثيقة إذا أغلق اليوم أعلى من الأمس عالية. هنا هو منحنى الربح المتراكمة من عام 2005 حتى سبتمبر 2018: متوسط ​​التجارة هو 0.46٪.

التحركات الكبيرة يوم الاثنين & # 8211؛ تحديث.

في عام 2018 كتبت مقالا عن التحركات الكبيرة في يوم الاثنين. هنا هو تطور (وتحديث) على هذا: حساب متوسط ​​25 يوم من (هل) / ج اليوم هو الاثنين يجب أن يكون اليوم قريب على الأقل أقل من (من الجمعة) 0.25 من المتوسط ​​في العدد 1 (كل) / (هل) ، ما يسمى إبس، يجب أن يكون أقل من 0.3 [& هيليب؛]

إستراتيجية نهاية الشهر في S & # 038؛ P 500 & # 8211؛ تحديث.

في يوليو 2018 نشرت استراتيجية حول استراتيجية نهاية الشهر في S & أمب؛ P 500. وفيما يلي المعايير: دخول: يوم 29، 30 أو 31 من الشهر يجب أن تكون سلبية. ثم أدخل على وثيقة. خروج: اثنين من الإغلاق المتتالي الإيجابي على التوالي، أو سبي يضرب هدف 1٪. (لا توقف). وهنا [& هيليب؛]

مزايا مع الاستراتيجيات الميكانيكية.

وهناك الكثير من أفضل التجار (على الأقل تلك التي أعرف) تستخدم نوعا من القواعد الميكانيكية في تداولهم. & # 8220؛ & # 8221 الميكانيكية. يعني أن القواعد تستند إلى نوع من القواعد الموضوعية، وعادة ما تكون بيانات كمية. التاجر يجب أن يتبع هذه القواعد بالضبط دون تردد أو العاطفة. في هذا الصدد التداول الميكانيكي هو [& هيليب؛]

كيفية كسب المال دايترادينغ.

مقالات حول دايترادينغ لديها ما يقرب من ضعف عدد الزيارات من غيرها من المقالات (على هذا الموقع). ما الذي يجذبك مع دايترادينغ؟ هل يعتقد معظم الناس أنه من السهل المال؟ انها ليست، بل العكس. هل هو الاندفاع الأدرينالين؟ يجب أن لا & # 8217؛ ر. أكثر & # 8220؛ مملة ومملة & # 8221؛ يمكنك إجراء دايترادينغ، كلما كان ذلك أفضل يجب أن تؤدي. هل [& هيليب؛]

A التاجر & # 8217؛ ق العقل.

ويركز معظم التجار على وضع استراتيجيات من أجل كسب المال. لذلك أنا، ليس هناك طريقة أخرى حولها. ومع ذلك، غالبا ما تكون عقلتك & # 8220؛ الرابط المفقود & # 8221؛ من أجل أداء أفضل. للحصول على عائدات ثابتة لديك للتركيز على الجزء العقلي بقدر ما أرقام التداول. بالنسبة لأولئك الذين [& هيليب؛]

3 أسفل الأيام & # 8211؛ و الفجوة؟

هنا هو بسيط تطور متوسط ​​العائد في سبي: سبي يجب أن يكون أسفل 3 أيام في الصف (من وثيقة لإغلاق). الدخول على مقربة من يوم الثالث يوم الخروج اليوم التالي فتح هنا هو منحنى الأسهم من عام 2005 حتى الآن (الخط الوردي هو قصيرة ولكن باستخدام 4 أيام بعد ثم [& هيليب؛]

أهم شيء في التداول الآلي؟ ربما الإجراءات لتجنب الأخطاء.

الفصل الرابع في كتاب فيكتور نيدرهوفر & # 8217؛ التعليم من المضرب يبدأ مثل هذا: هناك الكثير من الطرق لتفقد، ولكن عدد قليل جدا من الطرق للفوز. ولعل أفضل طريقة لتحقيق النصر هي السيطرة على جميع قواعد الكارثة ومن ثم التركيز على تجنبها. قبل بضعة أيام كتبت عن تجارتي [& هيليب؛]

دليل على التحليل الفني & # 8211؛ ديفيد أرونسون.

لقد انتهيت من قراءة ديفيد أرونسون & # 8217؛ s كتاب الأدلة على التحليل الفني، تطبيق المنهج العلمي والاستدلال الإحصائي لإشارات التداول، وهو كتاب اشتريت مرة أخرى في نوفمبر 2007. هذا ليس من السهل قراءة وتقنية بعض الشيء، # 8217؛ ق المال. الكتاب جيد جدا بالنسبة لأولئك الذين ليس لديهم خلفية في الإحصاءات. [و hellip؛]

بلدي أفضل 6 كتب التداول.

اعتقدت أنني سوف تبادل بلدي 6 كتب التداول المفضلة (لدي حوالي 75 كتب التداول). ربما انها & # 8217؛ s غريبة بعض الشيء أن يكون 6 وليس 5 ولكن وجدت 6 الكتب التي تستحق أن يذكر، لا 5. نضع في اعتبارنا أنا لم اشترى كتاب التداول لمدة 5 سنوات. ببساطة لأن [& هيليب؛]

3 يوم انخفاض في إتف & # 8217؛ ق.

وقد كتب لاري كونورس استراتيجية تسمى مزدوجة 7. هذه هي استراتيجية بسيطة جدا مع اثنين فقط من القواعد. أقل قواعد، كلما كان ذلك أفضل، لأن احتمال أقل من منحنى المناسب. وتستند هذه الاستراتيجية على 7 أيام منخفضة (وعالية للخروج)، ولكن في بلدي الاختبار يبدو أن تعمل بشكل جيد جدا على جميع [& هيليب؛]

ماذا يحدث بعد أن & # 8220؛ غير عادية & # 8221؛ سقوط كبير في S & # 038؛ P؟

ماذا يحدث بعد & # 8220؛ غير عادية & # 8221؛ سقوط كبير في سبي؟ حساب متوسط ​​H-L على مدى 25 يوما الماضية (في المائة). إذا سقطت إتف أكثر من 2 مرات هذا المتوسط، أدخل في وثيقة. الخروج في تمورس مفتوحة، الغد قريبة أو بعد 3 أو 5 أيام. فترة الاختبار من عام 2005 حتى يوليو 2018. [& هيليب؛]

لعبة البوكر، الجنس ويموت جويل أندرسون.

قبل سنوات عديدة اشتريت هذا الكتاب. انها ليست حول التداول، ولكن عن لعبة البوكر وبيع. ومع ذلك، جميع العناصر ذات الصلة لتجار الأسهم. الى جانب ذلك، هذا الكتاب هو أفضل بكثير من جميع الكتب الأخرى قرأت عن علم النفس. المؤلف لا أكاديمي، ولكن بائع ناجح وهوكر لعبة البوكر لاعب. وكان الكتاب [& هيليب؛]

إذا كنت تستطيع & # 8217؛ ر الألم، دون & # 8217؛ ر تلعب لعبة.

العنوان أعلاه هو اقتباس من جورج سوروس. حصلت على هذا الاقتباس في البريد الإلكتروني من قارئ لبلدي بلوق، ويناسب بشكل جيد لأداء سوينغترادينغ بلدي في أغسطس. في يوليو كتبت عن أدائي. كانت جيدة. جيد جدا حتى نهاية يوليو عندما فتحت شركة [& هيليب؛]

هل حجم حقا المسألة في سبي؟

I & # 8217؛ م التداول الجاسوس، ولكن حتى الآن أنا لم تدفع أي اهتمام لحجمها حتى رأيت هذه المادة. وكانت النتيجة مثيرة للاهتمام، ولكن على الأفكار الثانية من المنطقي. لماذا ا؟ لأن الكثير من التداول سبي هو التحوط. أنا التجارة سبي كل يوم في بلدي دايترادينغ ببساطة لأغراض التحوط. لذلك عندما [و هيليب؛]

عندما سبي يفتح على 5 يوم منخفض، ولكن إغلاق أعلى من فتح.

يوم أمس افتتح سبي عند أدنى مستوى له في 5 أيام، لكنه ارتفع من سعر الافتتاح ليغلق أعلى. هنا هي الاستراتيجية: يجب أن يفتح سبي في أدنى مستوى 5 أيام. يجب أن يكون الإغلاق أعلى من الفتح. إذا 1 و 2 الوفاء بها، دخول على إغلاق خروج الغد مفتوحة لقد كتبت سابقا عن استراتيجية منخفضة 5 أيام [& هيليب؛]

الاستخبارات، الإفراط في الثقة والتجارة.

وهنا بعض أكثر عشوائية & # 8220؛ جيبيريش & # 8221؛ من لي عن التداول. هذا الصباح كان لي نظرة في واحدة من كتاب ويزاردز السوق القديمة من قبل شواغر. وقال ويليام إشارت في الصفحة 127 و 128 ما يلي: أنا ملاذ & # 8217؛ ر شهدت الكثير من الترابط بين التجارة الجيدة والذكاء & # 8230؛. كثير من الناس ذكاء متميزا التجار الرهيبة & # 8230؛. [و hellip؛]

استخراج البيانات والملل.

هنا أكثر الأفكار الشخصية الشخصية على التداول: رأيت مناقشة على تويتر في اليوم الآخر حول استخراج البيانات و باكتستينغ. وضع قصيرة، تاجر واحد يتداول استراتيجيات مختلفة لمختلف الصكوك / الأسهم. التاجر الآخر ينجح هذا هو استخراج البيانات. على سبيل المثال: لشراء عندما مؤشر القوة النسبية (3) ذروة البيع قد تعمل على الأسهم المختلفة وليس [& هيليب؛]

ثغرات الانتهاك في سبي.

يوم أمس (11 يوليو) ارتفع الجاسوس فوق أكثر من 1٪ بعد الانتهاء قوية خلال الأيام السابقة. هنا هي استراتيجية محتملة للجانب القصير: يجب أن يكون إغلاق يوم أمس أعلى 10 أيام (من الإغلاق، وليس ارتفاع) اليوم فجوات الجاسوس تصل ما لا يقل عن 1.5 أضعاف قيمة أبوسلوت من 25 يوم متوسط ​​[& هيليب؛]

هل من الممكن لكسب المال سوينغترادينغ؟ أرقامي النصف الأول 2018.

لقد كان باكتستينغ سوينغترادينغ (عقد مواقف 1-5 أيام) لسنوات عديدة. ولكن لأنني فعلت بشكل جيد إلى حد ما في دايترادينغ، لم أكن & # 8217؛ ر حقا وضعت الكثير من الجهد في سوينغترادينغ. أنا لم ابدأ حقا. ولكن عندما حصلت دايترادينغ بلدي الحامض في عام 2018، كنت نوع من & # 8220؛ القسري & # 8221؛ لمحاولة بها. فعلت بعض [& هيليب؛]

التداول الكمي.

ما هو "التداول الكمي"

يتكون التداول الكمي من استراتيجيات التداول على أساس التحليل الكمي، والتي تعتمد على الحسابات الحسابية وعدد الطحن لتحديد فرص التداول. وبما أن التجارة الكمية تستخدم عادة من قبل المؤسسات المالية وصناديق التحوط، فإن المعاملات عادة ما تكون كبيرة الحجم وقد تنطوي على شراء وبيع مئات الآلاف من الأسهم والأوراق المالية الأخرى. ومع ذلك، أصبح التداول الكمي أكثر شيوعا من قبل المستثمرين الأفراد.

تراجع "التداول الكمي"

وتشمل أساليب التداول الكمية التداول عالي التردد، والتداول الحسابي، والمراجحة الإحصائية. هذه التقنيات هي سريعة إطلاق النار وعادة ما يكون آفاق الاستثمار على المدى القصير. العديد من التجار الكميون أكثر دراية بالأدوات الكمية، مثل المتوسطات المتحركة ومؤشرات التذبذب.

فهم التداول الكمي.

ويستفيد التجار الكميون من التكنولوجيا الحديثة، والرياضيات، وتوافر قواعد بيانات شاملة لاتخاذ قرارات تجارية عقلانية.

يأخذ التجار الكميون أسلوب التداول ويخلقون نموذجا له باستخدام الرياضيات، ثم يطورون برنامجا حاسوبيا يطبق النموذج على بيانات السوق التاريخية. النموذج ثم باكتستد والأمثل. وإذا تحققت نتائج مواتية، فإن النظام ينفذ بعد ذلك في الأسواق الآنية برأس مال حقيقي.

ويمكن وصف الطريقة التي يمكن بها وصف نماذج نماذج التداول الكمي بشكل أفضل باستخدام القياس. النظر في تقرير الطقس الذي يتنبأ الأرصاد الجوية فرصة 90٪ من المطر في حين أن الشمس مشرقة. ويستمد علم الأرصاد الجوية هذا الاستنتاج البدائي من خلال جمع وتحليل البيانات المناخية من أجهزة الاستشعار في جميع أنحاء المنطقة. ويكشف التحليل الكمي المحوسب عن أنماط محددة في البيانات. عندما تتم مقارنة هذه الأنماط مع نفس الأنماط التي كشفت عنها البيانات المناخية التاريخية (باكتستينغ)، و 90 من أصل 100 مرة النتيجة هي المطر، ثم يمكن للأرصاد الجوية استخلاص النتيجة مع الثقة، وبالتالي فإن توقعات 90٪. ويطبق التجار الكميون نفس العملية على السوق المالية لاتخاذ قرارات التداول.

مزايا وعيوب التداول الكمي.

الهدف من التداول هو حساب الاحتمال الأمثل لتنفيذ تجارة مربحة. يمكن للمتداول النموذجي مراقبة وتحليل واتخاذ قرارات التداول على عدد محدود من الأوراق المالية بشكل فعال قبل أن تتجاوز كمية البيانات الواردة عملية اتخاذ القرار. إن استخدام تقنيات التداول الكمية يضيء هذا الحد باستخدام أجهزة الكمبيوتر لأتمتة قرارات المراقبة والتحليل والتداول.

التغلب على العاطفة هي واحدة من أكثر المشاكل انتشارا مع التداول. سواء كان ذلك الخوف أو الجشع، عند التداول، والعاطفة يخدم فقط لخنق التفكير العقلاني، الأمر الذي يؤدي عادة إلى خسائر. لا تمتلك الحواسيب والرياضيات العواطف، لذا فإن التداول الكمي يزيل هذه المشكلة.

التجارة الكمية لديها مشاكلها. والأسواق المالية هي بعض الكيانات الأكثر ديناميكية الموجودة. ولذلك، يجب أن تكون نماذج التداول الكمي ديناميكية لتكون ناجحة باستمرار. ويقوم العديد من التجار الكميين بتطوير نماذج تكون مربحة مؤقتا لحالة السوق التي تم تطويرها، ولكنها تفشل في نهاية المطاف عندما تتغير ظروف السوق.

25 أماكن للعثور على استراتيجيات التداول الكمي.

شارك هذا المنشور:

ينطوي التداول الكمي على استخدام الحسابات الحسابية وتحليل البيانات وعدد الطحن للبحث عن فرص تجارية مربحة في الأسواق المالية.

السعر، وحجم، والبيانات الأساسية يمكن أن تستخدم كل لصياغة استراتيجيات التداول الكمي اعتمادا على ما هو عليه كنت تأمل في تحقيق. في بقية هذه المقالة، وسوف تحدد 25 أماكن على الانترنت، حيث قد تجد بعض مربحة استراتيجيات التداول الكمي والأفكار:

سسرن، وشبكة أبحاث العلوم الاجتماعية يحتوي على كمية هائلة من جودة عالية، والمعلومات الأكاديمية، وهناك الكثير من المجلات والأوراق المثيرة للاهتمام حول هناك تتعلق بالتمويل والتجارة.

إذا انتقلت إلى الموقع الرئيسي وابدأ البحث عن كلمات رئيسية مثل & # 8216؛ ترادينغ & # 8217 ؛، & # 8216؛ ستوكس & # 8217 ؛، & # 8216؛ فوريكس & # 8217؛ وما إلى ذلك كنت ملزمة للعثور على بعض الأوراق كبيرة والكثير من الأفكار المثيرة للاهتمام. يمكن أن تكون فكرة جيدة لفرز النتائج الخاصة بك حتى كنت تبحث في الإضافات الأخيرة حيث أن بعض الأوراق القديمة ليست ذات صلة أو فعالة أي أكثر من ذلك.

ويسمى كوانتبديا الموسوعة على الانترنت من استراتيجيات التداول الكمي وهذا هو واحد من الأماكن المفضلة لي للعثور على أفكار نظام متين. هناك مزيج كبير من الأنظمة هنا، بعض معقدة وبعض بسيطة، وأكثر من عدد من الأطر الزمنية المختلفة والأسواق.

في حين سرن يحتوي على الكثير من الأبحاث المختلفة حول مواضيع مختلفة، كوانتبديا تتفوق من خلال تنظيم فقط أفضل الاستراتيجيات في مكان واحد. فإنه يكسر مختلف الأفكار الاستراتيجية الأكاديمية ويعرضها في وسيلة سهلة لفهم الشكل، وهو أمر بالغ الأهمية.

أنا & # 8217؛ كان الكثير من النجاح مع بعض الاستراتيجيات على هناك، وكان قادرا على نقل بعض منهم إلى أميبروكر لاختبار لهم نفسي. انها ليست رخيصة بشكل خاص ولكن تستحق المال في رأيي.

كوانتوكريسي هو مجمع منسق من الروابط التجارية الكمي من جميع أنحاء شبكة الإنترنت، وهو مورد كبير للحفاظ على العين. هناك دائما الكثير من التفكير واستفزاز المواد الثاقبة التي يمكن العثور عليها على الموقع، من أفكار التداول الكمي بسيطة لحجج أكثر تعقيدا بكثير.

ويسمى النخبة التاجر الشبكة الاجتماعية رقم واحد للتجار ولكن هو & # 8217؛ ق أساسا منتدى يحتوي على الكثير من المناقشات المثيرة للاهتمام والتداول المواضيع ذات الصلة. هناك قدر معقول من المناقشات المتعلقة بالتداول الكمي، مع أقسام التداول الآلي، نينجاترادر، Collective2 الخ.

نظام التاجر النجاح قد تم تسير لفترة جيدة ويحتوي على العديد من الأفكار نظام التداول والاستراتيجيات من مختلف المساهمين والمتخصصين في التداول. الموقع مفتوح دائما للتقارير الجديدة مما يعني أن هناك دائما محتوى جديد ومثير للاهتمام يأتي من خلال مجموعة واسعة من المصادر. الهدف من ستس هو & # 8216؛ تثقيف وتمكين تاجر التجزئة مع كل المعرفة والأدوات لتحقيق النجاح في عالم التداول الكمي & # 8217؛.

تقدم كوانتوبيان منصة توفر للمستخدمين الفرصة للعمل على خوارزميات التداول المباشر. فهو يجمع بين أفضل المواهب في عالم الخوارزمية والتمويل ويعطيهم فرصة لتصبح كوانتس. الأدوات التي تقدمها كوانتوبيان تسهيل حل البنية التحتية وقضايا جودة البيانات مما يسمح للمستخدمين التركيز على تطوير أفكارهم الاستثمارية.

منتدى Trade2Win لديه متابعة كبيرة من التجار في المملكة المتحدة ويحتوي على الكثير من المناقشات التداول في جميع أنواع المناطق. إذا كنت انتقل إلى قسم على أنظمة التداول التي سوف تجد على الأرجح بعض المواضيع مثيرة للاهتمام على استراتيجيات التداول الكمي.

مثل منتدى Trade2Win، منتدى الأسهم الاسترالية لديها أيضا قسم المتعلقة استراتيجيات التداول وأنظمة وهناك الكثير من المعلومات المفيدة عن هناك للمستخدمين أميبروكر كذلك.

الأزرق البومة الصحافة هو الصفحة الرئيسية لجميع الدكتور هوارد باندي & # 8217؛ ق الكتب. الدكتور باندي هو مبرمج أميبروكر من ذوي الخبرة ويحتوي على عدد من الكتب التي تحتوي على جميع أنواع استراتيجيات التداول.

السعر مختبر العمل هو قطعة من البرمجيات لتحليل حركة السعر التي بناها تاجر من ذوي الخبرة مايكل هاريس. هاريس & # 8217؛ بل بلوق هو منجم الذهب لأفكار التداول الكمي والبحوث، ويجب أن تقرأ لأي شخص يعتقد أن التداول الكمي أمر سهل. كما يظهر هاريس مرارا وتكرارا، هناك الكثير من التداول الكمي من معظم الناس يدركون.

بيتر سيستيم ترادر ​​هو مدونة جديدة نسبيا تضم ​​مقابلات بودكاست نصف شهرية مع بعض من أفضل تجار النظام في هذه الصناعة، وقد ظهرت العديد من المؤلفين على هذه الصفحة على الموقع خلال الأشهر القليلة الماضية. تأسست من قبل أندرو سوانسكوت، وهذا أمر لا بد منه لأي شخص مهتم في أفكار التداول الكمي.

إرني تشان هو تاجر كمي يحظى باحترام كبير ومؤلف لعدد من أفضل الكتب بيع الكميات بما في ذلك & # 8216؛ التداول الكمي: كيفية بناء الخاصة بك خوارزمية تجارة الأعمال & # 8216؛.

كان إرني في هذه الصناعة منذ أواخر 90 & # 8217؛ ق ومدونته يحتوي على الكثير من نظرة مثيرة للاهتمام في عالم التداول الكمي.

تأسست أسواق التداول من قبل لاري كونورز (الخالق للمؤشر كونورس مؤشر القوة النسبية)، كيفن هاجرتي وبعض المهنيين التجاريين الآخرين. يحتوي موقع التداول في الأسواق على كمية هائلة من المحتوى المتعلق بتداول الأسهم وكذلك الأصول الأخرى، ويستحق دائما الصيد بشباك الجر من أجل أفكار تجارية جديدة. يحتوي الموقع أيضا على عدد من أنظمة التداول المدفوعة ودورات مفيدة للتعلم أميبروكر.

سيزار ألفاريز هو مهندس البرمجيات، والتاجر الكمي ومبرمج أميبروكر الذي قضى تسع سنوات العمل في أسواق التداول و كونورس البحوث (أعلاه). يتم تحديث مدونته بانتظام مع الأفكار الجديدة نظام التداول والبحوث وأنها 'دائما تستحق إبقاء العين على.

أسك مراقبة السوق هو مورد ممتاز لأفكار نظام التداول والدروس أميبروكر التي يديرها ديف ماكلشلان. ويركز الموقع في المقام الأول نحو سوق الأسهم الأسترالية (أسك) ولكن يحتوي أيضا على الكثير من أشرطة الفيديو المفيدة والمواد الحرة.

البحث الكمي والتجارة من جوناثان كينلاي هو مورد كبير لأحدث النماذج والنظريات واستراتيجيات الاستثمار باستخدام البحث الكمي والتداول. يحتوي الموقع على العديد من استراتيجيات التداول المتقدمة من الخوارزميات المستندة إلى الأخبار التي تم إنشاؤها بواسطة التداول الكمي في استراتيجيات منهجية، ليك. وقد أنشأ البحث الاستثماري للدكتور كينلاي استراتيجيات التحكيم المتقلبة التي يستخدمها حاليا صندوق التحوط كابيس كابيتال.

يهدف ألفا أرتشيتكت إلى تمكين المستثمرين من خلال التعليم. المعتقدات الأساسية الأربعة من ألفا المهندس المعماري تعزيز مهمتها في الحد من الفجوة السلوكية العائد بين المستثمرين. وهو يوفر عددا من الاستراتيجيات بشأن الأسهم النشطة وتوزيع الأصول والبدائل. ويعد الموقع موردا ممتازا للمستثمرين المستقلين والمهتمين بالضرائب والمستثمرين على المدى الطويل الذين يهدفون إلى الحصول على قيمة جيدة مقابل أموالهم.

طور تورينج المالية من StuartReid. co. za، بلوق الشخصية تظهر الأفكار الشخصية للمؤلف على تطبيق علوم الكمبيوتر الحديثة في الأسواق المالية. يركز تورينغ المالية على المحتوى بدلا من المؤلف ويهدف إلى التماس مساهمات من الباحثين تقاسم شغف ستيوارت ريد. وهو يعزز مفهوم أن علوم الكمبيوتر والتعلم الآلي يمكن أن تحول المشهد بأكمله السوق المالية.

يوفر المزدوج الزخم الاستثمار نظرة ثاقبة على طريقة الدفع الزخم المستخدمة من قبل غاري أنتوناتشي. تهدف هذه الطريقة إلى زيادة مستويات الربح مع تقليل المخاطر. ويوفر للمستثمرين طريقة لتحقيق عوائد طويلة الأجل على استثماراتهم مع الحد من خسائر السوق ويستند إلى 35 عاما من الخبرة من غاري أنتوناتشي. ويهدف الزخم المزدوج إلى الاستفادة من الاختلافات الكبيرة في القوة النسبية والاتجاهات في السوق.

كوانتس بورتال هو مشروع صندوق تحوط مفتوح المصدر يقدم استراتيجيات كمية تستند إلى الاستثمار في الزخم. مع الاهتمام المتزايد على الكوانتوقراطية، الموقع يقدم العديد من الموارد مناقشة الاستثمار الزخم، واختبار الظهر وغيرها من استراتيجيات التمويل الكمي. ويتألف الفريق وراء بوابة كوانتس من الإدارة المالية، وإدارة الاستثمار والإحصاءات الرياضية الطلاب بحث ومراجعة أساليب الاستثمار الزخم.

سمعت لأول مرة من حواف كوانتيفيابل من روب حنا من خلال بودكاست أفضل نظام التاجر وأنه & # 8217؛ ق موقع كبير للبحث الكمي ورؤية نتائج الأفكار التجارية مثيرة للاهتمام. روب يستخدم مفاهيم التحليل الفني من أجل تحديد حواف مربحة في السوق. هذه الأفكار التجارية غالبا ما تتضمن مؤشرات، اتساع، حجم، مشاعر، تقلب، موسمية وعمل السعر. عمله على حواف بين عشية وضحاها هو أيضا مثيرة جدا للاهتمام.

تقدم كج ترادينغ سيستمز طرقا لتعزيز الأداء التجاري بين المستثمرين. ويقدم التقنيات التي يستخدمها كيفن ديفي في 25 عاما من الخبرة في مجال التداول. وبصرف النظر عن المواد التجارية الحرة، كما تقدم كج أنظمة التداول العديد من أشرطة الفيديو، وندوات مجانية واستراتيجية التداول الآجلة التي يستخدمها كيفن ديفي في استثماراته الخاصة.

كوانتستارت هو مورد التداول حسابي توفير المستثمرين المحتملين وسيلة ممتازة لبدء مهنة في التمويل الكمي والتداول حسابي. كما يقدم العديد من المقالات وأشرطة الفيديو بديهية. كما توضح كوانتستارت كيف يمكن استخدام أدوات بايثون في وضع استراتيجيات تداول مربحة.

يأتي تشارتيست من المتداول من ذوي الخبرة والاتجاه أتباع نيك رادج الذي قام بتأليف عدد من الكتب والمقالات الشعبية. ويستند نيك رادج في أستراليا وهو آخر مبرمج أميبروكر المختصة. يقدم الموقع عددا من نماذج الاستثمار الاشتراكية التي تسمح للمتداولين بنسخ صفقات نيك وكذلك تقديم عدد من المقالات ومقاطع الفيديو الإعلامية.

نظام التداول الآلي من جيز ليبرتي يتركز أساسا نحو استراتيجية الاتجاه التالي وبلوق يحتوي على عدد من المقالات المثيرة للاهتمام التي هي مفيدة لأي اتجاه التالية نظام التاجر. يحتوي الموقع أيضا على عائدات شهرية من عدد من المعالجات التالية الاتجاه الذي يجعل دائما قراءة مثيرة للاهتمام.

لذلك هناك & # 8217؛ s 25 الأماكن على الانترنت لبدء البحث عن استراتيجيات التداول الكمي والأفكار. أنا & # 8217؛ م متأكد من أنني & # 8217؛ غاب عن عدد قليل من القائمة لذا اسمحوا لي أن أعرف في التعليقات ما هي المفضلة لديك & # 8230؛

شكرا لقرائتك! ربما يعجبك أيضا:

عرض المزيد من المشاركات ليك ذيس وان.

شارك هذا المنشور:

ترك الرد إلغاء الرد.

الموارد التعليمية الموصى بها:

تذكر: التداول المالي هو محفوف بالمخاطر ويمكنك أن تفقد المال. لا شيء في هذا الموقع هو أن تعتبر المشورة الاستثمارية الشخصية. الأداء السابق لا یشیر إلی النتائج المستقبلیة. يرجى الاطلاع على إخلاء المسؤولية الكامل.

بحث.

جب ماروود.

تاجر مستقل، محلل وكاتب.

جب ماروود هو تاجر مستقل وكاتب متخصص في أنظمة التداول الميكانيكية. بدأ حياته المهنية تداول فتس 100 والبند الألماني لبيت تجاري في لندن ويعمل الآن من خلال شركته الخاصة. كما يكتب عن البحث عن ألفا وغيرها من المنشورات المالية. في + Google

يرجى تذكر أن التداول المالي ينطوي على مخاطر وقد تتكبد خسارة كبيرة في رأس المال. لا شيء في هذا الموقع هو أن تفسر على أنها المشورة الاستثمارية الشخصية. يرجى الاطلاع على إخلاء المسؤولية الكامل.