Strategie handlu ilościowego pdf download

Przewodnik dla początkujących do handlu ilościowego W tym artykule przedstawię Wam kilka podstawowych pojęć towarzyszących systemowi handlu ilościowego typu end-to-end. Ten post, miejmy nadzieję, będzie służył dwóm audytorom. Pierwszymi będą osoby starające się o pracę w funduszu jako handlowiec ilościowy. Drugi to osoby, które chciałyby spróbować założyć własną firmę handlującą algorytmami handlu detalicznego. Handel ilościowy jest niezwykle wyrafinowanym obszarem finansów kwantowych. Może to zająć dużo czasu, aby zdobyć niezbędną wiedzę do przeprowadzenia wywiadu lub skonstruowania własnych strategii handlowych. Nie tylko, ale wymaga dużej wiedzy programistycznej, przynajmniej w języku takim jak MATLAB, R lub Python. Jednak wraz ze wzrostem częstotliwości handlu strategia technologiczna staje się o wiele bardziej istotna. Tak więc znajomość CC będzie miała ogromne znaczenie. Ilościowy system transakcyjny składa się z czterech głównych komponentów: Identyfikacja strategii - Znalezienie strategii, wykorzystanie przewagi i ustalenie częstotliwości obrotu Strategia Analiza historyczna - Pozyskanie danych, analiza skuteczności strategii i usunięcie błędów System wykonywania zleceń - Połączenie z domem maklerskim, automatyzacja transakcji i minimalizacja koszty transakcji Zarządzanie ryzykiem - optymalna alokacja kapitału, wielkość zakładuWyjątkowe kryterium i psychologia handlowa Zacznij od przyjrzenia się, jak rozpoznać strategię handlową. Identyfikacja strategii Wszystkie ilościowe procesy handlowe rozpoczynają się od początkowego okresu badań. Ten proces badawczy obejmuje znalezienie strategii, sprawdzanie, czy strategia mieści się w portfolio innych strategii, które można uruchomić, pozyskiwanie wszelkich danych niezbędnych do testowania strategii i próbę optymalizacji strategii w celu uzyskania wyższych zysków i niższego ryzyka. Będziesz musiał uwzględnić własne wymogi kapitałowe, jeśli strategia będzie prowadzona jako sprzedawca detaliczny i jak wszelkie koszty transakcji wpłyną na strategię. Wbrew powszechnemu przekonaniu jest całkiem proste znalezienie skutecznych strategii za pośrednictwem różnych źródeł publicznych. Nauczyciele akademiccy regularnie publikują teoretyczne wyniki handlu (aczkolwiek przeważnie obfitujące w koszty transakcji). Ilościowe blogi finansowe omawiają szczegółowo strategie. W dziennikach handlowych zostaną zarysowane niektóre strategie stosowane przez fundusze. Można by zapytać, dlaczego osoby prywatne i firmy chętnie dyskutują o swoich dochodowych strategiach, zwłaszcza gdy wiedzą, że inni tłoczyli się w handlu, może zatrzymać strategię na dłuższą metę. Przyczyna leży w tym, że nie będą często omawiać dokładnie parametrów i metod strojenia, które przeprowadzili. Optymalizacje te są kluczem do przekształcenia stosunkowo kiepskiej strategii w wysoce rentowną. W rzeczywistości jednym z najlepszych sposobów tworzenia własnych unikatowych strategii jest znalezienie podobnych metod, a następnie przeprowadzenie własnej procedury optymalizacji. Oto mała lista miejsc, w których można zacząć szukać pomysłów na strategię: Wiele strategii, które przyjrzysz się, znajdzie się w kategoriach średniej-rewersji i trend-followmomentum. Strategia powrotu do średniej to taka, która próbuje wykorzystać fakt, że istnieje długoterminowa średnia dla serii cen (takich jak różnica między dwoma skorelowanymi aktywami) i że krótkoterminowe odchylenia od tej średniej ostatecznie się odwrócą. Strategia rozpędu próbuje wykorzystać zarówno psychologię inwestorów, jak i strukturę dużych funduszy, łącząc trend rynkowy, który może nabrać rozpędu w jednym kierunku i podążać za trendem, aż się odwróci. Kolejnym niezwykle istotnym aspektem handlu ilościowego jest częstotliwość strategii handlowej. Handel niskimi częstotliwościami (LFT) odnosi się ogólnie do każdej strategii, która utrzymuje aktywa dłużej niż jeden dzień handlowy. Odpowiednio, transakcje o wysokiej częstotliwości (HFT) ogólnie odnoszą się do strategii, która utrzymuje śróddzienne aktywa. Handel ultra-wysokimi częstotliwościami (UHFT) odnosi się do strategii, które przechowują aktywa w kolejności sekund i milisekund. Jako praktyk sprzedaży detalicznej HFT i UHFT są z pewnością możliwe, ale tylko ze szczegółową znajomością stosu technologii handlowej i dynamiki portfela zamówień. W tym wstępnym artykule nie będziemy omawiać tych aspektów w jakikolwiek sposób. Po zidentyfikowaniu strategii lub zestawu strategii należy ją przetestować pod kątem opłacalności na danych historycznych. To jest dziedzina analizy historycznej. Strategia Backtesting Celem weryfikacji historycznej jest dostarczenie dowodów na to, że strategia zidentyfikowana za pomocą powyższego procesu przynosi zyski, gdy jest stosowana do danych historycznych i pozapróbkowych. To określa, w jaki sposób strategia będzie działać w rzeczywistym świecie. Jednak analiza historyczna NIE jest gwarancją sukcesu z różnych powodów. Jest to prawdopodobnie najbardziej subtelny obszar handlu ilościowego, ponieważ pociąga za sobą liczne uprzedzenia, które należy starannie rozważyć i wyeliminować w jak największym stopniu. Omówimy powszechne rodzaje błędów, w tym uprzedzenia wyprzedzające. rozbieżność w zachowaniu i tendencja optymalizacyjna (określana również jako "sabotaż danych"). Inne obszary ważne w ramach analizy historycznej obejmują dostępność i czystość danych historycznych, uwzględniające realistyczne koszty transakcyjne i decydujące o solidnej platformie analizy historycznej. Dobrze omówmy koszty transakcji w dalszej części poniższej sekcji Systemy wykonawcze. Po zidentyfikowaniu strategii konieczne jest uzyskanie danych historycznych, za pomocą których można przeprowadzić testowanie i, być może, udoskonalić. Istnieje znaczna liczba dostawców danych we wszystkich klasach aktywów. Ich koszty na ogół skalują się z jakością, głębokością i aktualnością danych. Tradycyjnym punktem wyjścia dla początkujących handlowców ilościowych (przynajmniej na poziomie detalicznym) jest wykorzystanie bezpłatnego zestawu danych z Yahoo Finance. Nie będę tutaj zbyt często zastanawiał się nad dostawcami, a raczej chciałbym skupić się na ogólnych kwestiach związanych z zestawami danych historycznych. Główne problemy związane z danymi historycznymi obejmują dokładność, odchylenie w zachowaniu i dostosowanie do działań korporacyjnych, takich jak dywidendy i podziały akcji: Dokładność odnosi się do ogólnej jakości danych - bez względu na to, czy zawiera błędy. Błędy mogą być czasami łatwe do zidentyfikowania, na przykład z filtrem impulsów. który wykryje nieprawidłowe skoki w danych szeregów czasowych i skoryguje je. Innym razem mogą być bardzo trudne do wykrycia. Często konieczne jest posiadanie dwóch lub więcej dostawców, a następnie sprawdzanie wszystkich swoich danych względem siebie. Obciążenie związane z nieszczęściem jest często cechą darmowych lub tanich zestawów danych. Zbiór danych z nastawieniem na przetrwanie oznacza, że ​​nie zawiera on aktywów, które nie są już przedmiotem handlu. W przypadku akcji oznacza to delistingbankrupt akcji. To nastawienie oznacza, że ​​każda strategia handlu akcjami przetestowana na takim zestawie danych prawdopodobnie będzie działać lepiej niż w realnym świecie, ponieważ historyczni zwycięzcy zostali już wcześniej wybrani. Działania korporacyjne obejmują działania logistyczne prowadzone przez firmę, które zwykle powodują zmianę funkcji ceny surowej, która nie powinna być uwzględniana przy obliczaniu zwrotu z ceny. Korekty dotyczące dywidend i podziału akcji są częstymi sprawcami. W każdym z tych działań należy przeprowadzić proces zwany dostosowaniem wstecznym. Trzeba być bardzo ostrożnym, aby nie pomylić podziału akcji z prawdziwym dostosowaniem zwrotów. Wielu przedsiębiorców zostało przyłapanych na skutek działań korporacyjnych. W celu przeprowadzenia procedury analizy historycznej konieczne jest skorzystanie z platformy oprogramowania. Masz do wyboru dedykowane oprogramowanie do testów historycznych, takie jak Tradestation, platforma numeryczna, na przykład Excel lub MATLAB, lub pełna implementacja niestandardowa w języku programowania, takim jak Python lub C. Nie będę zbytnio zajmować się Tradestation (lub podobnym), Excelem lub MATLAB, ponieważ wierzę w tworzenie pełnego wewnętrznego stosu technologii (z powodów opisanych poniżej). Jedną z korzyści jest to, że oprogramowanie do testowania historycznego i system wykonawczy mogą być ściśle zintegrowane, nawet z bardzo zaawansowanymi strategiami statystycznymi. W przypadku strategii HFT szczególnie ważne jest zastosowanie niestandardowej implementacji. Podczas weryfikacji historycznej systemu należy ocenić jego wydajność. Standardowymi wskaźnikami branżowymi dla strategii ilościowych są maksymalne wypłaty i współczynnik Sharpe'a. Maksymalny poziom wypłaty charakteryzuje się największym spadkiem wartości rynkowej konta w danym okresie (zwykle rocznym). Jest to najczęściej podawane w procentach. Strategie LFT będą miały zwykle większe wypłaty niż strategie HFT, ze względu na szereg czynników statystycznych. Historyczna analiza historyczna pokaże maksymalną wypłatę z przeszłości, która jest dobrym wskaźnikiem dla przyszłej skuteczności strategii. Drugim pomiarem jest Sharpe Ratio, który jest heurystycznie definiowany jako średnia nadwyżki zwrotów podzielona przez odchylenie standardowe tych nadwyżek zwrotów. W tym przypadku nadwyżka zwrotów odnosi się do zwrotu strategii powyżej ustalonego wcześniej poziomu odniesienia. takie jak SP500 lub trzymiesięczna ustawa skarbowa. Zwróć uwagę, że annualizowany zwrot nie jest miarą zwykle wykorzystywaną, ponieważ nie uwzględnia zmienności strategii (w przeciwieństwie do Sharpe Ratio). Po odrzuceniu strategii i uznaniu jej za wolną od uprzedzeń (na tyle, na ile jest to możliwe), przy dobrym Sharpie i zminimalizowanych wypłatach, nadszedł czas na zbudowanie systemu wykonawczego. Systemy realizacji System realizacji to sposób, w jaki lista transakcji generowanych przez strategię jest wysyłana i wykonywana przez brokera. Pomimo tego, że generowanie handlu może być częściowo lub nawet w pełni zautomatyzowane, mechanizm wykonawczy może być ręczny, pół-manualny (to jest za pomocą jednego kliknięcia) lub w pełni zautomatyzowany. W przypadku strategii LFT często stosuje się techniki ręczne i pół-manualne. W przypadku strategii HFT konieczne jest stworzenie w pełni zautomatyzowanego mechanizmu realizacji, który często będzie ściśle powiązany z generatorem handlu (ze względu na współzależność strategii i technologii). Kluczowe kwestie związane z tworzeniem systemu wykonawczego są interfejsem do pośrednictwa. minimalizacja kosztów transakcyjnych (w tym prowizji, poślizgu i spreadu) oraz rozbieżności w wydajności systemu na żywo z testowanej wydajności. Istnieje wiele sposobów na połączenie z brokerem. Obejmują one od wywoływania brokera przez telefon aż po w pełni zautomatyzowany interfejs API (Application Programming Interface). Idealnie chcesz zautomatyzować wykonywanie swoich transakcji w jak największym stopniu. Pozwala to skoncentrować się na dalszych badaniach, a także pozwala na uruchamianie wielu strategii, a nawet strategii o wyższej częstotliwości (w rzeczywistości HFT jest zasadniczo niemożliwe bez automatycznego wykonywania). Powszechnie stosowane oprogramowanie do analizy historycznej, takie jak MATLAB, Excel i Tradestation, jest dobre dla prostszych strategii o niższej częstotliwości. Konieczne będzie jednak zbudowanie wewnętrznego systemu wykonawczego napisanego w języku o wysokiej wydajności, takim jak C, w celu wykonania prawdziwego HFT. Jako anegdota, w funduszu, w którym kiedyś byłem zatrudniony, mieliśmy 10-minutową pętlę transakcyjną, w której pobieraliśmy nowe dane rynkowe co 10 minut, a następnie przeprowadzaliśmy transakcje na podstawie tych informacji w tym samym przedziale czasowym. Użyto zoptymalizowanego skryptu w języku Python. Jeśli chodzi o wszystko, co zbliża się do minutowej lub drugiej częstotliwości, uważam, że CC byłoby bardziej idealne. W większym funduszu często nie jest domeną handlowca kwantowego, aby zoptymalizować wykonanie. Jednak w mniejszych sklepach lub firmach HFT przedsiębiorcy SĄ wykonawcami, więc często pożądany jest znacznie szerszy zestaw umiejętności. Miej to na uwadze, jeśli chcesz być zatrudniony przez fundusz. Twoje umiejętności programistyczne będą równie ważne, jeśli nie ważniejsze, niż twoje statystyki i talenty ekonometrii Kolejną ważną kwestią, która wchodzi pod sztandar realizacji, jest minimalizacja kosztów transakcji. Zasadniczo są trzy składniki kosztów transakcji: prowizje (lub podatek), które są opłatami pobieranymi przez dom maklerski, giełdę i SEC (lub podobny rządowy organ regulacyjny) poślizgiem, który jest różnicą między tym, co zamierzałeś, aby twoje zamówienie było wypełnione w stosunku do tego, co zostało faktycznie wypełnione spreadem, co stanowi różnicę między ceną bidaskowanego papieru wartościowego. Należy zauważyć, że spread nie jest stały i zależy od bieżącej płynności (tj. Dostępności zleceń kupna) na rynku. Koszty transakcji mogą stanowić różnicę między niezwykle dochodową strategią a dobrym wskaźnikiem Sharpe'a i niezwykle nieopłacalną strategią o strasznym współczynniku Sharpe'a. Wyzwaniem może być prawidłowe przewidywanie kosztów transakcyjnych z analizy historycznej. W zależności od częstotliwości strategii, będziesz potrzebować dostępu do historycznych danych giełdowych, które będą zawierały dane o tikach dla cen z puli. Całe zespoły quantów są poświęcone optymalizacji wykonania w większych funduszach, z tych powodów. Rozważ scenariusz, w którym fundusz musi wyładować znaczną ilość transakcji (z których wiele jest powodów do podjęcia). Poprzez zrzucenie na rynek tak wielu udziałów, oni szybko obniżą cenę i mogą nie uzyskać optymalnej realizacji. W związku z tym istnieją algorytmy, które nakładają zamówienia paszowe na rynek, chociaż wówczas fundusz ponosi ryzyko poślizgu. Co więcej, inne strategie żerują na tych potrzebach i mogą wykorzystać nieefektywność. Jest to domena arbitrażu struktury funduszu. Ostatnim poważnym problemem dotyczącym systemów wykonawczych jest rozbieżność w zakresie skuteczności strategii na podstawie sprawdzianu wstecznego. Może się tak zdarzyć z wielu powodów. Już podczas rozważań historycznych omawialiśmy już uprzednio uprzedzenia i uprzedzenia optymalizacyjne. Jednak niektóre strategie nie ułatwiają testowania tych błędów przed wdrożeniem. Dzieje się to głównie w HFT. Mogą występować błędy w systemie wykonawczym, a także sama strategia handlowa, która nie pojawia się podczas testu historycznego, ale pojawia się w handlu na żywo. Rynek mógł podlegać zmianom w systemie po wdrożeniu strategii. Nowe otoczenie regulacyjne, zmieniające się nastroje inwestorów i zjawiska makroekonomiczne mogą prowadzić do rozbieżności w zachowaniu rynku, a tym samym rentowności Twojej strategii. Zarządzanie ryzykiem Ostatnim elementem układanki ilościowego handlu jest proces zarządzania ryzykiem. Ryzyko obejmuje wszystkie uprzednie uprzedzenia, które omówiliśmy. Obejmuje to ryzyko związane z technologią, takie jak serwery znajdujące się w pobliżu giełdy, nagle powodujące awarię dysku twardego. Obejmuje ryzyko maklerskie, takie jak broker, który staje się bankrutem (nie tak szalony jak się wydaje, biorąc pod uwagę niedawne przestoje w MF Global). W skrócie obejmuje ona prawie wszystko, co może zakłócić realizację transakcji, z których istnieje wiele źródeł. Całe książki poświęcone są zarządzaniu ryzykiem dla strategii ilościowych, więc nie próbuję wyjaśnić tutaj wszystkich możliwych źródeł ryzyka. Zarządzanie ryzykiem obejmuje również tzw. Optymalną alokację kapitału. który jest gałęzią teorii portfela. Jest to środek, za pomocą którego kapitał jest alokowany do zestawu różnych strategii i do transakcji w ramach tych strategii. Jest to złożony obszar i opiera się na pewnej niebanalnej matematyce. Standard branżowy, za pomocą którego optymalna alokacja kapitału i dźwignia strategii są powiązane, nazywa się kryterium Kelly. Ponieważ jest to artykuł wprowadzający, nie będę się rozwodził nad jego obliczeniami. Kryterium Kelly'ego przyjmuje pewne założenia dotyczące statystycznego charakteru zwrotów, które nierzadko są prawdziwe na rynkach finansowych, a więc inwestorzy często zachowują konserwatyzm, jeśli chodzi o wdrożenie. Kolejnym kluczowym elementem zarządzania ryzykiem jest radzenie sobie z własnym profilem psychologicznym. Istnieje wiele uprzedzeń poznawczych, które mogą wkradnąć się do handlu. Chociaż jest to wprawdzie mniej problematyczne w przypadku handlu algorytmicznego, jeśli strategia zostanie pozostawiona bez zmian Wspólnym uprzedzeniem jest niechęć do strat, gdy pozycja przegrana nie zostanie zamknięta z powodu bólu spowodowanego koniecznością poniesienia straty. Podobnie, zyski mogą być brane zbyt wcześnie, ponieważ strach przed utratą już osiągniętego zysku może być zbyt duży. Inną popularną tendencją jest polaryzacja odwrotna. Przejawia się to, gdy inwestorzy kładą zbyt duży nacisk na ostatnie wydarzenia, a nie na dłuższą metę. Oczywiście mamy klasyczną parę emocjonalnych uprzedzeń - strach i chciwość. Mogą one często prowadzić do niedostatecznego lub nadmiernego efektu dźwigni, co może spowodować rozdęcie (to znaczy spadek wartości kapitału własnego do zera lub gorszy) lub zmniejszenie zysków. Jak widać, handel ilościowy jest niezwykle złożonym, aczkolwiek bardzo interesującym obszarem finansowania ilościowego. Dosłownie porysowałem powierzchnię tematu w tym artykule i już trwa to dość długo. Zostały napisane całe książki i artykuły na temat zagadnień, którym oddałem tylko jedno zdanie. Z tego powodu, przed złożeniem wniosku o ilościowe zlecenia inwestycyjne, konieczne jest przeprowadzenie znacznej ilości badań podwalinowych. Przynajmniej będziesz potrzebować bogatego zaplecza w zakresie statystyki i ekonometrii, z dużym doświadczeniem w implementacji, poprzez język programowania, taki jak MATLAB, Python lub R. W przypadku bardziej zaawansowanych strategii na wyższym końcu, twój zestaw umiejętności jest prawdopodobnie włączenie modyfikacji jądra systemu Linux, CC, programowanie zespołów i optymalizację opóźnień sieci. Jeśli jesteś zainteresowany próbą stworzenia własnych algorytmicznych strategii handlowych, moją pierwszą propozycją byłoby uzyskanie dobrego programowania. Moją preferencją jest jak najlepsze zbudowanie jak największej ilości grabber danych, backtestu strategii i systemu wykonawczego. Jeśli twój kapitał jest na linii, czy nie lepiej byś spał w nocy, wiedząc, że w pełni przetestowałeś swój system i jesteś świadomy jego pułapek i szczególnych problemów Przekazywanie go sprzedawcy, a potencjalnie oszczędzanie czasu w krótkim czasie, może być bardzo trudne. drogie w długim okresie. Rozpoczęcie handlu ilościowego nie wydaje się możliwe. Ale jest z naszymi algorytmicznymi strategiami handlowymi. Nie wydaje się to możliwe. Jeden algorytmiczny system transakcyjny z tak dużą identyfikacją trendów, analizą cyklu, przepływami po stronie kupna, wieloma strategiami handlowymi, dynamicznym wejściem, ceną docelową i stopową oraz ultraszybką technologią sygnału. Ale to jest. W rzeczywistości AlgoTrades platforma systemu handlu algorytmicznego jest jedyna w swoim rodzaju. Koniec z szukaniem gorących zapasów, sektorów, towarów, indeksów lub opinii na temat rynku czytelnictwa. Algotrades wykonuje wszystkie wyszukiwania, terminy i transakcje za Ciebie, korzystając z naszego algorytmicznego systemu transakcyjnego. Sprawdzone strategie AlgoTrades można śledzić ręcznie poprzez otrzymywanie powiadomień e-mailem i SMS-em lub może to być 100-godzinny handel, a Ty możesz wyłączyć automatyczny handel on-off w dowolnym momencie, dzięki czemu zawsze będziesz mieć kontrolę nad swoim przeznaczeniem. Zautomatyzowane systemy transakcyjne dla doświadczonych inwestorów Copyright 2017 - ALGOTRADY - Zautomatyzowany algorytmiczny system handlu Reguła CFTC 4.41 - WYNIKI HIPOTETYCZNE LUB SYMULOWANE WYNIKI POSIADAJĄ NIEKTÓRE OGRANICZENIA. NIE PRZEWIDZIEĆ, ŻE INNE WYNIKI WYDAJNOŚCI, SYTUROWANE WYNIKI NIE UDZIELAJĄ RĘCZNEJ REKRUTACJI. Także od czasu, w którym targi nie zostały wykonane, rezultaty mogą być niższe od rekompensat dla skutków, jeśli jakiekolwiek są pewne czynniki rynkowe, takie jak brak płynności. SYMBOLE PROGRAMY TRADYCYJNE W OGÓLNYCH MOGĄ ZOSTAĆ FUNKCJONOWANE Z FUNKCJONAMI, KTÓREGO ZOSTAJE ZAPROPONOWANE ZE ŚWIADECTWO HINDSIGHT. ŻADNA OŚWIADCZENIE ZOSTAŁO WYKONANE, ŻE JAKĄKOLWIEK KONTO LUB JEST LIKWIDOWANE DO OSIĄGNIĘCIA ZYSKU LUB STRATY podobne do tych, które zostały ujawnione. Nie składa się żadnych oświadczeń ani nie sugeruje, że korzystanie z algorytmicznego systemu handlu przyniesie dochód lub zagwarantuje zysk. Istnieje znaczne ryzyko strat związanych z obrotem kontraktami terminowymi i obrotem funduszami giełdowymi. Obrót kontraktami futures i handel giełdowymi funduszami wiąże się ze znacznym ryzykiem strat i nie jest odpowiedni dla wszystkich. Wyniki te są oparte na symulowanych lub hipotetycznych wynikach wydajności, które mają pewne nieodłączne ograniczenia. W przeciwieństwie do wyników przedstawionych w rzeczywistym rekordzie wydajności, wyniki te nie są rzeczywistymi transakcjami. Również dlatego, że transakcje te nie zostały faktycznie zrealizowane, wyniki te mogą być niewystarczające lub zbyt wysokie do wyrównania pod kątem ewentualnych skutków niektórych czynników rynkowych, takich jak brak płynności. Symulowane lub hipotetyczne programy handlowe w ogóle są również uzależnione od faktu, że są one zaprojektowane z korzyścią dla zrozumienia. Nie jest reprezentowana żadna reprezentacja, że ​​jakiekolwiek konto będzie lub może osiągnąć zyski lub straty podobne do tych, które są wyświetlane. Informacje na tej stronie zostały przygotowane bez względu na konkretne cele inwestycyjne inwestorów, ich sytuację finansową i potrzeby, a także dalsze doradzanie subskrybentom, aby nie podejmowali żadnych działań, nie uzyskując konkretnych porad od swoich doradców finansowych, aby nie polegali na informacjach ze strony internetowej jako podstawowej zasadzie do podejmowania decyzji inwestycyjnych i do rozważenia własnego profilu ryzyka, tolerancji ryzyka i własnych strat stop. - powered by Enfold WordPress ThemeSelf-Study Plan zostania handlowcem ilościowym 8211 Część I Ilościowe role handlowców w dużych funduszach kwaliowych są często postrzegane jako jedna z najbardziej prestiżowych i lukratywnych pozycji w ilościowym finansowaniu zatrudnienia. Kariera handlowa w funduszu 8220parent8221 jest często postrzegana jako trampolina w kierunku umożliwienia utworzenia własnego funduszu, z początkowym przydziałem kapitału od rodzica pracodawcy oraz wykazem wczesnych inwestorów, którzy mogliby wejść na pokład. Konkurencja w zakresie ilościowych pozycji transakcyjnych jest intensywna, a zatem konieczna jest znaczna inwestycja czasu i wysiłku, aby uzyskać karierę w handlu kwantowym. W tym artykule opiszę wspólne ścieżki kariery, trasy w terenie, wymagane tło i plan samodzielnej nauki, aby pomóc zarówno handlowcom detalicznym, jak i przyszłym specjalistom w zdobyciu umiejętności w handlu ilościowym. Ustalanie oczekiwań Zanim przejdziemy do list podręczników i innych zasobów, postaram się ustalić pewne oczekiwania co do roli. Ilościowe badania handlowe są znacznie ściślej powiązane z badaniem hipotez naukowych i rygorem akademickim niż percepcja sprzedawców banków inwestycyjnych i związana z nimi brawura. Podczas przeprowadzania transakcji ilościowych istnieje bardzo niewielki (lub nieistniejący) uznaniowy wkład, ponieważ procesy są prawie powszechnie zautomatyzowane. Metoda naukowa i testowanie hipotezy są wysokowartościowymi procesami w ramach społeczności finansów kwantowych i jako takie każdy, kto chce wejść na pole, musi być przeszkolony w zakresie metodologii naukowej. To często, ale nie wyłącznie, oznacza szkolenie na poziomie doktoratu 8211, zwykle poprzez podjęcie studiów doktoranckich lub magisterskich na poziomie magisterskim w dziedzinie ilościowej. Chociaż można się podzielić na handel ilościowy na poziomie profesjonalnym za pomocą alternatywnych środków, nie jest on powszechny. Umiejętności wymagane przez wyrafinowanego badacza handlu ilościowego są różnorodne. Rozległe zaplecze matematyczne. Prawdopodobieństwo i testy statystyczne stanowią podstawę ilościową do zbudowania. Niezbędna jest znajomość komponentów handlu ilościowego, w tym prognozowania, generowania sygnałów, analizy historycznej, czyszczenia danych, zarządzania portfelem i metod realizacji. Wymagana jest bardziej zaawansowana wiedza w zakresie analizy szeregów czasowych, uczenia maszynowego (w tym metod nieliniowych), optymalizacji i mikrostruktury giełdy wymiennej. W połączeniu z tym jest dobra znajomość programowania, w tym, jak stosować modele akademickie i szybko je wdrażać. Jest to znacząca praktyka zawodowa i nie należy jej lekceważyć. Często mówi się, że potrzeba 5-10 lat, aby nauczyć się wystarczającej ilości materiału, aby konsekwentnie zarabiać przy obrotach ilościowych w profesjonalnej firmie. Jednak nagrody są znaczące. Jest to wysoce intelektualne środowisko z bardzo inteligentną grupą rówieśniczą. Zapewni to ciągłe wyzwania w szybkim tempie. Jest wyjątkowo dobrze wynagradzany i zapewnia wiele opcji kariery zawodowej, w tym możliwość zostania przedsiębiorcą poprzez założenie własnego funduszu po wykazaniu długoterminowych osiągnięć. Niezbędne informacje Powszechnie uważa się karierę w finansowaniu ilościowym (i ostatecznie ilościowym badaniu handlowym) podczas studiów na licznym poziomie licencjackim lub w specjalistycznym doktoracie technicznym. Poniższe porady odnoszą się jednak do tych, którzy mogą chcieć przejść do kariery w zakresie handlu kwantowego od innej, choć z zastrzeżeniem, że potrwa to nieco dłużej i wymagać będzie intensywnej pracy w sieci i wielu samokształceń. Na najbardziej podstawowym poziomie profesjonalne badania ilościowe w handlu wymagają solidnego zrozumienia testów hipotez matematycznych i statystycznych. Wymagane są zwykle podejrzani o wielowymiarowy rachunek różniczkowy, algebrę liniową i teorię prawdopodobieństwa. Dobra znajomość klasy w licencjackich kursach z matematyki lub fizyki z dobrze przyjętej szkoły zazwyczaj zapewni niezbędne przygotowanie. Jeśli nie masz wykształcenia w zakresie matematyki lub fizyki, sugerowałbym, abyś kontynuował naukę na wyższej uczelni w jednej z tych dziedzin. Będziesz konkurował z osobami, które posiadają taką wiedzę, a zatem będzie bardzo trudno zdobyć pozycję w funduszu bez pewnych ostatecznych danych akademickich. Poza solidnym zrozumieniem matematycznym konieczne jest biegłe w implementacji modeli za pomocą programowania komputerowego. Wspólne wybory języków modelowania w dzisiejszych czasach obejmują R. Python z językiem jawnym o otwartym kodzie źródłowym. z obszernymi bibliotekami analizy danych lub MatLab. Zdobycie rozległej znajomości jednego z tych pakietów jest niezbędnym warunkiem wstępnym do zostania inwestorem ilościowym. Jeśli masz szerokie doświadczenie w programowaniu komputerów, możesz rozważyć uzyskanie dostępu do funduszu za pośrednictwem ścieżki Quantitative Developer. Ostateczną główną umiejętnością potrzebną badaczom handlu ilościowego jest możliwość obiektywnej interpretacji nowych badań, a następnie ich szybkiego wdrożenia. Jest to umiejętność zdobyta dzięki doktoranckiemu i jeden z powodów, dla których doktoranci z najlepszych szkół są często pierwszymi, którzy zostaną wybrani na ilościowe pozycje handlowe. Uzyskanie tytułu doktora w jednym z następujących obszarów (szczególnie uczenie maszynowe lub optymalizacja) jest dobrym sposobem na wyrafinowany fundusz kwantowy. Wprowadzenie ilościowego handlu Handel ilościowy zyskał na popularności zarówno w profesjonalnej przestrzeni funduszy, jak i na poziomie detalicznym. Jest to, oczywiście, główny temat tej strony internetowej I8217 napisałem sporo artykułów o tym, jak zacząć wprowadzać ilościowy algorytmiczny handel. Poniżej przedstawiam krótki przegląd tej dziedziny: Aby uzyskać głębsze wprowadzenie, powinieneś zapoznać się z następującymi tekstami autorstwa Erniego Chana, zarządzającego funduszem hedgingowym, który zawiera istotne szczegóły dotyczące implementacji strategii handlu kwantowego. Są one skierowane do wyrafinowanego inwestora detalicznego, ale metody inwestycyjne i techniki zarządzania ryzykiem są solidne i przenoszą się na profesjonalną przestrzeń funduszy: Jeśli chcesz uzyskać więcej informacji na temat szczegółów implementacji strategii handlu kwantowego (szczególnie na poziomie detalicznym) spójrz na artykuły handlu kwantowego na tej stronie. EconometricsTime Series Analysis Zasadniczo większość transakcji ilościowych dotyczy analizy szeregów czasowych. Dotyczy to głównie serii cen aktywów w funkcji czasu, ale może obejmować szereg instrumentów pochodnych w pewnej formie. Zatem analiza szeregów czasowych jest istotnym zagadnieniem dla badacza handlu ilościowego. I8217 napisał o tym, jak zacząć w artykule o 10 najważniejszych zasobach do nauki ekonometrii finansowej. Artykuł zawiera podstawowe przewodniki po prawdopodobieństwie i początku programowania w R, które omówimy bardziej szczegółowo w drugiej części tej serii artykułów. Trzy podstawowe teksty, które polecam, aby zacząć w ekonometrii i analizie szeregów czasowych: Jeśli chcesz przeczytać więcej na temat każdej książki i jak może ci pomóc, proponuję przyjrzeć się mojemu artykułowi na temat zasobów ekonometrii. Niedawno natknąłem się na fantastyczny zasób zwany OTexts. który zapewnia podręczniki o otwartym dostępie. Następująca książka jest szczególnie przydatna w prognozowaniu: Prognozy: zasady i praktyka Hyndmana i Athanasopoulosa 8211 Ta bezpłatna książka jest doskonałym sposobem rozpoczęcia nauki statystycznego prognozowania w środowisku programowania R. Obejmuje on prostą i wielowymiarową regresję, wykładnicze wygładzanie i techniki ARIMA, a także bardziej zaawansowane modele prognostyczne. Książka jest początkowo rozprowadzana na stopnie businesscommerce, ale jest wystarczająco techniczna, aby zainteresować początkującymi kwantami. Z podstawami szeregów czasowych pod twoim szykiem, następnym krokiem jest rozpoczęcie nauki technik uczenia statystycznego, które są obecnym 8220 stanem sztuki8221 w ramach finansów ilościowych. Intermediate StatisticalMachine Learning Nowoczesne badania w zakresie handlu ilościowego opierają się na rozległych technikach statystycznego uczenia się. Do niedawna jedynym miejscem, w którym można się nauczyć takich technik, jak zastosowane do finansowania ilościowego, było w literaturze. Na szczęście istnieją już dobrze znane podręczniki, które wypełniają lukę między teorią a praktyką. Jest to kolejne logiczne następstwo ekonometrii i technik prognozowania szeregów czasowych, chociaż w obu obszarach występuje znaczące pokrywanie się. Zalecanym sposobem rozpoczęcia rozumienia uczenia statystycznego jest zapoznanie się z następującymi dwiema książkami (z nakładającymi się autorami): Wprowadzenie do nauki statystycznej: z zastosowaniami w R James, et al 8211 Ten tekst stanowi doskonałe wprowadzenie do nowoczesnych technik statystycznego uczenia się. Jest skierowany do praktyków, a nie do akademików akademickich, więc będzie przydatny dla tych, którzy pochodzą z finansowego tła z minimalnym doświadczeniem uczenia maszynowego. Używa R dla wszystkich swoich przykładów i jako taki jest łatwy do wdrożenia. Zaleca się przeczytanie tego przed przeczytaniem poniższej książki poniżej. Elementy uczenia się statystycznego: eksploracja danych, wnioskowanie i przewidywanie autorstwa Hastie i wsp. 8211 Czule określane mianem 8220ESL8221 w społeczności statystycznej, książka ta stanowi fantastyczną kontynuację niedawno opublikowanego 8220ISL8221 powyżej. Pogłębia to znacznie teorię i zapewni solidne podstawy w nauce statystycznej. Możesz także pobrać darmową kopię tej książki ze strony autora8217s (statweb. stanford. edu Szczególnie przydatny (i bezpłatny) zestaw kursów internetowych na temat Machine LearningAI zapewnia Coursera: Machine Learning Andrew Ng 8211 Kurs obejmuje podstawy o metodach, o których wspominałem pokrótce, otrzymała wysokie pochwały od osób, które brały udział, prawdopodobnie najlepiej jest oglądać jako towarzysz do czytania ISL lub ESL podanych powyżej Sieci neuronowe do uczenia maszynowego Geoffrey Hinton 8211 Kurs koncentruje się głównie na sieci neuronowe, które mają długą historię powiązań z finansami ilościowymi. Jeśli chcesz się szczególnie skoncentrować na tym obszarze, to oczywiście warto przyjrzeć się temu, w połączeniu z solidnym podręcznikiem w tej dziedzinie Następne kroki W następnym artykule w serii będziemy rozważać zagadnienia nieliniowego uczenia maszynowego, optymalizacji matematycznej, mikrostruktury rynku wymiany, teorii portfela i programowania komputerowego 8211 wszystkie niezbędne obszary badań dla potencjalnego badacza handlu ilościowego. 8212 Michael Halls-Moore z QuantStart O autorze Mike Halls-Moore Michael ukończył studia magisterskie z matematyki na Uniwersytecie w Warwick, uzyskał tytuł doktora w Imperial College London w firmie Fluid Dynamics i pracował w funduszu hedgingowym jako transakcja ilościowa. deweloper od kilku lat w Mayfair w Londynie. Obecnie poświęca czas na badania, rozwój, weryfikację historyczną i wdrażanie intraday algorytmicznych strategii handlowych. Analiza empiryczna ilościowych strategii handlowych Empiryczna analiza ilościowych strategii handlowych Doradca: Andrew W. Lo. Dział: Sloan School of Management. Wydawca: Massachusetts Institute of Technology Data wydania: 2008 Wraz ze wzrostem mocy obliczeniowej, rosnącą dostępnością różnych strumieni danych, wprowadzeniem wymiany elektronicznej, zmniejszeniem kosztów handlowych i rozgrzewaniem konkurencji w branży inwestycji finansowych, ilościowymi strategiami handlowymi lub ilościowymi zasadami handlu ewoluowały szybko w ciągu kilku dziesięcioleci. Podważają one hipotezę efektywnego rynku, próbując prognozować przyszłe zmiany cen ryzykownych aktywów z historycznych informacji rynkowych w sposób algorytmiczny lub statystyczny. Próbują znaleźć wzorce lub trendy na podstawie danych historycznych i wykorzystać je do pokonania benchmarku rynkowego. W tym badaniu wprowadzam kilka ilościowych strategii handlowych i empirycznie sprawdzam ich wyniki, tj. Przeprowadzając testy potwierdzające, zakładając, że indeks giełdowy SampP 500 jest ryzykownym składnikiem aktywów. Strategie wykorzystują dane historyczne dotyczące samego indeksu giełdowego, ruchu wolumenu obrotu, ruchu stopy wolnej od ryzyka oraz implikowanej zmienności w celu generowania sygnałów kupna lub sprzedaży. Następnie próbuję wyartykułować i rozłożyć źródło informacji o sukcesach niektórych strategii w testach wstecznych na kilka czynników, takich jak wzorce trendów lub zależności między informacjami rynkowymi w intuicyjny sposób. Niektóre strategie odnotowały wyższe wyniki niż benchmark w testach wstecz, jednak nadal istnieje problem, jak odróżnić te strategie zwycięzców od przegranych na początku naszego horyzontu inwestycyjnego. Uważa się, że ludzka dyskrecja, taka jak makroekonomiczne podejście do przyszłej tendencji rynkowej, nadal odgrywa ważną rolę w ilościowym handlu, aby odnieść sukces w dłuższej perspektywie. Thesis (M. B.A.) - Massachusetts Institute of Technology, Sloan School of Management, 2008. Zawiera odniesienia bibliograficzne (s. 277-280). Słowa kluczowe: Sloan School of Management. Moje kontoPobierz lub czytaj książki online w formacie PDF, EPUB i Mobi. Kliknij przycisk Pobierz lub Czytaj online, aby pobrać teraz książkę. Ta strona jest jak biblioteka, Użyj pola wyszukiwania w widżecie, aby uzyskać ebook, który chcesz. Uwaga. Jeśli zawartość nie została znaleziona, musisz odświeżyć tę stronę ręcznie lub odczekaj 15 sekund, aby odświeżyć tę stronę automatycznie. Jako alternatywę wypróbuj naszą wyszukiwarkę książek, kliknij tutaj Autor: Lars Kestner Languange Użyto: en Data premiery: 2003-07-22 Wydawca: McGraw Hill Professional Description. Wykorzystanie potęg ilościowych technik do stworzenia zwycięskiego programu handluLars Kestner Ilościowe strategie handlowe przenosi czytelników przez etapy rozwoju i oceny dzisiejszych m. Przeczytaj Online BookQuantitative Trading Strategies Author. Data: 26 stycznia 2017 r., Liczba wyświetleń: Ilościowe strategie transakcyjne: Wykorzystanie siły technik ilościowych do stworzenia wygrywającego programu handlowego 256 stron 1 edycja (16 lipca 2003 r.) 0071412395 Typ pliku: PDF 2 mb Wykorzystanie potęg ilościowych technik do stworzenia Zwycięski program handlowyLars Kestner Quantitative Trading Strategies przenosi czytelników przez etapy rozwoju i oceny dzisiejszych najpopularniejszych i sprawdzonych na rynku strategii handlu technicznego. Kwantyfikując każdą subiektywną decyzję w procesie handlowym, ta analityczna książka ocenia pracę znanych quantów od Johna Henry'ego do Monroe Trout i wprowadza 12 całkowicie nowych strategii handlowych. Demaskuje wiele popularnych nieporozumień i z pewnością wprowadza falę i zmienia zdanie w świecie analizy technicznej i handlu. Copyright Disclaimer: Ta strona nie przechowuje żadnych plików na swoim serwerze. Indeksujemy i łączymy tylko z treściami dostarczanymi przez inne witryny. Proszę skontaktować się z dostawcami treści, aby usunąć treść praw autorskich i wysłać do nas e-mail, a także niezwłocznie usunąć odpowiednie linki lub treści. Szybka wymiana z R Pobierz plik PDF Ilościowy obrót z R: Rozumienie narzędzi matematycznych i obliczeniowych z perspektywy Quant8217 Kindle Edition Autor: Harry Georgakopoulos Język : Angielski ISBN: B00S9ZQZRA Format: PDF, EPUB Ilościowy obrót z R: Zrozumienie narzędzi matematycznych i obliczeniowych z perspektywy Quant8217s Pobierz plik PDF Pobierz elektroniczne wersje wybranych książek Quantitative Trading with R: Zrozumienie narzędzi matematycznych i obliczeniowych z perspektywy Quant8217s Pobierz plik PDF z nośnika , rapishare i link lustrzany Quantitative Trading with R oferuje czytelnikom spojrzenie na codzienne działania quantstraderów, którzy zajmują się analizą danych finansowych i formułowaniem strategii handlowych opartych na modelu. Opierając się na własnych doświadczeniach autora jako autorytet ilościowy, wykładowca i handlowiec o wysokiej częstotliwości, książka ta opisuje wiele problemów, z którymi spotykają się ci specjaliści na co dzień. Odpowiedzi na niektóre z bardziej istotnych pytań są dostarczane, a łatwe do naśladowania przykłady pokazują czytelnikowi, w jaki sposób budować funkcjonalny kod komputerowy R w tym procesie. Georgakopoulos napisał nieocenioną pracę wprowadzającą dla studentów, badaczy i praktyków. Wszyscy zainteresowani zastosowaniem koncepcji programistycznych, matematycznych i finansowych do tworzenia i analizy prostych strategii handlowych skorzystają z lekcji zawartych w tej książce. Dostępna, ale wszechstronna usługa Quantitative Trading with R koncentruje się na pomaganiu czytelnikom w zdobywaniu praktycznych umiejętności korzystania z popularnego języka R do eksploracji danych i opracowywania strategii. Angażując się i wyjaśniając w swoich wyjaśnieniach, Georgakopoulos opisuje podstawowe koncepcje handlowe i prowadzi czytelnika przez niezbędną matematykę, analizę danych, finanse i programowanie, na których bazują dane ilościowe. Aby zwiększyć retencję i wpływ, poszczególne studia przypadków podzielono na mniejsze moduły. Rozdziały zawierają zrównoważoną mieszankę matematyki, finansów i teorii programowania i obejmują tak różnorodne tematy, jak statystyki, analiza danych, manipulowanie szeregami czasowymi, testowanie wsteczne i programowanie w języku R. W handlu ilościowym z R. Georgakopoulos oferuje wysoce czytelny, a jednocześnie dogłębny przewodnik. Czytelnicy lepiej poznają język R i odpowiednie pakiety używane przez naukowców i praktyków w dziedzinie handlu ilościowego. Pobierz najnowsze książki o Mediafire i innych kompilacjach Linki Quantitative Trading with R: Zrozumienie narzędzi matematycznych i obliczeniowych z perspektywy Quant8217s Kindle Edition Pobierz plik PDF Rozmiar pliku: 10209 KB Długość druku: 368 stron Wydawca: Palgrave Macmillan (6 stycznia 2018) Sprzedane przez: Amazon Digital Services, Inc. Język: angielski ASIN: B00S9ZQZRA Text-to-Speech: Enabled Word Wise: Not Enabled Kredyty: Nie Enabled Amazon Best Sellers Ranking: 26,741 Zapłacono w Kindle Store (Zobacz Top 100 Zapłacono w sklepie Kindle) 5 w Kindle Store gt Kindle eBooks gt Biznes wzmacniacz Money gt International gt Wymiana walut 9 w Kindle Store gt Kindle eBooks gt Komputery amp Technologia gt Oprogramowanie 12 w książkach gt Biznes amp Money gt International gt Wymiana walut Ten tytuł zaczyna się 5 razy po prostu dlatego, że tam8217s nie ma gdzie indziej ta informacja jest zapisana. (Przynajmniej nie poza wewnętrznymi i bardzo pilnie strzeżonymi bibliotekami zastrzeżonych grup handlowych i funduszy hedgingowych.) Książka jest zatem przewodnikiem i podręcznikiem do tworzenia strategii handlowej. Spójna strategia, dzięki której doświadczeni profesjonaliści nie będą się z ciebie śmiać, na wypadek, gdybyś próbował ich porozmawiać, żeby pozwolić ci prowadzić własny program lub pożyczać pieniądze. Możesz powiedzieć: 034Patrz, moje niestacjonarne serie czasowe zostały przekształcone w logarytmy, handel parami jest zintegrowany, I8217 użył całkowitej regresji najmniejszych kwadratów, aby znaleźć współczynnik zabezpieczenia, i spójrz na to ryzyko, ten wskaźnik Sortino jest wspaniały034 Z drugiej strony książka jest pełna notatek, referencji i sugestii samouczków. Notatki mają oddzielną sekcję od Referencji, a samouczek i inne sugestie znajdują się w tekście. Jest to przemyślany styl na wypadek, gdybyś chciał zeskoczyć z informacji na temat wskaźników hedgingowych, lub jeśli chcesz uzyskać więcej informacji na temat pakietu R8282. Z drugiej strony, będę musiał narzekać przez chwilę na sekcję o testach historycznych. Jest trochę pośpiesznie. Backtesting często skutkuje fałszywym pozytywem 8211, co oznacza, że ​​twój backtester mówi ci, że strategia jest opłacalna, kiedy tak naprawdę nie jest. Należy zastanowić się, kiedy zatrzymać strategię. Druga strona testu backtestingu to fałszywe negatywy. To prawie nigdy nie jest omawiane nigdzie: to jest, gdy twoja analiza historyczna powoduje stratę, ale w rzeczywistości strategia ta byłaby zwycięska. (Przydatnym testem testu wstecznego jest nadanie mu zwycięskiej strategii i zobaczenie, co on pluje na ciebie.) Jedną z ekscytujących rzeczy w każdej książce jest to, gdzie możesz pójść i co możesz zrobić po jej przeczytaniu. Ilościowy obrót z R: Zrozumienie narzędzi matematycznych i obliczeniowych z perspektywy Quant8217s Pobierz Navigasi posQuantitative Trading with R Pobierz plik PDF Ilościowy obrót z R: Rozumienie narzędzi matematycznych i obliczeniowych z perspektywy Quant8217s Kindle Edition Autor: Harry Georgakopoulos Język: angielski ISBN: B00S9ZQZRA Format: PDF, EPUB Ilościowy obrót z R: Zrozumienie narzędzi matematycznych i komputerowych z perspektywy Quant8217s Pobierz plik PDF Pobierz elektroniczne wersje wybranych książek Quantitative Trading with R: Zrozumienie narzędzi matematycznych i obliczeniowych z perspektywy Quant8217s Pobierz plik PDF z łącza mediafire, rapishare i mirror Trading with R oferuje czytelnikom spojrzenie na codzienne działania quantstraderów, którzy zajmują się analizą danych finansowych i formułowaniem strategii handlowych opartych na modelu. Opierając się na własnych doświadczeniach autora jako autorytet ilościowy, wykładowca i handlowiec o wysokiej częstotliwości, książka ta opisuje wiele problemów, z którymi spotykają się ci specjaliści na co dzień. Odpowiedzi na niektóre z bardziej istotnych pytań są dostarczane, a łatwe do naśladowania przykłady pokazują czytelnikowi, w jaki sposób budować funkcjonalny kod komputerowy R w tym procesie. Georgakopoulos napisał nieocenioną pracę wprowadzającą dla studentów, badaczy i praktyków. Wszyscy zainteresowani zastosowaniem koncepcji programistycznych, matematycznych i finansowych do tworzenia i analizy prostych strategii handlowych skorzystają z lekcji zawartych w tej książce. Dostępna, ale wszechstronna usługa Quantitative Trading with R koncentruje się na pomaganiu czytelnikom w zdobywaniu praktycznych umiejętności korzystania z popularnego języka R do eksploracji danych i opracowywania strategii. Angażując się i wyjaśniając w swoich wyjaśnieniach, Georgakopoulos opisuje podstawowe koncepcje handlowe i prowadzi czytelnika przez niezbędną matematykę, analizę danych, finanse i programowanie, na których bazują dane ilościowe. Aby zwiększyć retencję i wpływ, poszczególne studia przypadków podzielono na mniejsze moduły. Rozdziały zawierają zrównoważoną mieszankę matematyki, finansów i teorii programowania i obejmują tak różnorodne tematy, jak statystyki, analiza danych, manipulowanie szeregami czasowymi, testowanie wsteczne i programowanie w języku R. W handlu ilościowym z R. Georgakopoulos oferuje wysoce czytelny, a jednocześnie dogłębny przewodnik. Czytelnicy lepiej poznają język R i odpowiednie pakiety używane przez naukowców i praktyków w dziedzinie handlu ilościowego. Pobierz najnowsze książki o Mediafire i innych kompilacjach Linki Quantitative Trading with R: Zrozumienie narzędzi matematycznych i obliczeniowych z perspektywy Quant8217s Kindle Edition Pobierz plik PDF Rozmiar pliku: 10209 KB Długość druku: 368 stron Wydawca: Palgrave Macmillan (6 stycznia 2018) Sprzedane przez: Amazon Digital Services, Inc. Język: angielski ASIN: B00S9ZQZRA Text-to-Speech: Enabled Word Wise: Not Enabled Kredyty: Nie Enabled Amazon Best Sellers Ranking: 26,741 Zapłacono w Kindle Store (Zobacz Top 100 Zapłacono w sklepie Kindle) 5 w Kindle Store gt Kindle eBooks gt Biznes wzmacniacz Money gt International gt Wymiana walut 9 w Kindle Store gt Kindle eBooks gt Komputery amp Technologia gt Oprogramowanie 12 w książkach gt Biznes amp Money gt International gt Wymiana walut Ten tytuł zaczyna się 5 razy po prostu dlatego, że tam8217s nie ma gdzie indziej ta informacja jest zapisana. (Przynajmniej nie poza wewnętrznymi i bardzo pilnie strzeżonymi bibliotekami zastrzeżonych grup handlowych i funduszy hedgingowych.) Książka jest zatem przewodnikiem i podręcznikiem do tworzenia strategii handlowej. Spójna strategia, dzięki której doświadczeni profesjonaliści nie będą się z ciebie śmiać, na wypadek, gdybyś próbował ich porozmawiać, żeby pozwolić ci prowadzić własny program lub pożyczać pieniądze. Możesz powiedzieć: 034Patrz, moje niestacjonarne serie czasowe zostały przekształcone w logarytmy, handel parami jest zintegrowany, I8217 użył całkowitej regresji najmniejszych kwadratów, aby znaleźć współczynnik zabezpieczenia, i spójrz na to ryzyko, ten wskaźnik Sortino jest wspaniały034 Z drugiej strony książka jest pełna notatek, referencji i sugestii samouczków. Notatki mają oddzielną sekcję od Referencji, a samouczek i inne sugestie znajdują się w tekście. Jest to przemyślany styl na wypadek, gdybyś chciał zeskoczyć z informacji na temat wskaźników hedgingowych, lub jeśli chcesz uzyskać więcej informacji na temat pakietu R8282. Z drugiej strony, będę musiał narzekać przez chwilę na sekcję o testach historycznych. Jest trochę pośpiesznie. Backtesting często skutkuje fałszywym pozytywem 8211, co oznacza, że ​​twój backtester mówi ci, że strategia jest opłacalna, kiedy tak naprawdę nie jest. Należy zastanowić się, kiedy zatrzymać strategię. Druga strona testu backtestingu to fałszywe negatywy. To prawie nigdy nie jest omawiane nigdzie: to jest, gdy twoja analiza historyczna powoduje stratę, ale w rzeczywistości strategia ta byłaby zwycięska. (Przydatnym testem testu wstecznego jest nadanie mu zwycięskiej strategii i zobaczenie, co on pluje na ciebie.) Jedną z ekscytujących rzeczy w każdej książce jest to, gdzie możesz iść i co możesz zrobić po jej przeczytaniu. Ilościowy obrót z R: Zrozumienie narzędzi matematycznych i obliczeniowych z perspektywy Quant8217s Pobierz Navigasi pos