استراتيجيات التداول الكمي التفوق

كتب التداول كوانت.

الرجاء تحديد الفئة:

كوانت ترادينغ ماشين ليارنينغ التاريخ العام R بيثون C ++ البرمجة فين الرياضيات وظائف التحوط صناديق مدونينا.

وتنظم هذه الفئة من قبل: كريس لونغمور من روبوت الثروة.

كريس هو مهندس سابق وصندوق التحوط الكمي. أسس كوانتيفي بارتنرز أند روبوت ويالث، وكلاهما يسهل السعي وراء هوسه مع تعلم الآلة وتداول الخوارزمية.

(*) لاحظ أن كتب كوانت ستارت & # 8217 لا تتوفر إلا من موقعه على الويب. نحن لا ينتمي مع كوانت البداية، ولا تعويض عن هذا الارتباط. نحن ببساطة التمتع تعزيز عمل الخير.

كتب برعاية أفضل:

يتم تنظيم هذه الكتب من قبل أعلى تصنيف المؤلفين في مجتمعنا:

عندما كنت امر من خلال هذه الصفحة، والأمازون ينزل بضع شيقل طريقنا. ليس هناك تكلفة إضافية بالنسبة لك، وانها وسيلة رائعة لإظهار حبك للالكونتوكريسي.

كوبيرايت & كوبي؛ 2018 & ميدوت؛ تصميم الموقع من قبل: ديناميك الثنائي.

التداول الكمي.

الاستثمار الكمي والأفكار التجارية، والبحث، والتحليل.

الجمعة، 27 مارس 2009.

تعليقات القارئ على التداول باستخدام إكسيل فبا ونموذج عامل.

7 تعليقات:

أنا أحسب الأسباب الرئيسية وراء شعبية من إكسيل / فبا في عالم التجارة الكمية والكمية هي:

أعتقد بشكل قاطع أن عامل عربة اللعب، ونحن في كثير من الأحيان مثل الأغنام، وأنا لا أرى أي سبب لأن استراتيجية أو أنظمة الاستثمار سيكون مختلفا.

قليلا من الحظ لن تتدخل في الفوركس.

واضاف "لكن احدى المشاكل التي واجهتها هي رغبتي المستمرة في تعديل وتحسين النظام الذي وجدت أنه يمكن أن تصبح عكسية كما أن هناك خطرا حقيقيا بأن تطوير النظام يصبح غاية في حد ذاته!"

واضاف "لكن احدى المشاكل التي واجهتها هي رغبتي المستمرة في تعديل وتحسين النظام الذي وجدت أنه يمكن أن تصبح عكسية كما أن هناك خطرا حقيقيا بأن تطوير النظام يصبح غاية في حد ذاته!"

* سوء إدارة الذاكرة (وهذا يمكن أن تجعل أداء أسوأ من ذلك)،

* لا يمكنك استخدام نظام التحكم في الإصدار الذي يسمح لك بتتبع التغييرات (وو-وات-وي-ون) وتسهيل التعاون (انظر على سبيل المثال svnbook. red-بين / نايتلي / إن / svn. intro. whatis. html # سفن. intro. righttool و tortoisesvn. tigris /؛ يجب أن يكون هناك بعض أدوات التحكم الإصدار مايكروسوفت). بناء على تجربتي، بدءا من بعض التعليمات البرمجية فبا حجم يصبح غير قابل للإدارة، واحدة من الأسباب لهذا هو أنه لا يمكنك استخدام عنصر تحكم الإصدار.

* ضعف المرونة (بالمقارنة مع البدائل سأكون.

** غياب الطبقات (الفئة = هيكل + الأساليب التي يمكن الوصول إلى وتعديل محتويات الهيكل)

** غياب الظاهري من آليات التجريد (البديل هو عرضة للخطأ جدا). قد تحتاج إليها إذا كنت ترغب في استخدام نفس الخوارزمية لمخزون ومنحنى العائد (نفس الإجراء، كائنات مختلفة).

مرحبا الدكتور إرني تشان.

لقد استخدمت matlab2ibapi لعدة أشهر، ووجدت أن تكون مفيدة جدا وموثوق بها لأتمتة استراتيجيات بلدي. في الواقع، سوف يتم نشر مقال يوضح كيفية استخدامه.

QuantStart.

ما هو التعلم الآلي؟

ولماذا هو مفيد للتمويل الكمي؟

التعلم الآلي يجعل من استخدام الخوارزميات التي تعلم كيفية تنفيذ المهام مثل التنبؤ أو التصنيف دون برمجتها بشكل واضح للقيام بذلك. في جوهرها، تتعلم الخوارزميات من البيانات بدلا من كونها محددة مسبقا.

هذه الخوارزميات متنوعة بشكل لا يصدق، وتتراوح من النماذج الإحصائية التقليدية التي تؤكد الاستدلال من خلال معمارية الشبكات العصبية "العميقة" الهرمية المعقدة للغاية التي تتفوق في التنبؤ والتصنيف المهام.

على مدى السنوات العشر الماضية أو نحو ذلك تعلم آلة حققت مكاسب مطردة في قطاع التمويل الكمي وأثارت اهتمام أموال كمية كبيرة بما في ذلك رجل أهل، دي شو، وينتون، القلعة واثنين سيغما على سبيل المثال لا الحصر.

خوارزميات التعلم الآلي يمكن تطبيقها بطرق متنوعة بشكل لا يصدق للتمويل الكمي. وتشمل الأمثلة الخاصة ما يلي:

التنبؤ بحركات أسعار الأصول في المستقبل التنبؤ بحركات السيولة نتيجة لاسترداد رأس المال في الصناديق الكبيرة تحديد الأصول الخاطئة الثمن في الأسواق المتخصصة معالجة اللغة الطبيعية لمشاعر المحللين والتنبؤات صورة التصنيف / الاعتراف لاستخدامها في إشارات توريد السلع / الطلب.

للأسف الكثير من العمل على تطبيق خوارزميات التعلم الآلي لاستراتيجيات التداول في التمويل الكمي هو الملكية وبالتالي يصعب الحصول عليها. ومع ذلك، مع الممارسة يمكن أن ينظر إليه كيفية اتخاذ بعض مجموعات البيانات والعثور على ألفا متسقة.

التعلم الآلي هو مجال واسع وليس حقل يمكن أن يتقن بسرعة. سوف الموارد التالية تعليم الأساسيات، مما يسمح لك الغوص أعمق في مجالات محددة:

مجالات التعلم الآلي.

ما هي مجالات الدراسة المختلفة في التعلم الآلي؟

وتصنف مهام التعلم الآلي عموما إلى ثلاثة مجالات رئيسية، والتي غالبا ما تعتمد على نوع البيانات التي يتم تحليلها: التعلم تحت الإشراف، والتعلم غير الخاضع للتعلم والتعلم التعزيز.

تختلف الطرق جميعها في كيفية "مكافأة" خوارزمية التعلم الآلي لكونها صحيحة في التنبؤات أو التصنيفات.

التعلم تحت الإشراف - خوارزميات التعلم الإشراف تشمل البيانات المسمى. أي البيانات التي تم وصفها، في كثير من الأحيان يدويا، مع فئات (كما هو الحال في التصنيف تحت الإشراف) أو مع الردود العددية (كما هو الحال في الانحدار تحت الإشراف). ويتم تدريب مثل هذه الخوارزميات على البيانات ومعرفة أي التنبؤات تتوافق مع أي ردود. عند تطبيقها على البيانات غير المرئية يحاولون جعل التنبؤات على أساس الخبرة التدريبية السابقة. ومن الأمثلة على التمويل الكمي استخدام الانحدار الخاضع للإشراف للتنبؤ بسعر السهم غدا من بيانات سعر الشهر السابق.

التعلم غير الخاضع للرقابة - خوارزميات التعلم غير الخاضعة للرقابة لا تستفيد من البيانات المسمى. وبدلا من ذلك، فإنها تستخدم البنية الأساسية للبيانات لتحديد الأنماط. والطريقة المتعارف عليها هي تجميع غير خاضع للرقابة، وهو ما يحاول تقسيم مجموعات البيانات إلى مجموعات فرعية ترتبط ببعض الطريقة. ومن أمثلة التمويل الكمي تجميع أصول معينة في فئات تتصرف على نحو مماثل لتعديل مخصصات الحافظة. اقرأ المزيد عن التعلم غير الخاضع للرقابة هنا.

تعزيز التعلم - خوارزميات التعلم تعزيز محاولة لأداء مهمة داخل بيئة ديناميكية معينة، من خلال اتخاذ إجراءات داخل البيئة من أجل تحقيق أقصى قدر من آلية مكافأة. تختلف هذه الخوارزميات عن التعلم الخاضع للإشراف حيث لا توجد مجموعة مباشرة من أزواج الإدخال / الإخراج من البيانات. أصبحت هذه الخوارزميات مشهورة مؤخرا لأنها قد استخدمت من قبل جوجل ديبميند لتتجاوز الأداء البشري في ألعاب أتاري واللعبة القديمة من الذهاب. وقد تم تطبيق هذه الخوارزميات في التمويل الكمي لتحسين المحافظ الاستثمارية.

خوارزميات التعلم الآلي.

ما هي الخوارزميات المختلفة؟

نظرا لطبيعة متعددة التخصصات هناك عدد كبير من خوارزميات التعلم الآلي مختلفة. وقد نشأ معظمها من مجتمعات علوم الحاسوب والهندسة والإحصاء.

قائمة خوارزميات التعلم الآلي هي تقريبا لا نهاية لها، لأنها تشمل تقنيات كروس وفرق من العديد من الخوارزميات الأخرى. ومع ذلك، فإن الخوارزميات المستخدمة في كثير من الأحيان ضمن التمويل الكمي مبينة أدناه:

الانحدار الخطي - وهي تقنية إشراف تحت إشراف من الإحصاءات الكلاسيكية التي تجد سطح الاستجابة الخطية الأمثل من مجموعة من أزواج التنبؤ والاستجابة المسمى. التصنيف الخطي - تصنف هذه التقنيات تحت الإشراف البيانات إلى مجموعات، بدلا من التنبؤ بالاستجابات العددية. وتشمل التقنيات الشائعة الانحدار اللوجستي، وتحليل التمييز الخطي ونيف بايس التصنيف. الطرق القائمة على شجرة - أشجار القرار هي تقنية تحت إشراف تقسيم مساحة التنبؤ / ميزة إلى مجموعات فرعية هيبيركوبيك. وتشمل فرق أشجار القرار الغابات العشوائية. سوبورت فيكتور ماشينس - سفمس هي تقنية خاضعة للإشراف تحاول إنشاء حدود فصل خطية في حيز أعلى الأبعاد من المشكلة الأصلية من أجل التعامل مع الفصل غير الخطية. الشبكات العصبية الاصطناعية / التعلم العميق - الشبكات العصبية هي تقنية تحت الإشراف التي تخلق تسلسل هرمي من تفعيل "الخلايا العصبية" التي يمكن تقريب وظائف غير الخطية عالية الأبعاد. تستخدم الشبكات "العميقة" العديد من الطبقات الخفية من الخلايا العصبية لتكوين تمثيل هرمي لأداء التصنيف المتطور. الشبكات البيزية - شبكات بايز أو "بايز نتس" هي نوع من النماذج البيانية الاحتمالية التي تمثل العلاقات الاحتمالية بين المتغيرات. وتستخدم كل من الاستدلال والتعلم التطبيقات. التجميع - التجميع هو أسلوب غير خاضع للرقابة يحاول تقسيم البيانات إلى مجموعات فرعية وفقا لبعض معايير التشابه. تقنية شائعة هي K-مينز كلوستيرينغ. الحد من الأبعاد - خوارزميات الحد من الأبعاد هي تقنيات غير خاضعة للرقابة تحاول تحويل مساحة التنبؤات / العوامل إلى مجموعة أخرى تفسر "الاختلاف" في الردود ذات الأبعاد الأقل. تحليل المكونات الرئيسية هي التقنية الكنسي هنا.

تحديد "أفضل أداة للعمل" هو واحد من أصعب جوانب التعلم الآلي كما هو مطبق على التمويل الكمي. العديد من المقالات حول كوانتستارت مناقشة هذه النقطة معينة وسوف توجه لكم لتطبيق التقنية الصحيحة حيثما كان ذلك مناسبا.

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.

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.

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" التجارية التجارية خوارزمية.

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 يتراجع.

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 "التطفل 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 لديك اثنين أو أكثر من مقدمي ثم تحقق 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 هي 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 قياس 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 كثيرا 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 وكذلك استراتيجية التداول نفسها التي لا تظهر على باكتست ولكن تظهر في التداول المباشر. قد يكون السوق قد خضع 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.