Quantitative Trading Strategie Pdf Download

Quantitative Strategies Trading Autore. Data: 26 Gennaio, 2011, Vista: Strategie di Trading quantitativi: sfruttando la potenza di tecniche quantitative per creare un vincente Trading Program 256 pagine 1 edizione (16 luglio 2003) Tipo di 0.071.412,395 mila file: PDF 2 MB Sfruttando la potenza di tecniche quantitative per creare un Vincere Trading ProgramLars Kestner Strategie di Trading Quantitative porta i lettori attraverso le fasi di sviluppo e valutazione di oggi più popolari e collaudata sul mercato strategie di trading tecnico. Quantificare ogni decisione soggettiva nel processo di negoziazione, questo libro di analisi valuta il lavoro di quants noti da John Henry a Monroe Trout e introduce 12 tutti i nuovi strategie di trading. E sfata numerosi pregiudizi popolari, ed è certo di fare il cambiamento wavesand mindsin il mondo dell'analisi tecnica e commerciale. Copyright Disclaimer: Questo sito non memorizza i file sul proprio server. Abbiamo solo l'indice e il collegamento a contenuti forniti da altri siti. Si prega di contattare i fornitori di contenuti per eliminare i contenuti di copyright se prevista e-mail a noi, così rimuovere i link o contenuti relativi immediately. Beginner39s Guide to Quantitative Trading In questo articolo ho intenzione di farvi conoscere alcuni dei concetti di base che accompagnano la fine end-to - sistema di trading quantitativo. Questo post, si spera, servirà due tipi di pubblico. Il primo sarà individui che cercano di ottenere un lavoro presso un fondo come un commerciante quantitativa. Il secondo sarà individui che desiderano cercare di creare la propria attività di vendita al dettaglio di trading algoritmico. commercio quantitativa è una zona estremamente sofisticato della finanza quant. Si può prendere una notevole quantità di tempo per acquisire le conoscenze necessarie per superare un colloquio o costruire le proprie strategie di trading. Non solo, ma richiede una vasta esperienza di programmazione, almeno in una lingua come MATLAB, R o Python. Tuttavia, come la frequenza di trading degli aumenti di strategia, gli aspetti tecnologici diventano molto più rilevante. Così avere familiarità con CC sarà di fondamentale importanza. Un sistema di trading quantitativo è costituito da quattro componenti principali: strategia di identificazione - Trovare una strategia, sfruttando un bordo e decidere la frequenza di trading backtesting strategia - raccolta di dati, l'analisi delle prestazioni di strategia e la rimozione di pregiudizi Execution System - Collegamento a una società di intermediazione, automatizzando il trading e riducendo al minimo costi di transazione Risk Management - l'allocazione ottimale del capitale, scommessa criterio sizeKelly e psicologia commerciale ben cominciare dare un'occhiata a come identificare una strategia di trading. Strategia Identificazione Tutti i processi di trading quantitativo iniziano con un periodo iniziale di ricerca. Questo processo di ricerca comprende trovare una strategia, vedere se la strategia si inserisce in un portafoglio di altre strategie si può essere in esecuzione, ottenendo tutti i dati necessari per testare la strategia e cercando di ottimizzare la strategia di rendimenti più alti Andor rischio più basso. Sarà necessario fattore in i propri requisiti patrimoniali se si esegue la strategia come un commerciante al dettaglio e come eventuali costi di transazione influenzerà la strategia. Contrariamente alla credenza popolare è in realtà abbastanza semplice da trovare strategie redditizie attraverso varie fonti pubbliche. Gli accademici pubblicano regolarmente risultati commerciali teorici (anche se in gran parte al lordo dei costi di transazione). blog finanza quantitativa discuteranno le strategie in dettaglio. Riviste specializzate illustrerà alcune delle strategie utilizzate dai fondi. Si potrebbe in discussione perché gli individui e le imprese sono pronti a discutere le loro strategie redditizie, soprattutto quando sanno che gli altri affollano il commercio può fermare la strategia di operare nel lungo termine. La ragione risiede nel fatto che essi non saranno spesso discutere i parametri esatti e metodi di ottimizzazione che esse effettuati. Queste ottimizzazioni sono la chiave per trasformare una strategia relativamente mediocre in uno molto redditizio. In effetti, uno dei migliori modi per creare le proprie strategie uniche è quello di trovare metodi simili e quindi effettuare la propria procedura di ottimizzazione. Ecco un piccolo elenco di luoghi per iniziare la ricerca di idee di strategia: Molte delle strategie si guardare cadrà nelle categorie di ritorno alla media e trend-followingmomentum. Una strategia di medio-ritornare è quella che tenta di sfruttare il fatto che significa a lungo termine su una serie di prezzi (come ad esempio lo spread tra due asset correlati) esiste e che le deviazioni a breve termine di questa media alla fine tornerà. Una strategia slancio tenta di sfruttare sia la psicologia degli investitori e grande struttura del fondo da hitching un giro su un trend di mercato, che può raccogliere slancio in una direzione, e seguire il trend fino a quando non inverte. Un altro aspetto estremamente importante di negoziazione quantitativa è la frequenza della strategia commerciale. commercio di bassa frequenza (LFT) si riferisce in generale a qualsiasi strategia che detiene attività più di un giorno di negoziazione. Corrispondentemente, trading ad alta frequenza (HFT) si riferisce generalmente ad una strategia che detiene attività intraday. Ultra-high frequency trading (UHFT) si riferisce a strategie che detengono asset nell'ordine di secondi e millisecondi. Come praticante di vendita al dettaglio HFT e UHFT sono certamente possibile, ma solo con la conoscenza dettagliata della tecnologia di scambio di stack e del libro ordine dinamiche. Noi rimarremo discutere di questi aspetti in misura rilevante in questo articolo introduttivo. Una volta che una strategia, o un insieme di strategie, è stata identificata ora ha bisogno di essere testati per la redditività su dati storici. Questo è il dominio di backtesting. Strategia Backtesting L'obiettivo di backtesting è quello di fornire la prova che la strategia individuata tramite il processo di cui sopra è vantaggioso se applicato a entrambi i dati storici e out-of-campione. Questo imposta l'aspettativa di come la strategia si esibirà nel mondo reale. Tuttavia, backtesting non è una garanzia di successo, per vari motivi. È forse la zona più sottile di negoziazione quantitativa quanto comporta numerosi pregiudizi, che devono essere attentamente considerati ed eliminate il più possibile. Discuteremo i tipi comuni di distorsione tra cui pregiudizi look-ahead. bias di sopravvivenza e la polarizzazione ottimizzazione (noto anche come bias dati-snooping). Altre aree di importanza all'interno backtesting includono la disponibilità e la pulizia dei dati storici, il factoring in costi di transazione realistici e decidere su una piattaforma robusta backtesting. Bene discutere ulteriormente i costi di transazione nella sezione Execution System di seguito. Una volta che una strategia è stata identificata, è necessario per ottenere i dati storici attraverso i quali eseguono una prova e, forse, raffinatezza. Ci sono un numero significativo di fornitori di dati in tutte le classi di attività. I loro costi generalmente scala con la qualità, la profondità e la tempestività dei dati. Il punto di partenza tradizionale per iniziare i commercianti quant (almeno a livello di vendita al dettaglio) è quello di utilizzare i dati sulla impostati da Yahoo Finance. I wont soffermo sui fornitori di troppo qui, piuttosto vorrei concentrarmi sulle questioni generali quando si tratta di insiemi di dati storici. Le principali preoccupazioni con i dati storici sono accuracycleanliness, pregiudizi sopravvivenza e la regolazione per le azioni aziendali, come i dividendi e stock split: Precisione riguarda la qualità complessiva dei dati - se contiene gli eventuali errori. Gli errori possono essere a volte facile da identificare, come ad esempio con un filtro picco. che sarà individuare i punti non corretti nei dati di serie temporali e corretta per loro. Altre volte possono essere molto difficili da individuare. Spesso è necessario avere due o più fornitori e controllare tutti i loro dati contro l'altro. bias di sopravvivenza è spesso una caratteristica di set di dati gratuite o economiche. Un insieme di dati con pregiudizi sopravvivenza significa che non contiene le attività che non sono più commerciali. Nel caso di titoli di capitale questo significa scorte delistedbankrupt. Questo pregiudizio significa che qualsiasi strategia di trading azionario testato su tale insieme di dati sarà probabilmente un rendimento migliore rispetto al mondo reale come i vincitori storici sono già stati preselezionati. azioni Corporate comprendono le attività logistiche svolte dalla società che di solito causano un cambiamento di passo-funzione nel prezzo grezzo, che non dovrebbe essere incluso nel calcolo dei rendimenti del prezzo. Rettifiche per dividendi e frazionamenti azionari sono i colpevoli comuni. Un processo noto come registrazione posteriore è necessario da effettuare in ciascuna di queste azioni. Bisogna stare molto attenti a non confondere un frazionamento azionario con una vera e propria regolazione ritorni. Molti un operatore è stato catturato da un'azione societaria Per effettuare una procedura backtest è necessario utilizzare una piattaforma software. Avete la scelta tra il software backtest dedicato, come ad esempio Tradestation, una piattaforma numerica come Excel o MATLAB o un'implementazione personalizzata completa in un linguaggio di programmazione come Python o C. I wont soffermarsi troppo su Tradestation (o simili), Excel o MATLAB, come credo nella creazione di una tecnologia stack completo in-house (per i motivi descritti di seguito). Uno dei vantaggi di farlo è che il sistema software e l'esecuzione backtest può essere strettamente integrato, anche con le strategie di statistica estremamente avanzate. Per le strategie HFT in particolare è indispensabile utilizzare un'implementazione personalizzata. Quando un sistema di backtesting si deve essere in grado di quantificare quanto bene si sta eseguendo. Le metriche standard di settore per strategie quantitative sono il massimo prelievo e la Sharpe Ratio. Il drawdown massimo caratterizza il più grande calo di picco-valle nella curva conto capitale nel corso di un determinato periodo di tempo (di solito annuale). Questo è più spesso citato come percentuale. strategie LFT tenderanno ad avere utilizzi più grandi rispetto strategie HFT, a causa di una serie di fattori statistici. Un backtest storica mostrerà il passato prelievo massimo, che è una buona guida per il futuro prestazioni prelievo della strategia. La seconda misura è Ratio Sharpe, che è euristicamente definito come la media dei rendimenti in eccesso diviso per la deviazione standard di tali rendimenti in eccesso. Qui, rendimenti in eccesso si riferisce al ritorno della strategia sopra un punto di riferimento predeterminato. come ad esempio la SP500 o 3 mesi Treasury Bill. Si noti che il ritorno annualizzato non è una misura normalmente utilizzata, in quanto non tiene conto della volatilità della strategia (a differenza Ratio Sharpe). Una volta che una strategia è stata backtested ed è considerato privo di pregiudizi (in quanto ciò è possibile), con una buona Sharpe e prelievi ridotti al minimo, è il momento di costruire un sistema di esecuzione. Execution Systems Un sistema di esecuzione è il mezzo con cui l'elenco dei traffici generati dalla strategia vengono inviati e eseguito dal broker. Nonostante il fatto che la generazione commercio può essere parzialmente o addirittura completamente automatizzato, il meccanismo di esecuzione può essere manuale, semi-manuale (cioè uno scatto) o completamente automatizzato. Per le strategie LFT, tecniche manuali e semi-manuali sono comuni. Per le strategie HFT è necessario creare un meccanismo di esecuzione completamente automatizzato, che sarà spesso strettamente accoppiato con il generatore (dovuto l'interdipendenza della strategia e della tecnologia). Le considerazioni chiave durante la creazione di un sistema di esecuzione sono l'interfaccia per l'intermediazione. la riduzione al minimo dei costi di transazione (incluse le provvigioni, lo slittamento e la diffusione) e divergenza di prestazioni del sistema live performance backtested. Ci sono molti modi per interfacciarsi ad una società di intermediazione. Si va da richiamare il broker al telefono fino ad un Application Programming Interface ad alte prestazioni completamente automatizzata (API). Idealmente si desidera automatizzare l'esecuzione dei vostri commerci il più possibile. In questo modo si libera fino a concentrarsi su ulteriori ricerche, oltre che permetterà di eseguire strategie multiple o anche strategie di frequenza più alta (in realtà, HFT è sostanzialmente impossibile senza esecuzione automatica). Il software backtesting comune di cui sopra, come ad esempio MATLAB, Excel e Tradestation sono buoni per frequenza più bassa, le strategie più semplici. Tuttavia sarà necessario costruire un sistema esecutivo interno scritto in un linguaggio ad alto rendimento come C per fare una reale HFT. Come un aneddoto, nel fondo ho usato per essere impiegato presso, abbiamo avuto un ciclo di trading 10 minuti dove avremmo scaricare nuovi dati di mercato ogni 10 minuti e poi eseguire operazioni sulla base di tali informazioni nello stesso lasso di tempo. Questo stava usando uno script Python ottimizzato. Per qualcosa che si avvicini dati minuto - o di seconda frequenza, credo CC sarebbe più ideale. In un fondo più grande spesso non è il dominio del commerciante quant per ottimizzare l'esecuzione. Tuttavia, in piccoli negozi o imprese HFT, i commercianti sono gli esecutori e così un skillset molto più ampia è spesso desiderabile. Tenete a mente che se si vuole essere impiegato da un fondo. Le vostre abilità di programmazione saranno altrettanto importante, se non di più, di quanto le statistiche ed econometria talenti Un'altra questione importante che ricade sotto la bandiera di esecuzione è quello della minimizzazione dei costi di transazione. Ci sono generalmente tre componenti a costi di transazione: Commissioni (o fiscali), che sono i canoni imposti dalla mediazione, lo scambio e la SEC (o simile ente governativo di regolamentazione) slittamento, che è la differenza tra ciò che si intende l'ordine di essere riempita in rispetto a ciò che in realtà è stato riempito a diffusione, che è la differenza tra il prezzo del titolo bidask essere stato ceduto. Si noti che la diffusione non è costante e dipende dalla liquidità corrente (cioè la disponibilità di ordini buysell) nel mercato. I costi di transazione possono fare la differenza tra una strategia estremamente vantaggioso con un buon indice di Sharpe e una strategia estremamente redditizia con un terribile indice di Sharpe. Può essere una sfida di prevedere correttamente i costi di transazione da un backtest. A seconda della frequenza della strategia, è necessario l'accesso ai dati di cambio storici, che comprenderà i dati tick per i prezzi bidask. Intere squadre di quants sono dedicati alla ottimizzazione di esecuzione nei fondi più grandi, per questi motivi. Si consideri lo scenario in cui un fondo ha bisogno di scaricare una quantità notevole di scambi (di cui le ragioni per farlo sono molti e vari). Dal dumping tante azioni sul mercato, saranno rapidamente deprimere il prezzo e non possono ottenere l'esecuzione ottimale. Quindi esistono algoritmi che goccia a goccia avanzamento ordini sul mercato, anche se poi il fondo corre il rischio di slittamento. Oltre a ciò, altre strategie predano queste necessità e possono sfruttare le inefficienze. Questo è il dominio della struttura del fondo di arbitraggio. Il problema principale finale per i sistemi di esecuzione riguarda divergenza di rendimento della strategia di prestazioni backtested. Ciò può accadere per una serie di motivi. Weve già discusso pregiudizi look-ahead e pregiudizi ottimizzazione in profondità, quando si considera estensivi. Tuttavia, alcune strategie non rendono facile per verificare questi pregiudizi prima della distribuzione. Ciò si verifica in HFT più predominante. Ci possono essere bug nel sistema di esecuzione, nonché la strategia di trading in sé che non compare su un backtest ma mostrano in trading dal vivo. Il mercato potrebbe essere stato oggetto di un cambio di regime a seguito della distribuzione della vostra strategia. I nuovi contesti normativi, cambiando sentiment degli investitori e dei fenomeni macroeconomici possono portare a divergenze nel modo in cui il mercato si comporta e quindi la redditività della vostra strategia. Risk Management Il pezzo finale del puzzle di trading quantitativo è il processo di gestione del rischio. Rischio include tutti i pregiudizi precedenti di cui abbiamo parlato. Esso include il rischio di tecnologia, come ad esempio i server di co-situato al cambio improvviso sviluppo di un malfunzionamento del disco rigido. Esso include il rischio di intermediazione, come ad esempio il broker diventare bancarotta (non così folle come sembra, data la paura recente con MF Global). In breve, copre quasi tutto ciò che potrebbe interferire con l'attuazione di trading, di cui ci sono molte fonti. Interi libri sono dedicati alla gestione del rischio per le strategie quantitative così ho wontt tento di chiarire su tutte le possibili fonti di rischio qui. La gestione del rischio comprende anche ciò che è noto come l'allocazione ottimale del capitale. che è una branca della teoria di portafoglio. Questo è il mezzo con cui il capitale è allocato ad una serie di strategie diverse e ai mestieri all'interno di tali strategie. Si tratta di un settore complesso e si basa su alcuni matematica non banali. Lo standard del settore con cui l'allocazione ottimale del capitale e della leva delle strategie sono correlate è chiamato il criterio di Kelly. Poiché si tratta di un articolo introduttivo, mi dispiacerebbe soffermo su suo calcolo. Il criterio di Kelly fa alcune ipotesi circa la natura statistica dei rendimenti, che spesso non valgono nei mercati finanziari, in modo da i commercianti sono spesso conservatori quando si tratta di realizzazione. Un altro componente chiave della gestione dei rischi è nel trattare con quelli proprio profilo psicologico. Ci sono molti pregiudizi cognitivi che può insinuarsi in alla negoziazione. Anche se questo è certamente meno problematico con il trading algoritmico se la strategia è lasciato solo un pregiudizio comune è quella di avversione alla perdita in cui una posizione in perdita non sarà chiusa fuori a causa del dolore di dover realizzare una perdita. Allo stesso modo, i profitti possono essere prese troppo presto perché la paura di perdere un risultato già acquisito può essere troppo grande. Un altro pregiudizio comune è noto come bias passato recente. Questo si manifesta quando i commercianti mettono troppa enfasi sui recenti avvenimenti e non sul lungo periodo. Poi, naturalmente, ci sono la classica coppia di pregiudizi emotivi - la paura e l'avidità. Queste possono spesso portare a sottostimare o over-leveraging, che può causare blow-up (cioè l'intestazione conto capitale a zero o peggio) o dei profitti. Come si vede, la negoziazione quantitativa è estremamente complesso, anche se molto interessante, area di finanza quantitativa. Ho letteralmente scalfito la superficie del tema di questo articolo e sta già ottenendo piuttosto lunghi Interi libri e documenti sono stati scritti sui problemi che ho dato solo una frase o due verso. Per questo motivo, prima di applicare per i lavori quantitativi fondo negoziazione, è necessario effettuare una quantità significativa di studio basi. Per lo meno è necessario un ampio background in statistica ed econometria, con un sacco di esperienza in realizzazione, tramite un linguaggio di programmazione come MATLAB, Python o R. Per le strategie più sofisticate alla fine frequenza più alta, il set di abilità è probabile per includere Linux modifica del kernel, CC, programmazione assembly e l'ottimizzazione latenza di rete. Se siete interessati a provare a creare le proprie strategie di trading algoritmico, il mio primo suggerimento sarebbe quello di ottenere buoni programmazione. La mia preferenza è quella di costruire, come gran parte del sistema grabber dati, backtester strategia e l'esecuzione da soli il più possibile. Se il capitale proprio è sulla linea, wouldnt a dormire meglio la notte sapendo che si è completamente testato il sistema e sono consapevole delle sue insidie ​​e problemi particolari di outsourcing a un fornitore, mentre potenzialmente risparmiare tempo nel breve termine, potrebbe essere estremamente costoso nel lungo periodo. Appena iniziato con quantitativa TradingIt Doesnt sembra possibile. Ma è con le nostre strategie di trading algoritmico Non sembra possibile. Un sistema di trading algoritmico con l'identificazione tanto tendenza, l'analisi del ciclo, flussi laterali del volume buysell, molteplici strategie di trading, l'ingresso dinamica, target e stop dei prezzi, e la tecnologia del segnale ultra-veloce. Ma è. Infatti, la piattaforma AlgoTrades sistema di trading algoritmico è l'unico nel suo genere. 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Programmi di trading simulato in GENERALI sono inoltre soggetti a FATTO CHE sono stati progettati con il senno di poi. Non viene facenda che tutto il conto non sarà o sia idonea a realizzare profitti o perdite simili a quelli illustrati. Nessuna rappresentazione è stato fatto né implicito che l'utilizzo del sistema di trading algoritmico genererà reddito o garantire un profitto. Vi è un sostanziale rischio di perdita associato a futures trading e Exchange Traded Fund di trading. Futures trading e Borsa traded funds comportano un rischio sostanziale di perdita e non è appropriato per tutti. Questi risultati si basano sui risultati simulati o ipotetiche prestazioni che hanno certe limitazioni inerenti. A differenza dei risultati mostrati in un record di prestazioni reali, questi risultati non rappresentano trading reale. Inoltre, poiché non sono stati effettivamente eseguiti questi traffici, questi risultati possono avere sotto-o sovra-compensato l'impatto, se del caso, di certi fattori di mercato, come la mancanza di liquidità. programmi di trading simulato o ipotetici, in generale, sono soggette anche al fatto che essi sono stati progettati con il senno di poi. Nessuna rappresentazione è stato fatto che qualsiasi account sarà o sia idonea a conseguire profitti o le perdite simili a questi viene mostrato. 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