Subsystem "Asset Management" - Seite 8
Sie verpassen Handelsmöglichkeiten:
- Freie Handelsapplikationen
- Über 8.000 Signale zum Kopieren
- Wirtschaftsnachrichten für die Lage an den Finanzmärkte
Registrierung
Einloggen
Sie stimmen der Website-Richtlinie und den Nutzungsbedingungen zu.
Wenn Sie kein Benutzerkonto haben, registrieren Sie sich
Ich habe versucht, mein eigenes Programm zur Berechnung des Aktienportfolios zu erstellen. Optimierung nach der Minimax-Methode (modifiziert für Angebote).
Zwei Portfolios werden für die Berechnung herangezogen: Long - nur für Long-Positionen und Short - nur für Short-Positionen. Es wird angenommen, dass 100 $ dem Long-Portfolio und 100 $ dem Short-Portfolio zugewiesen werden müssen. Hier sind die Ergebnisse:
Anmerkung:
Alle Berechnungen beruhen auf den Netto-Schlusskursen, ohne Spreads, Swaps und Provisionen.
Die erste Spalte gibt den Anteil in $ für Aktien an (oder analog dazu als prozentuale Investition).
Zweite Spalte - Gewinn
Dritte Spalte - Finanzinstrument (Aktien)
Gesamt - Gesamtgewinn des Portfolios.
Zunächst konnte ich nicht verstehen, warum die Optimierung wissentlich verlustbringende Aktien in das Portfolio aufnehmen sollte, d. h. die erwartete Auszahlung ist negativ. Dann fand ich heraus, dass, wenn diese verlustbringenden Aktien herausgenommen würden, das Endergebnis sicherlich steigen würde, aber es würde zu tiefen Aktienverlusten führen.
zu Neutron
Ich habe in meinem Archiv nachgeschaut, das stimmt, ein solches lineares Modell zu verwenden, ist totaler Schwachsinn. Nichts funktioniert. Ich teile also Ihren "ungesunden" Optimismus nicht.
an Reschetow
Das ist interessant, ich kann nur nicht herausfinden, was da gemacht wird. Sie sieht aus wie eine Kröte. Und ich kann auch nicht zwei Sätze vergleichen: "Ich habe versucht, mein eigenes Programm zu erstellen" und "Zuerst konnte ich nicht verstehen, warum die Optimierung wissentlich den Verlust von Anteilen im Portfolio beinhaltet". Sie haben einfach ein externes Optimierungsmodell oder eine "geschlossene Box mit etwas Intelligenz darin" verwendet - sagen wir HC oder GA. Aber ich verstehe immer noch nicht, warum der "Algorithmus von sich aus" etwas irgendwo hinschiebt. Wenn dies der NS ist, auf welchen Daten wurde dann trainiert (d.h. wo haben sie das "optimale Ergebnis" erhalten).
Berechnet auf der Grundlage von 130 Halbstunden-Balken, d.h. für die letzten zwei Wochen - 10 Handelssitzungen in 35 Finanzinstrumenten (32 Aktien des Dow Jones Industrial Average und 3 Indexaktien) unter Verwendung des verbesserten Laplace-Kriteriums.
Die Optimierung setzt ein Kriterium voraus, das zwischen der maximalen Rendite für jeden investierten Dollar und der minimalen Inanspruchnahme der Einlage liegt. Daher sollte man sich nicht wundern, wenn dem Portfolio einige Vermögenswerte hinzugefügt werden, von denen bekannt ist, dass sie während des untersuchten Zeitraums Verluste einbringen, da ihre Rolle in der Absicherung besteht, d. h. in der Abschwächung des Risikos eines Einlagenrückgangs. Verlustbringende und gewinnbringende Vermögenswerte im Portfolio werden immer die höchste negative Korrelation aufweisen. Allerdings nicht unbedingt verlustbringende und gewinnbringende Vermögenswerte. Wenn das Portfolio nur aus rentablen Vermögenswerten besteht, wird die negative Korrelation zwischen hoch- und niedrigverzinslichen Vermögenswerten dennoch berücksichtigt. In diesem Fall übernehmen niedrig verzinsliche Anlagen eine Absicherungsfunktion für hochverzinsliche Anlagen.
Bei den Berechnungen werden folgende Faktoren nicht berücksichtigt: Spreads, Maklerprovisionen, Dividenden und Intersession Swaps. Alle Berechnungen basieren auf dem Geldkurs der Vermögenswerte, d.h. ohne Hebelwirkung.
Es wird davon ausgegangen, dass ein Anleger über 100 USD verfügt, die er optimal in amerikanische Aktienwerte investieren sollte - die erste Spalte der Tabelle. Die sich daraus ergebende Zahl muss rechnerisch durch den Wert des Vermögensgegenstandes geteilt werden, um die erforderliche Anzahl von Anteilen zu erhalten.
Im Gegensatz zu anderen Bewertungen wird in diesem Fall nicht nur die Buy-and-Hold-Strategie berücksichtigt, sondern auch Leerverkäufe von Vermögenswerten.
Zeitpunkt der Portfolioberechnung: Sun Dec 14 14:07:06 PKT 2008 +5 GMT
(oder US-Dollar,
wenn Sie beabsichtigen,
$100 zu investieren)
basierend auf
10 vorangegangenen
Börsensitzungen
Leerverkauf
Leerverkauf
Leerverkauf
Leerverkauf
Leerverkauf
Leerverkauf
zu Neutron
Das ist interessant, ich kann nur nicht herausfinden, was da gemacht wird. Sie sieht aus wie eine Kröte.
Es spielt keine Rolle, worauf es gemacht wird. Das Endergebnis ist in der Tat eine Java-Anwendung. Sie kann jedoch in MQL4 mit entsprechenden Geschwindigkeitseinbußen implementiert werden, was im Moment nicht ganz akzeptabel ist, da es schwierig ist, die Berechnungen in die Zeit zwischen den Handelssitzungen einzupassen. Bislang ist die Implementierung in zwei Programmiersprachen erfolgt: Die Java-Anwendung startet das MT4-Terminal und gibt den Expert Advisor in MQL4 in der Kommandozeile an. Der Expert Advisor lädt Kurse herunter und verarbeitet sie vor. Sie speichert die Ergebnisse in einer Datei. Nachdem das Skript abgearbeitet ist, wird das Terminal automatisch entladen, und das Java-Programm erhält den Code zum Herunterfahren des Terminals, übernimmt die Daten aus der Datei und führt die Optimierung durch. Die Ergebnisse werden dann im Anwendungsfenster und in der Datei als Web-Seite angezeigt.
zu Neutron
War es nur ein externes Optimierungsmodell oder eine Art "geschlossene Box mit hineingestopfter Intelligenz" - etwa HC oder GA? Aber ich verstehe immer noch nicht, warum der "Algorithmus von sich aus" etwas irgendwo hinschiebt. Wenn es sich um NS handelt, auf welchen Daten wurden sie trainiert (d.h. wo haben sie das "optimalste Konto" erhalten)
Dies ist eine Optimierung der Zahlungsmatrix nach Kriterien. D.h. nicht GA, da GA nur ein einziges Extremum findet und daher ein passendes Extremum ist. Der beste, d.h. der einzige am Renditeextremum liegende Vermögenswert lässt sich viel einfacher finden, nämlich indem man den Gewinn für den betrachteten Zeitraum durch den anfänglichen Aktienkurs dividiert - Momentum-Oszillator und dort investiert, wo das maximale Ergebnis erzielt wird. D.h. die Optimierung durch zusätzliche Algorithmen, um den maximalen Ertrag zu finden, ist überflüssig, da es nur eine Lösung gibt. Auch neuronale Netze haben keinen Sinn, denn es ist überhaupt nicht klar, was in die Eingänge eingespeist werden soll.
Die Optimierung kommt dann ins Spiel, wenn wir neben der maximalen Rentabilität auch das Risiko des Drawdowns berücksichtigen müssen. Unter Berücksichtigung der obigen Ausführungen und des Minimax-Theorems ist die gefundene optimale Lösung möglicherweise nicht die einzige (das Theorem besagt, dass es mindestens eine Lösung gibt).
an Reschetow
Da ich mit der Krise zu kämpfen hatte, habe ich Ihre Antwort verpasst :o). Danke für die Klarstellung.
...Т.е. оптимизация дополнительными алгоритмами для поиска максимальной доходности излишняя, поскольку решение единственное... Смысл оптимизации проявляется тогда, когда необходимо помимо максимальной прибыльности еще и учитывать риск просадок.
Ich habe geschrieben, dass ich viel mehr Parameter berücksichtigen werde, darunter nicht nur den Drawdown, sondern auch das Risiko der Operation selbst. Und das Modell ist in der Tat komplexer - auf dem Bild habe ich einen <Teil der Segmente> gezeigt:
Die Kunden sind "nacheinander" in verschiedenen Instrumenten, mit unterschiedlicher Korrelation ihrer Merkmale (all die zuvor beschriebene Vielfalt) und Startzeiten. Und schon beginnt es Sinn zu machen - den zukünftigen "theoretischen" Gewinn aus jedem Geschäft in die Optimierung mit einzubeziehen. Die Suche nach der optimalen Lösung ist also durchaus relevant, und es scheint, dass LP das einzige wirksame Instrument ist. So weit, ohne viel Erklärung (es scheint offensichtlich), aber hier erscheint eine solche Grafik der vorhergesagten Trades (in gewissem Sinne, sehr bedingt):
Bei der Verzweigung handelt es sich um die Entscheidungsfindung für die Eröffnung neuer Geschäfte (einschließlich des "Überlaufs" des Gewinns durch "Kanäle" oder vielmehr durch Vermögenswerte). Nun, das ist eine lange Geschichte, die hier nur kurz erzählt werden soll. Ich hoffe, dass ich (wenn es die Zeit erlaubt) bald ausführlichere Studien veröffentlichen kann.
Auch neuronale Netze haben keinen Sinn, weil nicht klar ist, was man mit den Eingaben füttern soll.
Ich stimme zu
Ich habe meinen Beitrag noch einmal gelesen und beschlossen, das Aussehen des Diagramms vorsichtshalber zu klären. Hier sollte inzwischen alles klar sein:
Und das ist es, was ich mit LP mache - sehr interessante Ergebnisse :o)
Ist das Thema noch aktuell? Wurde die (multikriterielle) Zielprogrammierung für eine optimale Vermögensverwaltung in Betracht gezogen? (anstelle von linear)
Natürlich, wenn Sie etwas zu sagen haben, im Sinne eines Angebots.
Ein Zielprogrammierungsproblem ist ein Problem der optimalen Zusammensetzung unter bestimmten Bedingungen. Das heißt, wenn es mehrere, möglicherweise widersprüchliche, lineare Zielfunktionen gibt, dann kann die Zielprogrammierung verwendet werden, um eine Kompromisslösung zu finden. Ich habe diese Methode nicht für die Vermögensverwaltung verwendet, aber ich dachte, sie könnte auch hier eingesetzt werden. Sie unterscheidet sich von der linearen Programmierung dadurch, dass die lineare Programmierung eine einzige TF impliziert, während die Zielprogrammierung mehrere impliziert.