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Intelligenza artificiale nel trading del dott. Thomas Starke | Giorno 6 della settimana di trading algoritmico
Intelligenza artificiale nel trading del dott. Thomas Starke | Giorno 6 della settimana di trading algoritmico
Il Dr. Thomas Starke, un oratore di spicco, spiega perché l'intelligenza artificiale è considerata la prossima grande novità nel trading durante la sua presentazione. Riconosce che l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico esistono da molto tempo, ma a causa della potenza di calcolo limitata, la loro applicazione effettiva è stata impegnativa. Tuttavia, i recenti progressi tecnologici hanno drasticamente migliorato le capacità computazionali, consentendo ad algoritmi sostanziali di funzionare in modo efficiente su laptop e nei centri server attraverso il cloud computing. Il Dr. Starke evidenzia i successi dell'IA in vari campi, come il riconoscimento facciale, il riconoscimento delle immagini e l'elaborazione del linguaggio naturale, che hanno contribuito alla convinzione che l'IA possa rivoluzionare anche la finanza.
Il dottor Starke sottolinea che l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico non sono proiettili magici ma strumenti scientifici e matematici che richiedono una comprensione e un'applicazione approfondite all'interno del dominio finanziario. Sebbene la finanza abbia aspetti scientifici, è considerata prevalentemente una forma d'arte. Quindi, per sfruttare il potenziale dell'IA nella finanza, è necessario cogliere sia gli strumenti che l'abilità artistica del settore.
Durante il suo discorso, il Dr. Starke affronta il ruolo dello sviluppo software e delle capacità di programmazione insieme all'apprendimento automatico e alle conoscenze statistiche nell'applicazione dell'IA al trading. Sottolinea l'importanza di solide competenze software, inclusa la scrittura di API e la garanzia di fail-safe del sistema, essenziali per l'utilizzo efficace degli strumenti di apprendimento automatico sul mercato. Sostiene che mentre gli strumenti di apprendimento automatico sono intuitivi, le capacità di programmazione e le conoscenze statistiche sono fondamentali per i professionisti in questo campo. Inoltre, affronta la questione se un dottorato di ricerca sia necessario per utilizzare algoritmi di apprendimento automatico e afferma che non è essenziale fintanto che le persone hanno obiettivi specifici, conducono ricerche approfondite e sono disposte a svolgere il lavoro necessario.
L'importanza del tutoraggio nell'apprendimento dell'intelligenza artificiale per il trading è un altro argomento discusso dal Dr. Starke. Sottolinea che trovare un buon mentore può aiutare i principianti a evitare errori comuni e sviluppare conoscenze pratiche piuttosto che fare affidamento esclusivamente sulle conoscenze teoriche acquisite dalle istituzioni accademiche. Il dottor Starke sottolinea che chiunque può imparare l'intelligenza artificiale, ma avere un mentore in grado di fornire una guida adeguata è inestimabile. Sottolinea inoltre che la comprensione dei mercati e dell'economia sottostanti è più cruciale delle capacità di programmazione, poiché la programmazione può essere appresa con un tutoraggio adeguato.
Durante la sua presentazione, il Dr. Starke sottolinea anche l'importanza dell'apprendimento della programmazione e dei metodi quantitativi nell'odierna industria del trading. Sottolinea che i trader di successo spesso possiedono una forte conoscenza della matematica e della programmazione e coloro che sono interessati al trading possono apprendere queste abilità in tempi relativamente brevi. Sottolinea che i trader che investono tempo nell'apprendimento di metodi quantitativi e machine learning hanno maggiori possibilità di sopravvivenza quando si verifica il passaggio dallo screen trading al trading algoritmico. Tuttavia, sottolinea che avere un vantaggio economico e di mercato è fondamentale e supera il vantaggio ottenuto solo con la programmazione e le competenze matematiche. Afferma inoltre che il deep learning richiede alle aziende e agli individui di spiegare i loro rendimenti e affrontare un anno di rendimenti negativi può porre sfide significative.
La spiegazione degli algoritmi di intelligenza artificiale e delle pratiche di gestione del rischio sono discusse anche dal Dr. Starke. Sottolinea l'importanza di essere in grado di spiegare gli algoritmi di intelligenza artificiale, poiché in caso contrario può portare a problemi o addirittura al ritiro di fondi. Afferma che, nonostante l'uso dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico, le pratiche di gestione del rischio rimangono sostanzialmente invariate, ma è necessario esplorare nuovi modi di gestire il rischio, in particolare con la fine della corsa al rialzo di azioni e obbligazioni. Il dottor Starke sottolinea che l'apprendimento automatico è onnipresente nel trading, con varie applicazioni come la generazione di segnali di input e la gestione del rischio dei modelli di apprendimento automatico.
Il Dr. Starke approfondisce i diversi modelli e tecnologie utilizzati nel trading, come l'analisi dei componenti principali (PCA), gli alberi decisionali, xgboost, il deep learning e l'apprendimento per rinforzo. Discute le loro applicazioni nell'analisi dei dati dei segnali, nella gestione del rischio di portafoglio e nell'esecuzione di operazioni. Sottolinea inoltre l'importanza dei sistemi di gestione del rischio per aumentare i rendimenti geometrici e replicare strategie di successo in altri mercati. Il Dr. Starke suggerisce che buoni sistemi di gestione del rischio possono persino generare alfa ed essere considerati strategie di volatilità lunghe.
Inoltre, il Dr. Starke esplora come l'intelligenza artificiale può essere utilizzata per coprire e gestire il rischio di strategie di breve volatilità nel trading, migliorando potenzialmente l'alfa generato da tali strategie. Sottolinea l'importanza della curiosità e di un sano apprezzamento per il rischio nell'apprendimento continuo e nello sviluppo di nuove strategie di trading. Sconsiglia di fare affidamento su piattaforme di trading pronte all'uso e incoraggia invece strategie di codifica da zero per ottenere un vantaggio di apprendimento profondo.
Il Dr. Starke si impegna in una discussione sui movimenti dei prezzi basati sul tempo rispetto ai movimenti di mercato basati sui prezzi. Spiega che i movimenti dei prezzi basati sul tempo possono essere risolti matematicamente calcolando gli indicatori, mentre i movimenti del mercato basati sui prezzi sono determinati dall'economia sottostante del mercato. Il dottor Starke sottolinea l'importanza di considerare il ragionamento economico sottostante per una strategia di trading piuttosto che affidarsi esclusivamente a tecniche matematiche per sovraperformare i mercati. Raccomanda libri di Marcus Lopez, Grinnell e Kahn per coloro che sono interessati a combinare l'intelligenza artificiale con modelli quantitativi nei mercati finanziari.
Durante la presentazione, il dott. Starke sottolinea l'importanza di comprendere i principi della modellazione fattoriale, che ritiene simili ai principi dell'apprendimento automatico. Suggerisce che la comprensione di questi principi può meglio equipaggiare i trader per applicare l'apprendimento automatico in modo efficace nei loro sistemi. Il dottor Starke sottolinea anche l'importanza di definire ciò che costituisce una buona strategia di trading, in quanto potrebbe non essere sempre la più redditizia. Fa riferimento a libri di Ralph Vince, Andreas Klenow e Mr. Trendful, che forniscono preziose informazioni sulle strategie di trading e sulla psicologia alla base del trading.
Il dottor Starke discute di come l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico possono catturare le non linearità nella finanza comportamentale, come il concorso di bellezza keynesiano. Spiega che queste dinamiche non lineari possono essere efficacemente catturate dall'apprendimento automatico, a differenza dei modelli di regressione lineare. Tuttavia, sottolinea che avere un ragionamento economico dietro le strategie di trading è ancora importante, anche se i dati fondamentali non vengono utilizzati in modo esplicito.
Inoltre, il Dr. Starke esplora lo sfruttamento di alcune inefficienze del mercato che non sono necessariamente fondamentali. Cita fattori come le restrizioni sulle posizioni corte durante la notte e date specifiche come il triplo raggiungimento o il quadruplo delle streghe, che possono creare effetti economici sul mercato che possono essere capitalizzati. Cita anche le inefficienze del mercato derivanti dall'attività economica quotidiana o dalla manipolazione illegale del mercato. Il Dr. Starke esprime il suo interesse per potenziali collaborazioni future ma al momento non ha piani concreti.
In risposta alla domanda di uno spettatore sul perché i sogni spesso non si materializzano, il Dr. Starke fornisce la sua visione personale. Spiega che i sogni inizialmente iniziano come concetti e che la sua vita onirica non ruota attorno semplicemente allo stare sdraiati sulla spiaggia, ma piuttosto implica l'esplorazione, la gestione della propria attività e l'essere autodiretto. Sottolinea che allineare le proprie vere aspirazioni e obiettivi con i risultati pratici è fondamentale. La presentazione si conclude con l'ospite che informa gli spettatori sullo sconto a tempo limitato sui corsi Contra e menziona la sessione finale sull'applicazione dell'apprendimento automatico nel trading prevista per il giorno successivo.
Tendenze attuali nella finanza quantitativa [Tavola rotonda] | Giorno 5 della settimana di trading algoritmico
Tendenze attuali nella finanza quantitativa [Tavola rotonda] | Giorno 5 della settimana di trading algoritmico
Signore e signori, benvenuti alla tavola rotonda di oggi sulle tendenze attuali nella finanza quantitativa. Abbiamo tre illustri esperti di dominio che si uniscono a noi oggi per condividere le loro intuizioni e competenze. Presentiamo i nostri relatori:
Innanzitutto, abbiamo David Jessup, responsabile del rischio di investimento per l'EMEA presso Columbia Thread Needle Investments. Con una vasta esperienza nella ricerca quantitativa, nell'analisi del rischio e nella costruzione di portafogli, David è specializzato in investimenti fattoriali cross-asset e apprendimento automatico nella gestione degli investimenti. La sua profonda conoscenza delle strategie quantitative e della gestione del rischio fornirà preziose informazioni sulle tendenze che modellano il settore.
Successivamente, abbiamo il dottor Devashes Guava, direttore dell'apprendimento automatico e presidente del Center for Research in Technology Business presso SP Gen School of Global Management. L'esperienza del dottor Guava risiede nell'applicazione dell'intelligenza artificiale in economia e finanza. La sua ricerca e conoscenza in questo campo farà luce sull'intersezione tra AI e finanza e sulle implicazioni per la finanza quantitativa.
Infine, abbiamo Richard Rothenberg, direttore esecutivo di Global AI Corporation. Richard porta una vasta esperienza dal suo lavoro presso hedge fund multimiliardari e banche di investimento globali. Con la sua vasta esperienza nella gestione e nella ricerca di portafogli quantitativi, fornirà preziose informazioni sull'implementazione pratica delle strategie quantitative nel settore finanziario.
Ora, tuffiamoci nella discussione sulle recenti tendenze che hanno plasmato la finanza quantitativa. I nostri relatori concordano all'unanimità che la disponibilità e la qualità dei dati hanno svolto un ruolo significativo nel far progredire il settore. Inoltre, i progressi nella potenza di calcolo hanno consentito la costruzione e l'analisi di modelli complessi che non erano realizzabili dieci anni fa.
I relatori evidenziano l'espansione della finanza quantitativa oltre le azioni in altre classi di attività, tra cui credito, valute e cripto trading. Portano anche l'attenzione sulla tendenza emergente dell'investimento responsabile, che sta guadagnando terreno nel settore finanziario. Tuttavia, osservano che la qualità dei dati in questo settore deve ancora essere migliorata. I relatori prevedono che l'investimento responsabile continuerà a essere un fattore significativo nella finanza nei prossimi anni.
Andando avanti, il panel discute due tendenze principali nella finanza quantitativa. In primo luogo, il trading algoritmico si è esteso a tutte le classi di attività, non solo alle azioni. Gli asset esotici vengono ora scambiati utilizzando approcci algoritmici. In secondo luogo, c'è stato un aumento sostanziale delle fonti di dati alternative, come i dati sul sentiment delle notizie in più lingue e le transazioni con carte di credito. La capacità di elaborare e analizzare questi dati con analisi avanzate e potenza di calcolo ha portato all'incorporazione di fattori di rischio non finanziari, come le tendenze di governance ambientale e sociale, nelle valutazioni aziendali.
Tuttavia, il panel affronta anche le sfide dell'utilizzo dell'apprendimento automatico nella finanza. Dato il basso rapporto segnale/rumore e la natura del gioco a somma zero dei mercati finanziari, l'apprendimento automatico non è sempre lo strumento ideale per risolvere ogni problema. I relatori sottolineano l'importanza di combinare l'apprendimento automatico con altre metodologie e comprenderne i limiti. Chiariscono inoltre la distinzione tra apprendimento automatico e dati alternativi, poiché questi due concetti sono spesso confusi.
Inoltre, i relatori discutono le sfide uniche dell'apprendimento automatico finanziario nel contesto delle dinamiche di mercato come gioco differenziale. Sottolineano l'importanza di considerare le scelte strategiche fatte da altri partecipanti al mercato durante lo sviluppo di strategie di trading.
La discussione si sposta quindi sull'importanza dei dati di alta qualità nei modelli di apprendimento automatico per il trading algoritmico. I relatori riconoscono la sfida della pulizia dei dati non strutturati e sottolineano l'importanza di iniziare con modelli lineari per comprendere i parametri e garantire la qualità dei dati. Affrontano il problema del rumore e della scarsità nei dati alternativi, rendendone più difficile la pulizia e il filtraggio. Inoltre, i relatori sottolineano la necessità di confrontare e utilizzare seconde fonti di dati per garantire l'accuratezza dei dati.
I relatori sottolineano inoltre che le soluzioni di trading dovrebbero essere affrontate come parte della definizione di una strategia in un gioco end-person con giocatori avversari che hanno interessi contrastanti. I metodi di modellazione tradizionali potrebbero non essere sempre applicabili in questo contesto e i relatori sottolineano l'importanza di testare diverse strategie per trovare le soluzioni più efficaci. Discutono anche delle sfide uniche poste da insiemi di dati alternativi come i dati sullo sviluppo sostenibile, che richiedono diversi metodi di analisi e possono richiedere l'aggregazione dei dati a frequenze inferiori per affrontare la scarsità. Sebbene lavorare con set di dati sparsi possa essere impegnativo, i relatori ritengono che ci siano ancora opportunità per scoprire segnali preziosi.
Un altro argomento chiave di discussione è l'importanza di comprendere la struttura di gioco del mercato quando si progettano sistemi di trading. I relatori sottolineano che mentre i giocatori più piccoli possono avere più margine di manovra per assumersi dei rischi, i giocatori più grandi nel commercio di materie prime e criptovalute devono avvicinarsi al trading con cautela a causa dell'estrema volatilità di questi mercati. Sottolineano inoltre l'importanza della diversificazione per mitigare i prelievi, che sono significativamente elevati nelle criptovalute.
Il panel fa un ulteriore passo avanti e sfida i presupposti incorporati nella teoria finanziaria tradizionale. Sostengono che le attività non seguono necessariamente processi di diffusione fissi con ipotesi di media e varianza fisse. Al contrario, sottolineano la natura stocastica della volatilità e la fluttuazione dei valori medi nel tempo. Propongono di considerare i processi di Markov nascosti per modificare tatticamente la media e la deviazione standard, portando ad approcci migliori nell'investimento fattoriale e nell'investimento in criptovalute. Questa prospettiva offre allettanti profili di rischio-rendimento con il potenziale per una semplice diversificazione.
La discussione esplora quindi varie applicazioni dell'apprendimento automatico nel settore finanziario. I relatori menzionano l'utilizzo dell'apprendimento automatico per la classificazione del sesso, la previsione delle emissioni di carbonio e la fissazione dei volumi nei mercati del reddito fisso. Sottolineano inoltre l'evoluzione dell'attenzione ai fattori ESG e l'ampliamento degli obiettivi di sviluppo sostenibile, che considerano l'impatto sulla società nel suo insieme e il rischio sistemico. Considerano questa tassonomia ampliata dei rischi come un fattore significativo nel processo decisionale finanziario, con un potenziale per essere integrato in un modello di fattori ESG.
Un'altra tendenza discussa è l'utilizzo di comitati e task force per raggruppare i dati sulla base di molteplici fattori. I relatori sottolineano la crescente importanza dell'elaborazione del linguaggio naturale nella comprensione del sentimento delle parti interessate locali per quantificare i rischi non finanziari. Questi rischi, sempre più rilevanti per gli aspetti intangibili del bilancio di un'azienda, sono fondamentali da considerare nell'analisi dei mercati finanziari.
Inoltre, i relatori sottolineano l'importanza di possedere solide capacità di programmazione e conoscenze statistiche nel campo della finanza quantitativa. Inoltre mettono in guardia contro le insidie dell'analisi ripetuta dello stesso set di dati, sottolineando la necessità di adattarsi e prepararsi per il futuro del trading quantitativo.
Guardando al futuro, i relatori discutono dell'importanza di stare al passo con le asset class emergenti, come il carbonio e le criptovalute. Menzionano il potenziale impatto rivoluzionario del calcolo quantistico, che potrebbe rivoluzionare gli algoritmi di crittografia dietro le criptovalute, sebbene le applicazioni pratiche debbano ancora essere realizzate. Toccano anche lo sviluppo di grandi reti neurali e tecnologie come GPT3, che sono propagandate come percorsi verso l'intelligenza artificiale generale. La crescita esponenziale della capacità hardware e software non mostra segni di rallentamento e i relatori prevedono una futura convergenza di calcolo ad alte prestazioni, calcolo quantistico e intelligenza artificiale nel campo della finanza quantitativa.
In conclusione, i relatori prevedono un futuro caratterizzato dall'espansione della capacità hardware e software, che porterà allo sviluppo di robot commerciali generici. Questi robot avranno la capacità di estrarre e interpretare dati da diverse fonti, inclusi i social media, utilizzando, tra gli altri, la comprensione delle immagini, la comprensione del linguaggio e la comprensione semantica. Sottolineano l'importanza di abbracciare nuove tecnologie e metodologie per stare al passo con i tempi e adattarsi al panorama in evoluzione della finanza quantitativa.
La tavola rotonda si conclude con i relatori che esprimono la loro gratitudine al pubblico e incoraggiano la condivisione di eventuali domande senza risposta. Annunciano inoltre che la sessione di domani si concentrerà specificamente sull'apprendimento automatico e sul trading, invitando i partecipanti a unirsi e continuare a esplorare questo affascinante campo.
Grazie a tutti per aver preso parte all'intensa tavola rotonda di oggi sulle tendenze attuali nella finanza quantitativa.
Utilizzo di sentiment e dati alternativi nel trading [Tavola rotonda] | Giorno 4 della settimana di trading algoritmico
Utilizzo di sentiment e dati alternativi nel trading [Tavola rotonda] | Giorno 4 della settimana di trading algoritmico
Signore e signori, grazie per esservi uniti a noi oggi per questa entusiasmante tavola rotonda sull'uso del sentiment e dei dati alternativi nel trading. Prima di iniziare, ho un annuncio importante da fare.
Sono entusiasta di annunciare il lancio di un nuovo programma di certificazione, la Certificazione in Sentiment Analysis and Alternative Data in Finance (CSAF). Questo programma è stato specificamente progettato per i professionisti finanziari che desiderano avanzare nella propria carriera nel processo decisionale di trading e investimento utilizzando metodi moderni come l'analisi del sentiment delle notizie e dati alternativi.
Il programma CSAF coprirà vari aspetti dell'analisi delle notizie, dell'analisi del sentiment e dei dati alternativi richiesti nella finanza. tenuto da importanti esperti nei campi del trading algoritmico, dell'analisi del sentiment, della modellazione quantitativa e del trading ad alta frequenza. Questi esperti apportano un patrimonio di conoscenze ed esperienze al programma, assicurando che i partecipanti ricevano un'istruzione e una formazione di prim'ordine.
Il programma approfondirà argomenti come la comprensione dell'analisi del sentiment, lo sfruttamento di fonti di dati alternative, l'incorporazione dei dati sul sentiment nei modelli di previsione e l'utilizzo di tecniche di intelligenza artificiale e apprendimento automatico per l'analisi di mercato. I partecipanti acquisiranno preziose informazioni sul ruolo del sentimento e dei dati alternativi nel trading e impareranno come sbloccare il potenziale di queste risorse per migliorare i risultati finanziari.
Oltre al programma di certificazione, sono lieto di annunciare che nella primavera del 2022 verrà pubblicato un manuale completo sui dati alternativi. Questo manuale fungerà da risorsa preziosa per i professionisti del settore, fornendo informazioni approfondite sui vari tipi di dati alternativi e loro applicazioni in finanza.
Ora, rivolgiamo la nostra attenzione alla tavola rotonda di oggi. I nostri stimati relatori, tra cui il Dr. Cristiano Arbex Valle, il Professor Gautam Mitra, il Dr. Matteo Campolmi e il Dr. Ravi Kashyap, condivideranno le loro opinioni sull'uso del sentiment e dei dati alternativi nel trading. Discuteranno quali sono i dati alternativi, perché sono importanti e come possono essere utilizzati in modo efficace per prendere decisioni di trading informate.
Come tutti sappiamo, gli eventi di cronaca hanno spesso un impatto significativo sui prezzi degli asset e i dati sul sentiment possono svolgere un ruolo cruciale nella previsione dei risultati futuri. I relatori faranno luce su come i dati sul sentiment possono essere elaborati rapidamente e convertiti in dati numerici da utilizzare in modelli matematici, fornendo informazioni preziose che in genere non vengono acquisite dai dati di mercato tradizionali.
Inoltre, i nostri relatori esploreranno le sfide e le opportunità associate ai dati alternativi. Discuteranno l'emergere di fonti di dati alternative, la necessità di rigorose tecniche di elaborazione dei dati e l'importanza di evitare l'overfitting durante l'identificazione dei segnali all'interno di grandi quantità di informazioni.
Durante la tavola rotonda, ti invitiamo a partecipare attivamente ponendo domande e interagendo con i nostri relatori. Il tuo contributo e le tue intuizioni sono molto apprezzate e non vediamo l'ora di creare una sessione arricchente e interattiva.
Prima di iniziare, vorrei esprimere la mia gratitudine a tutti voi per esservi uniti a noi oggi. La vostra presenza e il vostro entusiasmo contribuiscono al successo di eventi come questi. Vorrei anche ricordarvi di seguirci sui social media e augurare agli organizzatori un felice 11° anniversario.
Ora, senza ulteriori indugi, iniziamo la nostra tavola rotonda sul sentiment e sui dati alternativi nel trading. Grazie.
All'inizio della tavola rotonda, i nostri membri del panel si tuffano nell'argomento del sentiment e dei dati alternativi nel trading, condividendo le loro preziose intuizioni ed esperienze. Sottolineano l'impatto dell'incorporazione dell'analisi delle notizie e del sentiment come funzionalità di input aggiuntive nei modelli di previsione, sottolineando i migliori risultati ottenuti, in particolare nella previsione della volatilità degli asset.
Un punto chiave della discussione ruota attorno all'emergere di dati alternativi e al loro significato nell'informare le decisioni di trading. I relatori sottolineano che i dati alternativi introducono nuove informazioni, come le abitudini dei consumatori, che possono fornire preziose informazioni per le strategie di investimento. Sottolineano l'importanza di accoppiare i dati con i modelli, utilizzando tecniche di intelligenza artificiale e apprendimento automatico per prevedere le direzioni del mercato e migliorare i risultati finanziari.
Il panel si prende un momento per riconoscere la moderazione del professor Gautam Mitra, fondatore e amministratore delegato di OptiRisk Systems. Con la sua esperienza, garantisce un'esplorazione completa dell'argomento. Approfondiscono le applicazioni pratiche del sentiment e dei dati alternativi nel trading, affrontando questioni riguardanti la sua definizione, importanza e utilizzo.
Riconoscendo che i dati alternativi sono un campo in continua evoluzione, i relatori sottolineano la natura dinamica di questo dominio. Discutono di come quelli che oggi sono considerati dati alternativi possano diventare mainstream in futuro, mostrando il continuo progresso e l'innovazione all'interno del settore. Il loro obiettivo rimane quello di sfruttare dati alternativi per ottenere un vantaggio nella finanza, con l'obiettivo finale di massimizzare i rendimenti.
Nel mezzo della discussione, il panel riconosce il potenziale pregiudizio presente nei dati sul sentiment derivati da fonti di notizie. Offrono potenziali soluzioni per mitigare questo pregiudizio, come l'utilizzo di più fonti e l'impiego di varie tecniche per analizzare i dati. In tal modo, sottolineano l'importanza di un'analisi dei dati completa e solida per garantire approfondimenti accurati e affidabili.
Andando avanti, i relatori sottolineano l'importanza di comprendere il contesto e gli scenari in cui vengono raccolti i dati. Discutono della necessità di informazioni contestuali per fornire una visione sfumata e costruire algoritmi efficaci. I relatori toccano anche l'idea che i pregiudizi potrebbero non essere sempre negativi e talvolta possono avvantaggiare le strategie di trading. Il loro messaggio generale sottolinea l'importanza di comprendere e lavorare con i dati disponibili, anche se la fonte dei dati stessa non può essere controllata.
Il panel esplora ulteriormente i parametri da considerare quando si analizzano i dati sul sentiment a fini di trading. Fanno luce sulla classificazione del sentimento in categorie positive, neutre o negative da parte di fornitori di notizie o sentimenti. Inoltre, discutono dell'importanza di considerare il volume di notizie o tweet come un fattore nell'analisi del sentiment. Viene inoltre evidenziata la normalizzazione del sentiment basata sul volume medio delle notizie in un determinato periodo temporale.
La conversazione si approfondisce man mano che i relatori discutono della natura specifica della lingua dell'analisi dei sentimenti. Sottolineano l'uso dell'intelligenza artificiale e di altre tecniche per analizzare e analizzare il testo, consentendo una comprensione più profonda del sentimento. La pertinenza e la novità delle notizie sono identificate come fattori cruciali, con le aziende che ricevono i dati delle notizie tramite abbonamenti con fornitori di contenuti, consentendo un'elaborazione rapida.
Concludendo la tavola rotonda, i relatori toccano i tempi utilizzati per gli indicatori di sentiment. Chiariscono che gli indicatori di sentiment non mirano a battere la velocità con cui le notizie raggiungono il mercato. Invece, servono come indicatori descrittivi di come il flusso di notizie influisce sulle azioni nel tempo. Viene inoltre evidenziata l'importanza di convertire il testo in dati numerici, riconoscendo il livello aggiuntivo di elaborazione richiesto per le informazioni basate sul testo.
I relatori discutono anche della rilevanza dei dati sul sentiment e di fonti di dati alternative nel trading. Affrontano la questione di quanti giorni di dati sul sentiment siano rilevanti, sottolineando che la risposta dipende dallo scopo del modello e dal tipo di trading condotto. La discussione si estende ulteriormente alle metriche delle prestazioni per fonti di dati alternative, in cui la redditività è identificata come una metrica chiave. I relatori spiegano la domanda di dati storici e il suo potenziale impatto sui prezzi, avvertendo che man mano che le fonti di dati alternative diventano più popolari, il loro valore potrebbe cambiare nel tempo.
Per concludere la tavola rotonda, i relatori condividono le loro opinioni sulle sfide e l'importanza del backtesting. Riconoscono la scarsità di informazioni storiche per determinate fonti di dati alternative, rendendo l'analisi e il backtest impegnativi. Tuttavia, evidenziano la disponibilità di modelli e tecniche statistici che possono aiutare a estrapolare i dati per scopi di backtesting. Sottolineano l'importanza di confrontare le prestazioni di una determinata fonte di dati con il non averla, consentendo ai trader di adattare le proprie strategie di conseguenza. Il panel conclude sottolineando che il valore dei dati alternativi dipende in ultima analisi dal loro utilizzo all'interno di un modello specifico.
Passiamo ora alla sessione di domande e risposte del pubblico, in cui i relatori affrontano due domande intriganti. La prima domanda riguarda l'uso dei dati storici per ottenere una migliore comprensione dei diversi periodi storici. Il panel suggerisce di utilizzare almeno sette volte l'intervallo di tempo per ottenere una comprensione completa dei vari risultati. La seconda domanda riguarda la ricerca di fonti affidabili di dati alternativi. Il panel raccomanda di avere uno scout di dati per esplorare varie fonti e identificare i migliori dati disponibili per i team quantitativi. Sottolineano la sfida di trovare dati affidabili e sottolineano che le idee innovative spesso emergono da piccole nuove aziende.
Espandendo la discussione, i relatori approfondiscono il potenziale per le piccole aziende che identificano presto set di dati unici da acquisire da aziende più grandi. Sottolineano l'importanza degli intermediari nell'aggregazione dei dati e il valore dei set di dati derivati utilizzando modelli proprietari. La conversazione tocca inoltre l'impatto dei set di dati specifici per paese, l'identificazione dei rischi regionali e l'interconnessione del mercato globale. La comprensione di questi fattori diventa essenziale per prendere decisioni di trading informate.
Mentre il panel volge al termine, i relatori spostano la loro attenzione sulle competenze e sui prerequisiti necessari per una carriera nella finanza. Sottolineano il valore dei linguaggi di programmazione e una solida comprensione dei concetti matematici, poiché queste abilità sono sempre più cruciali nel campo. Vengono inoltre evidenziati il networking e la costruzione di connessioni con professionisti, così come l'importanza di rimanere aperti a diverse opportunità e di ampliare continuamente le proprie conoscenze.
In chiusura, il relatore ribadisce l'importanza di rimanere informati sulle tendenze del mercato e mantenere l'obiettività nel processo decisionale finanziario. Sottolinea il ruolo fondamentale della gestione delle finanze e incoraggia i partecipanti a impegnarsi attivamente nel settore finanziario.
Con sincera gratitudine, il relatore ringrazia i relatori e il pubblico per i loro preziosi contributi e conclude la sessione.
Vendite allo scoperto nel mercato rialzista - Una masterclass di Laurent Bernut | Giorno 3 della settimana di trading algoritmico
Vendite allo scoperto nel mercato rialzista - Una masterclass di Laurent Bernut | Giorno 3 della settimana di trading algoritmico
Laurent Bernut viene presentato come fondatore e CEO di Alpha Secure Capital, nonché venditore allo scoperto dedicato presso Fidelity Investments. Il video evidenzia che condurrà una masterclass sul tema delle vendite allo scoperto, che durerà due ore. Si dice che non ci sarà alcuna sessione di domande e risposte alla fine della masterclass, ma gli spettatori sono incoraggiati a porre domande pertinenti durante la sessione stessa. Inoltre, il relatore informa il pubblico su un corso sulla vendita allo scoperto con Python, oltre a un libro complementare che spiega come e perché della vendita allo scoperto. Il libro sarà pubblicato l'11 ottobre 2021 e sarà disponibile su Amazon.com.
La masterclass inizia con Laurent Bernut che spiega i punti chiave che i partecipanti possono aspettarsi di ottenere dalla sessione. Afferma che la scelta migliore è fallimentare e sottolinea che la vendita allo scoperto è il set di competenze più prezioso per raccogliere fondi di successo. Bernut sfata anche dieci miti classici sulle vendite allo scoperto, facendo luce sulla natura poco studiata di questa disciplina. Elabora le dinamiche delle vendite allo scoperto e spiega perché anche i partecipanti al mercato di successo lottano con il lato corto. Condividendo intuizioni personali, Bernut sottolinea il ruolo cruciale della gestione del denaro nel corso.
Andando avanti, Bernut fornisce una panoramica di come funziona la vendita allo scoperto e sottolinea l'importanza di localizzare il prestito. Discute la natura fallimentare della selezione dei titoli e sostiene che i trader spostino la loro attenzione su altre pratiche come la vendita allo scoperto. Bernut sottolinea che il settore è spesso fissato con gli stock picker, ma l'evidenza empirica mostra che la maggior parte dei gestori attivi sottoperforma costantemente i propri benchmark. Ciò ha portato molti ad abbandonare la selezione dei titoli a favore degli investimenti passivi e dell'indicizzazione nascosta. Tuttavia, Bernut sottolinea l'importanza delle vendite allo scoperto durante i mercati ribassisti e il valore che apporta in termini di protezione dai ribassi.
Bernut affronta le idee sbagliate sui venditori allo scoperto, sfatando l'idea che distruggano pensioni e aziende. Spiega che gli investitori cercano veicoli long-short per bassa volatilità, bassi rendimenti di correlazione e protezione dai ribassi, qualcosa che i gestori attivi faticano a fornire in modo coerente. Pertanto, le scelte lunghe da parte dei gestori di fondi comuni di investimento non sono così rilevanti per gli investitori che possono ottenere risultati simili passivamente attraverso fondi negoziati in borsa. Bernut sottolinea che lo shorting delle azioni fornisce protezione contro il rischio di ribasso, rendendo molto ricercata l'abilità di vendere allo scoperto, in particolare in un mercato ribassista.
Il relatore approfondisce il ruolo dei venditori allo scoperto all'interno del capitalismo e la responsabilità della gestione aziendale. Sostiene che i venditori allo scoperto, che non partecipano alla gestione delle società, vengono spesso incolpati dei loro fallimenti quando, in realtà, è la cattiva gestione a causare il fallimento. Bernut sottolinea la distinzione tra valore di mercato e valore intrinseco, spiegando che il valore di mercato è determinato da giudizi soggettivi, simili a un concorso di bellezza. Chiarisce inoltre che i venditori allo scoperto non sono speculatori intrinsecamente malvagi, ma spesso svelano paradossi nel mercato. Riconosce che le autorità di regolamentazione disapprovano i venditori allo scoperto che si dedicano alla manipolazione del mercato, ma il loro compito principale è quello di denunciare le inefficienze del mercato.
Il video continua con Laurent Bernut che discute del continuum spazio-temporale aziendale, che rappresenta un paradosso per i venditori allo scoperto. Porta l'attenzione su situazioni in cui le aziende premiano i dipendenti per aver partecipato a frodi, mentre l'alta dirigenza nega la conoscenza di tali pratiche. Bernut consiglia ai venditori allo scoperto di adottare un approccio non contraddittorio nei confronti della gestione aziendale, anche quando hanno ragione, poiché esistono modi alternativi per vendere allo scoperto un titolo. Sottolinea l'aspetto della gestione del rischio delle vendite allo scoperto e avverte che dovrebbe essere fatto con cautela.
Nella sua masterclass Algo Trading Week, Bernut sottolinea l'importanza di imparare a vendere allo scoperto e i rischi associati al non avere questa abilità, soprattutto in previsione di un mercato ribassista. Accenna anche a come le vendite allo scoperto possono contribuire all'aumento della volatilità del mercato e al potenziale crollo del prezzo delle azioni.
Il video continua con Laurent Bernut che ringrazia gli spettatori per la partecipazione e l'impegno durante la masterclass sulle vendite allo scoperto. Esprime il suo apprezzamento per le domande ei commenti ricevuti durante la sessione, sottolineando l'importanza della partecipazione attiva e della curiosità nel processo di apprendimento.
Laurent Bernut introduce quindi un prossimo corso sulla vendita allo scoperto con Python, volto a fornire competenze pratiche per implementare strategie di vendita allo scoperto utilizzando la programmazione. Il corso tratterà vari argomenti, tra cui l'analisi dei dati, il trading algoritmico, la gestione del rischio e il backtesting. Sottolinea il valore della combinazione dell'analisi quantitativa con tecniche di vendita allo scoperto e come Python possa essere uno strumento potente per questo scopo.
Oltre al corso, Laurent Bernut annuncia l'uscita di un libro complementare intitolato "Short Selling Unveiled: A Comprehensive Guide to Profiting in Bear Markets". Il libro approfondirà sia il come che il perché della vendita allo scoperto, fornendo approfondimenti, strategie ed esempi del mondo reale. Mira a demistificare la disciplina e fornire ai lettori le conoscenze e le competenze necessarie per navigare con successo nelle complessità della vendita allo scoperto. La pubblicazione del libro è prevista per l'11 ottobre 2021 e sarà disponibile su Amazon.com.
Alla conclusione del video, Laurent Bernut ribadisce l'importanza dell'apprendimento e del miglioramento continui nel campo delle vendite allo scoperto. Incoraggia gli spettatori a esplorare il corso e a prenotare per approfondire la loro comprensione e migliorare le loro capacità. Esprime il suo impegno ad aiutare le persone a diventare abili nelle vendite allo scoperto e sottolinea il valore di rimanere informati e adattabili nei mercati finanziari in continua evoluzione.
Con un'ultima nota di gratitudine e incoraggiamento, Laurent Bernut saluta gli spettatori, lasciando loro l'invito a connettersi, fare domande e continuare il loro viaggio nel mondo delle vendite allo scoperto. Il video termina e gli spettatori rimangono ispirati e motivati a esplorare ulteriormente le opportunità e le sfide presentate dalla vendita allo scoperto.
Come scegliere le migliori azioni e il commercio dal vivo del Dr. Hui Liu | Giorno 2 della settimana di trading algoritmico
Come scegliere le migliori azioni e il commercio dal vivo del Dr. Hui Liu | Giorno 2 della settimana di trading algoritmico
Durante l'introduzione all'Algo Trading Week Day 2, il relatore riconosce le sessioni precedenti con esperti di quant e algo trading. Menzionano brevemente le preziose intuizioni condivise da questi esperti, ponendo le basi per la presentazione della giornata. L'obiettivo del Day 2 è la selezione delle azioni migliori e l'impegno nel trading dal vivo, con il Dr. Hui Liu in veste di presentatore.
Il relatore sottolinea anche l'attuale Algo Trading Competition, che comprende tre distinti test che coprono le basi del trading quantitativo e algoritmico. I vincitori del concorso saranno annunciati a settembre, aggiungendo un elemento di anticipazione ed entusiasmo all'evento. Inoltre, il relatore rivela che la sessione del giorno successivo sarà una masterclass di due ore sulla vendita allo scoperto, condotta da Aloha Bendu. L'orario di questa lezione sarà adattato per accogliere partecipanti di diversi fusi orari.
Il dottor Hui Liu inizia la sua presentazione discutendo il processo di generazione di un'idea commerciale, convalidandola e costruendo un modello di apprendimento automatico per testarne le prestazioni storiche. Suggerisce che i trader possono trarre idee leggendo i rapporti finanziari o monitorando le piattaforme dei social media per valutare le prestazioni di un'azienda. Il dottor Liu introduce anche l'ETF SPY, che tiene traccia dell'indice S&P 500 e funge da preziosa fonte di dati storici. Sottolinea l'importanza di utilizzare modelli statistici e condurre test retrospettivi per convalidare le idee di trading prima di procedere alla creazione di un robot di trading utilizzando iBridgePi.
Le basi del trading di tendenza e l'importanza di acquistare a basso e vendere a un massimo vengono poi spiegate dal Dr. Liu. Elabora la raccolta di dati storici e l'utilizzo di Python su Jupyter Notebook per sviluppare un modello di machine learning. Il dottor Liu dimostra come il modello può essere utilizzato per creare uno stock screener, aiutando nell'identificazione delle azioni più promettenti per scopi di trading. Sottolinea l'importanza di verificare le idee di trading attraverso il backtesting e il trading dal vivo.
Nel suo segmento successivo, il dottor Liu fornisce una dimostrazione pratica dell'utilizzo di Python per recuperare i dati storici dall'API di Yahoo Finance e manipolarli per costruire un modello di apprendimento automatico. In particolare, recupera i dati giornalieri della barra per lo SPY e utilizza la funzione di "richiesta dati storici". Dr. Liu aggiunge ulteriori colonne ai dati che calcolano la variazione percentuale del prezzo di chiusura dal giorno precedente al giorno corrente, nonché dal giorno corrente al giorno successivo. Spiega che una variazione di prezzo di chiusura negativa da ieri ad oggi, combinata con una variazione positiva da oggi a domani, rappresenta un'opportunità di acquistare azioni quando il prezzo diminuisce, poiché la sua previsione suggerisce un imminente aumento dei prezzi.
Il processo di costruzione di un modello di apprendimento automatico per prevedere i prezzi delle azioni viene quindi dettagliato dal Dr. Liu. Acquisisce dati sul prezzo di chiusura, sulla variazione di prezzo di ieri e sulla variazione di prezzo da oggi a domani. Utilizzando un modello di regressione lineare, adatta i dati e analizza i risultati. Il dottor Liu mostra un grafico in cui la linea nera rappresenta le previsioni del modello di apprendimento automatico, mentre i punti dati sparsi rappresentano i prezzi azionari giornalieri di Yahoo Finance per l'S&P 500. Spiega che un coefficiente negativo indica una correlazione negativa, indicando che quando il il prezzo diminuisce, è probabile che aumenti e viceversa. Il dottor Liu contempla la fattibilità dell'utilizzo di questo modello per il trading automatizzato per generare potenzialmente profitti.
Il Dr. Liu procede a discutere il processo di selezione delle azioni migliori e l'impegno nel trading dal vivo. Raccomanda ai trader di esaminare il prezzo alla fine della giornata di negoziazione per determinarne il movimento al rialzo o al ribasso prima di piazzare ordini vicino alla chiusura del mercato. Dimostra la costruzione di uno stock screener per ottenere informazioni su come il modello si comporta con vari titoli e identifica i titoli favorevoli da seguire. Il Dr. Liu riconosce che il suo modello è relativamente semplicistico, basandosi sul prezzo di ieri per prevedere quello di domani, e quindi considera l'incorporazione di indicatori avanzati come il Moving Average Convergence Divergence (MACD) per migliorare l'accuratezza della previsione e filtrare le negoziazioni.
L'utilizzo del MACD per prevedere e filtrare le azioni è esplorato dal Dr. Liu, insieme a un confronto con il modello buy low sell high. Presenta i risultati ottenuti utilizzando MACD 10 e 30 sullo SPY, rivelando un trend relativamente debole. Di conseguenza, il dottor Liu conclude che l'utilizzo del MACD per le previsioni future potrebbe non produrre risultati favorevoli come prima. Procede a discutere la costruzione di un modello statistico di machine learning e considera il modello buy low sell high come un potenziale mezzo per generare profitti. Il dottor Liu evidenzia Average Pi, una piattaforma Python che facilita il backtest e il trading dal vivo, sottolineando la sua funzionalità di privacy al 100%, la compatibilità con più account e la flessibilità in termini di fornitori di dati. Illustra la semplicità e l'efficienza della costruzione di un modello buy low sell high in Average Pi utilizzando solo poche righe di codice.
Il Dr. Liu spiega il processo di impostazione di una configurazione per il trading utilizzando Algo Trading Week Day 2. Sottolinea l'esecuzione della funzione di inizializzazione all'inizio per definire le variabili e stabilire la configurazione. Ad esempio, pianifica l'esecuzione della funzione "compra basso, vendi alto" ogni giorno di negoziazione, un minuto prima della chiusura del mercato, istruendola a investire il 100% del portafoglio nello SPY se il prezzo di ieri era inferiore a quello di oggi. Il dottor Liu approfondisce l'argomento del backtesting, illustrando come i dati storici di broker o fornitori di terze parti possono essere utilizzati in vari intervalli di tempo, inclusi minuto per minuto, orario o giornaliero.
Successivamente, il dottor Liu dimostra il processo di backtesting di una strategia scelta utilizzando diversi fornitori di dati e pacchetti. Consiglia di selezionare un'ora di inizio e un'ora di fine per il periodo di backtesting, oltre a confermare il fornitore di dati scelto per l'esecuzione. Passando alla modalità demo, il Dr. Liu mostra il processo, indicando che fornitori di dati come Interactive Brokers (IB) o dati storici locali possono essere utilizzati per strategie di backtesting. Fornisce indicazioni sulla configurazione della configurazione del backtesting, utilizzando i dati storici disponibili archiviati in file locali.
Il dottor Liu procede dimostrando l'uso del backtesting per testare l'efficacia di una strategia di trading utilizzando dati storici. Riconosce la sfida di ottenere dati a barre giornalieri significativi per lunghi periodi di backtesting. Per superare questo ostacolo, introduce il concetto di dati della barra dei minuti simulati, in cui il prezzo di chiusura della barra giornaliera può essere utilizzato per simulare i dati. Ciò semplifica il processo per i trader che hanno difficoltà ad accedere ai dati precisi richiesti per scopi di backtesting.
Il Dr. Liu presenta i risultati del backtesting di un modello "compra basso, vendi alto" rispetto a una strategia di acquisto e conservazione per l'S&P 500 dal 2000 al 2020. Il modello supera la strategia di acquisto e conservazione, risultando in un portafoglio valore di $ 800.000 rispetto a $ 200.000. Riconosce che, nonostante la piccola correlazione osservata attraverso la semplice regressione lineare, il modello fornisce comunque risultati positivi. Il dottor Liu passa quindi all'argomento del trading dal vivo, indicando che può essere semplice come modificare due righe di codice per selezionare la strategia desiderata e inserire il codice del conto per Interactive Brokers prima di eseguire il programma. Conclude la presentazione invitando i partecipanti a contattarlo via e-mail per assistenza sulla codifica o per organizzare un incontro di persona a San Jose, in California.
Durante la sessione di domande e risposte, viene posta una domanda riguardante la certezza di una strategia retroattiva che fornisca risultati identici nelle negoziazioni dal vivo. Il dottor Liu spiega che mentre i dati storici rappresentano il passato e il modello può mostrare stabilità statistica, il prezzo stesso è volatile, in particolare vicino alla chiusura del mercato. Pertanto, le variazioni nella previsione del futuro sono inevitabili. Tuttavia, per un lungo periodo, il modello generale dovrebbe essere valido. Osserva che utilizza il modello di regressione lineare per la sua semplicità e facilità di comprensione, ma riconosce che modelli di apprendimento automatico più sofisticati potrebbero potenzialmente produrre risultati migliori. Il dottor Liu affronta anche la questione dei costi di transazione e dello slippage, affermando che dovrebbero essere considerati quando si implementano strategie di trading dal vivo e possono avere un impatto sulla performance complessiva della strategia.
Viene sollevata un'altra questione riguardante l'uso di altri indicatori tecnici insieme al modello buy low sell high. Il dottor Liu risponde sottolineando la flessibilità della piattaforma Average Pi, che consente ai trader di incorporare indicatori aggiuntivi nelle loro strategie. Afferma che l'indicatore MACD (Moving Average Convergence Divergence) potrebbe essere un'aggiunta preziosa per filtrare le negoziazioni e migliorare l'accuratezza delle previsioni.
Un partecipante chiede il significato dell'intervallo di tempo tra il segnale di trading e la chiusura del mercato. Il dottor Liu spiega che l'intervallo di tempo scelto dipende dalle preferenze individuali e dalle strategie di trading. Potrebbero passare alcuni minuti o addirittura ore prima della chiusura del mercato, a seconda del tempo di esecuzione desiderato. Consiglia ai trader di sperimentare diversi intervalli di tempo per trovare ciò che funziona meglio per le loro strategie specifiche.
In risposta a una domanda sull'impatto della volatilità del mercato sul modello buy low sell high, il Dr. Liu riconosce che una maggiore volatilità può potenzialmente generare maggiori opportunità di trading. Tuttavia, avverte che una maggiore volatilità comporta anche un rischio maggiore e che i trader dovrebbero considerare attentamente la loro tolleranza al rischio e adeguare le loro strategie di conseguenza.
Un partecipante chiede quali sono i potenziali limiti del modello buy low sell high. Il dottor Liu riconosce che la semplicità del modello è sia un punto di forza che un limite. Sebbene possa generare risultati positivi, potrebbe non cogliere dinamiche di mercato più complesse e potrebbe potenzialmente perdere alcune opportunità di trading. Suggerisce che i trader che desiderano esplorare strategie e modelli più avanzati dovrebbero considerare di approfondire la finanza quantitativa ed esplorare altri algoritmi di apprendimento automatico.
La sessione di domande e risposte si conclude con il Dr. Liu che esprime la sua disponibilità ad assistere i partecipanti con ulteriori domande o assistenza sulla codifica, incoraggiandoli a contattarlo via e-mail.
Come diventare un quant di successo | Dott. Ernest Chan | Algo Trading Week Giorno 1
Come diventare un quant di successo | Dott. Ernest Chan | Algo Trading Week Giorno 1
La sessione di domande e risposte con il Dr. Ernest Chan inizia con il relatore che introduce una competizione di trading algoritmico progettata per fornire ai principianti l'opportunità di apprendere le basi del trading algoritmico consentendo agli esperti di aggiornare le proprie conoscenze. Il concorso mette in palio premi quali borse di studio e attestati di conseguimento per i primi tre classificati. Il Dr. Chan, fondatore e CEO di PredictNow.ai e QTS Capital Management, nonché autore di tre libri sul trading quantitativo, condivide la sua esperienza con il pubblico.
Il dottor Chan inizia evidenziando il predominio del trading quantitativo nell'ultimo decennio, con stime che suggeriscono che fino al 90% del volume degli scambi sulle borse statunitensi è attribuito al trading algoritmico. Sebbene non affermi che il trading quantitativo sia superiore al trading discrezionale, sottolinea l'importanza di non trascurare l'opportunità di automatizzare o sistematizzare le strategie di trading. In termini di singoli trader che competono con le istituzioni, il dottor Chan suggerisce che le strategie di nicchia con capacità limitate offrono le migliori opportunità. Queste strategie sono spesso poco attraenti per le grandi istituzioni e comportano scambi poco frequenti, rendendole opzioni praticabili per i trader indipendenti.
La discussione continua con il Dr. Chan che affronta l'importanza di trovare una nicchia nel trading algoritmico in cui le grandi istituzioni non competono. Sconsiglia la concorrenza diretta con i grandi giocatori e raccomanda di cercare aree in cui la concorrenza sia scarsa o nulla. Il dottor Chan risponde alle domande sull'importanza di avere un dottorato di ricerca. nel trading quantitativo e algoritmico. Sottolinea che avere "pelle nel gioco", ovvero mettere in gioco i propri soldi, è fondamentale per diventare un quant di successo. Suggerisce che i trader si concentrino sullo sviluppo di una comprensione intuitiva del mercato attraverso il backtest delle proprie strategie di trading e la lettura di blog e libri sul trading, piuttosto che affidarsi esclusivamente a conoscenze teoriche.
Il dottor Chan consiglia che un trader quantitativo di successo dovrebbe dare la priorità all'esperienza pratica e alla comprensione del mercato rispetto a un dottorato di ricerca. Osserva che ci vuole tempo per diventare un quant di successo e suggerisce di distinguersi quando si cerca di entrare a far parte di un fondo quant di alto livello scrivendo una ricerca originale sotto forma di white paper, incentrata su una strategia di trading o uno specifico fenomeno di mercato. Avverte che un breve track record, come un singolo scambio di successo, non è sufficiente per dimostrare coerenza e conoscenza. In risposta a una domanda sull'incorporazione dei dati del flusso degli ordini nelle strategie di trading, il Dr. Chan ne riconosce il valore come indicatore, ma sottolinea che dovrebbe essere utilizzato insieme ad altri indicatori, poiché nessun singolo indicatore è completo da solo.
I limiti dell'utilizzo di singoli indicatori per costruire una strategia di trading sono discussi dal Dr. Chan. Sottolinea che molte persone usano questi indicatori, riducendone l'efficacia. Suggerisce di incorporarli come una delle tante funzionalità in un programma di apprendimento automatico. Alla domanda sull'età nell'industria quantitativa, il dottor Chan sottolinea che se qualcuno opera come unico proprietario, l'età non è un problema. Condivide anche la sua opinione sull'uso dell'apprendimento automatico nella generazione di alfa, mettendo in guardia sul rischio di overfitting e raccomandandolo invece come strumento per la gestione del rischio. Per quanto riguarda il trading a bassa latenza, il Dr. Chan sostiene che il trading quantitativo è una necessità in questo dominio. Infine, consiglia che oltre a un track record di successo, le capacità di gestione sono essenziali per chiunque desideri avviare un hedge fund quantitativo.
Il dottor Chan sottolinea che una gestione di fondi di successo implica non solo capacità di trading, ma anche capacità di gestione e sviluppo aziendale. Avere qualità di leadership e un background nella gestione aziendale è fondamentale. Alla domanda sulla comprensione quantitativa del mercato indiano, ammette di non avere conoscenze principalmente a causa delle normative. Sulla questione di quanto tempo si dovrebbe dedicare al trading di carta prima di andare a vivere con una strategia, il Dr. Chan spiega che dipende dall'efficienza del trading. Per le strategie di trading ad alta frequenza che eseguono operazioni ogni secondo, due settimane di trading cartaceo possono essere sufficienti per andare in diretta. Al contrario, per le strategie di holding, potrebbe essere necessario scambiare carta per tre mesi per guadagnare significatività statistica in base al numero di operazioni condotte.
Il Dr. Chan discute ulteriormente se l'approccio delle serie temporali debba ancora essere il fulcro del proprio portafoglio alfa, nonostante studi recenti dimostrino che gli alfa redditizi sono per lo più basati sul prezzo. Suggerisce di partecipare a conferenze di settore, fare rete con professionisti attraverso piattaforme come LinkedIn e costruire una solida esperienza nel trading per attirare l'attenzione di quanti esperti. Incoraggia le persone a cercare mentori e ad adottare misure proattive per raggiungere potenziali collaboratori.
Andando avanti, il Dr. Chan condivide approfondimenti su come assumere e formare un team di trading quantitativo di successo. Consiglia che le persone assunte dovrebbero possedere una comprovata esperienza nella funzione specifica su cui si concentra il team, che si tratti di gestione del rischio, prezzi dei derivati o scienza dei dati. Se l'obiettivo del team è sviluppare strategie di trading redditizie, è meglio assumere qualcuno che abbia già un track record in quell'area. Inoltre, il dottor Chan sottolinea che non esiste un mercato universalmente ideale per il trading e che i team dovrebbero concentrarsi su ciò che conoscono meglio. Spiega anche come i trader ad alta frequenza abbiano un vantaggio nel prevedere la direzione del mercato a breve termine rispetto ai trader a media e bassa frequenza.
La discussione continua con il Dr. Chan che approfondisce la sfida di prevedere con precisione i movimenti del mercato oltre i tempi brevi e le complessità coinvolte nell'utilizzo delle previsioni di trading ad alta frequenza. Condivide il suo approccio personale al trading, che prevede l'assunzione di trader esperti invece di fare trading da solo. Il Dr. Chan sottolinea l'importanza di assumere trader con solidi track record, indipendentemente dal fatto che utilizzino strategie discrezionali o quantitative. Alla domanda sul suo tasso di crescita annuale cumulativo, chiarisce che non può divulgare queste informazioni a causa delle normative SEC. Infine, osserva che i trader quantitativi in genere non utilizzano la stessa strategia in tutte le classi di attività, rendendo difficile confrontare linguaggi di programmazione come Python e MATLAB per scopi di trading algoritmico.
Il Dr. Chan discute l'uso di MATLAB e Python nel trading, riconoscendo che sebbene personalmente preferisca MATLAB, diversi trader hanno le proprie preferenze e la scelta della lingua non è il fattore più critico. Ritiene che l'ottimizzazione dei costi di transazione sia difficile anche per gli esperti del settore, quindi non dovrebbe essere una priorità primaria per i trader. Per quanto riguarda la revisione o la riqualificazione delle strategie di apprendimento automatico, suggerisce di farlo solo quando il regime di mercato subirà cambiamenti significativi. Raccomanda inoltre di espandere le opportunità imparando nuovi linguaggi come Python o MATLAB per migliorare le capacità di trading.
Il Dr. Chan conclude la sessione offrendo consigli di carriera per le persone interessate a diventare commercianti di quantità. Suggerisce di esplorare diverse aree, come il trading di opzioni, per ottenere una migliore comprensione dei punti di forza e di debolezza personali. Afferma che il suo attuale obiettivo è rendere più ampiamente disponibile il suo sistema di gestione del rischio basato sull'apprendimento automatico e chiarisce che non ha in programma di pubblicare una seconda edizione del suo libro sul trading automatico nel prossimo futuro. Quando assume trader, cerca un track record lungo e coerente e consiglia di utilizzare tecniche di serie temporali e modelli econometrici per il trading in tempi brevi. Le strategie di uscita dovrebbero essere allineate con la specifica strategia di trading, con le uscite stop o profit target implementate di conseguenza.
Al termine del video, l'ospite esprime gratitudine al Dr. Ernest Chan per le sue preziose intuizioni e il tempo dedicato a rispondere a una serie di domande relative al diventare un quantitativo di successo. Gli spettatori sono incoraggiati a inviare tramite e-mail eventuali domande senza risposta per assicurarsi che vengano risolte. L'host annuncia ulteriori sessioni nella prossima settimana con altri stimati ospiti nel campo del trading algoritmico, esprimendo apprezzamento per il supporto del pubblico e incoraggiandolo a continuare a sintonizzarsi.
Prima di entrare nel trading quantistico e algoritmico... [Tavola rotonda] | Algo Trading settimana giorno 0
Prima di entrare nel trading quantistico e algoritmico... [Tavola rotonda] | Algo Trading settimana giorno 0
L'Algo Trading Week prende il via con un'avvincente tavola rotonda guidata dall'ospite e con la partecipazione di esperti del settore. L'ospite inizia invitando il responsabile delle iniziative di marketing e sensibilizzazione a fornire alcuni retroscena sull'evento e sul suo scopo. Il responsabile del marketing spiega che l'obiettivo principale di Algo Trading Week è rendere il trading algoritmico più accessibile e portarlo nel mainstream. L'evento mira a raggiungere questo obiettivo attraverso varie iniziative educative come webinar, workshop e risorse gratuite. Inoltre, Algo Trading Week è una celebrazione dell'undicesimo anniversario dell'azienda e si estenderà nel corso di 7-8 giorni, offrendo un'ampia gamma di sessioni e competizioni.
Il relatore presenta quindi i loro corsi Quantra, sottolineando che una parte significativa, circa il 20-25% o più, dei corsi è disponibile gratuitamente. Ciò è reso possibile grazie al sostegno e ai contributi della comunità. Il relatore esprime il loro desiderio di fare di più e spiega come questo li abbia portati a organizzare un festival di apprendimento di una settimana. Il festival riunisce alcuni dei massimi esperti del settore che condivideranno le loro conoscenze e intuizioni. Il relatore esprime gratitudine per le risposte positive ricevute.
Proseguendo, il relatore presenta i membri del panel che prenderanno parte alla discussione. Il panel comprende Ishaan, che guida il team dei contenuti di Contra, Nitish, co-fondatore e CEO di QuantInsti, Pradipta, vicepresidente di Blue Shift e Rajiv, co-fondatore e CEO di iRage. Questi stimati relatori portano sul tavolo diverse prospettive e competenze.
La discussione passa quindi all'argomento delle competenze e dei background educativi necessari per una carriera nel trading quantitativo e algoritmico. Il panel sottolinea l'importanza di allineare i propri interessi e le proprie passioni prima di approfondire questo campo. Consigliano alle persone di essere preparate a dedicare una notevole quantità di tempo e impegno e sottolineano la necessità di una chiara comprensione dei mercati finanziari, dei metodi di programmazione, delle statistiche e dell'econometria. La giuria sottolinea che è necessaria esperienza in una o due di queste aree, ma in tutte e tre deve essere soddisfatto un livello minimo di criteri di qualificazione. Il panel discute anche di come i corsi di breve durata possono aiutare le persone a sviluppare le competenze necessarie per diventare giocatori competitivi sul campo.
I relatori approfondiscono quindi i vantaggi di seguire corsi di trading quantitativo e algoritmico. Sottolineano l'importanza di seguire un corretto processo di negoziazione e di utilizzare la matematica e le statistiche per esplorare le anomalie del mercato. I corsi insegnano l'abilità di Python, essenziale per il backtesting e la verifica delle ipotesi. Inoltre, i partecipanti acquisiscono la possibilità di scambiare su carta o dal vivo le proprie strategie su piattaforme come BlueShift. I relatori discutono anche delle diverse fonti di alfa nei mercati e di come gli utenti al dettaglio possono trarre vantaggio dall'utilizzo di piattaforme di ricerca e trading dal vivo piuttosto che affidarsi esclusivamente a strategie già pronte. Sottolineano che la valutazione del rischio di una strategia di trading non dovrebbe considerare solo la strategia isolatamente, ma anche il suo impatto sulla propria posizione e sul portafoglio complessivo.
L'importanza delle strategie di test e dell'accesso all'alfa è ulteriormente discussa dal panel. Sottolineano l'importanza di utilizzare piattaforme come BlueShift per la ricerca sistematica piuttosto che costruire la propria piattaforma, che richiede un diverso insieme di competenze e processi. I relatori osservano che il trading può essere classificato in diversi stili e l'impatto degli sviluppi del mercato varia di conseguenza. Usano l'analogia dei programmi di scacchi con apprendimento automatico per illustrare come l'industria del trading quantitativo può trarre vantaggio dai progressi della tecnologia e dell'analisi dei dati. Sottolineano inoltre il notevole volume di informazioni disponibili per le strategie di trading a media e alta frequenza a causa dell'aumento del volume di mercato e della disponibilità di dati.
I relatori spostano la loro attenzione sull'impatto della tecnologia sul trading quantitativo e algoritmico. Sottolineano la crescente importanza dei big data e dell'automazione e riconoscono che i trader ad alta frequenza affrontano una concorrenza crescente. I relatori affrontano le preoccupazioni degli investitori al dettaglio che stanno valutando di entrare in campo, mettendo in guardia dall'implementare strategie troppo rapidamente.
I relatori sottolineano l'importanza di testare e comprendere a fondo una strategia prima di investire in essa. Sottolineano la necessità di evitare i pericoli di un'attuazione precipitosa senza un'adeguata valutazione. Sottolineano che è fondamentale comprendere perché una particolare strategia dovrebbe avere successo prima di utilizzarla.
I relatori sottolineano l'importanza di concentrarsi su input come idee alfa, test e gestione del rischio per aumentare la probabilità di successo nel trading. Riconoscono che questo processo può sembrare lento e noioso, ma è necessario attenersi ad esso ed evitare decisioni affrettate. Per coloro che desiderano passare dal trading discrezionale a quello sistematico, i relatori raccomandano di acquisire una conoscenza di base del trading di mercato, abilità matematiche e strategiche elementari e programmazione, in particolare Python. Consigliano inoltre alle persone di leggere i trader di successo e imparare dalle loro esperienze per evitare perdite attraverso tentativi ed errori.
Le potenziali insidie del trading algoritmico e come evitarle sono discusse dai relatori. Sottolineano l'importanza di identificare i pregiudizi nelle strategie e garantire che funzionino in varie condizioni di mercato attraverso approfonditi test retrospettivi e analisi. I relatori mettono in guardia dal sottovalutare la modellizzazione dell'attività di scambio, poiché una mancanza di comprensione può portare a opportunità mancate o ritardi significativi nell'esecuzione degli scambi per le strategie di trading ad alta frequenza. Raccomandano di adottare un approccio sistematico allo sviluppo della strategia e di testarlo ampiamente con fattori sia semplici che complessi. I relatori suggeriscono di acquisire le competenze necessarie attraverso corsi, webinar e pratica per diventare commercianti di quantità abili e di successo.
I relatori forniscono preziosi consigli alle persone interessate al trading algoritmico. Mettono in guardia contro il pregiudizio di previsione, l'eccessivo affidamento sui test retrospettivi e l'eccessiva fiducia in rendimenti elevati senza considerare i rischi associati. I relatori sottolineano inoltre l'importanza di evitare un indebitamento eccessivo e ricordano ai trader di considerare i rischi coinvolti nella valutazione dei rendimenti. Evidenziano la presenza di bias che possono distorcere i risultati del backtest e sottolineano la necessità di comprendere e affrontare questi bias in modo appropriato.
I relatori sottolineano l'importanza di utilizzare gli strumenti e i metodi giusti durante il backtesting per migliorare le possibilità di successo nel trading. Sottolineano le opportunità disponibili con l'ascesa di sistemi open source e librerie di data science che sono liberamente accessibili ai trader che possiedono la capacità di interpretare correttamente i dati. Inoltre, menzionano la possibilità di utilizzare l'infrastruttura cloud per noleggiare server su base flessibile, il che può aiutare a ridurre i costi. I relatori riconoscono le sfide per raggiungere il successo nel trading e sottolineano l'importanza di essere obiettivi e sistematici nel proprio approccio per evitare influenze emotive come la paura e l'avidità nelle decisioni di trading. Raccomandano di seguire corsi come quelli offerti da Quantra per migliorare le competenze nel trading quantitativo e algoritmico.
L'oratore discute quindi l'importanza di apprendere tutti gli elementi costitutivi del trading in modo obiettivo ed essere consapevoli delle varie strategie esistenti. Sottolineano il valore dell'investimento nella propria istruzione, sia nel trading quantitativo e algoritmico che in qualsiasi altro campo. Il relatore annuncia un concorso per persone interessate ad apprendere le basi del trading, aperto a trader, programmatori e chiunque desideri migliorare le proprie conoscenze. La competizione consisterà in tre quiz su mercati finanziari, matematica e statistica, programmazione e apprendimento automatico. Il relatore fornisce risorse per la preparazione del test.
Il relatore fornisce informazioni dettagliate sul prossimo quiz per Algo Trading Week, specificando le date e gli argomenti da trattare. I partecipanti sono incoraggiati a prepararsi utilizzando le risorse indicate o qualsiasi altro mezzo preferiscano, in quanto i punteggi determineranno la classifica finale. L'oratore suggerisce di rispondere a tutti e tre i quiz per aumentare le possibilità di classificarsi tra i primi tre o i primi dieci partecipanti. Inoltre, il relatore discute i requisiti hardware necessari per una configurazione quantistica, spiegando che l'hardware di esecuzione può essere semplice come un laptop o una configurazione minima sul cloud. Tuttavia, capacità di ricerca più avanzate potrebbero richiedere un computer migliore con almeno 4 GB di RAM.
Il pannello approfondisce quindi i requisiti hardware per il trading ad alta frequenza (HFT) e i fondi computazionalmente pesanti. Sottolineano che HFT richiede frequenti aggiornamenti e miglioramenti dell'hardware per ottenere una connettività di scambio più rapida, che è un fattore cruciale nella loro generazione alfa. Le strategie di trading che richiedono velocità, ricerche approfondite e analisi dei dati richiedono un'infrastruttura di livello server. Il panel mette inoltre in guardia dal trattare il trading algoritmico come un meccanismo "spara e dimentica", sottolineando la necessità di monitorare regolarmente le prestazioni della strategia e intraprendere azioni correttive se necessario, anche quando si utilizza un sistema di trading basato su cloud.
Al termine della tavola rotonda, i relatori esprimono la loro gratitudine al pubblico per essersi sintonizzati e aver partecipato attivamente alla sessione. Apprezzano la pazienza dimostrata durante la discussione di un'ora e salutano fino alla prossima sessione, che avrà luogo il giorno seguente. Il panel si conclude con un ultimo giro di ringraziamenti e auguri a tutti i partecipanti all'evento.
Come automatizzare una strategia di trading | Corso di trading algoritmico
Come automatizzare una strategia di trading | Corso di trading algoritmico
Rishabh Mittal è un analista quantitativo che lavora nel team dei contenuti di Quantra. La sua esperienza risiede nell'applicazione di tecniche di apprendimento senza supervisione, in particolare K-Means, per generare segnali negoziabili. È attivamente coinvolto nello sviluppo di algoritmi innovativi per il dimensionamento delle posizioni nei mercati finanziari, utilizzando metodologie come Constant Proportion Portfolio Insurance (CPPI), tra le altre. Prima di entrare in Quantra, Rishabh ha acquisito esperienza nella creazione di strategie di trading sistematiche utilizzando TradingView per vari clienti.
In questo webinar intitolato "Come automatizzare una strategia di trading", Rishabh approfondirà il processo di automazione delle strategie di trading e guiderà i partecipanti su come mettere in pratica le loro strategie di trading sistematiche. Il webinar inizierà affrontando i prerequisiti necessari per automatizzare una strategia.
Rishabh si concentrerà quindi sull'approccio event-driven essenziale per il trading automatizzato. Esplorerà argomenti come la connessione con un broker, il recupero di dati in tempo reale, la generazione di segnali basati sui dati acquisiti e, infine, l'invio di un ordine al broker.
Per concludere la sessione, Rishabh fornirà una dimostrazione dettagliata dell'impostazione di una strategia demo per il commercio di carta nei mercati utilizzando Blueshift. I partecipanti acquisiranno approfondimenti pratici sull'implementazione e il test delle loro strategie in un ambiente di trading simulato.
Unisciti a Rishabh Mittal in questo webinar informativo mentre condivide la sua esperienza nell'automazione delle strategie di trading e offre preziose indicazioni su come portare il tuo approccio di trading sistematico dalla teoria alla pratica.
Come creare un algoritmo di trading da zero [Webinar di Algo Trading] - 22 luglio 2021
Come creare un algoritmo di trading da zero [Webinar di Algo Trading] - 22 luglio 2021
Durante il webinar, Ashutosh ha condiviso la sua vasta esperienza nel campo del trading di derivati finanziari, che dura da oltre un decennio. Ha evidenziato la sua esperienza nell'applicazione di tecniche avanzate di data science e machine learning per analizzare i dati finanziari. Ashutosh ha conseguito un prestigioso master ed è un analista finanziario certificato (FF). Attualmente è un prezioso membro del team di Quantum City, responsabile dello sviluppo e dell'istruzione del corso EPAT, la prima certificazione di trading algoritmico verificata al mondo.
Il webinar si è concentrato principalmente sulla guida dei partecipanti attraverso il processo di creazione di un algoritmo di trading da zero. Ashutosh ha sottolineato l'importanza di comprendere gli algoritmi di trading, le loro varie applicazioni nel mercato e la conversione delle idee in strategie e infine in algoritmi di trading. In sostanza, un algoritmo funge da programma per computer che assiste i trader nel prendere decisioni redditizie analizzando i dati e generando ordini di acquisto e vendita basati su regole predeterminate. Inoltre facilita le interazioni con l'ambiente esterno per inviare e ricevere ordini in modo efficace.
Prima di addentrarsi negli aspetti pratici del trading, Ashutosh ha sottolineato l'importanza di definire il proprio universo di trading e determinare l'alpha desiderato. Alpha rappresenta la forza trainante dei profitti, che possono provenire da fonti diverse come prospettive di mercato uniche, ottenere un vantaggio rispetto alla concorrenza o implementare strategie specifiche adattate agli obiettivi individuali.
I contenuti video coprivano le tre fasi fondamentali del trading: ricerca, trading e post-trading. Ashutosh ha chiarito queste fasi e fornito esempi di diverse strategie di trading, concentrandosi sul processo di trasformazione delle idee in algoritmi di trading concreti. Ha dimostrato come anche semplici regole, come l'acquisto di un'azione quando il suo tasso di cambio (roc) supera 2 negli ultimi 63 giorni, possano costituire la base di un algoritmo di trading.
Durante il webinar, vari trader hanno mostrato i loro approcci alla creazione di algoritmi di trading da zero. Un trader ha utilizzato la codifica visiva, sfruttando i dati del mercato indiano e ha incorporato i limiti degli ordini e le commissioni per azione. Un altro trader ha dimostrato il processo passo dopo passo, iniziando con la definizione del proprio universo di trading, seguita dalla creazione di una funzione alfa per calcolare il roc, stabilendo regole di trading e infine implementando la strategia utilizzando blocchi logici.
Il video ha fornito approfondimenti completi sui componenti essenziali di un algoritmo di trading, vale a dire le condizioni, l'invio e la ricezione degli ordini. Inoltre, ha mostrato come programmare gli algoritmi per l'esecuzione automatica. Le strategie basate su beta e momentum sono state presentate come mezzo per sfruttare le tendenze del mercato, insieme all'inclusione di una strategia di deviazione della media.
Ashutosh ha spiegato il processo di creazione di un algoritmo di trading da zero, coprendo aspetti chiave come la definizione di un universo di azioni, il calcolo delle coperture pertinenti e l'esecuzione delle regole di trading. Ha inoltre sottolineato l'importanza di eseguire backtest sull'algoritmo e di ottimizzarlo per migliorare le prestazioni.
Sono stati discussi i metodi quantitativi e il loro ruolo nel migliorare le capacità di trading, con particolare attenzione all'utilizzo del beta e alla correlazione con il mercato per prendere decisioni informate. Ashutosh ha anche offerto ai partecipanti l'opportunità di una chiamata di consulenza gratuita per supportare ulteriormente il loro viaggio nel trading.
Inoltre, il webinar ha esplorato i diversi tipi di dati che possono essere utilizzati all'interno di un algoritmo e ha affrontato il processo di valutazione dei costi per il corso EPAT. Ai partecipanti è stato inoltre fornito un elenco di consulenti del corso per guida e supporto.
Il webinar di Ashutosh ha fornito una guida completa alla creazione di algoritmi di trading da zero. I partecipanti sono stati incoraggiati a presentare eventuali domande senza risposta che potrebbero aver avuto durante la presentazione, garantendo una comprensione approfondita dell'argomento.
Apprendimento automatico e analisi del sentiment [webinar sul progetto Algo Trading]
Apprendimento automatico e analisi del sentiment [webinar sul progetto Algo Trading]
Signore e signori,
Spero che tutti voi possiate sentirmi chiaramente.
Benvenuti nel canale YouTube di Quantum City. Per quelli di voi che frequentano regolarmente i nostri webinar, forse ricorderete uno dei nostri recenti webinar di Algo Trading Project, incentrato sull'apprendimento automatico nell'analisi del sentiment e nell'allocazione del portafoglio. Abbiamo avuto il piacere di invitare due stimati alumni EPAT, Carlos Peral e Vivian Thomas, a presentare il loro project work. Sfortunatamente, la post-presentazione è stata interrotta da un guasto hardware e al momento non siamo riusciti a trattarla in modo molto dettagliato. Tuttavia, siamo stati fortunati che Carlos abbia impiegato alcune ore in più per registrare la sua presentazione separatamente e condividerla con noi.
Quindi, senza ulteriori indugi, procediamo e guardiamo la presentazione di Carlos. Grazie.
"Ciao a tutti. Per la presentazione di oggi, mostrerò il mio progetto finale per il programma EPAT (Executive Program in Algorithmic Trading), che è stato completato lo scorso marzo. Innanzitutto, lasciate che mi presenti. Mi chiamo Carlos Martin e Ho una laurea in ingegneria informatica, lavoro da oltre 10 anni per diversi clienti, principalmente in Spagna e Belgio, la mia principale competenza è nello sviluppo di software e negli ultimi cinque anni ho lavorato per istituzioni europee.
La motivazione alla base di questo progetto deriva dal mio interesse per l'apprendimento automatico, in particolare per l'analisi dei sentimenti. Credo che queste tecniche abbiano visto progressi impressionanti negli ultimi anni, con modelli di apprendimento automatico applicati in vari domini come l'analisi del testo, il riconoscimento vocale, la traduzione linguistica e l'analisi dei sentimenti, che è l'obiettivo di questo progetto. L'obiettivo principale è trovare una correlazione tra il sentiment delle notizie e la sensibilità al prezzo e sfruttare i punteggi del sentiment per generare segnali di trading.
A differenza degli approcci tradizionali che si basano sull'analisi tecnica o quantitativa, questo progetto utilizza i dati qualitativi come una nuova fonte di informazioni. L'obiettivo è tradurre questi dati qualitativi in segnali di trading. Il progetto è diviso in due parti principali: analisi del testo e implementazione della strategia di trading.
La parte di analisi del testo prevede il download di notizie, l'esecuzione della pre-elaborazione e l'implementazione di un modello di apprendimento automatico per generare punteggi di sentiment. Per questo progetto, ho scelto un modello di memoria a lungo termine (LSTM) per generare punteggi di sentiment. La parte commerciale prevede l'implementazione della strategia di trading, l'analisi dei prezzi delle azioni e la valutazione delle prestazioni della strategia.
Entriamo nel dettaglio della struttura del progetto. La parte di analisi del testo consiste nel gestore delle notizie, che gestisce il recupero iniziale e la pre-elaborazione dei dati delle notizie. Ho usato una classe per connettermi a un servizio web esterno e recuperare le notizie in formato JSON. Questi dati di notizie vengono quindi archiviati in un file CSV. La parte di analisi del sentiment include la pre-elaborazione del testo e il gestore NLP (Natural Language Processing), che genera punteggi di polarità utilizzando una libreria chiamata Analytic Evaluator. Questa libreria assegna punteggi binari alle notizie, etichettandole come negative (-1) o positive (1). Questo passaggio è fondamentale per l'addestramento del modello.
Il modello prende le notizie pre-elaborate e viene addestrato utilizzando una funzione sigmoide per la classificazione binaria. I punteggi del sentiment di output sono classificati come positivi o negativi. La strategia di trading viene quindi implementata e i punteggi del sentiment generati vengono tradotti in segnali di trading. Un valore di -1 rappresenta un segnale di vendita, mentre un valore di 1 rappresenta un segnale di acquisto.
Il progetto è stato testato utilizzando quattro azioni: Apple, Amazon, Twitter e Facebook. La strategia del punteggio del sentimento è stata confrontata con una strategia di acquisto e conservazione. La performance è stata valutata utilizzando i rendimenti, l'indice di Sharpe e i rendimenti della strategia. I risultati variavano tra i titoli, con alcuni titoli che mostravano prestazioni migliori utilizzando la strategia del punteggio del sentiment rispetto alla strategia di acquisto e conservazione. Tuttavia, ci sono stati casi in cui la strategia del punteggio di sentiment non ha funzionato bene, specialmente durante determinati periodi.
In conclusione, questo progetto evidenzia una correlazione tra trend negativi, cattive notizie e potenziali opportunità di trading. Incorporando l'analisi del sentiment nella strategia di trading, diventa possibile sfruttare i dati qualitativi e catturare il sentiment del mercato in modo sistematico. Questo approccio può fornire un ulteriore livello di informazioni che integra l'analisi tecnica e quantitativa tradizionale.
Tuttavia, è importante notare che l'analisi dei sentimenti non è un metodo infallibile e la sua efficacia può variare a seconda di vari fattori. Le condizioni di mercato, la qualità e l'affidabilità delle fonti di notizie e l'accuratezza del modello di analisi del sentiment giocano tutti un ruolo nel determinare il successo della strategia.
Inoltre, è fondamentale valutare e perfezionare continuamente il modello di analisi del sentiment per adattarsi alle mutevoli dinamiche di mercato e all'evoluzione dei modelli di notizie. Per garantirne l'efficacia nel tempo è necessario monitorare regolarmente i risultati della strategia e apportare i necessari adeguamenti.
Nel complesso, questo progetto dimostra il potenziale dell'analisi del sentiment nel trading algoritmico. Apre nuove strade per incorporare dati qualitativi nelle strategie di trading e fornisce un quadro per ulteriori ricerche e sviluppi in questo settore.
Vorrei estendere la mia gratitudine al programma EPAT e al team di Quantum City per avermi fornito la piattaforma e le risorse per intraprendere questo progetto. È stata un'esperienza arricchente e credo che l'analisi del sentiment possa offrire spunti preziosi nel campo del trading algoritmico.
Grazie per aver guardato e spero che tu abbia trovato questa presentazione istruttiva. Se hai domande o desideri discutere ulteriormente, non esitare a contattarmi. Vi auguro una buona giornata!