Quantitative trading - страница 21
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Алгоритмический трейдинг и машинное обучение
Алгоритмический трейдинг и машинное обучение
Хорошо, спасибо, Костас, что пригласил меня. Я также хотел бы выразить свою благодарность Эрику за его проницательный доклад, который обеспечивает ценный контекст для обсуждения, которое я буду представлять. Сегодня я сосредоточусь на опыте работы на другой стороне этих бирж и работе с высокочастотными трейдерами (HFT) и другими контрагентами. Я хочу уточнить, что мой доклад не будет явно касаться теории игр, поскольку Костас заверил меня, что это приемлемо. Однако я углублюсь в практические аспекты, опираясь на свой опыт работы с группой количественного трейдинга на Уолл-стрит в течение последних 12 лет.
Прежде всего, я хотел бы выразить особую благодарность моему торговому партнеру By Vaca, который является соавтором всей работы, которую я буду обсуждать. Наши исследования и идеи возникли из частного коммерческого контекста в нашей торговой группе. Аспекты, которые я буду выделять, — это непатентованные элементы, которые мы находим интересными с научной точки зрения с течением времени.
Уолл-стрит, несомненно, интригующее место как в технологическом, так и в социальном плане. Он стал свидетелем значительных изменений из-за автоматизации и обилия данных. Эти преобразования породили множество торговых проблем, которые требуют подхода, основанного на обучении, особенно машинного обучения. С огромными объемами данных, доступных во временном и пространственном масштабе за пределами человеческого понимания, алгоритмы стали незаменимыми в торговле. Эти алгоритмы должны быть адаптивными и обучаться на исторических данных, в том числе на последних данных, чтобы принимать разумные торговые решения.
В своей презентации я обозначу три конкретных проблемных области, возникающих в алгоритмической торговле на современных электронных рынках. Эти виньетки или тематические исследования проливают свет на алгоритмические проблемы и предлагают советы по их решению с использованием новых методов.
Первые две проблемы связаны с оптимизированным выполнением. При совершении сделки, будь то покупка или продажа определенного количества акций, существует компромисс между срочностью и ценой. Можно решить совершить сделку быстро, влияя на цены, но, возможно, извлекая выгоду из мимолетных информационных преимуществ. С другой стороны, можно использовать более неторопливый подход, позволяющий рынку приблизиться к желаемой цене в течение более длительного времени. Я углублюсь в эти компромиссы и представлю конкретные примеры, демонстрирующие проблемы, с которыми сталкиваются электронные рынки.
Третья проблема относится к алгоритмическим версиям классической оптимизации портфеля, таким как оптимизация средней дисперсии. Это включает в себя владение диверсифицированным портфелем, который максимизирует доходность с учетом риска или волатильности. Хотя эта проблема носит алгоритмический характер, она связана с традиционными подходами к оптимизации портфеля.
Стоит отметить, что непрерывный аукцион двойных лимитных ордеров, описанный Эриком ранее, служит фоном для этих проблем. Образ внезапного краха и книга Майкла Льюиса о высокочастотном трейдинге подчеркивают интересные и динамичные времена, которые мы сейчас переживаем на Уолл-стрит. Хотя я не собираюсь выносить моральное суждение о какой-либо торговой деятельности, включая высокочастотную торговлю, я стремлюсь разъяснить алгоритмические проблемы, с которыми сталкиваются современные электронные рынки, с точки зрения группы количественной торговли, работающей в рамках традиционной статистической структуры торговли акциями.
Наша торговая группа специализируется на торговле акциями, как длинными, так и короткими, охватывая широкий спектр ликвидных инструментов на внутреннем и международном рынках. Для хеджирования наших позиций мы используем исключительно фьючерсы, избегая сложных деривативов. Несмотря на торговлю на относительно простых рынках и инструментах, растущая автоматизация и доступность данных на Уолл-стрит привели к возникновению множества торговых проблем, которые требуют подхода к обучению, часто с использованием машинного обучения.
Между прочим, я имею в виду, что одним из примеров этого является то, что часто наблюдается, что, когда один аналитик обновляет свой взгляд на акции, другие аналитики, как правило, быстро обновляют свои взгляды на те же акции. Итак, нужно определить, действительно ли это свежая новость или просто результат выхода на рынок каких-то других основных новостей. В таких случаях может быть нецелесообразно торговать на основе этой информации.
Теперь, что касается вашего вопроса о том, почему мы не тратим время на вопросы в конце, а вместо этого хотим купить оставшийся том, на него есть два ответа. Во-первых, если мы являемся брокерской конторой, такой как Bank of America, с алгоритмическим торговым столом, мы совершаем сделки на основе директивы клиента. Они дают нам инструкции о том, сколько акций нужно купить в течение определенного периода времени. Мы не просим подтверждения в процессе. Во-вторых, мы оптимизировали наши стратегии, чтобы определить правильный объем покупки на основе доступной информации. Этот объем обычно является максимальным, которым мы можем торговать, не оказывая существенного влияния на цену акции. Несмотря на то, что предложенный вами подход можно реализовать, мы предпочитаем свести к минимуму количество задействованных параметров, чтобы упростить принятие решений в сложном мире трейдинга.
Что касается процесса тестирования, мы проводим живое тестирование в течение шести месяцев после исследования. Это позволяет оценить работу модели в реальных рыночных условиях. Однако сама модель использует исторические данные на этапе тестирования.
Когда дело доходит до объяснения нашей политики людям, мы в первую очередь полагаемся на эмпирический подход, а не на глаз. В этой конкретной задаче ясно, что представляет собой разумное поведение. Проблема возникает при работе со стратегиями, которые хорошо работают, без четкого понимания того, почему они работают. В таких случаях мы иногда подходим к проблеме с антропологической точки зрения, пытаясь понять причины постоянной прибыльности определенных сделок.
Мы признаем, что сложность того, что мы изучаем, создает проблемы с точки зрения интерпретации. Хотя мы можем определить постоянную прогностическую силу в определенных переменных состояния, понять основные причины на детальном уровне чрезвычайно сложно. Микроструктурная природа финансовых рынков, особенно в высокочастотной торговле, связана с объемами и скоростью передачи данных, которые превосходят обычное человеческое понимание. Поэтому мы уделяем особое внимание тщательному обучению и методологиям тестирования, чтобы обеспечить стабильную производительность.
В наших экспериментах мы исследовали различные особенности книги ордеров и их влияние на производительность. Например, включение спреда спроса и предложения в пространство состояний оказалось полезным для оптимизации исполнения сделок. Однако не все функции дают одинаковые преимущества, а некоторые переменные могут даже оказывать негативное влияние на производительность из-за переобучения. Выбрав наиболее информативные функции, мы добились дополнительных 13-процентных улучшений в дополнение к 35-процентным улучшениям, достигнутым с помощью теоретических подходов к управлению.
Мы оцениваем решение экспериментально, хотя сейчас у меня нет времени вникать в подробности. Однако я могу дать упрощенное объяснение ликвидности, используя мультяшную модель. Различные темные пулы, которые являются альтернативными торговыми площадками, демонстрируют разные свойства ликвидности в разное время и для разных акций.
Когда появляется новая биржа, будь то книга лимитных ордеров или темный пул, она часто пытается утвердиться на рынке, предлагая льготы, скидки или комиссии для определенного класса акций. Они рекламируют себя как предпочтительный темный пул для торговли определенными типами акций. В результате трейдеры, заинтересованные в этих акциях, привлекаются к этому конкретному темному пулу, создавая ликвидность. Напротив, другие темные пулы могут иметь другие профили ликвидности и могут не привлекать столько торговой активности.
Чтобы визуализировать эту концепцию, представьте, что каждый темный пул имеет уникальный профиль ликвидности для данной акции, представленный стационарным распределением вероятностей. Ось x представляет количество акций, а ось y представляет вероятность нахождения доступных акций для исполнения на каждом дискретном временном шаге. Когда мы отправляем наш торговый ордер в темный пул, из этого распределения выбирается число (числа), указывающее объем контрагентов, желающих торговать на этом конкретном временном шаге. Исполненный объем определяется минимумом оттянутого объема (s) и запрошенного объема (vns), при необходимости обеспечивая частичное исполнение.
Теперь вы можете задаться вопросом, как кривая ликвидности может не снижаться, когда происходит частичное исполнение. Кривая ликвидности просто представляет вероятность нахождения доступного объема в определенном диапазоне. Он показывает, что меньшие объемы с большей вероятностью будут доступны для выполнения, а большие объемы — с меньшей вероятностью. Частичное исполнение просто означает, что исполненный объем меньше запрошенного объема, но это не влияет на общую форму кривой ликвидности.
Распространение темных пулов — интересное явление. Это поднимает вопросы о рыночном равновесии и конкуренции между этими площадками. Остается неясным, консолидируется ли рынок в конечном итоге, что приведет к доминированию нескольких темных пулов. Аналогичная динамика наблюдалась и на непрерывных двойных аукционах, поскольку дерегулирование финансовых рынков позволило нескольким биржам работать одновременно. Регуляторный ландшафт и способность стартапов предлагать новые механизмы усложняют структуру рынка.
Учитывая связь между этим исследованием и статьей Эрика, мы можем исследовать взаимодействие между различными рыночными структурами, алгоритмами и их влияние на стабильность и фрагментацию рынка. Моделируя сценарии с участием нескольких игроков, использующих схожие алгоритмы, мы можем исследовать результаты вычислений и изучать, как структура рынка и разнообразие алгоритмов влияют на цены и другие проблемы регулирования. Такое сочетание исследовательских усилий может дать ценную информацию о сложной взаимосвязи между структурой рынка, алгоритмической торговлей и стабильностью рынка.
Кроме того, мы можем углубиться в более сложные вопросы, такие как взаимодействие между различными алгоритмами и рыночными структурами и то, как они формируют рыночную динамику. Изучая различные рыночные сценарии, мы можем проанализировать пригодность различных рыночных структур и алгоритмов для достижения стабильности и решения проблем фрагментации.
Эволюция финансовых рынков привела к автоматизации некоторых аспектов, часто заменяя полезные человеческие элементы. Однако были введены новые электронные механизмы для воспроизведения и расширения функциональности. Понимание этой динамики и соответствующая адаптация наших стратегий позволяет нам ориентироваться в сложностях современных финансовых рынков.
Мой доклад прольет свет на алгоритмические проблемы, присущие торговле на современных электронных финансовых рынках. Три тематических исследования, которые я представлю, подчеркивают сложности и компромиссы, с которыми приходится сталкиваться при оптимизации исполнения и алгоритмической оптимизации портфеля. Хотя нехватка времени может помешать мне полностью осветить все темы, я надеюсь предоставить ценную информацию по этим областям.
Хотя моделирование и вычислительный анализ предлагают возможности для понимания потенциальных результатов алгоритмической торговли, важно найти баланс между абстрактным моделированием и актуальностью в реальном мире. Задача состоит в том, чтобы определить, какие детали имеют решающее значение, а какие можно безопасно игнорировать, не жертвуя практической значимостью, особенно в сложной и постоянно меняющейся среде финансовых рынков.
Понимание поведения на финансовых рынках: роль нескольких категорий данных
Понимание поведения на финансовых рынках: роль нескольких категорий данных
Ведущий начинает вебинар с представления темы понимания поведения финансового рынка и роли нескольких категорий данных. Участники дискуссии, включая профессора Готэма Митру, доктора Эрнеста Чана и доктора Матео Камполони, представлены как эксперты с большим опытом работы в трейдинге и академической карьере. Вебинар направлен на изучение того, как данные из различных категорий играют решающую роль в понимании и прогнозировании поведения финансового рынка, тема, которая в последнее время приобретает все большее значение. Упоминается, что сессия является частью сертификата по сентиментальному анализу и альтернативным данным для финансов, предлагаемого Opticks Systems и QuantInsti.
Первый докладчик подчеркивает важность данных для понимания поведения финансового рынка. Если раньше были доступны только ограниченные данные, такие как рыночные цены, заказы на покупку и продажу и глубина портфеля, то теперь существует широкий спектр категорий данных для рассмотрения. К ним относятся новостные данные, данные о настроениях в СМИ и альтернативные данные. Несмотря на гипотезу эффективного рынка, предполагающую, что рынки в конечном счете включают всю информацию, на рынке по-прежнему существуют краткосрочные факторы неэффективности. Таким образом, данные играют решающую роль в обнаружении новой альфы и решении двух основных рыночных проблем: планирование портфеля и контроль рисков. Спикер также подчеркивает растущую важность искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения при обработке данных.
Следующий докладчик представляет концепцию причинно-следственного инвестирования, которая включает в себя изучение причинно-следственных связей между различными предикторами и целевыми переменными, а не только анализ статистических корреляций. Используя альтернативные данные, такие как активность опционов, инвесторы могут получить представление об основных причинах движения цен и повысить точность своих торговых стратегий. Приводится пример стратегии возврата к среднему, подчеркивая важность понимания того, почему она иногда терпит неудачу. Благодаря использованию альтернативных данных для выявления причин движения цен инвесторы могут принимать более обоснованные решения о том, когда применять свои стратегии.
Значение данных для операторов рынка, особенно альтернативных данных, обсуждается следующим докладчиком. Альтернативные данные относятся к любым данным, которые еще не являются отраслевым стандартом и образуют постоянно расширяющуюся экосистему с постоянно появляющимися новыми игроками и поставщиками данных. Эти данные могут быть получены из различных каналов, таких как транзакции по кредитным картам, спутниковые изображения, данные мобильных устройств, данные о погоде и многое другое. Спикер также упоминает об использовании инструментов обработки естественного языка для анализа текстовых документов и генерации индикаторов настроений, которые могут быть полезны инвесторам для дополнения их инвестиционных стратегий.
Следующий спикер описывает процесс использования альтернативных данных в инвестиционных стратегиях. Он включает в себя выявление новых источников информации, включение и преобразование неструктурированных данных в наборы структурированных данных. После разработки инвестиционной стратегии валидация становится решающим шагом, требующим понимания надежности данных и статистической значимости результатов. Спикер подчеркивает важность не только полагаться на альтернативные данные, но и учитывать рыночные данные при создании моделей.
Докладчики подробно расскажут о важности альтернативных данных для выявления рыночных тенденций и проблемах, связанных с тестированием таких данных на истории. В то время как технические трейдеры ранее полагались на простые показатели, такие как 120-дневная скользящая средняя, теперь есть необходимость использовать более широкий диапазон категорий данных, чтобы понять причины возврата. Однако, поскольку альтернативные данные являются относительно новыми, есть опасения по поводу того, как их протестировать и насколько они непротиворечивы с течением времени. Понимание влияния инвестиционных стратегий требует оценки устойчивости системы к случайным колебаниям.
Спикеры обсуждают использование трейдерами альтернативных платформ данных, таких как Bloomberg Icon и Reuters Quantum, для разработки надежных инвестиционных стратегий. Хотя у этих платформ есть свои собственные модели для количественной оценки различных форм данных, таких как настроения и новости, докладчики рекомендуют трейдерам создавать свои собственные модели. Подчеркивается важность использования API для получения альтернативных входных данных и упоминается ценность организованных веб-сайтов, таких как Credit Suisse, для анализа объявлений компаний. Наконец, докладчики отмечают, что узкие, специализированные подходы могут быть очень эффективными при анализе поведения рынка.
Спикеры переходят к обсуждению различных инструментов и веб-сайтов, которые можно использовать для понимания поведения различных классов активов на финансовом рынке и того, как отслеживать рынок на основе стиля инвестирования и временного горизонта. Признавая, что универсального решения не существует, они предполагают, что качественная информация с таких веб-сайтов, как Bloomberg, может быть полезной в этом отношении. Они также подчеркивают важность понимания настроений и альтернативных источников данных, таких как микроблоги и чаты. Однако они отмечают, что не всегда гарантируется, что становление экспертом в этих областях приведет к лучшей карьере на финансовом рынке.
Затем спикер объясняет разницу между разработкой продвинутых торговых стратегий для крупных фондов и простых стратегий для независимых трейдеров. Упоминается, что сложные методики могут больше подходить для соискателей в крупных фондах, а независимым трейдерам рекомендуется начинать с нишевой стратегии, которая может не представлять интереса для учреждений. Этот подход помогает им избежать высоких затрат, связанных со сложными потоками данных. Спикер также подчеркивает растущий интерес к новым источникам данных для торговли, что делает эту область актуальной для изучения и развития. Они также упоминают, что лично используют альтернативные данные в некоторой степени при управлении своими фондами и помогают клиентам внедрять модули машинного обучения и обработки естественного языка или проверять свои собственные стратегии с использованием наборов данных.
Во время сеанса вопросов и ответов поднимается вопрос о продаже Твиттером синих галочек и о том, будут ли проверенные учетные записи иметь больший вес при обработке естественного языка (NLP). Сначала участники дискуссии с трудом понимают вопрос, но позже признают, что не имеют достаточной квалификации, чтобы ответить на него. Затем обсуждение переходит к традиционным источникам финансовых данных, подходящим для начинающих и студентов, с упоминанием Bloomberg и Definitive в качестве возможных вариантов. Делается предположение, что поставщики данных могут предлагать бесплатные наборы данных с определенным уровнем взаимодействия.
Далее спикер обсуждает использование альтернативных источников данных для анализа финансового рынка, особо упоминая компанию DGLT, которая собирает данные из глобальных и локальных источников новостей. Признавая усилия, необходимые для фильтрации соответствующей информации, отмечается, что собранные данные могут обеспечить историческую перспективу поведения рынка, начиная с 1800-х годов. На вопрос, следует ли использовать альтернативные данные в качестве единственного источника или для проверки наряду с традиционными данными, спикер отвечает, что общего правила нет, и это зависит от конкретной используемой стратегии. Однако они подчеркивают, что рыночные данные остаются основным фактором, и нельзя полагаться исключительно на альтернативные данные.
Спикер завершает вебинар обсуждением использования альтернативных данных на финансовых рынках и способов применения машинного обучения для анализа таких данных. Они подчеркивают необходимость ввода нескольких типов данных, включая ценовые и фундаментальные данные, в алгоритмы прогнозирования машинного обучения. Однако они также подчеркивают, что альтернативные данные сами по себе не могут служить единственной движущей силой и должны сочетаться с исходными данными о рыночных ценах. Зрителям предлагается обращаться с любыми дополнительными вопросами, которые у них могут возникнуть.
Введение в количественное факторное инвестирование
Введение в количественное факторное инвестирование
В этом видео представлена концепция количественного факторного инвестирования и его классификация по различным факторам, включая стоимость, импульс, качество и размер. Спикер объясняет, что факторное инвестирование включает в себя выбор ценных бумаг на основе конкретных факторов, которые должны приносить доход и делать это в течение длительных периодов времени. В видео рассматриваются различные количественные методы, которые можно использовать для количественного факторного инвестирования, включая статистический анализ, факторное моделирование, машинное обучение, модели оптимизации, анализ временных рядов, модели риска и монтагорное моделирование. Спикер также обсуждает преимущества использования количественного факторного инвестирования и процесс выбора и объединения факторов, а также отвечает на вопросы, связанные с темой, в том числе об источниках данных и пригодности для средне/высокочастотной торговли.
На вебинаре Варун Кумар, количественный аналитик QuantInsti, представляет всестороннее введение в количественное факторное инвестирование. Он начинает с объяснения концепции факторов, которые являются широкими и постоянными источниками риска и прибыли, направляющими инвесторов к измеримой прибыли. Некоторые общие факторы включают стоимость, импульс, качество, размер и волатильность. Кумар фокусируется на факторе качества в качестве примера, что предполагает инвестирование в компании с качественными характеристиками. Финансовые коэффициенты, такие как рентабельность собственного капитала и рентабельность темпов роста, используются для количественной оценки качества компании. Акции с высокими коэффициентами и высокой маржой считаются высококачественными, а акции с более низкими коэффициентами и маржой считаются низкокачественными. Исторические данные показывают, что портфели, состоящие из высококачественных акций, приносили избыточную прибыль в течение длительных периодов времени.
Затем Кумар углубляется в классификацию факторов количественного факторного инвестирования. Факторы подразделяются на семь типов, включая макрофакторы, факторы, основанные на стиле, отраслевые факторы, факторы, основанные на ESG, факторы, основанные на настроениях, факторы, основанные на ликвидности, и технические факторы. Он дает представление о том, как функционирует каждый из этих факторов и как их можно использовать для построения портфелей факторов. Чтобы проиллюстрировать это, он представляет примеры стратегий, построенных с использованием макроэкономических и стилевых факторов. Эти стратегии включают использование таких переменных, как рост ВВП, уровень инфляции, процентная ставка и рентабельность капитала, для выбора акций и создания портфеля. Кумар также подчеркивает важность учета таких факторов, как более высокая рентабельность собственного капитала и низкое соотношение долга к собственному капиталу при выборе акций для портфеля.
На вебинаре также рассматриваются различные факторы, которые могут быть включены в стратегии инвестирования с количественными факторами, включая факторы стиля, отраслевую матрицу, критерии ESG, настроения, ликвидность и технические индикаторы. Кумар объясняет, как эти факторы можно использовать для разработки логической основы построения портфелей, и приводит реальные примеры стратегий, которые можно реализовать с использованием этих факторов. Он кратко касается критериев ESG, которые обозначают экологические, социальные и управленческие критерии, а также их роль в рейтинге компаний на основе их влияния на общество и окружающую среду.
Также обсуждается использование математических моделей и статистического анализа в количественном факторном инвестировании. Кумар подчеркивает, что эти методы помогают устранить эмоциональные предубеждения при принятии инвестиционных решений и позволяют исследовать менее интуитивные факторы. Он описывает семь наиболее часто используемых количественных методов в этой области, включая статистический анализ, факторное моделирование, машинное обучение, модели оптимизации, анализ временных рядов, модели риска и моделирование методом Монте-Карло. В видео показано, как можно использовать статистический анализ для выявления закономерностей и корреляций между ценными бумагами и факторами.
На вебинаре рассматриваются преимущества количественного факторного инвестирования в построении и управлении инвестиционными портфелями. Одним из ключевых преимуществ является возможность моделирования экстремальных рыночных условий, что помогает инвесторам лучше понять ограничения своих портфелей. Спикер подчеркивает различия в подходах между традиционным и количественным инвестированием в факторы, используя пример портфеля акций с большой капитализацией с низким соотношением цены к прибыли. В то время как традиционное инвестирование включает в себя выявление факторов, определение множества акций с большой капитализацией и расчет факторов для каждой акции перед их сортировкой на основе коэффициентов P/E, количественное инвестирование в факторы использует сбор данных, предварительную обработку и выбор функций. Модель построена для прогнозирования цен на акции на основе выбранных признаков.
Объясняется процесс количественного факторного инвестирования, подчеркивая важность построения точных моделей для прогнозирования цен на акции на основе конкретных характеристик. Спикер подчеркивает, что этот подход основан на данных и более объективен по сравнению с традиционным факторным инвестированием, что позволяет проводить более точный и надежный анализ. Чтобы выбрать лучшие факторы для инвестирования, они должны быть устойчивыми, работать на разных рынках и в разных секторах, быть устойчивыми к различным рыночным условиям, не слишком чувствительными к изменениям рыночной этики и обладать достаточной ликвидностью и емкостью.
Вебинар также охватывает сочетание факторов в количественном факторном инвестировании. Обсуждаются пять часто используемых методов, в том числе оценка с равным весом и факторами, при которой каждый фактор оценивается на основе его исторической эффективности, а для получения общей оценки берется средневзвешенное значение. Подчеркивается важность объединения факторов, поскольку это снижает риск портфеля, увеличивает диверсификацию и сводит к минимуму волатильность результатов. Спикер выделяет пять ключевых характеристик лучшего фактора, в том числе наличие эмпирических данных, экономическую или финансовую основу, предложение долгосрочных инвестиционных возможностей, возможность инвестирования, интуитивность и широкое признание.
Спикер продолжает обсуждение нескольких методов комбинирования факторов в количественном факторном инвестировании. Одним из таких методов является анализ основных компонентов (PCA), который объединяет несколько факторов в меньший набор некоррелированных компонентов. Этот подход уменьшает количество факторов и решает проблему коррелированных факторов, также известную как мультиколлинеарность. Другим методом является факторный тильт, который включает в себя корректировку весов или распределений в портфеле, чтобы подчеркнуть конкретный фактор. Этот метод обеспечивает гибкость и позволяет инвесторам ориентироваться на конкретные факторы. Кроме того, машинное обучение можно использовать для выбора или объединения факторов на основе их исторической эффективности, эффективно фиксируя нелинейные отношения. Докладчик подчеркивает важность осторожности при использовании алгоритмов глубокого обучения, поскольку они требуют значительных объемов данных и могут быть подвержены переобучению. Рекомендуется сочетать их с традиционными статистическими методами для получения оптимальных результатов.
Кроме того, спикер отвечает на вопросы аудитории, связанные с количественным факторным инвестированием. Вопросы охватывают различные темы, такие как использование ценового действия и долгосрочных графиков в качестве факторов для инвестирования, где спикер предполагает, что его можно использовать в качестве технического фактора путем его соответствующего определения и изучения его исторической эффективности. Объясняется различие между торгуемыми и неторгуемыми факторами на примере недвижимости как неторгуемого фактора из-за сложности определения ликвидности. Основное внимание при количественном инвестировании в факторы уделяется в первую очередь торгуемым факторам, поскольку их данные легко доступны и позволяют проводить тестирование на истории. Спикер также дает представление о том, как определить, является ли компания более ориентированной на ценность или рост, предлагая такие методы, как использование отношения цены к прибыли для определения стоимостных акций.
Обсуждение продолжается изучением различных алгоритмов, используемых в количественном факторном инвестировании. Упоминаются такие алгоритмы, как рекуррентные нейронные сети (RNN) и долговременная кратковременная память (LSTM), причем их актуальность зависит от типа анализируемых данных. Методы глубокого обучения могут использоваться для объединения факторов и определения оптимального веса для каждого фактора, что приводит к повышению эффективности портфеля. Докладчик предлагает советы по бэктестированию факторных стратегий и подчеркивает важность проверки их статистической значимости на нескольких наборах данных и рынках. Также упоминается использование полос Боллинджера в качестве технического индикатора для определения боковых рынков.
Наконец, вебинар завершается заключительной сессией вопросов и ответов, где спикер отвечает на дополнительные вопросы аудитории. Вопросы включают в себя роль алгоритмов глубокого обучения в выборе отраслей промышленности с выделением различных вариантов, таких как деревья решений, нейронные сети и случайные леса. Подчеркивается, что выбор алгоритма зависит от конкретной задачи и имеющегося набора данных. Докладчик вновь подчеркивает важность осторожного использования алгоритмов глубокого обучения из-за их требований к данным и возможности переобучения. Аудитория благодарит за участие, и им предлагается оставить отзыв о сессии.
Распределение портфельных активов с помощью машинного обучения и оптимизации для дивидендных акций | Алготорговый проект
Распределение портфельных активов с помощью машинного обучения и оптимизации для дивидендных акций | Алготорговый проект
Первую презентацию на мероприятии представляет Раймондо Моуринью, независимый инженер по ИИ и большим данным, известный своей работой с малыми и средними компаниями в Италии, предоставляя решения ИИ для различных корпоративных функций. Моуриньо верит в объединение методов машинного обучения, статистики и вероятности для создания передовых торговых систем. В своей презентации он делится своей практической и масштабируемой основой для разработки моделей машинного обучения при распределении активов портфеля.
Моуриньо начинает с представления ключевых компонентов, необходимых для разработки такой системы. Он подчеркивает важность принятия портфельного мышления, использования моделей машинного обучения для преобразования идей в действенные стратегии и использования возможностей многопроцессорных, многоядерных и графических процессоров. Эти ингредиенты составляют основу его структуры. Хотя он кратко упоминает о необходимости инфраструктуры при запуске, он фокусируется на элементарных блоках структуры для торговли с низкой и средней частотой, признавая, что заключительная часть структуры выходит за рамки презентации.
Затем спикер углубляется в компетенции, необходимые для создания надежной основы для распределения активов портфеля с использованием машинного обучения и оптимизации дивидендных акций в Python. Он подчеркивает необходимость глубокого понимания методов портфолио, объектно-ориентированного программирования, методов многопроцессорной обработки и асинхронного программирования. Кроме того, ценным считается опыт работы с инструментами оптимизации гиперпараметров, языком SQL и технологией Docker. Моуриньо переходит к объяснению первого шага схемы, который включает в себя оптимизацию базы данных для временных рядов, предварительную обработку данных, обработку отсутствующих данных и выбросов, нормализацию данных и выполнение выбора активов в обозначенной вселенной активов.
Презентация переходит к обсуждению фазы альфа-генерации, которая соответствует терминологии машинного обучения для генерации торговых сигналов. Моуриньо подчеркивает, что на этом этапе трейдеры воплощают свои идеи, используя различные индикаторы, анализ настроений и эконометрические модели. Следующий шаг включает в себя выбор признаков, при котором избыточные признаки, такие как постоянные и квазипостоянные признаки, нестационарные признаки и линейно коррелированные признаки, удаляются с использованием рангового метода. Кроме того, он упоминает использование дробного дифференцирования, метода, который поддерживает желаемую стационарность, сохраняя при этом важную информацию внутри признаков. Эти улучшения являются неотъемлемой частью концепции Моуринью для распределения активов портфеля с использованием машинного обучения и оптимизации дивидендных акций.
Перебалансировка, которая включает в себя выбор активов и распределение веса, подробно объясняется в конвейере обучения. Моуринью использует поперечный импульс, основанный на относительной силе между активами, для выбора активов. Для распределения веса он сочетает традиционные методы, такие как алгоритм критической линии, портфель обратной волатильности и портфель с равным весом, с моделями машинного обучения, такими как иерархический паритет риска и иерархический равный вклад риска. Спикер демонстрирует результаты моделирования и оценивает производительность с использованием исторических данных. Он также упоминает о своем намерении еще больше расширить портфолио, включив в него такие методы, как стратегия «Пьяная обезьяна» и комбинаторная очищенная перекрестная проверка. Более того, Моуриньо подчеркивает важность эффективного управления капиталом при применении этих методов в сценариях реальной торговли.
Для оценки изменчивости параметров Моуринью рекомендует использовать такие методы, как моделирование методом Монте-Карло и бутстрэппинг. Он представляет результаты своего анализа, уделяя особое внимание конечному богатству и процентилям максимальной просадки. Спикер подчеркивает важность того, чтобы оставаться ориентированным на данные и не слишком привязываться к конкретным торговым идеям. Он также советует снижать идиосинкразический риск, используя различные методы и избегая переобучения, выбирая более простые системы с сопоставимой производительностью. Наконец, он подчеркивает необходимость постоянного мониторинга и настройки торговых систем в реальном времени из-за нестационарного характера данных временных рядов.
Во время сессии вопросов и ответов Моуринью отвечает на несколько вопросов аудитории. Один участник спрашивает о наиболее важном этапе процесса, на что Моуриньо выделяет предварительную обработку данных как важную и трудоемкую. Другой запрос связан с нормализацией данных, и Моуринью предлагает обычную практику вычитания среднего и деления на стандартное отклонение в большинстве случаев. Что касается удаления линейной корреляции с помощью анализа основных компонентов (PCA), он признает его возможность, но предупреждает о потенциальной потере смысла в функциях и предлагает рассмотреть такие модели, как коэффициент Шарпа, для эффективной интерпретации результатов.
Докладчик переходит к обсуждению использования PCA для выбора признаков и его потенциального влияния на интерпретируемость признаков. Начинающим количественным и алгоритмическим трейдерам рекомендуется рассмотреть EPAT (Executive Programme in Algorithmic Trading) в качестве ценной отправной точки. Они подчеркивают, что программа предлагает комплексные цели обучения, соответствующие требованиям отрасли. Участникам вебинара предлагается расширенный ранний доступ к программе, и они могут записаться на консультационный звонок по курсу, чтобы понять, как это может помочь им в достижении их карьерных целей, будь то создание алгоритмической торговой площадки или внедрение передовых технологий и инструментов в их торговлю. стратегии.
Курт Селестог, менеджер проектов Hong Kong Exchange and Clearing Limited, выходит на сцену, чтобы поделиться своим проектом по управлению портфелем, который является продолжением лекции Джея Палмера по количественному управлению портфелем. Проект Celestog направлен на оптимизацию дивидендной доходности за счет управления портфелем. Его цель состоит в том, чтобы генерировать регулярный поток доходов от дивидендов, обеспечивая при этом стабильность и рост дивидендных выплат, сохраняя при этом стоимость портфеля. Он стремится превзойти эталонный индекс или ETF как по дивидендной доходности, так и по доходности с помощью оптимальных методов управления портфелем. Celestog столкнулась с проблемой получения данных о дивидендах и разработала функции парсинга для их загрузки. Он разделил набор данных на две части, каждая из которых охватывает десять лет и охватывает экономические спады и подъемы.
Спикер обсуждает проблемы, возникающие в процессе очистки данных для оптимизации портфеля дивидендных акций. Данные, полученные с веб-сайта, не были точными и требовали модификации и нормализации для выражения дивидендов в долларах, особенно с учетом того, что досрочные дивиденды изначально представлялись в процентах. Данные о ценах были получены от Yahoo Finance, и были рассчитаны такие показатели, как годовой дивидендный доход, рост дивидендов и средний рост. Составной коэффициент был получен для всех выбранных акций для создания двух портфелей: портфеля с одинаковым весом и портфеля с оптимизированным весом. Спикер стремился проанализировать, сможет ли одна оптимизация с последующим десятилетним периодом владения превзойти эталонный показатель и ETF.
Затем спикер делится результатами проекта по оптимизации портфеля с использованием методов машинного обучения. Представленные графики изображают зеленые пузыри в верхнем левом квадранте, представляющие пять акций с самым высоким комбинированным показателем. Как портфели с равным весом, так и портфели с оптимальным весом продемонстрировали более высокую среднюю доходность и дивидендную доходность, чем контрольный показатель. Однако в течение следующих десяти лет акции банковских и технологических компаний стали более популярными, что привело к снижению эффективности оптимизированного портфеля по сравнению с эталоном. Чтобы повысить эффективность, спикер экспериментировал с регулярной перебалансировкой портфелей и выбором пяти лучших акций на основе выбранной метрики. Ребалансированные портфели превзошли бенчмарк и продемонстрировали более высокую дивидендную доходность.
Спикер подчеркивает, как оптимизация портфеля и регулярная ребалансировка могут привести к более высокой дивидендной доходности и превзойти контрольные индексы, особенно с дивидендными акциями, такими как инвестиционные фонды недвижимости (REIT). Перебалансируя портфели каждые шесть месяцев и изучая различные периоды ретроспективного анализа, спикер успешно превзошел индекс с точки зрения средней дивидендной доходности, роста дивидендов, доходности и более низких просадок. Однако они признают проблемы с получением и очисткой данных и отмечают, что функция ребалансировки может быть сложной, предлагая использовать объектно-ориентированное программирование для решения этой сложности. В целом спикер подчеркивает, что оптимизация портфеля и регулярная ребалансировка являются ценными инструментами для инвесторов.
Спикер отмечает, что частая перебалансировка портфеля имеет решающее значение для достижения превосходства. Однако из-за того, что данные о дивидендах по дивидендным акциям публикуются нечасто, перебалансировку проводить чаще, чем один или два раза в год, затруднительно. Спикер также подчеркивает необходимость дальнейшей работы над проектом, включая изучение различных критериев оптимизации, включение большего количества акций в портфель для повышения диверсификации и проведение обширного тестирования на исторических данных. Они предлагают расширить круг прочтений и обсудить влияние транзакционных издержек на эффективность портфеля.
Во время сессии вопросов и ответов Селестог отвечает на вопросы аудитории. Один участник спрашивает об эффективности равновзвешенного портфеля по сравнению с оптимизированным портфелем. Селестог объясняет, что портфель с равным весом в целом работал хорошо, но оптимизированный портфель приносил более высокую доходность, демонстрируя эффективность методов оптимизации портфеля. Другой участник спрашивает о влиянии транзакционных издержек на эффективность портфеля. Celestog признает, что транзакционные издержки могут иметь значительное влияние, и предлагает включить их в процесс оптимизации, чтобы получить более точное представление о реальной производительности. Он также упоминает о важности учета проскальзываний в сценариях реальной торговли и советует участникам тщательно протестировать свои стратегии с использованием исторических данных, прежде чем применять их в реальной торговле.
В целом, презентации на вебинаре пролили свет на практические аспекты распределения активов портфеля с использованием методов машинного обучения и оптимизации для дивидендных акций. Спикеры подчеркнули важность предварительной обработки данных, выбора функций, ребалансировки и регулярного мониторинга для достижения успешных результатов. Они также подчеркнули необходимость постоянного обучения, адаптивности и изучения различных стратегий для управления динамичным характером финансовых рынков. Аудитория получила ценную информацию о проблемах, методах и потенциальных преимуществах использования машинного обучения в управлении портфелем.
Альфа-торговля: разработка системы генерации микро-альфа | Конференция по алго-трейдингу
Альфа-торговля: разработка системы генерации микро-альфа | Конференция по алго-трейдингу
На этом вебинаре ведущие представляют доктора Томаса Старка, уважаемого эксперта в области искусственного интеллекта и квантовых вычислений из Сиднея, Австралия. Доктор Старк имеет докторскую степень по физике и в настоящее время является генеральным директором Triple A Trading, известной австралийской фирмы по торговле сельскохозяйственными культурами. Имея опыт работы в частных торговых фирмах Rolls-Royce и соучредитель компании по разработке микрочипов, д-р Старк привносит в обсуждение свои обширные знания и опыт.
Ведущие начинают с разъяснения концепции альфы, которая относится к независимой доходности в торговле, на которую не влияют движения рынка. Они выделяют термин «микроальфа», который фокусируется на небольших торговых стратегиях, которые постепенно способствуют успеху в торговле, а не приносят экстраординарную прибыль. В то время как обе концепции разделяют идею независимой доходности, микроальфа особо подчеркивает важность небольших стратегий для достижения успеха в торговле.
Доктор Старк исследует эволюцию добычи золота по аналогии с торговлей Альфа. Он объясняет, как методы добычи золота эволюционировали от традиционной промывки самородков до крупномасштабных операций по добыче полезных ископаемых, которые извлекают небольшое количество золота из горных пород. Точно так же развивалась и торговля на Alpha: многие традиционные стратегии стали чрезмерно использоваться и стали менее эффективными из-за возможностей арбитража. Доктор Старк представляет концепцию микроальфа-разработки, которая включает в себя выявление систематических аномалий на рынке, которые можно использовать для достижения успеха в торговле. Хотя машинное обучение играет в этом процессе ограниченную роль, для выявления несоответствий, которые можно использовать, требуется ручная работа. Доктор Старк считает, что автоматизация и ретроспективное тестирование могут ускорить и улучшить этот процесс.
Спикер подчеркивает использование неэффективности рынка для разработки систем генерации микро-альфа. Эти неэффективности охватывают различные торговые стратегии, такие как парные стратегии, тренды, возврат к среднему, взаимная корреляция, графические модели и даже методы машинного обучения. Цель состоит в том, чтобы использовать эту неэффективность или стратегии для получения систематических и надежных результатов. Однако очень важно оптимизировать эти стратегии без переобучения и объединить их в комплексную торговую стратегию, чтобы создать сложную, но эффективную систему. Доктор Старк подчеркивает важность понимания этих различных аспектов для создания высокопроизводительной системы.
Доктор Старк обсуждает концепцию использования торговых аномалий и значение сочетания нескольких торговых стратегий. В то время как некоторые трейдеры могут использовать нетрадиционные методы, такие как астрология, доктор Старк подчеркивает необходимость творческого подхода при построении успешных торговых систем. Однако объединение стратегий требует тщательного внимания к деталям, включая точные временные метки и эффективное программирование. Трейдеры также должны учитывать корреляции и поведение отдельных стратегий, чтобы убедиться, что они дополняют друг друга, и определить оптимальный вес этих систем.
Спикер подчеркивает важность метрик при тестировании торговой стратегии на исторических данных. Они объясняют, что изучение слезного листа с различными показателями имеет решающее значение для понимания уникальных характеристик каждой отдельной стратегии. Не существует единственной наиболее важной или идеальной метрики, поскольку разные метрики применимы к разным вариантам использования. Например, коэффициент Шарпа может не подходить для стратегии, которая торгует нечасто, но имеет высокую уверенность в каждой сделке. В таких случаях более подходящими могут быть такие показатели, как коэффициент прибыли или коэффициент Сортино. Кроме того, спикер подчеркивает важность оценки альфа и бета при оценке системы, гарантируя, что бета системы будет относительно низкой.
Обсуждаются различные показатели для измерения успеха торговой стратегии, в том числе совокупный годовой доход от роста и просадки. Доктор Старк подчеркивает важность понимания всех этих показателей и развития интуиции на основе опыта. Хотя интуиция играет роль, она должна быть подкреплена неопровержимыми фактами и математическим анализом. Спикер также отмечает, что выбор альфы зависит от класса активов и профиля их доходности, при этом акции имеют тенденцию демонстрировать тенденции и движение вверх благодаря добавленной стоимости компаний. Тем не менее, не существует какой-либо конкретной альфы, которая универсально применима ко всем сценариям, и важно понять уникальный отпечаток каждой стратегии посредством всестороннего анализа.
Спикер рассказывает о том, как разные классы активов влияют на разработку торговых стратегий. Они отмечают, что акции представляют собой ненулевую сумму, в то время как иностранная валюта имеет тенденцию быть более симметричной. Проведение этих различий и выбор подходящих стратегий на основе класса активов имеет решающее значение. Ликвидность торгуемых активов также накладывает ограничения, влияющие на подход, особенно для опционов, фьючерсов или мелких акций. Уровень знаний, необходимый для разработки торговой системы, зависит от типа системы и от того, является ли она полностью систематической или автоматизированной. Доктор Старк предполагает, что знание языков программирования, таких как Python, Java и C++, необходимо для полностью автоматизированных систем.
Доктор Старк обсуждает опыт и время, необходимые для разработки торговой системы, подчеркивая важность понимания статистики и основ программирования. Хотя это может показаться сложным, не нужно быть экспертом в области финансов или программирования, чтобы учиться и развиваться в этой области. Разработка торговой системы может занять от нескольких часов до нескольких месяцев, в зависимости от опыта, и в конечном итоге сводится к нескольким строкам кода. Этот процесс сравнивают с решением математических задач, подчеркивая аналитический и проблемный характер построения торговых систем.
Спикер подчеркивает важность изучения и практики для разработки успешной торговой системы. Хотя вдохновение и рекомендации из внешних источников могут быть ценными, также важно читать авторитетные работы по математике и программированию и учиться на них. Спикер рекомендует «Активное управление портфелем» Гринольда и Кана в качестве предварительного условия для тех, кто заинтересован в курсе, поскольку он охватывает альфа-идеи и концепции управления портфелем. Тем не менее, курс выходит за рамки теории и математики, предоставляя практические тематические исследования и примеры, которые учат студентов, как переводить свои знания в компьютерный код. Доктор Старк утверждает, что даже сложные стратегии часто могут быть выражены всего в одной или двух строках кода Python, а понимание программирования может привести к более эффективному тестированию на исторических данных и исследованиям.
Спикер советует слушателям не только читать книги по количественному анализу и системам программирования для трейдинга, но и углубляться в торговое мышление, изучая такие книги, как «Мастера трейдинга» и «Следование за трендом». Они подчеркивают, что трейдинг — это не просто строгая наука, а скорее творческий процесс, требующий особого мышления и эмоционального интеллекта, чему можно научиться на опыте успешных трейдеров. Спикер продвигает свой курс по торговле альфа-версиями и предлагает специальные скидки для участников вебинара. Видео завершается приглашением аудитории задать вопросы в рамках опроса и оставить отзыв для будущих вебинаров.
Во время сессии вопросов и ответов спикеры отвечают на различные вопросы аудитории. Они обсуждают разницу между трейдингом Alpha и курсами глубокого обучения с подкреплением, подчеркивая, что курс глубокого обучения с подкреплением фокусируется на компьютерном обучении, а курс микро-альфа сосредоточен на практическом процессе майнинга. Также рассматривается отсутствие обобщенного кода для подключения к рынку в курсе микро-альфа, что связано с разнообразием брокеров и протоколов, используемых во всем мире. Тем не менее, курс микро-альфа охватывает транзакционные издержки и комбинацию альфа-курсов для оптимизации портфеля.
Спикер подчеркивает важность учета транзакционных издержек в торговых стратегиях. Они отмечают, что, хотя влияние транзакционных издержек может варьироваться в зависимости от отдельных случаев, понимание того, как их учитывать, имеет решающее значение для обеспечения жизнеспособности системы. Однако всесторонний анализ транзакционных издержек потребует отдельного курса, посвященного анализу или моделированию транзакционных издержек. Спикер также советует не переходить с таких языков, как C++, на Python исключительно из-за популярности Python, особенно если существующая система уже приносит прибыль. Решение о переходе должно основываться на желании изучить новые подходы к моделированию или изучить новые языки программирования. Спикер упоминает обзор торгового неблагоприятного курса, который дает исчерпывающие ответы на различные вопросы, возникающие в ходе сессии.
В заключительном слове ведущий выражает благодарность доктору Старку за его ценные идеи и опыт. Аудитории предлагается оставить отзыв с помощью опроса, задать вопросы и поделиться своими мыслями для будущих вебинаров. В заключение ведущий поблагодарил зрителей за участие и доктора Старка за то, что он посвятил свое время и знания вебинару.
Введение в торговлю Price Action
Введение в торговлю Price Action
Вебинар знакомит с концепцией торговли ценовым действием, когда трейдеры изучают фундаментальное поведение цены актива с течением времени, чтобы принимать торговые решения, не полагаясь на технические индикаторы. Докладчик объясняет спрос и предложение в торговле, которые определяют поведение цены, а также инструменты, используемые в торговле ценовым действием, такие как уровни поддержки и сопротивления, графические модели и точки разворота. Объясняются различные типы графических паттернов, такие как модели разворота и продолжения, а также их значение и способы торговли ими. Вебинар также охватывает использование рядов Фибоначчи и их соотношений в торговле ценовым действием, чтобы понять поведение цены и принять участие в тренде. Курс охватывает различные торговые стратегии и предоставляет коды и условия, необходимые для анализа сделок и проверенных стратегий.
На этом вебинаре Варун Кумар Портула, количественный аналитик QuantInsti, проводит информативную сессию о торговле ценовым действием. Он начинает с введения концепции торговли по прайс-экшн, которая включает в себя анализ фундаментального поведения цены актива с течением времени для принятия торговых решений. В отличие от технических индикаторов, таких как RSI или MSCD, торговля ценовым действием фокусируется на изучении сил спроса и предложения на рынке. Простота и успех торговых стратегий ценового действия сделали их популярными среди трейдеров.
Портула подчеркивает, что торговля ценовым действием в основном используется для краткосрочной и среднесрочной торговли, а не для долгосрочного инвестирования. Он использует пример поведения цены акции, чтобы продемонстрировать, как трейдеры могут анализировать спрос и предложение, чтобы предсказывать будущие движения цены. Дисбаланс между спросом и предложением создает различное поведение цены, которое можно проанализировать, изучив количество ордеров на продажу и ордеров на покупку на определенных ценовых уровнях. Кроме того, трейдеры используют такие инструменты, как уровни поддержки и сопротивления, графические модели и точки разворота в торговле ценовым действием.
Спикер объясняет концепцию спроса и предложения в торговле, где предложение представляет собой продажу на рынке, а спрос представляет собой покупку. Когда предложение превышает спрос, это приводит к снижению цен, а когда спрос превышает предложение, цены растут. Этот дисбаланс спроса и предложения создает зоны, такие как зоны предложения и зоны спроса, где цены имеют тенденцию колебаться. Портула также углубляется в значение уровней поддержки и сопротивления, которые указывают зоны, где продавцы или покупатели контролируют рынок. Трейдеры могут использовать эти концепции для разработки торговых стратегий и принятия обоснованных решений о входе или выходе из позиций на основе анализа спроса и предложения.
Затем на вебинаре исследуются два типа графических паттернов в торговле по прайс-экшн: паттерны разворота и паттерны продолжения. Паттерны разворота сигнализируют об изменении тренда либо с восходящего на нисходящий, либо наоборот. Модели медвежьего разворота указывают на зоны предложения и предполагают медвежье настроение рынка, в то время как модели бычьего разворота представляют зоны спроса и подразумевают потенциальный разворот в сторону восходящего тренда. Докладчик приводит примеры часто используемых паттернов как для медвежьих, так и для бычьих разворотов, таких как голова и плечи, двойные вершины, перевернутые голова и плечи и двойное дно.
Паттерны продолжения рассматриваются как паттерны, возникающие в рамках существующей тенденции и указывающие на возможное продолжение этой тенденции. В восходящем тренде консолидация создает паттерны, такие как паттерны флагов, висячие паттерны и восходящие треугольники. При нисходящем тренде можно наблюдать такие модели, как медвежий флаг и нисходящие треугольники, указывающие на вероятное продолжение нисходящего тренда. В видео подчеркивается важность изучения поведения цены и выявления этих закономерностей для точного прогнозирования движения цены в будущем.
Инструктор также подчеркивает значение линии шеи в фигуре «Голова и плечи», поскольку она указывает на слабость восходящего тренда. Торговля по этому паттерну включает в себя ожидание, пока цена не опустится ниже линии шеи, а затем открытие короткой позиции со стоп-лоссом выше правого плеча и целевой прибылью на длине головы. Однако ручная торговля по этому паттерну может быть сложной задачей, поэтому в курсе используется программирование на Python для эффективного сканирования паттерна даже с большими объемами исторических данных.
Далее в видео обсуждается использование Jupyter Notebook для сканирования паттернов головы и плеч в торговле. Предоставленный код позволяет трейдерам обнаруживать паттерн и сканировать его, а также помогает им определять точки входа и выхода для паттернов головы и плеч. Курс охватывает тестирование этой стратегии на исторических данных для эффективного определения параметров риска. Кроме того, в этом разделе рассматриваются точки разворота, которые являются опережающими индикаторами, используемыми для расчета потенциальных уровней поддержки и сопротивления. Объясняются различные типы опорных точек, такие как традиционные опорные точки, опорные точки Камарильи и опорные точки Фибоначчи, каждая из которых имеет свою собственную формулу для расчета уровней поддержки и сопротивления. Точки разворота служат полезным инструментом для свинг-трейдеров и внутридневных трейдеров, помогая им планировать выходы, стоп-лоссы и тейк-профиты.
Также обсуждается концепция рядов Фибоначчи и их соотношений в торговле ценовым действием. Трейдеры используют коэффициенты Фибоначчи, такие как 23,6 %, 38,2 %, 50 %, 61,8 % и 100 %, чтобы понимать поведение цены и участвовать в трендах. Во время восходящего тренда трейдеры используют уровни восстановления 38,2%, 50% и 61,8%, чтобы открывать сделки во время откатов, избегая покупок по более высоким ценам и сводя к минимуму убытки. Видео включает примеры, иллюстрирующие, как эти коэффициенты рассчитываются и используются для эффективного открытия длинных позиций.
Спикер подчеркивает, что курс охватывает различные торговые стратегии, в том числе использование коррекции Фибоначчи и аналитики торговых уровней для анализа сделок и изучения таких факторов, как процент выигрышей, проигрышей и фактор прибыли. Подробные пояснения и примеры кода предоставляются для проверенных на истории стратегий. Кроме того, рассматривается вопрос о пригодности уровней Камарильи или технологий для внутридневной торговли.
В заключение вебинар завершается благодарностью аудитории и ведущему за их участие и внимание на протяжении всей сессии. Варун Кумар Портула успешно представляет тему торговли ценовыми действиями, раскрывает ее основы, объясняет лежащую в ее основе философию и дает представление об инструментах, графических паттернах, опорных точках и уровнях, используемых в этом торговом подходе.
Как потерять деньги, торгуя опционами | Конференция по алго-трейдингу
Как потерять деньги, торгуя опционами | Конференция по алго-трейдингу
Во время конференции по алго-трейдингу д-р Юан Синклер выступил с исчерпывающим докладом о распространенных ошибках, совершаемых трейдерами опционами, и поделился ценными знаниями об успешных стратегиях торговли опционами. Он подчеркнул, что трейдерам необходимо иметь преимущество на рынке, чтобы постоянно получать прибыль. Синклер подчеркнул важность покупки активов по более низким ценам и продажи их по более высоким, но отметил, что многие трейдеры опционов борются с этой концепцией и часто переплачивают за опционы.
Синклер откровенно признал, что он тоже совершал ошибки в своей торговой карьере, но призвал коллег-трейдеров активно работать над исправлением этих ошибок. Хотя некоторые из его советов были адресованы трейдерам, имеющим опыт работы с опционами, он подчеркнул, что многие из обсуждаемых им ошибок актуальны для трейдеров любого уровня подготовки.
Докладчик сделал значительный акцент на важности наличия преимущества в торговле опционами, независимо от структуры сделки. Он предостерег от разработки структур опционов, которые создают иллюзию безрисковости, поскольку это часто делает трейдеров слепыми к основным рискам. Синклер утверждал, что преимущество является наиболее важным аспектом трейдинга, и его нельзя достичь просто за счет дисциплины, контроля над риском, упорного труда или интеллекта. Трейдеры должны предлагать рынку ценные услуги и активно предоставлять то, что удовлетворяет потребности.
Синклер углубился в сложность торговли опционами, особенно в необходимость точного прогнозирования и учета волатильности. Он подчеркнул, что трейдеры не могут полагаться только на предсказание направления рынка; они также должны учитывать цену опциона и возможные изменения волатильности. Даже если рыночный прогноз трейдера верен, он все равно может потерять деньги, если заплатит неправильную цену за опцион или не сможет должным образом учесть изменения волатильности. Таким образом, трейдеры опционов должны в первую очередь торговать волатильностью и постоянно моделировать и анализировать волатильность на протяжении всей своей сделки.
Спикер обратился к неправильному представлению о покупке опционов пут и колл. Хотя покупка опциона пут может выиграть от повышенной волатильности, когда рынок падает, цена опциона обычно уже скорректирована, чтобы отразить это. С другой стороны, колл-опционы, как правило, переоцениваются во время торгов. Синклер также обсудил понятие событий Черного лебедя, которые являются крайне непредсказуемыми явлениями. Хотя может показаться логичным защищаться от черных лебедей, покупая опционы без денег, эта стратегия часто оказывается дорогостоящей ошибкой. Синклер привел пример фондов с низкой волатильностью, которые потеряли значительные суммы денег, и предостерег от того, чтобы полагаться исключительно на социальные сети для торговли информацией, поскольку это часто дает искаженное представление о победителях.
Спикер также коснулся вопроса о том, что фонды длинной волатильности часто теряют деньги из-за неправильных систематических ставок. Хотя эти фонды могут привлечь внимание во время рыночных потрясений, в долгосрочной перспективе они часто терпят убытки. Синклер также подчеркнул, что опционы обычно переоценены, предполагая, что продажа опционов может помочь компенсировать асимметричные риски. Тем не менее, крайне важно оценить, является ли волатильность неверно оцененной в конкретном торговом контексте, чтобы определить, есть ли жизнеспособное преимущество в продаже опционов.
Синклер обсудил несколько распространенных ошибок, совершаемых трейдерами опционами, таких как вера в то, что торговля тета (снижение стоимости опциона с течением времени) дает преимущество, и ошибочное представление о том, что продажа опционов без денег всегда выгодна. Он предупредил, что, хотя трейдеры в большинстве случаев могут получать премии, продавая эти опционы, потенциальные риски перевешивают вознаграждения. Он рекомендовал провести тщательный анализ сделок, чтобы понять как успешные, так и неудачные результаты, подчеркнув ценность активного изучения результатов, а не полагаться исключительно на автоматизированные сценарии. Кроме того, он предложил продавать стрэдлы, а не стрэнглы, чтобы получить лучшую обратную связь и улучшить торговые решения.
Спикер подчеркнул важность постоянной переоценки своей позиции и учета всей доступной информации для определения желаемой позиции. Хотя торговые издержки следует принимать во внимание, Синклер посоветовал трейдерам больше сосредоточиться на снижении затрат, а не на стремлении к совершенству в каждой сделке. Минимизация затрат может улучшить коэффициент Шарпа, который математически не имеет дисперсии. Хотя очень важно избегать пересечения спреда между спросом и предложением, спикер подчеркнул необходимость не ограничиваться продажей только по предложению или покупкой только по предложению. Вместо этого следует взять на себя роль продавца по предложению и покупки по предложению, разработав стратегию, охватывающую все сопутствующие расходы. Спикер выступал за проведение большего количества сделок с более низким ожидаемым значением, признавая, что множество небольших благоприятных результатов могут быть более выгодными, чем полагаться на один крупный выигрыш.
Концепция неблагоприятного отбора была еще одной темой, затронутой спикером. Он предупредил, что даже если сделка кажется многообещающей, кто-то с большими знаниями и пониманием может прийти и воспользоваться предложением трейдера, что приведет к неблагоприятным результатам. Реалистичные ожидания, избегание чрезмерной торговли или крупных позиций и сосредоточение внимания на небольших устойчивых преимуществах были отмечены как разумные подходы к снижению риска потери денег с течением времени. Спикер подчеркнул ценность накопления нескольких небольших преимуществ, которые можно объединить в диверсифицированный портфель интересов, а не полагаться на один большой выигрыш, который может быстро исчезнуть.
Д-р Синклер поделился своим выводом о том, что начинать в качестве алго-трейдера или трейдера опционов — не идеальный подход к достижению стабильной прибыльности. Он подчеркнул важность выявления проблемы или ниши, связанной с торговлей опционами, а не начинать с самих инструментов. Если цель состоит в том, чтобы торговать на основе направления рынка, одной торговли опционами недостаточно, поскольку она также требует постоянной точности в прогнозировании волатильности. Он предостерег от представления о том, что покупка опционов может гарантировать стабильную прибыль, подчеркнув, что точное предсказание волатильности является ключом к успеху в любой стратегии торговли опционами. В заключение он отговорил трейдеров от зацикливания на инструментах и вместо этого призвал их сосредоточиться на понимании и прогнозировании волатильности при определении успешной торговой ниши.
Спикер рассказал о подразумеваемой кривой опционов и ее связи с волатильностью. Он объяснил, что перекос подразумеваемой кривой в первую очередь обусловлен корреляцией между волатильностью и движением базового актива, а не самой волатильностью. Следовательно, оратор предположил, что перекосом можно в значительной степени пренебречь при рассмотрении цены опциона. Кроме того, спикер отметил, что маркет-мейкеры часто хорошо работают в периоды рыночной турбулентности, такие как кризис 2020 года, поскольку это позволяет им заключать больше сделок за тот же период времени. Кроме того, ставка по коротким займам, которая функционирует как отрицательная процентная ставка, учитывается при оценке опционов маркет-мейкерами, поскольку считается аналогом дивидендов.
Спикер также обсудил варианты, которые демонстрируют характеристики, схожие с отрицательной процентной ставкой, и привел пример сделки, которая ранее была прибыльной, но больше не актуальна. Он рекомендовал искать неопределенные ситуации с рассчитанными по времени событиями для продажи опционов. Кроме того, спикер подчеркнул, что классическая премия за дисперсию по индексам и акциям, как правило, завышена. Отвечая на вопрос о возможности отдельных трейдеров находить преимущества, спикер заявил, что надбавки за риск всегда присутствуют и доступны для торговли, проводя параллель с покупкой акций. Спикер выразил скептицизм в отношении волатильности торговли вокруг прибыльных событий, заявив, что, хотя раньше это была прибыльная стратегия, она больше не поддерживает тот же уровень прибыльности.
Синклер обратился к развивающемуся ландшафту торговли опционами в последние годы и признал, что рынок не так благоприятен для этой стратегии, как раньше. Он ответил на вопрос об использовании алгоритмических инструментов для оптимизации портфеля, заявив, что такие инструменты могут не понадобиться тем, кто торгует только раз в неделю. Что касается поиска преимущества, он посоветовал начать с четкого наблюдения и строить идеи на основе этого наблюдения. Например, продажа опционов при завышенной волатильности или покупка акций при наличии тенденции к восходящему движению. Наконец, спикер затронул вопрос построения портфеля со стратегиями с отрицательной асимметрией коротких объемов и положительной асимметрией длинных объемов. Он предложил начать с нисходящей ментальной модели как наиболее эффективного подхода.
В заключение спикер сообщил, что он ушел на пенсию несколько лет назад, но продолжает активно проводить свое время в дневной торговле опционами. Он выразил намерение продолжать торговать опционами и время от времени писать статьи на эту тему, рассматривая это как работу и как хобби. Когда конференция по алго-трейдингу подошла к концу, спикер выразил благодарность доктору Синклеру за то, что он поделился ценными уроками и опытом в торговле опционами. Он выразил надежду на будущие сессии по торговле опционами и выразил благодарность организаторам конференции за бесценную возможность обменяться знаниями и идеями.
Аудитория аплодировала, признавая богатство информации и опыта, которые они получили от презентации доктора Синклера. Участники покинули конференцию с вновь обретенным пониманием сложностей и нюансов торговли опционами, а также с более глубоким пониманием важности преимущества на рынке. Вдохновленные выводами доктора Синклера, они были полны решимости усовершенствовать свои торговые стратегии, избегать распространенных ошибок и постоянно стремиться к совершенствованию.
За пределами конференц-зала оживленно гудели разговоры, участники оживленно обсуждали ключевые выводы презентации. Трейдеры поделились своими размышлениями, пообещав применить извлеченные уроки и соответствующим образом адаптировать свои подходы. Некоторые рассматривали возможность изучения новых ниш в торговле опционами, в то время как другие обязались углубить свое понимание волатильности и ее влияния на торговые решения.
В дни и недели после конференции трейдеры охотно применяли советы и рекомендации доктора Синклера в своих торговых начинаниях. Они тщательно оценивали свои позиции, рассматривая имеющуюся информацию и принимая взвешенные решения, а не привязываясь к прежним позициям. Трейдеры сосредоточились на снижении затрат, понимая, что минимизация расходов может значительно повысить их торговую эффективность. Они приняли слова доктора Синклера близко к сердцу, активно анализируя свои сделки и ища возможности усовершенствовать свои стратегии и улучшить результаты.
Идеи доктора Синклера нашли отклик далеко за пределами участников конференции. Трейдеры по всему миру, как новички, так и опытные, с нетерпением искали записи и расшифровки его презентаций. Его ценные уроки распространялись через онлайн-форумы, торговые сообщества и платформы социальных сетей, вызывая дискуссии и дебаты о тонкостях торговли опционами. Когда трейдеры усвоили его мудрость, они по-новому взглянули на свои торговые подходы, вооружившись более глубоким пониманием волатильности, управления рисками и стремлением к преимуществу.
Вклад доктора Синклера в мир торговли опционами продолжал оказывать влияние еще долгое время после конференции. Его труды и исследовательские работы стали незаменимыми источниками информации как для начинающих трейдеров, так и для опытных профессионалов. Благодаря своему стремлению делиться знаниями и опытом, он вдохновил новое поколение трейдеров опционов на подход к рынку с дисциплиной, критическим мышлением и непоколебимой приверженностью оттачиванию своих навыков.
Шло время, и наследие доктора Синклера росло, укрепляя его позиции видной фигуры в сообществе трейдеров опционами. Трейдеры оглядывались на его мудрые слова, осознавая огромное влияние, которое он оказал на их торговые пути. Уроки, полученные доктором Синклером, послужили руководящими принципами, уводя трейдеров от распространенных ошибок и направляя их на путь стабильной прибыльности.
В анналах истории торговли опционами имя доктора Юана Синклера стало свидетельством опыта, мудрости и неустанного стремления к совершенству. Его вклад в эту область и его непоколебимая приверженность делу помощи другим в достижении успеха стали непреходящим наследием, которое продолжит формировать будущее торговли опционами для будущих поколений.
Что такое корректирующий ИИ и как он может улучшить ваши инвестиционные решения
Что такое корректирующий ИИ и как он может улучшить ваши инвестиционные решения
Доктор Эрнест Чен представляет концепцию корректирующего ИИ, который корректирует и улучшает процесс принятия решений человеком или количественными данными и может быть применен к управлению активами и торговле. Корректирующий ИИ преодолевает такие проблемы, как переобучение, рефлексивность и изменения режима, и использует большие данные для оптимизации распределения за счет максимального распределения по компонентам портфеля. Этот метод, называемый оптимизацией условного портфеля (CPO), использует расширенное использование формулы Келли и показал значительное улучшение коэффициента Шарпа. Корректирующий ИИ также может переключаться на оборонительную позицию во время медвежьих рынков и оптимизировать другие показатели. Спикер подчеркивает важность управления рисками и предотвращения убыточных сделок и советует не использовать ИИ для генерации торговых сигналов. Доктор Чан предлагает обратиться к хедж-фондам с презентацией для сбора средств для новых финтех-стартапов и советует начинающим количественным трейдерам читать, проходить курсы, тестировать на истории и торговать вживую, чтобы получить представление о рынке.
Доктор Эрнест Чен, известный эксперт в области количественного трейдинга, представил увлекательную презентацию о концепции корректирующего ИИ и его применении для улучшения процесса принятия решений людьми и количественными данными. Он подчеркнул, что ИИ более эффективен для исправления решений, а не для принятия их с нуля, что делает его ценным инструментом в управлении активами и торговле. Доктор Чан предостерег от использования ИИ непосредственно для торговых или инвестиционных решений, вместо этого выступая за его использование для исправления решений, принимаемых другими системами или алгоритмами.
Во время своего выступления д-р Чан подробно рассказал о финансовой зиме ИИ, периоде с 2000 по 2018 год, характеризующемся ограниченным прогрессом в приложениях ИИ и машинного обучения (МО) в трейдинге. Он обсудил причины неудач многих хедж-фондов, основанных на машинном обучении, такие как переоснащение, рефлексивность и смена режима. Однако он представил революционную технику, называемую корректирующим ИИ, которая преодолела эти проблемы. Изучая частные торговые стратегии или доходность портфеля, корректирующий ИИ предсказал их будущую доходность, что сделало его бесценным и практичным инструментом для трейдеров и управляющих активами. Примечательно, что устойчивость корректирующего ИИ к арбитражу сделала его более надежным, чем традиционные подходы ИИ в торговой сфере.
Спикер подчеркнул важность больших данных в прогнозировании торговых стратегий с использованием ИИ. Для получения точных прогнозов были проанализированы различные предикторы, в том числе масляные фильтры, волатильность рынка облигаций, макроэкономические показатели и настроения в отношении активно торгуемых акций. Однако оратор признал, что людям трудно собирать такие огромные объемы данных, поскольку для этого требуются тысячи входных данных. Чтобы решить эту проблему, компания спикера создала сотни предикторов специально для индивидуальных трейдеров. Кроме того, он представил концепцию использования вероятности прибыли для определения размера ставок и распределения капитала, что является отходом от традиционного управления рисками, основанного исключительно на доходах. Система искусственного интеллекта неявно определяла режим торговли на основе отслеживаемых функций, что позволяло проводить адаптивную оценку рисков инвестиционных стратегий.
Спикер углубился в понятие режимов, различая явные и скрытые режимы. В то время как явные режимы, такие как бычий и медвежий рынки, было легко идентифицировать задним числом, но трудно предсказать точно, скрытые режимы, такие как поведение трейдеров Robinhood, покупающих опционы колл, было сложно идентифицировать, но предсказуемо с помощью контрольных признаков. Расширенная размерность входных данных машинного обучения значительно улучшила предсказание скрытых режимов.
Д-р Чен представил передовую технику, называемую условной оптимизацией портфеля, которая превосходит традиционные методы оптимизации портфеля, такие как паритет риска, минимальная дисперсия и средняя дисперсия Марковица. Благодаря максимальному распределению компонентов портфеля за счет внедрения больших данных корректирующий ИИ добился впечатляющих результатов. Этот метод использовал большие данные для определения контекста, учета изменений режима и анализа влияния таких факторов, как инфляция, процентные ставки и цены на товары.
Спикер подчеркнул, что ИИ способен собирать информацию, которую не могут использовать традиционные методы оптимизации портфеля. Принимая во внимание большие данные и внешние факторы, а не только прошлые доходы, метод условной оптимизации портфеля (CPO) продемонстрировал значительное улучшение коэффициента Шарпа для различных портфелей. Он даже продемонстрировал трехкратное улучшение в случае портфеля S&P 500. CPO также позволяла занимать оборонительную позицию во время медвежьих рынков и могла оптимизировать другие показатели, включая рейтинги ESG. Этот метод был тщательно изучен авторитетными исследователями машинного обучения и в настоящее время тестируется крупными финансовыми компаниями по всему миру. Спикер отметил совместные усилия их исследовательской группы, науки о данных, количественного анализа и инженерных групп в достижении этого успеха.
Доктор Чан посоветовал не использовать ИИ исключительно для генерации торговых сигналов, вместо этого рекомендуя его применение в качестве «корректирующего ИИ» для расчета вероятности получения прибыли в текущей торговой стратегии. Он подчеркнул решающую роль управления рисками и важность предотвращения убыточных сделок. Отвечая на вопрос об использовании машинного обучения для понимания макроэкономической среды, он утверждал, что конкретный тип используемого машинного обучения не имеет решающего значения, а основной фактор заключается в его способности улучшать инвестиционные решения.
В ходе обсуждения спикер подчеркнул важность накопления большого количества входных данных для больших данных, чтобы эффективно прогнозировать доходность различных вложений портфельного капитала. Прогнозируя доходность на уровне портфеля с использованием больших данных и состава портфеля, Корректирующий ИИ смог определить лучший портфель для каждого режима. В ответ на вопрос об анализе настроений как части входных данных ML спикер подтвердил, что любой поток данных может быть добавлен для предоставления дополнительных функций, которые затем могут быть объединены во входные функции. Кроме того, выбор алгоритма машинного обучения считался менее важным по сравнению с качеством и релевантностью самих входных данных. Кроме того, спикер утверждал, что Корректирующий ИИ способен предсказывать события «черного лебедя», а их индикаторы успешно используются для прогнозирования рыночных крахов.
Были обсуждены преимущества использования ИИ для предсказания хвостовых событий при принятии инвестиционных решений, и были даны рекомендации для поставщиков данных, основанные на частоте торговых стратегий. Спикер также затронул вопросы, связанные с данными, методами машинного обучения для финансовых данных и потенциальным использованием обучения с подкреплением для торговли. Подчеркнув, что управление рисками и оптимизация портфеля являются наиболее ценными вариантами использования ИИ и машинного обучения в трейдинге, спикер признал, что не является экспертом в области обучения с подкреплением и не имеет личного опыта в его эффективности.
Спикер объяснил концепцию AutoML, которая включает в себя автоматизацию оптимизации параметров в ИИ для повышения эффективности. Кроме того, спикер обсудил, как скрытые режимы в финансах нельзя явно идентифицировать, но можно предсказать неявно, используя ИИ для помощи в прогнозировании доходности. Что касается добавления признаков в модель, спикер посоветовал собрать как можно больше данных из разных источников. Наконец, оратор описал свой подход как находящийся в контексте контролируемого обучения, где целевой переменной обычно является будущая доходность или будущий коэффициент Шарпа стратегии.
Доктор Эрнест Чан дал ценный совет человеку, который тестировал модели алгоритмической торговли в течение последних шести месяцев, но не был уверен в сборе средств и привлечении венчурных капиталистов для своего нового финтех-стартапа. Он предложил обратиться к различным хедж-фондам с презентационными материалами, включающими послужной список, демонстрирующий успех. Однако он предупредил, что венчурные капиталисты обычно проявляют ограниченный интерес к моделям алгоритмической торговли. Кроме того, д-р Чан посоветовал начинающим количественным трейдерам погрузиться в обширную литературу, пройти курсы в области количественных вычислений, а также участвовать в тестировании на исторических данных и торговле в реальном времени, чтобы получить представление о рынке. Он подчеркнул, что переход от кабинетного трейдера к настоящему трейдеру лучше всего достигается через реальный торговый опыт.
В презентации доктора Эрнеста Чана была рассмотрена концепция корректирующего ИИ, его преимущества в улучшении процесса принятия решений и его применение в управлении активами и торговле. Он подчеркнул ограничения традиционных подходов, таких как переоснащение и изменение режима, и подчеркнул эффективность корректирующего ИИ в преодолении этих проблем. Спикер также рассказал о важности больших данных, оптимизации портфеля, управлении рисками и способности ИИ прогнозировать скрытые режимы и улучшать инвестиционные стратегии. В целом, д-р Чан предоставил ценную информацию и рекомендации для лиц, заинтересованных в использовании ИИ и машинного обучения в финансовой отрасли.
Обучение на финансовых рынках: структурированный подход и новые тенденции - Algo Trading Conference 2022
Обучение на финансовых рынках: структурированный подход и новые тенденции - Algo Trading Conference 2022
Нитеш Ханделвал, соучредитель и генеральный директор Quan Institute, вышел на сцену на конференции Algo Trading Conference 2022, чтобы представить панельную дискуссию, посвященную образованию на финансовых рынках и новым тенденциям в отрасли. Группа состояла из экспертов из Индии, Сингапура и Швейцарии, которые играли важную роль в образовательных инициативах в различных учреждениях, брокерских конторах, глобальных биржах и индустрии управления активами. Ханделвал подчеркнул важность структурированных возможностей обучения для людей, выходящих на финансовые рынки, поскольку отрасль продолжает испытывать значительный рост и привлекает участников из разных слоев общества. Цель панели состояла в том, чтобы углубиться в фундаментальные элементы инвестиционных и торговых тезисов и пролить свет на то, как приобрести знания в этих областях. Обсуждение охватило такие темы, как распределение активов, исследования на основе данных, рост числа розничных инвесторов и влияние технологий на финансовое образование.
По мере того как участники дискуссии по очереди представлялись, они делились своим опытом работы в финансовой индустрии и своим участием в образовательных инициативах, а также своими книгами-бестселлерами по финансам. Они подчеркнули важность образования на финансовых рынках и возможные последствия инвестирования без надлежащих знаний. Они подчеркнули распространенность мошенничества и схем Понци, которые эксплуатируют людей с ограниченной финансовой грамотностью. Участники дискуссии подчеркнули необходимость постоянного обучения, поскольку рынки продолжают развиваться и расширяться.
Спикеры завели разговор о важности получения адекватных знаний перед выходом на финансовые рынки. Они предостерегают от слепых прыжков в торговлю или инвестирование без прочной основы, поскольку многих соблазняет простота входа и привлекательность быстрой прибыли. Они предупредили о риске стать жертвой недобросовестных лиц, которые используют в своих интересах тех, у кого нет финансовых знаний. Выступавшие также рассказали о нереалистичных ожиданиях многих новичков, особенно во время пандемии, и обсудили важные навыки, которые люди часто упускают из виду, такие как технический анализ и торговые стратегии.
Участники дискуссии дополнительно изучили образовательные модули, вызывающие наибольшее количество запросов и интерес у пользователей. Они наблюдали постоянный поток запросов к модулю о личных финансах, в частности о взаимных фондах, в то время как раздел о ETF получил меньше запросов. Спикеры также поделились своим личным опытом в области алгоритмической торговли и тем, как потребность в финансовом образовании в Индии побудила их сосредоточиться на обучении масс. Они признали растущее проникновение Интернета в Индии возможностью охватить более широкую аудиторию и повысить финансовую грамотность. В ходе обсуждения также была отмечена популярность видеообразования.
Участники дискуссии углубились в различие между инвестированием и торговлей, проливая свет на распространенные заблуждения, связанные с этими видами деятельности. В то время как инвестирование часто воспринимается как нечто простое, торговля считается сложной и сложной для получения прибыли. Группа подчеркнула необходимость обучения как торговле, так и инвестированию, а также важность установления реалистичных ожиданий. Затем они перешли к обсуждению новых тенденций на финансовых рынках, уделяя особое внимание инструментам автоматизации и проверки, а также растущему спросу на демонстрацию торговли в реальном времени. Группа отметила растущий интерес к торговым навыкам и автоматизации, особенно среди молодых людей, и подчеркнула растущее использование инструментов скрининга для краткосрочной торговли.
Выступавшие обратились к неправильному представлению о доходах, генерируемых автоматической торговлей, и подчеркнули важность информирования общественности о неотъемлемых рисках, связанных с такими инвестициями. Они также предоставили информацию о различных ролях в финансовой индустрии, отметив, что трейдеры часто имеют должностные инструкции, которые отличаются от общепринятых предположений. Андреас, один из выступавших, обсудил меняющиеся с годами требования к навыкам управления активами, сославшись на разработку более сложных моделей, движимых более крупными игроками на рынке, а также на увеличение числа докторов наук и аналитиков.
Еще одной ключевой темой обсуждения стало влияние машинного обучения и технологий на обучение финансовым рынкам. Хотя машинное обучение часто ограничивается прогнозированием цен, участники дискуссии подчеркнули его потенциал значительного влияния на управление портфелем и оценку рисков. Они подчеркнули, что, хотя технологии играют решающую роль в торговле, очень важно начать с базовых знаний и здравого смысла, прежде чем углубляться в более продвинутые стратегии. Участники дискуссии отметили, что технологии со временем развивались, и даже элементарные формы технологий могут дать трейдерам преимущество на рынке.
Затем участники дискуссии обсудили, как технологии и социальные сети изменили финансовые рынки за последние годы, создав новые возможности для трейдеров. Хотя достижения в области технологий принесли отрасли значительные преимущества, докладчики подчеркнули, что человеческий вклад и анализ по-прежнему необходимы для успеха. Они предостерегали от чрезмерной зависимости от технологий без полного понимания того, как их эффективно использовать, подчеркивая важность образования.
Кроме того, спикеры подчеркнули важность образования на финансовых рынках и важность критического мышления при применении инструментов технического анализа. Они предостерегли от слепого следования устаревшим советам финансовых гуру и призвали трейдеров использовать эмпирический и интерактивный подход к обучению. Хотя наличие рядом эксперта для руководства идеально, они признали, что это не всегда возможно. Поэтому трейдеры должны усердно тестировать и подвергать сомнению инструменты технического анализа, которые были разработаны для другой эпохи.
Андреас Кленоу и Вивек Вадолия обсудили значение интерактивного онлайн-обучения и онлайн-обучения в финансовом образовании. Кленоу подчеркивал важность обучения на практике и советовал трейдерам избегать слепого применения правил из торговых книг. Он заявил, что не существует универсально лучшей торговой системы, и подчеркнул личный характер каждой торговой модели, которая зависит от индивидуальных целей. С другой стороны, Вадолия предложил бумажную торговлю и смоделированные среды как ценные мосты между теорией и практикой. Он признал, что торговля на бумаге может иметь свои недостатки, но объяснил, что это отличный способ для трейдеров с ограниченным капиталом обрести уверенность и подготовиться к торговле в реальном мире.
Были также рассмотрены ограничения бумажной торговли и обсуждены альтернативные методы получения опыта в реальных рыночных условиях. Спикеры предлагали приобрести одну-две акции компании, чтобы освоить тонкости выставления ордеров, управления маржой и навигации по торговой платформе. Они также подчеркнули, что бумажная торговля служит полезным введением в торговую систему, позволяя трейдерам почувствовать динамику рынка. Была признана сложность моделирования и подчеркнута необходимость создания симуляторов, точно имитирующих поведение рынка, особенно для стратегий, создающих рынки.
Глядя в будущее финансовых рынков, участники дискуссии поделились своими взглядами на возможные изменения в ближайшие пять-семь лет. Один из выступавших предсказал, что розничный рынок станет еще более значимым из-за растущей доступности торговых площадок и обилия информации, поступающей через каналы социальных сетей. Другой оратор подчеркнул, что молодое поколение менее знакомо с традиционными финансовыми игроками, и предсказал, что средний возраст трейдеров снизится до 13 лет. Неопределенность, связанная с будущим финансовых рынков, была сосредоточена на том, как молодое поколение будет формировать отрасль.
Участники дискуссии также обсудили влияние нереалистичных ожиданий розничных торговцев и связанное с этим ужесточение правил в Индии. Они предвидели будущую рыночную среду с более строгими правилами, что в конечном итоге принесет пользу розничным торговцам в долгосрочной перспективе. Хотя работа в качестве брокера может стать более сложной, ужесточение регулирования было воспринято как положительный момент для участников рынка. Кроме того, они рекомендовали ресурсы для тех, кто хочет узнать, как развивались рынки за последние 20 лет, и понять влияние этих изменений на инвестиционные стратегии. Предложения включали обзор циркуляров регулирующих органов и изучение книг по микроструктуре рынка. Сессия завершилась вопросом о планах Андреаса относительно новой книги, на что он ответил, что уже написал книгу по программированию и роман, но в ближайшее время не планирует выпускать новые книги по трейдингу.
В заключение спикер выразил благодарность участникам дискуссии и участникам конференции Algo Trading Conference 2022. Они выразили надежду, что сессия обеспечила структурированный подход и ценную информацию о новых тенденциях на финансовых рынках. Они предложили дальнейшую помощь всем, кто нуждается в дополнительной поддержке. В заключение спикер поблагодарил всех участников и передал конференцию своему коллеге Африну, подав сигнал об окончании сессии.
Панельная дискуссия на конференции Algo Trading Conference 2022 предоставила всестороннее исследование важности образования на финансовых рынках и развивающихся тенденций в отрасли. Выступавшие подчеркнули необходимость структурированного обучения и непрерывного образования, чтобы успешно справляться со сложностями торговли и инвестирования. Они подчеркнули риски, связанные с выходом на рынок без достаточных знаний, в том числе стать жертвой мошенничества и нереалистичных ожиданий. Участники дискуссии также подчеркнули роль технологий, машинного обучения и социальных сетей в формировании финансовых рынков, подчеркнув при этом важность человеческого анализа и критического мышления.
Сессия пролила свет на различные темы, в том числе на различие между инвестированием и торговлей, важность практического обучения и влияние инструментов автоматизации и скрининга. Спикеры также обсудили будущее финансовых рынков, уделив особое внимание влиянию розничных трейдеров, ужесточению регулирования и необходимости постоянной адаптации к рыночным изменениям. Они подчеркнули важность образования для расширения возможностей людей принимать обоснованные финансовые решения и предостерегли от слепого следования устаревшим стратегиям или исключительно от технологий.
Панельная дискуссия предоставила аудитории ценные идеи и рекомендации, снабдив их необходимыми знаниями для эффективной навигации в динамичной среде финансовых рынков.
Определение режима: сортировка между быками и медведями, почему это упрощает работу
Определение режима: сортировка между быками и медведями, почему это упрощает работу
Лорен Бернетт, один из докладчиков на конференции Algo Trading Conference 2022, представила содержательную презентацию концепции анализа режимов и ее значения для упрощения торгового рабочего процесса. Основное внимание в анализе режима уделяется определению состояния рынка, будь то бычий, медвежий или неубедительный, и основанию торговых решений на этой оценке. Бернетт провел параллель между режимным анализом и процессом сортировки, используемым в полевых госпиталях в военное время, поскольку оба предполагают принятие быстрых решений с ограниченными ресурсами и временными ограничениями.
Суть анализа режима заключается в разделении рынка на две или три отдельные группы, что упрощает подход к торговле. Анализируя рыночные режимы, трейдеры могут легко определить, когда действовать, а когда оставаться на месте. Кроме того, Burnett представил собственный инструмент для глобального скрининга классов активов, который еще больше упрощает процесс анализа.
Во время презентации спикер объяснил концепцию анализа режима в абсолютном выражении, когда рынок движется либо вверх, либо вниз, либо остается в стагнации, что приводит к бычьим, медвежьим или неубедительным рыночным условиям соответственно. В то время как только несколько классов активов могут быть проданы в абсолютном выражении, большинство из них торгуются на основе их относительных рядов. Относительный ряд относится к производительности ценных бумаг по сравнению с эталоном, с поправкой на колебания валютных курсов. Чтобы проиллюстрировать это, Бернетт привел пример с использованием индекса S&P 500, подчеркнув, как количество наиболее прибыльных ценных бумаг колебалось около 50 в относительном выражении, демонстрируя другую модель в абсолютном выражении. Понимание режима и его различных серий может упростить работу отраслевых аналитиков и дать ценную информацию о поведении рынка.
Также обсуждалось влияние анализа режимов на портфели акций в длинных и коротких позициях. Спикер подчеркнул, что портфель акций на длинные и короткие позиции представляет собой сумму чистого результата длинных и коротких позиций, а его эффективность определяется дельтой между ними. Сосредоточение внимания на относительной производительности и ротации секторов, а не на абсолютных движениях отдельных акций, обеспечивает более плавный и управляемый подход к работе с рынком. Спикер объяснил, что во время бычьего рынка акции с высоким бета-коэффициентом находятся в длинной позиции, а акции с низким бета-коэффициентом — в короткой. И наоборот, во время медвежьего рынка защитные акции с низким коэффициентом бета находятся в длинной позиции, в то время как волатильные акции с высоким коэффициентом бета, которые быстро теряют эффективность, находятся на короткой стороне.
Особо подчеркивалась важность включения анализа режима в анализ рынка и инвестиционные решения. Хотя получение избыточной прибыли имеет решающее значение для выживания в финансовой сфере, недостаточно полагаться исключительно на фундаментальный или количественный анализ. Пренебрежение анализом режима, который учитывает преобладающие рыночные условия, которые могут определять поведение акций, может привести к неверным инвестиционным решениям, основанным исключительно на оценках и тенденциях без учета более широкого рыночного контекста. Спикер предостерег от продажи акций без учета импульса и инвестирования в ценностные ловушки, в которых отсутствуют убедительные нарративы для привлечения инвесторов. Пренебрегая анализом режима, человек подвергает себя значительному бизнес-риску и потенциальной потере доверия инвесторов в долгосрочной перспективе.
Докладчик рассказал о том, как можно использовать анализ режима, чтобы определить, почему акции двигались вверх или вниз. Они объяснили, что есть три типа ответов: консолидация, ротация секторов и причины, связанные с конкретными акциями. Классифицируя эти причины, инвесторы могут упростить свой рабочий процесс и принять более объективный подход к рынку. В презентации также были затронуты различные стратегии технического анализа, в том числе прорывы, и было признано, что, хотя они концептуально просты, они могут страдать от запаздывания, требующего терпения. Упрощение подчеркивалось как ключ к достижению совершенства, а инвесторам советовали быть слугами рынка.
Во время презентации обсуждались две методологии торговли, а именно асимметричные входы и скользящие средние. Скользящие средние были отмечены за их способность обеспечивать рыночный контекст, хотя продолжаются споры об идеальной продолжительности. Было отмечено, что скользящие средние не подходят для изменчивых рынков. Интересно, что скользящие средние также можно использовать в качестве стратегии выхода. Когда скользящие средние выравниваются, это указывает на то, что рынок находится в переходном состоянии, и в этот период многие трейдеры сталкиваются с проскальзыванием и транзакционными издержками, которые могут привести к значительной потере производительности. Спикер далее объяснил концепцию более высоких максимумов и более высоких минимумов, которая предполагает восходящий тренд, когда рынок последовательно достигает более высоких максимумов и более высоких минимумов. Кроме того, спикер поделился своей любимой методологией под названием «пол и потолок», которая включает в себя определение правого плеча фигуры «голова и плечи» для определения оптимальных точек входа и выхода для сделок.
Докладчик подробно рассмотрел понятие определения режима на примере отметок пола и потолка. Они объяснили, что эти отметки представляют более высокий минимум (минимум) и более низкий максимум (потолок) соответственно. Любое движение цены между этими отметками считается бычьим. Спикер подчеркнул, что эта концепция применима к разным классам активов и временным рамкам. Однако они признали, что определение режимов с помощью вычислений является трудоемкой задачей. Докладчик представил понятие «оценка», которая представляет собой среднее значение всех расходящихся методов определения. Оценка помогает определить, согласуются ли различные методологии или расходятся, как с точки зрения относительных, так и абсолютных цен. Оценка, указывающая на согласие, предполагает бычий настрой, а нулевая оценка указывает на расхождение.
Обсуждалась возможность использования метода подсчета очков для оценки того, совпадают ли бычьи и медвежьи сигналы на рынке. Нулевой балл указывает на несоответствие между методами, а балл выше нуля указывает на соответствие между абсолютными и относительными показателями. Докладчик представил концепцию ожидания выигрыша, которая включает в себя вычисление коэффициента выигрыша, умноженного на средний выигрыш, минус коэффициент проигрыша, умноженный на средний проигрыш. Этот анализ ожиданий прибыли помогает разделить рынок на две категории: быки и медведи, что позволяет сфокусировать анализ на секторах, которые работают хорошо. Однако было подчеркнуто, что этот анализ служит предварительным шагом для выявления наиболее эффективных ценных бумаг, которые следует рассматривать для инвестирования.
Был поднят вопрос о том, может ли режимный анализ применяться к отдельным акциям или ограничивается секторами. Спикер пояснил, что режимный анализ можно проводить для каждой отдельной акции и применять на уровне рынка. Они предостерегли от распространенной ошибки продажи перекупленных акций и подчеркнули тенденцию перепроданных акций к снижению, что часто приводит к быстрому отскоку. Кроме того, спикер объяснил, что условия перекупленности и перепроданности зависят от контекста и усредняются в зависимости от того, находится ли акция на медвежьей или бычьей территории, наблюдаемой эмпирически с течением времени.
В презентации также обсуждалось, как анализ режима может помочь трейдерам избежать ложных срабатываний в техническом анализе. Применяя режимный анализ для различения бычьих и медвежьих сценариев, трейдеры могут упростить свой рабочий процесс и принимать более объективные торговые решения. Спикер предостерег от комбинированного риска, который может возникнуть, если практиковать исключительно следование тренду на длинной стороне и возврат к среднему на короткой стороне. Они посоветовали относиться к обеим сторонам одинаково, чтобы снизить плохо управляемые риски. На вопрос о хеджировании правого и левого хвостов опционами спикер посоветовал не делать этого и вместо этого предложил наслаждаться поездкой. Также были объяснены относительные индикаторы, такие как скользящие средние, и продемонстрировано их использование на графике.
Во время презентации спикер представил на графике точки разного цвета, обозначающие определенные закономерности и признаки. Красные и зеленые точки представляли максимум колебания и минимум колебания соответственно. На графике также были показаны синие и розовые треугольники, представляющие отметки пола и потолка, причем синий цвет указывает на бычий режим. Кроме того, светло-лососевый и светло-зеленый треугольники представляли торговый диапазон. Спикер пояснил, что на их методологию анализа режимов не повлияла какая-либо конкретная книга, но выразил признательность за работу Роберта Карвера по систематической торговле. Говоря о влиянии денежно-кредитной политики на анализ режимов, спикер подчеркнул решающую роль политики Федеральной резервной системы США, поскольку доллар США прямо или косвенно влияет на глобальные настроения и рыночные тенденции.
Ближе к концу презентации спикер коснулся различных сценариев, которые могут повлиять на рынок, уделив особое внимание понятию «режим». Они обсудили три конкретных сценария, которые могут повлиять на рыночный режим. В первом сценарии говорится о том, что рынок слишком «морозный», что указывает на осторожную и неуверенную рыночную среду. Второй сценарий связан с появлением наблюдателей за облигациями, которые играют роль в регулировании процентных ставок и влиянии на поведение рынка. Наконец, спикер упомянул о влиянии инфляции, которая может заставить Федеральную резервную систему скорректировать денежно-кредитную политику. Эти сценарии были представлены как внешние факторы, влияющие на рыночный режим, а не контролируемые им.
Чтобы эффективно ориентироваться в этих сценариях, спикер представил инструмент, предоставляющий информацию о текущем режиме рынка. Этот инструмент помогает трейдерам правильно позиционировать себя и адаптироваться к изменяющимся рыночным условиям. Имея четкое представление о режиме, трейдеры могут принимать более обоснованные решения и соответствующим образом корректировать свои стратегии.
В презентации подчеркивалась важность анализа режимов для упрощения торгового рабочего процесса. Классифицируя рынок по отдельным режимам и понимая их последствия, трейдеры могут принимать более обоснованные торговые решения. Концепция режимного анализа применялась не только к секторам, но и к отдельным акциям, что позволяло всесторонне оценивать динамику рынка. В презентации также подчеркивалась важность учета как абсолютных, так и относительных показателей, таких как скользящие средние, для получения комплексного представления о рынке.
Доклад спикера об анализе режимов, методологиях торговли и применении скоринговых систем стал ценным руководством для трейдеров, стремящихся рационализировать свой торговый подход и улучшить процесс принятия решений. Презентация завершилась акцентом на влиянии денежно-кредитной политики, глобальных настроений и рыночных тенденций на формирование рыночных режимов, а также на важности способности адаптироваться и реагировать на эту динамику.