Quantitative trading - страница 26
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
Разработайте и протестируйте свои торговые стратегии | Полное руководство
Разработайте и протестируйте свои торговые стратегии | Полное руководство
Видео начинается с представления опытного специалиста по количественному анализу, который предоставит рекомендации по разработке и реализации торговых стратегий с использованием облачной платформы Blueshift. Blueshift предлагает комплексные наборы данных, включая фондовые рынки США и Индии, а также подробные данные Forex. Сессия охватывает систематические стратегии, введение в Python, введение в Blueshift, создание многократно используемых шаблонов для тестирования на истории, технические индикаторы, построение простой стратегии с использованием одного индикатора и управление портфельными стратегиями. Важно отметить, что сессия не предлагает торговых рекомендаций и не претендует на предоставление надежных стратегий.
Докладчик освещает различные подходы к стилям торговли, таким как фундаментальный, технический и количественный, и то, как они уникальным образом трактуют тренды, возврат к среднему, прорывы и перенос. Разработка систематической торговой стратегии включает в себя выбор ценных бумаг, генерирование сигналов покупки и продажи, расчет целевых портфелей, выполнение сделок и постоянное совершенствование процесса. Докладчик объясняет входные данные, необходимые для систематических стратегий, включая ценовые данные и их преобразования, фундаментальную и нерыночную информацию, а также торговые правила/логику. Эти правила могут быть разработаны на основе гипотезы трейдера или с помощью методов, основанных на данных, таких как машинное обучение и искусственный интеллект.
Спикер подчеркивает важность тестирования торговых стратегий с помощью бэктестинга и форвард-тестирования. Тестирование на исторических данных помогает трейдерам проверять обоснованность своих гипотез, в то время как форвардное тестирование защищает от предубеждений и подводных камней, таких как предубеждения при интеллектуальном анализе данных, предубеждения, связанные с выживанием, моделирование влияния на рынок и предвзятые предубеждения. Гибкая платформа для тестирования на исторических данных необходима для корректировки и модификации стратегий, а управление рисками и создание портфеля имеют решающее значение, поскольку не все стратегии хорошо работают на каждом рынке. Докладчик представляет краткое введение в использование кода на основе Python в платформе Blueshift для создания и тестирования стратегии.
В видео объясняются четыре основные функции, необходимые для тестирования торговых стратегий на Blueshift. Это функции «initialize», которая устанавливает начальные параметры, «before_trading_start», вызываемая перед каждой торговой сессией, «handle_data», выполняемая при появлении каждого нового ценового бара, и «analyze», используемая для анализа стратегии. Докладчик демонстрирует порядок вызова этих функций и то, как трейдеры могут расположить свой код внутри каждой функции. Раздел завершается базовым введением в использование Python на платформе Blueshift.
Для зрителей, незнакомых с Python, видео предлагает учебник по основам Python. Он охватывает переменные, строки, целые числа, числа с плавающей запятой и структуры данных, такие как словари и списки. Также представлено создание функций и классов в Python. Затем видео углубляется в рабочий процесс Blueshift, объясняя шаги «инициализация», «before_trading_start», «handle_data» и «анализ». Подчеркнута полезность функций расписания и заказа.
Ведущий обсуждает три основные функции упорядочения в Blueshift. Первая функция, «order_percent_target», позволяет трейдерам открывать позиции по базовым активам в зависимости от веса целевого портфеля. Вторая функция «get_open_orders» предоставляет количество отложенных ордеров, а третья функция «cancel_order» позволяет отменить ордера. Докладчик подчеркивает важность контроля торговой среды и демонстрирует такие функции, как «set_commission», «set_slippage» и «set_account_currency». Объясняются объекты «контекст» и «данные» в Blueshift, демонстрируется их роль в захвате состояния алгоритма и доступе к данным. Пример иллюстрирует доступ к портфелю и данным для простой стратегии «купи и держи» с использованием функции «история». Представлена концепция планирования с использованием функции «расписание», позволяющая пользователям определять, когда должны вызываться определенные функции.
В этом руководстве основное внимание уделяется созданию шаблона, который упростит разработку стратегии и позволит избежать повторяющегося кода. Библиотеки технических индикаторов, такие как TLE, и стандартные библиотеки, такие как Pandas и Numpy, импортируются. Набор ценных бумаг сужается до основных индексов, а переменная «контекст» инициализируется как словарь для хранения параметров стратегии. Эти параметры включают ретроспективный анализ индикатора, пороги покупки/продажи, периоды скользящих средних, RSI, полосы B, ATR и частоту сделок. Этот шаблон направлен на минимизацию шаблонного кода и стандартизацию параметров для упрощения модификации.
Спикер представляет переменную для управления торговлей и создания портфеля с весами для каждого инструмента во вселенной. Они установили комиссию и проскальзывание на ноль в демонстрационных целях. Функция «handle_data» предназначена для выполнения торговли каждые 15 минут. Функция run_strategy становится основной функцией запуска стратегии. Он извлекает прошлые цены и вычисляет веса перед повторной балансировкой с помощью функции «context.universe.prices». Функция «перебалансировки» перебирает все ценные бумаги во вселенной и размещает ордера для достижения целевого веса. Определена анонимная функция для печати портфолио контекста и весов, а класс «советник» создан для вычисления объекта веса.
Докладчик объясняет, как определить входные данные для класса «советник», включая имя и функцию сигнала, и как передать вселенную выбора акций. Они охватывают инициализацию и сохранение производительности советника, а также определение основной функции, которая вызывает сигнальную функцию для генерации сигналов на покупку/продажу. Докладчик подчеркивает определение функции сигнала на основе технических индикаторов, часто выражаемых как взвешенные функции прошлых цен. Они рекомендуют обращаться к теоретическим работам таких экспертов, как Клифф Эснесс из AQR Capital Management.
Технические индикаторы и их корреляция с рынком обсуждаются на основе статистического анализа с использованием анализа главных компонент. Технические индикаторы действуют как фильтры прошлых цен или доходности, улавливая долгосрочные или краткосрочные тренды, отфильтровывая высокочастотные или низкочастотные данные. Однако технические индикаторы могут быть самоисполняющимися пророчествами и восприимчивы к определенным типам торговых алгоритмов, которые могут привести к поиску моментума или стоп-лосса. Важно иметь портфель различных индикаторов при разработке и тестировании торговых стратегий.
Инструктор объясняет импорт библиотеки технического анализа и перечисляет доступные технические индикаторы. На примере полос Боллинджера инструктор демонстрирует функцию «Bbands» для извлечения значения последней строки. Также демонстрируются другие функции, такие как RSI, MACD, поддержка Фибоначчи, сопротивление и т. д. Инструктор объясняет функцию «get_price» и функцию «handle_data», которая проверяет, пора ли торговать за каждый период. Функция «run_strategy» ищет подходящие аргументы, используя функцию «advisor_compute_signal_price», за которой следует функция «перебалансировки», чтобы размещать ордера на целевые проценты. Наконец, функция «анализ» используется для анализа стратегии.
Докладчик сосредоточится на управлении портфелями стратегий для повышения прибыли от алгоритмической торговли. Вместо того, чтобы полагаться на одну стратегию, рекомендуется использовать несколько стратегий одновременно или в разные периоды. Обсуждаются четыре метода управления портфелями стратегий: создание комитета, использование модели переключения режимов, динамическое распределение и инвестирование на основе факторов. Усреднение может улучшить стабильность сигнала. Код стратегии предполагает добавление агента, ответственного за выбор советников и распределение капитала. Агент использует функцию взвешивания для обновления весов советника, которые влияют на функцию перебалансировки.
Спикер объясняет, как определять и взвешивать портфели на основе количества советников с равным распределением для каждого. Они демонстрируют создание отдельных советников и агента для распределения капитала между ними. Тестирование на истории с использованием QuickBacktest показывает значительно улучшенную производительность по сравнению с отдельными случаями. Спикер подчеркивает важность просадки в торговой стратегии и предлагает обратить внимание на коэффициент Сортино и устойчивость кривой прибыли и убытков. Портфель равных средневзвешенных затрат значительно повышает производительность, но есть возможности для дальнейшего улучшения.
Спикер представляет концепцию «беспроигрышной торговли», которая включает в себя определение наиболее эффективной инвестиционной стратегии на трудно предсказуемом рынке. Вместо того, чтобы полагаться на одну инвестицию, стратегия предполагает изменение веса каждой инвестиции. Спикер рекомендует использовать алгоритм экспоненциального градиента для определения весов, корректируя их в зависимости от реакции портфеля на рыночные сценарии. Критерий Келли также предлагается для распределения капитала, максимизируя доход по сравнению с дисперсией на основе геометрического броуновского движения.
Спикер объясняет вывод весов и чем они отличаются у разных советников. Они проверяют случайный сигнал, который в идеале получает меньше ресурсов по сравнению с другими сигналами, если он действительно случайный. Докладчик обсуждает функцию агента, которая принимает список советников и параметр скорости обучения, а также вычисляет весовую функцию. Он перебирает список советников, вычисляет сигнал советника, агрегирует их по секторам и обновляет веса контекста на основе вычисленного веса. Раздел завершается рекомендациями по разработке стратегии, в том числе избеганием переобучения, проверкой кредитного плеча и предоставлением списка демонстрационных стратегий для изучения зрителями.
Спикер обсуждает разные методы форвард-тестирования, такие как торговля на бумаге или торговля с небольшим капиталом на живых рынках. Они упоминают, что BlueShift в настоящее время не поддерживает PI torch или Jupiter Notebook, но планирует поддерживать Keras и TensorFlow. Платформа не ограничивается рынками Индии и может получать доступ к данным об акциях США и Индии, а также к данным о валютных рынках. Спикер отмечает, что на данный момент в BlueShift нет встроенных средств отладки, но рассматривает возможность их добавления в будущем.
Спикер рассказывает об опционном бэктестинге и упоминает, что большинство платформ, предлагающих его, ненадежны или требуют тщательной очистки и упорядочивания данных. Они также отмечают, что Indian Gravitons поддерживает только ликвидные фьючерсы и не разрешает сторонние потоки данных. Рекомендуемый минимальный период тестирования на исторических данных зависит от частоты торгов, и, хотя доступны данные за одну минуту для индийских рынков, оптимизация неэффективна из-за технологических ограничений. BlueShift не взимает комиссию, и нет ограничений на количество одновременных бэктестов, если трафик веб-сайта может их выдержать. Возможно тестирование PSA и использование пакетов Python, но список доступных пакетов ограничен по соображениям безопасности.
Спикер объясняет, что тестирование на исторических данных является важным шагом в разработке и оценке торговых стратегий. Это помогает определить, является ли стратегия жизнеспособной и прибыльной, прежде чем развертывать ее на реальных рынках. Они подчеркивают важность учета транзакционных издержек, проскальзывания и других реальных факторов при тестировании на истории, чтобы обеспечить реалистичные результаты.
Докладчик представляет платформу BlueShift, которая предоставляет среду для тестирования и развертывания торговых стратегий. BlueShift поддерживает тестирование на исторических данных на фондовых рынках Индии, США и валютных рынках. Пользователи могут писать и тестировать свои стратегии с помощью Python и использовать различные встроенные функции и библиотеки. Платформа также позволяет пользователям торговать своими стратегиями на бумаге или торговать с реальным капиталом, в зависимости от их предпочтений.
Спикер подчеркивает важность форвард-тестирования, предполагающего развертывание стратегии с небольшим капиталом на живых рынках. Это помогает проверить эффективность и поведение стратегии в условиях реального времени. Они упоминают, что BlueShift в настоящее время поддерживает форвардное тестирование для индийских рынков, и пользователи могут торговать на бумаге с виртуальным капиталом до 1 крор (10 миллионов) индийских рупий.
Также обсуждается обратное тестирование опционов, при этом докладчик упоминает, что многие существующие платформы для обратного тестирования опционов ненадежны или требуют тщательной очистки и подготовки данных. Они отмечают, что BlueShift в настоящее время не поддерживает тестирование опций на исторических данных, но может рассмотреть возможность его добавления в будущем.
Что касается доступности данных, спикер упоминает, что BlueShift предоставляет исторические данные для фондовых рынков Индии, США и валютных рынков. Однако они отмечают, что оптимизация стратегий с одноминутными данными для индийских рынков может оказаться неэффективной из-за технологических ограничений.
Спикер уточняет, что BlueShift не взимает комиссию за тестирование на истории или использование платформы. Пользователи могут проводить столько бэктестов, сколько захотят, если трафик веб-сайта выдерживает нагрузку. Они также упоминают, что BlueShift имеет ограниченный список доступных пакетов Python по соображениям безопасности, но пользователи по-прежнему могут использовать популярные пакеты, такие как pandas и numpy.
Спикер подчеркивает важность тщательного тестирования на истории и форвард-тестирования при разработке стратегии. Они призывают пользователей использовать платформу BlueShift для тестирования и развертывания своих торговых стратегий, не забывая при этом об ограничениях и соображениях, обсуждавшихся во время презентации.
Торговые стратегии Форекс | Разработка и тестирование торговых идей | Полное руководство по эффектам
Торговые стратегии Форекс | Разработка и тестирование торговых идей | Полное руководство по эффектам
Во время этого информативного вебинара спикер представляет всесторонний обзор Quantiacs BlueShift, мощной платформы разработки стратегий для систематического исследования и тестирования торговых стратегий. Платформа предлагает ряд функций и функций, которые делают ее идеальным инструментом для трейдеров.
BlueShift — это облачная платформа, что означает, что пользователи могут получить к ней доступ из любого места, что позволяет им разрабатывать и анализировать стратегии на ходу. Он предоставляет пользователям встроенные наборы финансовых данных, что упрощает доступ к актуальным рыночным данным для разработки стратегии.
Хотя вебинар в основном посвящен валютному рынку (FX), платформа BlueShift также поддерживает торговлю акциями и фьючерсами на различных рынках. В нем подчеркивается, что интеллектуальная собственность стратегий тестирования на истории, разработанных на платформе, полностью принадлежит пользователю, что обеспечивает конфиденциальность и право собственности.
Докладчик углубляется в природу валютного рынка, подчеркивая его статус крупнейшего децентрализованного рынка с ошеломляющим ежедневным объемом торгов около 5 триллионов долларов. В этом объеме около 300 миллиардов долларов приходится на розничную торговлю. Спикер обсуждает несколько факторов, которые отличают рынок форекс от рынка акций, такие как более высокое кредитное плечо, более легкие возможности для коротких позиций и относительно более низкая волатильность.
Чтобы понять, что движет рынком форекс, спикер указывает на важность макроэкономических факторов, таких как платежный баланс, процентные ставки, инфляция, экономический рост и фискальная политика. Они также отмечают, что корпоративные и хеджевые потоки, а также внезапные политические и геополитические изменения могут оказать существенное влияние на рынок. Однако важно отметить, что не существует стандартной или общепринятой методологии оценки рынка форекс. Докладчик кратко упоминает такие методы, как паритет покупательной способности и реальный эффективный обменный курс, а также более продвинутые методы, предпочитаемые крупными учреждениями и Международным валютным фондом (МВФ). Кроме того, спикер подчеркивает важность рынков краткосрочного финансирования для обеспечения ликвидности и определения стоимости переноса на следующий день.
Говоря о разработке и тестировании торговых стратегий на рынке Форекс, спикер представляет различные подходы. Экономические модели, такие как денежная модель и модель поведенческого равновесия обменного курса, используют эконометрические методы для анализа данных. Модели, управляемые данными, включая прогнозирование временных рядов, нелинейные временные ряды и нейронные сети, также обсуждаются как жизнеспособные варианты для краткосрочной торговли на рынке Форекс. Платформа BlueShift представлена как удобный интерфейс, облегчающий разработку и тестирование стратегии. Пользователи могут вводить наборы данных, стартовый капитал и описания метаданных, среди прочего. Платформа предоставляет инструменты для полного бэктестинга, а также для запуска быстрых бэктестов. BlueShift, созданный на основе Python Zipline API, предлагает пользователям стандартный шаблон стратегии для начала процесса разработки.
Спикер подробно описывает базовую структуру торговых стратегий форекс и ключевые функции, необходимые для тестирования на истории. Они объясняют функцию «инициализации», которая устанавливает параметры баптистов и параметры учета. Функция «перед началом торговли» вызывается один раз в день в начале торговой сессии, за ней следует функция «обработки данных», которая вызывается каждую минуту для мини-набора данных. Наконец, функция «стратегия» запланирована с помощью API на определенное время и дату, а правила определяются пользователем. После запуска быстрого тестирования пользователи могут получить доступ к вкладке Baptist для просмотра различных наборов данных, включая кривую капитала, отрывные листы и другую статистику.
Слезный лист, поясняемый спикером, представляет собой набор отчетов для анализа торговых стратегий. Он включает в себя такие параметры, как максимальное отношение Омега, отношение Сортино, асимметрия, эксцесс, стабильность временного ряда и многое другое. Докладчик демонстрирует рабочий процесс с использованием BlueShift, который включает в себя инициализацию, прохождение «перед началом торговли» и «обработку данных», а также использование различных функций API, таких как планирование, установка комиссий, установка проскальзывания и установка валюты счета. Спикер упоминает о наличии стандартного шаблона торговых стратегий форекс.
Спикер упоминает о наличии стандартного шаблона торговых стратегий форекс в платформе BlueShift. Этот шаблон предоставляет пользователям отправную точку для разработки своих стратегий путем определения правил входа и выхода, параметров управления рисками и других параметров настройки.
Платформа BlueShift также предлагает широкий спектр встроенных технических индикаторов, включая скользящие средние, осцилляторы и индикаторы следования за трендом, которые можно использовать для построения торговых правил и сигналов. Пользователи могут комбинировать эти индикаторы со своей собственной логикой для создания уникальных и персонализированных стратегий.
Чтобы проверить и оценить эффективность торговой стратегии, спикер подчеркивает важность проведения тщательного тестирования на исторических данных. BlueShift позволяет пользователям тестировать свои стратегии, используя исторические данные для имитации реальных торговых сценариев. Платформа предоставляет комплексные показатели производительности, включая прибыльность, анализ просадки, доходность с поправкой на риск и различные коэффициенты, такие как коэффициент Шарпа, коэффициент Сортино и коэффициент Кальмара.
После того, как стратегия проверена и подтверждена, спикер предлагает следующий шаг — развернуть ее в реальной торговой среде. BlueShift обеспечивает интеграцию с несколькими брокерскими конторами, позволяя пользователям выполнять свои стратегии прямо с платформы. Эта бесшовная интеграция обеспечивает плавный переход от разработки стратегии к реальной торговле.
Спикер завершает вебинар, рассказывая о преимуществах использования BlueShift для разработки и тестирования стратегии форекс. Платформа предлагает удобный интерфейс, доступ к разнообразным наборам финансовых данных и полный набор инструментов и индикаторов. Он позволяет трейдерам легко и эффективно разрабатывать, тестировать и развертывать свои торговые стратегии на рынке Форекс.
На вебинаре представлен подробный обзор платформы BlueShift, ее возможностей и применения при разработке торговых стратегий на рынке Форекс. Он предлагает ценную информацию о рынке форекс, различных подходах к моделированию и важности надежного тестирования на истории. Трейдеры, желающие улучшить свои торговые стратегии на рынке Форекс, могут найти BlueShift ценным инструментом в своем арсенале.
стратегии всегда лучше, чем одна. Докладчик также упоминает различные методы распределения рискового капитала, такие как критерии LE, равновзвешенные и импульсно-взвешенные стратегии. Кроме того, он приводит пример стратегии с использованием технического индикатора «Полосы Боллинджера» и показывает впечатляющую статистику результатов тестирования на исторических данных. В заключение он подчеркивает важность измерения стабильности доходности стратегии с течением времени, чтобы обеспечить согласованность и избежать переобучения.
Как EPAT может вам помочь! Нитеш Хандельвал - 28 июня 2018 г.
Как EPAT может вам помочь! Нитеш Хандельвал - 28 июня 2018 г.
Нитеш Ханделвал, спикер, представляет себя и свою компанию ConTeSt как поставщика обучения алгоритмическому и количественному трейдингу в течение последних восьми лет. Он начинает с того, что делится своим личным опытом, начиная с инженерных работ и заканчивая опытом работы в банковской сфере. Затем он рассказывает о запуске Executed Program Algorithmic Trading (EPAT), шестимесячной программы, которая предлагает консультации, обучение и плавный переход к торговле в области высокочастотной торговли (HFT). Хандельвал упоминает о своем опыте работы в Сингапуре, где он настроил тесты для бирж по всему миру и расширил бизнес в глобальном масштабе.
Двигаясь дальше, Хандельвал обсуждает алгоритмическую торговлю и ее рост по сравнению с торговлей «сделай сам». Он делится статистикой, свидетельствующей о значительном росте алгоритмической торговли в Азии, Европе и США, подчеркивая, что трейдеры теперь предпочитают принимать собственные торговые решения, а не полагаться на брокеров. Однако он отмечает, что, хотя алгоритмическая торговля составляет значительную часть рыночной активности в Индии, участие розничной торговли остается относительно низким. Хандельвал ссылается на статью Bloomberg, в которой исследуется возрастающая роль роботов в замещении финансовых должностей.
Ханделвал продолжает объяснять, почему розничные трейдеры не смогли внедрить алгоритмическую торговлю, и предлагает способы сделать так, чтобы она стала фактором, а не угрозой. Он подчеркивает необходимость статистических и технических знаний, доступа к качественным рыночным данным и эффективным брокерам, а также рекомендаций от практиков при переходе к автоматизации. Он объясняет, как EPAT был создан для удовлетворения этих потребностей, и предоставляет рекомендации для людей, заинтересованных в алготрейдинге или автоматизации своих стратегий.
Далее Хандельвал обсуждает особенности EPAT. Он упоминает, что программа предлагает богатый контент, созданный практиками, экспертами в предметной области и ведущими управляющими фондами. Учебная программа постоянно обновляется в соответствии с требованиями рынка, и предоставляется пожизненный доступ к обновленному контенту. EPAT включает в себя специальную группу поддержки для решения запросов, руководство преподавателями для выпускников и группу по вопросам карьеры, которая помогает в трудоустройстве, настройке торговых столов, поиске соответствующих брокеров и поставщиков данных и т. д. Кроме того, участники EPAT получают доступ к эксклюзивным функциям, доступным только им.
Хандельвал подчеркивает важность вводного модуля в EPAT, который гарантирует, что все участники начнут курс с одной и той же страницы. Учебный модуль охватывает основы Excel, Python, статистики и финансовых рынков, которые являются фундаментальными строительными блоками алгоритмической торговли. Он объясняет, как базовый модуль развивается с течением времени, чтобы обеспечить максимальную отдачу от программы. Кроме того, Ханделвал обсуждает актуальность Python как наиболее широко используемого языка программирования в алгоритмической и ломбардной торговле, что привело к его включению в программу EPAT.
Затем спикер углубляется в различные модули, охватываемые EPAT, и как к ним подходить. Программа охватывает анализ данных и моделирование в Python, передовые статистические методологии, эффекты акций и фьючерсные стратегии, а также машинное обучение для торговли. Хандельвал подчеркивает важность понимания инфраструктуры и операций, лежащих в основе торговых стратегий, а также стратегий торговли опционами, оптимизации портфеля и операционных рисков в алгоритмической торговле. Он также подчеркивает важность завершения проекта под руководством эксперта в предметной области и сдачи экзамена EPAT для получения подтвержденного сертификата.
Хандельвал представляет обзор программы сертификации EPAT, которая охватывает более шести месяцев и включает более 100 часов занятий в классе, практический опыт и более 300 часов курсовой работы. Он упоминает выдающихся преподавателей, преподающих программу, в том числе практиков, ученых и успешных трейдеров. Программа предлагает возможности трудоустройства и помогает участникам в подготовке резюме и интервью, выявлении пробелов в навыках и доступе к партнерам по трудоустройству, таким как брокеры и инвестиционные банки. Участники EPAT также получают доступ к привилегированным брокерским данным и поставщикам API, а также к расширенным инструментам тестирования на истории, таким как симулятор Contra Blue.
Кроме того, Хандельвал обсуждает преимущества EPAT и то, как он повышает ценность для участников. Он упоминает доступ к минутным данным по индийским рынкам и акциям S&P 500, возможности дальнейшего обучения, помощь в карьере и встречи выпускников. Он подчеркивает, что EPAT выходит за рамки простого сертификата и обеспечивает фундаментальное количественное измерение существующих наборов навыков. Ханделвал поясняет, что EPAT фокусируется на обучении участников тому, как создавать и проверять торговые стратегии, а не на предоставлении готовых рабочих стратегий. Он признает, что коэффициент успеха стратегий варьируется в зависимости от таких факторов, как доступ к инфраструктуре, управление рисками и склонность к риску.
Хандельвал отвечает на вопрос о том, могут ли технические аналитики автоматизировать свою торговлю, используя такие стратегии, как пересечение MACD, скользящие средние и RSI, после изучения EPAT. Он подтверждает, что программа охватывает эти стратегии, обеспечивая участников знаниями и инструментами для автоматизации своей торговли.
Затем спикер переходит к обсуждению инвестиций, необходимых для запуска собственного отдела алгоритмической торговли, и объясняет, что налог для аналитиков зависит от частоты работы стола. Он упоминает, что EPAT в первую очередь фокусируется на низко- и среднечастотной торговле, но также охватывает аспекты высокочастотных стратегий. Программа сочетает в себе Python, Excel, R и MATLAB и требует навыков программирования и концептуальной ясности. EPAT предоставляет студентам рекомендации по созданию собственных торговых столов. Хотя EPAT не гарантирует трудоустройство, они предлагают помощь выпускникам, которые ищут работу.
Хандельвал поясняет, что, хотя EPAT не предоставляет гарантий трудоустройства, они предлагают консультации, чтобы убедиться, что кандидаты имеют базовое представление об алгоритмической торговле до регистрации в программе. Он подчеркивает успех многих активно ищущих студентов EPAT в поиске работы или изменении карьеры благодаря обширной сети партнеров программы по трудоустройству. Он упоминает, что система управления обучением EPAT обеспечивает пожизненный доступ ко всем сессиям и обновленному контенту, а для прохождения курса требуется примерно 300 часов времени, которые можно растянуть на три месяца, выделяя по часу в день. Хандельвал подчеркивает, что акцент EPAT на практической реализации отличает его от более теоретических курсов.
Хандельвал обсуждает структуру платы за курс EPAT, которая составляет 4720 долларов США для развитых рынков и 189 000 индийских рупий плюс налог на товары и услуги для Индии. Он также упоминает о необходимости брокеров и API для кодирования стратегий и объясняет, что участники могут рассчитывать на помощь в карьере в Гонконге, хотя команда EPAT добилась большего успеха в Индии и Сингапуре. Он советует, что хотя модули EPAT взаимозависимы и их следует рассматривать как единое целое, для тех, у кого ограниченные знания в области трейдинга, должно быть достаточно одного-двух часов ежедневных усилий. В заключение он упомянул, что курс EPAT охватывает все типы парадигм торговых стратегий и предлагает участникам и выпускникам возможности удаленной работы.
В заключительном слове спикер подчеркивает, что программа EPAT является всеобъемлющей и обеспечивает полный доступ ко всем модулям, что делает ее ценной для людей с технологическим опытом, желающих войти в сферу алгоритмической торговли. Они упоминают различные возможности трудоустройства, доступные в этой области, и во многих случаях участники EPAT начинают свои собственные предприятия или получают работу в известных фирмах после завершения программы. Спикер подчеркивает важность понимания базовой статистики, корреляции и регрессии для достижения успеха в этой области. Наконец, они подчеркивают, что автоматизированные торговые стратегии действительно приносят прибыль и составляют почти 50% от общего объема в Индии, что указывает на значительный потенциал для тех, кто интересуется алгоритмической торговлей.
Создавайте собственные алгоритмы с помощью ADL® от Trading Technologies
Создавайте собственные алгоритмы с помощью ADL® от Trading Technologies
Эндрю Рейнольдс, менеджер по продуктам инструментов автоматической торговли в Trading Technologies, представляет ADL (Algo Design Lab) как новаторское решение для упрощения процесса разработки торговых алгоритмов. До ADL трейдеры, заинтересованные в создании собственных алгоритмов, должны были изучать кодирование, что отнимало много времени и имело длительный цикл разработки. Тем не менее, ADL революционизирует процесс, предоставляя интуитивно понятный графический инструмент, который позволяет трейдерам разрабатывать и развертывать алгоритмы без написания единой строки кода. Это значительно снижает барьер входа с точки зрения технических возможностей и позволяет трейдерам быстро извлекать выгоду из рыночных возможностей. ADL обеспечивает оптимальную производительность за счет преобразования разработанных алгоритмов в хорошо протестированный код, который работает на совместно расположенных высокопроизводительных серверах.
Рейнольдс переходит к объяснению ключевых особенностей и функций ADL. Холст ADL служит рабочей областью, состоящей из множества блоков, представляющих различные торговые концепции и операции. Трейдеры могут легко перетаскивать эти блоки для создания алгоритмов, и каждый блок имеет определенные свойства и может быть связан с другими блоками для определения желаемой логики. Групповые блоки позволяют инкапсулировать определенную логику и сохранять их как библиотечные блоки для повторного использования в будущем. Для улучшения организации можно добавить закладки, а также доступен механизм поиска для быстрой навигации по блокам и разделам. ADL включает методы прогнозирования для обнаружения потенциальных соединений блоков, что еще больше ускоряет процесс разработки.
По мере продолжения презентации инструктор демонстрирует пошаговое создание алгоритмов с использованием ADL. Платформа предлагает обратную связь в режиме реального времени и удобные функции, помогающие в эффективной разработке. Преподаватель демонстрирует добавление логики на стороне входа в алгоритм, за которым следует включение логики на стороне выхода и, наконец, создание алгоритма с логикой на стороне входа и выхода. Различные блоки, такие как блоки заказов, средства извлечения информации о сообщениях, блоки полей и блоки предупреждений, используются для определения желаемой функциональности алгоритмов. На протяжении всей демонстрации инструктор подчеркивает удобочитаемость и параметры настройки, предоставляемые переходными блоками, что позволяет трейдерам адаптировать свои алгоритмы в соответствии со своими предпочтениями.
Затем инструктор знакомит с алгоритмом управления ордерами (OMA), который позволяет применять алгоритмическую логику к существующим ордерам, обеспечивая гибкость для управления ценой, количеством, стоп-ценой и раскрываемым количеством по мере необходимости. Они объясняют, как можно реализовать стратегию дрифтера ставок, постепенно повышая цену в интервалах до тех пор, пока ордер не будет выполнен. Инструктор подчеркивает, что ADL предназначен для предотвращения непреднамеренных действий и бесконечных циклов, обеспечивая безопасность пользователя и ожидаемое поведение. Кроме того, ADL включает в себя функцию блокировки риска прибылей и убытков, которая позволяет трейдерам устанавливать предопределенные пороги потерь, автоматически останавливая алгоритм, если потери превышают указанную сумму.
Ведущие обсуждают запуск и мониторинг алгоритмов с помощью ADL. Запуск Algol можно инициировать из различных виджетов на панели управления алгоритмами Auto Trader, книге заказов или MD Trader. Выделена возможность запуска одним щелчком мыши непосредственно из лестницы MD Trader, что позволяет трейдерам легко выбирать инструменты и изменять параметры алгоритма. ADL также предоставляет возможность выбора объектов колокации на основе инструмента, а трейдеры могут отслеживать ход выполнения своих алгоритмов непосредственно из внешнего интерфейса. Кроме того, платформа поддерживает указание разных учетных записей для каждого инструмента при запуске алгоритмов, что повышает гибкость и возможности управления учетными записями.
Выступающие подчеркивают наличие ресурсов для получения дополнительной информации об ADL на веб-сайте Trading Technologies, включая форум поддержки для обсуждения тем, связанных с ADL. Они информируют аудиторию о предстоящем добавлении блока аналитики, позволяющего извлекать исторические данные и выполнять встроенные исследования в рамках ADL. Пользователи будут иметь возможность создавать собственные исследования, используя исторические данные непосредственно в алгоритме. Выступающие подчеркивают, что Trading Technologies не зависит от брокера, что позволяет подключиться к любому брокеру, поддерживающему платформу. Также упоминаются детали ценообразования, а тип алгоритма вывода укладчика определяется как распространенный вариант использования.
Спикеры углубляются в универсальность написания алгоритмов с использованием ADL, подчеркивая, что каждый трейдер может привнести свой уникальный «секретный соус» в алгоритмическую торговлю. Они рекомендуют форум сообщества Trading Technologies как отличный ресурс для получения дополнительной информации и информации о популярных алгоритмических стратегиях. Объясняются преимущества запуска в один клик с автотрейдерами, что позволяет трейдерам одновременно моделировать несколько сделок. Они также упоминают о доступности панели инструментов ADL в мобильных приложениях, позволяющей трейдерам удаленно приостанавливать и перезапускать алгоритмы.
Презентация продолжается обсуждением доступа к платформе ADL через бесплатный демо-счет на сайте TradeTT, что обеспечивает немедленный доступ и возможность изучить возможности платформы. Подчеркивается, что ADL совмещен с крупными биржами, предлагая пул серверов, расположенных на объектах в разных местах, включая сервер gen-pop, чтобы пользователи могли экспериментировать с различными сделками. Спикеры также коснулись веб-сервисов и API, упомянув о выпуске TT REST API и полезности платформы ADL для торговли на рынке Форекс.
Что касается вариантов торговли иностранной валютой, спикеры поясняют, что, хотя в ближайшее время нет планов прямого подключения к форекс-биржам, функции форекс доступны на CME, а NYSE предлагает спотовые форекс-контракты. Они поощряют членов аудитории участвовать в форумах, которые отслеживают и рассматривают усовершенствования продукта. Заключение включает предварительный просмотр итоговой программы и просьбу к участникам заполнить форму опроса перед завершением сеанса вебинара.
Количественные финансы | Классификация количественных торговых стратегий Радована Войтко
Количественные финансы | Классификация количественных торговых стратегий Радована Войтко
Арджуна представляет Радована Войтко, генерального директора Quantpedia, комплексной платформы, которая служит энциклопедией количественных торговых стратегий. Имея опыт работы в качестве бывшего управляющего портфелем, Войтко успешно управлял количественными фондами на сумму более 300 миллионов евро, уделяя особое внимание стратегиям следования за трендом ETA с несколькими активами, таймингу рынка и торговле волатильностью. Он подчеркивает важность включения финансовых академических исследований в торговые стратегии, подчеркивая, что многочисленные интригующие торговые идеи публикуются в научных статьях, которые можно использовать в том виде, в каком они есть, или адаптировать их к конкретным торговым системам. Войтко также решает общие проблемы, связанные с реализацией стратегий, основанных на научных исследованиях.
Радован Войтко углубляется в тщательный процесс выбора торговых стратегий для включения в базу данных Quantpedia. Он объясняет, что их команда много читает академические статьи и вручную выбирает стратегии, которые практичны для реализации и демонстрируют надежные характеристики производительности и риска. В качестве примера он упоминает импульсную стратегию в акциях, которая была первоначально представлена в статье 1993 года Джагадиша и Титмана, за которой последовали последующие связанные статьи. Войтко отмечает, что они не публикуют торговый код, поскольку институциональные клиенты предпочитают тестировать стратегии на своих собственных данных. Кроме того, он выделяет три основные группы, которые вносят вклад в количественные исследования: ученые, исследования продавцов, хедж-фонды и компании по управлению активами.
Докладчик представляет обзор количественных торговых стратегий и их классификацию. Акции появляются как хорошо освещенный класс активов в академических исследованиях, за ними следуют товары, валюта, облигации и недвижимость. Ежемесячная ребалансировка является наиболее популярным периодом времени для торговых стратегий, в то время как высокочастотная торговля представлена недостаточно из-за необходимости более дорогих данных и расширенных возможностей программирования. С точки зрения тем, стратегии по акциям, такие как длинная-короткая и импульсная, привлекают наибольшее внимание, за ними следуют время выхода на рынок, стоимость и фундаментальные эффекты прибыли. Спикер делится своим взглядом на классификацию и обнаружение привлекательных торговых стратегий в базе данных Quantpedia.
Обсуждаются различные классификации количественных торговых стратегий, а также концепция слепых зон в исследованиях. Слепые пятна относятся к областям исследований, которые получили недостаточное освещение, предоставляя возможности для открытия новых альфа-каналов или торговых стратегий. Докладчик представляет распределение стратегий по классам активов, раскрывая доминирование акций, подчеркивая при этом недостаточно изученный характер облигаций и инвестиционных фондов недвижимости (REIT). В то время как популярные стили, такие как моментум и арбитраж, широко освещаются, спикер определяет потенциал стратегий выбора времени для других классов активов и разработки интригующих стратегий для торговли валютой.
Радован Войтко далее исследует классификацию количественных торговых стратегий по классам активов, уделяя особое внимание стратегиям на основе акций. Он отмечает, что существует больше стилей торговли акциями, чем все остальные классы активов вместе взятые, выделяя шесть основных типов стратегий торговли акциями, включая тайминг, арбитраж и торговлю стоимостью. Тем не менее, он признает белые пятна в популярных стилях и малоизученных областях, таких как облигации и товары. Войтко подчеркивает потенциал уникальных и интересных инвестиционных возможностей во внутридневных и коротких стратегиях, которые не были широко освещены в исследовательских работах.
В видео подробно рассматриваются две количественные торговые стратегии. Первая стратегия предполагает использование подхода возврата к среднему для торговли товарными фьючерсами. Этот подход предполагает группировку товаров со сходными характеристиками, расчет общего индекса доходности товаров для каждой группы и построение пар внутри каждой группы. Основываясь на исторической дивергенции и используя порог в два стандартных отклонения, дневные позиции открываются, когда цены расходятся. Вторая стратегия фокусируется на риске до объявления прибыли, извлекая выгоду из тенденции акций дрейфовать после объявления прибыли. Создавая длинно-короткий портфель, инвесторы могут получить прибыль от этого явления. В то время как дрейф после объявления о доходах хорошо известен, спикер подчеркивает менее известный факт, что акции также имеют тенденцию дрейфовать до объявления о доходах.
Радован Войтко объясняет концепцию альфа-распада, которая относится к разнице в производительности между тестированием торговой стратегии внутри выборки и вне выборки. Он также затрагивает вопросы P-взлома и репликации в количественных исследованиях, в которых исследователи могут тестировать многочисленные варианты торговой стратегии, пока не найдут что-то интересное, что приведет к интеллектуальному анализу данных. Чтобы смягчить эту проблему, Войтко предлагает использовать анонимизацию импульса, метод, который позволяет трейдерам определить, действительно ли стратегия прибыльна или это просто статистическая случайность. Несмотря на эти проблемы, в научных трудах были опубликованы различные количественные торговые стратегии, в том числе пример стратегии с предварительным объявлением прибыли, которая показала 40% годовой доход.
Спикер развенчивает ошибочное мнение о том, что количественные торговые стратегии становятся неэффективными, как только они публикуются и становятся известны другим, что приводит к арбитражу со стороны других участников рынка. Исследования, проведенные Маклином и Понтиффом, показывают, что некоторые стратегии продолжают работать даже после публикации, при этом более 40% альфы остаются спустя пять лет. Спикер также подчеркивает постоянство аномалий или факторов в торговле, отмечая, что любая стратегия может проявлять постоянство и приносить хорошую прибыль в будущем. Однако неудачный выбор времени инвесторами может помешать получению прибыли. Докладчик предостерегает от выемки данных или вылова данных, которые предполагают чрезмерную добычу данных и могут привести к ложным открытиям. Тщательное тестирование любой стратегии имеет решающее значение перед реализацией.
Радован Войтко обращается к проблеме повторения в академических исследованиях, особенно в отношении количественных торговых стратегий. Он подчеркивает проблему исследователей, извлекающих данные и ищущих закономерности без предварительной конкретной гипотезы, что приводит к статистической значимости без практической пользы. Войтко предлагает увеличить порог статистической значимости до 3,0 или 3,5, чтобы поддерживать строгие стандарты для выявленных стратегий. Вневыборочные тесты, сравнивающие портфели фондовых факторов на основе опубликованных данных, могут помочь в точном воспроизведении и потенциальном использовании в будущей торговле.
Войтко вводит импульсную стратегию неопубликованных аномалий, которая включает в себя ранжирование аномалий на основе их годовой эффективности и последующую торговлю наиболее эффективными в следующем году. Этот подход помогает отфильтровывать нереалистичные, малоэффективные или основанные на арбитраже стратегии, повышая вероятность обнаружения прибыльных стратегий посредством научных исследований. Однако Войтко предупреждает, что необходимо учитывать ликвидность и транзакционные издержки, а эффективность аномалий со временем может снизиться. Он рекомендует создать обширную базу данных стратегий и выбрать наиболее эффективные, чтобы повысить шансы найти прибыльные торговые стратегии.
Спикер отвечает на вопросы зрителей и дает рекомендации по ресурсам для изучения количественных торговых стратегий. Они предлагают посетить веб-сайт Social Science Network, который служит хранилищем исследовательских работ по социальным наукам и может быть найден с использованием таких ключевых слов, как парная торговля или импульсная торговля. Спикер также рекомендует свой собственный веб-сайт Quantpedia, который предлагает бесплатный раздел с более чем 60 широко известными стратегиями и премиальный раздел с более уникальными стратегиями. Отвечая на вопрос о подходящих стратегиях для начинающих, спикер предлагает изучить стратегии выбора стоимости активов и импульсных стратегий по прибыли на акцию (EPS). Для расчета бета-распада спикер советует обратиться к упомянутым в публикации научным работам или провести поиск соответствующих научных статей в Google.
Докладчик обсуждает языки программирования, обычно используемые в количественных финансах, и отмечает, что в Интернете доступно множество вариантов. В конечном счете выбор языка программирования сводится к личным предпочтениям. Они предоставляют ссылку на свой веб-сайт, который предлагает несколько ссылок примерно на 50 бэк-тестеров. Хотя они лично предпочитают Python, они признают ценность других языков. Спикер рекомендует выбрать язык, который вам удобен, и использовать готовые решения с таких платформ, как Tradestation, Ninjatrader или Ami Broker, чтобы начать торговлю или тестирование. Кроме того, спикер подчеркивает, что успешная алгоритмическая торговля требует сочетания финансовых и технологических навыков, и предлагает образовательные программы для обучения людей в обеих областях.
объявления менее известны.
Количественные финансы | Введение в машинное обучение | квантиакс | Эрик Хамер
Количественные финансы | Введение в машинное обучение | квантиакс | Эрик Хамер
Эрик Хамер, технический директор Quantiacs, представляет партнерство между Quantiacs и Quantinsti, направленное на демократизацию индустрии хедж-фондов. Это сотрудничество обеспечивает учебные занятия, которые вооружают студентов практическими навыками использования инструментов и данных с открытым исходным кодом Quantiacs. Quantiacs функционирует как краудсорсинговый хедж-фонд, объединяя количественных аналитиков, разрабатывающих алгоритмы, с капиталом, а Quantinsti предлагает курсы по алгоритмической торговле. Хамер подчеркивает, что участвующие кванты могут участвовать в соревнованиях Quantiacs, где у них есть возможность выиграть инвестиционный капитал и долю прибыли.
Хамер углубляется в то, как Quantiacs связывает алгоритмы программистов с рынками капитала, принося пользу как Quantiacs, так и Quantiacs, если стратегии окажутся успешными. Quantiacs стремится продвигать количественную торговлю, предлагая загружаемые настольные наборы инструментов для MATLAB и Python, примеры торговых стратегий и бесплатные данные о фьючерсах на конец дня, начиная с 1990 года. Они также включили макроэкономические индикаторы, чтобы помочь клиентам в улучшении их алгоритмов. Кроме того, Quantiacs предоставляет онлайн-платформу, на которой пользователи могут бесплатно отправлять и оценивать свои алгоритмы. В настоящее время компания Quantiacs, сосредоточенная на фьючерсах, намерена потенциально предоставлять сопоставимые данные для фондовых рынков в будущем.
Докладчик объясняет две основные функции торговых стратегий на платформе Quantiacs: функцию затрат и торговую систему. Функция затрат учитывает транзакционные издержки и комиссионные, используя 5% разницы между максимальной и минимальной ценой данного дня. С другой стороны, торговая система позволяет пользователям запрашивать информацию о ценах и предоставлять вектор весов или матрицу, определяющую распределение портфеля. Quantiacs не рекомендует использовать глобальные переменные и предлагает параметр настроек для сохранения необходимой информации о состоянии. Хамер приводит пример простой торговой стратегии, которая принесла годовой доход 2,5%. Выходные данные стратегии включают кривую капитала, результаты длинных и коротких позиций и результаты отдельных фьючерсов. Quantiacs оценивает стратегии на основе положительных результатов, низкой волатильности и коэффициента Шарпа, который измеряет доходность с поправкой на риск.
Концепция машинного обучения и его применения в количественных финансах представлены Хамером. Он подчеркивает, что значительная часть сделок на американских фондовых биржах, примерно от 85% до 90%, генерируется компьютером. Методы машинного обучения, такие как регрессия, классификация и кластеризация, становятся все более распространенными в этой области. Хамер обсуждает некоторые подводные камни, связанные с машинным обучением, подчеркивая важность максимизации доходности с поправкой на риск без чрезмерной торговли. Хотя нейронные сети могут давать отличные результаты, время их выполнения может быть длительным, а традиционная архитектура ЦП может быть неоптимальной. Однако доступны высокопроизводительные графические процессоры, которые значительно сокращают время выполнения. Хотя существуют библиотеки с открытым исходным кодом, такие как Python и MATLAB, настройка и обучение алгоритма машинного обучения может быть сложным процессом, требующим усилий и самоотверженности.
Хамер углубляется в процесс машинного обучения, начиная с определения постановки задачи и определения типа проблемы машинного обучения. Он объясняет потребность в числовых данных в машинном обучении и обсуждает разделение данных на обучающие и тестовые наборы для обучения и оценки моделей соответственно. Хамер приводит пример, демонстрирующий, как API Quantiacs Python можно использовать для прогнозирования фьючерсного контракта mini S&P 500, отображая результаты с помощью API нейронной сети Keras.
Хамер обсуждает ограничения модели машинного обучения, созданной для прогнозирования будущих цен на акции. Хотя поначалу может показаться, что модель точно предсказывает цены, при ближайшем рассмотрении выясняется, что она просто использует сегодняшние данные в качестве прокси для завтрашних данных. При применении того же алгоритма к возврату необработанных данных прогнозы модели следуют аналогичной форме, но не той же величине, что и истинные значения. Хамер демонстрирует низкую производительность модели применительно к торговым данным и исследует потенциальные возможности ее улучшения. Он также предоставляет краткий обзор исходного кода, используемого в его функции торговой системы.
Хамер продолжает демонстрировать создание последовательной модели Кераса для прогнозирования доходности фьючерсов S&P 500. Модель начинается с базовой структуры и включает определенные слои. Хамер обучает модель, используя обучающие данные, которые содержат фактические данные о ценах, а значения y представляют прогнозируемые данные возврата. После обучения Хамер может извлечь модель из настроек и использовать ее для прогнозирования доходности на основе самых последних данных. Хотя его простая мини-модель S&P 500 работает не очень хорошо, Хамер объясняет, что правильные методы и оптимизации, такие как градиентный спуск и повышение, могут решить проблему.
Методы повышения достоверности алгоритма машинного обучения в количественных финансах обсуждаются Хамером. Он предлагает использовать метод начальной загрузки, который включает запуск алгоритма на нескольких подмножествах данных для получения информации. Также рекомендуется придерживаться простых стратегий, использовать несколько прогнозов для достижения консенсуса и проявлять осторожность в отношении переобучения, очистки данных и обработки отсутствующих данных и случайных величин. Хамер считает, что машинное обучение и искусственный интеллект по-прежнему будут важными инструментами для прогнозирования финансовых рынков.
Спикер представляет курсы EpAT и ConTA, которые предлагают специальные занятия по машинному обучению. EpAT предназначен для профессионалов, стремящихся к росту в области алгоритмической или количественной торговли, а ConTA предлагает курс для самостоятельного изучения по внедрению методов регрессии с использованием машинного обучения с помощью Python. Хамер отвечает на вопросы, касающиеся выбора между R и Python для машинного обучения, и дает советы, как избежать переобучения при тестировании альтернативных наборов данных. Он предлагает обучать модель как на обучающих, так и на тестовых данных и изучать разницу в ошибках между двумя наборами, чтобы предотвратить переоснащение.
Хамер подчеркивает опасность переобучения в машинном обучении для алго-трейдинга и предлагает использовать агрегацию начальной загрузки или метод упаковки, чтобы разделить набор данных на более мелкие подмножества для проверки точности. Из-за шума и колебаний финансовых данных все, что превышает 50% точности, можно считать хорошим.
Наконец, Хамер подчеркивает важность понимания технологий для автоматизации торговых стратегий. Он подчеркивает необходимость образовательных программ, обеспечивающих обучение различным навыкам, необходимым для достижения успеха в качестве алгоритмического трейдера.
на основе положительных результатов, низкой волатильности и коэффициента Шарпа, который измеряет доходность с поправкой на риск.
Можем ли мы использовать смешанные модели для прогнозирования дна рынка? Брайан Кристофер, 25 апреля 2017 г.
Можем ли мы использовать смешанные модели для прогнозирования дна рынка? Брайан Кристофер, 25 апреля 2017 г.
Брайан Кристофер, количественный исследователь и разработчик Python, представляет исчерпывающую презентацию об ограничениях традиционного анализа временных рядов и представляет смешанные модели, в частности скрытые марковские модели (HMM), в качестве многообещающей альтернативы для прогнозирования доходности и определения рыночных режимов. Он подчеркивает потребность в моделях, которые могут обрабатывать нестационарные данные и аппроксимировать нелинейные распределения, которые необходимы в финансовом прогнозировании.
Кристофер исследует, как смешанные модели, в частности HMM, можно использовать для оценки наиболее вероятного режима актива вместе с соответствующими средними значениями и отклонениями для каждого режима. Он объясняет вычислительный процесс, который включает в себя попеременное вычисление параметров класса и оценку данных правдоподобия. Модель смеси Гаусса (GMM), хорошо известная модель смеси, предполагает, что каждый режим следует распределению Гаусса. Кристофер демонстрирует, как алгоритм максимизации ожидания используется для расчета вероятностей и параметров режима до сходимости. Чтобы проиллюстрировать это, он демонстрирует пример классификации режимов низкой волатильности, нейтральной и высокой волатильности шпионского ETF.
Затем Кристофер исследует, как GMM могут обрабатывать нестационарные и нелинейные наборы данных, преодолевая ограничения традиционного анализа временных рядов. Он представляет игрушечную стратегию, в которой используются четыре фактора, включая доходность активов и спред казначейских облигаций США от десяти лет до трех месяцев, для оценки доходности и параметров последовательности. GMM используются для подгонки и прогнозирования, извлекая оценку последней метки режима, чтобы определить среднее значение и дисперсию конкретного режима. Вместо предположения о нормальном распределении, распределение Джонсона-су используется как часть стратегии для учета нелинейного характера данных.
Докладчик обсуждает стратегию предсказания рыночного дна, основанную на предположении, что доходность за пределами доверительных интервалов является выбросом. При построении 99% доверительных интервалов по тысяче выборок результаты ниже нижнего доверительного интервала считаются выбросами. Кристофер анализирует доходность после необычного события, открывая только длинную позицию или позицию на покупку в ETF на определенное количество дней. Модель адаптируется к меняющейся волатильности, и хотя общая точность составляет около 73%, кривая капитала не работает так же хорошо, как стратегия «купи и держи». Кристофер призывает аудиторию самостоятельно изучить данные, поскольку наборы данных, использованные в презентации, доступны на GitHub.
Кристофер делится своим анализом использования смешанных моделей для прогнозирования дна рынка для различных ETF. Он исследует распределение медианной доходности каждого ETF по разным периодам ретроспективного анализа и периода удержания. SPY, Triple Q и TLT неизменно превосходят результаты по разным параметрам, в то время как GLD, EFA и EEM демонстрируют более симметричное распределение. Он также оценивает коэффициент суммы, который измеряет общую доходность событий больше 0, деленную на доходность меньше 0, считая значения больше 1 успешными. SPY, Triple Q и TLT демонстрируют высокую эффективность по нескольким параметрам и периодам ретроспективного анализа. Однако Кристофер предупреждает, что на более длительные периоды владения может больше влиять общий рыночный тренд.
Докладчик обсуждает эффективность различных активов на рынке, используя смешанные модели для прогнозирования рыночных минимумов. Исследование показывает, что такие активы, как SPY, Triple Q, TLT и GLD, работают хорошо в зависимости от таких переменных, как количество шагов или период ретроспективного анализа. Однако эффективность некоторых активов ухудшается при более длительном периоде владения. В исследовании оценивается медианная доходность по различным компонентам и выявляются многообещающие результаты для таких активов, как EEM и Aoife. Подчеркивается важность правильного распределения выборки, и показано, что использование распределения Джонсона Су является эффективным. В целом, стратегия, использующая смешанные модели для прогнозирования рыночного дна, оказалась убедительной.
Кристофер поясняет, что, хотя GMM неизменно демонстрирует успех с такими активами, как SPY, Triple Q и TLT, существуют альтернативные стратегии, которые работают так же или даже лучше. Он кратко обсуждает код класса запуска модели и удобной функции запуска модели, которая реализует компоненты GMM. Он подчеркивает, что модель была реализована с опережением, чтобы избежать предубеждений. Кроме того, Кристофер предоставляет данные, которые он использовал, в формате HDF5 на GitHub.
Докладчик объясняет, как организовать и проанализировать полученные данные для оценки эффективности стратегии смешанной модели. Для оценки метрик и средних значений можно использовать различные методы нарезки и группировки. Распределение Джонсона-су используется для адаптации к изменяющейся волатильности в ряду доходности и сравнивается с нормальным распределением. Кристофер предполагает, что точность нормального распределения плохая и что может быть выгоднее просто удерживать рынок. Тем не менее, он призывает людей изучать данные на GitHub и предлагает ответить на любые вопросы или принять участие в вебинаре.
Во время сеанса вопросов и ответов Кристофер отвечает на вопросы аудитории, касающиеся его вебинара, посвященного использованию смешанных моделей для прогнозирования дна рынка. Он поясняет, что определил параметры формы для распределения Джонсона с помощью поиска по грубым параметрам и не исследовал результаты подробно. Он также обсуждает, как он выбрал полезные факторы для своей модели, подчеркивая включение процентных ставок в США или показателей фиксированного дохода, чтобы повысить эффективность модели в прогнозировании доходности активов в США.
Кристофер отвечает на дополнительные вопросы аудитории, касающиеся применения GMM к доходности вместо цены, проблемы масштаба при использовании цены, проблемы смещения-дисперсии с несколькими факторами и сходства между ретроспективным анализом и ретроспективным тестированием. Он предлагает продолжить изучение и исследование комбинаций факторов, которые являются более предсказуемыми для более широкого спектра активов. Он также подчеркивает важность установления естественного ограничения на количество компонентов GMM, чтобы избежать переобучения. Кристофер предлагает зрителям обращаться к нему за дополнительными вопросами и подробностями.
Подразумеваемая волатильность: от теории к практике, Арнав Шет, 7 марта 2017 г.
Подразумеваемая волатильность: от теории к практике, Арнав Шет, 7 марта 2017 г.
Арнав Шет, уважаемый профессор с обширными знаниями в области волатильности, выходит на сцену в качестве спикера вебинара под названием «Подразумеваемая волатильность от теории к практике». Ведущий представляет Шета, подчеркивая его опыт в этой области, в том числе его публикацию книг и создание консультационной и аналитической платформы. Вебинар направлен на то, чтобы дать участникам всестороннее представление о подразумеваемой волатильности, различных типах волатильности, торговых стратегиях, использующих подразумеваемую волатильность, а также доступных онлайн-ресурсах и индексах Чикагской биржи опционов (CBOE) для дальнейшего изучения.
Шет начинает с краткого обзора опционов, охватывающих различные волатильности, такие как историческая и подразумеваемая волатильность. Он подробно рассматривает одну торговую стратегию и обсуждает пару индексов CBOE, давая практические советы по их применению. Чтобы обеспечить исторический контекст, Шет рассказывает об истоках опционов, восходя к первому зарегистрированному опционному контракту около 500 г. до н.э. Он рассказывает историю Фалеса, математика и философа, который получил исключительные права на все прессы для оливок во время обильного урожая. Эта история иллюстрирует раннее проявление торговли опционами.
Переходя к современному определению опционов, Шет разъясняет концепцию колл-опционов, описывая их как контракты, позволяющие спекулировать или хеджировать будущее базового актива. Он подчеркивает, что колл-опционы предоставляют получателю право, но не обязанность выйти из контракта. Шет продолжает объяснять основы торговли опционами колл и пут, подчеркивая, что опцион колл дает покупателю право купить базовый актив по определенной цене, а опцион пут дает покупателю право продать базовый актив по заранее определенной цене. цена. Он подчеркивает, что торговля опционами — это игра с нулевой суммой, а это означает, что на каждого победителя приходится проигравший, в результате чего общая прибыль и убытки равны нулю. Шет предупреждает о рисках продажи колл-опциона без владения базовой акцией, но отмечает, что если кто-то владеет акцией, продажа колл-опциона может помочь снизить риск.
Шет углубляется в опционные контракты, охватывая длинные колл, короткие колл, длинные пут и короткие опционы пут. Он объясняет их потенциальную прибыль и убытки, предостерегая новичков от торговли «голыми опционами». Более того, он подчеркивает важность учета временной стоимости денег при расчете прибыли по сравнению с выплатой. Шет проводит различие между европейскими и американскими опционами, поясняя, что европейские опционы могут быть исполнены только по истечении срока действия, тогда как американские опционы могут быть исполнены в любое время. Он завершает этот раздел введением модели ценообразования Блэка-Шоулза-Мертона, которую он сравнивает с «покупкой акций с кредитным плечом».
Затем акцент смещается на модель Блэка-Шоулза-Мертона (BSM) и лежащие в ее основе допущения. Шет подчеркивает одно из этих предположений, заявляя, что волатильность доходности известна и остается постоянной на протяжении всего срока действия опциона. Он переходит к обсуждению исторической волатильности, которая представляет собой стандартное отклонение исторической доходности активов. Шет объясняет его важность для прогнозирования потенциальной прибыльности опциона, подчеркивая, что более высокая волатильность увеличивает цену опциона из-за большей вероятности того, что актив окажется «в деньгах».
Затем Шет исследует подразумеваемую волатильность и ее роль в обратном инжиниринге волатильности из модели Блэка-Шоулза с использованием рыночных опционов. Подразумеваемая волатильность интерпретируется как ожидаемая рынком волатильность и рассчитывается на основе рыночных цен опционов. Шет представляет индекс VIX, в котором для оценки подразумеваемой волатильности используются опционы S&P 500 с 30-дневным сроком погашения при деньгах. VIX измеряет волатильность, ожидаемую рынком в течение срока действия опциона. Он отмечает, что трейдеры часто используют подразумеваемую волатильность, полученную из цен опционов, для оценки опционов, а не наоборот. Шет подчеркивает, что если разные страйки связаны с одним и тем же базовым активом, их подразумеваемая волатильность должна оставаться постоянной.
Шет продолжает объяснять концепцию перекоса волатильности в ценообразовании опционов. Он демонстрирует, как подразумеваемая волатильность отклоняется от исторической волатильности по мере отклонения цены исполнения, что приводит к перекосу волатильности. Шет подчеркивает, что перекос появился после 1987 года и представляет собой возможность для трейдеров, поскольку это отражается на ценах опционов. Он вводит термин «премия за риск волатильности», который представляет собой разницу между подразумеваемой и реализованной волатильностью. Эту премию можно использовать в торговых стратегиях. Шет поясняет, что, хотя модель Блэка-Шоулза в основном используется для оценки опционов, она чаще используется для получения подразумеваемой волатильности.
Следующей темой обсуждения становится расчет подразумеваемой волатильности на рынке опционов. Шет объясняет, как трейдеры используют рыночные значения определенных опционов на базовые активы и вводят эти значения в модель Блэка-Шоулза, чтобы реконструировать волатильность. Затем подразумеваемая волатильность интерпретируется как ожидаемая волатильность рынками опционов за определенный период, часто 30 дней. Шет вводит понятие премии за риск волатильности, демонстрируя, как рынки опционов склонны переоценивать фактическую волатильность. Он завершает этот раздел, представляя частотное распределение премии за волатильность.
Докладчик углубляется в торговые стратегии, основанные на подразумеваемой волатильности, уделяя особое внимание концепции продажи стрэддлов. Шет подчеркивает, что подразумеваемая волатильность обычно выше, чем реализованная волатильность, что приводит к переоценке опционов. В результате стратегия включает продажу стрэддлов и снижение волатильности. Чтобы оценить риски, связанные с этими стратегиями, Шет вводит греческие измерения, которые обеспечивают основу для оценки риска. Он предлагает пример сценария, связанный с покупкой стрэддла «при деньгах», и обсуждает результаты прибылей и убытков, основанные на цене базовой акции. В заключение Шет предупреждает, что если цена акций значительно колеблется, цены опционов могут перестать быть чувствительными к волатильности.
Видео продолжает обсуждение использования опционов в качестве страховки от изменений цен на акции. Шет объясняет, что, одновременно покупая колл и пут или продавая оба по цене, наиболее близкой к цене акции, можно достичь дельта-нейтралитета, но вега не может быть полностью застрахована. Затем Шет представляет индексы CBOE как удобный способ извлечь выгоду из премии за волатильность, особо упомянув индекс BXM (BuyWrite Monthly), который включает стратегию покрытого колла, и опцион «железная бабочка» BFLY. Он объясняет, что выставление покрытых колл-опционов на собственные акции может снизить риск, связанный с владением только базовыми акциями, но также несет в себе возможность потери акций в случае колл-опциона. Наконец, Шет объясняет стратегию железной бабочки, которая предполагает покупку и продажу четырех опционов с тремя страйками против S&P 500.
Ближе к концу вебинара Шет представляет стратегию, включающую покупку пут-опциона «вне денег» и колла «вне денег». Эта стратегия приводит к короткой позиции волатильности, похожей на обратный стрэддл, но с несколько преувеличенной выплатой для увеличения потенциальной прибыли.
Как использовать данные финансового рынка для фундаментального и количественного анализа — 21 февраля 2017 г.
Как использовать данные финансового рынка для фундаментального и количественного анализа — 21 февраля 2017 г.
Динамики:
Научитесь прибыльно торговать фундаментальными принципами, поймите проблемы, связанные с высокочастотным анализом данных, откройте для себя возможности и подвохи в торговле фьючерсами и просмотрите живую демонстрацию пошагового руководства по одной из самых популярных торговых стратегий — торговле парами. стратегия!
Информационная сессия по алгоритмическому трейдингу
Информационная сессия по алгоритмическому трейдингу
Открывая информативную сессию по алгоритмической торговле, спикер выражает благодарность за растущий интерес к этой области и признает значительное влияние, которое она оказала за эти годы. Они представляют Нитеша, соучредителя IH и Quant Institute, в качестве спикера сессии. Нитеш имеет богатый опыт работы на финансовых рынках и предоставит обзор алгоритмической торговли, тенденций и возможностей, особенно для начинающих. Спикер освещает недавние новостные статьи, демонстрирующие растущую популярность алгоритмической торговли и прогнозируемый темп ее роста более чем на 10% в год в течение следующих пяти лет.
Докладчик подробно рассказывает о росте и возможностях алгоритмической торговли, подчеркивая ее быстрое распространение с двузначными процентными показателями по всему миру. Они представляют данные с разных бирж, демонстрируя растущие объемы алгоритмической торговли на фондовых и товарных рынках. Чтобы определить алгоритмическую торговлю, они объясняют ее как процесс использования компьютеров, запрограммированных с определенным набором инструкций, для размещения торговых ордеров с высокой скоростью и частотой с целью получения прибыли. Подчеркнута критическая роль технологий в алгоритмическом трейдинге, особенно в высокочастотном трейдинге, где на него приходится значительная часть (до 60-70%) прибыльности торговой стратегии.
Переходя к ключевым аспектам алгоритмической торговли, спикер обсуждает технологии, инфраструктуру и стратегию. Они подчеркивают выдающуюся роль технологий в современном мире алгоритмической торговли, где лидируют технократы и трейдеры, ориентированные на технологии. Инфраструктура определяется как решающий фактор, который определяет вероятность успеха трейдера, подчеркивая важность типа используемой инфраструктуры. Наконец, спикер объясняет, что сама торговая стратегия — это то, что в конечном итоге определяет прибыльность и успех, составляя 30-70% общей вероятности успеха трейдера. Они описывают различные этапы разработки стратегии, включая формирование идей, моделирование, оптимизацию и реализацию.
Этапы алгоритмической торговли, такие как оптимизация, тестирование и исполнение, описаны спикером. Они подчеркивают важность оптимизации входных переменных торговой модели, чтобы обеспечить согласованный результат, прежде чем переходить к исполнению. Кроме того, при автоматизации выполнения спикер предупреждает о потенциальных рисках и подчеркивает необходимость надежной системы управления рисками для обеспечения безопасности и предотвращения операционных рисков. Они упоминают, что котировки на ноге статистически приводят к большей прибыли и более высокой доходности за сделку.
Обсуждаются риски, связанные с алгоритмической торговлей, в том числе возможность значительных убытков, и подчеркивается важность управления операционным риском. Спикер также рассказывает об инфраструктуре, необходимой для алгоритмической торговли, такой как высокоскоростные линии и словосочетания, которые обеспечивают более быстрое исполнение. Объясняются практические шаги по настройке алгоритмического торгового стола, начиная с доступа к рынку и заканчивая получением членства или открытием счета у брокера. Спикер отмечает, что лицензионные требования могут различаться в зависимости от регулятора. Выбор правильной алгоритмической торговой платформы имеет решающее значение и зависит от конкретной стратегии, которую необходимо реализовать.
Алгоритмические торговые платформы и их выбор в зависимости от типа стратегии обсуждаются спикером. Для стратегий низкочастотной торговли брокеры часто предоставляют бесплатные веб-платформы, которые позволяют осуществлять автоматическую торговлю с использованием кода API на различных языках программирования. Для более высокой чувствительности к задержке можно использовать развертываемые платформы стоимостью несколько сотен долларов в месяц. Спикер также подчеркивает, что тип используемой инфраструктуры зависит от стратегии, поскольку для высокочастотных данных и анализа требуются высокопроизводительные серверы.
Спикер подробно рассказывает о различных типах доступа и инфраструктуры, необходимых для алгоритмической торговли, с учетом различных правил и технологий. Они объясняют концепцию совместного размещения и удаленного хостинга, выделяя такие факторы, как задержка, линии маршрутизации заказов и рыночные данные. Подчеркивается важность наличия надежной базы данных и аналитики для оптимизации стратегии, особенно при работе с большими объемами потиковых данных. Изучается стоимость доступа к этим инструментам и уровень использования данных, необходимых для различных торговых стратегий.
Спикер объясняет, что алгоритмическая торговля требует более сложных инструментов, чем Excel, таких как R или Matlab, для обработки данных и построения моделей. Они также упоминают повышенные требования к соответствию и аудиту, связанные с автоматизацией, что является глобальной тенденцией. Трейдерам рекомендуется убедиться, что их транзакции поддаются аудиту, их коды и стратегии имеют надлежащую защиту от крайних случаев или неуправляемых случаев, а также имеют защиту этикета. Также рекомендуется иметь команду с базовым пониманием аналитики, технологий и финансовых рынков, по крайней мере, с одним членом команды, специализирующимся во всех трех областях. Это можно сравнить с традиционным рецептом успеха в трейдинге, который требует таких навыков, как обработка чисел, распознавание образов, скорость набора текста, понимание финансового рынка и дисциплина.
Спикер обсуждает рецепт успеха количественного трейдинга с использованием алгоритмического трейдинга. Они подчеркивают необходимость сильного понимания математики и статистики, а также владения финансовыми вычислениями. Понимание технологии и структуры рынка имеет решающее значение, наряду с общим пониманием того, как аппаратные функции и сети играют роль в успехе торговли. Также необходимо понимание финансового рынка, а знание того, как кодировать и моделировать стратегию, является дополнительным преимуществом. Для тех, кто создает магазины с более высокой частотой, все эти элементы жизненно важны. Спикер подчеркивает важность EPAT для людей, вступающих в мир трейдинга, особенно потому, что многие люди в финансах не имеют необходимого понимания технологий для достижения успеха.
Спикер рассказывает о решении проблемы непонимания технологий среди инструментов количественного анализа, необходимых для трейдинга. Они упоминают о создании ePACT (Executive Programme in Algorithmic Trading) для работающих профессионалов, которые хотят получить опыт в алгоритмической торговле. Программа ePACT представляет собой шестимесячную интегрированную онлайн-программу, которая включает занятия по выходным в течение четырех-четырех с половиной месяцев, за которыми следуют дополнительные полтора-два месяца проектной работы. Работа над проектом позволяет участникам специализироваться в выбранной ими области. Программа состоит из девяти различных модулей, преподаваемых отраслевыми практиками, чтобы обеспечить соответствие изучаемого материала потребностям и тенденциям отрасли.
Обсуждаются различные модули программы ePACT, начиная с введения в финансовый рынок, базовой статистики, деривативов и рисков, расширенной статистики и количественной торговой стратегии. Модуль количественной торговой стратегии охватывает различные торговые стратегии, а также включает в себя темы, связанные с настройкой алгоритмического торгового стола и рассмотрением вовлеченных бизнес-аспектов. Программа также охватывает реализацию алгоритмических торговых платформ с использованием Python, предоставляя инструкции по основам Python и тому, как реализовывать торговые стратегии на разных платформах. Участникам назначается наставник для наблюдения за их проектной работой, которая действует как специализация в выбранной ими области.
Спикер рассказывает об услугах поддержки, которые команда карьерных служб оказывает участникам и выпускникам программы алгоритмического трейдинга. Они подчеркивают важность обучения на практике, живых лекций и доступа к записанным лекциям. Докладчик представляет график, показывающий отраслевые требования и профили, которые компании ищут в кандидатах, гарантируя, что программа охватывает соответствующие темы. Они упоминают, что в программе участвуют лидеры отрасли в качестве инструкторов из разных стран, а их выпускники живут более чем в 30 странах мира. Также выделяются различные мероприятия и программы, организованные институтом для повышения осведомленности об алгоритмической торговле.
Спикер продолжает отвечать на различные вопросы зрителей, связанные с алгоритмической торговлей. Они подтверждают, что граждане США могут открывать торговые счета в Индии, но им необходимо пройти через хранителя и выполнить определенный процесс, чтобы открыть счет у клирингового брокера. Спикер рекомендует книги доктора Апа Чана и Ларри Харриса тем, кто заинтересован в создании алгоритмического трейдинга или начале работы с алготрейдингом. Они также упоминают несколько платформ, доступных в Индии для алгоритмической торговли, таких как Symphony Fintech, Automated Trading и YouTrade. Реальные технические данные можно получить либо напрямую с биржи, либо через своего брокера. Кроме того, они подтверждают, что студенты могут использовать ту же стратегию, которую они разработали в ходе курса, и применять ее в реальной торговле.
Спикер продолжает отвечать на различные вопросы зрителей, касающиеся алгоритмического трейдинга. Они объясняют, что кодирование и тестирование стратегии с использованием различных инструментов возможно и несложно перенести в реальную торговлю. Также рассматриваются вопросы, касающиеся правил, соответствия и лицензирования торговли на индийском рынке. Спикер объясняет, что требуется разрешение от биржи для подходящих стратегий автоматической торговли и что необходима демонстрация. Они также обсуждают популярные торговые стратегии, такие как стратегии на основе моментума, статистического арбитража и стратегии на основе машинного обучения.
Докладчик обсуждает типы торговых стратегий, рассматриваемых в курсе, и подчеркивает важность изучения того, как разрабатывать новые стратегии, тестировать их и выполнять. Они отвечают на вопросы о перспективах трудоустройства для выпускников курсов, средней предлагаемой заработной плате и навыках программирования, необходимых для анализа свечных моделей. Также рассматриваются опасения по поводу уровня знаний и временных затрат работающих специалистов, проходящих курс, а также затрат, связанных с созданием отдела алгоритмической торговли в Индии. Докладчик подчеркивает важность базового понимания ключевых понятий перед началом программы, чтобы максимизировать ее ценность.
Докладчик отвечает на различные вопросы, связанные с алгоритмической торговлей, предлагая людям с ограниченными знаниями о фондовых рынках обратиться к специалисту по продажам за советом, чтобы получить общее представление об этих областях, прежде чем приступить к курсу. Они объясняют, что алгоритмическая торговля полезна для отдельных трейдеров, которые хотят обеспечить дисциплину в своих сделках и расширить свои стратегии, включив в них несколько инструментов. Спикер также затрагивает проблемы, связанные с переходом с одного курса на другой и брокерами в Индии, которые предлагают услуги алго-трейдинга. Наконец, они объясняют, что размещение серверов на бирже не дает необоснованных преимуществ алгоритмическим трейдерам, но приносит пользу розничным трейдерам, обеспечивая более узкие спреды между ценами покупки и продажи.
Спикер рассказывает о преимуществах алгоритмической торговли для розничных трейдеров и о том, как технологии могут помочь минимизировать потери. Они отвечают на вопросы о том, как непрограммисты изучают Python для алгоритмической торговли, и о том, могут ли жители Индии торговать на мировых рынках. Они поясняют, что их фирма в первую очередь занимается обучением, а не предоставлением брокерских или алгоритмических торговых платформ. Спикер подчеркивает, что их программа помогла сотням участников из более чем 30 стран, и призывает заинтересованных лиц связаться с их отделами по развитию бизнеса и продажам для получения дополнительной информации.
Спикер отвечает на несколько вопросов зрителей, в том числе о том, должны ли все стратегии быть одобрены биржей и как защитить стратегию. Они объясняют, что поставщики алгоритмов не могут видеть стратегию трейдера, а биржи в первую очередь заботятся о том, чтобы стратегии не вызывали хаоса на рынке. Они упоминают студенческую скидку на программу и обсуждают доступность алготрейдинга на товарных рынках в Индии. Кроме того, они подчеркивают важность линейной алгебры и распределения вероятностей в профилях HFT в зависимости от роли и подчеркивают, что алготрейдинг может применяться во всем мире к любому торговому инструменту, включая опционы и форекс.
Спикеры обсуждают стратегии кодирования, предоставление повторно используемого кода и необходимость изучения Python и R. Они также отвечают на вопросы, касающиеся проверки стратегий, потенциальной рентабельности инвестиций и необходимой инфраструктуры для небольшого числа трейдеров. Выступающие предостерегают от обмена стратегиями с другими и предлагают сосредоточиться на изучении лучших практик и разработке уникальных идей торговых стратегий.
Спикеры отвечают на различные вопросы об алгоритмической торговле, включая идеальные временные рамки для тестирования стратегии, минимальную пропускную способность интернета, необходимую для торговли умеренными объемами, и как обойти получение брокерских услуг. Они также обсуждают лучших поставщиков алгоритмической торговли в Индии и могут ли быть запрограммированы стратегии дискреционной торговли, такие как волновая теория Эллиота. Выступающие предполагают, что любую стратегию можно закодировать, если уметь программировать и помнить о четких правилах. Они советуют трейдерам выбирать поставщиков на основе их индивидуальных требований, а также плюсов и минусов каждого поставщика.
В заключение спикер благодарит присутствующих и предлагает дальнейшую помощь. Хотя они не смогли ответить на все вопросы из-за нехватки времени, спикер призывает аудиторию присылать свои запросы и предоставляет контактную информацию для команды Quant Institute. Они выражают признательность за интерес к алгоритмической торговле и подчеркивают важность постоянного обучения и практики в этой области.