Quantitative trading - страница 27

 

Количественная торговля с использованием анализа настроений | Раджиб Ранджан Бора



Количественная торговля с использованием анализа настроений | Раджиб Ранджан Бора

Анализ настроений. также известный как интеллектуальный анализ мнений, представляет собой процесс компьютерного выявления и категоризации мнений, выраженных в фрагменте текста, особенно для того, чтобы определить, является ли отношение автора к определенной теме, продукту и т. д. положительным, отрицательным или нейтральным.

 

Использование искусственного интеллекта для построения алгоритмических торговых стратегий



Использование искусственного интеллекта для построения алгоритмических торговых стратегий

Генеральный директор и соучредитель компании по разработке торговых стратегий объясняет захватывающий потенциал ИИ и машинного обучения в алготрейдинге. Эти инструменты доказали свою эффективность крупными количественными хедж-фондами, а их доступность значительно увеличилась благодаря библиотекам с открытым исходным кодом и удобным инструментам, не требующим глубоких математических или компьютерных знаний. Спикер также представляет ключевые термины, связанные с искусственным интеллектом и машинным обучением в контексте алгоритмической торговли. Искусственный интеллект определяется как изучение интеллектуальных агентов, которые воспринимают окружающую среду и предпринимают действия для достижения максимального успеха. Машинное обучение, подмножество ИИ, фокусируется на алгоритмах, которые могут обучаться и делать прогнозы без явного программирования. Распознавание образов, ветвь машинного обучения, включает в себя выявление закономерностей в данных, в то время как изучение правил ассоциации включает формирование утверждений «если-то» на основе этих закономерностей. Докладчик кратко упоминает концепцию больших данных, которая характеризуется четырьмя V: объем, скорость, разнообразие и достоверность.

Докладчик описывает термины и концепции, которые будут обсуждаться, включая большие данные, достоверность, искусственный интеллект, машинное обучение, распознавание образов и интеллектуальный анализ данных. Затем они углубляются в лучшие практики и распространенные ловушки при построении алгоритмических торговых стратегий. К ним относятся определение реальных целей для достижения успеха, приоритет простоты над сложностью, сосредоточение внимания на создании надежного процесса и рабочего процесса вместо того, чтобы полагаться на одну модель, и поддержание здорового скептицизма на протяжении всего процесса, чтобы избежать предвзятых результатов.

Спикер переходит к обсуждению того, как машинное обучение может решить проблему выбора индикаторов и наборов данных для построения торговых стратегий. Деревья решений и случайные леса представлены как методы определения важных показателей путем поиска наилучших разделений данных. Отмечено, что случайные леса более надежны и мощны, чем деревья решений, хотя и более сложны. Докладчик также исследует, как объединение наборов индикаторов с использованием техники, называемой «оберткой», может создать более мощную комбинацию.

Далее спикер обсуждает использование технических индикаторов в алгоритмических торговых стратегиях и их преимущества в определении основных моделей и тенденций. Поднимается вопрос оптимизации параметров индикатора на основе машинного обучения и вводится концепция ансамблевого обучения, которая объединяет несколько классификаторов для анализа данных и выявления различных закономерностей и информации. Также упоминается различие между выбором признаков и извлечением признаков в машинном обучении с напоминанием о необходимости помнить о подгонке кривой при использовании нескольких классификаторов.

Докладчики демонстрируют сочетание распознавания образов и изучения ассоциативных правил как способ использовать алгоритмы машинного обучения, сохраняя при этом интерпретируемость торговых стратегий. Они приводят пример использования машины векторов поддержки для анализа взаимосвязи между трехпериодным RSI и ценовой разницей между ценой открытия и 50-периодной SMA на австралийском долларе. Четкие шаблоны переводятся в торговые правила. Однако они признают ограничения этого метода, такие как анализ многомерных данных, проблемы автоматизации и интерпретация выходных данных. Спикер представляет Trade как возможное решение для решения этих проблем и позволяет трейдерам использовать алгоритмы с любыми индикаторами, которые они пожелают.

Докладчик продолжает демонстрировать, как создавать торговые стратегии с использованием облачной торговой платформы. Они используют пример построения стратегии для торговли австралийским долларом на дневном графике с использованием данных за пять лет. Чтобы избежать подгонки кривой, алгоритм обучается только до 1 января 2015 г., оставляя год данных вне выборки для тестирования. Подчеркивается важность не тратить впустую эти данные вне выборки, чтобы избежать предвзятого тестирования на исторических данных. Использование алгоритмов машинного обучения для анализа индикаторов и выявления паттернов представлено как гибкий и мощный подход к оптимизации торговых стратегий.

Далее докладчик демонстрирует процесс построения торговой стратегии с использованием платформы Trade-Ideas и библиотеки индикаторов с открытым исходным кодом TA Lib. Они анализируют движение цены австралийского доллара за пятилетний период, определяют диапазоны с сильными сигналами и уточняют правила открытия длинных позиций, выбирая диапазоны индикаторов и отмечая их отношения. Добавляя правило для цены относительно 50-периодной SMA, они определяют два разных диапазона с сильными сигналами. Подчеркивается преимущество использования Trade-Ideas, поскольку оно позволяет анализировать результаты алгоритмов машинного обучения и строить правила непосредственно из гистограмм для более четкой интерпретации.

Ведущий обсуждает процедуру построения коротких правил для торговой стратегии, включая выбор правильных индикаторов и уточнение правил для поиска сильных коротких сигналов. Особое внимание уделяется тестированию и изучению различных моделей с помощью индикаторов для поиска оптимальной стратегии. Также демонстрируется генерация кода и тестирование стратегии вне выборки в MetaTrader4 с учетом транзакционных издержек. Ведущий подтверждает, что подход связан с алгоритмическим трейдингом.

Докладчик объясняет, как протестировать стратегию, построенную на самых последних данных вне выборки, которые не использовались в процессе построения стратегии. Моделирование проводится с использованием MetaTrader, популярной торговой платформы для валют и акций. Активное сообщество разработчиков платформы создает автоматизированные стратегии, пользовательские индикаторы и предоставляет прекрасную возможность для тестирования и торговли на одних и тех же данных. Основное внимание при моделировании уделяется оценке эффективности стратегии на данных вне выборки. Спикер упоминает, что инструмент разработан стартапом, который планирует сделать его бесплатным, поставив маркировку непосредственно брокерским конторам.

Спикер рассказывает о включении методов управления рисками и капиталом в стратегию после тестирования на истории. Простые меры тейк-профита и стоп-лосса обсуждаются как способы уменьшения просадок и защиты от рисков снижения. Чтобы защититься от подгонки кривой, спикер подчеркивает использование широкого выбора бинов, тестирования вне выборки и демо-счетов перед запуском. Также упоминается предпочтение простоты и прозрачности по сравнению с нейронными сетями черного ящика в торговых стратегиях.

Во время презентации спикер отвечает на вопросы, касающиеся сравнения их платформы с другими, такими как Quanto Pian или Quanto Connect, подчеркивая, что их платформа больше ориентирована на поиск и анализ стратегий, чем на автоматизацию существующих стратегий. Признается важность технических данных в автоматизированных стратегиях, а также отмечается, что их платформа включает в себя другие наборы данных, такие как индикаторы настроений. MetaTrader 4 демонстрируется как полезный инструмент, и обсуждается значение стратегий управления рисками и капиталом в торговле. Спикер также рассказывает о лучших практиках и распространенных ошибках в стратегиях автоматической торговли.

Докладчик обсуждает использование индикаторов в торговых стратегиях, подчеркивая компромисс между сложностью и переоснащением. Они рекомендуют использовать от трех до пяти индикаторов на стратегию, чтобы найти баланс между достаточным количеством информации и избеганием переобучения. Подчеркивается важность данных или функций, введенных в алгоритм, и то, как реализуются выходные данные. Лежащий в основе алгоритм считается менее важным, чем используемые индикаторы и их реализация. Также рассматриваются вопросы об использовании генетического оптимизатора в MetaTrader 4 и важности согласования индикаторов с платформой.

Спикер исследует применение машинного обучения в стоимостном инвестировании. Тот же процесс, который обсуждался ранее для алгоритмической торговли, может быть применен к инвестированию в стоимость, но вместо технических индикаторов используются наборы данных, которые количественно определяют неотъемлемую стоимость компании. Рыночная капитализация или соотношение цены и прибыли, например, могут выявить взаимосвязь между этими данными и движением цены актива. Также обсуждаются оптимизация прибыли на сделку и определение случаев, когда алгоритм не синхронизирован с рынком. В качестве подходящих языков программирования рекомендуются Python и R, в зависимости от опыта программирования и опыта.

Наконец, спикер выделяет основные навыки и знания, необходимые для алгоритмической торговли, которая включает слияние финансов и технологий. Понимание рынков, статистики больших данных и технологий автоматизации стратегий имеет решающее значение. Количественные образовательные программы предлагаются как средство для приобретения необходимого обучения различным операциям и навыкам, чтобы стать успешным алгоритмическим трейдером. Python рекомендуется как отличный вариант для построения алгоритмов.

  • 00:00:00 Генеральный директор и соучредитель компании по разработке торговых стратегий объясняет, почему ИИ и машинное обучение являются замечательными инструментами для алго-трейдинга и как они доказали свою эффективность крупными количественными хедж-фондами. Он также подчеркивает, что доступность этих инструментов значительно возросла благодаря библиотекам и инструментам с открытым исходным кодом, не требующим глубоких математических или компьютерных знаний. В этом разделе также рассматриваются базовая терминология и лучшие практики применения этих методов трейдерами и количественными расчетами, а также конкретные приложения для улучшения результатов торговли.

  • 00:05:00 Спикер дает определения ключевых терминов, связанных с искусственным интеллектом и машинным обучением, применительно к алгоритмической торговле. Искусственный интеллект определяется как исследование интеллектуальных агентов, которые воспринимают окружающую среду и предпринимают действия, чтобы максимизировать свои шансы на успех. Машинное обучение, подмножество ИИ, фокусируется на алгоритмах, которые могут обучаться и делать прогнозы без явного программирования. Распознавание образов — это ветвь машинного обучения, ориентированная на выявление закономерностей в данных, а изучение правил ассоциации включает форматирование этих закономерностей в операторы «если-то». Наконец, спикер кратко касается больших данных, заявляя, что они следуют четырем V: объем, скорость, разнообразие и достоверность.

  • 00:10:00 Докладчик описывает некоторые термины и концепции, которые будут обсуждаться в презентации, включая большие данные, достоверность, искусственный интеллект, машинное обучение, распознавание образов и интеллектуальный анализ данных. Затем спикер рассказывает о некоторых передовых методах и распространенных ловушках, которых следует избегать при построении алгоритмических торговых стратегий. К ним относятся определение успеха с осязаемыми целями, приоритет простоты над сложностью, сосредоточение внимания на создании надежного процесса и рабочего процесса, а не единственной модели, и наличие здоровой дозы скептицизма на протяжении всего процесса, чтобы избежать смещения в сторону положительных результатов.

  • 00:15:00 Спикер рассуждает о том, как машинное обучение может помочь решить проблему выяснения, какие индикаторы и наборы данных использовать при построении торговой стратегии. Докладчик объясняет, как можно использовать деревья решений и случайные леса для выбора индикаторов путем поиска индикаторов и значений, которые лучше всего разделяют набор данных, при этом индикаторы в верхней части дерева являются более важными и имеют более высокую связь с набором данных. . Спикер также упоминает, что случайные леса более надежны и мощны, чем деревья решений, но и более сложны. Кроме того, спикер исследует, как наборы индикаторов можно использовать вместе для создания более мощной комбинации с использованием метода, известного как обертка.

  • 00:20:00 Докладчик обсуждает использование технических индикаторов в алгоритмических торговых стратегиях и преимущества, которые они предлагают для выявления основных моделей и тенденций. Они также рассматривают вопрос о том, можно ли оптимизировать параметры индикатора на основе машинного обучения, и подчеркивают использование ансамблевого обучения для объединения нескольких классификаторов и анализа данных для поиска различных закономерностей и информации. Затем докладчик затрагивает разницу между выбором признаков и извлечением признаков в машинном обучении и признает важность учета подгонки кривой при использовании нескольких классификаторов.

  • 00:25:00 Докладчики обсуждают сочетание распознавания образов и изучения ассоциативных правил как способ использовать алгоритмы машинного обучения, сохраняя при этом возможность интерпретировать выходные данные и применять их к своим торговым стратегиям. Они представляют собой пример использования машины векторов поддержки для анализа взаимосвязи между трехпериодным RSI и разницей в цене между ценой открытия и 50-периодной SMA на австралийском долларе. На выходе были получены четкие модели, которые были преобразованы в торговые правила. Хотя этот метод позволяет трейдерам использовать собственную интуицию и опыт, он также имеет ряд недостатков, таких как трудности с анализом данных с высокой размерностью, автоматизацией и интерпретацией результатов. Торговля представлена как возможное решение, которое устраняет эти проблемы и позволяет трейдерам использовать эти алгоритмы для анализа любых индикаторов, которые они хотят.

  • 00:30:00 Ведущий демонстрирует, как строить торговые стратегии на облачной торговой платформе. В приведенном примере построена стратегия торговли австралийским долларом на дневном графике с использованием данных за последние пять лет. Чтобы избежать подгонки кривой, алгоритм обучается только до 1 января 2015 года, оставляя год данных вне выборки для тестирования стратегии, на которых он не видел ранее. Докладчик подчеркивает важность того, чтобы не тратить впустую эти данные вне выборки, чтобы избежать предвзятости в отношении выбора бэктеста, который хорошо работает на конкретном наборе данных. Использование алгоритмов машинного обучения для анализа индикаторов и поиска базовых моделей — более гибкий и мощный способ оптимизации торговых стратегий.

  • 00:35:00 Ведущий демонстрирует, как построить торговую стратегию, используя платформу Trade-Ideas и открытую библиотеку индикаторов TA Lib. Они начинают с анализа движения цены австралийского доллара за пятилетний период и определяют диапазоны, в которых алгоритм смог найти сильные сигналы. Они уточняют правила открытия длинных позиций, выбирая диапазоны индикаторов и отмечая взаимосвязь между ними. Добавив правило для цены относительно 50-периодной SMA, они могут увидеть два разных диапазона, в которых торговые алгоритмы обнаружили сильные сигналы. Преимущество использования Trade-Ideas заключается в том, что он позволяет анализировать результаты алгоритмов машинного обучения, находить самые сильные сигналы и строить правила непосредственно на гистограммах, чтобы точно увидеть, о чем говорят правила.

  • 00:40:00 Ведущий обсуждает процедуру построения коротких правил для торговой стратегии, включая выбор правильных индикаторов и уточнение правил для поиска сильного сигнала на продажу. Докладчик подчеркивает важность тестирования и изучения различных паттернов с помощью индикаторов, чтобы найти лучшую стратегию. Затем обсуждение переходит к созданию кода и тестированию стратегии вне выборки в MetaTrader4 с возможностью учета транзакционных издержек. Ведущий подтверждает, что подход представляет собой алгоритмическую торговлю.

  • 00:45:00 Ведущий объясняет, как протестировать стратегию, которую они построили, на самых последних данных вне выборки, которые не использовались в процессе построения стратегии. Моделирование выполняется на популярной торговой платформе MetaTrader для торговли валютами и акциями. Платформа имеет активное сообщество разработчиков, которые разрабатывают автоматизированные стратегии, пользовательские индикаторы и предоставляют прекрасную возможность протестировать анализ и торговать на тех же данных, которые используются для торговли. Целью моделирования является проверка эффективности стратегии на данных вне выборки. Инструмент разработан стартапом, который планирует сделать его доступным бесплатно, пометив его напрямую брокерским конторам.

  • 00:50:00 Спикер объясняет, как внедрить методы управления рисками и капиталом в стратегию после тестирования на истории. Добавление простого тейк-профита и стоп-лосса может значительно уменьшить просадку и защитить от рисков падения. Затем спикер обращается к вопросу о том, как защититься от подгонки кривой в алгоритмической торговле. Чтобы избежать переобучения, спикер делает упор на использование широкого выбора бинов, тестирование вне выборки и демо-счета перед выходом в эфир. Наконец, спикер отмечает, что их личное предпочтение — простота и прозрачность, а не нейронные сети «черный ящик» для торговых стратегий.

  • 00:55:00 Спикер отвечает на вопросы о том, как их платформа сравнивается с другими, такими как Quanto Pian или Quanto Connect, которые больше сосредоточены на автоматизации существующих стратегий, тогда как их платформа больше ориентирована на обнаружение и анализ стратегий. Они также обсудили важность технических данных в автоматизированных стратегиях, но подчеркнули, что их платформа также включает в себя другие наборы данных, такие как сентиментальные индикаторы. Кроме того, спикер продемонстрировал использование MetaTrader 4 и рассказал о важности стратегий управления рисками и капиталом в трейдинге. Наконец, спикер обсудил лучшие практики и распространенные ошибки в стратегиях автоматической торговли.

  • 01:00:00 Спикер обсуждает использование индикаторов в торговых стратегиях и компромисс между сложностью и переоснащением. Они рекомендуют использовать от трех до пяти индикаторов для каждой стратегии, чтобы найти баланс между содержанием большого количества информации и переоснащением. Спикер также обсуждает важность данных или признаков, которые вводятся в алгоритм, и то, как реализуется результат. Они подчеркивают, что речь идет не столько о базовом алгоритме, сколько об используемых индикаторах и их реализации. Спикер также затронул вопросы об использовании генетического оптимизатора в Metatrader4 и важности использования тех же индикаторов, что и на платформе.

  • 01:05:00 Спикер обсуждает использование машинного обучения для стоимостного инвестирования. Тот же процесс, который ранее обсуждался для алгоритмической торговли, может быть использован для инвестирования в стоимость, но вместо технических индикаторов инвесторы будут использовать наборы данных, которые важны для количественной оценки внутренней стоимости компании. Например, инвестор может использовать рыночную капитализацию или соотношение цены и прибыли, чтобы увидеть взаимосвязь между этими данными и изменением цены базового актива. Спикер также обсуждает способы оптимизации прибыли на сделку и как узнать, когда алгоритм не синхронизирован с рынком. Наконец, спикер обсуждает простоту изучения MetaTrader и упоминает, что и Python, и R имеют отличные библиотеки для машинного обучения, в зависимости от опыта и знаний в области кодирования.

  • 01:10:00 Спикер рассказывает о необходимых навыках и знаниях, необходимых для алгоритмической торговли, которая предполагает слияние финансов и технологий. Чтобы разрабатывать успешные торговые стратегии, необходимо понимать рынки, статистику больших данных и технологии для автоматизации стратегий. Количественные образовательные программы могут обеспечить обучение различным операциям и навыкам, необходимым для того, чтобы стать успешным алгоритмическим трейдером. Python также рекомендуется как отличный вариант для тех, кто хочет создавать свои алгоритмы.
 

Информационная сессия об алгоритмической торговле от Нитеша Хандельвала - 24 мая 2016 г.



Информационная сессия об алгоритмической торговле от Нитеша Хандельвала - 24 мая 2016 г.

Содержание сеанса:

  • Обзор индустрии алгоритмического трейдинга
  • Текущая доля рынка и объемы
  • Рост и будущее алгоритмической торговли по всему миру
  • Меры риска и технологические достижения
  • С чего начать
  • Бесплатные и дешевые способы попробовать
 

Раджиб Ранджан Бора на POC2015 - Торгуйте опционами и будьте впереди рынка



Раджиб Ранджан Бора на POC2015 - Торгуйте опционами и будьте впереди рынка

Содержание:

  • 04:27 Определения
  • 07:12 Два вида опционов
  • 09:56 Разработаны типы опционов
  • 15:38 Терминология - Денежность
  • 23:35 Компоненты Option Premium (цена)
  • 33:28 Направленные стратегии
  • 36:54 Стратегии волатильности
  • 46:30 Стратегии хеджирования
  • 50:38 Сделки с наклоном кривой волатильности
  • 59:14 Оценка рисков
 

Стратегии, основанные на моментуме, для низкочастотной и высокочастотной торговли | Вебинар



Стратегии, основанные на моментуме, для низкочастотной и высокочастотной торговли | Вебинар

Этот веб-семинар был посвящен различным аспектам стратегий импульсной торговли как для традиционной/низкочастотной, так и для высокочастотной торговли (HFT). Некоторые популярные стратегии торговли на основе моментума также были тщательно изучены, чтобы выбрать нишевые стратегии торговли на основе импульса. Вебинар был направлен на то, чтобы оценить, чем импульсные стратегии HFT отличаются от обычных импульсных стратегий как с точки зрения логики, так и с точки зрения развертывания.

Подробно рассмотрены пункты:

  • Популярные стратегии импульсной торговли
  • Импульсная торговля в HFT
  • Риски в импульсной торговле
  • Образец модели
 

[ВЕБИНАР] Изменение представлений об управлении рисками на текущих рынках



[ВЕБИНАР] Изменение представлений об управлении рисками на текущих рынках

В этом видео г-н Раджиб Бора, директор и преподаватель QuantInsti, рассказывает о нескольких основных проблемах надзора за рисками в алгоритмической торговле, таких как:

  • Как Knight Capital потеряла 460 долларов за 45 минут?
  • Почему Deutsche Bank был вынужден закрыть свой отдел алгоритмической торговли в Токио?
  • Что пошло не так в Infinium Capital при торговле необработанными ETF и почему они были оштрафованы на 850 000 долларов?
  • Какая ошибка привела к тому, что HanMag Securities of Korea потеряла 57 миллиардов корейских вон за несколько минут?
 

Нитеш Ханделвал на POC2015 - Торгуйте фьючерсами и будьте впереди рынка



Нитеш Ханделвал на POC2015 - Торгуйте фьючерсами и будьте впереди рынка

Нитеш Ханделвал представляет обзор торговли фьючерсами и опционами, подчеркивая, что фьючерсы — это финансовые инструменты, стоимость которых зависит от цены базового финансового инструмента. Он проводит различие между фьючерсами, которые представляют собой стандартные контракты, торгуемые на биржах, и форвардами, которые торгуются на внебиржевом рынке. Хандельвал выделяет различных участников торговли фьючерсами, включая хеджеров, спекулянтов и арбитражеров, и объясняет, какую выгоду каждая группа может извлечь из участия в торговле фьючерсами. Также обсуждаются ценообразование фьючерсных контрактов и моделирование торговых стратегий с использованием фьючерсов.

Двигаясь дальше, Хандельвал углубляется в типы участников рынка фьючерсов, а именно хеджеров, арбитражеров и спекулянтов. Хеджеры используют фьючерсные контракты, чтобы защитить себя от потенциального повышения цен на физическом рынке, эффективно минимизируя свой риск. Арбитражники ищут возможности для получения прибыли, используя расхождения цен на разных биржах, в то время как спекулянты участвуют в торговле фьючерсами исключительно для того, чтобы извлечь выгоду из колебаний цен. Ханделвал переходит к определению двух основных характеристик фьючерсных рынков: спотовой цены, которая представляет собой текущую цену базового актива, и размера контракта или лота, который определяет заранее определенный размер фьючерсного контракта.

Затем объясняется концепция торговли фьючерсами, и Хандельвал подчеркивает, что фьючерсные контракты бывают разных размеров и имеют даты истечения срока действия. Расчеты могут производиться наличными или путем перекрестных расчетов, причем расчеты наличными являются наиболее распространенными. Маржа используется для открытия и поддержания позиций, и для каждого актива существуют определенные маржинальные требования, основанные на ценовых ожиданиях. Торговля фьючерсами допускает значительное кредитное плечо, поскольку для открытия позиции требуется лишь небольшой процент от стоимости базового актива. Однако это также увеличивает риск для трейдеров и расчетных палат, особенно в периоды крайней волатильности рынка.

Обсуждаются аспекты поставки в торговле фьючерсами, поскольку одни контракты могут быть доставлены, а другие нет. Товарные и фондовые фьючерсы могут быть доставлены, а фьючерсы на индексы - нет, поскольку индексы представляют собой просто числовые представления без физического аналога. При доставке биржа предоставляет список допустимых параметров базового актива для обеспечения стандартов качества. Хандельвал подчеркивает преимущества торговли фьючерсами, такие как возможность использовать позиции, выплачивая маржу вместо полной стоимости актива, и более широкий спектр доступных торговых стратегий по сравнению с наличным рынком.

Затем Хандельвал исследует преимущества торговли фьючерсами по сравнению с наличными рынками, включая повышенную ликвидность для больших объемов и справедливый и прозрачный процесс определения цены в разные моменты времени. Он объясняет, что цены на фьючерсы определяются различными факторами, включая спотовые цены, дату истечения срока действия, безрисковую норму прибыли, затраты на хранение и доставку, а также удобство доходности. Удобная доходность представляет собой цену, которую предприятия готовы платить за физическое владение активом, тем самым избегая проблем со спросом и предложением и потенциальных дефолтов по доставке по истечении срока действия.

Докладчик дает представление о концепции удобной доходности, особенно в отношении инвестиционных активов, таких как золото, физическое владение которым часто предпочтительнее из-за его символической стоимости. Представлена формула для расчета ожидаемой цены фьючерсов на акции или фьючерсы на индексы с учетом текущей спотовой цены и потенциального дохода от вложения денег в другом месте. Затраты на хранение и удобство использования, отражающие премию, которую инвесторы готовы платить за владение физическим активом, также учитываются в уравнении. Ханделвал отмечает, что рациональные инвесторы учитывают удобство доходности при формулировании своих взглядов на рынок.

Вводится концепция стратегии наличных и будущего, которая включает в себя торговлю наличными и фьючерсами в противоположных направлениях для получения прибыли. Эта стратегия требует достаточной ликвидности на наличном рынке для удерживаемых акций и доступа к механизмам поставки, если разрешена короткая продажа. Тем не менее, Хандельвал советует проявлять осторожность в отношении высокой доходности, наблюдаемой при коротких позициях наличными и длинных фьючерсных позициях, поскольку осуществимость таких вариантов зависит от доступных механизмов доставки.

Факторы, влияющие на волатильность спредов по мере приближения даты экспирации, объясняет Ханделвал. К ним относятся отсутствие доходности в течение нулевого периода, потенциальные неустойчивые спреды из-за механизмов доставки во время поставки фьючерсов, влияние преобладающих процентных ставок и настроения рынка в периоды высокой волатильности или новостей, которые могут вызвать быстрые движения цен. Обсуждаются две стратегии торговли спредами: календарные спреды, которые очень эффективны и предлагают безрисковые возможности на спотовом рынке, и межрыночные спреды, которые включают арбитраж или статистический арбитраж по разным, но связанным классам активов.

Хандельвал углубляется в анализ корреляций между различными классами активов, такими как товары, акции и валюты. Он подчеркивает, что движения в одном инструменте могут указывать на потенциальные движения в других, хотя прямая или обратная корреляция зависит от тщательного анализа. Корреляции могут также существовать в пределах одного и того же класса активов, примером чего является обратная связь между ценами на продукты питания и ценами на золото. Настроения рынка и фундаментальный анализ играют решающую роль для инвесторов при открытии позиций, основанных на этих корреляциях. Khandelwal вводит межбиржевые спреды, которые могут быть чистым арбитражем или статистическим арбитражем, в зависимости от их связи друг с другом, даже если они не принадлежат к одному и тому же классу активов.

Далее Нитеш Ханделвал обсуждает важность понимания корреляции между различными классами активов в торговле. Распознав взаимосвязь между товарами, акциями или валютами, трейдеры могут получить ценную информацию о потенциальных движениях рынка. Когда один инструмент претерпевает изменения, существует вероятность аналогичного движения связанных активов. Однако характер корреляции, будь то прямая или обратная, зависит от глубокого анализа и рыночных условий. Хандельвал подчеркивает, что корреляции могут существовать и внутри одного и того же класса активов, о чем свидетельствует обратная зависимость между ценами на продукты питания и ценами на золото. Этот тип корреляции указывает на настроение рынка и предоставляет возможности для позиций, основанных на фундаментальном анализе.

Кроме того, Хандельвал вводит концепцию межбиржевого спреда, которая включает в себя торговые стратегии, использующие расхождения в ценах на разных биржах. Эти спреды можно отнести к категории чистого арбитража или статистического арбитража, в зависимости от характера связи между задействованными активами. Несмотря на то, что они не принадлежат к одному и тому же классу активов, межбиржевые спреды открывают возможности для получения прибыли, если трейдеры могут выявлять и извлекать выгоду из ценовых различий.

Всесторонний обзор торговли фьючерсами и опционами, подготовленный Нитешем Ханделвалом, охватывает такие важные аспекты, как участники фьючерсного рынка, характеристики фьючерсных контрактов, торговые стратегии, факторы ценообразования, комфортная доходность, волатильность спреда, корреляции между классами активов и межбиржевые спреды. Понимая эти концепции и их взаимодействие, трейдеры могут принимать обоснованные решения и потенциально оптимизировать свои торговые стратегии на динамичных и постоянно меняющихся финансовых рынках.

  • 00:00:00 Нитеш Ханделвал дает обзор торговли фьючерсами и опционами, объясняя, что фьючерсы — это финансовые инструменты, цена которых основана на цене какого-либо другого базового финансового инструмента. Фьючерсы — это стандартные контракты, торгуемые на биржах, а форварды — на внебиржевом рынке. Участники рынка, в том числе хеджеры, спекулянты и арбитражеры, могут извлечь выгоду из торговли фьючерсами. Хандельвал также обсуждает ценообразование фьючерсов и моделирование различных торговых стратегий с использованием фьючерсов.

  • 00:05:00 Нитеш Хандельвал объясняет три типа участников рынка фьючерсов: хеджеры, арбитражеры и спекулянты. Хеджеры участвуют на фьючерсном рынке, чтобы защитить себя от покупки товаров по более высоким ценам на физическом рынке, покупая фьючерсы, тем самым сводя к минимуму риск потерь. Арбитражеры — это участники рынка, которые стремятся получить прибыль, покупая актив на бирже, где цена дешевле, и продавая его на другой бирже, где цена выше. Спекулянты участвуют на рынке фьючерсов исключительно для получения прибыли от колебаний цен на активы. Затем Хандельвал определяет две ключевые характеристики фьючерсных рынков: спотовую цену, которая является ценой базового актива, и размер контракта или лота, который представляет собой заранее определенный размер фьючерсного контракта.

  • 00:10:00 Нитеш Хандельвал объясняет концепцию торговли фьючерсами. Фьючерсные контракты бывают разных размеров в зависимости от торгуемого актива, и все они истекают в определенную дату. Расчеты могут быть расчетами наличными или перекрестными расчетами, причем первый вариант является наиболее распространенным. Маржа используется для открытия и поддержания позиции, и для каждого актива есть маржинальное требование, основанное на ожидании движения цены. Фьючерсы можно использовать с большим кредитным плечом, поскольку для открытия позиции требуется небольшой процент от стоимости базового актива. Однако риск для трейдеров и клиринговых палат возрастает в случае крайней волатильности рынка.

  • 00:15:00 Нитеш Ханделвал объясняет, что аспект поставки является ключевой характеристикой торговли фьючерсами, поскольку некоторые контракты могут быть доставлены, а другие нет. Товарные и фондовые фьючерсы могут быть доставлены, тогда как фьючерсы на индексы не могут быть поставлены, поскольку индекс — это просто число, а не физический актив. Хандельвал отмечает, что при доставке биржа предоставляет список допустимых параметров базового актива для обеспечения стандартов качества. Кроме того, торговля фьючерсами позволяет трейдерам использовать кредитное плечо, поскольку трейдеры могут платить маржу, а не платить полную стоимость актива, что делает его более эффективным с точки зрения капитала. Торговля фьючерсами также позволяет использовать большее разнообразие торговых стратегий по сравнению с торговлей на наличном рынке.

  • 00:20:00 Нитеш Ханделвал обсуждает преимущества торговли фьючерсами по сравнению с наличными рынками, такие как лучшая ликвидность для больших объемов и более справедливое и прозрачное определение цены в разные периоды времени. Он также рассказывает о том, как оцениваются фьючерсы на основе спотовых цен, даты истечения срока действия, безрисковой нормы прибыли, затрат на хранение и доставку, а также удобной доходности. Эта доходность представляет собой цену, которую предприятия готовы платить за хранение актива в физической форме, чтобы избежать проблем со спросом и предложением и невыполнения обязательств по доставке в течение срока действия.

  • 00:25:00 Докладчик обсуждает концепцию удобной доходности и то, как она связана с инвестиционными активами, такими как золото, физическое владение которым часто предпочтительнее из-за символа престижа, который он представляет. Докладчик приводит формулу для расчета ожидаемой цены фьючерса на акции или индексные фьючерсы с учетом текущей спотовой цены и дохода, который можно было бы получить, вложив деньги в другое место. Формула также учитывает затраты на хранение и удобство использования, то есть цену, которую инвестор готов заплатить за владение физическим активом. Затем выступающий объясняет, что предполагается, что рациональные инвесторы учитывают удобную доходность при взгляде на рынок.

  • 00:30:00 Спикер объясняет концепцию стратегии кэш-фьючерс, которая направлена на получение прибыли за счет торговли наличными и фьючерсами в противоположных направлениях. Эта стратегия требует достаточной ликвидности на наличном рынке для акций, которые планируется удерживать, а также доступа к механизму поставки, если рынок позволяет продавать. Спикер также предостерегает от волнения по поводу высокой доходности коротких денежных средств и долгосрочного будущего, поскольку это может быть неосуществимым вариантом из-за механизмов доставки.

  • 00:35:00 Нитеш Хандельвал объясняет факторы, которые могут сделать спреды более волатильными по мере приближения даты истечения срока действия. Во-первых, в течение нулевого периода нет возврата, поэтому какое бы отклонение оно ни было, оно остается остаточным. Во-вторых, в случае доставки в будущем будет действовать механизм доставки, при котором спреды могут стать неустойчивыми из-за наличия или отсутствия запасов на складе для доставки. Кроме того, процентные ставки на преобладающих рынках повлияют на настроение. Наконец, рыночные настроения играют важную роль в периоды высокой волатильности или при выпуске новостей, которые могут привести к быстрому изменению цен в течение нескольких минут. Он также объясняет две разные стратегии торговли спредами, а именно календарные спреды и межрыночные спреды. Календарные спреды очень эффективны, поскольку они без риска на месте благодаря исключению, а это означает, что вам не нужно размещать большую маржу. Следовательно, доходность высока, даже если она менее волатильна.

  • 00:40:00 Нитеш Ханделвал обсуждает, как определить, существует ли корреляция между различными классами активов, будь то товары, акции или валюты. Если в одном инструменте происходит какое-то движение, вы можете ожидать движения и в другом; однако, прямо или обратно коррелированы они, зависит от вашего анализа. Вы также можете иметь корреляции внутри одного и того же класса активов. Например, если цены на продукты питания растут, ожидается, что цены на золото снизятся, что говорит о не слишком оптимистичном настроении рынка. Если вы являетесь фундаментальным игроком, вы можете открыть позицию, ознакомившись с фундаментальными факторами и новостями. Кроме того, Khandelwal вводит межбиржевые спреды, которые могут быть чистым арбитражем или статистическим арбитражем в зависимости от их связи друг с другом, даже если они не относятся к одному и тому же классу активов.
 

Тема вебинара: Краткий обзор торговых стратегий HFT на основе искусственного интеллекта.



Тема вебинара: Краткий обзор торговых стратегий HFT на основе искусственного интеллекта.

Это видео является записью нашего вебинара «Краткий обзор торговых стратегий HFT на основе искусственного интеллекта», проведенного QuantInsti 27 февраля 2015 года.

В этом видео г-н Самир Кумар, директор и преподаватель QuantInsti, рассказывает о том, как методы машинного обучения могут помочь нам разработать лучшие торговые стратегии. Он расскажет об альфе в торговле и о том, как мы можем ее извлечь, применяя знания о структуре рынка и потоке ордеров. Он также объяснит, как использовать машинное обучение для прогнозирования путей активов. Посмотрите видео, чтобы понять высокочастотную торговлю и использование искусственного интеллекта для торговли.

Самир окончил BITS Pilani со степенью магистра экономики и информационных систем. Он начал свою карьеру в Yahoo! где он приобрел опыт в технической архитектуре, проектировании и разработке систем с высокой степенью масштабируемости. Проповедник C++ и поэт Perl с широким пониманием экономики и динамики рынка, теперь он разрабатывает и строит финансовые стратегии с помощью встроенного интеллекта. Он возглавляет группу разработки инфраструктуры вместе с отделом программирования с низкой задержкой в iRageCapital Advisory Private Ltd.

В QuantInsti он делится своим опытом работы с системами с низкой задержкой, а также стратегиями с использованием искусственного интеллекта.

 

Алгоритмическая торговля в разных регионах



Алгоритмическая торговля в разных регионах

В этом видео г-н Раджиб Ранджан Бора, соучредитель QuantInsti & iRageCapital Advisory, сравнивает алгоритмическую торговлю в разных географических регионах мира. Он делится своими знаниями и опытом в области алгоритмической торговли на основных биржах Азиатско-Тихоокеанского региона (APAC), Европы и Ближнего Востока (EMEA) и Америки. В презентации есть данные об объемах акций и опционов, торгуемых более чем на 30 биржах ежемесячно и ежегодно.

 

Динамика стакана ордеров в высокочастотном трейдинге



Динамика стакана ордеров в высокочастотном трейдинге

Этот вебинар на тему «Динамика стакана ордеров в высокочастотной торговле», проведенный QuantInsti. В этом видео г-н Гаурав Райзада, директор и преподаватель QuantInsti, объясняет, как алгоритмы исполнения обеспечивают цену, которая находится между исполнением лимитного ордера и исполнением рыночного ордера.

Важной задачей высокочастотного трейдинга является успешное улавливание динамики в Данных. Эмпирические данные по индийским биржам показывают, что 95% всех НОВЫХ ордеров размещаются в пределах 5 тиков от наилучшего спроса и предложения.

Матрица замены Quantinsti® показывает, что большинство заменяемых заказов относятся к трем верхним уровням, и эти замены позволяют нам визуализировать и обобщать поведение рынка. Эта матрица дает визуальное представление показателей стоимости и поведения при замене.