Alım-satım fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz alım-satım uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Fikirden Algoritmaya: Nicel Ticaret Stratejisi Geliştirmenin Arkasındaki Tam İş Akışı
Fikirden Algoritmaya: Nicel Ticaret Stratejisi Geliştirmenin Arkasındaki Tam İş Akışı
Bu kapsamlı videoda, Delaney Mackenzie, bir ticaret stratejisi geliştirirken miktar tüccarları tarafından takip edilen iş akışına ayrıntılı bir genel bakış sunuyor. Konuşmacı, bir hipotezle başlamanın ve gelecek hakkında bilgiye dayalı tahminler yapmak için tarihsel verilerden yararlanmanın hayati rolünü vurguluyor. Süreç, diğer modellerden bağımsızlığı korurken gelecekteki getirilerle tarihsel korelasyonunu sağlamak için bir ticaret modelinin sürekli olarak iyileştirilmesini ve keşfedilmesini içerir.
Temel hedeflerden biri, çeşitli risk kısıtlamalarına bağlı kalarak beklenen getirileri en üst düzeye çıkaran bir portföy tasarlamaktır. Bunu başarmak için konuşmacı, modeli canlı olarak dağıtmadan ve ölçeklendirmeden önce küçük bir sermaye miktarında test etmenin önemini vurguluyor. Ek olarak, alternatif veri kaynaklarının dahil edilmesi ve risk yönetimi tekniklerinin kullanılması şiddetle tavsiye edilir.
Video, ticaret stratejisi geliştirmede geriye dönük testin iki aşamasını ele alıyor. İlk olarak, bir portföy tasarlamak ve yürütme kurallarını belirlemek ve ikinci olarak, geriye dönük test sürecinin kendisini uygulamak. Konuşmacı, modelin öngörülerinin bütünlüğünü koruyan ve yalnızca model sürekli olarak alternatif yatırım fırsatlarından daha iyi performans gösterdiğinde bir sonraki aşamaya geçilmesini tavsiye eden, risk kısıtlamalı bir portföy oluşturmanın öneminin altını çiziyor. Ayrıca konuşmacı, mevcut modellerin yeniden düzenlenmiş versiyonlarına güvenmek yerine yeni olasılıkların keşfedilmesini teşvik eder.
Delaney Mackenzie, varlık seçimi ve zamanlamasına rehberlik edecek ekonomik bir hipotez formüle etmeyi içeren bir ticaret stratejisi geliştirmenin ilk aşamasını açıklıyor. Finans, hipotezlere dayanarak geleceği akıllıca tahmin ederek fikirleri karlı sonuçlara dönüştürmeyi amaçlar. Alım satımda alınan her karar, esasen gelecekteki piyasa değişikliklerine yönelik bir bahsi temsil eder ve akıllı tahminler yapmak için geçmiş bilgilerden yararlanmanın kritik rolünü vurgular.
Konuşmacı, niceliksel bir ticaret stratejisi geliştirmenin iş akışına ilişkin içgörüler sağlar. Süreç, bir hipotez formüle etmek ve örnek verileri kullanarak onu keşfetmekle başlar. Hipotezin mevcut modellerle karşılaştırılması iyileştirme için esastır ve yeni model değer gösterdiğinde, gelişmiş tahmin gücü için diğer alt modellerle birleştirilmesi tavsiye edilir. Konuşmacı, hipotezlerin ve modellerin tek başına var olmadığını ve birden fazla bilgi kaynağını içeren toplu bir modelin daha iyi performans sağlama eğiliminde olduğunu vurgular. Ek olarak, geçerliliğini sağlamak için modelin yeni veriler üzerinde test edilmesi önemlidir.
Konuşmacı, geliştirme aşamasında fazla uydurmayı önlemek için bir modeli görünmeyen veriler üzerinde test etmenin önemini vurguluyor. Tam bir stratejinin geriye dönük test edilmesi yaygın olarak kullanılsa da, çoğu zaman portföy oluşturmaktan çok model ve öngörücü geliştirmeye harcandığını kabul etmenin çok önemli olduğunu belirtiyorlar. Bu nedenle konuşmacı, portföyün gerçek piyasa koşullarında uygulanabilirliğini sağlamak için geriye dönük test yapmadan önce, işlem ücretleri gibi faktörler de dahil olmak üzere portföy oluşturma ve yürütmenin önemini vurgular. Ayrıca konuşmacı, geriye dönük testin amacının yalnızca modelin tahmin performansını değerlendirmek olmadığını, aynı zamanda modelin tahminlerine dayalı olarak tasarlanan portföyün gerçek dünya koşullarına dayanıp dayanamayacağını da değerlendirmek olduğunu vurguluyor. Son olarak konuşmacı, etkili sermaye dağıtımını sağlamak için ölçeği büyütmeden önce modeli küçük bir sermaye miktarı üzerinde test etmenin önemini vurguluyor.
Gelecekteki getirilerle tarihsel korelasyonunu ve diğer modellerden bağımsızlığını oluşturmak için bir ticaret modelinin iyileştirilmesi ve keşfedilmesi konuşmacı tarafından tartışılmaktadır. Bu süreci, tanımlanan risk kısıtları dahilinde bir portföy oluşturma takip eder. Konuşmacı, modelin yürütülmesinin sinyali bozmamasını ve gelecekteki getirilerle ilişkisini azaltmamasını sağlamanın önemini vurgular. Kısıtlamaların kademeli olarak eklenmesini vurgulamak için bir not defteri örneği sağlanır ve modelin performansının farklı risk koşulları altında değerlendirilmesine olanak tanır. Bu bölüm, bir ticaret modelinin getiri elde etmede sağlamlığını ve etkinliğini sağlamak için kapsamlı test ve iyileştirmenin önemini vurgulamaktadır.
Çeşitli risk kısıtlamalarını yerine getirirken beklenen getirileri maksimize eden bir portföy tasarlama süreci konuşmacı tarafından açıklanmaktadır. Başlangıçta, tüm sermayeyi tek bir hisse senedine yatırarak beklenen getiriyi en üst düzeye çıkarmaya odaklanan, ardından yatırım miktarlarını sınırlamak için kısıtlamalar getiren saf bir optimizasyon stratejisi kullanılır. Ardından, herhangi bir şeye yapılan yatırımı portföyün belirli bir yüzdesiyle sınırlayan konum yoğunlaşma kısıtlamaları eklenir. Portföy stratejisi, sektör risk kısıtlamaları dahil edilerek daha da rafine edilir. Konuşmacı, nihai stratejideki ağırlıklar modelin geleceğe ilişkin tahminlerinden farklı olabileceğinden, risk kısıtlamalarını göz önünde bulundururken bir portföyü optimize etmenin karmaşıklığa yol açabileceğinin altını çiziyor. Risk kısıtlamalarının modelleme tahminlerini nasıl etkilediğini ve portföy oluşturma üzerindeki etkilerini anlamak çok önemlidir.
Konuşmacı, bir modelin getirileri ile gelecekteki getirileri arasındaki korelasyonu değerlendirmek için Quantopian tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir yazılım olan alfa çizgilerini kullanma konseptini tanıtıyor. Alfa çizgileri, tahmin ettiği evren büyüklüğünden bağımsız olarak herhangi bir modelin bir faktör modeline kodlanmasına izin verir. Modelin T gününde tahminleri ile T+1 gününde tahmin ettiği tüm varlıkların getirileri arasındaki korelasyonu hesaplayan alfa çizgileri, modelin gelecekteki getirilerle sürekli olarak pozitif bir korelasyon gösterip göstermediğini belirlemeye yardımcı olur. Ancak konuşmacı, gerçek verilerin her zaman ideal korelasyon modellerini sergilemeyebileceğini belirtiyor.
Yeni bir modeli mevcut modellerle karşılaştırmanın önemi, faktör tarafından ağırlıklandırılmış ve belirli bir döneme göre yeniden dengelenmiş bir portföyün getirilerini incelemeye odaklanılarak tartışılmaktadır. Konuşmacı, bağımlı değişken olarak yeni modelin portföy ağırlıklı getirilerini ve bağımsız değişkenler olarak mevcut modellerin portföy ağırlıklı getirilerini kullanarak doğrusal bir regresyon analizi yapmayı önerir. Bu analiz, yeni model ile mevcut modeller arasındaki bağımlılığın değerlendirilmesine yardımcı olarak potansiyel alfa üretimine ilişkin öngörüler sağlar. Konuşmacı, yatırım stratejisine bağlı olarak risk çeşitlendirmesi elde etmek için her bir bileşeni ayrı ayrı sınırlandırarak veya birden fazla riskli bileşenin ortalamasını alarak elde edilebilecek risk yönetimi ve çeşitlendirmenin önemini vurgular.
Konuşmacı, ticaret stratejisi geliştirmede geriye dönük testin iki aşaması arasındaki farkı açıklıyor. Birincil aşama, bir portföy tasarlamayı ve yürütme kurallarını belirlemeyi içerirken, ikinci aşama, modelin tahminleri ile gelecekteki fiyatlar arasındaki korelasyonu değerlendirmek için geriye dönük test yapmayı gerektirir. Modelin tahminlerini bütünlüklerinden ödün vermeden etkin bir şekilde içeren, risk kısıtlamalı bir portföy oluşturmak çok önemlidir. Konuşmacı, yatırımcılara yalnızca geriye dönük testleri, modelin alternatif yatırım fırsatlarına göre üstünlüğüne ilişkin önemli kanıtlar sunduğunda bir sonraki aşamaya geçmelerini tavsiye ediyor. Dahası, konuşmacı mevcut modellerin yeniden düzenlenmiş versiyonlarına güvenilmemesi konusunda uyarıda bulunur ve yeni yaklaşımların titiz bir şekilde araştırılmasını teşvik eder.
Kantitatif bir ticaret stratejisi geliştirmenin tüm iş akışı konuşmacı tarafından tartışılır. Süreç, dünyayı anlamaktan, veri analizinden veya hakim anlayışın farklılaştığı alanları belirlemekten kaynaklanabilecek bir fikir üretmekle başlar. Model geliştirildikten, test edildikten ve rafine edildikten sonra, benzersizliğini ve yeni alfa üretme potansiyelini belirlemek için mevcut modellerle karşılaştırılır. Bir sonraki adım, numune dışı testler gerçekleştirmeyi, bir portföy oluşturmayı ve risk kısıtlamalı optimizasyon simülasyonları gerçekleştirmeyi içerir. Son olarak, strateji ölçek büyütmeden önce ya kağıt ticareti yapılır ya da küçük bir sermaye miktarı kullanılarak test edilir. Konuşmacı, yalnızca fiyatlandırma verilerine güvenmenin nadiren yenilikçi fikirler üretmek için yeterli bilgi sağladığını ve alternatif veri kaynaklarını dahil etmenin yeni içgörüler elde etmek için çok önemli olduğunu vurguluyor.
Konuşmacı, hız ve rahatlık için yalnızca fiyatlandırmaya ve temel verilere güvenmek yerine, alfa oluşturmak için alternatif verileri kullanmanın öneminin altını çiziyor. Ayrıca, bir risk modelinde açıklanan her şey ikincisi olarak kabul edildiğinden, alfa ve ucuz beta arasında ayrım yapılması gerektiğini vurguluyorlar. Konuşmacının daha güvenilir bir yaklaşım olarak gerçek örneklem dışı testi önermesiyle, k-katlı çapraz doğrulamanın aşırı uydurmayı azaltmadaki sınırlamaları tartışıldı. Son olarak konuşmacı, geleceği tahmin etmek ve geleneksel yöntemlerden farklı yaklaşımları keşfetmek için veri seti seçimine ilişkin içgörü sahibi olmanın önemini vurgulamaktadır.
Özet olarak, Delaney Mackenzie'nin videosu, bir ticaret stratejisi geliştirirken miktar tüccarları tarafından takip edilen iş akışına kapsamlı bir genel bakış sağlar. Bir hipotezle başlamanın, ticaret modelini iyileştirmenin ve keşfetmenin, onu yeni veriler üzerinde test etmenin, risk kısıtlamalı bir portföy oluşturmanın ve kapsamlı bir geriye dönük test yürütmenin önemini vurgular. Konuşmacı, alternatif verileri kullanmanın, modeli mevcut modellerle karşılaştırmanın ve risk yönetimi tekniklerini dahil etmenin önemini vurgular. Modelin tahminlerinin tarihsel olarak gelecekteki getirilerle ilişkili ve diğer modellerden bağımsız olmasını sağlama ihtiyacını vurguluyorlar. Konuşmacı ayrıca, modeli gerçek dünyaya yaymadan önce küçük bir sermaye miktarı üzerinde test etmenin önemini vurguluyor.
Ek olarak, konuşmacı portföy tasarımı ve yürütme kurallarının inceliklerini araştırır. Farklı risk kısıtlamalarını yerine getirirken beklenen getirileri maksimize eden risk kısıtlamalı bir portföy oluşturma sürecini tartışırlar. Konuşmacı, modelin çeşitli risk senaryoları altında nasıl performans gösterdiğini değerlendirmek için konum konsantrasyonu ve sektör riskleri gibi kısıtlamaların kademeli olarak eklendiğini vurgular. Portföy optimizasyonunun, getirileri en üst düzeye çıkarmak ve riski yönetmek arasında ödün vermeyi içerdiğini vurguluyorlar.
Konuşmacı, alfa çizgileri kavramını ve bunların bir modelin getirileri ile gelecekteki getirileri arasındaki korelasyonu değerlendirmedeki rolünü tanıtır. Alfa çizgilerinin, herhangi bir modelin bir faktör modeline kodlanmasına nasıl izin verdiğini ve modelin tahminlerinin gelecekteki getirilere karşı değerlendirilmesini sağladığını açıklar. Konuşmacı, gerçek dünya verilerinin her zaman tutarlı pozitif korelasyonlar sergilemeyebileceğini kabul ederek korelasyon analizinin sınırlamalarını anlamanın öneminin altını çiziyor.
Yeni modelin mevcut modellerle karşılaştırılması, etkinliğinin değerlendirilmesinde çok önemli bir adım olarak vurgulanmaktadır. Konuşmacı, yeni modelin portföy ağırlıklı getirileri ile mevcut modellerin getirileri arasındaki bağımlılığı değerlendirmek için doğrusal regresyon analizinin kullanılmasını önerir. Bu karşılaştırma, modelin benzersizliğini ve alfa üretme potansiyelini belirlemeye yardımcı olur. Konuşmacı ayrıca, bireysel bileşenleri kısıtlayarak veya riski birden fazla varlık arasında çeşitlendirerek portföy oluşturmada risk yönetimi ve çeşitlendirmenin önemini vurgular.
Konuşmacı ayrıca ticaret stratejisi geliştirmede geriye dönük testin iki aşamasını vurgulamaktadır. İlk aşama, bir portföy tasarlamayı ve yürütme kurallarını içerirken, ikinci aşama, modelin gelecekteki fiyatlara karşı tahminlerini değerlendirmek için geriye dönük testler yapmayı içerir. Bütünlüklerinden ödün vermeden modelin tahminlerini içeren, risk kısıtlamalı bir portföy oluşturmak çok önemlidir. Konuşmacı, yatırımcılara, yalnızca modelin alternatif yatırım fırsatlarına göre üstünlüğüne dair tutarlı kanıtlar olduğunda ikinci aşamaya geçmelerini tavsiye ediyor. Mevcut modellerin yeniden düzenlenmiş sürümlerine güvenmeye karşı uyarıda bulunurlar ve yeni yaklaşımları keşfetmeyi teşvik ederler.
Son olarak, konuşmacı, niceliksel bir ticaret stratejisi geliştirmenin tüm iş akışını ana hatlarıyla belirtir. Bir fikir üretmekle başlar ve modeli test etme, iyileştirme ve mevcut olanlarla karşılaştırma yoluyla ilerler. Strateji daha sonra örneklem dışı testlere, portföy oluşturmaya ve risk kısıtlamalı optimizasyona tabi tutulur. Ölçek büyütmeden önce, strateji ya kağıt ticareti yapılır ya da küçük bir sermaye miktarı kullanılarak test edilir. Konuşmacı, yeni içgörüler elde etmek için alternatif veri kaynaklarını birleştirmenin öneminin altını çiziyor ve alfa ile ucuz beta arasında ayrım yapılması gerektiğini vurguluyor. Aşırı uydurmayı azaltmak için gerçek örneklem dışı testler öneriyorlar ve geleceği tahmin etmek için veri seti seçimini anlamanın önemini vurguluyorlar.
Sonuç olarak, Delaney Mackenzie'nin videosu, bir ticaret stratejisi geliştirmede niceliklerin izlediği iş akışının kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını sağlar. Hipotez geliştirmenin, model iyileştirmenin, yeni veriler üzerinde test etmenin, risk yönetiminin ve kapsamlı geriye dönük testlerin önemini vurgular. Konuşmacı, alternatif veri kaynaklarının kullanımını, mevcut modellerle karşılaştırmayı ve yeni yaklaşımların keşfedilmesini teşvik eder. Bu iş akışını takip ederek, miktar tüccarları ticaret stratejilerinin etkinliğini ve sağlamlığını artırabilir.
Excel Çalışma Sayfalarını Kullanan Pazar Kantitatif Analizi! S&P 500 Analizi ve Ticaret Fikirleri
Excel Çalışma Sayfalarını Kullanan Pazar Kantitatif Analizi! S&P 500 Analizi ve Ticaret Fikirleri
Video, açıklayıcı bir örnek olarak S&P 500'e odaklanarak, pazar nicel analizi için Excel çalışma sayfalarının kullanımını ayrıntılı olarak ele alıyor. Julie Marchesi, 74 grup ve 40 günlük bir yeniden inceleme süresi arasından korelasyon indeksini seçmek için giriş olarak sarı kutuları kullanarak Excel'de bir korelasyon çalışma kitabının oluşturulmasını gösteriyor. Korelasyon testi, son 40 günü veri setindeki diğer tüm dönemlerle karşılaştırarak en yüksek korelasyonu belirler. Korelasyonu doğrulamak için, bulguları doğrulamak ve güvenilir olmayan veri noktalarını ortadan kaldırmak için ikinci bir pazar kullanılır. Korelasyon endeksi grafiği, zaman içinde korelasyondaki değişiklikleri görsel olarak izler.
Konuşmacı, özellikle S&P 500'e yapılan uygulamayı vurgulayarak, pazar nicel analizi için Excel çalışma sayfalarını kullanma sürecini açıklıyor. Bunlar, geçmişe bakma dönemini ve korelasyon endeksini temsil eden bir grafik üzerinde çeşitli satırlar gösteriyor. Konuşmacı, bu satırları analiz ederek piyasaya yönelik önyargılarını elde eder ve gelecekteki eğilimler hakkında tahminlerde bulunur. Ayrıca, belirli bir süre boyunca ortalama değişim yüzdesini gösteren bir grafik sunarlar ve önemli korelasyon indekslerine odaklanmanın önemini vurgularlar. Konuşmacı, bu analizin S&P 500 piyasasının mevcut durumuna nasıl uygulanabileceğini göstererek, bilinçli ticaret kararları vermedeki potansiyel faydasını vurgulayarak bitiriyor.
S&P 500 analiziyle ilgili olarak doğrulama veya çelişkili sinyaller için farklı pazarları incelemek, sonraki bölümün odak noktasıdır. Konuşmacı, petrolün piyasada güçlü bir yükseliş trendini teyit etmesine ve daha fazla yükseliş faaliyeti için potansiyele işaret etmesine rağmen, euro ve euro yen'in son 20 gün içinde düşüş veya negatif aktivite sergilediğini vurguluyor. Ancak altın önemli bir onay sağlamıyor. Son piyasa hareketine dayanarak, konuşmacı ileriye dönük olumsuz bir önyargı öneriyor ancak açığa satışa karşı uyarıda bulunuyor ve önemli hamleler yapmadan önce onay beklemenizi tavsiye ediyor. Genel olarak, konuşmacı piyasada yükseliş eğilimi olduğu sonucuna varıyor, ancak kısa vadede dikkatli olunması tavsiye ediliyor.
Konuşmacı, sonraki bölümde farklı pazarlardaki korelasyon testinden çıkarılan sonuçları tartışıyor. Önümüzdeki beş gün içinde S&P 500 piyasasında bir miktar istikrarsızlık olabileceğine dikkat çekiyorlar. Tarihsel analiz, S&P 500'de uzun vadeli bir yükseliş eğilimi gösterse de, konuşmacı herhangi bir işlem gerçekleştirmeden önce piyasada tarafsız bir faaliyet gözlemlemenin önemini vurguluyor. Piyasayı daha iyi anlamak ve verileri çeşitli şekillerde görselleştirmede Excel çalışma sayfalarının yararlılığını vurgulamak için niceliksel analizi duygusal analizle birleştirmeyi öneriyorlar. Video, izleyicileri bu tür ticaret yaklaşımını keşfetmeye ve günlükleri ve canlı ticaretleri hakkında daha fazla bilgi için konuşmacının web sitesini ziyaret etmeye teşvik ederek sona eriyor.
Python'da Nicel Sermaye Stratejileri Oluşturma
Python'da Nicel Sermaye Stratejileri Oluşturma
Video, en iyi örnek olarak Python ve algoritmik ticaret platformu Quantopian'ı kullanarak niceliksel öz sermaye stratejileri oluşturmaya yönelik derinlemesine bir araştırma sunuyor. Konuşmacı, kendilerini ve veri analizi ve kantitatif finans alanındaki geçmişlerini tanıtarak başlar. Quantopian'ın perakende yatırımcıların verilere erişmesine ve hisse senedi alım satımı için kendi nicel stratejilerini oluşturmak üzere geriye dönük testlerden yararlanmasına olanak tanıyan bir platform olduğunu açıklıyorlar. Başlangıçtaki şüphelere rağmen, konuşmacı, Quantopian'ın yatırım fikirlerini keşfetmek için işbirliği yapan nicel bilim adamları, bilgisayar korsanları ve perakende yatırımcılardan oluşan bir topluluğu çekmedeki başarısının altını çiziyor. Ayrıca, Quantopian'ın şu anda girişim desteğiyle desteklenmesine ve gelir öncesi olmasına rağmen, sonunda ücretli bir hizmet olarak canlı ticaret sunma planları olduğunu da belirtiyorlar.
Konuşmacı, Quantopian platformunda kitle kaynaklı veriler ve fikirler aracılığıyla nicel stratejiler oluşturma kavramını derinlemesine inceliyor. Quantopian'ın, nicel algoritmalar geliştirmek için bağlantıları ve fikir paylaşımını teşvik ederek kullanıcılar arasında doğrudan mesajlaşmayı kolaylaştırdığını vurguluyorlar. Ancak konuşmacı, veri sınırlamalarının, gerekli tüm fiyatlandırma verilerine erişimleri olmayabileceğinden, stratejiler oluşturan kullanıcılar için zorluklar oluşturabileceğini kabul eder. Ek olarak, Quantopian'ın yalnızca hisse senetlerine odaklandığını ve yüksek frekanslı veya gecikmeye duyarlı ticaret stratejileri için uygun olmayabileceğini belirtiyorlar.
Ticaret platformunun sınırlamaları ayrıntılı olarak tartışılmaktadır. Konuşmacı, Quantopian'ın ölçeklendirme veya pazar oluşturma gibi düşük gecikmeli stratejiler için tasarlanmadığını vurguluyor. Fiyatlandırma veri kaynağının, şu anda yalnızca birkaç bin yerel hisse senedinden oluşan menkul kıymetler evrenini belirlediğinden bahsediyorlar. Konuşmacı, GitHub'da bulunan açık kaynaklı temel kayma modellerine kısaca değiniyor. Opsiyonların ve vadeli işlemlerin dahil edilmesi gelecek için bir olasılık olsa da, birincil odak noktası karlı stratejiler sağlamaya ve karlılık istatistiklerinde şeffaflığı sağlamaya devam ediyor. Konuşmacı, platformda günlük Python kullanıcıları tarafından uygulanan ortalama geri dönüş, momentum, gecelik boşluk, değişkenlik ve eşleştirme dahil olmak üzere beş temel nicelik stratejisini kategorize ediyor.
Özellikle ortalamaya dönüş ve momentumun etkileşimi ve ayarlanmasına odaklanan çeşitli nicelik stratejileri araştırılır. Konuşmacı, Yahoo Finance veya Google Finance gibi kaynaklardan erişilebilen bu stratejilere ilişkin verilerle değerleme ve mevsimsellik gibi popüler stratejileri vurgular. İlişkisiz menkul kıymetler bulmak için körü körüne veri madenciliği yapmak gibi ikili ticarette yaygın olan tuzaklara karşı uyarıda bulunurlar. Aynı değere bağlı menkul kıymetlerin belirlenmesi ve iki varlık arasındaki spread dağılımının izlenmesinin önemi vurgulanmaktadır. Amaç, hisse senetleri arasındaki farkın tersine çevrilmesinden yararlanmaktır.
Çiftler ticareti ve momentum ticareti stratejileri daha fazla tartışılıyor ve konuşmacı, Python kullanarak bir çiftler ticareti stratejisinin geriye dönük testine ilişkin bir örnek sunuyor. Çiftler ticareti, iki hisse senedi arasındaki farkın ticaretini içerir ve potansiyel geri dönüşler gibi riskler taşır. Momentum ticareti ise, hisse senetlerinin önceki fiyat artışlarına göre sıralanmasını içerir. Veriler doğrudan platformdan indirilemese de, kullanıcılar bant genişliği kısıtlamaları nedeniyle yaklaşık 100 hisse senedinden oluşan sınırlı bir evrende geriye dönük testler yapabilir ve canlı ticaret yapabilir.
Kantitatif bir özsermaye stratejisi olarak değerleme kavramı araştırılır ve düşük değerli ve aşırı değerli hisse senetlerini belirlemek için sistematik temel oran analizi gerekir. Bununla birlikte, bu tür stratejilerin uygulanması, kapsamlı veri kapsamını ve veri normalleştirme, takvim hizalaması ve ilgili manipülasyonun anlaşılmasını gerektirir. Konuşmacı, bu stratejilerin, kullanıcıların internetten CSV verileri almalarını sağlayan alıcı yöntemini kullanarak uygulanmasını önerir. Konuşmacı ayrıca, piyasa duyarlılığının analizini ve bunun hisse senedi fiyatları üzerindeki etkisini içeren niceliksel bir hisse senedi stratejisi olarak duyarlılığa değiniyor. Ancak, bu stratejiyi uygulamanın veri analizi, normalleştirme ve manipülasyon konusunda sağlam bir anlayış gerektirdiği konusunda uyarıyorlar.
Kısa vadeli hisse senetlerinin niceliksel sermaye stratejilerinde bir duyarlılık göstergesi olarak kullanımı tartışılmaktadır. Hisse senetlerini kısa devre yapmak, yalnızca buna katılmaya istekli deneyimli kişilerle zor ve riskli olarak kabul edilir. Ancak, NASDAQ'dan elde edilebilecek kısa faiz seviyelerine ilişkin halka açık veriler bu amaç için yararlı olabilir. Konuşmacı, açığa satışlardan kaynaklanan likidite kısıtlamaları riskinin altını çiziyor ve büyük ölçüde kısa devre yapan ancak daha az riskli hisse senetlerini belirlemek için oynaklığa dayalı bir sinyal kullanılmasını öneriyor. Hisse senetlerini, ortalama günlük işlem hacmine göre açığa satış yapanların pozisyonlarını gevşetmeleri için gereken gün sayısını temsil eden "kapanacak gün sayısı" sinyaline dayalı olarak sıralayan bir algoritma öneriyorlar. Strateji, en az kısa devre yapan hisse senetlerini satın almayı ve en çok kısa vadeli olanları kısa devre yapmayı içerir.
Konuşmacı, süreçteki ara adımları ve algoritmaların açık kaynak kullanımını tartışarak devam eder. Aracılardan alınan borç oranları gibi değerli verilere erişmenin zorluklarını ve kayma modellerinin sınırlamalarını kabul ediyorlar. Konuşmacı, mevcut sipariş türleri ve daha fazla özellik eklemek için geri bildirim sistemi hakkındaki soruları ele alır. Ek olarak, ticarette mevsimselliğin kullanımından ve çevrim içi popülaritesinden kısaca bahsediyorlar.
Yeni başlayanlar için uygun basit bir nicel eşitlik stratejisi sunulmaktadır. Piyasayı zamanlamak için mevsimselliği kullanmak, örneğin Mayıs'ta hisse senedi satmak ve tahvillere yatırım yapmak, ardından Ekim'de borsaya geri alım yapmak, zaman içinde kolay performans analizine izin veren basit bir sistematik kural olarak vurgulanır. Konuşmacı, Quantopian platformunda paylaşılan en iyi 25 nicel eşitlik algoritmasının yanıt, görüntüleme ve klon sayısına dayalı olarak dökümünü sunuyor. Özellikle, piyasa hareketlerini tahmin etmek için Google arama terimlerinin kullanılmasıyla ilgili bir makale, fazla donanımlı olduğu düşünülse de, forumlarda büyük ilgi gördü. Konuşmacı ayrıca, ileri matematiksel kavramları içeren uzun, karmaşık kısaltmalara sahip stratejilerin, daha basit stratejilerin etkinliğine rağmen daha fazla ilgi çekme eğiliminde olduğunu belirtiyor.
Platformda güven ve güvenliğin önemi vurgulanır. Konuşmacı, piyasaya karşı test yapmak üzere algoritmalarını yüklemeye teşvik etmek için kullanıcılarla güven oluşturma gereğini kabul ediyor. Güvenlik önlemlerinin ciddiye alındığından emin olurlar. Canlı toplu performans verileri henüz mevcut olmasa da, konuşmacı simülasyonda yaklaşık bin algoritmanın çalıştığından bahsediyor. Bireysel algoritma karlılığını doğrudan etkilemeyebileceği kabul edilerek, nicelikler için bir sosyal ağın potansiyel faydaları tartışıldı. Bununla birlikte, niceliksel finans topluluğu içinde bağlantı kurma, fikir alışverişinde bulunma ve başkalarından fikir edinme arzusu var. İnsanların risksiz bir ortamda hem başarılardan hem de hatalardan öğrenebilecekleri bir öğrenme ortamı olarak Quantopian'ın değeri vurgulanır.
Konuşmacı, platformdaki çeşitli yatırım stratejisi sınıflandırmalarının popülaritesini araştırıyor. Momentum ve ortalamaya dönüş stratejilerinin şu anda en popüler stratejiler olduğunu belirtiyorlar. Platformun perakende yatırımcılar için daha erişilebilir içerik sunma potansiyeli konusunda heyecanlarını dile getiriyorlar. Platformun Python'daki geriye dönük test edicisinin, canlı ticaret sırasında günde bir kez veya dakikada bir kez yürütülen başlatma yöntemini ve veri işleme yöntemini gösteren bir gösterimi sağlanmıştır. Kullanıcı arabirimi ayarları, geriye dönük test tarihlerini, başlangıç sermayesini ve geriye dönük test sıklığını belirlemeye izin verir. Topluluk dizisi, diğer üyeler tarafından oluşturulan algoritmaları bulmak ve kullanmak için bir arama işlevi içerir.
Son bölümde, konuşmacı, Interactive Brokers hesaplarına karşı dokuz sektör ETF'sinden oluşan eşit ağırlıklı bir portföy satın alan temel bir algoritma kullanarak canlı alım satım panolarını sunar. Pano, bir karşılaştırma ölçütüne bağlı bir performans eşitliği eğrisini kırmızı, mevcut pozisyonlar ve verilen siparişler ve doldurmalar olarak görüntüler. Konuşmacı, dağıtılan kaynak kodu için bilgileri günlüğe kaydetme yeteneğinden bahseder. Geniş bir hisse senedi yelpazesini tarafsız bir şekilde seçmek şu anda sunulmadığından, kullanılan kıyaslama SPI'nin getirileridir. Bunun yerine, üç ayda bir güncellenen günlük bir dolar hacmi evreni sağlarlar.
Quant Trading'de Yapılması ve Yapılmaması Gerekenler
Quant Trading'de Yapılması ve Yapılmaması Gerekenler
Kantitatif ticarette önde gelen bir isim olan Dr. Ernie Chan, zorlukları tartışıyor ve bu alandaki tüccarlar için değerli tavsiyeler veriyor. Sektör uzmanlarının belirttiği gibi nicel ticaretin artan zorluğuna ve birçok makine öğrenimi fonunun düşük performansına dikkat çekiyor. Başarılı olmak için tüccarlar becerilerini yükseltmeli ve önemli dersler almalıdır. Kişisel deneyimlerden yola çıkan Dr. Chan, tüccarların yapmaktan kaçınmaları gerekenleri paylaşıyor ve uzun vadeli başarı için rehberlik sunuyor.
Dr. Chan'ın vurguladığı en önemli uyarılardan biri, özellikle güçlü strateji performansının olduğu dönemlerde aşırı kaldıraç kullanma eğilimidir. Kelly formülü genellikle risk yönetimi için kullanılsa da, aşırı iyimser beklentilere yol açabileceği ve örnekleme dönemlerine duyarlı olduğu konusunda uyarıyor. Bunun yerine, kaldıracı belirlemek için volatiliteyi daha öngörülebilir bir ölçü olarak kullanmayı öneriyor. Yatırımcılar, bir stratejinin beklenen değişkenliğini hedefleyerek, yalnızca tahmin edilen getirilerden ziyade riske odaklanarak uygun kaldıraç seviyelerini belirleyebilirler.
Dr. Chan, miktar ticareti için iki temel tavsiye veriyor. İlk olarak, öngörülemeyen potansiyel kazançlara odaklanmak yerine bir stratejinin aşağı yönlü riskini (yani ne kadarının kaybedilebileceğini) göz önünde bulundurmanın önemini vurguluyor. İkinci olarak, kısa vadeli performansı yöneticilerin seçilmesinde veya kaldıracın belirlenmesinde tek temel olarak kullanılmaması konusunda uyarıyor. Bunun yerine, daha uzun geçmiş kayıtları aramayı ve risk yönetimi ve kademeli yeniden tahsis amaçları için kısa vadeli performanstan yararlanmayı tavsiye ediyor. Ayrıca, tacirleri, kişisel lükslere düşkünlük yerine karlarını ticaret işlerinin altyapısına yeniden yatırarak iş odaklı bir zihniyet benimsemeye teşvik ediyor.
Ticaret işinin altyapısına yatırım yapmak, Dr. Chan'ın üzerinde durduğu bir konudur. Yüksek kaliteli verilere, daha hızlı makinelere ve kalifiye personele yapılacak yatırımlara öncelik verilmesini öneriyor. Daha hızlı makineler araştırma üretkenliğini artırırken, doğru geriye dönük test sonuçları elde etmek için kaliteli veriler çok önemlidir. Gerekli becerilere sahip personeli işe almak, işletmenin yeteneklerini daha da güçlendirir. Dr. Chan, ticareti ciddi bir ticari girişim olarak ele alarak bu yatırımların uzun vadeli faydalarını vurguluyor.
Dr. Chan, araştırma verimliliğini artırmak için çok çekirdekli makinelere ve uygun paralel bilgi işlem yazılımlarına yatırım yapmanın önemini vurguluyor. Bu yatırım, verimliliği beş ila on kat arasında önemli ölçüde artırabilir. Ayrıca kodlama, strateji, pazarlama veya operasyonlar gibi tamamlayıcı becerilere sahip kişilerle ortaklık kurarak kişinin karşılaştırmalı avantajına odaklanmasını ve eksiklikleri tamamlamasını önerir.
Dr. Chan, kantitatif ticarete işbirlikçi bir yaklaşımı savunuyor. İşbirliğinin, üniversite öğrencilerinin oluşturduğu sanal ticaret grupları da dahil olmak üzere çeşitli şekillerde gerçekleşebileceğinin altını çiziyor. Fikirleri paylaşmak ve başkalarına stratejiler öğretmek, değerli geri bildirimlere yol açabilir ve genel performansı artırabilir. Kişinin rekabet avantajını koruması önemli olmakla birlikte, temel ticaret fikirlerinin paylaşılması net bir bilgi ve içgörü akışına yol açabilir.
Ek olarak Dr. Chan, yeni başlayanlara sağlam sezgisel gerekçelere dayalı basit ticaret stratejileriyle başlamalarını tavsiye ediyor. Yalnızca daha karlı olanları aramak yerine kötü işlemleri ortadan kaldırmanın değerini vurguluyor. Ne zaman işlem yapılmayacağını ve belirli fikirlerin ne zaman uygulanmayacağını bilmek, uzun vadeli başarıya katkıda bulunur. Ayrıca ticaret stratejilerinde sürekli öğrenmeyi ve gelişmeyi teşvik eder.
Bir Soru-Cevap oturumu sırasında, Dr. Chan finansal türevler oluşturmaya ilişkin içgörülerini paylaşıyor, sahada başlangıç noktası olarak Python kullanılmasını öneriyor ve momentum ticareti ve risk paritesi gibi etkili stratejileri tartışıyor. Getiriler azaldığında bile bir stratejiyi sürdürmek için daha iyi risk yönetimine duyulan ihtiyacı vurguluyor.
Özetle, Dr. Ernie Chan nicel tüccarlar için değerli tavsiyeler veriyor. Aşırı kaldıraç ve kısa vadeli performans bağımlılığına karşı uyarıyor, aşağı yönlü riskleri göz önünde bulundurmanın ve daha uzun geçmiş kayıtlara odaklanmanın önemini vurguluyor. Veriler, makineler ve personel dahil olmak üzere iş altyapısına yatırım yapmayı vurguluyor. İşbirliği, basit stratejilerle başlama ve sürekli öğrenme, uzun vadeli başarının anahtarıdır.
Kantitatif Finans | Niceliksel Ticaret Stratejilerinin Radovan Vojtko tarafından Sınıflandırılması
Kantitatif Finans | Niceliksel Ticaret Stratejilerinin Radovan Vojtko tarafından Sınıflandırılması
Quantpedia'nın CEO'su Radovan Vojtko, veritabanları için niceliksel ticaret stratejileri seçme sürecine ilişkin değerli bilgiler sağlıyor. Tüccarlar tarafından kullanılabilecek güvenilir ve uygulanabilir stratejiler keşfetmek için akademik araştırmalardan yararlanmanın önemini vurguluyor. Yaygın yanlış anlamalara rağmen Vojtko, akademik makalelerde hala potansiyeli olan pek çok ticari fikir bulunduğunun altını çiziyor.
Vojtko, ticaret stratejileri için en popüler varlık sınıfının hisse senetleri olduğunu, ardından emtia, para birimleri, tahviller ve gayrimenkul olduğunu açıklıyor. Bu varlık sınıfları, nicel stratejilerin uygulanması için çok çeşitli fırsatlar sunar. Kantitatif stratejileri, diğerlerinin yanı sıra zamanlama, arbitraj ve momentum dahil olmak üzere çeşitli sınıflandırmalara ayırır.
Vojtko'nun vurguladığı önemli bir husus, akademik araştırmalarda, özellikle de tahviller ve emtialar gibi daha az iyi korunan varlık sınıflarında kör noktaların varlığıdır. Bu kör noktalar, yeni alfa kaynakları keşfetme fırsatları sunar ve tüccarlar bunlardan yararlanabilir. P-hackleme ve replikasyon gibi sorunlarla mücadele etmek için Vojtko, titiz testler ve momentum anonimleştirme tekniklerinin kullanılmasını önerir.
Yayınlanan alım satım stratejilerinin artık işe yaramadığına dair inancın aksine Vojtko, bazı stratejilerin yayınlandıktan sonra bile olumlu sonuçlar vermeye devam ettiğini ve beş yıl sonra alfanın %40'tan fazlasının kaldığını iddia ediyor. En umut verici stratejileri seçmek için örneklem dışı testler yapmayı, istatistiksel anlamlılık için kesme noktasını artırmayı, kapsamlı bir strateji veritabanı oluşturmayı ve en iyi performansa sahip olanları seçmeyi önerir.
Vojtko ayrıca, emtia vadeli işlemleri ticaretindeki ortalamaya dönüş yaklaşımları ve kazanç öncesi duyuru risk stratejileri gibi belirli ticaret stratejilerini tartışıyor. Alfa bozulmasının önemini ve P-hackleme ve veri madenciliğinin getirdiği zorlukları vurguluyor. Uygulamadan önce stratejileri titizlikle test etmek ve doğrulamak çok önemlidir.
Kantitatif alım satım stratejilerinin yayınlandıktan sonra etkinliğini kaybettiği yanılgısına değinen Vojtko, stratejilerin zaman içinde hala iyi performans gösterebileceğini gösteren araştırmalara atıfta bulunuyor. Tüccarlara veri taramasından kaçınmalarını tavsiye ediyor ve kapsamlı test ve doğrulama ihtiyacının altını çiziyor.
Akademik araştırmalarda tekrarlama açısından Vojtko, istatistiksel anlamlılık için kesme noktasının yükseltilmesini ve yayınlanan verilere dayalı portföyleri karşılaştırmak için örneklem dışı testler kullanılmasını önerir. Bu yaklaşım, daha doğru çoğaltma sağlar ve kazanma stratejilerinin belirlenmesini sağlar.
Kârlı stratejiler havuzunu genişletmek için Vojtko, çok çeşitli stratejilerden oluşan bir veri tabanı oluşturmanızı ve en iyi performansa sahip olanları seçmenizi önerir. Ayrıca, Sosyal Bilimler Ağı ve Quantpedia gibi niceliksel ticaret stratejileri bulmak için kaynaklar sağlar.
Kantitatif finans için programlama dilleri ile ilgili olarak Vojtko, çeşitli seçeneklerin mevcudiyetinden bahseder ve kişinin rahat olduğu bir dili seçmesini tavsiye eder. Python tercih edilen bir dildir ancak Tradestation, Ninjatrader veya Ami Broker gibi diğer seçenekler de etkili olabilir. Vojtko, başarılı algoritmik ticaret için finans ve teknoloji becerilerini birleştirme ihtiyacını vurguluyor ve her iki alanda da uzmanlık geliştirmek için eğitim programları sunuyor.
Bir ticaret avantajı için verilere yönelme · Dave Bergstrom, miktar tüccarı
Bir ticaret avantajı için verilere yönelme · Dave Bergstrom, miktar tüccarı
Bu videoda başarılı bir miktar tüccarı olan Dave Bergstrom, ticaret dünyasındaki yolculuğunu paylaşıyor ve piyasa avantajlarını keşfetmek için veri analizi tekniklerini kullanmanın önemini vurguluyor. Eğri uydurma ve aşırı optimizasyondan kaçınma gereğini vurguluyor, ticaret ve programlamayı öğrenmek için birden fazla kaynaktan yararlanmayı öneriyor ve uygun risk yönetiminin ve gerçekçi beklentilere sahip olmanın önemini vurguluyor. Bergstrom ayrıca yüksek frekanslı ticaretin potansiyel düşüşünü tartışıyor ve tüccarların karlı ticaret stratejileri bulmasına ve oluşturmasına yardımcı olan yazılım paketi Build Alpha'yı tanıtıyor.
Başlangıçta yüksek frekanslı bir tüccar olan Dave Bergstrom, neredeyse hukuk fakültesini takip etmekten tüccar olmaya giden yolunu anlatıyor. Lisans eğitimi sırasında ticarete daldı ve ticaret kalıpları ve momentum hisse senetleri hakkında bilgi edinmek için finans Twitter ve podcast'ler gibi platformlarda bilgi aradı. Erken başarı elde etmesine rağmen Bergstrom, erken strateji ve tekniklerinin mevcut ticaret yöntemlerinden önemli ölçüde farklı olduğunu kabul ediyor. Strateji geliştirme sırasında veri madenciliği tekniklerini kullandığını vurguluyor ve tacirlerin bu bölümde tartışılan çeşitli analiz biçimlerini kullanmasına olanak tanıyan yazılım paketi Build Alpha'yı tanıtıyor.
Mütevazı başlangıcından yola çıkan Bergstrom, sahte NFL formaları ve cüzdanları satarak ticarete ilk adımını atıyor. Daha sonra, bir ticaret hesabına fon sağladı ve ivme ve teknik analize, özellikle grafik modellerine dayalı ticaret hisse senetleri ile uğraştı. Ancak tutarsızlıkla karşı karşıya kaldı ve öz sermaye dengesinin neden sürekli olarak sıfıra döndüğünü anlamakta zorlandı. Daha fazla deneyime sahip olan Bergstrom, sistematik bir yaklaşımın yokluğunun tutarlı getiri elde etme becerisini engellediğini fark etti. Ancak Florida'ya taşındıktan ve yüksek frekanslı bir ticaret firmasında ticaret asistanı olarak çalıştıktan sonra niceliksel analiz alanını keşfetti ve ticaret çabalarında tutarlılığın yolunu açtı.
Bergstrom ayrıca veri analizi gerektiren bir role geçişini tartışıyor. Bu pozisyonda başarılı olmak için programlamayı kendi kendine öğretti ve firması, verilerde karlı işlemlere yol açabilecek anormallikleri veya kalıpları belirlemeye inandığı için nesnel teknik analize odaklandı. İstikrarlı bir başarıya ulaşmak için birkaç yıl deneme yanılma gerektiren bir yolculuk olan test etme ve geriye dönük test etme stratejilerini kullanılmadan önce açıklıyor. Bergstrom'un teknik analiz hakkındaki görüşleri, sezgiye dayanan öznel analiz yerine kalıpları tanımlamak için verileri kullanan nesnel analizi tercih ederek gelişti.
Programlama, Bergstrom'un bir süper güç olarak gördüğü ticaret yolculuğunda önemli bir rol oynuyor. Excel'in yüksek frekanslı ticarette büyük miktarda veriyi işlemek için yetersiz olduğunu fark ederek, bir ticaret asistanı rolünden bir ticaret masası rolüne geçmek için programlamayı öğrendi. Bergstrom, asimetrik kazançları ve minimum riski nedeniyle programlamayı mükemmel bir yatırım olarak görüyor. Hevesli programcılara farklı kaynakları keşfetmelerini, gayretli kalmalarını ve öğrenme sürecini hızlandırmak için bilgili kişilerden rehberlik almalarını tavsiye ediyor.
Bergstrom, ticaret yapmayı ve programlamayı öğrenirken birden fazla kaynak aramanın önemini vurguluyor. Programlama için Stack Exchange gibi platformların kullanılmasını önerir ve Python, C++ ve Java gibi birden fazla programlama dilinin öğrenilmesini teşvik eder. Bergstrom, ticaret yaklaşımını tartışırken kendisini bir veri madencisi olarak tanımlıyor ve veri analizi yoluyla çok sayıda pazar avantajının keşfedilebileceğine inanıyor. Bazıları veri madenciliğini fazla uydurmaya eğilimli olarak algılarken, aşırı uydurma ve aşırı optimizasyonu önlemek için adımlar atıldığında bunun değerli bir araç olabileceğini savunuyor.
Bergstrom, veri madenciliği yoluyla ticari avantajları nasıl ortaya çıkardığına ışık tutuyor ve belirli kriterlere dayalı olarak karlı stratejiler arayan bir uygunluk işlevi kullanıyor. Minimum işlem sayısını sürdürmek ve çapraz doğrulama kullanmak gibi teknikler kullanarak eğri uydurmadan kaçınmanın önemini vurguluyor. Bir kenarın, veri analizi yoluyla tanımlanabilecek olumlu bir beklentiye sahip bir şeyi ifade ettiğini açıklıyor. Nihayetinde, önceden var olan hipotezlere dayanmasalar bile karlı stratejiler arar, ancak mantıksal akıl yürütmeyle uyumlu stratejilere daha fazla güvenir.
Bergstrom'a göre, bir stratejiyi test ederken önemli sayıda ticarete sahip olmak çok önemlidir. Eğri uydurmanın risklerini vurguluyor ve parametrelerin geriye dönük inceleme dönemleriyle optimize edilmesine karşı tavsiyelerde bulunuyor. Bunun yerine, sayma ölçüleri gibi parametrik olmayan metrikleri kullanmayı tercih ediyor. Ayrıca Bergstrom, piyasa davranışını anlamada piyasa rejimlerinin yanı sıra hacim ve oynaklığın öneminin altını çiziyor. Twitter'da paylaştığı, gerçekçi beklentiler belirlemenin ve bir ticaret sistemine yetersiz fon tahsis etmekten kaçınmak için Monte Carlo analizi kullanmanın önemini gösteren güçlü bir grafikten bahsediyor.
Bergstrom, bir geriye dönük test karlı bir strateji gösterse bile, gerçek hayattaki sonuçların farklı olabileceğini anlamanın çok önemli olduğunu vurguladığından, alım satımdaki gerçekçi beklentiler daha fazla araştırılır. Monte Carlo simülasyonları ve varyans testi gibi araçlar, tacirlerin olası sonuçların dağılımını oluşturmasına ve gelecekteki işlemler için gerçekçi beklentiler oluşturmasına yardımcı olur. Bergstrom, asimetrik risk-ödül oranlarını destekleyen ilk yasa ile ticaretin üç yasasını sunar. Bu, daha düşük bir kazanma yüzdesini, ancak daha yüksek bir getiriyi tercih ettiği anlamına gelir.
Uygun risk yönetimi, özellikle bahis boyutlandırmayla ilgili olarak, Bergstrom'un ticaret felsefesinin merkezinde yer alır. Aynı kalıp veya sistem içinde diğerlerinden önemli ölçüde daha büyük bir ticarete sahip olmanın bir tüccar için faydalı olmadığını açıklıyor. Bergstrom, büyük sayılar yasasının yürürlüğe girmesi için gerekli olan çok sayıda işlem üzerinde matematiksel olasılıkların oynamasını engellediği için "heyecan verici" işlemlere aşırı yatırım yapılmaması konusunda uyarıda bulunuyor. Önemli sayıda işlem üzerinden daha muhafazakar ve tutarlı bir şekilde işlem yapmanın, olumlu avantajın ortaya çıkmasını sağlayacağını öne sürüyor. Gün içi ve yüksek frekanslı ticaret, büyük sayılar yasasıyla daha iyi uyum sağlarken, Bergstrom, varyans testi tatmin ediciyse günlük zaman dilimlerinin de etkili olabileceğine inanıyor.
Bergstrom, pazarlar genelinde strateji sağlamlığının önemini araştırıyor. Birden çok pazarda işe yarayan stratejiler oluşturmanın değerini kabul etse de, yetersiz ticaret oluşturan stratejilerden uzak durma eğilimindedir. Bergstrom, işlem maliyetleri ve her ticarette daha yüksek kar elde etme konusunda dengeli bir yaklaşımın elde edilebileceğine inanıyor. Strateji, aşırı işlem maliyetleriyle yüklenmemeli, ancak aynı zamanda aşırı sayıda işlem oluşturacak şekilde tasarlanmamalıdır. Vites değiştiren Bergstrom, yüksek frekanslı ticareti (HFT) çevreleyen yaygın yanlış anlamaları ele alıyor ve günah keçisi arayan insanlar nedeniyle bunun genellikle haksız yere karalandığını belirtiyor. HFT'nin faydalı olduğuna ve yırtıcı bir niyeti olmadığına kesinlikle inanıyor.
Son olarak Bergstrom, artan rekabete ve stratejilerin ortaya çıkmasına atfettiği yüksek frekanslı ticaretin potansiyel düşüşünü tartışıyor. Tartışma, düşüşün aşırı doymuş bir pazardan mı yoksa yüksek frekanslı ticaret için gerekli olan iki taraflı piyasayı desteklemeyen merkez bankalarının uyguladığı para politikalarından mı kaynaklandığı etrafında dönüyor. Bergstrom, kullanıcılara sinyalleri seçme ve çıkış kriterlerine ve uygunluk işlevine dayalı farklı stratejiler arama yetkisi veren Build Alpha yazılım paketini sunar. Yazılım, en iyi stratejileri belirler ve her biri için ticareti yapılabilir kodlar oluşturarak portföylerin oluşturulmasına ve kapsamlı analizlere olanak tanır. İlgilenen kişiler buildalpha.com web sitesini ziyaret edebilir veya David@buildalpha.com adresinden veya Twitter @Deeper_DB adresinden Dave Bergstrom ile iletişime geçebilir.
Sonuç olarak, Dave Bergstrom'un başarılı bir tüccar olma yolculuğu, pazar avantajlarını bulmada veri analizi tekniklerinin önemini gözler önüne seriyor. Eğri uydurmayı önleme, öğrenme için birden fazla kaynak kullanma, uygun risk yönetimi uygulama ve gerçekçi beklentileri sürdürme üzerindeki vurgusu, hevesli tüccarlar için değerli bilgiler sağlar. Ayrıca, yüksek frekanslı ticaret hakkındaki düşünceleri ve Build Alpha'nın tanıtımı, ticaret stratejilerini geliştirmeye ve tüccarları yenilikçi yazılım çözümleri aracılığıyla güçlendirmeye olan bağlılığını gösteriyor.
Quant ve HFT ticareti için hangi programlama dili
Quant ve HFT ticareti için hangi programlama dili
Bu video, kantitatif ticarette ve yüksek frekanslı ticarette (HFT) yaygın olarak kullanılan programlama dillerine kapsamlı bir genel bakış sağlar. Konuşmacı, bu dilleri prototip araştırma ve yorumlayıcı betik dilleri ile Java, C#, C ve C++ gibi eski derlenmiş diller olarak sınıflandırır. Python, R, MATLAB ve Microsoft Visual Studio dahil olmak üzere ticaret fikirlerini modellemek için popüler dillerin artıları ve eksileri ayrıntılı olarak tartışılmaktadır. Ek olarak, video, ortak yerleşim, uygun maliyetli prototip oluşturma ve komisyoncu desteği gibi bir programlama dili seçerken dikkate alınması gereken önemli noktaları vurgular. Verimlilik araçlarını kullanmanın ve risk yönetimi ve portföy yönetimi de dahil olmak üzere tüm ticaret sistemini dikkate almanın önemini vurgular.
Konuşmacı, programlama dillerini prototipleme araştırması ve yorumlayıcı betik oluşturmaya uygunluklarına göre farklı gruplara ayırarak başlar. Kantitatif ticaret bağlamında, ticaret fikirlerini modellemek için popüler seçenekler olarak Python ve MATLAB'ı özellikle ele alıyor. Ancak, Python'un parçalanmış sürümlerinin (2.7 ve 3.x) zorluğuna işaret ediyor ve R'nin uyumluluğu ve performansıyla ilgili sorunları vurguluyor. Bir yandan Python, geliştiriciler için bunaltıcı olabilen ve ek eğitim gerektiren çok sayıda seçenek sunar. Öte yandan, R'nin uyumluluk ve performans açısından belirli sınırlamaları vardır.
İleriye dönük olarak konuşmacı, kantitatif ve HFT ticaretinde yaygın olarak kullanılan çeşitli programlama dillerini araştırır. Python'un veri paketleri açısından güçlü yönlerinin yanı sıra daha yavaş yürütme ve sınırlı sipariş yönetimi yetenekleri gibi dezavantajları vurgulanarak tartışılmıştır. Konuşmacı ayrıca Python entegrasyonuna izin veren MATLAB 2015 ve Microsoft Visual Studio 2015'ten bahseder. Java, C#, C ve C++ gibi eski derlenmiş diller vurgulanır ve Java, programlamaya yeni başlayanlar için uygun bir başlangıç noktası olarak önerilir. C#, anlama kolaylığı ve gelişmiş teknikleri nedeniyle övülürken, C# ile optimum performans Windows ortamlarıyla sınırlıdır.
Video, Java, C/C++ ve MATLAB gibi niceliksel ve yüksek frekanslı alım satıma uygun programlama dillerini daha da araştırıyor. Java ve C#, veritabanlarıyla kolay entegrasyonlarıyla tanınırlar, ancak performansı etkileyen çöp toplama nedeniyle sınırlamalar ortaya çıkabilir. C ve C++, optimum hız ve bellek kontrolü sunan diller olarak övülür, ancak öğrenmesi daha karmaşık olabilir. MATLAB, veri toplama, analiz, ticaret yürütme ve risk yönetimi için çeşitli araç kutularına sahip güçlü ve çok yönlü bir platform olarak kabul edilmektedir. Gelişmiş matematiksel ve makine öğrenimi desteğinin yanı sıra MATLAB Coder aracılığıyla C/C++'da kod üretme yeteneği vurgulanmıştır. Konuşmacı ayrıca MATLAB Üretimini kullanarak MATLAB'ı yüksek performanslı bir web sunucusuna yerleştirme seçeneğinden de bahsediyor.
Kantitatif ve HFT ticaretinde bir programlama dili seçmeye yönelik hususlar kapsamlı bir şekilde tartışılmaktadır. Konuşmacı, ticaret borsalarında, özellikle HFT ticaretinde ortak yerleşimin avantajını vurguluyor ve ortak yerleşimi kolaylaştıran bir sağlayıcı olarak MathWorks'ten bahsediyor. Lab Home Edition'ın 150 $'dan başlayan satın alınabilirliği, uygun maliyetli bir prototip oluşturma ortamı olarak belirtiliyor. Ek olarak, komisyoncu seçimi, programlama dili seçimini etkileyen kritik bir faktör olarak vurgulanmaktadır. Interactive Brokers, Java, C++ ve C# gibi eski dilleri destekleyen bir aracı olarak vurgulanır. Konuşmacı, yeni gelenlere üretkenlik araçlarını kullanmalarını tavsiye ediyor ve risk yönetimi, değerlendirme ve portföy yönetimi dahil olmak üzere ticaret sisteminin daha geniş yönlerini dikkate alma ihtiyacını vurguluyor.
Genel olarak video, kantitatif ticarette ve HFT'de kullanılan farklı programlama dilleri, bunların güçlü yönleri ve sınırlamaları ve ticaret amacıyla bir dil seçerken dikkate alınması gereken temel faktörler hakkında değerli bilgiler sağlar. Verimli ve etkili ticaret operasyonları için tüm ticaret sistemini anlamanın ve uygun araçları kullanmanın önemini vurgular.
Max Margenot'tan "Temel İstatistiksel Arbitraj: Çift Ticaretin Arkasındaki Matematiği Anlamak"
Max Margenot'tan "Temel İstatistiksel Arbitraj: Çift Ticaretin Arkasındaki Matematiği Anlamak"
Max Margenot tarafından sunulan "Temel İstatistiksel Arbitraj: Çiftler Ticaretinin Arkasındaki Matematiği Anlamak" başlıklı videoda istatistiksel arbitraj kavramı ayrıntılı olarak anlatılıyor. Margenot, istatistiksel arbitrajın, istatistiksel analiz yoluyla belirlenen dengesizliklere ve piyasanın nasıl davranması gerektiğine dair bir modele dayalı alım satımlar yaratmayı nasıl içerdiğini açıklıyor. Video, durağanlık, entegrasyon emirleri ve eş bütünleşme gibi temel istatistiksel kavramlara dayanan çiftler ticaretine odaklanıyor.
Margenot, ticaret algoritmaları geliştirmede bireylere yardımcı olmak için ücretsiz istatistik ve finans dersleri sunan şirketinin platformu Quantopian'ı tanıtarak başlıyor. Daha sonra, ikili ticarette durağanlığın, entegrasyon emirlerinin ve eş bütünleşmenin önemini araştırıyor. Durağanlık, genellikle finansal uygulamalarda normal dağıldığı varsayılan aynı parametrelerle aynı olasılık dağılımından alınan bir zaman serisindeki tüm örnekleri ifade eder. Genişletilmiş Dickey-Fuller testi, durağanlığı test etmek için bir araç olarak tanıtıldı.
Konuşmacı, gerçek dünya verileriyle ilişkili belirsizliği vurgulayarak, özellikle değişkenler arasındaki ince veya sinsi ilişkilerle uğraşırken, hipotez testlerinde yanlış pozitif olma potansiyelini vurgular. Bunu, bir hipotez testiyle tespit edilemeyebilecek bir zaman serisinde patolojik bir ilişki üreterek gösteriyor. Margenot, sonuçların ihtiyatlı bir şekilde yorumlanmasının öneminin altını çiziyor ve izleyicilere bir grafiğin görsel olarak incelenmesinin bile altta yatan istatistiksel özellikleri ortaya çıkarmayabileceğini hatırlatıyor.
Modelleme zaman serilerinin sınırlamaları ve yanlış pozitif olasılığı tartışılmaktadır. Bir zaman serisi ortalamaya dönüş davranışı sergileyebilirken, her zaman durağanlık göstermez. Durağanlık, bir zaman serisinin hem ortalamaya dönüştüğü hem de durağan, deterministik ve rastgele bir dağılım izlediği bir senaryoyu temsil eder. Sıfır mertebesinin entegrasyonunun durağanlığı ifade etmediği, ancak durağanlığın sıfır mertebesinin entegrasyonunu ima ettiği entegrasyon siparişleri kavramı tanıtıldı. Kümülatif toplamlar ayrıca, sıfırıncı dereceden birden çok entegrasyonun nasıl daha yüksek entegrasyon sıralarıyla sonuçlandığını göstererek açıklanır.
Finansta durağan getiri varsayımı ve durağan zaman serileri bulmanın zorluğu ele alınmaktadır. Getirilerin durağanlığı gösterecek şekilde normal dağıldığı varsayılır. Durağanlığı test etmek için entegre sıra ve fark gösterimi kullanılır. Konuşmacı, teorik olarak, fiyat serilerinin sıfırıncı dereceden entegre olan getirilerle olan ilişkileri nedeniyle birinci dereceden entegre olması gerektiğini belirtiyor. Bir şirketten alınan fiyatlandırma verileri kullanılarak bir örnek verilmiştir.
Margenot, durağan olan doğrusal bir kombinasyon elde etmek için zaman serilerinin belirli tanımlanmış yollarla entegrasyonunu içeren eşbütünleşme kavramını açıklamaya devam ediyor. Birlikte durağan olan iki entegre zaman serisini bulmak zor olsa da, makul bir ekonomik temele sahip fiyat serilerini araştırırken eşbütünleşme değerli olabilir. Konuşmacı, ortalamaya dönüş için belirli bir zaman modeli olmasa bile, durağan spreadin mevcut değerine dayalı olarak bahis yapılabileceğini vurgular.
Simüle edilmiş veri oluşturma süreci, yayılma hesaplamasını ve doğrusal regresyon kullanarak tahmin etmeyi göstermek için gösterilmiştir. Margenot, finansal verilerin nadiren bir değişkeni diğerinden çıkarmak kadar basit olduğunu ve değişkenler arasındaki ilişkiyi tahmin etmek için doğrusal bir regresyon gerektirdiğini vurgular. Amaç, portföyün piyasa getirileri açısından kompozisyonunu gösteren beta değerini belirlemektir. Bu bilgi, çift ticaretinde uzun ve kısa pozisyonlara izin verir. Konsepti açıklamak için bir çift alternatif enerji menkul kıymetini içeren bir örnek verilmiştir.
Temel istatistiksel arbitraj için iki potansiyel menkul kıymet arasında doğrusal bir regresyon oluşturma açıklanmaktadır. Margenot, arbitraj fırsatlarını gösterebilen potansiyel eş-bütünleştirici ilişkileri belirlemek için bir başlangıç noktası olarak aynı sektör içinde bir ilişki sergileyen iki menkul kıymet bulmayı önerir. İki menkul kıymet arasındaki durağanlık faydalı olsa da, konuşmacı yalnızca bir çifte güvenmek yerine mümkün olduğu kadar çok sayıda farklı bağımsız bahis üzerinde işlem yapılması gerektiğini vurguluyor.
İstatistiksel arbitraj içindeki çiftlerin ve anlaşmaların hesaplanması, incelenen çiftlerin log getirilerine dayanır. Engle-Granger yöntemi olarak bilinen log getirileri arasındaki doğrusal regresyon, regresyonun durağan olup olmadığını belirlemek için kullanılır. Makul bir dünya modeli oluşturulduktan sonra, bir tüccar diğerlerinden daha fazla bilgiye sahip olarak ve nispeten bilinçli bahisler yaparak avantaj elde edebilir. Dönen yayılımı aktif olarak ticaret yapmak ve güncellemek için, hareketli bir ortalama ve standart sapma kavramı gereklidir. Ticaret stratejisini yinelemek ve geliştirmek için hareketli ortalamalar ve ortak filtreler gibi farklı yöntemler kullanılabilir.
Konuşmacı, istatistiksel arbitrajın basit veya karmaşık bir birim stratejisi olabileceğini vurgular. İşlem yapılacak hisse senedi çiftleri arasındaki durağanlığın, eş bütünleşmenin ve ilişkilerin belirlenmesini içerir. Kişi, diğerlerine kıyasla ne kadar çok bilgiye sahip olursa, bu ilişkilerden o kadar iyi yararlanabilir. Çeşitlendirilmiş bir portföy oluşturmak, birbirine bağlı olmayan bağımsız bahisler gerektirir. Yeniden dengeleme sıklığı, bireysel çiftlere ve verilerde gözlemlenen durağanlığın süresine bağlıdır.
Video, gerçek zamanlı verilerle algoritmik ticaretin simülasyonunu tartışmak için devam ediyor. Değişken varyans gibi doğrusal regresyonların altında yatan varsayımlar, uygulanabilirliğini etkileyebilecek faktörler olarak belirtilir. Durağanlığı gösteren daha güçlü bir durumu temsil ettiğinden, hisse senedi çiftleri arasındaki ilişkileri modellerken eşbütünleşme korelasyona göre tercih edilir. Bahis büyüklükleri, sistematik yaklaşımlara uygun olmayabilen korelasyonların aksine, varsayımsal yayılmanın ortalama ve standart sapması kullanılarak sistematik olarak belirlenebilir.
Özet olarak, video, istatistiksel arbitraj ve çift ticareti hakkında kapsamlı bir açıklama sağlar. Durağanlık, entegrasyon emirleri ve eş bütünleşme gibi temel kavramları kapsar. İstatistiksel sonuçların dikkatli bir şekilde yorumlanmasının önemi ve bağımsız bahislere olan ihtiyaç vurgulanmaktadır. Konuşmacı, hisse senedi çiftleri arasındaki ilişkileri tahmin etmede doğrusal regresyonun rolünü ve arbitraj fırsatlarını belirlemede ortalamaya dönmenin önemini vurgulamaktadır. Video, algoritmik ticaretin simülasyonunu ve istatistiksel arbitrajda çeşitlendirilmiş bir portföy oluşturmaya yönelik hususları tartışarak sona eriyor.
Kantitatif finans ve HFT için pratik C++ programlamaya eksiksiz bir genel bakış
Kantitatif finans ve HFT için pratik C++ programlamaya eksiksiz bir genel bakış
Video, C++ programlamanın finans ve yüksek frekanslı ticarette (HFT) kullanımına ilişkin kapsamlı bir genel bakış sunarak bu alanın çeşitli yönlerine ilişkin değerli bilgiler sunar. Finans endüstrisindeki önemini vurgulayan "Pratik C++ Finansal Programlama" kitabını tartışarak başlar. Kitap, sabit getirili hisse senetleri gibi temel konuları kapsar ve iyi yapılandırılmış kod bölümleriyle pratik örnekler sunar. C++ programlamayla bir düzeyde rahatlık olduğunu varsayar ve C++ şablonlarından etkili bir şekilde yararlanma konusunda rehberlik sağlar. Konuşmacı, STL ve boost kitaplıklarının doğru kullanımının yanı sıra çizim için new plot ve arayüz tasarımı için QT gibi açık kaynak kitaplıklarının kullanımını vurgular.
İleride video, C++'da kullanıcı arabirimleri geliştirmek için güçlü bir araç olan QT'nin kullanımını araştırıyor. QT, sofistike grafik arayüzlerin oluşturulmasını sağlarken, geleneksel C++ metodolojisinden sapıyor ve video bu konuya ışık tutuyor. Sunum daha sonra doğrusal cebir, enterpolasyon ve sayısal entegrasyon gibi matematiksel kavramları derinlemesine inceler ve anlaşılmasını kolaylaştırmak için bunları temel algoritmalara ve denklemlere ayırır. Finansla ilgili popüler algoritmalar ve modelleme teknikleri de C++'daki uygulamalarına ilişkin içgörülerle tartışılıyor. Video, bu kritik konuya bir bölüm ayırarak, finansal uygulamalar için Monte Carlo simülasyonlarının önemini vurguluyor. Ek olarak, HFT iş pozisyonları için en popüler programlama dillerine genel bir bakışla birlikte, finansal kitaplıkları genişletmek için Lua ve Python'un kullanımı araştırılmaktadır.
Video ilerledikçe, Python ve Lua'nın C++ ile entegrasyonunu vurguluyor ve Lua'nın bir C++ uygulamasına katıştırılabilirliğinden yararlanarak Redis ile nasıl etkili bir şekilde kullanılabileceğini gösteriyor. Plaza kullanılarak çoklu iş parçacığı oluşturma ve C++ 11 ve 14 özelliklerinin kullanımı dahil olmak üzere çeşitli C++ teknikleri de ele alınmaktadır. Video, C++ programlamaya girişen kişiler için mükemmel bir giriş kaynağı olarak hizmet ediyor ve dille ilgili bazı bellek yönetimi zorluklarını ele alıyor. Kullanıcılara sunulan çok çeşitli seçenekleri ve teknikleri kapsayan, C++ programlamayı öğrenmek için kapsamlı bir yol haritası sağlar.
Sona doğru, konuşmacı finansal ve yüksek frekanslı ticaret uygulamaları için C++ programlama üzerine yakın zamanda yayınlanan bir kitap hakkında olumlu bir eleştiri paylaşıyor. Bu kitap özellikle C++ 17'de tanıtılan ve düşük düzeyli donanım sorunlarını ele alan yeni özellikleri kapsar ve bu, onu bu özel alanla ilgilenenler için paha biçilmez bir kaynak haline getirir. Konuşmacı, kitapla hiçbir ilişkisi olmadığını kabul etse de, bu alandaki mevcut kaynaklara değerli bir katkı olarak kitabı şiddetle tavsiye ediyor.
Algoritmik Alım Satım Temelleri: Örnekler ve Eğitim
Algoritmik Alım Satım Temelleri: Örnekler ve Eğitim
Bu video, ticaret stilleri, piyasalar ve sistemler gibi çeşitli yönleri kapsayan, algoritmik ticarete kapsamlı bir genel bakış sağlar. Konuşmacı, fiyat hareketi, hacim ve matematiksel göstergelere dayalı teknik analizin kullanımını vurgulayarak algoritmik ticaretin temellerini açıklayarak başlar. Algoritmik ticaretin, geleneksel teknik analizden farklı olarak, ticaretin yürütülmesini ve bilgisayarları kullanarak algoritmaların geriye dönük test edilmesini içerdiği vurgulanmıştır.
Yüksek frekanslı ticaret, istatistiksel arbitraj ve trend/ortalama geri dönüş/momentum ticareti dahil olmak üzere farklı nicel/algoritmik ticaret türleri tanıtıldı. Konuşmacı, özellikle vadeli işlemler piyasasında dalgalanma ve günlük ticarete odaklanıyor. İstatistiksel arbitraj, bir varlığı aynı anda alıp satarak fiyat farklılıklarından yararlanmayı içerirken, trend/ortalama geri dönüş/momentum ticareti, kâr amaçlı yönlü ticaret yapmak için bilgisayarları kullanır. Bu kavramları göstermek için, TradeStation yazılımı kullanılarak bir algoritmik ticaret programı örneği gösterilmektedir. Program, düşüşte olan bir günde kırmızı bir mumla alım yapmak ve bir sonraki pozitif günde bir dolar hedefi ve stop ile satış yapmak için tasarlanmıştır. Konuşmacı, geriye dönük test amacıyla bu algoritmik programın S&P 500 E-minis tablosuna entegrasyonunu gösteriyor.
Bir sonraki bölüm, TradeStation'da bir ticaret stratejisini araştırıyor. Konuşmacı, mum renklerine göre stratejinin başarılı veya başarısız olacağı durumları göstermek için bir tablo kullanır. Net kâr, toplam kâr, kazanma oranı, ortalama işlemler ve düşüş gibi ölçümler sağlayan TradeStation tarafından oluşturulan performans raporlarını göstermek için uzaklaştırırlar. Farklı girdilerle performansı değerlendirmek için duraklar ve hedefler ayarlanarak stratejinin optimizasyonu da ele alınır. Konuşmacı, aksi takdirde keşfedilmesi aylar alacak olan değerli içgörüler sağlayabildiğinden, algoritmik ticaretin zaman kazandıran yönünü vurgulamaktadır.
Algoritmik ticaretin avantajları ve dezavantajları sonraki bölümde tartışılmaktadır. Avantajları arasında azaltılmış insani ve duygusal hatalar, ticari fikirlerin hızlı bir şekilde geriye dönük test edilmesi, daha hızlı sipariş girişi ve birden çok fikri test etme ve portföyler oluşturma yeteneği yer alır. Bununla birlikte, aşırı güven, aşırı optimizasyon ve jeopolitik olayları veya temel ticaret tekniklerini dikkate alamama gibi dezavantajlar da kabul edilmektedir. Önemli siyasi veya ekonomik günlerde işlem yapmaktan kaçınmak için bir algoritma programlanabilirken, genellikle tüm piyasa koşullarında çalışır.
Video, içeriğini özetleyerek sona eriyor. Basit bir algoritma örneği üzerinden algoritmik ticaretin gücünü vurgulayarak, kantitatif ticaret ile temel veya normal teknik ticaret arasındaki farkı netleştirir. Kapsamlı bir anlayış için algoritmik ticaretin avantajları ve dezavantajları yinelenmiştir. Konuşmacı, izleyicileri herhangi bir soru sormak için onlara ulaşmaya teşvik ediyor ve videonun bilgilendirici ve yardımcı olduğunu umduğunu ifade ediyor.