Algoritmik ticaret - sayfa 22

[MetaQuotes]

Alfa Ticareti: Bir Mikro Alfa Oluşturma Sistemi Geliştirme | Algo Ticaret Konferansı

Alfa Ticareti: Bir Mikro Alfa Oluşturma Sistemi Geliştirme | Algo Ticaret Konferansı

Bu web seminerinde sunucular, Sidney, Avustralya'dan yapay zeka ve kuantum hesaplama alanında saygın bir uzman olan Dr. Thomas Stark'ı tanıtıyor. Dr. Stark fizik alanında doktora sahibidir ve şu anda Avustralya'da tanınmış bir mahsul ticaret firması olan Triple A Trading'in CEO'su olarak görev yapmaktadır. Tescilli ticari şirketler olan Rolls-Royce'ta önceki çalışmaları ve bir mikroçip tasarım şirketinin kurucu ortaklığını içeren bir geçmişe sahip olan Dr. Stark, tartışmaya zengin bir bilgi ve deneyim getiriyor.

Toplantı sahipleri, ticarette piyasa hareketlerinden etkilenmeyen bağımsız getirileri ifade eden Alfa kavramını netleştirerek başlıyor. Olağanüstü getiri sağlamak yerine ticaret başarısına kademeli olarak katkıda bulunan küçük ticaret stratejilerine odaklanan "mikroalfa" terimini vurguluyorlar. Her iki kavram da bağımsız getiri fikrini paylaşırken, microalpha özellikle ticari başarıya ulaşmada küçük stratejilerin önemini vurgular.

Dr. Stark, Alpha ticareti için bir benzetme olarak altın madenciliğinin evrimini araştırıyor. Altın madenciliği yöntemlerinin geleneksel külçe kaydırmadan kayalardan küçük miktarlarda altın çıkaran büyük ölçekli madencilik operasyonlarına nasıl dönüştüğünü açıklıyor. Benzer şekilde, birçok geleneksel stratejinin arbitraj fırsatları nedeniyle aşırı kullanılması ve daha az etkili olmasıyla Alpha için ticaret de gelişti. Dr. Stark, piyasadaki ticari başarı için kullanılabilecek sistematik anormalliklerin tanımlanmasını içeren mikro Alfa geliştirme kavramını tanıtıyor. Makine öğrenimi bu süreçte sınırlı bir rol oynasa da istismar edilebilir tutarsızlıkları belirlemek için manuel çalışma gerekir. Dr. Stark, otomasyon ve geriye dönük testlerin bu süreci hızlandırabileceğine ve geliştirebileceğine inanıyor.

Konuşmacı, mikro alfa üreten sistemler geliştirmek için piyasa verimsizliklerinin kullanılmasının altını çiziyor. Bu verimsizlikler, ikili stratejiler, trendler, ortalamaya dönüş, çapraz korelasyon, grafik modelleri ve hatta makine öğrenimi teknikleri gibi çeşitli ticaret stratejilerini kapsar. Amaç, sistematik ve güvenilir sonuçlar üretmek için bu verimsizliklerden veya stratejilerden yararlanmaktır. Ancak, karmaşık ama etkili bir sistem oluşturmak için bu stratejileri aşırıya kaçmadan optimize etmek ve bunları kapsamlı bir ticaret stratejisinde birleştirmek çok önemlidir. Dr. Stark, yüksek performanslı bir sistem oluşturmak için bu farklı yönleri anlamanın önemini vurguluyor.

Dr. Stark, ticaret anormalliklerinden yararlanma kavramını ve birden fazla ticaret stratejisini birleştirmenin önemini tartışıyor. Bazı tüccarlar astroloji gibi geleneksel olmayan yöntemleri benimseyebilirken, Dr. Stark başarılı ticaret sistemleri inşa etmede yaratıcılığa duyulan ihtiyacı vurguluyor. Bununla birlikte, stratejileri birleştirme, kesin zaman damgaları ve verimli programlama dahil olmak üzere ayrıntılara çok dikkat edilmesini gerektirir. Tüccarlar, birbirlerini tamamladıklarından emin olmak ve bu sistemlerin optimum ağırlıklandırmasını belirlemek için bireysel stratejilerin korelasyonlarını ve davranışlarını da dikkate almalıdır.

Konuşmacı, bir ticaret stratejisini geriye dönük test ederken metriklerin önemini vurguluyor. Her bir stratejinin benzersiz özelliklerini anlamak için çeşitli metriklerle bir yırtmaçlı kağıt üzerinde çalışmanın çok önemli olduğunu açıklıyorlar. Farklı kullanım durumları için farklı ölçümler geçerli olduğundan tek bir en önemli veya ideal ölçüm yoktur. Örneğin Sharpe oranı, seyrek işlem yapan ancak her işlemde güveni yüksek olan bir strateji için uygun olmayabilir. Kar faktörü veya Sortino oranı gibi metrikler bu gibi durumlarda daha uygun olabilir. Ek olarak, konuşmacı bir sistemi değerlendirirken alfa ve betayı değerlendirmenin önemini vurgulayarak, sistemin betasının nispeten düşük olmasını sağlar.

Bir ticaret stratejisinin başarısını ölçmek için bileşik yıllık büyüme getirisi ve düşüşü dahil olmak üzere farklı ölçütler tartışılmaktadır. Dr. Stark, tüm bu ölçümleri anlamanın ve deneyim yoluyla sezgi geliştirmenin önemini vurguluyor. Sezgi bir rol oynarken, somut gerçekler ve matematiksel analizlerle desteklenmelidir. Konuşmacı ayrıca, alfa seçiminin varlık sınıfına ve getiri profiline bağlı olduğunu, hisse senetlerinin eğilimler sergileme eğiliminde olduğunu ve şirketlerden gelen katma değer nedeniyle yukarı doğru hareket ettiğini belirtiyor. Bununla birlikte, tüm senaryolar için evrensel olarak geçerli olan belirli bir alfa yoktur ve kapsamlı analiz yoluyla her stratejinin benzersiz parmak izini anlamak önemlidir.

Konuşmacı, farklı varlık sınıflarının ticaret stratejilerinin gelişimini nasıl etkilediğini ele alıyor. Dövizin daha simetrik olma eğilimindeyken, özkaynakların sıfır olmayan bir toplam olduğuna dikkat çekiyorlar. Bu ayrımları yapmak ve varlık sınıfına göre uygun stratejileri seçmek çok önemlidir. Alım satımı yapılan varlıkların likiditesi, özellikle opsiyonlar, vadeli işlemler veya küçük hisse senetleri için yaklaşımı etkileyen kısıtlamalar da getirir. Bir ticaret sistemi geliştirmek için gereken uzmanlık düzeyi, sistemin türüne ve tamamen sistematik veya otomatik olmasına göre değişir. Dr. Stark, tam otomatik sistemler için Python, Java ve C++ gibi programlama dilleri bilgisinin gerekli olduğunu öne sürüyor.

Dr. Stark, istatistikleri ve programlama temellerini anlamanın önemini vurgulayarak, bir ticaret sistemi geliştirmek için gereken uzmanlığı ve zamanı tartışıyor. Karmaşık görünse de, bu alanda öğrenmek ve ilerlemek için finans veya programlama uzmanı olmaya gerek yok. Bir ticaret sistemi geliştirmek, kişinin uzmanlığına bağlı olarak birkaç saatten birkaç aya kadar sürebilir ve sonuçta birkaç satır koda kadar yoğunlaşır. İşlem, ticaret sistemleri oluşturmanın analitik ve problem çözme doğasını vurgulayarak, matematik problemlerini çözmekle karşılaştırılır.

Konuşmacı, başarılı bir ticaret sistemi geliştirmek için hem çalışmanın hem de pratik yapmanın önemini vurguluyor. Dış kaynaklardan gelen ilham ve rehberlik değerli olsa da, matematik ve programlama alanındaki saygın çalışmaları okumak ve onlardan öğrenmek de önemlidir. Konuşmacı, alfa fikirleri ve portföy yönetimi kavramlarını kapsadığı için Grinold ve Kahn'ın "Aktif Portföy Yönetimi" dersini ilgilenenlere ön koşul olarak önerir. Bununla birlikte, kurs teori ve matematiğin ötesine geçerek öğrencilere bilgilerini bilgisayar koduna nasıl çevireceklerini öğreten pratik vaka çalışmaları ve örnekler sunar. Stark, karmaşık stratejilerin bile genellikle yalnızca bir veya iki satırlık Python koduyla ifade edilebileceğini ve programlamayı anlamanın daha verimli geriye dönük test ve keşiflere yol açabileceğini iddia ediyor.

Konuşmacı, katılımcılara yalnızca ticaret için nicel analiz ve programlama sistemleri üzerine kitaplar okumamalarını, aynı zamanda "Ticaret Sihirbazları" ve "Trendi Takip Etmek" gibi kitapları keşfederek ticaret zihniyetini derinlemesine incelemelerini tavsiye ediyor. Ticaretin sadece katı bir bilim olmadığını, daha çok, başarılı tüccarların deneyimlerinden öğrenilebilecek belirli bir zihniyet ve duygusal zeka gerektiren yaratıcı bir süreç olduğunu vurguluyorlar. Konuşmacı, alfa ticareti konusundaki kurslarını tanıtıyor ve web semineri katılımcıları için özel indirimler sunuyor. Video, izleyicileri bir anket yoluyla soru sormaya ve gelecekteki web seminerleri için geri bildirim sağlamaya davet ederek sona eriyor.

Soru-Cevap oturumu sırasında konuşmacılar çeşitli dinleyici sorularını yanıtlar. Alfa ticareti ile derin pekiştirmeli öğrenme kursları arasındaki farkı tartışıyorlar ve derin takviyeli öğrenme kursunun bilgisayar öğrenimine odaklandığını, mikro-Alfa kursunun ise uygulamalı madencilik sürecine odaklandığını vurguluyorlar. Mikro-Alfa kursunda pazar bağlantısı için genelleştirilmiş bir kodun bulunmaması da dünya çapında kullanılan çeşitli aracılar ve protokollere atfedilerek ele alınmaktadır. Bununla birlikte, mikro-Alfa kursu, portföy optimizasyonu için işlem maliyetlerini ve Alfa kombinasyonlarını kapsar.

Konuşmacı, işlem maliyetlerini ticaret stratejilerine dahil etmenin önemini vurguluyor. İşlem maliyetlerinin etkisinin bireysel durumlara bağlı olarak değişebilmesine rağmen, sistemin uygulanabilir kalmasını sağlamak için bunların nasıl dahil edileceğini anlamanın çok önemli olduğunu belirtiyorlar. Bununla birlikte, işlem maliyetlerinin kapsamlı bir analizi, işlem maliyeti analizine veya modellemeye ayrılmış ayrı bir kurs gerektirecektir. Konuşmacı ayrıca, özellikle mevcut sistem zaten kârlıysa, yalnızca Python'un popülaritesi nedeniyle C++ gibi dillerden Python'a geçiş yapılmamasını tavsiye ediyor. Geçiş kararı, yeni modelleme yaklaşımlarını keşfetme veya yeni programlama dilleri öğrenme arzusuna dayanmalıdır. Konuşmacı, oturum sırasında ortaya çıkan çeşitli sorulara kapsamlı yanıtlar sağlayan ticaretin olumsuz gidişatına genel bir bakış sunar.

Kapanış konuşmasında sunucu, değerli görüşleri ve uzmanlığı için Dr. Stark'a şükranlarını sunar. İzleyiciler bir anket aracılığıyla geri bildirimde bulunmaya, sorular göndermeye ve gelecekteki web seminerleri için düşüncelerini paylaşmaya teşvik edilir. Sunucu, izleyicilere katılımları için ve Dr. Stark'a zamanını ve uzmanlığını web seminerine ayırdığı için teşekkür ederek bitirir.

• 00:00:00 Sunucular konuk konuşmacı olarak Sidney, Avustralya'dan yapay zeka ve kuantum hesaplama uzmanı Dr. Thomas Stark'ı takdim ediyor. Dr. Stark'ın fizik alanında doktorası vardır ve şu anda Avustralya'nın önde gelen mahsul ticaret firması olan Triple A Trading'in CEO'sudur. Daha önce tescilli ticaret firmaları Rolls-Royce'da çalıştı ve bir mikroçip tasarım şirketi kurdu. Sunucular ayrıca katılımcılara Dr. Stark ile mikroalfalar üzerine bir önceki web seminerine katılıp katılmadıklarını sorar ve izleyicileri hakkında bir fikir edinmek için bir anket düzenler.
  
  
• 00:05:00 Konuşmacılar önce Alfa kavramını ve bunun piyasa hareketlerinden bağımsız olan ve portföy yöneticisinin veya tüccarın becerisiyle ilişkilendirilen kendine özgü getirileri nasıl ifade ettiğini açıklığa kavuşturur. Mikroalfanın, olağanüstü getiriler üretmek yerine ticaretin başarısına biraz katkıda bulunan küçük stratejilere atıfta bulunduğunu açıklıyorlar. İki terim, bağımsız getiri fikirleri bakımından benzer olsa da, microalpha ticaret başarısına katkıda bulunmak için küçük stratejilere odaklanır.
  
  
• 00:10:00 Konuşmacı, altın madenciliğinin evrimini ve bunun Alpha ticaretiyle nasıl bir ilişkisi olduğunu tartışıyor. Altın madenciliği yöntemleri, nehirlerde külçeler için kaydırma yapmaktan, kayadan küçük miktarlarda altın çıkarmak için büyük madenler kullanmaya kadar zamanla değişti. Benzer şekilde, birçok geleneksel stratejinin gereğinden fazla kullanılması ve arbitraj yoluyla ortadan kaldırılmasıyla, Alpha için işlem yapma yöntemleri de gelişti. Konuşmacı, piyasada istismar edilebilecek sistematik anormallikleri bulmayı içeren mikro Alfa geliştirme fikrini ortaya koyuyor. Bu sürecin zorlu olabileceğini kabul ediyor ve süreci daha hızlı ve verimli hale getirecek araçlar sağlamayı amaçlıyor. Bu süreçte makine öğreniminin kullanımı sınırlıdır ve kötüye kullanılabilir tutarsızlıkları bulmak için manuel çalışma gerekir. Konuşmacı, süreci daha hızlı ve daha etkili hale getirmek için otomasyon ve geriye dönük testlerin kullanılabileceğine inanıyor.
  
  
• 00:15:00 Konuşmacı, mikro alfa üreten sistemler geliştirmek için piyasa verimsizliklerini kullanmaktan bahsediyor. Bu verimsizlikler arasında ikili stratejiler, trendler, ortalamaya dönüş, çapraz korelasyon, grafik modelleri ve hatta makine öğrenimi yer alabilir. Fikir, sistematik sonuçlar üretmek için bu verimsizliklerden veya ticaret stratejilerinden yararlanmaktır. Bununla birlikte, karmaşık ama etkili bir makine oluşturmak için bu stratejileri fazla takmadan optimize etmek ve bunları daha kapsamlı bir ticaret stratejisinde birleştirmek çok önemlidir. Konuşmacı, yüksek performanslı bir sistem oluşturmak için bu farklı yönleri anlamanın önemini vurguluyor.
  
  
• 00:20:00 Konuşmacı, ticaret anormalliklerinden yararlanma kavramını ve birden çok ticaret stratejisini birleştirmenin önemini tartışıyor. Bazı tacirler astroloji gibi alışılmadık yöntemler kullansa da, konuşmacı başarılı ticaret sistemleri oluştururken yaratıcı olmanın gerekliliğini vurguluyor. Ancak stratejileri birleştirmek, doğru zaman damgaları ve verimli programlama dahil olmak üzere ayrıntılara dikkat etmeyi gerektirir. Ek olarak, tüccarlar, birbirlerini tamamladıklarından emin olmak için bireysel stratejilerin korelasyonlarını ve davranışlarını dikkate almalı ve sistemleri en uygun şekilde nasıl ağırlıklandıracaklarını belirlemelidir.
  
  
• 00:25:00 Konuşmacı, bir ticaret stratejisini geriye dönük test ederken metriklerin önemini tartışıyor. Her bir stratejinin parmak izini anlamak için tüm farklı metrikleri içeren bir yırtık kağıt okumanın çok önemli olduğundan bahsediyorlar. Konuşmacı, en önemli veya ideal bir ölçü olmadığını, ancak belirli kullanım durumları için geçerli olan belirli ölçüler olduğunu açıklar. Yılda yalnızca birkaç kez işlem yapan ancak her işlem için yüksek güvene sahip bir strateji için keskin oranın nasıl iyi bir ölçü olmayabileceğine dair bir örnek veriyorlar. Bunun yerine kar faktörü veya Sortino gibi ölçütler daha uygun olabilir. Son olarak konuşmacı, bir sistemi değerlendirirken alfa ve betanın önemini vurgulayarak, sistemlerinin betasının nispeten düşük olduğundan emin olunması gerektiğini belirtir.
  
  
• 00:30:00 Konuşmacı, bir ticaret stratejisinin başarısını ölçmek için bileşik yıllık büyüme getirisi ve düşüş gibi farklı ölçütlerden bahsediyor. Tüm ölçümleri anlamanın ve deneyim yoluyla sezgi geliştirmenin önemini vurgularlar. Sezgi önemli olsa da, somut gerçekler ve matematikle desteklenmelidir. Konuşmacı ayrıca, kullanılan alfa türünün varlık sınıfına ve getiri profiline bağlı olduğunu, hisse senetlerinin şirketlerden gelen katma değer nedeniyle yükselme eğiliminde olduğunu belirtiyor. Bununla birlikte, belirli senaryolar için geçerli olan belirli bir alfa yoktur ve her bir stratejinin lastik levha üzerindeki benzersiz parmak izini anlamak önemlidir.
  
  
• 00:35:00 Konuşmacı, farklı ticaret stratejilerinin gelişiminin, ticaret yapılabilecek farklı varlık sınıflarından nasıl etkilendiğini tartışıyor ve özkaynakların sıfır olmayan bir toplam olduğunu, dövizin ise çok daha simetrik olduğunu belirtiyor. Konuşmacı, bu ayrımları yapmanın ve varlık sınıfına göre doğru stratejileri seçmenin önemini vurguluyor. Alım satımı yapılan varlıkların likiditesi, opsiyonlar, vadeli işlemler veya küçük hisse senetleri gibi varlıklara yaklaşımı değiştiren bir kısıtlamadır. Bir ticaret sistemi geliştirmek için gereken uzmanlık seviyesi, ticaret sisteminin türüne ve tamamen sistematik veya otomatik olmasına bağlı olarak değişirken, konuşmacı Python, Java ve C plus plus gibi programlama dillerinin bilgisinin tam otomatikleştirilmiş sistem için gerekli olduğunu öne sürüyor. sistemler.
  
  
• 00:40:00 Konuşmacı, alfa oluşturmak için temel bir istatistik anlayışı ve programlama uzmanlığının gerekli olduğunu söyleyerek, bir ticaret sistemi geliştirmek için gereken uzmanlık ve zamanı tartışıyor. Karmaşık görünse de, bu alanda öğrenmek ve ilerlemek için finans veya programlama uzmanı olmanın gerekli olmadığını ekliyor. Konuşmacı ayrıca, bir ticaret sistemi geliştirmenin kişinin uzmanlığına bağlı olarak iki saatten birkaç aya kadar sürebileceğini ve sürecin nihayetinde birkaç satır koda kadar yoğunlaştığını belirtiyor. Ek olarak, bir ticaret sistemi oluşturma sürecini matematiksel problemleri çözme süreciyle karşılaştırır.
  
  
• 00:45:00 Konuşmacı, başarılı bir ticaret sistemi geliştirmek için hem çalışmanın hem de pratik yapmanın önemini tartışıyor. İlham ve daha yüksek bir güçten indirmeler yardımcı olabilirken, ciddi matematik ve programlama eserlerini okumanın ve bunlardan öğrenmenin de önemli olduğunu belirtiyorlar. Konuşmacı, Grinold ve Kahn'ın "Aktif Portföy Yönetimi" dersini, alfalar ve portföy yönetimi fikirlerini kapsadığı için kursla ilgilenenler için iyi bir ön koşul olarak önermektedir. Ancak konuşmacı, derslerinin teori ve matematiğin ötesine geçtiğini, pratik vaka çalışmaları ve örnekler sağladığını ve öğrencilere bilgilerini bilgisayar koduna nasıl koyacaklarını öğrettiğini de belirtiyor. Karmaşık stratejilerin bile genellikle yalnızca bir veya iki satırlık python koduna indirgenebileceğini ve programlamayı anlamanın daha verimli geriye dönük test ve keşiflere yol açabileceğini savunuyorlar.
  
  
• 00:50:00 Konuşmacı, alım satım için yalnızca kantitatif analiz ve programlama sistemleri üzerine kitaplar okumayı değil, aynı zamanda Ticaret Sihirbazları ve Trendi Takip Etme gibi kitapları okuyarak alım satım zihniyetini derinlemesine incelemenizi tavsiye ediyor. Ticaretin katı bir bilim olmadığını, daha çok başarılı tüccarların deneyimlerinden öğrenilebilecek belirli bir zihniyet ve duygusal zeka gerektiren yaratıcı bir süreç olduğunu vurguluyor. Konuşmacı ayrıca alfa ticareti üzerine bir kursu teşvik eder ve katılımcılar için özel indirimler sunar. Son olarak, web semineri katılımcıların soruları için oturumu açar.
  
  
• 00:55:00 Konuşmacılar Algo Trading Konferansı'nda izleyicilerin sorularını ele alıyor ve Alfa ticareti ile derin pekiştirmeli öğrenme kursları arasındaki fark, mikro Alfa kursunda piyasa bağlantısı için genelleştirilmiş bir kodun olmaması ve dahil etme gibi konuları ele alıyor. Alfaları ve işlem maliyetlerini kursta birleştirme. Derin pekiştirmeli öğrenme kursu bilgisayar öğrenimini merkez alırken, mikro-Alfa kursu uygulamalı madencilik sürecine odaklanır. Pazar bağlantısı için genelleştirilmiş bir kodun olmaması, dünya çapında kullanılan farklı aracılar ve protokollerden kaynaklanmaktadır. Bununla birlikte, mikro-Alfa kursu, işlem maliyetlerini ve portföy optimizasyonu için Alfaları birleştirmeyi kapsar.
  
  
• 01:00:00 Konuşmacı, işlem maliyetlerini ve bunları ticaret stratejilerine dahil etmenin önemini tartışıyor. Bireysel durumlara göre değişiklik gösterebilse de, sistemin bunları hesaba kattıktan sonra bile çalışmaya devam etmesini sağlamak için işlem maliyetlerini nasıl hesaba katacağına dair iyi bir anlayışa sahip olmanın çok önemli olduğunu belirtiyorlar. Bununla birlikte, işlem maliyetlerinin eksiksiz bir analizi, tamamen işlem maliyeti analizine veya modellemeye adanmış mikroalfa kursu kadar büyük başka bir kurs gerektirecektir. Konuşmacı ayrıca, Python popüler olduğu için, özellikle de sistemleri para kazandırıyorsa, C++ gibi bir dilden geçiş yapılması gerekmediğini de tavsiye ediyor. Bunun yerine, yalnızca birisi model oluşturmanın veya öğrenmenin yeni yollarını keşfetmek istediğinde geçiş yapmak gerekli olabilir. Seans sırasında sorulan çeşitli sorulara kapsamlı yanıtlar sunan olumsuz ticaret kursuna genel bakış da belirtilmiştir.
  
  
• 01:05:00 Video, sunucunun Dr. Stark'a oturum için teşekkür etmesi ve izleyiciyi anket aracılığıyla geri bildirimde bulunmaya teşvik etmesiyle sona erer. Toplantı sahibi, izleyicilere anket yoluyla sorularını sormalarını ve gelecekteki web seminerleri için düşüncelerini paylaşmalarını hatırlatır. Video, sunucunun izleyicilere izledikleri için ve Dr. Stark'a zaman ve uzmanlığı için teşekkür etmesiyle sona eriyor.

[MetaQuotes]

Fiyat Eylem Ticaretine Giriş

Fiyat Eylem Ticaretine Giriş

Web semineri, tüccarların teknik göstergelere dayanmadan alım satım kararları vermek için zaman içinde bir varlığın temel fiyat davranışını inceledikleri fiyat hareketi ticareti kavramını tanıtıyor. Konuşmacı, alım satımda fiyat davranışını oluşturan arz ve talebi ve fiyat hareketi alım satımında kullanılan destek ve direnç seviyeleri, grafik formasyonları ve pivot noktaları gibi araçları açıklıyor. Ters çevirme ve devam formasyonları gibi farklı grafik formasyon türleri, bunların önemi ve bunların nasıl ticaret yapılacağı ile birlikte açıklanmaktadır. Web semineri ayrıca, fiyat davranışını anlamak ve trendde yer almak için fiyat hareketi ticaretinde Fibonacci serisinin ve oranlarının kullanımını da kapsar. Kurs, farklı alım satım stratejilerini kapsar ve alım satımları ve geriye dönük test edilmiş stratejileri analiz etmek için gereken kodları ve koşulları sağlar.

QuantInsti'de kantitatif bir analist olan Varun Kumar Portula, bu web seminerinde fiyat hareketi ticareti hakkında bilgilendirici bir oturum sunuyor. Alım satım kararları vermek için bir varlığın zaman içindeki temel fiyat davranışını analiz etmeyi içeren fiyat hareketi ticareti kavramını tanıtarak başlıyor. RSI veya MSCD gibi teknik göstergelere güvenmenin aksine, fiyat hareketi ticareti piyasadaki arz ve talep güçlerini incelemeye odaklanır. Fiyat eylemi ticaret stratejilerinin basitliği ve başarı oranı, onu tüccarlar arasında popüler hale getirdi.

Portula, fiyat eylemi ticaretinin uzun vadeli yatırımdan ziyade öncelikle kısa vadeli ve orta vadeli ticaret için kullanıldığını vurguluyor. Tüccarların gelecekteki fiyat hareketlerini tahmin etmek için arz ve talebi nasıl analiz edebileceklerini göstermek için bir hisse senedinin fiyat davranışı örneğini kullanıyor. Arz ve talep arasındaki dengesizlik, belirli fiyat seviyelerinde satış emirleri ile alış emirlerinin sayısı incelenerek analiz edilebilecek çeşitli fiyat davranışları yaratır. Ek olarak, tüccarlar, fiyat hareketi ticaretinde destek ve direnç seviyeleri, grafik desenleri ve pivot noktaları gibi araçlardan yararlanır.

Konuşmacı, arzın piyasada satışı ve talebin satın almayı temsil ettiği ticarette arz ve talep kavramını açıklar. Arzın talebi aşması fiyatların düşmesine, talebin arzı aşması ise fiyatların yükselmesine neden olur. Bu arz ve talep dengesizliği, fiyatların dalgalanma eğiliminde olduğu arz bölgeleri ve talep bölgeleri gibi bölgeler yaratır. Portula ayrıca, satıcıların veya alıcıların piyasayı kontrol ettiği bölgeleri gösteren destek ve direnç seviyelerinin önemini de araştırır. Tüccarlar, alım satım stratejileri geliştirmek ve arz ve talep analizine dayalı olarak pozisyonlara girme veya pozisyonlardan çıkma konusunda bilinçli kararlar vermek için bu kavramları kullanabilir.

Web semineri daha sonra fiyat hareketi ticaretinde iki tür grafik modelini araştırır: tersine çevirme modelleri ve devam modelleri. Ters formasyonlar, trendde bir yükseliş trendinden düşüş trendine veya tersi yönde bir değişikliği işaret eder. Ters ayı formasyonları arz bölgelerini gösterir ve düşüş piyasası hissiyatı önerirken, tersine dönüş formasyonları talep bölgelerini temsil eder ve bir yükseliş trendine doğru potansiyel bir tersine dönüşü ima eder. Konuşmacı, baş ve omuzlar, çift tepeler, ters baş ve omuzlar ve çift dipler gibi hem düşüş hem de yükseliş tersine dönüşleri için yaygın olarak kullanılan modellerin örneklerini sunar.

Devam örüntüleri, mevcut bir trend içinde meydana gelen ve bu trendin potansiyel devamını gösteren kalıplar olarak ele alınır. Bir yükseliş trendinde konsolidasyon, bayrak desenleri, sarkıt desenler ve yükselen üçgenler gibi desenler oluşturur. Bir düşüş trendinde, düşüş trendinin muhtemelen devam edeceğini gösteren Ayı Bayrağı ve alçalan üçgenler gibi modeller gözlemlenebilir. Video, gelecekteki fiyat hareketlerini doğru bir şekilde tahmin etmek için fiyat davranışlarını incelemenin ve bu kalıpları belirlemenin önemini vurguluyor.

Eğitmen ayrıca, yükseliş trendindeki zayıflığı gösterdiğinden, Boyun çizgisinin Baş ve Omuzlar formasyonundaki önemini vurgular. Bu modelde işlem yapmak, fiyatın boyun çizgisinin altında işlem yapmasını beklemeyi, ardından sağ omzun üzerinde zararı durdur ve Baş uzunluğunda bir kar hedefi ile kısa bir pozisyon almayı içerir. Bununla birlikte, bu modelin manuel ticareti zor olabilir, bu nedenle kurs, büyük miktarda geçmiş veriyle bile deseni verimli bir şekilde taramak için Python programlamayı kullanır.

Video, ticarette baş ve omuz modellerini taramak için Jupyter Notebook'un kullanımını tartışmaya devam ediyor. Sağlanan kod, tacirlerin modeli tespit edip taramasını sağlar ve ayrıca baş ve omuz modelleri için giriş ve çıkış noktalarını belirlemede onlara rehberlik eder. Kurs, risk parametrelerini etkili bir şekilde belirlemek için bu strateji için geriye dönük test yapmayı kapsar. Ek olarak, bölüm, potansiyel destek ve direnç seviyelerini hesaplamak için kullanılan öncü göstergeler olan pivot noktalarını kapsar. Geleneksel pivotlar, Camarilla pivotları ve Fibonacci pivotları gibi farklı pivot noktası türleri, destek ve direnç seviyelerini hesaplamak için her biri kendi formülüyle açıklanmaktadır. Pivot noktaları, dalgalanma tüccarları ve gün içi tüccarlar için yararlı araçlar olarak hizmet ederek çıkışları planlamalarına, kayıpları durdurmalarına ve kar almalarına yardımcı olur.

Fibonacci serisi kavramı ve fiyat hareketi ticaretindeki oranları da tartışılmaktadır. Yatırımcılar, fiyat davranışını anlamak ve trendlere katılmak için %23,6, %38,2, %50, %61,8 ve %100 gibi Fibonacci oranlarını kullanır. Bir yükseliş trendi sırasında tüccarlar, geri çekilmeler sırasında alım satımlara girmek için %38,2, %50 ve %61,8'lik geri çekilme seviyelerini kullanarak daha yüksek fiyatlardan alım yapmaktan kaçınır ve kayıpları en aza indirir. Video, bu oranların nasıl hesaplandığını ve uzun pozisyonları etkin bir şekilde almak için nasıl kullanıldığını gösteren örnekler içeriyor.

Konuşmacı, kursun, alım satımları analiz etmek ve kazananların, kaybedenlerin yüzdesi ve kar faktörü gibi faktörleri incelemek için Fibonacci düzeltmesi ve ticaret seviyesi analitiğinin kullanımı dahil olmak üzere çeşitli ticaret stratejilerini kapsadığını vurgular. Geriye dönük test edilen stratejiler için ayrıntılı açıklamalar ve kod örnekleri sağlanmıştır. Ek olarak, Camarilla'nın veya teknoloji düzeylerinin gün içi ticaret için uygunluğuna ilişkin bir soru ele alınmaktadır.

Sonuç olarak, web semineri, oturum boyunca katılımları ve ilgileri için izleyicilere ve sunum yapan kişiye şükran duyarak sona erer. Varun Kumar Portula, fiyat hareketi ticareti konusunu başarılı bir şekilde tanıtıyor, temellerini ele alıyor, altında yatan felsefesini açıklıyor ve bu ticaret yaklaşımında kullanılan araçlar, grafik modelleri, pivot noktaları ve seviyeler hakkında fikir veriyor.

• 00:00:00 QuantInsti'de kantitatif bir analist olan Varun Kumar Portula, fiyat hareketi ticareti konusunu tanıtıyor. Bu tür alım satımın, RSI veya MSCD gibi teknik göstergelere dayanmadan alım satım kararları vermek için bir varlığın zaman içindeki temel fiyat davranışını incelemeyi içerdiğini açıklıyor. Fiyat eylemi ticareti, basitliği ve stratejilerinin başarı oranı nedeniyle tüccarlar arasında popülerdir, web seminerine katılanların yarısının fiyat hareketi ticaretinde deneyimli manuel tüccarlar olduğu gerçeğinin kanıtladığı gibi. Oturum, fiyat hareketi ticaretinin temellerini, arkasındaki felsefeyi, bunu yürütmek için araçları, grafik modellerini ve pivot noktaları ve seviyeleri kapsayacaktır.
  
  
• 00:05:00 Uzun vadeli yatırımdan ziyade çoğunlukla kısa vadeli ve orta vadeli ticaret için kullanılan fiyat hareketi ticareti kavramı tanıtıldı. Bir hisse senedinin fiyat davranışı örneği, tüccarların gelecekteki fiyat hareketlerini tahmin etmek için arz ve talep güçlerini nasıl analiz edebileceklerini göstermek için kullanılır. Arz ve talep arasındaki dengesizlik, fiyat davranışını yaratır ve tüccarlar, belirli bir fiyat seviyesindeki satış emirleri ile alış emirlerinin sayısına bakarak bir hisse senedinin mevcudiyetini analiz edebilir. Fiyat hareketi ticaretinde kullanılan diğer araçlar arasında destek ve direnç seviyeleri, grafik modelleri ve pivot noktaları bulunur.
  
  
• 00:10:00 Alım satımda arz ve talep kavramı açıklanır, burada arz piyasada satışı, talep ise alımı temsil eder. Arzın talepten fazla olması fiyatların düşmesine, talebin fazla olması ise fiyatların artmasına neden olur. Arz ve talep dengesizliği, arz bölgesi ve talep bölgesi gibi fiyatların değiştiği bölgeler yaratır. Destek ve direnç seviyeleri, fiyat düşene kadar satıcıların kontrolde olduğu ve alıcıların hisse senedini yükseltmek için kontrolü yeniden kazandığı bölgeler olarak da açıklanır. Tüccarlar, arz ve talep analizlerine dayalı olarak alım satım stratejileri ve çıkış pozisyonları oluşturmak için bu kavramları kullanabilir.
  
  
• 00:15:00 Konuşmacı, fiyat hareketi ticaretindeki iki tür grafik modelini açıklıyor, bunlar tersine dönme kalıpları ve devam kalıpları. Tersine dönüş kalıpları tekrarlayıcıdır ve yükseliş trendinden düşüş trendine veya düşüş trendinden yükseliş trendine doğru trend değişikliğine işaret eder. Ters ayı formasyonları arz bölgelerini temsil eder ve piyasada düşüşe neden olurken, tersine dönüş formasyonları talep bölgelerini temsil eder ve trendin yükseliş trendine dönüş şansını artırır. Konuşmacı, düşüş eğilimi için baş ve omuzlar ve çift tepeler ve yükseliş tersine dönüşler için ters baş ve omuzlar ve çift dipler gibi en yaygın ve iyi test edilmiş modellerin örneklerini sunar.
  
  
• 00:20:00 Video, ticarette devamlılık modelleri kavramını açıklıyor. Video, bir yükseliş trendinde varlık konsolide olurken, tacirlerin gelecekteki hareketleri tahmin etmek için gözlemleyebilecekleri modeller oluşturduğunu açıklıyor. Bu modeller arasında bayrak desenleri, sarkıt desenler ve yükselen üçgenler bulunur. Benzer şekilde bir düşüş trendinde Ayı Bayrağı, alçalan üçgenler gibi formasyonlar görülebilir ve tüccarlar formasyonun onaylanmasından sonra varlığın aynı yönde hareket etmeye devam edeceğini varsayabilirler. Video ayrıca, bir düşüş trendine dönüşebilecek bir yükseliş trendinin tersine dönmesini ifade eden bir baş ve omuz modelinin nasıl oluştuğunu da gösteriyor. Genel olarak, tüccarların hangi modelin oluştuğunu anlamak ve gelecekteki hareketleri tahmin etmek için fiyat davranışını incelemesi gerekir.
  
  
• 00:25:00 Eğitmen, yükseliş trendinde bir zayıflığı gösteren Baş ve Omuzlar formasyonunda boyun çizgisinin önemini açıklıyor. Bu modelde işlem yapmak için, fiyatın boyun çizgisinin altında işlem görmesini beklemeli, ardından sağ omzun üzerinde zararı durdur ve Baş uzunluğunda bir kar hedefi ile kısa bir pozisyon almalıdır. Bununla birlikte, bu modelin manuel olarak ticareti zordur, bu nedenle kurs, bir dakikadan daha kısa bir sürede 30 yıllık verilerdeki modeli programlı olarak taramak için Python'u kullanır.
  
  
• 00:30:00 Video, ticarette baş ve omuz modellerini taramak için bir Jupyter Notebook'un nasıl kullanılacağını tartışıyor. Not defteri, modeli algılamak ve taramak için kod sağlar ve ayrıca bir baş ve omuz modeli için giriş ve çıkış noktalarına nasıl karar verileceği hakkında bilgi sağlar. Kurs ayrıca risk parametrelerini belirlemek için bu strateji için geriye dönük test yapmayı da kapsar. Bu bölüm ayrıca yönlü hareketi belirlemek ve destek ve direnci tanımlamak için kullanılan önemli seviyeler olan özel noktaları tartışır. Hisse senedi hareketinin yönünü ve potansiyel destek ve direnç seviyelerini tahmin etmek için aşama verileri kullanılarak özel noktalar oluşturulabilir.
  
  
• 00:35:00 Video, pivot noktalarını ve bunların fiyat hareketi ticareti için nasıl kullanılabileceğini tartışıyor. Pivot noktaları, olası destek ve direnç seviyelerini hesaplamak için kullanılır ve tüccarların bu seviyeleri önceden belirlemesine yardımcı olabilecek öncü göstergelerdir. Her biri destek ve direnç seviyelerini hesaplamak için farklı formüllere sahip geleneksel pivotlar, Camarilla pivotları ve Fibonacci pivotları dahil olmak üzere farklı pivot noktası türleri vardır. Pivot noktaları, kararsız tüccarlar ve benzer şekilde gün içi tüccarlar için yararlı bir araçtır ve tüccarların çıkışlarını planlamalarına, kayıpları durdurmalarına ve kar almalarına yardımcı olabilir.
  
  
• 00:40:00 Fibonacci serisi kavramı ve fiyat hareketi ticaretindeki oranları tartışılır. Fibonacci serisi, doğada ve bitkilerde yaprak sayısının oluşumu gibi doğal kalıplarda yaygınlığını bulur. Yatırımcılar, fiyat davranışını anlamak ve trendde yer almak için %23,6, %38,2, %50, %61,8 ve %100 gibi Fibonacci oranlarını kullanır. Bir yükseliş trendinde, tüccarlar geri çekilme sırasında daha yüksek bir fiyattan alım yapmak yerine bir alım satıma girmek ve kayıplarını en aza indirmek için %38,2, %50 ve %61,2'lik geri çekilme seviyelerini kullanırlar. Bu oranların nasıl hesaplandığı ve uzun pozisyon almak için nasıl kullanıldığına dair örnekler de açıklanmaktadır.
  
  
• 00:45:00 Konuşmacı, kursun, alım satımları analiz etmek ve kazananların, kaybedenlerin yüzdesini ve kar faktörünü incelemek için Fibonacci düzeltmesi ve ticaret seviyesi analitiği gibi farklı ticaret stratejilerini nasıl kapsadığını açıklıyor. Kurs, bir geri çekilme beklemek ve kişinin uzun pozisyon alabileceği seviyeleri hesaplamak için gereken kodu ve koşulları ayrıntılı olarak kapsar. Geriye dönük test edilen stratejiler hem video hem de kod biçiminde açıklanır. Konuşmacı ayrıca, gün içi ticaret için kamera seviyelerinin mi yoksa teknoloji seviyelerinin mi daha uygun olduğu sorusuna cevap verir ve dinleyicilere ve sunum yapan kişiye teşekkür ederek web seminerini sonlandırır.

[MetaQuotes]

Para Nasıl Kaybedilir Ticaret Seçenekleri | Algo Ticaret Konferansı

Para Nasıl Kaybedilir Ticaret Seçenekleri | Algo Ticaret Konferansı

Algo Trading Konferansı sırasında, Dr. Euan Sinclair, opsiyon tüccarları tarafından yapılan yaygın hatalar hakkında kapsamlı bir konuşma yaptı ve başarılı opsiyon ticareti stratejilerine ilişkin değerli içgörülerini paylaştı. Sürekli kar elde etmek için tacirlerin piyasada avantaj sahibi olması gerektiğini vurguladı. Sinclair, varlıkları daha düşük fiyatlardan alıp daha yüksek fiyatlardan satmanın önemini vurguladı, ancak birçok opsiyon tüccarının bu kavramla mücadele ettiğini ve genellikle opsiyonlar için fazla ödeme yaptığını belirtti.

Sinclair, ticaret kariyerinde kendisinin de hatalar yaptığını içtenlikle kabul etti, ancak diğer tüccarları bu hataları düzeltmek için aktif olarak çalışmaya çağırdı. Verdiği tavsiyelerin bir kısmı seçenekler konusunda bilgili tüccarlara yönelik olsa da, tartıştığı hataların birçoğunun her seviyedeki tüccar için geçerli olduğunu vurguladı.

Konuşmacı, ticaretin yapısı ne olursa olsun, opsiyon ticaretinde avantaja sahip olmanın önemine önemli bir vurgu yaptı. Risksizlik yanılsaması yaratan seçenek yapılarının tasarlanmasına karşı uyarıda bulundu, çünkü bu genellikle tacirleri altta yatan risklere karşı körleştiriyor. Sinclair, avantaja sahip olmanın ticaretin en önemli yönü olduğunu ve bunun yalnızca disiplin, risk kontrolü, sıkı çalışma veya zeka ile elde edilemeyeceğini iddia etti. Tüccarların piyasaya değerli bir hizmet sunması ve aktif olarak bir ihtiyacı karşılayan bir şey sağlaması gerekir.

Sinclair, opsiyon ticaretinin karmaşıklığını, özellikle de volatiliteyi doğru bir şekilde tahmin etme ve hesaba katma gerekliliğini araştırdı. Tüccarların yalnızca piyasanın yönünü tahmin etmeye güvenemeyeceğini vurguladı; opsiyonun fiyatını ve oynaklıktaki potansiyel değişiklikleri de göz önünde bulundurmaları gerekir. Bir tüccarın piyasa tahmini doğru olsa bile, opsiyon için yanlış fiyat öderlerse veya oynaklık değişikliklerini doğru bir şekilde hesaba katmazlarsa yine de para kaybedebilirler. Bu nedenle, opsiyon tüccarları öncelikle oynaklık tüccarları olmalı ve alım satımları boyunca oynaklığı sürekli olarak modellemeli ve analiz etmelidir.

Konuşmacı, satım ve alım opsiyonlarının satın alınmasıyla ilgili yanılgıya değindi. Bir satım opsiyonu satın almak, piyasa düştüğünde artan volatiliteden fayda sağlayabilirken, opsiyonun fiyatı genellikle bunu yansıtacak şekilde ayarlanmıştır. Öte yandan, alım satım opsiyonları, alım satımlar sırasında aşırı fiyatlandırılma eğilimindedir. Sinclair, son derece öngörülemeyen olaylar olan Kara Kuğu olayları kavramını da tartıştı. Parasız seçenekler satın alarak Kara Kuğulara karşı korunmak mantıklı görünse de, bu strateji genellikle maliyetli bir hatadır. Sinclair, önemli miktarlarda para kaybeden düşük volatilite fonları örneğinin altını çizdi ve genellikle kazananlar hakkında çarpık bir görüş sunduğu için ticaret bilgileri için yalnızca sosyal medyaya güvenme konusunda uyarıda bulundu.

Konuşmacı ayrıca yanlış sistematik bahisler nedeniyle sık sık para kaybeden uzun volatilite fonları konusunu da ele aldı. Bu fonlar, piyasa çalkantıları sırasında dikkat çekebilse de, genellikle uzun vadede kayıplarla sonuçlanır. Sinclair ayrıca, seçeneklerin genellikle aşırı fiyatlandırıldığını vurgulayarak, satış seçeneklerinin asimetrik riskleri dengelemeye yardımcı olabileceğini öne sürdü. Bununla birlikte, satış seçeneklerinde uygulanabilir bir avantaj olup olmadığını belirlemek için belirli ticaret bağlamında volatilitenin yanlış fiyatlanıp fiyatlanmadığını değerlendirmek çok önemlidir.

Sinclair, Theta ticaretinin (seçenek değerinin zaman içinde azalması) bir avantaj sağladığı inancı ve parası çok olmayan seçenekleri satmanın her zaman karlı olduğu yanılgısı gibi, opsiyon tüccarları tarafından yapılan birkaç yaygın hatayı tartıştı. Tüccarlar çoğu zaman bu seçenekleri satarak prim toplayabilirken, potansiyel risklerin ödüllerden daha ağır bastığı konusunda uyardı. Yalnızca otomatik komut dosyalarına güvenmek yerine sonuçları aktif olarak incelemenin değerini vurgulayarak, hem başarılı hem de başarısız sonuçları anlamak için işlemlerin kapsamlı bir şekilde analiz edilmesini önerdi. Ek olarak, daha iyi geri bildirim ve daha iyi ticaret kararları için boğma yerine ikili satmayı önerdi.

Konuşmacı, kişinin pozisyonunu sürekli olarak yeniden değerlendirmesinin ve istenen pozisyonu belirlemek için mevcut tüm bilgileri dikkate almasının önemini vurguladı. Alım satım maliyetlerinin hesaba katılması gerekirken, Sinclair yatırımcılara her alım satımda mükemmellik için çabalamak yerine maliyetleri düşürmeye odaklanmalarını tavsiye etti. Maliyetlerin en aza indirilmesi, matematiksel olarak hiçbir farklılığı olmayan Sharpe oranını artırabilir. Alış-satış farkını aşmaktan kaçınmak önemli olsa da, konuşmacı kendini yalnızca teklif üzerine satış yapmakla veya yalnızca teklif üzerine satın almakla sınırlamaktan kaçınma gereğini vurguladı. Bunun yerine, ilgili tüm maliyetleri kapsayan bir strateji geliştirerek, teklif üzerine satış ve teklif üzerine satın alma rolünü üstlenmelidir. Konuşmacı, birçok küçük olumlu sonucun tek bir büyük kazanca güvenmekten daha faydalı olabileceğini kabul ederek, daha düşük bir beklenen değerle daha fazla işlem yapmayı savundu.

Ters seçim kavramı, konuşmacının değindiği bir diğer konu oldu. Bir ticaret umut verici görünse bile, daha fazla bilgi ve içgörüye sahip birinin gelip tüccarın teklifinden yararlanarak olumsuz sonuçlara yol açabileceği konusunda uyardı. Gerçekçi beklentiler, aşırı ticaretten veya büyük pozisyonlardan kaçınmak ve daha küçük sürdürülebilir kenarlara odaklanmak, zaman içinde para kaybetme riskini azaltmak için ihtiyatlı yaklaşımlar olarak vurgulandı. Konuşmacı, hızla yok olabilecek tek bir büyük kazanca güvenmek yerine, çeşitlendirilmiş bir ilgi portföyünde birleştirilebilecek birden çok küçük avantaj biriktirmenin değerini vurguladı.

Dr. Sinclair, bir algo taciri veya opsiyon taciri olarak işe başlamanın tutarlı karlılık elde etmek için ideal bir yaklaşım olmadığı sonucunu paylaştı. Araçların kendisinden başlamak yerine ticaret seçeneklerini içeren bir sorun veya niş belirlemenin önemini vurguladı. Amaç piyasa yönüne dayalı ticaret yapmaksa, oynaklığı tahmin etmede tutarlı doğruluk gerektirdiğinden opsiyon ticareti tek başına yeterli değildir. Satın alma seçeneklerinin tutarlı karları garanti edebileceği fikrine karşı uyarıda bulundu ve volatiliteyi doğru bir şekilde tahmin etmenin herhangi bir opsiyon ticareti stratejisinde başarının anahtarı olduğunu vurguladı. Sonuç olarak, tüccarları araçlara odaklanmaktan caydırdı ve bunun yerine onları başarılı bir ticaret nişi belirlerken volatiliteyi anlamaya ve tahmin etmeye odaklanmaya teşvik etti.

Konuşmacı, opsiyonların zımni eğrisi ve bunun volatilite ile ilişkisi hakkında fikir verdi. Zımni eğrideki eğriliğin, oynaklığın kendisinden ziyade, esasen oynaklık ile dayanak varlığın hareketi arasındaki korelasyondan kaynaklandığını açıkladı. Sonuç olarak, konuşmacı, seçeneğin fiyatı dikkate alınırken çarpıklığın büyük ölçüde göz ardı edilebileceğini öne sürdü. Ayrıca konuşmacı, piyasa yapıcıların 2020'de yaşanan kriz gibi piyasa türbülansı dönemlerinde genellikle iyi performans gösterdiğini, çünkü aynı zaman diliminde daha fazla işlem yapmalarına olanak tanıdığını belirtti. Ek olarak, negatif faiz oranı işlevi gören kısa vadeli borç alma oranı, temettüye benzer olduğu düşünüldüğünden piyasa yapıcılar tarafından opsiyon fiyatlamasında dikkate alınmaktadır.

Konuşmacı ayrıca negatif faiz oranına benzer özellikler sergileyen seçenekleri tartıştı ve daha önce karlı olan ancak artık geçerli olmayan bir ticaret örneği verdi. Opsiyonları satmak için zamanlanmış olaylarla belirsiz durumların aranmasını tavsiye etti. Ayrıca konuşmacı, endeksler ve hisse senetleri üzerindeki klasik varyans priminin tipik olarak aşırı fiyatlandırıldığının altını çizdi. Bireysel tüccarların kenar bulma olasılığı sorulduğunda, konuşmacı, risk primlerinin her zaman mevcut olduğunu ve işlem görmeye hazır olduğunu ve hisse senedi satın almaya paralel olduğunu iddia etti. Konuşmacı, kazanç olayları etrafındaki ticaret oynaklığına ilişkin şüphelerini dile getirerek, bunun eskiden karlı bir strateji olmasına rağmen artık aynı düzeyde karlılığa sahip olmadığını belirtti.

Sinclair, son yıllarda opsiyon ticaretinin gelişen manzarasını ele aldı ve piyasanın bu strateji için eskisi kadar elverişli olmadığını kabul etti. Portföy optimizasyonu için algoritmik araçların kullanımıyla ilgili bir soruyu yanıtlayarak, bu tür araçların sadece haftada bir işlem yapanlar için gerekli olmayabileceğini belirtti. Bir kenar bulma konusunda, net bir gözlemle başlamayı ve bu gözleme dayalı fikirler oluşturmayı tavsiye etti. Örneğin, oynaklık aşırı fiyatlandığında opsiyon satmak veya yukarı hareket eğilimi olduğunda hisse senedi almak. Son olarak, konuşmacı negatif çarpık kısa hacimli ve pozitif çarpık uzun hacimli stratejilere sahip bir portföy oluşturma sorununu ele aldı. En etkili yaklaşım olarak yukarıdan aşağıya bir zihinsel modelle başlamayı önerdi.

Kapanışta, konuşmacı birkaç yıl önce emekli olduğunu ancak zamanını aktif bir şekilde günlük ticaret seçenekleriyle geçirmeye devam ettiğini açıkladı. Ticaret opsiyonlarında ısrar etme niyetini dile getirdi ve ara sıra konuyla ilgili makaleler yazarak, bunu hem bir iş hem de bir hobi olarak gördü. Algo Alım Satım Konferansı sona erdiğinde konuşmacı, opsiyon ticaretinde değerli dersler ve deneyimler paylaştığı için Dr. Sinclair'e şükranlarını dile getirdi. Opsiyon ticaretinde gelecek oturumlar için beklentiyi iletti ve konferans organizatörlerine bilgi ve içgörü alışverişi için paha biçilmez bir fırsat için teşekkür etti.

Dinleyiciler, Dr. Sinclair'in sunumundan kazandıkları zengin bilgi ve uzmanlığı takdir ederek alkışladılar. Katılımcılar konferanstan, opsiyon ticaretinin karmaşıklığı ve nüansları için yeni bir takdirle ve ayrıca piyasada avantaj sahibi olmanın önemini daha iyi anlayarak ayrıldılar. Dr. Sinclair'in içgörülerinden ilham alarak ticaret stratejilerini iyileştirmeye, yaygın tuzaklardan kaçınmaya ve sürekli iyileştirme için çabalamaya kararlıydılar.

Konferans salonunun dışında, katılımcılar sunumdan önemli çıkarımlar hakkında canlı tartışmalara girerken, sohbetler heyecanla uğulduyordu. Tüccarlar, öğrendikleri dersleri uygulama ve yaklaşımlarını buna göre uyarlama sözü vererek düşüncelerini paylaştı. Bazıları opsiyon ticaretinde yeni nişler keşfetmeyi düşünürken, diğerleri oynaklık ve bunun ticaret kararları üzerindeki etkisi konusundaki anlayışlarını derinleştirme sözü verdi.

Konferansı takip eden günler ve haftalarda tüccarlar, Dr. Sinclair'in tavsiyelerini ve tavsiyelerini kendi ticaret çabalarına hevesle uyguladılar. Mevcut bilgileri göz önünde bulundurarak ve önceki pozisyonlara bağlı kalmak yerine bilinçli kararlar vererek pozisyonlarını dikkatlice değerlendirdiler. Tüccarlar, masrafları en aza indirmenin ticaret performanslarını önemli ölçüde artırabileceğini fark ederek maliyetleri düşürmeye odaklandı. Alım satımlarını aktif olarak analiz ederek ve stratejilerini iyileştirmek ve sonuçları iyileştirmek için fırsatlar arayarak Dr. Sinclair'in sözlerini ciddiye aldılar.

Dr. Sinclair'in içgörüleri, konferans katılımcılarının çok ötesinde yankı buldu. Dünyanın dört bir yanındaki hem acemi hem de deneyimli tüccarlar, onun sunumunun kayıtlarını ve transkriptlerini hevesle aradılar. Değerli dersleri, çevrimiçi forumlar, ticaret toplulukları ve sosyal medya platformları aracılığıyla yayıldı ve opsiyon ticaretinin inceliklerine dair tartışmaları ve tartışmaları ateşledi. Tüccarlar onun bilgeliğini özümsedikçe, daha derin bir oynaklık, risk yönetimi ve üstünlük arayışı anlayışıyla donanmış olarak ticaret yaklaşımlarına ilişkin yenilenmiş bir bakış açısı kazandılar.

Dr. Sinclair'in opsiyon ticareti dünyasına katkısı, konferanstan çok sonra da etki yaratmaya devam etti. Yazıları ve araştırma makaleleri, hem hevesli tüccarlar hem de deneyimli profesyoneller için temel referanslar haline geldi. Bilgi ve deneyimleri paylaşmaya olan bağlılığıyla, yeni nesil opsiyon tüccarlarına piyasaya disiplinle, eleştirel bir zihniyetle ve becerilerini geliştirmeye yönelik sarsılmaz bir bağlılıkla yaklaşmaları için ilham verdi.

Zaman geçtikçe, Dr. Sinclair'in mirası büyüdü ve opsiyon ticareti topluluğunda önde gelen bir figür olarak konumunu sağlamlaştırdı. Tüccarlar, ticaret yolculuklarında sahip olduğu derin etkinin farkına vararak, onun bilgece sözlerine dönüp baktılar. Dr. Sinclair tarafından verilen dersler, tüccarları yaygın hatalardan uzaklaştırarak tutarlı karlılık yoluna yönlendiren yol gösterici ilkeler olarak hizmet etti.

Opsiyon ticareti tarihinin yıllıklarında, Dr. Euan Sinclair'in adı, uzmanlığın, bilgeliğin ve amansız bir mükemmellik arayışının bir kanıtı olarak yer aldı. Sahaya yaptığı katkılar ve başkalarının başarılı olmasına yardımcı olmaya olan sarsılmaz bağlılığı, gelecek nesiller için opsiyon ticaretinin geleceğini şekillendirmeye devam edecek kalıcı bir miras haline geldi.

• 00:00:00 Dr. Euan Sinclair, opsiyon tacirlerinin yaptığı yaygın hatalardan bahsediyor ve tacirlerin sürekli olarak para kazanmak için piyasada avantaja sahip olması gerektiği fikrine odaklanıyor. Tüccarların bir şeyleri ucuza alıp pahalıya satması gerektiğini vurguluyor, ancak birçok opsiyon tüccarı bu konuda kafası karışıyor ve opsiyonlar için fazla ödeme yapmak gibi hatalar yapıyor. Sinclair, bu hatalara karşı bağışık olmadığını kabul ediyor, ancak tüccarları bu hataları düzeltmek için çalışmaya çağırıyor. Ayrıca, tavsiyelerinin bir kısmının seçenekler konusunda geçmişi olanlara yönelik olduğunu, ancak tartıştığı hataların çoğunun genel olduğunu ve her seviyeden tacir için geçerli olabileceğini belirtiyor.
  
  
• 00:05:00 Konuşmacı, ticaretin yapısı ne olursa olsun ticaret opsiyonlarında avantaja sahip olmanın önemini vurguluyor. Konuşmacı, riskleri göremeyeceğiniz bir noktaya ittiği için para kaybedemeyeceğinizi düşündüğünüz bir opsiyon yapısı tasarlamamanız konusunda uyarıyor. Ticarette en önemli şey disiplin veya risk kontrolü değil, avantaja sahip olmaktır. Çalışkan ya da akıllı olmak avantaj sayılmaz ve temel analiz ya da teknik analiz ile üstünlük bulmak mümkün değildir. Piyasada para kazanmak için dünyaya hizmet sunan bir şey yapmalı ve aktif olarak piyasaya bir şeyler sunmalısınız.
  
  
• 00:10:00 Konuşmacı, ticaret seçeneklerinin karmaşıklığından ve volatiliteyi doğru bir şekilde tahmin etmenin ve muhasebeleştirmenin öneminden bahsediyor. Tüccarlar sadece piyasanın yönünü tahmin etmeye güvenemezler, ayrıca opsiyonun fiyatını ve volatilitedeki potansiyel değişiklikleri de göz önünde bulundurmaları gerekir. Bir tüccar tahmininden emin olsa bile, opsiyon için yanlış fiyat öderse veya volatilitedeki değişiklikleri doğru bir şekilde hesaba katmazsa yine de para kaybedebilir. Volatilite öngörülebilir olduğundan, ancak bir ticaret boyunca sürekli olarak modellenmesi gerektiğinden, opsiyon tüccarları öncelikle volatilite tüccarları olmalıdır.
  
  
• 00:15:00 Konuşmacı, satım ve satış satın almayla ilgili yanılgıyı tartışıyor. Put satın almak, piyasanın düşmesinin neden olduğu artan oynaklıktan fayda sağlasa da, zaten buna göre fiyatlandırılmıştır ve alım satım işlemi, alım satım sırasında aşırı fiyatlandırılma eğilimindedir. Konuşmacı ayrıca daha önce hiç yaşanmamış ve kelimenin tam anlamıyla öngörülemeyen olaylara atıfta bulunan Kara Kuğu'dan da bahsediyor. Bu olayların düşük fiyatlandırıldığı meşru bir varsayım olsa da, Kara Kuğu savunucuları bunu desteklemek için istatistik vermiyorlar ve Kara Kuğulara karşı korunmak için parasız seçenekler satın almak genellikle maliyetli bir hata. Ayrıca konuşmacı, düşük volatilite fonlarının tüm parasını kaybettiğine dikkat çekiyor ve sosyal medyada sadece kazananları görme sorununa dikkat çekiyor.
  
  
• 00:20:00 Konuşmacı, oynaklık fonlarının yanlış sistematik bahislere güvendikleri için ne kadar süreyle para kaybetme eğiliminde olduklarını tartışıyor. Medya, dramatik olaylar sırasında bu fonlara büyük ilgi gösterme eğilimindedir çünkü sonunda çoğu zaman para kaybetmekle sonuçlansalar da harika hikayeler oluştururlar. Konuşmacı ayrıca seçeneklerin genellikle aşırı pahalı olduğundan, bu nedenle asimetrik riski telafi etmek için satılmaları gerektiğinden de bahsediyor. Bununla birlikte, ele alınan özel durumda volatilitenin yanlış fiyatlanıp fiyatlanmadığını bilmek önemlidir, aksi takdirde opsiyonları satmanın bir avantajı yoktur.
  
  
• 00:25:00 Konuşmacı, Theta ticaretinin bir avantaj olduğu ve para opsiyonlarının çok altında satış yapmanın her zaman karlı olduğu inancı da dahil olmak üzere, opsiyon tacirlerinin yaptığı yaygın hataları tartışıyor. Bu seçenekleri satmanın sorunu, tüccarların çoğu zaman prim toplamasına rağmen, potansiyel risklere kıyasla ödüllerinin çok az olmasıdır. Konuşmacı, tacirlerin alım satımlarını neden işe yaradıklarını ve neden başarısız olduklarını anlamak için analiz etmelerini tavsiye ediyor ve sonuçları aktif olarak incelemenin, süreci komut dosyaları kullanarak otomatikleştirmekten daha etkili olduğunu vurguluyor. Son olarak, tacirlerin daha iyi geri bildirim almak ve daha iyi ticaret yapmak için boğmaca satmak yerine istifli satmalarını öneriyor.
  
  
• 00:30:00 Konuşmacı, önceki bir konuma bağlı kalmaktansa, mevcut tüm bilgiler göz önüne alındığında kişinin konumunu her zaman değerlendirmesinin ve hangi konumu isteyeceğini düşünmesinin önemini vurgular. Alım satım maliyetleri dikkate alınmalıdır, ancak konuşmacı, çoğu tüccarın her bir ticareti iyileştirmektense maliyetleri düşürmeye odaklanması gerektiğini, çünkü maliyetlerin ortadan kaldırılmasının, matematiksel olarak hiçbir değişkeni olmayan keskin oranını artırdığını öne sürüyor. Alış-satış farkını aşmaktan kaçınmak önemli olsa da, kendinizi yalnızca teklif üzerine satış yapmak veya teklif üzerine satın almakla sınırlamaktan kaçınmak da çok önemlidir. Teklifi sattıklarını ve teklifi satın aldıklarını varsaymalı, ilgili tüm maliyetleri içeren bir strateji bulmalı ve daha düşük bir beklenen değerle daha fazla işlem yapmayı düşünmelidir.
  
  
• 00:35:00 Konuşmacı, bir ticaret iyi görünse bile, sizden daha fazlasını bilen birinin gelip teklifinizi kaldırıp kötü bir ticarete yol açabileceği ters seçim sorununu tartışıyor. Gerçekçi beklentilere sahip olmak ve sonunda para kaybetmeye yol açabilecek aşırı ticaret yapmamak veya çok büyük ticaret yapmamak çok önemlidir. Bir ilgi portföyünde birleştirilebilecek küçük avantajlara sahip olmak, sürdürülebilir olmayan ve hızla ortadan kaybolabilecek büyük avantajlardan daha iyidir. Konuşmacı, ayrıntılar üzerinde çalışmanız ve tek bir büyük şey yerine yolunuza çıkan birçok küçük şey bulmanız gerektiğini vurguluyor.
  
  
• 00:40:00 Dr. Sinclair, bir algotrader veya opsiyon tüccarı olarak başlamanın para kazanmaya yaklaşmanın yanlış yolu olduğu sonucunu tartışıyor. Araçla başlamak yerine ticaret seçeneklerini içeren bir sorun veya kaşıntı bulmaya odaklanılması gerektiğini vurguluyor. Amaç yönlü ticaret yapmaksa, opsiyon ticareti yapılacak yol değildir çünkü opsiyonlarla yön ticareti, oynaklık konusunda da tutarlı bir şekilde haklı olmayı gerektirir. Satın alma opsiyonlarının tutarlı kârlara yol açabileceği inancına karşı uyarıda bulunuyor ve volatiliteyi tahmin etmenin başarılı bir opsiyon ticareti stratejisinin anahtarı olduğunu vurguluyor. Sonuç olarak, araçla başlamaktan vazgeçiriyor ve bunun yerine soruna odaklanmayı, volatiliteyi tahmin etmeyi ve başarılı bir niş bulmayı teşvik ediyor.
  
  
• 00:45:00 Konuşmacı, opsiyonların ima edilen eğrisindeki çarpıklığın, oynaklığın kendisinden ziyade, neredeyse her zaman oynaklık ile altta yatan hareket arasındaki korelasyondan kaynaklandığını açıklıyor. Bu nedenle, opsiyonun fiyatı söz konusu olduğunda çarpıklık çoğunlukla göz ardı edilebilir. Konuşmacı ayrıca piyasa yapıcıların 2020 krizi gibi piyasa çalkantısı dönemlerinde genellikle başarılı olduklarını, çünkü bunun aynı süre içinde daha fazla alım satım yapabilecekleri anlamına geldiğini belirtiyor. Negatif faiz oranı gibi davranan kısa vadeli borç alma oranı, temettüye benzer olduğu düşünüldüğünden opsiyon fiyatları söz konusu olduğunda piyasa yapıcılar tarafından da fiyatlanmaktadır.
  
  
• 00:50:00 Konuşmacı, negatif faiz oranı gibi davranan opsiyon kavramını tartışıyor ve eskiden işe yarayan ama artık çalışmayan bir ticaret örneği sunuyor. Opsiyonları satmak için zamanlanmış bir olayla belirsizlik durumlarını aramayı öneriyor ve endeksler ve hisse senetleri üzerindeki klasik varyans priminin neredeyse her zaman aşırı fiyatlandırıldığından bahsediyor. Bireysel bir tüccarın avantaj bulup bulamayacağı sorulduğunda, risk primlerinin ticaret için her zaman orada olduğunu belirtir ve hisse senedi satın almaya bir benzetme sağlar. Ek olarak, uzman opsiyon firmaları arasında yapay zekaya güvenme eksikliğinin altını çiziyor. Son olarak, eskiden karlı olan ancak artık olmayan kazanç olayları etrafındaki ticaret oynaklığı hakkındaki şüphelerini detaylandırıyor.
  
  
• 00:55:00 Konuşmacı, opsiyon ticaretinin son yıllarda nasıl değiştiğini tartışıyor ve piyasanın strateji için eskisi kadar elverişli olmadığından bahsediyor. Portföy optimizasyonu için algo araçlarının kullanılmasıyla ilgili bir soruyu da yanıtlayarak, bunların yalnızca haftada bir işlem yapan biri için gerekli olmadığını belirtiyor. Kenar bulma açısından, net bir gözlemle başlamayı ve volatilite aşırı fiyatlandığında opsiyonları satmak veya yükselme eğilimindeyken hisse senedi almak gibi buna dayalı fikirler oluşturmayı tavsiye ediyor. Son olarak, negatif çarpık kısa hacimli ve pozitif çarpık uzun hacimli stratejilerden oluşan bir portföy oluşturma hakkında bir soruyu ele alıyor ve en iyi yaklaşımın yukarıdan aşağıya bir zihinsel modelle başlamak olduğunu öne sürüyor.
  
  
• 01:00:00 Konuşmacı, opsiyon ticareti için standart portföy optimizasyon araçlarını kullanarak bir portföy oluşturmayı tartışıyor. Bunlarla ilgili sorun, opsiyon stratejileri arasındaki yüksek korelasyon nedeniyle opsiyon ticaretindeki çeşitlendirme faktörlerinden kazanılacak fazla bir şey olmamasıdır ve araçlar tüccarlara tüm paralarını tek bir şeye koymalarını söyleyebilir, bu nedenle bindirmeler gereklidir. Konuşmacı, kısa top stratejilerinden korunmak için sıfır yaş ile birden fazla stratejiye sahip olmayı öneriyor ve tacirlere kitap okuyarak, oynaklık ve opsiyonlarla ilgili akademik makaleler aramak için ssrn.com'a göz atarak ve Google Scholar'a göz atarak opsiyon ticaretine nasıl başlayacakları konusunda tavsiyelerde bulunuyor. özel bilgi için. Konuşmacı ayrıca "Opsiyon Ticareti", "Ticaret Oynaklığı" ve "Ticaret Kanunları" dahil olmak üzere birkaç kitap tavsiye ediyor.
  
  
• 01:05:00 Konuşmacı, birkaç yıl önce emekli olduğunu ancak zamanını günlük alım satım opsiyonlarıyla geçirdiğini paylaşıyor. Opsiyon ticaretine devam edecek ve ara sıra bu konuda bir iş ya da hobi olarak makaleler yazacaktır. Algo Alım Satım Konferansı şimdi sona erdi ve konuşmacı Dr. Sinclair'e opsiyon ticaretinde değerli dersler ve deneyimler paylaştığı için teşekkür ediyor. Konuşmacı, opsiyon ticaretiyle ilgili gelecekteki oturumları sabırsızlıkla bekliyor ve fırsat için konferansa teşekkür ediyor.

[MetaQuotes]

Düzeltici Yapay Zeka nedir ve yatırım kararlarınızı nasıl geliştirebilir?

Düzeltici Yapay Zeka nedir ve yatırım kararlarınızı nasıl geliştirebilir?

Dr. Ernest Chan, insani veya niceliksel karar vermeyi düzelten ve iyileştiren ve varlık yönetimi ile ticarete uygulanabilen Düzeltici Yapay Zeka kavramını tanıtıyor. Düzeltici yapay zeka, aşırı uyum, yansıma ve rejim değişiklikleri gibi sorunların üstesinden gelir ve portföy bileşenlerine tahsisi en üst düzeye çıkararak tahsisleri optimize etmek için büyük verileri kullanır. Koşullu Portföy Optimizasyonu (CPO) olarak adlandırılan bu teknik, Kelly formülünün gelişmiş kullanımını kullanır ve Sharpe oranında önemli bir gelişme göstermiştir. Düzeltici AI ayrıca ayı piyasaları sırasında savunma pozisyonuna geçebilir ve diğer ölçümler için optimizasyon yapabilir. Konuşmacı, risk yönetiminin ve alım satımları kaybetmekten kaçınmanın önemini vurguluyor ve alım satım sinyalleri oluşturmak için yapay zekanın kullanılmamasını tavsiye ediyor. Dr. Chan, yeni fintech girişimleri için fon toplamak amacıyla hedge fonlarına bir satış konuşması ile yaklaşmayı öneriyor ve gelecek vadeden niceliksel tüccarlara piyasa hakkında sezgi kazanmak için okumalarını, ders almalarını, geriye dönük test yapmalarını ve canlı ticaret yapmalarını tavsiye ediyor.

Kantitatif ticarette tanınmış bir uzman olan Dr. Ernest Chan, Düzeltici Yapay Zeka kavramı ve bunun insani ve kantitatif karar vermeyi iyileştirmedeki uygulaması hakkında büyüleyici bir sunum yaptı. Yapay zekanın kararları sıfırdan almak yerine düzeltmede daha etkili olduğunu, bu da onu varlık yönetimi ve ticarette değerli bir araç haline getirdiğini vurguladı. Dr. Chan, AI'nın doğrudan ticaret veya yatırım kararları için kullanılmasına karşı uyarıda bulundu, bunun yerine diğer sistemler veya algoritmalar tarafından alınan kararların düzeltilmesinde kullanılmasını savundu.

Dr. Chan konuşması sırasında, ticarette yapay zeka ve makine öğrenimi (ML) uygulamalarındaki sınırlı ilerlemelerle karakterize edilen, 2000'den 2018'e uzanan bir dönem olan finansal yapay zeka kışına değindi. Aşırı uyum, refleksivite ve rejim değişiklikleri gibi birçok makine öğrenimi tabanlı hedge fonunun başarısızlığının ardındaki nedenleri tartıştı. Ancak, bu zorlukların üstesinden gelen düzeltici yapay zeka adı verilen oyunun kurallarını değiştiren bir teknik tanıttı. Düzeltici yapay zeka, özel ticaret stratejilerinden veya portföy getirilerinden öğrenerek gelecekteki getirilerini tahmin ederek onu tüccarlar ve varlık yöneticileri için paha biçilmez ve pratik bir araç haline getirdi. Özellikle, düzeltici AI'nın arbitraj direnci, onu ticaret alanındaki geleneksel AI yaklaşımlarından daha güvenilir hale getirdi.

Konuşmacı, yapay zeka kullanarak ticaret stratejilerini tahmin etmede büyük verilerin önemini vurguladı. Doğru tahminler yapmak için petrol filtreleri, tahvil piyasası oynaklığı, makroekonomik göstergeler ve yoğun işlem gören hisse senetlerine ilişkin duyarlılık dahil olmak üzere çeşitli tahmin ediciler analiz edildi. Ancak konuşmacı, binlerce girdi gerektirdiğinden, bireylerin bu kadar büyük miktarda veriyi toplamasının zorluğunu kabul etti. Bu zorluğun üstesinden gelmek için konuşmacının şirketi, özellikle bireysel tüccarların kullanması için yüzlerce tahmin oluşturmuştu. Ayrıca, yalnızca getirilere dayalı geleneksel risk yönetiminden ayrılarak, bahisleri boyutlandırmak ve sermaye tahsis etmek için kar olasılığını kullanma kavramını tanıttı. Yapay zeka sistemi, izlediği özelliklere dayalı olarak ticaret rejimini dolaylı olarak tanımlayarak, yatırım stratejilerinin uyarlanabilir risk değerlendirmesini mümkün kıldı.

Konuşmacı, açık ve gizli rejimler arasında ayrım yaparak rejim kavramını derinlemesine inceledi. Yükseliş ve düşüş piyasaları gibi açık rejimlerin geriye dönüp bakıldığında tespit edilmesi kolay, ancak doğru bir şekilde tahmin edilmesi zor olsa da, alım opsiyonlarını satın alan Robinhood tacirlerinin davranışları gibi gizli rejimlerin tespit edilmesi zordu, ancak gösterge işaretleri analizi yoluyla tahmin edilebilirdi. Makine öğreniminin genişletilmiş girdi boyutluluğu, gizli rejimlerin tahminini büyük ölçüde geliştirdi.

Dr. Chan, koşullu portföy optimizasyonu adı verilen ve risk paritesi, minimum varyans ve Markowitz ortalama varyansı gibi geleneksel portföy optimizasyon yöntemlerini geride bırakan gelişmiş bir teknik tanıttı. Düzeltici yapay zeka, büyük veri enjeksiyonu yoluyla portföy bileşenlerine tahsisi en üst düzeye çıkararak etkileyici sonuçlar elde etti. Bu teknik, bağlamı belirlemek, rejim değişikliklerini açıklamak ve enflasyon, faiz oranları ve emtia fiyatları gibi faktörlerin etkisini analiz etmek için büyük verilerden yararlandı.

Konuşmacı, yapay zekanın geleneksel portföy optimizasyon tekniklerinin yakalayamadığı bilgileri yakalama yeteneğine sahip olduğunu vurguladı. Koşullu Portföy Optimizasyonu (CPO) adı verilen teknik, yalnızca geçmiş getirileri değil, büyük verileri ve dış faktörleri de dikkate alarak, çeşitli portföylerde Sharpe oranında önemli gelişmeler gösterdi. Hatta bir S&P 500 portföyü durumunda üç kata kadar gelişme gösterdi. CPO, ayı piyasaları sırasında savunma konumlandırmasını daha da etkinleştirdi ve ESG derecelendirmeleri dahil diğer ölçümler için optimizasyon yapabildi. Teknik, saygın makine öğrenimi araştırmacıları tarafından incelendi ve şu anda dünya çapındaki büyük finansal hizmetler şirketleri tarafından test ediliyor. Konuşmacı, bu başarıya ulaşmada araştırma, veri bilimi, nicel analiz ve mühendislik ekiplerinin ortak çabalarını takdir etti.

Dr. Chan, AI'nın yalnızca ticaret sinyalleri oluşturmak için kullanılmasına karşı tavsiyede bulundu, bunun yerine, kişinin mevcut ticaret stratejisinde kar olasılığını hesaplamak için "düzeltici AI" olarak uygulanmasını tavsiye etti. Risk yönetiminin kritik rolünü ve işlemleri kaybetmekten kaçınmanın önemini vurguladı. Makroekonomik ortamı anlamak için makine öğrenimini kullanma hakkında soru sorulduğunda, kullanılan belirli makine öğrenimi türünün kritik olmadığını ve birincil faktörün yatırım kararlarını iyileştirme becerisinde yattığını iddia etti.

Tartışmada konuşmacı, çeşitli portföy sermaye tahsislerinin getirisini etkili bir şekilde tahmin etmek için büyük veri için çok sayıda girdi toplamanın önemini vurguladı. Düzeltici Yapay Zeka, büyük verileri ve portföy kompozisyonunu kullanarak portföy düzeyinde getirileri tahmin ederek, her bir rejim altında en iyi portföyü belirleme yeteneğine sahipti. Makine öğrenimi girdilerinin bir parçası olarak duyarlılık analiziyle ilgili bir sorguya yanıt olarak konuşmacı, ek özellikler sağlamak için herhangi bir veri akışının eklenebileceğini ve bunların daha sonra girdi özellikleriyle birleştirilebileceğini onayladı. Ayrıca, makine öğrenimi algoritması seçimi, girdilerin kalitesine ve alaka düzeyine kıyasla daha az önemli görüldü. Ek olarak konuşmacı, Corrective AI'nın siyah kuğu olaylarını tahmin etme yeteneğine sahip olduğunu ve göstergelerinin piyasa çöküşlerini tahmin etmek için başarıyla kullanıldığını iddia etti.

Yatırım kararlarında kuyruk olayı tahmini için yapay zeka kullanmanın faydaları tartışıldı ve ticaret stratejilerinin sıklığına göre veri sağlayıcılar için önerilerde bulunuldu. Konuşmacı ayrıca veriler, finansal veriler için makine öğrenimi teknikleri ve ticaret için takviye öğreniminin potansiyel kullanımı ile ilgili soruları da ele aldı. Alım satımda yapay zeka ve makine öğrenimi için en değerli kullanım durumlarının risk yönetimi ve portföy optimizasyonu olduğunu vurgulayan konuşmacı, pekiştirmeli öğrenme konusunda uzman olmadığını ve etkinliği konusunda ilk elden deneyime sahip olmadığını itiraf etti.

Konuşmacı, verimliliği artırmak için AI'da parametre optimizasyonunun otomasyonunu içeren AutoML konseptini açıkladı. Ayrıca konuşmacı, finanstaki gizli rejimlerin nasıl açıkça tanımlanamayacağını, ancak getiri tahminine yardımcı olmak için yapay zeka kullanılarak dolaylı olarak tahmin edilebileceğini tartıştı. Bir modele özellik ekleme ile ilgili olarak, konuşmacı çeşitli kaynaklardan mümkün olduğunca fazla veri toplanmasını tavsiye etti. Son olarak, konuşmacı yaklaşımlarını, hedef değişkenin tipik olarak bir stratejinin gelecekteki getirileri veya gelecekteki Sharpe oranı olduğu, denetimli bir öğrenme bağlamında tanımladı.

Dr. Ernest Chan, son altı aydır algoritmik ticaret modellerini test eden ancak yeni fintech girişimleri için fon toplama ve risk sermayedarlarını çekme konusunda emin olmayan bir kişiye değerli tavsiyeler verdi. Çeşitli koruma fonlarına, başarıyı gösteren bir geçmiş performans kaydı içeren bir satış konuşması ile yaklaşmayı önerdi. Ancak risk sermayedarlarının tipik olarak algoritmik ticaret modellerine sınırlı ilgi gösterdiği konusunda uyardı. Buna ek olarak Dr. Chan, kantitatif yatırımcılara kapsamlı okumalar yapmalarını, kantitatif alanda kurslar almalarını ve piyasa hakkında sezgi kazanmak için geriye dönük testler ve canlı ticaret yapmalarını tavsiye etti. Koltuk taciri olmaktan gerçek bir tacire geçişin en iyi şekilde canlı ticaret deneyimi ile elde edildiğini vurguladı.

Dr. Ernest Chan'ın sunumu, Düzeltici Yapay Zeka kavramını, karar vermeyi iyileştirmedeki avantajlarını ve varlık yönetimi ve ticaretindeki uygulamasını inceledi. Aşırı uyum ve rejim değişiklikleri gibi geleneksel yaklaşımların sınırlamalarının altını çizdi ve Düzeltici Yapay Zekanın bu zorlukların üstesinden gelmedeki etkinliğini vurguladı. Konuşmacı ayrıca büyük verinin, portföy optimizasyonunun, risk yönetiminin ve yapay zekanın gizli rejimleri tahmin etme ve yatırım stratejilerini geliştirme becerisinin önemini tartıştı. Genel olarak Dr. Chan, finans sektöründe yapay zeka ve makine öğreniminden yararlanmakla ilgilenen kişiler için değerli içgörüler ve rehberlik sağladı.

• 00:00:00 Dr. Ernest Chan, insan kararlarını veya niceliksel sistemler tarafından alınan kararları iyileştiren ve düzelten Düzeltici Yapay Zeka kavramını açıklıyor. AI'nın kararları düzeltmede sıfırdan yapmaktan daha etkili olduğuna ve bu tekniğin varlık yönetimi ve ticarete uygulanabileceğine inanıyor. Dr. Chan, yapay zekanın doğrudan ticaret veya yatırım kararları almak için kullanılmasını önermez, ancak diğer sistemler veya algoritmalar aracılığıyla alınan kararları düzeltmek için kullanılmasını önerir. Alım satımda AI veya ML uygulamalarında önemli ilerlemelerin olmadığı 2000'den 2018'e kadar olan finansal AI kışı da tartışılmaktadır.
  
  
• 00:05:00 Video, fazla uydurma, refleksivite ve rejim değişiklikleri gibi çoğu makine öğrenimine dayalı koruma fonunun başarısız olmasının nedenlerini tartışıyor. Bununla birlikte, video ayrıca, gelecekteki getirilerini tahmin etmek için özel ticaret stratejilerinden veya portföy getirilerinden öğrenerek bu sorunların üstesinden gelen, düzeltici yapay zeka adı verilen bir tekniği de tanıtıyor. Düzeltici yapay zeka tahkim yoluyla ortadan kaldırılamaz, bu da yapay zekayı ticarete ve varlık yönetimine uygulamanın geleneksel yolundan daha kullanışlı ve pratik hale getirir. Video, düzeltici AI'nın tahminlerde bulunmak için çok sayıda tahmin edici kullandığını ve kârı artırmak için her kaybedilen ticaretten kaçınabileceğini açıklıyor.
  
  
• 00:10:00 Konuşmacı, petrol filtreleri, tahvil piyasası oynaklığı, makroekonomik göstergeler ve yoğun şekilde işlem gören hisse senetlerine ilişkin duyarlılık gibi çeşitli tahmin ediciler dahil olmak üzere büyük verileri analiz ederek ticaret stratejilerini tahmin etmek için yapay zekanın nasıl kullanılabileceğini açıklıyor. Bununla birlikte, binlerce girdi içerdiğinden, bireylerin bu kadar çok veriyi toplamasının zor olduğunu ve bunun da bireyler için yapay zeka uygulamasını zorlaştırdığını belirtiyor. Konuşmacının şirketi, bireysel tüccarların kullanması için yüzlerce tahmin oluşturucu oluşturarak bu sorunu ele aldı. Ayrıca, yalnızca getirilere dayalı geleneksel risk yönetiminden farklı olarak, bahisleri boyutlandırmak ve sermaye tahsis etmek için bir kâr olasılığının kullanılabileceğini açıklıyor. Yapay zeka sistemi, izlediği özelliklere dayalı olarak ticaret rejimini dolaylı olarak tanımlar.
  
  
• 00:15:00 Konuşmacı, Düzeltici Yapay Zekanın, geçmişe ve çeşitli piyasa araçlarına ilişkin daha yüksek boyutlu bir anlayışa dayalı olarak, geleneksel risk yönetiminden daha güçlü olan, yatırım stratejileri için nasıl daha uyarlanabilir bir risk değerlendirmesi yaptığını açıklıyor. Ayrıca, yükseliş ve düşüş piyasaları gibi açık rejimlerin geriye dönüp bakıldığında tespit edilmesinin kolay olduğu ancak doğru bir şekilde tahmin edilmesinin zor olduğu rejimler kavramını da tartışıyor. Öte yandan, alım opsiyonlarını satın alan Robinhood tacirleri gibi gizli rejimleri tespit etmek zor, ancak açık işaretleri analiz ederek tahmin etmek kolaydır.
  
  
• 00:20:00 Konuşmacı, yalnızca kişinin yatırım stratejisini etkileyen gizli rejimleri tahmin etmenin daha geniş pazarı etkileyenlere göre nasıl daha kolay olduğunu ve makine öğreniminin girdinin boyutunu genişleterek gizli rejimleri tahmin etmede onu çok daha başarılı hale getirdiğini tartışıyor. Konuşmacı ayrıca daha güçlü bir teknik olan koşullu portföy optimizasyonunu da tanıtıyor. Bu, bir portföyün getirilerinin kovaryansını ve optimum bir tahsis önermek için bileşenin beklenen getirisini hesaba katabilen Kelly formülünün daha gelişmiş bir kullanımıyla yapılır.
  
  
• 00:25:00 Konuşmacı, sermaye tahsis etmek için geçmiş getirilerin birinci ve ikinci dereceden istatistiklerini kullanan risk paritesi, minimum varyans ve Markowitz ortalama varyansı gibi geleneksel portföy optimizasyon yöntemlerini tartışıyor. Ancak, bu yöntemler rejim değişikliğini hesaba katmaz veya geri dönüşün tüm olasılık dağılımını kullanır, bu da onları daha az etkili hale getirir. Düzeltici yapay zeka ise büyük veri enjeksiyonu yoluyla portföy bileşenlerine tahsisi en üst düzeye çıkararak portföyleri optimize eder ve etkileyici sonuçlara yol açar. Büyük verilerin kullanılması, bağlamı belirlemeye, rejim değişikliğini açıklamaya ve enflasyon, faiz oranları ve emtia fiyatları gibi faktörlerin etkisini analiz etmeye yardımcı olur.
  
  
• 00:30:00 Konuşmacı, AI'nın yalnızca geçmiş getiriler yerine büyük verileri ve dış faktörleri dikkate alabildiği için geleneksel portföy optimizasyon tekniklerinin yakalayamadığı bilgileri nasıl yakalayabildiğini açıklıyor. Koşullu Portföy Optimizasyonu (CPO) olarak adlandırılan bu teknik, çeşitli portföylere uygulanmış ve S&P 500 portföyü durumunda Sharpe oranında üç kata kadar önemli bir iyileşme göstermiştir. CPO ayrıca ayı piyasaları sırasında savunma pozisyonuna geçebilir ve ESG derecelendirmeleri gibi diğer ölçümleri optimize etmek için kullanılabilir. Teknik, saygın makine öğrenimi araştırmacıları tarafından incelendi ve şu anda dünyanın en büyük finansal hizmetler şirketlerinden bazıları tarafından test ediliyor. Konuşmacı, bu tekniğin başarısını araştırmalarının, veri biliminin, kantitatif analizin ve mühendislik ekiplerinin sıkı çalışmasına borçludur.
  
  
• 00:35:00 Dr. Chan, ticaret sinyalleri oluşturmak için yapay zekayı kullanmamanızı, bunun yerine mevcut ticaret stratejinizde kâr olasılığını hesaplamak için "düzeltici yapay zeka" için kullanmanızı tavsiye ediyor. Risk yönetiminin ve alım satımları kaybetmekten kaçınmanın önemini vurguluyor. Makroekonomik ortamı anlamak için makine öğrenimini kullanma hakkında soru sorulduğunda, kullanılan belirli makine öğrenimi türünün kritik olmadığını ve en önemli faktörün yatırım kararlarını nasıl iyileştirdiğini açıklıyor.
  
  
• 00:40:00 Konuşmacı, çeşitli portföy sermaye tahsislerinin getirisini etkili bir şekilde tahmin etmek için büyük veri için çok sayıda girdi bulmanın önemli olduğunu açıklıyor. Düzeltici Yapay Zeka, büyük veri ve portföy bileşimi göz önüne alındığında portföy düzeyinde getiri tahminleri yaparak, her rejim altında en iyi portföyü seçme yeteneğine sahiptir. Duyarlılık analizinin makine öğrenimi girdilerinin bir parçası olarak kabul edilip edilemeyeceği sorulduğunda, konuşmacı, girdi özellikleriyle birleştirilebilen daha fazla özellik sağlamak için herhangi bir veri akışının eklenebileceğini onaylar. Ayrıca konuşmacı, makine öğrenimi algoritması seçiminin önemli olmadığını açıklıyor; önemli olan girdilerdir. Son olarak konuşmacı, Corrective AI'nın siyah kuğu olaylarını tahmin edebildiğini ve piyasa çöküşlerini tahmin etmek için göstergelerini başarıyla kullandıklarını onaylıyor.
  
  
• 00:45:00 Konuşmacı, yatırım kararlarında kuyruk olayı tahmini için yapay zeka kullanmanın faydalarını tartışıyor ve ticaret stratejilerinin sıklığına göre veri sağlayıcıları öneriyor. Ayrıca veriler, finansal veriler için makine öğrenimi ve ticaret için takviyeli öğrenmenin kullanımı ile ilgili soruları da ele alıyor. Konuşmacı, risk yönetimi ve portföy optimizasyonunun ticarette yapay zeka ve makine öğrenimi için en iyi kullanım örnekleri olduğunu vurguluyor. Ancak, pekiştirmeli öğrenme konusunda uzman olmadığını ve etkililiği konusunda ilk elden deneyimi olmadığını reddediyor.
  
  
• 00:50:00 Konuşmacı, süreci daha verimli hale getirmek için yapay zekada parametre optimizasyonunun otomasyonu olan AutoML kavramını açıklıyor. Konuşmacı ayrıca finanstaki gizli rejimlerin nasıl açıkça tanımlanamayacağını, bunun yerine getirileri tahmin etmeye yardımcı olmak için yapay zeka kullanılarak dolaylı olarak tahmin edildiğini tartışıyor. Bir modele özellikler eklemek söz konusu olduğunda, konuşmacı çeşitli kaynaklardan mümkün olduğunca çok veri toplanmasını önerir. Son olarak, konuşmacı yaklaşımlarını, hedef değişkenin tipik olarak bir stratejinin gelecekteki getirileri veya gelecekteki keskin oranı olduğu denetimli bir öğrenme bağlamında tanımlıyor.
  
  
• 00:55:00 Dr. Ernest Chan, son altı aydır algoritmik ticaret modellerini test eden, ancak yeni fintech girişimleri için nasıl fon toplayacağını ve risk sermayedarlarını bilmeyen bir kişiye tavsiyede bulunuyor. Dr. Chan, çeşitli hedge fonlarına geçmiş performans ve başarıyı gösteren bir satış konuşması ile yaklaşmayı öneriyor. Ancak risk sermayedarları tipik olarak algoritmik ticaret modelleriyle ilgilenmezler. Dr. Chan ayrıca, kantitatif tüccarlara pazar hakkında sezgi kazanmak için mümkün olduğunca çok şey okumalarını, miktar alanında kurslar almalarını, geçmişe dönük testler yapmalarını ve canlı ticaret yapmalarını tavsiye ediyor. Koltuk tüccarından gerçek bir tüccara geçişin canlı ticaretten geçtiğini vurguluyor.

[MetaQuotes]

Finansal piyasalarda eğitim: Yapılandırılmış yaklaşım ve ortaya çıkan trendler - Algo Trading Konferansı 2022

Finansal piyasalarda eğitim: Yapılandırılmış yaklaşım ve ortaya çıkan trendler - Algo Trading Konferansı 2022

Quan Institute'un kurucu ortağı ve CEO'su Nitesh Khandelwal, finansal piyasalarda eğitime ve sektörde ortaya çıkan trendlere odaklanan bir panel tartışmasını tanıtmak için Algo Trading Conference 2022'de sahne aldı. Panel, çeşitli kurumlarda, aracı kurumlarda, küresel borsalarda ve varlık yönetimi endüstrisinde eğitim girişimlerinde önemli roller üstlenen Hindistan, Singapur ve İsviçre'den uzmanlardan oluşuyordu. Khandelwal, endüstri önemli bir büyüme yaşamaya devam ederken ve farklı geçmişlerden katılımcıları çekerken, finansal piyasalara giren bireyler için yapılandırılmış öğrenme yollarının önemini vurguladı. Panelin amacı, yatırım ve ticaret tezlerinin temel unsurlarını derinlemesine incelemek ve bu alanlarda nasıl bilgi edinilebileceğine ışık tutmaktı. Tartışma, varlık tahsisi, veriye dayalı araştırma, perakende yatırımcıların yükselişi ve teknolojinin finansal eğitim üzerindeki etkisi gibi konuları kapsıyordu.

Panelistler sırayla kendilerini tanıtırken, finans sektöründeki geçmişlerini ve eğitim girişimlerine katılımlarını ve en çok satan finans kitaplarını paylaştılar. Finans piyasalarında eğitimin önemini ve uygun bilgi olmadan yatırım yapmanın olası sonuçlarını vurguladılar. Sınırlı finansal okuryazarlığa sahip bireyleri sömüren dolandırıcılık ve Ponzi planlarının yaygınlığını vurguladılar. Panelistler, pazarlar gelişmeye ve genişlemeye devam ettikçe sürekli eğitim ihtiyacını vurguladılar.

Konuşmacılar, finansal piyasalara girmeden önce yeterli bilgi edinmenin önemi hakkında bir sohbet gerçekleştirdiler. Birçoğu giriş kolaylığı ve hızlı kârın cazibesi ile büyülendiğinden, körü körüne ticarete atılmaya veya sağlam bir temel olmadan yatırım yapmaya karşı uyarıda bulundular. Finansal bilgisi olmayanlardan yararlanan vicdansız kişilerin tuzağına düşme riskleri konusunda uyardılar. Konuşmacılar ayrıca, özellikle pandemi sırasında birçok yeni gelenin gerçekçi olmayan beklentilerine değindi ve teknik analiz ve ticaret stratejileri gibi bireylerin genellikle gözden kaçırdığı temel becerileri tartıştı.

Panelistler, kullanıcılardan en çok sorguyu ve ilgiyi oluşturan eğitim modüllerini daha da incelediler. ETF'lerle ilgili bölüm daha az sorgu alırken, kişisel finans modülü için özellikle yatırım fonlarını kapsayan tutarlı bir sorgu akışı gözlemlediler. Konuşmacılar ayrıca algoritmik ticaret alanındaki kişisel yolculuklarını ve Hindistan'da finansal eğitim ihtiyacının onları kitleleri eğitmeye odaklanmaya nasıl teşvik ettiğini paylaştı. Hindistan'da artan internet penetrasyonunu daha geniş bir kitleye ulaşmak ve finansal okuryazarlığı geliştirmek için bir fırsat olarak gördüler. Tartışma sırasında video tabanlı eğitimin popülaritesi de vurgulandı.

Panelistler, yatırım ve ticaret arasındaki farkı derinlemesine inceleyerek bu faaliyetleri çevreleyen yaygın yanlış anlamalara ışık tuttu. Yatırım genellikle basit olarak algılanırken, ticaret karmaşık ve kâr elde etmenin zor olduğu kabul edilir. Panel, hem alım satım hem de yatırım konusunda eğitim ihtiyacını ve gerçekçi beklentiler belirlemenin önemini vurguladı. Daha sonra, özellikle otomasyon ve tarama araçlarının yanı sıra canlı ticaret gösterimlerine yönelik artan talebe odaklanarak, finansal piyasalarda ortaya çıkan trendler hakkında bir tartışmaya geçtiler. Panel, özellikle genç bireyler arasında ticaret becerilerine ve otomasyona artan ilgiye dikkat çekti ve kısa vadeli ticaret için tarama araçlarının artan kullanımının altını çizdi.

Konuşmacılar, otomatik alım satımın getirdiği getiriler hakkındaki yanlış algıyı ele aldı ve bu tür yatırımlarla ilişkili doğal riskler konusunda halkı eğitmenin önemini vurguladı. Ayrıca, tacirlerin genellikle genel varsayımlardan farklı iş tanımlarına sahip olduğuna dikkat çekerek, finans endüstrisindeki çeşitli rollere ilişkin içgörüler sağladılar. Konuşmacılardan biri olan Andreas, piyasadaki daha büyük oyuncular tarafından yönlendirilen daha karmaşık modellerin geliştirilmesine ve doktora ve kantitatiflerin artan mevcudiyetine atıfta bulunarak, varlık yönetimindeki yıllar içinde değişen beceri gerekliliklerini tartıştı.

Makine öğrenimi ve teknolojinin finansal piyasalar eğitimi üzerindeki etkisi bir başka önemli tartışma konusuydu. Makine öğrenimi genellikle fiyat tahminiyle sınırlı olsa da, panelistler onun portföy yönetimini ve risk değerlendirmesini önemli ölçüde etkileme potansiyelinin altını çizdiler. Teknolojinin ticarette çok önemli bir rol oynamasına rağmen, daha gelişmiş stratejilere geçmeden önce temel bilgi ve sağduyu temeli ile başlamanın çok önemli olduğunu vurguladılar. Panelistler, teknolojinin zaman içinde geliştiğini ve teknolojinin ilkel biçimlerinin bile tacirlere pazarda avantaj sağlayabileceğini belirtti.

Panelistler, teknolojinin ve sosyal medyanın son yıllarda finansal piyasaları nasıl dönüştürdüğünü ve tacirler için yeni fırsatlar yarattığını tartışmaya devam ettiler. Teknolojideki gelişmeler sektöre önemli faydalar sağlarken, konuşmacılar insan girdisi ve analizinin başarı için hala gerekli olduğunu vurguladılar. Etkili bir şekilde nasıl kullanılacağını tam olarak anlamadan teknolojiye aşırı güvenme konusunda uyarıda bulundular ve eğitimin önemini pekiştirdiler.

Ayrıca, konuşmacılar finansal piyasalarda eğitimin önemini vurguladılar ve teknik analiz araçlarını uygularken eleştirel düşünmenin önemini vurguladılar. Finans uzmanlarının modası geçmiş tavsiyelerine körü körüne uymamaları konusunda uyarıda bulundular ve tüccarları öğrenmeye deneyimsel ve etkileşimli bir yaklaşım benimsemeye teşvik ettiler. Rehberlik için bir uzmanın yanında olması ideal olsa da, bunun her zaman mümkün olmayabileceğini kabul ettiler. Bu nedenle, tüccarların farklı bir dönem için geliştirilen teknik analiz araçlarını test etme ve sorgulama konusunda gayretli olmaları gerekir.

Andreas Clenow ve Vivek Vadoliya, finansal eğitimde etkileşimli çevrimiçi öğretimin ve çevrimiçi öğrenmenin değerini tartıştı. Clenow, yaparak öğrenmenin önemini vurguladı ve tüccarlara, ticaret kitaplarındaki kuralları körü körüne uygulamaktan kaçınmalarını tavsiye etti. Evrensel olarak en iyi ticaret sisteminin olmadığını belirtti ve her ticaret modelinin, bireyin hedeflerine bağlı olan kişisel doğasını vurguladı. Öte yandan Vadoliya, teori ve pratik arasında değerli köprüler olarak kağıt ticareti ve simüle edilmiş ortamlar önerdi. Kâğıt ticaretinin dezavantajları olabileceğini kabul etti, ancak sınırlı sermayesi olan tüccarlar için güven kazanmak ve gerçek dünya ticaretine hazırlanmak için mükemmel bir yol olduğunu açıkladı.

Kâğıt ticaretinin sınırlamalarına da değinildi ve gerçek piyasa ortamlarında deneyim kazanmak için alternatif yöntemler tartışıldı. Konuşmacılar, sipariş vermenin, marjları yönetmenin ve ticaret platformunda gezinmenin inceliklerini deneyimlemek için bir şirketin bir veya iki hissesini satın almayı önerdiler. Ayrıca, kağıt ticaretinin ticaret sistemine yararlı bir giriş işlevi gördüğünü ve tüccarlara piyasanın dinamikleri hakkında bir fikir verdiğini vurguladılar. Simülasyonun karmaşıklığı kabul edildi ve özellikle piyasaları oluşturan stratejiler için piyasa performansını doğru bir şekilde taklit eden simülatörler yaratma ihtiyacı vurgulandı.

Finans piyasalarının geleceğine yönelik olarak panelistler, önümüzdeki beş ila yedi yıl içindeki olası değişimlere ilişkin görüşlerini paylaştılar. Bir konuşmacı, ticaret platformlarının artan erişilebilirliği ve sosyal medya kanallarından akan bilgi bolluğu nedeniyle perakende pazarının daha da önemli hale geleceğini tahmin etti. Başka bir konuşmacı, genç kuşakların geleneksel finansal oyunculara daha az aşina olduğunun altını çizdi ve tüccarların ortalama yaşının 13'e düşeceğini tahmin etti. Finansal piyasaların geleceğini çevreleyen belirsizlik, genç neslin sektörü nasıl şekillendireceğine odaklandı.

Panelistler ayrıca gerçekçi olmayan beklentilere sahip perakende tüccarların etkisini ve bunun sonucunda Hindistan'daki düzenlemelerin sıkılaştırılmasını tartıştılar. Uzun vadede perakende tüccarlara fayda sağlayacak daha sıkı düzenlemelere sahip bir gelecek pazar ortamı öngördüler. Bir komisyoncu olarak çalışmak daha zorlayıcı hale gelebilirken, düzenleyici sıkılaştırma piyasa katılımcıları için olumlu bir gelişme olarak görüldü. Ek olarak, piyasaların son 20 yılda nasıl geliştiğini öğrenmek ve bu değişikliklerin yatırım stratejileri üzerindeki etkisini anlamak isteyenler için kaynaklar önerdiler. Öneriler, düzenleyicilerden gelen genelgelerin gözden geçirilmesini ve piyasa mikro yapısıyla ilgili kitapların incelenmesini içeriyordu. Oturum, Andreas'ın yeni bir kitapla ilgili planları hakkında bir soruyla sona erdi ve Andreas'a zaten bir programlama kitabı ve bir roman yazdığını, ancak yeni ticaret kitapları için acil bir planı olmadığını söyledi.

Kapanışta konuşmacı, Algo Ticaret Konferansı 2022'nin panelistlerine ve katılımcılarına şükranlarını dile getirdi. Oturumun yapılandırılmış bir yaklaşım ve finansal piyasalarda ortaya çıkan trendlere ilişkin değerli içgörüler sağladığını umdular. Ek desteğe ihtiyacı olan herkese daha fazla yardım teklif ettiler. Konuşmacı, katılan herkese şükranlarını sunarak konuşmasını bitirdi ve konferansı meslektaşı Afrin'e devrederek oturumun sona erdiğinin sinyalini verdi.

Algo Trading Konferansı 2022'deki panel tartışması, finansal piyasalarda eğitimin öneminin ve sektördeki gelişen trendlerin kapsamlı bir şekilde keşfedilmesini sağladı. Konuşmacılar, ticaret ve yatırımın karmaşıklıklarında başarılı bir şekilde gezinmek için yapılandırılmış öğrenme ve sürekli eğitim ihtiyacını vurguladılar. Dolandırıcılık kurbanı olma ve gerçekçi olmayan beklentiler de dahil olmak üzere yeterli bilgi olmadan pazara girmenin getirdiği riskleri vurguladılar. Panelistler ayrıca teknoloji, makine öğrenimi ve sosyal medyanın finansal piyasaları şekillendirmedeki rolüne vurgu yaparken, insan analizi ve eleştirel düşünmenin önemini vurguladılar.

Oturum, yatırım ve ticaret arasındaki ayrım, pratik öğrenme deneyimlerinin önemi ve otomasyon ve tarama araçlarının etkisi dahil olmak üzere çeşitli konulara ışık tuttu. Konuşmacılar ayrıca perakende tüccarların etkisine, düzenleyici sıkılaştırmaya ve piyasa değişikliklerine sürekli uyum sağlama ihtiyacına odaklanarak finansal piyasaların geleceğini tartıştılar. Bireyleri bilinçli finansal kararlar alma konusunda güçlendirmede eğitimin önemini vurguladılar ve modası geçmiş stratejileri körü körüne takip etmeye veya yalnızca teknolojiye güvenmeye karşı uyarıda bulundular.

Panel tartışması, izleyicilere finansal piyasaların dinamik ortamında etkili bir şekilde gezinmeleri için gerekli bilgilerle donatarak değerli içgörüler ve rehberlik sağladı.

• 00:00:00 Quan Institute'un kurucu ortağı ve CEO'su Nitesh Khandelwal, finansal piyasalarda eğitim ve ortaya çıkan trendler üzerine bir panel tartışması sunuyor. Panel, kurumlarda, aracı kurumlarda, küresel borsalarda ve varlık yönetimi endüstrisindeki eğitim girişimlerinde hayati roller oynayan Hindistan, Singapur ve İsviçre'den uzmanları içeriyor. Khandelwal, endüstri muazzam bir büyüme ve her türden insanın katılımını görmeye devam ederken, finansal piyasalara giren bireyler için yapılandırılmış öğrenme yollarının önemini vurguluyor. Panel, varlık tahsisi, veri odaklı araştırma, perakende yatırımcıların yükselişi ve teknolojinin finansal eğitim üzerindeki etkisi gibi konulara değinerek, yatırım ve ticaret tezinin yapı taşlarını ve bunları nasıl öğrenebileceğimizi tartışmayı amaçlıyor.
  
  
• 00:05:00 Panelistler kendilerini ve eğitim girişimleri ve çok satan finans kitaplarındaki çalışmaları da dahil olmak üzere finans sektöründeki geçmişlerini tanıtırlar. Finans piyasalarında eğitimin önemini ve yatırım yapmadan önce öğrenmemenin sonuçlarını tartışıyorlar, çok az finansal bilgiye sahip olanları avlayan dolandırıcılık ve Ponzi planlarının yaygınlığını vurguluyorlar. Ayrıca, pazarlar gelişmeye ve genişlemeye devam ettikçe sürekli eğitim ihtiyacını vurguluyorlar.
  
  
• 00:10:00 Konuşmacılar, özellikle hızlı para arayanlar için cazip olabilecek giriş kolaylığı ve hızlı sonuçlar ile finansal piyasalara girmeden önce uygun bilgiye sahip olmanın önemini tartışıyor. Yeterli bilgi olmadan piyasaya körü körüne girmemek ve avantaj sağlayabileceklerin kurbanı olmamak konusunda uyarıda bulunurlar. Konuşmacılar ayrıca salgın sırasında birçok yeni gelenin gerçekçi olmayan beklentilerini ve teknik analiz ve ticarete geçişle çoğu insanın kaçırdığı becerileri vurguluyor.
  
  
• 00:15:00 Konuşmacılar, kullanıcıların en çok sorguladığı ve ilgisini çeken eğitim modüllerini tartışıyor. Yatırım fonlarını kapsayan kişisel finans modülünde sürekli bir sorgu akışı varken, ETF'lerle ilgili bölüm daha az sorgu alıyor. Konuşmacılar ayrıca algo ticareti alanındaki yolculuklarını ve Hindistan'daki finansal eğitim ihtiyacının onları insanları eğitmeye odaklanmaya nasıl teşvik ettiğini tartışıyorlar. Hindistan'da internetin büyümesi, kitlelere ulaşmak ve finansal okuryazarlığı geliştirmek için bir fırsat olarak görülüyor. Video tabanlı eğitimin popülaritesi de vurgulanmıştır.
  
  
• 00:20:00 Panel, yatırım ve ticaret arasındaki farkı ve bunları çevreleyen yanlış anlamaları tartışıyor. Yatırım yapmak genellikle kolay ve basit olarak algılanırken, ticaretin karmaşık ve para kazanması zor olarak görüldüğünü belirtiyorlar. Panel ayrıca ticaret ve yatırım konusunda eğitim ihtiyacını ve gerçekçi beklentiler belirlemeyi tartışıyor. Ardından, otomasyon ve tarama araçlarına odaklanarak finansal piyasalarda ortaya çıkan trendleri ve ticaretin canlı gösterimlerine yönelik artan talebi tartışmaya devam ederler. Panel, özellikle genç topluluk arasında alım satım becerilerine ve otomasyona artan bir ilgi olduğunu ve daha fazla insanın daha kısa zaman dilimlerinde alım satım yapmak için tarama araçlarını kullandığını belirtiyor.
  
  
• 00:25:00 Konuşmacılar, otomatik ticaretin getirdiği getiriler hakkındaki yanlış kanıyı ve bu tür yatırımlarla ilişkili miras alma riski konusunda halkı eğitmenin gerekliliğini tartışıyor. Ayrıca, insanların genel olarak varsaydığından farklı bir iş tanımına sahip olan tacirler de dahil olmak üzere finans sektöründeki farklı rollere ışık tutuyorlar. Andreas, varlıkların daha büyük oyuncular tarafından toplanması ve doktora ve kantitatif sayısındaki artışla daha karmaşık modellerin geliştiğini belirterek, varlık yönetimindeki beceri gereksinimlerinde yıllar içinde meydana gelen değişikliklere ilişkin içgörü sağlıyor.
  
  
• 00:30:00 Bu bölümde konuşmacılar, makine öğrenimi ve teknolojinin finansal piyasalar eğitimi üzerindeki etkisini tartışıyor. Makine öğrenimi genellikle fiyatları tahmin etmekle sınırlı olsa da portföy ve risk yönetimi üzerinde daha önemli bir etkiye sahip olabilir. Teknoloji her zaman ticaretin çok önemli bir yönü olmuştur, ancak daha gelişmiş stratejilere geçmeden önce temel bilgi ve sağduyu ile başlamak esastır. Teknoloji zaman içinde gelişti ve teknolojinin ilkel biçimleri bile tacirlere avantaj sağlayabilir.
  
  
• 00:35:00 Konuşmacılar, teknolojinin ve sosyal medyanın son yıllarda finansal piyasaları nasıl dönüştürdüğünü ve tacirler için yeni fırsatlar yarattığını tartışıyor. Teknoloji sektöre önemli ilerlemeler getirmiş olsa da, otomasyon ve algoritmalar kendi başlarına yeterli olmadığından, insan girdisi ve analizi başarı için hala çok önemlidir. Konuşmacılar, eğitimin önemini vurguluyor, çünkü pek çok tacir, onu etkili bir şekilde nasıl kullanacağını tam olarak anlamadan teknolojiye çok fazla güvenebilir.
  
  
• 00:40:00 Konuşmacılar finansal piyasalarda eğitimin önemini ve teknik analiz araçlarını uygularken eleştirel düşünmenin ne kadar önemli olduğunu tartışıyor. Onlarca yıl önceki guruları körü körüne takip etmeme konusunda uyarıda bulunuyorlar ve bunun yerine tacirleri öğrenimlerinde daha deneyimsel ve etkileşimli olmaya teşvik ediyorlar. Size rehberlik edecek ve öğretecek bir uzmanın yanınızda olması ideal olsa da, bu her zaman mümkün olmayabilir, bu nedenle tüccarların farklı bir dönem için geliştirilmiş teknik analiz araçlarını test etme ve sorgulama konusunda gayretli olmaları gerekir.
  
  
• 00:45:00 Andreas Clenow ve Vivek Vadoliya, finansal eğitimde etkileşimli çevrimiçi öğretimin ve çevrimiçi öğrenmenin önemini tartışıyor. Clenow, yaparak öğrenmenin değerini vurgular ve tüccarları, ticaret kitaplarındaki kuralları körü körüne uygulamaktan kaçınmaya teşvik eder. En iyi ticaret sistemi diye bir şeyin olmadığını ve her modelin kişisel olduğunu ve kişinin hedeflerine bağlı olduğunu belirtiyor. Öte yandan Vadoliya, teori ve pratik arasında yararlı bir köprü olarak kağıt ticareti ve simüle edilmiş ortamları önermektedir. Kağıt ticaretinin verimsiz olma potansiyelini kabul etse de, düşük sermayeli tüccarlar için güven kazanmak ve gerçek dünyaya hazırlanmak için mükemmel bir yoldur.
  
  
• 00:50:00 Konuşmacılar, kağıt ticaretinin sınırlamalarını ve gerçek piyasa ortamlarında deneyim kazanmak için alternatif yöntemleri tartışıyor. Emir verme, marjları yönetme ve ticaret platformunu öğrenme konusundaki nüansları deneyimlemek için bir şirketin bir veya iki hissesini satın almanızı önerirler. Profesyonel tüccarlar için kağıt ticareti, onları sisteme tanıtmanın ve piyasanın büyük görevi hakkında bir fikir vermenin iyi bir yoludur. Konuşmacılar ayrıca simülasyonun karmaşıklığından ve özellikle piyasaları oluşturan stratejiler için piyasa performansını taklit eden simülatörler yaratma ihtiyacından bahsediyorlar.
  
  
• 00:55:00 Konuşmacılar, finansal piyasaların geleceği ve önümüzdeki beş ila yedi yıl içinde nasıl değişebilecekleri hakkındaki görüşlerini tartışıyor. Bir konuşmacı, ticaret platformlarının artan erişilebilirliği ve sosyal medya aracılığıyla bilgi akışı nedeniyle perakende pazarının daha da önemli hale geleceğini tahmin ediyor. Başka bir konuşmacı, genç kuşakların Citibank gibi geleneksel finansal oyunculara aşina olmadığını belirtiyor ve tüccarların yaş ortalamasının 13'e ineceğini tahmin ediyor. Genel olarak, finansal piyasaların geleceğine ilişkin belirsizlik, genç nesil ve onların sektörü nasıl şekillendirecekleri etrafında dönüyor gibi görünüyor.
  
  
• 01:00:00 Konuşmacılar, gerçekçi olmayan beklentilere sahip perakende tüccarların etkisini ve bunun sonucunda Hindistan'da düzenleyici sıkılaştırmayı tartışıyor. Piyasaların geleceğinin düzenleme açısından daha sıkı olacağını, ancak bunun uzun vadede perakende tüccarlara fayda sağlayacağını tahmin ediyorlar. Bir komisyoncu olarak iş yapmak zor olsa da, düzenleyici sıkılaştırma piyasa katılımcıları için iyi olacaktır. Ek olarak, piyasaların son 20 yılda nasıl geliştiğini ve bu değişikliklerin yatırım stratejileri üzerindeki etkisini öğrenmek isteyenler için, düzenleyicilerin genelgelerini incelemek ve piyasa mikro yapı kitaplarını incelemek gibi kaynaklar önerirler. Oturum, Andreas'ın ne zaman yeni bir kitap yayınlayacağına dair bir soruyla sona eriyor ve Andreas, zaten bir programlama kitabı ve bir roman yazdığını, ancak şu anda planlanan bir ticaret kitabı olmadığını söylüyor.
  
  
• 01:05:00 Konuşmacı, Algo Ticaret Konferansı 2022'nin panelistlerine ve katılımcılarına şükranlarını sunar. Oturumun, finansal piyasalarda ortaya çıkan trendlere yönelik yapılandırılmış bir yaklaşım ve içgörü sağlamada yardımcı olduğunu umarlar. Ayrıca ihtiyacı olan herkese daha fazla yardım sunarlar. Konuşmacı, herkese teşekkür ederek ve konferansı meslektaşı Afrin'e devrederek bitirir.

[MetaQuotes]

Rejim tanımı: Boğalar ve ayılar arasındaki triaj, işi neden basitleştiriyor?

Rejim tanımı: Boğalar ve ayılar arasındaki triaj, işi neden basitleştiriyor?

Algo Ticaret Konferansı 2022'deki konuşmacılardan biri olan Lauren Burnett, rejim analizi kavramı ve ticaret iş akışını basitleştirmedeki önemi hakkında anlayışlı bir sunum yaptı. Rejim analizinin birincil odak noktası, piyasanın durumunu, yükseliş, düşüş veya sonuçsuz olup olmadığını belirlemek ve alım satım kararlarını bu değerlendirmeye dayandırmaktır. Burnett, rejim analizi ile savaş sırasında sahra hastanelerinde kullanılan triyaj süreci arasında bir paralellik kurdu, çünkü her ikisi de sınırlı kaynaklar ve zaman kısıtlamaları ile hızlı kararlar almayı gerektiriyor.

Rejim analizinin özü, piyasayı ticarete basitleştirilmiş bir yaklaşımı kolaylaştıran iki veya üç farklı bölüme ayırmada yatmaktadır. Piyasa rejimlerini analiz ederek, tüccarlar ne zaman harekete geçeceklerini ve ne zaman yerinde kalacaklarını kolayca belirleyebilirler. Ek olarak Burnett, varlık sınıflarının küresel olarak taranması için analiz sürecini daha da basitleştiren tescilli bir araç tanıttı.

Sunum sırasında konuşmacı, rejim analizi kavramını, piyasanın yukarı, aşağı hareket ettiği veya durgun kaldığı ve sırasıyla yükseliş, düşüş veya sonuçsuz piyasa koşullarına yol açtığı mutlak terimlerle açıkladı. Yalnızca birkaç varlık sınıfı mutlak olarak alınıp satılabilirken, çoğunluğu ilgili serilerine göre işlem görür. Göreceli seri, döviz dalgalanmalarına göre ayarlanan bir kıyaslama ile karşılaştırıldığında menkul kıymetlerin performansını ifade eder. Bunu göstermek için Burnett, S&P 500 endeksini kullanarak bir örnek verdi ve daha iyi performans gösteren menkul kıymetlerin sayısının göreli olarak 50 civarında salınırken mutlak anlamda farklı bir model gösterdiğini vurguladı. Rejimi ve onun farklı serilerini anlamak, sektör analistlerinin çalışmalarını basitleştirebilir ve piyasa davranışına ilişkin değerli içgörüler sağlayabilir.

Rejim analizinin uzun-kısa hisse senedi portföyleri üzerindeki etkisi de tartışıldı. Konuşmacı, uzun-kısa hisse senedi portföyünün, uzun ve kısa pozisyonların net sonucunun toplamı olduğunu ve performansının ikisi arasındaki delta tarafından belirlendiğini vurguladı. Bireysel hisse senetlerinin mutlak hareketlerinden ziyade göreli performansa ve sektör rotasyonuna odaklanmak, pazarla çalışmaya daha yumuşak ve daha yönetilebilir bir yaklaşım sağlar. Konuşmacı, bir boğa piyasasında yüksek beta hisse senetlerinin uzun tarafta, düşük beta hisse senetlerinin ise kısa tarafta olduğunu açıkladı. Tersine, bir ayı piyasasında, düşük beta savunma hisse senetleri uzun taraftayken, performanstan hızla vazgeçen yüksek beta, değişken hisse senetleri kısa taraftadır.

Rejim analizini piyasa analizine ve yatırım kararlarına dahil etmenin önemi yoğun bir şekilde vurgulandı. Finansal alanda hayatta kalmak için fazla getiri elde etmek çok önemli olsa da, yalnızca temel veya niceliksel analizlere güvenmek yeterli değildir. Bir hisse senedinin performansını dikte edebilen piyasanın geçerli koşullarını dikkate alan rejim analizini ihmal etmek, daha geniş piyasa bağlamını dikkate almadan yalnızca değerlemelere ve eğilimlere dayanan kötü yatırım kararlarına yol açabilir. Konuşmacı, ivmeyi dikkate almadan hisse senetlerini kısa devre yapmaya ve yatırımcıları çekmek için zorlayıcı anlatılardan yoksun değer tuzaklarına yatırım yapmaya karşı uyarıda bulundu. Rejim analizini göz ardı ederek, kişi kendisini önemli iş riskine ve uzun vadede potansiyel yatırımcı güveni kaybına maruz bırakır.

Konuşmacı, bir hisse senedinin neden yukarı veya aşağı hareket ettiğini belirlemek için rejim analizinin nasıl kullanılabileceğine dair bilgiler verdi. Üç tür cevap olduğunu açıkladılar: konsolidasyon, sektör rotasyonu ve hisse senedine özgü nedenler. Yatırımcılar bu nedenleri kategorize ederek iş akışlarını basitleştirebilir ve piyasaya daha objektif bir yaklaşım benimseyebilirler. Sunum ayrıca, kesintiler de dahil olmak üzere çeşitli teknik analiz stratejilerine değindi ve kavramsal olarak basit olmalarına rağmen, sabır gerektiren doğal gecikmelerden muzdarip olabileceklerini kabul etti. Yalınlığın mükemmelliğe ulaşmanın anahtarı olduğu vurgulanmış ve yatırımcılara piyasanın hizmetkarı olmaları tavsiye edilmiştir.

Sunum sırasında ticaret için iki metodoloji, yani asimetrik girişler ve hareketli ortalamalar tartışıldı. İdeal süre ile ilgili devam eden tartışmalar olmasına rağmen, hareketli ortalamalar piyasa bağlamı sağlama yetenekleri nedeniyle vurgulanmıştır. Hareketli ortalamaların dalgalı piyasalar için uygun olmadığı kaydedildi. İlginç bir şekilde, hareketli ortalamalar da bir çıkış stratejisi olarak kullanılabilir. Hareketli ortalamaların düzleşmesi, piyasanın geçiş yaptığını gösterir ve bu dönemde birçok tüccar, önemli bir performans kaybına yol açabilecek kayma ve işlem maliyetleri yaşar. Konuşmacı ayrıca daha yüksek tepeler ve daha yüksek dipler kavramını açıkladı; bu, bir pazar art arda daha yüksek tepelere ve daha yüksek diplere ulaştığı zaman yükseliş eğilimi olduğunu gösterir. Ek olarak, konuşmacı, işlemler için en uygun giriş ve çıkış noktalarını belirlemek üzere bir baş ve omuz modelinin sağ omzunu tanımlamayı içeren "zemin ve tavan" adlı favori metodolojisini paylaştı.

Konuşmacı, örnek olarak zemin ve tavan işaretlerini kullanarak rejim tanımı kavramını derinlemesine inceledi. Bu işaretlerin sırasıyla daha yüksek bir alt (taban) ve daha düşük bir yüksek (tavan) temsil ettiğini açıkladılar. Bu işaretler arasındaki herhangi bir fiyat hareketi yükseliş olarak kabul edilir. Konuşmacı, bu konseptin farklı varlık sınıfları ve zaman dilimlerinde geçerli olduğunu vurguladı. Ancak, rejimleri hesaplamalı olarak tanımlamanın zaman alıcı bir görev olduğunu kabul ettiler. Konuşmacı, tüm farklı tanımlama yöntemlerinin ortalamasını temsil eden bir "puan" kavramını tanıttı. Puan, hem göreli hem de mutlak fiyatlar açısından çeşitli metodolojilerin uyuşup uyuşmadığını belirlemeye yardımcı olur. Anlaşmayı gösteren bir puan, yükseliş eğilimini gösterirken, sıfır puanı ayrışmayı gösterir.

Piyasada boğa ve ayı sinyallerinin uyumlu olup olmadığını değerlendirmek için bir puanlama yöntemi kullanmanın gücü tartışıldı. Sıfır puan, yöntemler arasındaki anlaşmazlığı gösterirken, sıfırın üzerindeki bir puan, mutlak ve göreli göstergeler arasındaki uyumu gösterir. Konuşmacı, kazanma oranının ortalama kazançla çarpımı eksi kayıp oranının ortalama kayıpla çarpımının hesaplanmasını içeren kazanç beklentisi kavramını tanıttı. Bu kazanç beklentisi analizi, piyasanın boğalar ve ayılar olmak üzere iki kategoriye ayrılmasına yardımcı olarak iyi performans gösteren sektörlere odaklanmış analizler sağlar. Bununla birlikte, bu analizin, yatırım için dikkate alınması gereken iyi performans gösteren menkul kıymetleri belirlemek için bir ön adım işlevi gördüğü vurgulandı.

Rejim analizinin bireysel hisse senetlerine mi uygulanabileceği yoksa sektörlerle sınırlı mı olduğu sorusu gündeme geldi. Konuşmacı, rejim analizinin her bir hisse senedi için puanlanabileceğini ve piyasa düzeyinde uygulanabileceğini açıkladı. Aşırı alım hisse senetlerini kısa devre yapma şeklindeki yaygın hataya karşı uyarıda bulundular ve aşırı satım hisse senetlerinin depresyona girerek genellikle hızlı bir toparlanmaya yol açma eğilimini vurguladılar. Ayrıca, konuşmacı aşırı alım ve aşırı satım koşullarının bağlamsal olduğunu ve zaman içinde ampirik olarak gözlemlenen bir hisse senedinin düşüş veya yükseliş bölgesinde olup olmadığına göre ortalaması alındığını açıkladı.

Sunum ayrıca, rejim analizinin tüccarların teknik analizde yanlış pozitiflerden kaçınmasına nasıl yardımcı olabileceğini tartıştı. Tüccarlar, yükseliş ve düşüş senaryoları arasında ayrım yapmak için rejim analizi uygulayarak iş akışlarını basitleştirebilir ve daha objektif ticaret kararları alabilir. Konuşmacı, yalnızca uzun tarafta trend takibi ve kısa tarafta ortalama geri dönüşün uygulanmasından doğabilecek bileşik riske karşı uyarıda bulundu. Kötü yönetilen riskleri azaltmak için her iki tarafa da benzer şekilde davranmayı tavsiye ettiler. Sağ ve sol kuyrukları seçeneklerle koruma hakkında sorulduğunda, konuşmacı buna karşı tavsiyede bulundu ve bunun yerine sürüşün tadını çıkarmayı önerdi. Hareketli ortalamalar gibi göreli göstergeler de açıklandı ve bir grafik üzerinde kullanımları gösterildi.

Sunum sırasında konuşmacı, belirli kalıpları ve belirtileri temsil etmek için bir tablo üzerinde farklı renkli noktalar tanıttı. Kırmızı ve yeşil noktalar, sırasıyla Swing High ve swing low'ları temsil ediyordu. Grafikte ayrıca zemin ve tavan işaretlerini temsil eden mavi ve pembe üçgenler, mavi ise yükseliş rejimini gösteriyor. Ek olarak, açık somon ve açık yeşil üçgenler bir ticaret aralığını temsil ediyordu. Konuşmacı, rejim analizi metodolojilerinin belirli bir kitaptan etkilenmediğini açıkladı, ancak Robert Carver'ın sistematik ticaret konusundaki çalışmalarını takdir ettiğini ifade etti. Para politikasının rejim analizi üzerindeki etkisine ilişkin olarak, konuşmacı, ABD dolarının doğrudan veya dolaylı olarak küresel duyarlılığı ve piyasa eğilimlerini etkilemesi nedeniyle ABD Merkez Bankası'nın politikalarının kritik rolünü vurguladı.

Sunumun sonlarına doğru konuşmacı, özellikle “rejim” kavramı üzerinde durarak piyasayı etkileyebilecek farklı senaryolara değindi. Piyasa rejimini etkileyebilecek üç spesifik senaryoyu tartıştılar. İlk senaryo, piyasanın çok "soğuk" olduğundan, temkinli ve belirsiz bir piyasa ortamına işaret ettiğinden bahsediyordu. İkinci senaryo, faiz oranlarını düzenlemede ve piyasa davranışını etkilemede rol oynayan tahvil kanunsuzlarının gelişini içeriyordu. Son olarak konuşmacı, Federal Rezerv'in elini para politikasını ayarlamaya zorlayabilecek enflasyonun etkisinden bahsetti. Bu senaryolar, piyasa rejimi tarafından kontrol edilmekten ziyade piyasa rejimini etkileyen dış faktörler olarak sunuldu.

Bu senaryolarda etkili bir şekilde gezinmek için konuşmacı, mevcut piyasa rejimi hakkında bilgi sağlayan bir araç tanıttı. Bu araç, tüccarların kendilerini uygun şekilde konumlandırmasına ve değişen piyasa koşullarına uyum sağlamasına yardımcı olur. Tüccarlar rejimi net bir şekilde anlayarak daha bilinçli kararlar alabilir ve stratejilerini buna göre ayarlayabilir.

Sunum, ticaret iş akışını basitleştirmede rejim analizinin önemini vurguladı. Tüccarlar, piyasayı farklı rejimlere ayırarak ve bunların etkilerini anlayarak daha bilinçli ticaret kararları alabilirler. Rejim analizi kavramı sadece sektörlere değil aynı zamanda bireysel hisse senetlerine de uygulanarak piyasa dinamiklerinin kapsamlı bir şekilde değerlendirilmesine olanak sağlamıştır. Sunum ayrıca, piyasanın kapsamlı bir görünümünü elde etmek için hareketli ortalamalar gibi hem mutlak hem de göreli göstergeleri dikkate almanın önemini vurguladı.

Konuşmacının rejim analizi, ticaret metodolojileri ve puanlama sistemlerinin uygulanmasına ilişkin içgörüleri, ticaret yaklaşımlarını düzene sokmak ve karar verme sürecini iyileştirmek isteyen tüccarlar için değerli rehberlik sağladı. Sunum, para politikalarının, küresel duyarlılığın ve piyasa eğilimlerinin piyasa rejimlerini şekillendirmedeki etkisinin ve bu dinamiklere uyarlanabilir ve duyarlı kalmanın öneminin altını çizerek sona erdi.

• 00:00:00 Lauren Burnett, rejim analizi kavramını ve ticaret iş akışını basitleştirmedeki önemini tartışıyor. Rejim analizi fikri, piyasanın yükseliş, düşüş veya sonuçsuz durumda olup olmadığını belirlemek ve ardından ticaret kararlarını bu değerlendirmeye dayandırmaktır. Bu yaklaşım, her ikisi de sınırlı kaynaklara ve zamana dayalı olarak hızlı kararlar almayı içerdiğinden, savaş sırasında sahra hastanelerinde kullanılan triyaj sürecini hatırlatır. Piyasa rejimlerini bu şekilde analiz ederek, ticaret iki veya üç temiz kovaya basitleştirilebilir, bu da ne zaman harekete geçileceğini ve ne zaman yerinde kalınacağını bilmeyi kolaylaştırır. Burnett ayrıca varlık sınıflarının küresel olarak taranması için analiz sürecini daha da basitleştirdiğini iddia ettiği kendi aracını sunuyor.
  
  
• 00:05:00 Konuşmacı, rejim kavramını, fiyatın yükseldiği, düştüğü veya hiçbir yere gitmediği ve piyasanın yükseliş, düşüş veya sonuçsuz olarak kabul edildiği mutlak terimlerle açıklıyor. Yalnızca birkaç varlık sınıfı mutlak terimlerle alınıp satılabilirken çoğu, menkul kıymetlerin para birimine göre ayarlanan bir karşılaştırma ölçütüne kıyasla performansı olan göreli serilerine göre işlem görür. Konuşmacı, S&P 500 endeksine ve göreceli olarak 50 civarında salınan daha iyi performans gösterenlerin sayısına bir örnek verirken, mutlak terimler farklı bir model gösteriyor. Genel olarak, rejimi ve onun farklı serilerini anlamak, sektör analistlerinin çalışmalarını basitleştirebilir ve piyasanın davranışına ilişkin değerli içgörüler sağlayabilir.
  
  
• 00:10:00 Konuşmacı, artan menkul kıymet sayısı artarken azalan menkul kıymet sayısı azaldığında uzun-kısa hisse senedi portföyleri üzerindeki etkiyi tartışıyor. Uzun-kısa hisse senedi portföyünün, uzun ve kısa kenarların net sonucunun toplamı olduğunu ve bu ikisinin deltasının performansı belirlediğini açıklıyor. Hisse senetlerinin mutlak anlamda yukarı veya aşağı gitmesi yerine göreli performansa ve sektör rotasyonuna odaklanmak, piyasalarla çalışmanın daha yumuşak ve kolay bir yoludur. Ek olarak, konuşmacı beta'nın endeksle kovaryans matrisi olduğunu ve bir boğa piyasasında yüksek beta hisse senetlerinin uzun tarafta, düşük beta hisse senetlerinin ise kısa tarafta olduğunu açıklıyor. Bir ayı piyasası sırasında, düşük beta savunma hisse senetleri uzun taraftayken, performanstan hızla vazgeçen yüksek beta, yüksekten uçan hisse senetleri kısa taraftadır.
  
  
• 00:15:00 Konuşmacı, piyasa analizi yaparken ve yatırım kararları alırken rejim analizini anlamanın ve kullanmanın önemini vurguluyor. Bu alanda hayatta kalmak için fazla getiri sağlamak kritik olsa da, sadece temel veya nicel analizler yapmak yeterli değildir. Rejim analizini (bir hisse senedinin performansını dikte edebilen piyasa rejimlerinin analizi) hesaba katmadan, piyasa durumunu dikkate almadan yalnızca değerlemelere ve eğilimlere dayalı olarak kötü yatırım kararları alınabilir. Örnekler arasında, momentumu dikkate almadan hisse senetlerini kısa devre yapmak ve yatırımcıları çekmek için ikna edici bir hikayesi olmayabilecek değer tuzaklarına yatırım yapmak yer alır. Rejim analizini ihmal ederek, kişi önemli bir iş riski alır ve uzun vadede yatırımcı güvenini kaybedebilir.
  
  
• 00:20:00 Konuşmacı, rejim analizi kavramını kullanarak bir hisse senedinin neden yükseldiğini veya düştüğünü nasıl belirleyeceğini açıklar. Yatırımcıların iş akışlarını basitleştirmelerini ve piyasaya karşı daha objektif olmalarını sağlayan konsolidasyon, sektör rotasyonu ve hisse senedine özgü nedenler olmak üzere üç tür cevap olduğunu belirtiyor. Konuşmacı ayrıca, kavramsal olarak basit olan ancak sabır gerektirebilecek yerleşik gecikmelere sahip olan kırılmalar da dahil olmak üzere farklı teknik analiz stratejilerini tartışır. Konuşmacı, sadeleştirmenin mükemmelliğe ulaşmanın anahtarı olduğu sonucuna varıyor ve yatırımcılara pazarın hizmetkarları olmalarını hatırlatıyor.
  
  
• 00:25:00 Konuşmacı ticaret için iki metodolojiyi, asimetrik girişleri ve hareketli ortalamaları tartışıyor. Hareketli ortalamalar, piyasada bağlam sağlamaya yardımcı olur ve süre konusunda her zaman bir tartışma olsa da, hareketli ortalamaların dezavantajı dalgalı piyasalarda işlem yapmanın kolay olmamasıdır. İyi haber şu ki, hareketli ortalamalar pozisyonlardan çıkmak için de kullanılabilir; hareketli ortalamalar düzleştiğinde, insanlar kayma işlem maliyetleri nedeniyle çok fazla performans geri verir. Konuşmacı ayrıca daha yüksek tepeler ve daha yüksek diplerden bahsediyor, bu da piyasanın daha yüksek tepeler ve daha yüksek dipler yaptığında yükseldiğini ima ediyor. Son olarak, konuşmacının favori metodolojisi, baş ve omuz modelinin sağ omuzu olan ve işlemlere ne zaman girip çıkacağını belirlemek için kullanılabilen zemin ve tavan yöntemidir.
  
  
• 00:30:00 Konuşmacı, rejim tanımı kavramını zemin ve tavan işaretleri örneğini kullanarak açıklar. İşaretlerin sırasıyla nasıl daha yüksek bir düşük ve daha düşük bir yüksek olduğunu gösterdiğini ve aralarındaki herhangi bir şeyin yükseliş olarak kabul edildiğini tartışıyor. Konuşmacı, bu konseptin varlık sınıfları ve zaman dilimlerinde çalıştığını belirtiyor. Ancak, rejim tanımının hesaplama açısından zorlayıcı olduğunu ve uygulanmasının önemli ölçüde zaman aldığını kabul ediyor. Konuşmacı ayrıca, tüm farklı tanımlama yöntemlerinin ortalaması olan skoru ve metodolojilerin hem göreli hem de mutlak fiyatlarda hemfikir olup olmadıklarını belirlemeye nasıl yardımcı olabileceğini tartışır. Puan, +1 ile -1 arasında salınır, anlaşma bir yükseliş hissini ve sapma sıfır puanını gösterir.
  
  
• 00:35:00 Konuşmacı, bir piyasada boğa ve ayı sinyallerinin uyumlu olup olmadığını belirlemek için bir puanlama yöntemi kullanmanın gücünü tartışıyor. Puanın sıfır olması, yöntemin aynı fikirde olmadığı anlamına gelir ve puanın sıfırın üzerinde olması, hem mutlak hem de göreli göstergelerin aynı fikirde olduğu anlamına gelir. Ardından konuşmacı, kazanma oranı çarpı ortalama ağırlık eksi kayıp çarpı ortalama kayıp olan kazanç beklentisini açıklar ve tüm metodolojiler için bir kazanç beklentisi dosyası gösterir. Metodoloji, piyasanın boğalar ve ayılar olmak üzere iki kategoriye ayrılmasını sağlar ve bu da analizin iyi performans gösteren belirli sektörlere odaklanmasına yardımcı olabilir. Nihayetinde, hangi menkul kıymetlerin daha iyi performans gösterdiğini ve yatırım için dikkate alınması gerektiğini belirlemeye yardımcı olan bir ön analizdir.
  
  
• 00:40:00 Rejim analizinin bireysel hisse senetlerine mi yoksa sadece sektörlere mi uygulanabileceği sorulur. Sunucu, rejimin çok basit olduğunu ve her bir hisse senedi için puanlanabileceğini ve piyasa düzeyinde kullanılabileceğini açıklıyor. Sunum yapan kişi ayrıca aşırı alım hisselerini açığa satmanın klasik hatasına da değiniyor ve aşırı satılan hisse senetlerinin genellikle depresyona girdiğini ve sık uçanlar olduğunu vurguluyor. Buna ek olarak sunum yapan kişi, aşırı alım ve aşırı satım koşullarının bağlamsal olduğunu ve bir hisse senedinin düşüş veya yükseliş bölgesinde olup olmadığına göre ortalaması alındığını ve zaman içinde ampirik olarak gözlemlendiğini açıklıyor.
  
  
• 00:45:00 Konuşmacı, rejim analizi kavramını ve bunun yatırımcıların teknik analizde karşılaşabilecekleri yanlış pozitiflerden kaçınmasına nasıl yardımcı olabileceğini tartışıyor. Rejim analizi, boğalar ve ayılar arasında öncelik sıralaması yapmak ve ticaret işini basitleştirmek için kullanılabilir. Ek olarak, konuşmacı, uzun kenarda trend takibi ve kısa kenarda ortalamaya dönüş uygulamasının riski artırabileceğini ve kötü taranmış riskten kaçınmak için her iki tarafa da benzer şekilde davranılması gerektiğini açıklıyor. Sağ ve sol kuyrukları seçeneklerle koruma hakkında sorulduğunda, konuşmacı buna karşı tavsiyede bulunur ve bunun yerine sürüşün keyfini çıkarmanızı önerir. Son olarak, konuşmacı hareketli ortalamalar gibi göreli göstergeleri bir grafik üzerinde açıklar.
  
  
• 00:50:00 Konuşmacı, Swing High'ı temsil eden kırmızı ve yeşil noktalar da dahil olmak üzere tablodaki farklı renkli noktaları açıklıyor. Panelde ayrıca zemin ve tavan için mavi ve pembe üçgenler, mavi yükseliş zemini ve tavan ve açık somon ve açık yeşil ticaret aralığı bulunur. Konuşmacı ayrıca, rejim analizine ilham veren belirli bir kitap olmadığından da bahsediyor, ancak Robert Carver'ın sistematik ticaret konusundaki çalışmasına büyük övgüler yağdırıyor. Para politikasının rejim analizi üzerindeki etkisi sorulduğunda, konuşmacı, ABD Merkez Bankası'nın politikasının kritik olduğuna inanıyor çünkü dünyadaki her şey doğrudan veya dolaylı olarak hissiyatı ve nihayetinde piyasa eğilimlerini etkileyen ABD doları üzerinden fiyatlandırılıyor.
  
  
• 00:55:00 Konuşmacı, piyasayı etkileyebilecek farklı senaryoları, özellikle piyasanın durumunu veya durumunu ifade eden "rejimi" tartışıyor. Üç senaryo, piyasanın çok "soğuk" olması, tahvil kanunsuzlarının "sofra adabını öğretmek" için sallanması ve enflasyonun Fed'in elini zorlaması. Rejim bu faktörlerin kontrolünde değildir ve bunun yerine piyasanın durumunun bir yansımasıdır. Konuşmacı ayrıca pazarın şu anda nerede olduğunu söyleyen ve pazar değişikliklerine yanıt olarak daha iyi konumlandırmaya izin veren bir araç sunar.

[MetaQuotes]

Mikro Alfalar: Finansal Jeoloji | Algo Ticaret Konferansı

Mikro Alfalar: Finansal Jeoloji | Algo Ticaret Konferansı

Dr. Thomas Starke sunumu sırasında finansal jeoloji olarak adlandırdığı "mikro alfalar" kavramını derinlemesine inceledi. Alım satım ortamının geleneksel açık-duygu finansal piyasalardan ekran tabanlı alım satıma ve son zamanlarda algoritmalara nasıl evrildiğini tartışarak başladı. Bu dönüşümü göstermek için, bireylerin servet arayışlarında nehirlerde altın külçeleri için tavaf yaptıkları altına hücum günlerine bir benzetme yaptı.

Dr. Stark, veri analitiği, makine öğrenimi ve yapay zeka gibi gelişmiş araçların ortaya çıkmasıyla ticaretin giderek daha karmaşık hale geldiğini vurguladı. Hareketli ortalamalar gibi basit teknik göstergelerin artık o kadar etkili olmadığını ve profesyonel ticaretin niceliksel stratejilerin kullanımına doğru kaydığını açıkladı. Pazarla ilişkili olmayan getirileri temsil eden geleneksel alfa tanımı, S&P 500 veya Spy ETF'ye karşı kıyaslama ile sunuldu.

Konuşmacı, günümüz pazarlarında alfa stratejilerinin karşılaştığı zorlukların altını çizdi. Yüksek frekanslı tüccarlar da dahil olmak üzere oyuncuların çoğalmasının piyasa verimliliğini ve rastgeleliği artırdığını, kar elde etmeyi zorlaştırdığını ve tahmine dayalı göstergelerin etkinliğini azalttığını belirttiler.

Ardından, mikroalfa kavramı tanıtıldı ve konuşmacı, bu küçük, özel alfa oluşturma stratejilerini oluşturmak için makine öğreniminin nasıl kullanılabileceğini gösterdi. Torbalama veya önyükleme toplama gibi topluluk yöntemleri kullanılarak birden çok zayıf tahmin ediciyi birleştirerek, azaltılmış varyans ve daha düşük aşırı uydurma riski ile daha güçlü tahmin ediciler oluşturulabilir. Konuşmacı bu konsepti, bir mikroalfa stratejisi içinde zayıf bir tahmin edici olarak hareketli ortalama geçiş ticaret sinyalini kullanarak açıkladı. Geriye dönük test etme ve sonuçları tren ve test setlerine bölme yoluyla, daha karlı ticaret stratejileri geliştirilebilir.

Dr. Stark, aşırı uyumdan kaçınmak için ticaret stratejilerini test etmenin ve optimize etmenin önemini vurguladı. Konuşmacı, basitçe en iyi parametre setini seçmek yerine, mevcut parametreleri çizmeyi ve seçilen test ile metrik arasında korelasyonlar bulmayı önerdi. Mikroalfa stratejilerinde fazla uydurmanın sağlamlığı tartışıldı ve zayıf alfaları birleştirmek için bir yöntem olarak torbalama yoluyla toplamanın kullanılması vurgulandı. Konuşmacı, alfaları birleştirmenin sonuçları nasıl iyileştirebileceğinin bir örneği olarak bir müşterinin stratejisini sundu.

Ayrıca konuşmacı, mikroalfaların bireysel olarak önemsiz olduğu ancak daha sağlam ve etkili bir ticaret stratejisi oluşturmak için birleştirilebildiği "finansal jeoloji" veya "alfa madenciliği" kavramını tanıttı. Kullanılan varlıkların veya ticaret stratejilerinin sayısını ve bunların korelasyonunu ifade eden genişliğin önemini vurguladılar. Büyütme becerisi zorlu olsa da, artan genişlik daha yüksek bir bilgi oranına ve gelişmiş performansa yol açabilir.

Ardından tartışma, performansı optimize etmede portföy ağırlıklandırma ve hiyerarşinin önemine kaydı. Eşit ağırlıklar, önemli müşteri varlıklarına sahip varlık yöneticileri için teğet portföyler ve riske toleranslı perakende tüccarlar için optimal f gibi farklı ağırlıklandırma şemaları açıklandı.

İşlem maliyetlerini anlama ve en aza indirme ihtiyacının yanı sıra, zaman içinde konum değişiklikleri yaratmak için sinyallerin üretimi ve bunların normalleştirilmesi tartışılmıştır. Konuşmacı, yalnızca uzun süreli bir stratejinin ölçeklendirme yoluyla yarı kısa bir stratejiye nasıl dönüştürülebileceğini vurguladı. Ayrıca, stratejilerde, pozisyon boyutlarının hafta içi günlere göre değiştiği ve potansiyel olarak yeni stratejilerin tasarlanmasına yol açan bir hafta içi etkisinin varlığından da bahsetmişlerdir. Alım satım algoritmaları, örnek olarak Geliş Fiyatı algoritması ile işlem maliyetlerini en aza indirmenin bir yolu olarak vurgulanmıştır.

Konuşmacı, işlemler için en iyiye yakın yürütmeyi belirlemeye yardımcı olan bir yürütme eğrisi modeli olan I'm go Chris modelini tanıttı. Tüccarlar, orta fiyattan daha iyi bir uygulama elde ederek işlem maliyetlerini azaltabilir ve modellerine daha fazla mikro alfa ekleyerek daha küçük kenarlardan yararlanabilir. Değişken piyasa koşullarında dayanıklılığını gösteren bir ESG stratejisi örnek olarak sunuldu.

Dr. Starke, fazla uydurma hakkında bir soruyu ele aldı ve fazla uydurmayı ölçmenin ve tamamen ortadan kaldırmanın zor olduğunu açıkladı. Mağaza oranının iyileşip iyileşmediğini gözlemleyerek daha fazla alfa eklemeyi ve her ekleme için testler yapmayı önerdi. Bununla birlikte, özensiz olma olasılığına karşı uyarıda bulundu ve tamamen önlenemese de aşırı uyumu mümkün olduğunca en aza indirmenin önemini vurguladı. İzleyicileri, oturumdan sonra alacakları ankette olabilecek başka soruları sormaya teşvik etti.

Oturumun sonuna doğru konuşmacı, işi basitleştirmeyi amaçlayan boğalar ve ayılar arasındaki rejim tanımı denemesi üzerine bir sonraki oturumdan önce 15 dakikalık bir ara verdi. Ayrıca Tokyo, Japonya'dan Lauren Burner'ın oturuma katılacağını da söylediler. Konuşmacı, ilk oturuma katılımından dolayı Thomas Paul'e teşekkürlerini iletti ve kendisini en kısa zamanda tekrar görmeyi umduğunu ifade etti.

Dr. Thomas Starke, "mikro alfalar" kavramı ve finansal jeoloji hakkında değerli bilgiler verdi. Alım satımın geleneksel piyasalardan algoritma tabanlı stratejilere doğru evrimini, günümüzün piyasa ortamında alfa stratejilerinin karşılaştığı zorlukları ve makine öğreniminin mikro alfalar üretme potansiyelini tartıştı. Portföy ağırlıklandırmanın, işlem maliyeti yönetiminin ve ticaret algoritmalarının kullanımının önemi ile birlikte test etmenin, stratejileri optimize etmenin ve fazla uydurmadan kaçınmanın önemi vurgulandı. Konuşmacı ayrıca daha iyi uygulama için I'm go Chris modelini tanıttı ve mikro alfalar üzerine bir quantra kursunun yayınlanacağını duyurdu. Oturum, ek soruların sorulmasıyla ve bir sonraki oturuma ara verilmesiyle sona erdi.

• 00:00:00 Dr. Thomas Stark "mikro alfa" kavramını tartışıyor ve buna finansal jeoloji diyor. Alım satım alanının, herkese açık finansal piyasalardan ekran tabanlı alım satıma ve şimdi de algoritmalara geçtiğini açıklıyor. İnsanların servet kazanmaya çalışmak için nehirlerde altın külçeleri aradığı altına hücum günlerine bir benzetme yapıyor. Bölüm, Dr. Stark'ın kendini tanıtmasıyla ve LinkedIn, e-posta, YouTube kanalı ve Twitter tanıtıcısı dahil olmak üzere iletişim bilgilerini paylaşmasıyla sona erer.
  
  
• 00:05:00 Konuşmacı, veri analitiği, makine öğrenimi ve yapay zeka gibi ağır makinelerin kullanımıyla ticaretin nasıl daha karmaşık hale geldiğini açıklamak için tonlarca kayadan altın tozu çıkarma analojisini kullanıyor. Hareketli ortalamalar gibi basit teknik göstergelerin artık etkili olmadığını ve profesyonel ticaretin büyük ölçüde niceliksel stratejilerin kullanımına doğru kaydığını belirtiyorlar. Konuşmacı daha sonra geleneksel alfa tanımını, S&P 500 veya Spy ETF'ye karşı kıyaslama ile piyasa getirileri ile strateji getirileri arasındaki korelasyon olarak tanımlar. Mikroalfaların, geleneksel alfa stratejilerini tamamlamak veya değiştirmek için kullanılabilecek küçük, özel alfa üreten stratejiler olduğunu açıklıyorlar.
  
  
• 00:10:00 Konuşmacı, varlık yönetiminde pazarla ilişkili olmayan getirileri belirtmek için kullanılan bir terim olan Alfa kavramını açıklar. Konuşmacı ayrıca, kendine özgü getirilerin tüccarların veya varlık yöneticilerinin becerilerini temsil ettiğini ve besleme eğrisi y eksenindeki sıfır çizgisini geçtiğinde hesaplandığını belirtiyor. Alfalar eskiden daha açık sözlüyken, piyasaları daha verimli ve rastgele hale getiren yüksek frekanslı tüccarlar da dahil olmak üzere finansal piyasalardaki oyuncuların çoğalması nedeniyle daha zayıf hale geldiler. Bu artan rastgelelik, piyasadan kar elde etmenin daha zor olduğu ve tahmine dayalı göstergelerin daha az etkili olduğu anlamına gelir.
  
  
• 00:15:00 Konuşmacı "mikroalfa" kavramını ve bunların makine öğrenimi kullanılarak nasıl üretilebileceğini tartışıyor. Birden fazla zayıf öngörücü alarak ve bunları torbalama veya önyükleme toplama gibi topluluk yöntemleri kullanarak birleştirerek, daha az varyans ve daha az fazla takma riski ile daha güçlü bir tahmin oluşturucu oluşturulabilir. Konuşmacı, hareketli ortalama geçiş ticaret sinyali örneğini kullanarak bunun nasıl çalışabileceğini ve bunun bir mikroalfa stratejisinde zayıf bir tahminci olarak nasıl kullanılabileceğini gösteriyor. Çok çeşitli parametre setlerinde geriye dönük testler çalıştırarak ve sonuçları bir tren ve test setine bölerek, daha karlı ticaret stratejileri oluşturulabilir.
  
  
• 00:20:00 Konuşmacı, aşırı uyumdan kaçınmak için ticaret stratejilerini test etmenin ve optimize etmenin önemini tartışıyor. Basitçe en iyi parametre setini seçmenin fazla uydurmaya neden olabileceğini açıklıyorlar ve bunun yerine mevcut parametreleri çizmeyi ve seçilen test ile metrik arasında bir korelasyon bulmayı öneriyorlar. Daha sonra, mikro Alfa stratejilerinde aşırı uyum için sağlamlığın önemini ve torbalama yoluyla toplamanın zayıf Alfaları birleştirmeye nasıl yardımcı olabileceğini tartışırlar. Alfaları birleştirmenin sonuçları nasıl iyileştirebileceğinin bir örneği olarak bir müşteri için yakın zamanda oluşturdukları bir stratejiyi sunarlar.
  
  
• 00:25:00 Konuşmacı, nispeten sağlam olan ve daha sağlam, etkili bir strateji oluşturmak için birleştirilebilen küçük, bireysel olarak önemsiz ticaret stratejileri olan "mikroalfaları" tartışıyor. Bu mikroalfaları birleştirme işlemi, katı bir altın külçe oluşturmak için küçük altın tozu parçacıklarının birleştirildiği "alfa madenciliği" veya "finansal jeoloji" olarak adlandırılır. Konuşmacı, kaç varlık veya ticaret stratejisinin kullanıldığını ve bunların ne kadar ilişkili olduğunu ifade eden genişliğin önemini vurgular. Beceriyi ölçeklendirmek zor olsa da, genişlik kolayca artırılabilir, bu da daha yüksek bir bilgi oranına ve ticaret stratejisinin daha iyi performansına yol açar.
  
  
• 00:30:00 Konuşmacı, ticarette "nefes" kavramını ve varlık ve strateji sayısını artırmanın nasıl daha iyi performansa yol açabileceğini tartışıyor. Warren Buffett'ın yüksek bilgi katsayısı ve nefes nefese kalması gibi çeşitli ticaret tarzlarından bahsediyorlar, Rönesans teknolojisi gibi büyük beceri ve muazzam nefes alan şirketlere kıyasla. Konuşmacı, teknik göstergeler, istatistiksel anormallikler, otokorelasyon, örüntü tanıma ve makine öğrenimi sinyallerinin yanı sıra zamana dayalı sinyaller dahil olmak üzere farklı stratejileri ana hatlarıyla belirtir. Ayrıca, portföy yönetiminde performansı optimize etmek için ağırlıklandırma ve hiyerarşinin nasıl kritik bir rol oynadığını açıklarlar.
  
  
• 00:35:00 Konuşmacı, strateji veya varlık portföylerini ağırlıklandırmak için kullanılabilecek farklı ağırlık türlerini tartışıyor. Konuşmacı, önemsiz görünseler de, eşit ağırlıkların portföyleri ağırlıklandırmanın oldukça iyi bir yolu olduğundan bahseder. Birleşik bir portföy için en iyi riske göre ayarlanmış getirileri elde etmek için kullanılan teğet portföy de tartışılmaktadır. Konuşmacı ayrıca karı artırmak için kullanılan ancak maksimum oynaklıkla kullanılan başka bir ağırlıklandırma şeması olan optimal f'den de bahseder. Konuşmacı, çok sayıda müşteri varlığını yöneten varlık yöneticilerinin teğet portföyler veya benzer portföy şemaları ile çalışması gerektiğini tavsiye ederken, oldukça risk toleranslı perakende tüccarlar için optimal f uygun olabilir.
  
  
• 00:40:00 Konuşmacı, sinyallerin üretimini ve zaman içinde yüksek dalgalanmalara yol açabilecek bir konum değişikliği yaratmak için bunların nasıl normalleştirildiğini tartışıyor. Konuşmacı ayrıca işlem maliyetlerini anlamanın ve bu tür maliyetleri en aza indirmek için alım satımları iyi yürütmenin önemini vurguluyor. Ayrıca konuşmacı, yalnızca uzun süreli bir stratejinin ölçeklendirme kullanılarak yarı kısa bir stratejiye nasıl dönüştürülebileceğini açıklar. Ek olarak, konuşmacı, stratejilerde hafta içi farklı günlere göre konum boyutlarının farklılık gösterdiği bir hafta içi etkisine dikkat çekiyor ve bunun yeni bir strateji tasarlamak için kullanılabileceğini öne sürüyor. Son olarak, konuşmacı işlem maliyetlerini en aza indirmek için ticaret algoritmalarını kullanmanın önemini vurgular ve Varış Fiyatı algoritmasının bu amaç için nasıl çalıştığını gösterir.
  
  
• 00:45:00 Konuşmacı, işlemler için en iyiye yakın bir yürütmeyi tanımlamak için kullanılabilen, alumgram I'm go Chris modeli adı verilen belirli bir yürütme eğrisi modelinin ortaya çıkışını tartışıyor. Tüccarlar, orta fiyattan daha iyi bir uygulama elde ederek işlem maliyetlerinden tasarruf edebilir ve daha küçük kenarlardan yararlanarak modellerine daha fazla mikro Alfa ekleyebilir. Konuşmacı, değişken piyasa koşullarının performansını önemli ölçüde etkilemediği bir ESG stratejisini örnek olarak sunuyor. Konuşmacı ayrıca, geriye dönük testler tasarlamaktan bir ticaret platformu oluşturmaya kadar bir dizi konuyu kapsayan mikro Alfalar üzerine bir quantra kursunun yayınlanacağını duyurur.
  
  
• 00:50:00 Dr. Starke'ye fazla uydurma ve bir uyum düzeyi için kabul kriterlerini nasıl ölçtüğü ve belirlediği sorulur. Fazla uydurma için iyi bir önlem olmadığını ve bunu tamamen en aza indirmenin zor olabileceğini açıklıyor. Dr. Scott, mağaza oranının iyileşip iyileşmediğini görmek için daha fazla Alfa eklemeyi ve her ekleme için testler yapmayı öneriyor, ancak seçici davranmanın bir olasılık olduğu konusunda uyarıyor. Ayrıca, yapılanların hiçbiri bir dereceye kadar fazla uydurmayı tamamen önleyemeyeceği için, fazla uydurmayı mümkün olduğunca en aza indirmek için bilinçli olmayı tavsiye ediyor. Son olarak, izleyicilerin seanstan sonra alacakları ankette daha fazla soru sorabileceklerini öneriyor.
  
  
• 00:55:00 Konuşmacı, işi basitleştiren boğalar ve ayılar arasındaki rejim tanımı denemesi üzerine bir sonraki oturumdan önce 15 dakikalık bir ara duyurur. Japonya, Tokyo'dan Lauren Burner oturuma katılacak. Konuşmacı, ilk oturuma katıldığı için Thomas Paul'e teşekkür eder ve onu yakında tekrar görmeyi umar.

[MetaQuotes]

Sistematik Opsiyon Ticaretine Giriş | Ücretsiz Web Semineri

Sistematik Opsiyon Ticaretine Giriş | Ücretsiz Web Semineri

Continuum'da kantitatif bir analist olan Akshay Chaudhary, opsiyonlarda sistematik alım satımın önemi hakkında anlayışlı bir sunum yaptı. Sezgi ve duyguya dayalı ticaretin tuzaklarını örnekleyerek başladı ve bir tüccarın önemli kayıplara uğrama konusundaki talihsiz deneyimini anlattı. Akshay, iyi tanımlanmış bir ticaret planına, katı bir mantıksal çerçeveye ve riski azaltmak için zararı durdurma önlemlerinin uygulanmasına duyulan ihtiyacı vurguladı.

Konuşmacı, çok adımlı sürecini açıklayarak, opsiyon ticaretine yönelik sistematik yaklaşımı derinlemesine inceledi. Satıcılardan veya Yahoo Finance ya da Google Finance gibi ücretsiz kaynaklardan elde edilebilecek opsiyon verilerinin alınmasıyla başlar. Veriler daha sonra organize edilir ve boyutuna bağlı olarak CSV dosyalarında veya veritabanlarında saklanır. Bir sonraki adım, verileri belirli parametrelere göre taramayı ve tüm veri kümesinin bir alt kümesini oluşturmayı içerir. Bunu takiben bir opsiyon stratejisi tanımlanır ve giriş ve çıkış kuralları belirlenir. Strateji, performansını maksimum düşüş, Sharpe oranı ve varyans gibi metriklere dayalı olarak değerlendiren bir geriye dönük testten geçer. Son olarak, strateji, kârı en üst düzeye çıkarmak veya riski en aza indirmek için parametreler ayarlanarak optimize edilir ve canlı bir piyasa ortamında etkinliğini doğrulamak için ileriye doğru test edilir veya kağıt ticareti yapılır.

Verileri almanın ve temizlemenin, uygun seçenekleri belirlemek için tarayıcılar oluşturmanın, giriş ve çıkış için net ticaret kuralları tanımlamanın, performansı değerlendirmek için geriye dönük testler gerçekleştirmenin, gerekirse stratejileri optimize etmenin ve ileriye dönük test etmenin önemi vurgulanarak sistematik opsiyon ticaret süreci daha ayrıntılı olarak açıklandı. gerçek zamanlı piyasa koşulları. Konuşmacı, ticari girişler ve çıkışlar için teknik göstergeleri kullanan bir geri kısa kelebek stratejisini örnek olarak sundu. Verileri içe aktarma, göstergeleri hesaplama, sinyal üretme ve stratejiyi geriye dönük test etme kodunu gösterdiler.

Video sunumu, basit bir stratejinin geriye dönük test sonuçlarını sergiledi. Strateji, net karı ve kümülatif P&Z'yi gösteren geriye dönük test sonuçları ile belirli giriş ve çıkış koşullarına dayanıyordu. Konuşmacı, demir kondorlar gibi daha karmaşık stratejilerden bahsetti ve canlı piyasada konuşlandırmadan önce kağıt ticaret senaryoları yoluyla ileri test stratejilerinin önemini vurguladı. Güvenilir kaynaklardan veri elde etme, işlem maliyetlerini ve kaymaları hesaba katma, sermaye tamponlarını koruma ve riski etkili bir şekilde yönetmek için zararı durdurma önlemlerini uygulama dahil olmak üzere sistematik opsiyon ticaretinde yapılması ve yapılmaması gerekenler de tartışıldı.

Opsiyon ticaretinde risk yönetimi vurgulanmış, zararı durdur emirleri ve riskten korunma gibi stratejiler vurgulanmıştır. Opsiyon ticaretinin dört temel dozu özetlendi: stratejilerin geriye dönük test edilmesi ve optimize edilmesi, uygun pozisyon boyutlandırma ve risk yönetimi tekniklerinin kullanılması, ticaret sisteminde basitliğin sürdürülmesi ve oluşturulan plana bağlı kalınması. Tersine, tüccarlara sistemi karmaşık hale getirmekten, stratejiye müdahale etmekten, kendilerini tek bir stratejiye aşırı maruz bırakmaktan ve likit olmayan opsiyonlarla ticaret yapmaktan kaçınmaları tavsiye edildi. Konuşmacı ayrıca, sistematik ticaret ve ticaret stratejilerinin çeşitli yönlerini kapsayan "Sistematik Opsiyon Ticareti" adlı kapsamlı bir kursu da tanıttı.

Tarihsel opsiyon zinciri verilerinin elde edilmesi bağlamında, Yahoo Finance'e alternatifler araştırıldı. Tarihsel opsiyon zinciri verilerine erişim sağladıkları için TD Ameritrade veya E-Trade gibi aracı platformlar önerildi. OptionMetrics veya IvyDB gibi üçüncü taraf veri sağlayıcılarından, bir ücret karşılığında da olsa, geçmiş opsiyon verilerinin kaynakları olarak bahsedildi. Bireysel ihtiyaçlara uygun güvenilir bir veri sağlayıcı seçmek için kapsamlı araştırma yapılması gerektiği vurgulanmıştır.

Konuşmacı, opsiyon ticaretinde gerçek zamanlı veriler için veri satıcılarının önemini vurguladı ve güvenilir veri kaynaklarına olan ihtiyacı vurguladı. Kurs içeriğiyle ilgili bir soruyu ele aldılar ve izleyicilere kelebek seçeneklerinin geriye dönük testi için dosyaların sağlanacağına dair güvence verdiler. Kurs, kelebek stratejisi, demir akbaba stratejisi ve spreadler gibi stratejileri kapsıyordu. Kursun, seçenekler konusunda temel bir anlayışa sahip bireylere hizmet vererek, temelden ileri düzeylere kadar uzandığı açıklığa kavuşturuldu. Teknik analizden bir çıkış aracı olarak bahsedilmiş, bilgi sahibi olunmasına yardımcı olunmuş ancak önkoşul değil.

Konuşmacı, algoritmik ticaretteki yürütme programı ile opsiyon ticaretindeki yürütme programı arasındaki örtüşme, Python'da geriye dönük test için verilerin mevcudiyeti ve seçenekleri likit olmayan olarak değerlendirme kriterleri hakkında dinleyicilerden gelen çeşitli soruları yanıtladı. Teknik göstergeler ve makine öğrenimi için kitaplıkların kullanılmasıyla, geriye dönük testler için tercih edilen kodlama dili olarak Python önerildi. Ancak Java gibi başka dillerin de kullanılabileceği kaydedildi. Konuşmacı, bir Python arabirimi sağladığı için BlueShift'ten geriye dönük test için başka bir seçenek olarak bahsetti.

Ölçeği büyütmeden önce ileriye dönük test stratejilerinin önemi vurgulandı. Sermayeyi artırmadan veya herhangi bir ayarlama yapmadan önce, stratejinin canlı piyasada iyi performans gösterdiğinden emin olmak için birkaç aydan bir yıla kadar ileriye dönük test yapılması tavsiye edildi. Sistemin etkinliğine olan güven, onu daha büyük bir ölçekte konuşlandırmadan önce çok önemlidir. İleriye yönelik testin süresi, işlem sıklığına ve kullanılan belirli stratejiye göre değişebilir. Konuşmacı, sistemin performansını izlerken sermayeyi kademeli olarak artıran ileri testten önce kapsamlı bir geriye dönük test ve kağıt ticareti ihtiyacını vurguladı.

Konuşmacı, farklı piyasa senaryolarını yakalamak ve çeşitli koşullar altında performansı değerlendirmek için sistematik opsiyon ticareti stratejilerinin en az üç ila dört ay boyunca test edilmesini önerdi. Arz ve talep stratejisinin otomatikleştirilmesi ve kursun IV (İmmi Oynaklık) yüzeyine dayalı stratejileri kapsayıp kapsamadığına ilişkin sorular da dahil olmak üzere birçok izleyici sorusu ele alındı. Konuşmacı ayrıca takvim dağılımları hakkında kısa bir açıklama yaptı ve ilgilenen öğrencilere, bir miktar tüccarı olmak gibi hedeflerine en uygun kursu belirlemek için kurs danışmanlarıyla bağlantı kurmalarını tavsiye etti.

Salıncak veya ters mumları tanımlamak için bir algoritma kullanma olasılığı tartışıldı. Konuşmacı, fizibilitenin, çekiç deseni gibi şamdan desenleri gibi belirli mum parametrelerine veya özelliklerine dayalı mantıksal kuralların geliştirilmesine bağlı olduğunu açıkladı. Ticaret için C++ ve Python arasındaki seçim ile ilgili olarak, Python'un daha uzun zaman dilimleri için yeterli olduğu, C++'nın ise düşük gecikmeli ve yüksek frekanslı ticaret için daha uygun olduğu önerildi. Algoritmik opsiyon ticaretiyle ilgilenen yeni gelenler için konuşmacı, vadeli işlemler ve opsiyon ticaretindeki niceliksel yaklaşımları keşfetmeyi önerdi. Ayrıca Python ve Interactive Brokers kullanarak otomatik ticaretin önemini vurguladılar.

Konuşmacı, katılımcıları geri bildirim sağlamak ve tüm sorularının yanıtlandığından emin olmak için bir anketi doldurmaya teşvik ederek web seminerini tamamladı. İzleyicilere yalnızca web semineri katılımcılarına sunulan özel bir indirimi hatırlattılar ve kaydolmadan önce kurs sayfasını incelemelerini ve ücretsiz önizlemeden yararlanmalarını önerdiler. İzleyiciler, daha fazla bilgi ve özelleştirilmiş bir öğrenme yolu için kurs danışmanlarıyla bağlantı kurmaya davet edildi. Konuşmacı, izleyicilerin desteği için minnettarlığını dile getirdi ve onları gelecekteki web seminerleri için geri bildirimde bulunmaya teşvik etti.

• 00:00:00 Continuum'da kantitatif bir analist olan Akshay Chaudhary, opsiyonlarda sistematik alım satım ihtiyacını tartışıyor. Sezgi ve duygulara dayalı ticaret yapan ve önemli kayıplara yol açan bir tüccar örneği veriyor. Akshay, bir ticaret planına, ticaret için katı bir mantığa sahip olmanın ve zararları durdurma uygulamasının önemini vurguluyor. Ayrıca, opsiyonlarda sistematik ticaretin sadece giriş ve çıkış kurallarından daha fazlasını içerdiğini açıklıyor.
  
  
• 00:05:00 Konuşmacı, veri toplamayı, belirli parametrelere dayalı olarak taramayı, geriye dönük test etmeyi ve son olarak ileriye dönük test etmeyi içeren opsiyon ticaretine yönelik sistematik yaklaşımı tartıştı. İlk adım, satıcılardan veya Yahoo Finance veya Google Finance gibi ücretsiz kaynaklardan alınabilen seçenekler verilerini elde etmektir. Veriler elde edildikten sonra, boyutuna bağlı olarak CSV dosyalarında veya veritabanlarında saklanabilir. Bir sonraki adım, tüm veri kümesinin bir alt kümesi olan belirli parametrelere dayalı olarak verileri taramaktır. Sonraki adım, bir seçenek stratejisi tanımlamayı, onu test etmeyi ve giriş ve çıkış kurallarını tanımlamayı içerir. Strateji, maksimum düşüş, Sharpe oranı ve varyansa göre geriye dönük olarak test edilebilir ve değerlendirilebilir. Son olarak, strateji, karı en üst düzeye çıkarmak veya riski en aza indirmek için parametrelerde ince ayar yapılarak optimize edilmeli ve etkinliğini sağlamak için ileriye dönük test edilmeli veya kağıt ticareti yapılmalıdır.
  
  
• 00:10:00 Konuşmacı, verileri almayı ve temizlemeyi, seçeneklerin bir alt kümesini bulmak için bir tarayıcı oluşturmayı, giriş ve çıkış için ticaret kurallarını tanımlamayı, stratejiyi geriye dönük test etmeyi, performansını değerlendirmeyi, gerekirse optimize etmeyi içeren sistematik opsiyon ticaret sürecini açıklıyor. gerekli ve canlı pazarda ileri test. Ayrıca, alım satımlara girmek ve çıkmak için teknik göstergeleri kullanan ve verileri içe aktarmak, göstergeleri hesaplamak, giriş ve çıkış sinyalleri oluşturmak ve stratejiyi geriye dönük test etmek için kodu gösteren bir geri kısa kelebek stratejisine genel bir bakış sağlarlar.
  
  
• 00:15:00 Video, not defterindeki basit bir stratejiden elde edilen geriye dönük test sonuçlarını kapsar. Strateji, sistematik olarak ticaret yapmak için giriş ve çıkış koşullarına dayanır ve geriye dönük test sonuçları, net karı ve kümülatif P&Z'yi gösterir. Video, demir akbabalar gibi daha karmaşık stratejilerden ve bunları canlı piyasada konuşlandırmadan önce kağıt ticaret senaryolarını kullanarak test stratejilerini iletme ihtiyacından bahsediyor. Ardından video, güvenilir bir kaynaktan veri alma, işlem maliyetlerini ve kaymaları hesaba katma, sermaye tamponlarını koruma ve riski yönetmek için zararı durdurma önlemlerini uygulama dahil olmak üzere sistematik opsiyon ticaretinde yapılması ve yapılmaması gerekenleri tartışmaya devam ediyor.
  
  
• 00:20:00 Konuşmacı, zararı durdurma ve riskten korunma gibi stratejileri kullanarak opsiyon ticaretinde risk yönetiminin önemini vurguluyor. Opsiyon ticaretinin dört yapılması gereken, geriye dönük testler ve stratejileri optimize etme, uygun pozisyon boyutlandırma ve risk yönetimi kullanma, ticaret sistemini basit tutma ve plana bağlı kalmayı içerir. Öte yandan, tacirler sistemi karmaşık hale getirmekten, stratejiye müdahale etmekten, tek bir strateji üzerinde aşırı bahis oynamaktan ve likit opsiyon ticareti yapmaktan kaçınmalıdır. Konuşmacı, sistematik ticaret ve ticaret stratejilerinin çeşitli yönlerini kapsayan Sistematik Opsiyon Ticareti adlı kapsamlı bir kursu tanıtmaya devam ediyor.
  
  
• 00:25:00 Geçmiş opsiyon zinciri verileri için Yahoo Finance'e bir alternatif arıyorsanız, birkaç seçenek mevcuttur. Biri, tarihsel opsiyon zinciri verilerine erişim sağlayan TD Ameritrade veya E-Trade gibi aracı platformları kullanmaktır. Başka bir seçenek de, OptionMetrics veya IvyDB gibi bir ücret karşılığında geçmiş opsiyon verileri sağlayan üçüncü taraf veri sağlayıcılarını kullanmaktır. Araştırmanızı yapmanız ve ihtiyaçlarınıza uygun güvenilir bir veri sağlayıcısı seçmeniz önemlidir.
  
  
• 00:30:00 Konuşmacı, opsiyon ticaretinde gerçek zamanlı veriler için veri satıcılarının önemini tartışıyor ve veri kaynaklarında güvenilirliğin gerekliliğini vurguluyor. Ardından, kelebek seçeneklerinin geriye dönük testi için dosyaların sağlanacağını ve kursun kelebek stratejisi, demir akbaba stratejisi ve spreadler gibi stratejileri kapsadığını belirterek kurs içeriğiyle ilgili bir soruyu yanıtlarlar. Ek olarak, konuşmacı, kursun temelden ileri seviyeye kadar her şeyi kapsadığından ve seçenekleri temel düzeyde anlayanlar için erişilebilir olduğundan bahseder. Son olarak, teknik analizin bir çıkış aracı olarak kullanıldığını ve bu konuda çalışma bilgisine sahip olmanın yararlı olmakla birlikte bir gereklilik olmadığını açıklığa kavuştururlar.
  
  
• 00:35:00 Konuşmacı, sistematik opsiyon ticareti kursuyla ilgili çeşitli soruları yanıtlıyor. Kurs, opsiyon ticareti hakkında temel bir anlayışa sahip yeni başlayanlar için uygundur. Kursta kullanılan veriler, Hindistan odaklı bir kurs olduğu için esas olarak Nifty 50 seçenekleri içindir, ancak veriler mevcut olduğunda kavramlar ABD seçeneklerine de uygulanabilir. Konuşmacı ayrıca, HFT firmalarına katılmakla ilgilenen gelecek vadeden bir miktar tüccarına kodlama becerilerinin önemini vurgulayarak tavsiyelerde bulunur.
  
  
• 00:40:00 Konuşmacı, algoritmik ticaretteki yürütme programının opsiyon ticaretiyle örtüşmesi ve Python'da geriye dönük test için verilerin mevcudiyeti ile ilgili olarak izleyicilerden gelen soruları yanıtlıyor. Ayrıca, seçenekleri likit olmayan olarak değerlendirmek için düşük açık pozisyon ve yüksek teklif-satış farkı gibi kriterler sağlarlar. Konuşmacı, geriye dönük testler ve teknik göstergeler ve makine öğrenimi için kitaplıkların kullanımı için tercih edilen kodlama dilinin Python olduğunu, ancak Java gibi diğer dillerin de kullanılabileceğini öne sürüyor. Ayrıca Python arayüzüne sahip BlueShift'in geriye dönük test için başka bir seçenek olduğundan bahsediyorlar.
  
  
• 00:45:00 Sermayeyi artırmadan veya herhangi bir ince ayar yapmadan önce canlı pazarda iyi çalıştığından emin olmak için birkaç aydan bir yıla kadar ileriye doğru test edin. Sisteminizi daha büyük bir ölçekte dağıtmadan önce kendinize güvenmeniz önemlidir. Ek olarak, ileriye dönük test için zaman çerçevesi, işlemlerin sıklığına ve kullanılan belirli stratejiye de bağlı olabilir. Genel olarak, ileri testten önce kapsamlı bir şekilde geriye dönük test yapmak ve kağıt ticareti yapmak ve ardından sistemin performansını izlerken sermayeyi kademeli olarak artırmak önemlidir.
  
  
• 00:50:00 Konuşmacı, farklı piyasa senaryolarını yakalamak ve stratejinin her birinde nasıl performans gösterdiğini belirlemek için sistematik opsiyon ticareti stratejilerinin en az üç ila dört ay boyunca test edilmesini önerir. Daha sonra, biri arz ve talep stratejisinin otomatikleştirilmesi hakkında, diğeri ise kursun IV yüzeyine dayalı stratejileri kapsayıp kapsamadığına ilişkin de dahil olmak üzere birkaç izleyici sorusuna yanıt verirler. Ayrıca, takvim dağılımları hakkında kısa bir açıklama sağlarlar ve ilgili öğrencilerin, bir miktar tüccarı olmak gibi amaçları için hangi kursun en iyi olduğunu belirlemek için kurs danışmanlarıyla bağlantı kurmalarını önerirler.
  
  
• 00:55:00 Konuşmacı, salınımlı veya ters mumları tanımlamak için bir algoritma kullanma olasılığını tartışıyor. Bunu yapabilme yeteneğinin, örneğin çekiç deseni gibi şamdan desenleri gibi mumun belirli parametrelerine veya özelliklerine dayalı olarak mantığın ne kadar iyi geliştirildiğine bağlı olduğunu açıklıyor. Alım satım için Python'a karşı C++ kullanımı açısından seçim, alım satım zaman dilimine bağlıdır. Python, daha uzun bir zaman diliminde işlem yapmak için yeterliyken, C++ düşük gecikme ve yüksek frekanslı işlem için daha iyidir. Algoritmik olarak opsiyon alım satımı ile ilgilenen yeni başlayanlar için konuşmacı, vadeli işlemler ve opsiyon alım satım yollarında niceliksel yaklaşımlar önerir, ancak aynı zamanda Python ve Interactive Brokers kullanarak otomatik alım satımın önemini vurgular.
  
  
• 01:00:00 Konuşmacı web seminerini sonlandırır ve katılımcıları geri bildirim sağlamak ve tüm sorularının yanıtlandığından emin olmak için anketi doldurmaya teşvik eder. İzleyicilere yalnızca web semineri katılımcılarına sunulan özel indirimi hatırlatıyor ve kaydolup kaydolmamaya karar vermeden önce kurs sayfasını incelemenizi ve ücretsiz ön izlemeyi almanızı öneriyor. Ayrıca izleyicileri daha fazla bilgi ve özelleştirilmiş bir öğrenme yolu için kurs danışmanlarıyla bağlantı kurmaya davet ediyor. Son olarak, konuşmacıya ve izleyicilere destekleri için teşekkür eder ve onları gelecekteki web seminerleri için geri bildirimde bulunmaya teşvik eder.

[MetaQuotes]

Algoritmik Ticarette Rekabet Avantajları | Algoritmik Ticaret Kursu

Algoritmik Ticarette Rekabet Avantajları | Algoritmik Ticaret Kursu

Web semineri sırasında Quantum City'nin kurucu ortağı ve CEO'su Nitesh Khandelwal, algoritmik ticarette rekabet avantajlarının önemine değindi. Edge'in ne olduğunu tanımlayarak başladı ve farklı ticaret stratejilerinden örnekler verdi. Khandelwal, ticaret işletmelerinin daha başarılı hale geldikçe gelişmesi için rekabet gücünün çok önemli olduğunu vurguladı. Oturum boyunca izleyiciler, ticaret işletmelerinin elde edebileceği geniş avantajlar ve farklı strateji türleri ile ilgili belirli avantajlar hakkında kapsamlı bir anlayış kazandı.

Khandelwal, dünya çapında sistematik ticareti ve yatırımı mümkün kılan ve güçlendiren bir ekosistem yaratma misyonuyla hareket eden kuruluşu QuantInsti'yi tanıttı. Quantra adlı lider sertifika programı, Blue Shift araştırma ve ticaret platformu ve 20 ülkeye yayılan kurumsal ortaklıklar dahil olmak üzere çeşitli girişimlerin altını çizdi. Konuşmacı, bu girişimleri paylaşarak QuantInsti'nin misyonlarına olan bağlılığını sergiledi.

Konuşmacı devam ederken, rekabet üstünlüğünü bir şirketin rakiplerine göre elinde tuttuğu bir avantaj olarak tanımlayarak iş perspektifinden tartıştı. Bu konsepti örneklendirmek için Apple, Google, Tesla, JP Morgan ve Goldman Sachs gibi ünlü şirketlerden bahsetti ve seyirciyi rekabet üstünlüklerinin ne olabileceği üzerine düşünmeye davet etti.

Ardından Khandelwal, özellikle algoritmik ticarette rekabet avantajlarını araştırdı. Tescilli teknoloji, fikri mülkiyet hakları, benzersiz ürün veya hizmetler, en son teknoloji, güçlü şirket kültürü ve belirli kaynaklara veya ekosistemlere erişim dahil olmak üzere çeşitli rekabet avantajları kaynaklarını özetledi. Algoritmik ticaret bağlamında, otomatik veya manuel olarak yönetilebilen belirli mantık veya koşullara dayalı emir vermeyi içerdiğini açıkladı. Alım satımda algoritmaların kullanılması, daha hızlı veri işleme, verimli arama yetenekleri ve geliştirilmiş kullanıcı arayüzleri veya akışları sağlayarak rekabet avantajı sağlar. Konuşmacı, algoritmik ticaret alanındaki fikri mülkiyet ve sistemleri aracılığıyla önemli avantajlar elde eden bir şirkete örnek olarak RenTech'i gösterdi.

Tartışma daha sonra ticaret stratejilerinin sınıflandırılmasına kaydırıldı. Khandelwal, yatırım veya ticaret tarzlarını genel olarak niceliksel, teknik veya temel olarak sınıflandırdı. Altta yatan alım satım görünümünü veya faktörünü ayrıca trend, ortalamaya dönüş veya olaya dayalı olarak kategorize etti. Momentum ticareti, istatistiksel arbitraj, değer yatırımı, koparma ticareti, taşıma ticareti ve olay tabanlı sistemler gibi stratejileri kapsayan ticaret dünyasındaki 15 temel ayrımı ve rekabet avantajını açıklamaya devam etti. Konuşmacı, bu sistemlerden bazılarının oldukça otomatik olduğunu, diğerlerinin ise daha isteğe bağlı karar vermeyi içerdiğini vurguladı.

Algoritmik ticarette bir rekabet avantajı olarak hızın önemine değinen Khandelwal, iletim veya ağ gecikmesi de dahil olmak üzere ticaretin tüm yönlerinde gecikmeyi azaltma gereğini vurguladı. Daha düşük gecikme süresinin elde edilmesinin, verilerin seyahat etmesi için gereken süreyi en aza indirmek üzere yakın veri merkezlerindeki değiş tokuşun yakınına sistemleri yerleştirmeyi veya yerleştirmeyi içerdiğini açıkladı. İletim gecikmesini optimize ettikten sonra, verilerin değiş tokuşa ulaşma süresini azaltmak için algoritmik ticaret sisteminin donanım ve yazılım altyapısında daha fazla geliştirme yapılabilir. Konuşmacı, ticaret sistemi ne kadar hızlı olursa, yüksek frekanslı ticaret firmaları için çok önemli olan alfanın o kadar önemli olduğunu vurguladı.

Tartışma, veri kalitesi ve talep değerlendirmesi için uydu görüntüleri gibi alternatif veri kaynaklarına erişim gibi algoritmik ticaretteki diğer rekabet avantajlarına kadar genişledi. Khandelwal, fikirleri verimli bir şekilde yürütülebilir eylemlere dönüştüren bir strateji altyapısının önemini vurguladı. Ayrıca, kapsamlı araştırma yeteneklerinin, gelişmiş fiyatlandırma modellerinin ve brokerler veya ana brokerler aracılığıyla çeşitli pazarlara erişimin avantajlarından bahsetti. Sunum boyunca konuşmacı, algoritmik ticarette başarılı olmak için benzersiz bir rekabet avantajına sahip olmanın önemini vurguladı.

Değinilen bir konu, forex ticaretinde "son bakış" kavramıydı; burada alıcı ve satıcı bir fiyat üzerinde anlaştıktan sonra bir işlemi kabul etme konusunda son söz piyasa yapıcıya aittir. Bu tercihli erişim, ticarette önemli bir avantaj sağlar. Ek olarak Khandelwal, tacirlerin önemli kayıplardan kaçınmasına yardımcı olduklarından, sorunsuz bir arka ofisin ve uygun risk yönetiminin önemini vurguladı. Ayrıca, ticarette esneklik sağlayan anında ödeme olmaksızın fonlara erişimin avantajını vurguladı.

Ayrıca, konuşmacı finansal kurumların ve tüccarların algoritmik ticarette sahip olabileceği rekabet avantajlarını tartıştı. Düşük fonlama maliyeti ve ticaret masalarına anında erişim, bankaların yararlandığı önemli bir avantaj olarak tanımladı. Diğer bir avantaj, sermaye kazancı vergisini etkili bir şekilde sıfıra indiren bir vergi yapısına sahip olmaktır. Bilgiye, haberlere ve yasal değişikliklere erişim de önemli bir avantaj sağlar. Son olarak, benzersiz stratejiler, donanım ve yazılım geliştirmeleri ve tescilli süreçler dahil olmak üzere fikri mülkiyet, tacirlere rekabette önemli bir avantaj sağlar.

Tartışmaya devam eden Khandelwal, tüccarların başarısına ve hızlı büyümesine katkıda bulunabilecek dokuz rekabet avantajının altını çizdi. Bu avantajlar, süreç bilgisi, patentler, beceriler, özel ekipler ve sürekliliği içerir. Bu avantajlardan bir veya daha fazlasına sahip olmak, tüccarların piyasada gelişmesi için sağlam bir temel olabilir. Konuşmacı daha sonra, hız, piyasa verileri, strateji altyapısı, arka ofis risk yönetimi, fonlama maliyeti ve fikri mülkiyet gibi faktörler dahil olmak üzere ikili ticaret ve yüksek frekanslı piyasa yapımı gibi belirli stratejiler için ilgili kenarları özetledi.

Konuşmacı, kişinin kendi ticaret stratejisiyle ilgili belirli avantajları belirlemenin ve elde etmenin öneminin altını çizdi. Tüccarların doğru avantajları elde etmeye ve bunlardan yararlanmaya odaklanmasını sağladığından, seçilen stratejiyle uyumlu kenar türlerini anlamak çok önemlidir. Khandelwal ayrıca etkili risk yönetiminin önemini vurguladı ve kendilerine ait risk yönetimi araçlarının kullanımından bahsetti.

Düzenleyici zorluklarla başa çıkmak için konuşmacı, düzenleyicinin SSS'leri veya sık sorulan sorular bölümü gibi değerli içgörüler sağlayabilecek kaynaklarından başlamayı önerdi. Son olarak Khandelwal, izleyicileri kendi algoritmik ticaret masalarını kurmakla veya kantitatif ticarette kariyer yapmakla ilgilenenler için EPAT programını düşünmeye teşvik etti.

Soru-Cevap oturumu sırasında konuşmacı, düzenlemelerden kısa gama stratejisi gibi belirli ticaret stratejilerine kadar çeşitli konularda dinleyicilerin sorularını yanıtladı. Pazar mikro yapısının önemini vurguladı ve bu alanda kapsamlı deneyime sahip yeni bir öğretim üyesi olan Dr. Robert Kissel'i tanıttı. Khandelwal, veri biliminin ticarette uygulanmasıyla ilgili bir soruyu da yanıtlayarak, veri biliminin yalnızca makine öğrenimi veya veri analizinin ötesinde birden fazla uygulamaya sahip olduğunu vurguladı. Ticarette veri biliminin potansiyelinden tam olarak yararlanmak için istatistik ve finansal piyasalar hakkında temel bir anlayışa sahip olmayı tavsiye etti.

Buna ek olarak, konuşmacı, piyasa trendlerini tahmin etme, risk yönetimi ve uygun stratejileri belirlemek için rejimleri tespit etme dahil olmak üzere algoritmik ticarette makine öğreniminin kullanım örneklerini tartıştı. Otomasyonun ticaretin psikolojik yönlerini bir dereceye kadar aşmaya yardımcı olabileceğini kabul etti, ancak nihayetinde başarıya götüren şeyin otomasyonlu veya otomasyonsuz sistematik bir yaklaşım olduğunu kabul etti. Khandelwal, programlama konusunda yetkin olmayanlara, tamamen algoritmik ticarete başlamadan önce programlamayı öğrenmek ve ilgi düzeylerini ölçmek için ücretsiz kaynaklarla başlamalarını tavsiye etti.

Son bölümde Khandelwal, algoritmik ticarette kullanılan programlama araçlarına odaklandı. Değişime bağlanmak ve verilerin şifresini çözmek için yazılım oluşturmanın genellikle C++ ile ve hatta doğrudan donanım üzerinde yapıldığının altını çizdi. Bununla birlikte, strateji geliştirme için Python, mikrosaniye cinsinden emir işlemeyi gerektiren yüksek frekanslı ticarete odaklanılmadığı sürece sıklıkla kullanılır. Konuşmacı, katılımcıları zaman kısıtlamaları nedeniyle yanıtlanmamış sorularını e-postayla göndermeye teşvik etti.

Nitesh Khandelwal, algoritmik ticarette rekabet avantajları kavramı üzerine anlayışlı bir sunum yaptı. Farklı kenar türleri, ticaret stratejileri ve dinamik ticaret piyasasında başarılı olmak için ilgili avantajları elde etmenin önemi hakkında kapsamlı bir anlayış sağladı.

• 00:00:00 Quantum City'nin kurucu ortağı ve CEO'su Nitesh Khandelwal, algoritmik ticarette rekabet avantajlarının önemini tartışıyor. Edge'in ne olduğunu tanımlar ve farklı ticaret stratejileri örnekleri sunar. Khandelwal, daha başarılı hale geldikçe ticari işletmeler için rekabet avantajlarının önemini vurguluyor. Bu oturum aracılığıyla izleyiciler, ticaret işletmelerinin edindiği geniş avantajlar ve farklı strateji türleri için ilgili avantajlar hakkında bir anlayış kazanacaklar.
  
  
• 00:05:00 Konuşmacı, algoritmik ticarette rekabet avantajı kavramından ve ticaret piyasasında başarılı olmak için ilgili avantajlara sahip olmanın ne kadar önemli olduğundan bahsediyor. Konuşmacı, dünyayı sistematik ticaret ve yatırım için mümkün kılacak ve güçlendirecek bir ekosistem yaratma misyonuna sahip olan kuruluşları QuantInsti hakkında paylaşımlarda bulunuyor. Önde gelen bir sertifikasyon programı olan Quantra, Blue Shift adlı bir araştırma ve ticaret platformu ve 20 ülkedeki kurumsal ortaklıklar dahil olmak üzere bu misyona odaklanan çeşitli girişimleri var. Daha sonra rekabet üstünlüğünü bir şirketin rakiplerine göre avantajlı olduğu gerçeği olarak tanımlayarak iş perspektifinden tartışırlar ve Apple, Google, Tesla, JP Morgan ve Goldman Sachs gibi örnekleri vurgulayarak izleyicilerden düşüncelerini paylaşmalarını isterler. rekabet avantajlarının ne olabileceği konusunda.
  
  
• 00:10:00 Konuşmacı, algoritmik ticarette rekabet avantajlarını tartışıyor. Rekabet avantajı, tescilli bir teknolojiye veya fikri mülkiyet haklarına, benzersiz bir ürün veya hizmete, yüksek teknoloji teknolojisine, iyi bir şirket kültürüne ve belirli kaynaklara veya ekosistemlere erişime sahip olmaktan gelebilir. Özellikle algoritmik ticaret için, otomatikleştirilebilen veya manuel olarak yönetilebilen belirli mantığa veya koşullara dayalı emirler vermeyi içerir. Ticarette algoritmaların kullanılması, algoritmik ticareti tanımlayan şeydir ve tüccarlara verileri daha hızlı işlemelerini, verimli arama yapmalarını ve daha iyi kullanıcı arayüzlerine veya akışlarına sahip olmalarını sağlayarak rekabet avantajı sağlayabilir. RenTech, algoritmik ticaret alanında fikri mülkiyet ve sistemleri aracılığıyla önemli avantajlar elde etmiş bir şirket örneği olarak öne çıkıyor.
  
  
• 00:15:00 Konuşmacı, ticaret dünyasında kullanılan çeşitli stratejileri ve bunların nasıl kategorize edilebileceğini açıklıyor. Konuşmacı, yatırım veya ticaret tarzını niceliksel, teknik veya temel olarak ve altta yatan ticaret görüşünü veya faktörünü trend, ortalamaya dönüş veya olaya dayalı olarak geniş bir şekilde sınıflandırır. Konuşmacı daha sonra momentum, istatistiksel arbitraj, değer yatırımı, koparma, taşıma ve olay tabanlı sistemler gibi ticaret dünyasındaki 15 temel ayrımı ve rekabet avantajını açıklıyor. Konuşmacı ayrıca bu sistemlerden bazılarının büyük ölçüde otomatikleştirilmiş olduğundan, diğerlerinin ise daha isteğe bağlı olduğundan bahsediyor.
  
  
• 00:20:00 Konuşmacı, algoritmik ticarette rekabet avantajı olarak hızın önemini tartışıyor. Amaç, iletim veya ağ gecikmesi dahil ticaretin tüm yönlerinde gecikmeyi azaltmaktır. Bu, sistemleri değiş tokuşun yakınındaki ortak yerleşime veya yakın veri merkezlerine yerleştirerek verilerin bir noktadan diğerine seyahat etmesi için gereken sürenin azaltılması anlamına gelir. İletim aşamasındaki gecikme azaltıldıktan sonra, algoritmik ticaret sisteminin donanım ve yazılım altyapısında verilerin değiş tokuşa ulaşma süresini azaltmak için daha fazla iyileştirme yapılabilir. Konuşmacı, ticaret sistemi ne kadar hızlı olursa, yüksek frekanslı ticaret firmaları için kritik olan alfanın o kadar önemli olduğunu vurguluyor.
  
  
• 00:25:00 Konuşmacı, veri kalitesi ve talebi değerlendirmek için uydu görüntüleri gibi alternatif veri kaynaklarına erişim dahil olmak üzere algoritmik ticaretteki çeşitli rekabet avantajlarını tartışıyor. Ek olarak, fikirleri verimli bir şekilde uygulanabilir eylemlere dönüştüren bir strateji altyapısına sahip olmak başarı için çok önemlidir. Diğer avantajlar arasında kapsamlı araştırma yapma, gelişmiş fiyatlandırma modellerini kullanma ve brokerler veya ana brokerler aracılığıyla çeşitli pazarlara erişim yer alır. Genel olarak konuşmacı, algoritmik ticarette başarılı olmak için benzersiz bir rekabet avantajına sahip olmanın önemini vurgulamaktadır.
  
  
• 00:30:00 Konuşmacı, forex ticaretinde "son bakış" kavramını tartışıyor; burada alıcı ve satıcı bir fiyat üzerinde anlaştıktan sonra bir işlemi kabul edip etmeme konusunda son söz piyasa yapıcıya aittir. Bu tercihli erişim, ticarette önemli bir avantaj olabilir. Ek olarak, tacirlerin büyük kayıplardan kaçınmasına yardımcı olduğu için sorunsuz bir arka ofise ve yerinde uygun risk yönetimine sahip olmak da bir hesaplama avantajı olarak kabul edilir. Son olarak, ihtiyaç olmadıkça ödeme yapmak zorunda kalmadan muslukta paraya erişebilme yeteneği ticarette önemli bir avantajdır.
  
  
• 00:35:00 Konuşmacı, finansal kurumların ve tacirlerin algoritmik ticarette sahip olabileceği çeşitli rekabet avantajlarını tartışıyor. İlk avantaj, düşük finansman maliyeti ve bankaların yararlandığı ticaret masalarına anında erişimdir. İkincisi, sermaye kazancı vergisini fiilen sıfıra indiren bir vergi yapısına sahip olmaktır. Üçüncü kenar, bilgi ve haberlerin yanı sıra düzenleyici değişikliklere erişimdir. Dördüncü uç, benzersiz stratejiler, donanım ve yazılım geliştirmeleri ve tescilli süreçler gibi fikri mülkiyettir. Bu kenarları yenmek zordur ve tacirlere rekabette önemli bir avantaj sağlar.
  
  
• 00:40:00 Konuşmacı, algoritmik ticaretteki rekabet avantajlarını ve bunların tüccarlar için nasıl önemli bir avantaj olabileceğini tartışıyor. Süreç bilgisi, patentler, beceriler, özel ekip ve süreklilik dahil olmak üzere dokuz rekabet avantajından bahsediyor. Bu kenarlardan bir veya daha fazlasına sahip olmak iyi bir başlangıç olabilir.
  tüccarlar gelişmek ve çok hızlı büyümek için. Daha sonra, hız, piyasa verileri, strateji altyapısı, arka ofis riski, fonlama maliyeti ve fikri mülkiyet dahil olmak üzere ikili ticaret ve yüksek frekanslı piyasa yapımı gibi belirli bir strateji için ilgili kenarları özetliyor.
  
  
• 00:45:00 Konuşmacı, kişinin kendi ticaret stratejisiyle ilgili belirli avantajları belirlemesinin ve elde etmesinin önemini vurguluyor. Kenar türleri, kullanılan stratejiye göre değişir, bu nedenle neyin alakalı olduğunu ve bu kenarların nasıl elde edileceğini anlamak önemlidir. Konuşmacı ayrıca risk yönetiminin öneminden bahseder ve kendilerine özel risk yönetimi araçlarını kullandıklarını not eder. Düzenleyici zorlukların aşılması açısından konuşmacı, düzenleyici ve onların SSS'leri veya sık sorulan sorular bölümünden başlamayı önerir. Son olarak, konuşmacı izleyicileri kendi algo alım satım masalarını kurmak veya kantitatif ticarette kariyer yapmakla ilgilenenler için EPAT programını düşünmeye teşvik ediyor.
  
  
• 00:50:00 Konuşmacı, dinleyicilerin algoritmik ticaretle ilgili çeşitli konulardaki sorularını tartışır. Sorular, düzenlemelerden kısa gama stratejisine ve algoritmik bir ticaret işi kurmaya kadar uzanıyor. Konuşmacı ayrıca pazar mikro yapısının önemini vurguluyor ve alanda 25 yılı aşkın deneyime sahip yeni öğretim üyesi Dr. Robert Kissel'den bahsediyor. Konuşmacı ayrıca, veri biliminin ticarete uygulanmasıyla ilgili bir soruyu ele alıyor ve veri biliminin birden fazla uygulamaya sahip olduğunu ve yalnızca makine öğrenimi veya veri analizi kullanmakla ilgili olmadığını belirtiyor. Programdan en iyi şekilde yararlanmak için istatistik ve finansal piyasaların temel olarak anlaşılması önerilir.
  
  
• 00:55:00 Konuşmacı, pazar trendlerini tahmin etme, risk yönetimi ve hangi stratejilerin kullanılacağını anlamak için rejimleri tespit etme dahil olmak üzere algoritmik ticarette makine öğreniminin çeşitli kullanım durumlarını tartışıyor. Ayrıca otomasyona ve ticaretin psikolojik yönlerinin üstesinden gelmede belirli bir dereceye kadar nasıl yardımcı olduğuna da değiniyorlar, ancak nihayetinde başarıya götüren şey otomasyonlu veya otomasyonsuz sistematik bir yaklaşımdır. Konuşmacı, programlama konusunda zayıf olanların doğrudan algoritmik ticarete atlamamalarını, bunun yerine programlamayı öğrenmek için ücretsiz kaynaklarla başlamalarını ve bu alana girmeden önce ilgi düzeylerini test etmelerini tavsiye ediyor.
  
  
• 01:00:00 Nitesh Khandelwal, algoritmik ticarette kullanılan programlama araçlarını tartışıyor ve verilerin kodunu çözmek için borsaya bağlanacak yazılım oluşturmanın genellikle C++'da ve hatta doğrudan donanım üzerinde yapıldığını vurguluyor. Bununla birlikte, strateji açısından Python, emirlerin yalnızca birkaç mikrosaniyede işlenmesini gerektiren yüksek frekanslı ticarete odaklanılmadığı sürece kullanılabilir. Khandelwal ayrıca katılımcıları, sınırlı süre nedeniyle yanıtlanamayan sorularını e-posta adreslerine göndermeye teşvik eder.

[MetaQuotes]

Bana Her Şeyi Sor: Ticarette Duyarlılık Analizi ve Alternatif Veriler

Bana Her Şeyi Sor: Ticarette Duyarlılık Analizi ve Alternatif Veriler

Web semineri, sunucunun Duygu Analizi Sertifikası ve Finans için Alternatif Veri (CSAF) fakültesinin bir parçası olan üç panelisti tanıtmasıyla başladı. CSAF, finans sektöründeki profesyoneller için tasarlanmış, alım satım, yatırım kararı verme ve haber analitiğinin çeşitli yönlerini kapsayan kapsamlı bir kurstur. Panelistler arasında, her biri finans alanında dikkate değer bir geçmişe ve uzmanlığa sahip olan Profesör Christina Alvanoudi-Schorn, Profesör Gautam Mitra ve Dr. Pete Black yer aldı. Oturum ayrıca Unicom, Opturisk Systems ve Contingency ile ilgili kısa tanıtımların yanı sıra CSAF ve faydaları hakkında bilgi verdi.

Tanıtımların ardından sunum yapan kişiler "bana bir şey sor" (AMA) oturumunun formatını açıkladı. Çeşitli ülkelerden gelen soruların birleştirildiğini ve dört kategoriye ayrıldığını söylediler: duygu analizi, alternatif veriler, kariyer fırsatları ve diğer sorular. Tüm soruları cevaplamayı hedefleseler de, zaman kısıtlamalarının her şeyi ele almayı engelleyebileceğini kabul ettiler.

İlk soru grubu, duygu analizi ve ticarete odaklandı. Sunucular, alanı başlatan Profesör Peter Tetlock'un 2007 tarihli bir makalesine atıfta bulundu. Piyasadaki varlık fiyatlarını etkilemeden önce duygulara nasıl pozitif veya negatif değerler atanabileceğini açıklayarak ticarette duyarlılık analizi kavramını tartıştılar. Konuyla ilgilenenler için değerli kaynaklar olarak haber analitiği ve finans hakkındaki el kitaplarının yanı sıra finansta duygu analizine atıfta bulundular. Oxford'dan Profesör Stephen Pullman'ın vurguladığı gibi, sadece sözcükleri değil, aynı zamanda bilgi sunumunun anlamını da analiz etmenin önemi de vurgulandı. Profesör Christina Alvanoudi-Schorn, duyarlılık analizi uygulaması ve bunun finans endüstrisindeki varlık tahsisi, portföy optimizasyonu ve kredi riski analizi gibi geniş uygulamalarıyla ilgili belirli soruları yanıtlamayı devraldı.

Sunucular daha sonra duygu analizi ve piyasa hareketlerini tahmin etmek için Python ve makine öğrenimi tekniklerinin kullanımını tartıştılar. Duyarlılık analizi ve finansal piyasa uygulamaları için iyi bilinen paketlerin mevcudiyeti nedeniyle Python'un yaygın olarak kullanıldığını belirttiler. Ayrıca, sabit ve açık faiz verilerinden duygu türetmeye ve piyasa duyarlılığının opsiyon fiyatlandırmasını nasıl etkilediğine değindiler. Piyasa duyuruları ile veri işleme arasındaki zaman gecikmesinin, tüccarlara ticaret stratejilerini bilgilendirmek için bir avantaj sağladığını belirttiler.

Alternatif veri konusuna geçiş yapan konuşmacılar, bunun geleneksel veri kaynaklarına göre çok daha kısa sürede şirket gelirlerini tahmin etmek için nasıl kullanılabileceğini anlattılar. Alternatif veriler, e-posta ve kredi kartı verilerinin yanı sıra uydu ve drone görüntüleri ve cep telefonlarından coğrafi konum verileri dahil olmak üzere çeşitli kaynakları kapsar. Duyarlılık analizinin sosyal medyadan gelen alternatif verilere de uygulanabileceğinin altını çizdiler ve tüccarlar arasında bireysel hisse senetlerine ilişkin olumlu veya olumsuz görüşlere ilişkin içgörüler sağladılar. Amaç, karlı yatırım kararları almak için gelecekteki kazançları veya gelirleri tahmin etmek için alternatif verileri kullanmaktır.

Konuşmacılar, Alternatif Verinin Temelleri dersinde Amazon'da satılan ürünlerin ve üreticilerin gelirini tahmin etmek için e-ticaret makbuzlarının kullanılmasıyla ilgili yakında yapılacak bir kullanım vaka çalışmasından bahsetti. Satışlarındaki değişiklikleri tahmin etmek için Walmart ve bir pizza şirketinden alınan makbuzları kullanan bir meslektaş tarafından yürütülen ilginç bir araştırmaya atıfta bulundular. Ayrıca, Google'dan GDELT adlı bir terabaytlık açık kaynaklı haber verisi içeren örnek olay gibi başka örnek olay incelemelerini de tartıştılar. Veri komisyonculuğunun hızlı büyümesini vurgulayarak çeşitli alternatif veri kaynakları listelendi.

Sunum yapan kişiler, ticarette alternatif verilerin elde edilmesi ve kullanılmasıyla ilgili uyum konularını ve veri etiğini tartıştı. Veri gizliliğine dikkat etmenin ve kişisel olarak tanımlanabilir bilgilerin (PII) elde edilen verilerde bulunmadığından emin olmanın önemini vurguladılar. Veri toplama stratejilerinin etik hususları da vurgulanmıştır. Duyarlılık analizi ile ilgili olarak, amacın alternatif verileri kullanarak kazanan stratejiler bulmak olduğu simyaya benzetirken, takibin değerliliğini değerlendirme ihtiyacına da dikkat çektiler.

Ardından, özellikle gelişmiş programlama ve yazılım teknolojisi becerilerine sahip kişiler için finans piyasasındaki kariyer fırsatları araştırıldı. Konuşmacı, niceliksel ve yapay zeka makine öğrenimi modellerini ödüllendirici uygulamalara dönüştürmenin zorluklarından bahsetti. Halihazırda finans sektöründe yer alan ve CFA veya FRM gibi geleneksel niteliklere sahip profesyonellerin, bilgi tedarikçileri gibi büyük oyuncuların yeni fırsatlar sunduğu gelişen finansal piyasada yeni alanları keşfetmeleri gerektiğini önerdiler. Konuşmacı ayrıca, somut sonuçlara varmamak için aşırı iddialı araştırma hedefleri belirlememenizi tavsiye etti.

Riskten korunma fonlarında yapay zeka ve makine öğrenimi yeteneği ile bunların getirileri arasındaki ilişki tartışıldı. Georgia Eyalet Üniversitesi'nden bir araştırma makalesine atıfta bulunularak, üst düzey veya alt düzey yapay zeka ve makine öğrenimi becerilerine sahip hedge fonlarının yıllık yaklaşık %2,8 alfa kazanabileceği ve bunun ekstra getiri sağlayabilen bireyler için harika bir kariyer fırsatı haline geldiği belirtildi. Konuşmacılar, hisse senedi seçimi veya bankalara kredi kartı ve ipotek yüklenimi konusunda yardımcı olmak gibi yapay zekayı kullanan alternatif yatırımlarda mevcut olan çeşitli kariyer fırsatlarının altını çizdi. AI ve makine öğrenimi teknikleri ile finansal piyasalar için veri etiği hakkında eğitim veren CAIA Charter ve Financial Data Professional gibi programlardan bahsettiler ve öğrencileri sektörde açılan veri bilimi pozisyonlarını takip etmeye teşvik ettiler.

Profesör Christina Alvanoudi-Schorn, finans kariyeri peşinde koşarken veri kümesini ve duyarlılık verilerini anlamanın yanı sıra makine öğrenimi algoritmalarından elde edilen sonuçların nasıl yorumlanacağını vurguladı. Veri biliminin finansla sınırlı olmadığını, hemen hemen her şirkette bulunabileceğini belirtti. Bununla birlikte, özellikle duyarlılık analizi ve alternatif verilerle ilgili olarak finansta açık pozisyonların bolluğunun altını çizdi. Python bilgisi ve tahmin becerileri ile algoritmik ticaretle ilgilenenler için, başlamalarına yardımcı olacak kitapların mevcudiyetinden bahsetti. Tartıştığı kurs, üçü alternatif verileri kapsayan dokuz temel dersi ve endüstri uygulayıcıları tarafından sunulan 12 kullanım senaryosu dersini içeriyordu.

Konuşmacılar, ticaret için AFL'nin mi yoksa Python'un mu daha iyi olduğu sorusuna değindiler. Amy Broker Formül Dili'nin kısaltması olan AFL, eski bir gazeteci tarafından geliştirilmiştir ve teknik analizi hızla uygulamak için bir dil sunar. AFL'nin kullanışlılığını kabul ederken, daha derin bir analiz ve strateji uygulaması için Python'u önerdiler. Ayrıca bilinçli ticaret yapmak ve riski yönetmek için çeşitli araç ve teknikleri kullanmanın önemini vurguladılar. Hiçbir sihirli değnek ticari başarıyı garanti etmese de, olasılıktaki küçük gelişmeler bile önemli karlara yol açabilir.

Profesör ve meslektaşları, ticaret modelleri oluştururken hem piyasa verilerini hem de duyarlılık verilerini kullanmanın önemini tartıştılar. Piyasa verileri, ticaret veya yatırım portföylerinin gerçekliğini yansıtırken, mikrobloglar ve Google aramaları gibi kaynaklardan toplanan duyarlılık verileri, piyasa hareketlerini tahmin etmek için ek bilgiler sağlar. Tahminlerde bulunmak için nicel modeller veya AI makine öğrenimi modelleri kullanmayı önerdiler, ancak bir fikir birliğine varmak için toplulukların veya oylama sistemlerinin önemini vurguladılar. Konuşmacılar, duygu analizi projeleri üzerinde çalışmaktan ve konuyla ilgili web seminerleri aracılığıyla eğitim vermekten duydukları heyecanı dile getirdiler. Katılımcıları gelecekteki yanıtlar için e-posta yoluyla soru göndermeye teşvik ettiler.

Web semineri sona erdiğinde, katılımcılar duyarlılık analizi, alternatif veriler, kariyer fırsatları ve yapay zeka, makine öğrenimi ve finans arasındaki etkileşim hakkında değerli bilgiler edindiler. Panelistlerin uzmanlığı ve deneyimleri, alana ilişkin kapsamlı bir genel bakış sunarak, dinleyicilere duygu analizinin ve alternatif verilerin finans endüstrisinde karar vermeyi nasıl şekillendirebileceği konusunda daha derin bir anlayış sağladı.

• 00:00:00 Web semineri sunucusu, Duygu Analizi Sertifikası ve Finans için Alternatif Veri (CSAF) fakültesinin bir parçası olan üç panelisti tanıtır ve onları AMA oturumuna davet eder. CSAF, finans sektöründe çalışan profesyoneller için tasarlanmış, ticaretin, yatırım kararı vermenin ve haber analitiğinin çeşitli yönlerini kapsayan kapsamlı bir kurstur. Üç panelist, her biri finans alanında dikkate değer bir geçmişe ve uzmanlığa sahip olan Profesör Christina Alvanoudi-Schorn, Profesör Gautam Mitra ve Dr. Pete Black'tir. Oturum ayrıca CSAF ve faydaları hakkında bilgilerin yanı sıra Unicom, Opturisk Systems ve Contingency'ye kısa bir giriş içerir.
  
  
• 00:05:00 Sunucular kendilerini tanıtır ve "bana bir şey sor" oturumunun formatını açıklar. Çeşitli ülkelerden gelen sorular birleştirildi ve dört kategoriye ayrıldı: duygu analizi, alternatif veriler, kariyer fırsatları ve diğer sorular. Tüm soruları yanıtlamaya çalışacaklar, ancak ayrılan süre boyunca her şeyi ele alamayabilecekler. Duyarlılık analizi ve ticareti ile ilgili ilk soru grubu ele alınır ve sunum yapan kişiler, Profesör Peter Tetlock tarafından 2007 yılında bu alanı başlatan bir makaleye atıfta bulunur.
  
  
• 00:10:00 Konuşmacı, ticarette duygu analizi kavramını ve piyasadaki varlıkların fiyatlarını değiştirmeden önce duygulara nasıl pozitif veya negatif değerler verilebileceğini tartışıyor. Konuşmacı, duygu analizi ile ilgilenenler için yararlı kaynaklar olarak, haber analitiği ve finans üzerine yazılmış el kitaplarına ve ayrıca duyarlılık yanıtları finansına atıfta bulunuyor. Oxford'dan Profesör Stephen Pullman'ın belirttiği gibi, konuşmacı ayrıca yalnızca sözcükleri analiz etmenin değil, aynı zamanda bilginin nasıl sunulduğuna ilişkin anlambilimin de öneminden bahsediyor. Konuşmacı daha sonra duygu analizi uygulaması ve varlık tahsisi, portföy optimizasyonu ve kredi riski analizi dahil olmak üzere finans endüstrisindeki geniş uygulamalarına ilişkin bazı soruları yanıtlaması için meslektaşı Christina'ya teslim olur.
  
  
• 00:15:00 Konuşmacı, duygu analizi yapmak ve piyasa hareketlerini tahmin etmek için Python ve makine öğrenimi tekniklerinin kullanımını tartışıyor. Duyarlılık analizi ve finansal piyasa uygulamaları için iyi bilinen paketler sunduğu için Python'un yaygın olarak kullanılan bir dil olduğundan bahsediyorlar. Konuşmacı ayrıca sabit ve açık faiz verilerinden duygu türetme olasılığına ve piyasa duyarlılığının opsiyon fiyatlandırmasını nasıl etkilediğine de değiniyor. Piyasa duyuruları ile veri işleme arasındaki gecikmenin, tüccarların ticaret stratejilerini bilgilendirmek için kullanabilecekleri bir avantaj olduğunu belirtiyorlar.
  
  
• 00:20:00 Konuşmacılar, alternatif verileri ve bunların şirketlerin gelirlerini geleneksel verilere göre çok daha kısa bir zaman diliminde tahmin etmek için nasıl kullanılabileceğini tartışmaya geçiyor. Alternatif veri kaynakları, e-posta ve kredi kartı verilerinin yanı sıra uydu ve drone görüntüleri ve cep telefonlarından coğrafi konum verileri gibi şeyleri içerir. Duyarlılık analizi, sosyal medyadan gelen alternatif verilere de uygulanarak, tüccarlar arasında bireysel hisse senetlerine ilişkin olumlu veya olumsuz görüşler hakkında içgörü sağlanmasına yardımcı olur. Amaç, karlı yatırım kararları almak için gelecekteki kazançları veya gelirleri tahmin etmek için alternatif verileri kullanmaktır.
  
  
• 00:25:00 Konuşmacı, Christina ve konuşmacının Amazon'da satılan ürünlerin ve üreticilerin gelirini tahmin etmek için e-ticaret makbuzlarının kullanımını tartışacağı Alternatif Verilerin Temelleri dersinde yaklaşan kullanım vaka çalışması hakkında konuşuyor. Konuşmacı, satışlarındaki değişiklikleri tahmin etmek için Walmart ve bir pizza şirketinden alınan makbuzları kullanan meslektaşlarından birinin yaptığı ilginç bir çalışmadan bahsediyor. Ayrıca, Google tarafından sağlanan GDELT adlı bir terabaytlık açık kaynaklı haber verisi de dahil olmak üzere başka vaka çalışmalarından da bahsediyorlar. Konuşmacı, çeşitli alternatif veri kaynaklarını listeleyerek veri komisyonculuğunun hızla büyüyen bir iş haline geldiğini belirterek bitiriyor.
  
  
• 00:30:00 Konuşmacılar ticarette alternatif verileri tartışıyor. Yalnızca çeşitli kaynaklardan veri almanın değil, aynı zamanda bu verileri alma ve gönderme konusundaki uyumluluk konularına dikkat etmenin öneminden bahsediyorlar. Kişisel olarak tanımlanabilir bilgilerin (PII) elde edilen verilerde bulunmamasını ve bu veriler için toplama stratejisinin tamamen anlaşılmasını sağlamanın bazen gözden kaçan veri etiği yönünü vurgularlar. Konuşmacılar ayrıca duygu analizine ve bunun simya gibi olduğu fikrine, elde edilen alternatif verilerle kazanan stratejiyi bulma arayışına değinirken, peşinden gitmeye değip değmeyeceğini anlamanın önemini vurguluyor.
  
  
• 00:35:00 Konuşmacı, özellikle ileri düzey programlama ve yazılım teknolojisi becerilerine sahip olanlar için finans piyasasındaki kariyer fırsatlarını tartışıyor. Kantitatif ve yapay zeka makine öğrenimi modellerini ödüllendirici uygulamalara dönüştürmenin zorluklarından bahsediyor. Halihazırda finans sektöründe bulunan ve CFA veya FRM gibi geleneksel niteliklere sahip olanlar için, yeni fırsatlar sunan bilgi tedarikçileri gibi büyük oyuncularla gelişen finans piyasasında yeni alanları keşfetmeyi öneriyor. Konuşmacı ayrıca, araştırma hedeflerini hiçbir şeyle sonuçlanmamak için çok iddialı hale getirmeye karşı uyarıda bulunuyor.
  
  
• 00:40:00 Konuşmacılar, riskten korunma fonlarında yapay zeka ile makine öğrenimi yeteneği arasındaki ilişkiyi ve getirilerini tartışıyor. Georgia Eyalet Üniversitesi'nden bir araştırma makalesine göre, bir hedge fonunda daha üst düzey veya alt düzey yapay zeka ve makine öğrenimi becerilerine sahip olmak, yılda yaklaşık %2,8 alfa kazanabilir; bu, bir hedge'e ekstra getiri sağlayabilen biri için harika bir kariyer fırsatı olabilir. fon, sermaye. Konuşmacılar ayrıca, hisse senedi seçimi veya bankaların kredi kartı ve ipotek teminatı vermesine yardımcı olmak gibi yapay zeka kullanan alternatif yatırımlarda mevcut olan çeşitli kariyer fırsatlarından da bahsediyor. Yapay zeka ve makine öğrenimi teknikleri ve finansal piyasalar için veri etiği hakkında eğitim sağlayan CAIA Charter ve Financial Data Professional gibi programlardan bahsediyorlar ve öğrencilere sektörde açılan veri bilimi pozisyonlarını takip etmelerini tavsiye ediyorlar.
  
  
• 00:45:00 Christina, finans kariyerine başlarken makine öğrenimi algoritmalarından sonuçların nasıl okunacağının yanı sıra veri seti ve duygu verilerini anlamanın önemini vurguluyor. Veri bilimi alanının finansla sınırlı olmadığını, hemen hemen her şirkette bulunabileceğini belirtiyor. Bununla birlikte, özellikle duyarlılık analizi ve alternatif verilerle ilgili olarak finansta birçok açık pozisyon var. Algo ticareti ile ilgilenenler ve Python bilgisine ve zaman becerileri tahminine sahip olanlar için, başlamanıza yardımcı olacak kitaplar mevcuttur. Tartıştığı kurs, üçü alternatif verileri kapsayan dokuz temel dersi ve endüstri uygulayıcıları tarafından sunulan 12 kullanım senaryosu dersini içeriyor.
  
  
• 00:50:00 Konuşmacılar ticaret için AFL'nin mi yoksa Python'un mu daha iyi olduğu sorusunu tartışıyorlar. AFL, popüler bir haber kanalıyla eski bir gazeteci tarafından geliştirilen Amy Broker Formül Dili'nin kısaltmasıdır. Teknik analizi hızlı bir şekilde uygulamak için bir dildir ve faydalı olabilse de, Python'u kullanmak daha derin bir analiz ve strateji uygulamasına izin verebilir. Konuşmacılar Python'u öneriyor ve ayrıca bilinçli ticaret yapmak ve riski yönetmek için çeşitli araç ve teknikleri kullanmanın ne kadar önemli olduğunu tartışıyorlar. Alım satım başarısı için gümüş bir değnek olmasa da, olasılıktaki küçük gelişmeler bile önemli karlara yol açabilir.
  
  
• 00:55:00 Profesör ve meslektaşları, ticaret modelleri oluştururken hem piyasa verilerini hem de duyarlılık verilerini kullanmanın önemini tartışıyorlar. Piyasa verileri, ticari portföylerin veya yatırım portföylerinin gerçekliğini gösterirken, mikrobloglar ve Google aramaları gibi kaynaklardan toplanan duyarlılık verileri, piyasa hareketlerini tahmin etmek için ek bilgiler sağlar. Tahminlerde bulunmak için nicel modeller veya AI makine öğrenimi modelleri kullanmayı öneriyorlar, ancak bir fikir birliğine varmak için toplulukların veya bir oylama sisteminin önemini vurguluyorlar. Duyarlılık analizi projelerinde çalışmaktan ve web seminerleri aracılığıyla konuyla ilgili eğitim vermekten duydukları heyecanı da dile getiriyorlar. Son olarak, katılımcıları gelecekteki yanıtlar için e-posta ile soru göndermeye teşvik ederler.