Alım-satım fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz alım-satım uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Oynaklık Ticareti: Korku Endeksi Ticareti VIX
Oynaklık Ticareti: Korku Endeksi Ticareti VIX
Oturum, sunucu ve konuk konuşmacının, katılımcıların finansal piyasalardaki oynaklığı anlamalarını artırmayı amaçlayan webinar için bir gündem belirlemesiyle başladı. Volatiliteyi ve "korku endeksi" olarak da bilinen VIX ile ilişkisini tanımlayarak başladılar. Konuşmacı, ticaretteki önemine ışık tutan farklı VIX ve VIX tabanlı türev türevlerini derinlemesine inceledi. Oturum ayrıca VIX ticareti için pratik bir yaklaşımı da içeriyordu ve izleyicilerden gelen soruları yanıtlamak için bir Soru-Cevap bölümü ile sona erdi.
Oynaklık kavramını göstermek için ev sahibi Tesla'yı oldukça değişken bir hisse senedi örneği olarak kullandı ve günlük getirilerinin -%20 ile +%20 arasında nasıl dalgalandığını açıkladı. Bu oynaklık seviyesi, onu ele alınması riskli bir varlık haline getiriyor. Sunucu, yalnızca bir varlığın fiyat grafiğine bakmanın değişkenliği hakkında net bir fikir vermediğini vurguladı. Bunun yerine, bir varlığın oynaklığının daha iyi bir göstergesi olan günlük getirilerdir.
Video, opsiyon ticaretinin ötesinde oynaklığın uygulanmasını ve bir bütün olarak varlık satın alma kararları vermedeki faydasını daha da araştırdı. Konuşmacı, oynaklığı bir varlığın dalgalanmalarının büyüklüğüne göre, yüksekten düşüğe doğru değişen bir şekilde kategorize etti. Tesla ile S&P 500 arasında bir karşılaştırma yapıldı, S&P 500'ün oynaklığı oldukça düşüktü. Volatilitenin tarihsel değerlerini sağlayan standart sapma ve beta dahil olmak üzere volatiliteyi ölçmek için çeşitli yöntemler tartışılmıştır. Piyasanın bir varlığın gelecekteki hareketlerine ilişkin beklentisini, bu hareketlerin yönünü belirtmeden temsil eden zımni oynaklık kavramı tanıtıldı.
Web semineri daha sonra VIX'in veya oynaklık endeksinin hesaplanmasını ve keskin değişim potansiyelini ölçmek için farklı endeks seçeneklerinden ima edilen oynaklığı kullanmasını açıklamaya odaklandı. VIX genellikle "korku endeksi" olarak anılır ve S&P 500 ile ilişkili olarak çizilir. VIX tipik olarak düşük kalmayı hedeflerken, beklenmeyen olaylar yükselişe neden olarak piyasada korkunun artmasına neden olabilir. VIX'in gerçek hesaplaması, tüccarlara VIX'in yolculuğunu ve bunun temel endeksle ilişkisini takip etmeleri için ihtiyaç duydukları rakamları sağlayan CBOE tarafından yürütülür. Genel olarak VIX, piyasadaki riski azaltmak isteyen tüccarlar için önemli bir araç olarak hizmet eder.
Konuşmacı ayrıca VIX ile S&P 500 arasındaki ilişkiyi tartıştı ve VIX'in piyasanın endeksin geleceğine ilişkin oynaklık beklentisini yansıttığını ve S&P 500 deneyimlerinin düştüğü belirsizlik dönemlerinde nasıl tepki verdiğini vurguladı. Konuşmacı, VIX ile S&P 500 arasındaki ilişkiyi göstermek için ABD-Çin ticaret savaşı ve COVID-19 salgını gibi örnekler verdi. VIX düşük kalmaya çalışırken, beklenmedik olaylar volatilitede keskin bir artışa yol açabilir. Ancak, tacirler yeni bilgileri işledikçe ve belirsizlik azaldıkça oynaklık da azalır.
Korku endeksi veya VIX kavramı, tüccarların piyasayı etkileyen olumsuz haberlere ilişkin korkularının bir ölçüsü olarak tanıtıldı. VIX'in S&P 500 ile sınırlı olmayıp, Avustralya Menkul Kıymetler Borsası, Euro bölgesi hisse senetleri ve Hang Seng Endeksi gibi diğer coğrafi alanların yanı sıra emtia ve para birimleri gibi diğer varlık sınıflarına da uygulanabileceği vurgulandı. VIX'e duyulan ihtiyaç, tacirlerin piyasada oynaklık beklentileri olabileceğinden ortaya çıkar, ancak opsiyon Yunanlıları da rol oynadığından, ticaret kararlarını belirlemede tek faktör bu değildir. Bu nedenle VIX, tacirlerin piyasa oynaklığına dayalı opsiyon ticareti yapmaları için bir araç görevi görür. VIX'in kendisinin bir ticaret aracı olmamasına rağmen, vadeli işlemler ve opsiyonlar gibi türevler, gelecekteki oynaklığın tahmin edilmesini sağlayarak ticaret stratejilerini kolaylaştırır.
Standart, yakın ay, gelecek ay, uzak ay vadeleri ve haftalık vadeler dahil olmak üzere alım satım için mevcut farklı VIX vadeli işlemleri tartışıldı. Video, VIX vadeli işlemlerinin pahalı olabilmesine rağmen, değerin onda biri değerinde mini vadeli işlemlerin mevcut olduğunu ve tüccarlar için daha erişilebilir bir seçenek sunduğunu vurguladı. Ek olarak, VIX vadeli işlemlerine alternatif olarak VIX ETF'leri (Borsa Yatırım Fonları) tanıtıldı. Bu ETF'ler, değerlerini VIX vadeli işlemlerinden alır ve tacirlerin tercihlerine göre farklı seçenekler sunar. VIXY gibi kısa vadeli VIX ETF'ler, yakın ay ve gelecek ay vadeli işlemleri izlerken, VIXM gibi orta vadeli VIX ETF'ler orta vadeli vadeli işlemleri takip eder. SVXY gibi Ters VIX ETF'lerinden de VIX vadeli işlemlerinin tersi yönde hareket ettikleri ve vadeli işlemler düştüğünde değeri arttığı için bahsedildi. Tüccarlar, piyasa görünümlerine ve ticaret stratejilerine bağlı olarak bu çeşitli VIX vadeli işlemleri ve ETF'ler arasından seçim yapabilir.
Devamında video, VIX ETF'ler ve VIX ETN'ler (Borsa İşlem Görmüş Tahviller) dahil olmak üzere diğer VIX tabanlı türevleri araştırdı. VIX ETF'lerinin, piyasada oynaklığa maruz kalma sağlayan temel VIX vadeli işlemlerine sahip olduğu açıklandı. Öte yandan, VIX ETN'lerin dayanak bir varlığa sahip olmadığı vurgulandı. Konuşmacı, VIX ETN örneği olarak popüler VXX'ten bahsetti. VIX tabanlı türevlerin alım satımının risklerle birlikte geldiği ve tüccarların bu tür alım satım faaliyetlerine girmeden önce bu riskleri anlamalarının çok önemli olduğu vurgulandı. Gerçek sermaye ile işlem yapmadan önce kağıt ticaret ortamında test etme ve geriye dönük test stratejileri önerildi. ETN'ler özellikle ihraççı riski taşırlar, yani ETN'leri çıkaran şirket yükümlülüklerini yerine getiremezse, yatırımcıların sermayesi risk altında olabilir. Ek olarak, VIX vadeli işlemlerinin, tüccarlar için belirli riskler ve düşünceler getiren bir kontango etkisine sahip olduğu kaydedildi.
Konuşmacı, son kullanma tarihleri yaklaşırken VIX vadeli işlemlerinin yakınsaması konusuna değindi. Son kullanma tarihi yaklaştıkça VIX vadeli fiyatlarının yakınsama eğiliminde olduğunu açıkladılar. Bu yakınsama öncesinde ticaretin doğru tarafında olmanın VIX vadeli işlem ticareti yapan tüccarlar için çok önemli olduğu vurgulandı. Video daha sonra, VIX vadeli işlemlerine uzun süre devam ederek düşüş dönemlerinde bir portföyü korumak için VIX'in kullanılmasını içeren basit bir VIX tabanlı stratejiyi tanıttı. Bu strateji test edildi ve bir S&P 500 portföyüyle birleştirildiğinde 2011 ile 2021 arasında üç kat daha yüksek getiri sağladığı görüldü. Fikirleri geriye dönük olarak test etmenin ve bunları bir kağıt ticaret ortamında uygulamanın önemi, bunları uygulamadan önce güven kazanmanın bir yolu olarak vurgulandı. gerçek ticaret senaryolarında.
Webinar sahipleri, geliştirdikleri "Yeni Başlayanlar İçin Oynaklık Ticareti Stratejileri" adlı bir kurs hakkında bilgi paylaştı. Kurs, yatırımcılara ATR (Ortalama Gerçek Aralık), standart sapma, VIX ve beta dahil olmak üzere oynaklığı ölçmenin çeşitli yöntemlerini öğretmeye odaklanır. Oynaklık korkusu olmadan ticaret yapmak için doğru araçlar ve bilgilerle donatmanın önemini vurguladılar. Ev sahipleri, kursun şu anda sınırlı bir süre için %67 indirimle sunulduğunu belirtti. Ayrıca webinar katılımcılarına VTS10 kupon kodu ile kursta %10 ek indirim fırsatı sunuldu. Sunucular ayrıca, VIX'i analiz ederken ABD pazarına odaklanma ve VIX'in fiyat hareketlerinin öncü mü yoksa gecikmeli bir göstergesi olarak mı davrandığına ilişkin sorular da dahil olmak üzere izleyicilerden gelen bazı soruları yanıtlama fırsatı buldu.
Konuşmacı ayrıca, VIX'in S&P 500'e neredeyse anlık tepkisini açıkladı. Spesifik VIX aralığı tartışılmazken, 30 günlük volatilitenin yıllıklaştırıldığı ve 0 ile 100 aralığında yer aldığı kaydedildi. 10 ila 20 arasında değişen düşük ila orta aşama ve 20 ila 25 arasında değişen orta aşama gibi VIX'in farklı aşamaları. Konuşmacı, sürünün veya piyasa katılımcılarının toplu hareket etme eğiliminin VIX'i etkileyebileceğini kabul etti. Video ayrıca, yüksek sermaye gereksinimleri nedeniyle bu seçeneklerdeki likidite sınırlı olmasına rağmen, Hindistan VIX için vadeli işlem seçeneklerinin mevcudiyetinden de bahsediyordu.
Soru-Cevap oturumu sırasında video, ticaret oynaklığı ve VIX ile ilgili birkaç soruyu ele aldı. Bir soru, Hindistan'da bulunurken VIX tabanlı türevlerin ticaretinin yapılması olasılığını sorguladı. Yanıt, gelişmekte olan bir uygulama olmasına rağmen, bazı ticaret platformlarının Hindistan'da VIX tabanlı türevlerin ticaretine izin verdiğini gösterdi. Başka bir soru, haber duyarlılığının opsiyon fiyatlama modellerine ek bir parametre olarak dahil edilmesi fikrini gündeme getirdi. Konuşmacı, VIX'in farklı bir varlık sınıfına ait olduğunu ve diğer seçeneklerle aynı modelleri kullanmadığını açıkladı. Ancak video, duygu analizinin piyasa dinamiklerini anlamada rol oynayabileceğini kabul etti. Ek olarak, video, ticaret stratejileri göz önüne alındığında diğer varlıklara benzer şekilde ele alınabilecek temel varlıklar olarak UVIX ve SVIX'ten kısaca bahsetti.
Daha sonra tartışma, videoda daha önce bahsedilen birleşik portföy stratejisinin kurallarına geldi. Konuşmacı, bu stratejideki giriş ve çıkış kurallarının kriterlerini açıkladı. Giriş kuralı, S&P 500'ün davranışına odaklanıyor, burada düşüyorsa, tüccarlar VIX'te uzun pozisyon almak için sermaye ayırabilirler. VIX'in genel olarak S&P 500 düştüğünde yükseldiği kaydedildi. Öte yandan çıkış kuralı, S&P 500'ün ayı piyasasından çıkıp çıkmadığını ve genel ekonominin iyi performans gösterip göstermediğini belirlemek için davranışını dikkate alarak boğa piyasasına işaret eder. Tüccarlara, alım satımlara girme veya alım satımlardan çıkma konusunda karar vermeden önce piyasa koşullarını değerlendirmeleri tavsiye edildi.
Web semineri, önemli bir gösterge olarak VIX'e özel bir vurgu yaparak volatilite ticareti hakkında ayrıntılı bilgiler sağladı. Volatiliteyi anlama, volatiliteyi ölçme ve kategorize etme, VIX'in hesaplanması, farklı VIX tabanlı türev türleri ve ticaret volatilitesine yönelik stratejiler gibi konuları kapsıyordu. Toplantı sahipleri ayrıca yeni başlayanlar için oynaklık ticareti stratejileri üzerine bir kurs sunarak tüccarları piyasada güvenle gezinmek için gerekli bilgi ve araçlarla donatmaya teşvik etti. Web semineri, dinleyicilerden gelen çeşitli soruların yanıtlandığı ve tartışılan konulara daha fazla açıklık getiren etkileşimli bir Soru-Cevap bölümüyle sona erdi.
Büyük Veri ve Bireysel Yatırımın Geleceği
Büyük Veri ve Bireysel Yatırımın Geleceği
Finansal piyasalar her gün muazzam miktarda veri üretir. Bu web seminerinde konuşmacı, yatırım ve ticaret bağlamında onunla çalışmanın önemini tartışacak. Ayrıca, farklı yatırım tarzlarına uyacak şekilde onu nasıl kullanabileceğimizi de ortaya koyacaktır. Bu süreçte, bu alanda gelişmek ve gelişmek için gereken bilgi ve becerileri nasıl geliştirebileceğinizi ele alacaktır.
00:00 - Tanıtım
04:00 - Feragatname
05:44 - Gündem
11:04 - Veriler
14:31 - Büyük Veri
20:01 - Veri analitiğinin doğuşu
23:29 - Güncel ticaret ve yatırım ortamı
23:36 - Klasik veri analizi yaklaşımı
27:43 - Modern veri analizi
31:29 - Analitik finansal piyasalarda neden ve nasıl kullanılır?
37:00 - Veri türleri
43:58 - Bireysel yatırımcılar için zorluklar
52:38 - Soru-Cevap
Brezilya'da Alım Satım Çiftleri ve ABD Piyasalarında Kısa İkili Alım Satımları [Algo Trading Projects]
Brezilya'da Alım Satım Çiftleri ve ABD Piyasalarında Kısa İkili Alım Satımları [Algo Trading Projects]
Webinar, sunucunun Brezilya borsalarında ikili işlemler üzerine projesini sunan bir EPAT mezunu olan Dr. Luis Guidas'ı tanıtmasıyla başlar. Dr. Guidas, ödeme kartı endüstrisinde deneyimli bir yazılım geliştiricisidir ve Universidade Federal Fluminense'de derleyiciler ve programlama dilleri öğreten bir öğretim üyesidir. Kriptografik algoritmalar, güvenlik iletişim protokolleri ve güvenli elektronik işlemler üzerinde yoğun bir şekilde çalıştı. Temmuz 2021'de EPAT programını tamamladıktan sonra şu anda oCam Brezilya'da kantitatif analiz başkanıdır.
Dr. Guidas, birbirinin riskini nötralize eden varlık çiftlerini bulmak için istatistiksel modellerin kullanılmasını içeren istatistiksel arbitraj kavramını tanıtarak başlıyor. Sabit bir ortalama ve varyansa sahip durağan bir zaman serisi oluşturmak için eş bütünleşik çiftlerin nasıl kullanılabileceğini açıklıyor. Bunu göstermek için, aynı endeksi izleyen, neredeyse mükemmel bir şekilde bütünleşik olan ve sabit bir ortalama ve varyans ile yatay bir dağılım yaratan iki ETF örneğini kullanıyor. Bu sürecin bir eğitim dönemi ve stratejiyi geriye dönük test etmek için bir test dönemi içerdiğinden bahseder.
Daha sonra Dr. Guidas, ikili ticaret sürecini ve bunların bir Bollinger bandı ticaret stratejisini nasıl kullandıklarını inceliyor. Kayan yazıları ve sektörleri seçerler, kantitatif çiftleri bulurlar ve yayılmalarını oluşturmak için riskten korunma oranını hesaplarlar. Her çift için, spreadi hesaplarlar ve spread ortalamanın altındayken alım ve ortalamanın üzerindeyken satış yaparak ortalamaya dönen bir ticaret stratejisi kullanırlar. Ayrıca ortalamaya dönüş algoritmalarında stop-loss kullanımını tartışıyor ve fiyat ortalamadan daha fazla saptıkça ortalamaya dönme olasılığının arttığını vurguluyor.
Konuşmacı, durma süresi adı verilen, belirli sayıda gün sonra kapanmayan bir yayılmış ticaretten çıkmayı içeren ve kayıpların önlenmesine yardımcı olan bir strateji sunar. Brezilya'da işlem gören çiftler için bir yıllık dönem boyunca karlılığını sergileyen bir Bollinger Bandı stratejisi örneği sağlıyorlar. Ancak, sınırlı veri nedeniyle, yalnızca mevcut zaman diliminde var olan şirketlerin kullanılmasından kaynaklanabilecek yanlılıktan bahsediyorlar. Bunu ele almak için 2018'den 2020'ye kadar başka bir eğitim dönemini dahil ettiler ve bu da yeni şirketlerin ve sektörlerin ortaya çıkması nedeniyle daha fazla sayıda çiftle sonuçlandı.
Dr. Guidas, Brezilya'da ticaret yapan çiftlerle ilgili deneyimlerine ilişkin içgörülerini paylaşıyor ve metodolojilerini tartışıyor. Yayılmanın analizini basitleştirirler ve yayılmanın yarı ömrünü inceleyerek ideal basit hareketli ortalama periyot uzunluğunu belirlerler. Ayrıca, Brezilya borsasında işlem yaparken karşılaşılan zorlukları, özellikle de ilk 100 şirketi analiz ettikten sonra uygun çiftlerin sayısını sınırlayan likiditeyi vurguluyorlar. Konuşmacı performans ölçümleri sağlar ancak iyileştirme ihtiyacını kabul eder ve hiper parametre ayarlama, durağanlık kontrolleri ve küçük sektörleri birleştirme gibi yaklaşımlar önerir. Özellikle Dr. Chang ve Dr. Hippish'in kitaplarından bahsederek konuyla ilgili literatürü okumanızı tavsiye ediyorlar.
Soru-Cevap oturumu sırasında Dr. Grace, videoda sunulan stratejilerle ilgili olarak izleyicilerden gelen soruları yanıtlıyor. Bollinger Bantları periyodunun, formun yarı ömür periyotlarının bir ızgara testine dayalı olarak dinamik olarak ayarlanabilecek bir hiperparametre olduğunu açıklıyor. Bollinger Bantlarını ikili ve boğma için kullanma hakkında sorulduğunda, bunlar yapılandırılmış operasyonlar olduğu için türev uzmanlarından bilgi almayı öneriyor. Dr. Grace ayrıca, ortalamaya geri dönmeyen işlemler konusuna da değiniyor ve ilk anlarını hesaplayarak, geri dönmeyen serilerin ortalamaya geri dönmesini öneriyor. Başka bir soru, Endeks Futuro VINFUT ile BOVA11 arasındaki korelasyonla ilgili ve ticaret kararları için ikisi arasındaki ilişkiyi incelemeyi tavsiye ediyor.
Ardından, Dr. Lewis Elton, Quantum Trading EPAD programıyla ilgili deneyimini ve teknik analizin ticarette neden her zaman işe yaramadığını anlamak için beklentilerini nasıl karşıladığını paylaşıyor. Bilgi edinmek için çalışmanın ve ders almanın önemini vurguluyor ve insanlığın bilgisini tek başına yeniden yaratmaya çalışmamanızı tavsiye ediyor. Web semineri aynı zamanda momentum ticaretine ilişkin Portekizce'deki ilk kontra kursunun başladığını duyurur.
Siddharth Bhatia, ABD pazarlarındaki kısa mesafeleri tartışmak için söz alıyor. Kısa bir çiftin, bir çağrı satmayı ve paraya eşit miktarlarda koymayı ve dayanak varlığın satılan grev seviyesinden daha az hareket etmesi durumunda kar elde etmeyi içerdiğini açıklıyor. Strateji, bir gelir ticareti stratejisi olarak lanse edilirken, Bhatia, özellikle piyasa oynaklığının olduğu zamanlarda potansiyel kayıpların karlardan çok daha büyük olabileceği konusunda uyarıyor. COVID salgını gibi dönemlerde kısa ikili işlemler nedeniyle yok olan firmaların örneklerinden bahsediyor.
Konuşmacı, mekanik bir yaklaşım kullanarak kısa bir ikili ticaret stratejisini geriye dönük test etme konusundaki kendi deneyimlerini paylaşıyor. Her DTE (Sona Kalan Günler) döneminin başında 100 birim başabaş pozisyon sattılar ve stop-loss veya nüanslı giriş ve çıkış noktaları uygulamadan sona erene kadar pozisyonlarını korudular. Geriye dönük testi, biri delta korumalı ve diğeri korumasız olmak üzere iki veri seti kullanarak gerçekleştirdiler ve farklı zaman dilimlerini kapsayacak şekilde 7 DTE ve 60 DTE ile iki farklı versiyon kullandılar. RATS API aracılığıyla geriye dönük test için gerekli verileri aldılar ve alım satım fiyatlarını elde etmek için Python pandaları kullanarak işlediler. Bununla birlikte, doğruluğu sağlamak için her satır ayrı ayrı dikkat gerektirdiğinden, konuşmacı veri çerçevesini oluşturmanın zorluğunu vurgulamaktadır.
Konuşmacı, hem Brezilya hem de ABD pazarlarında kısa ikili ticaret stratejilerinin geriye dönük testlerinin sonuçlarını tartışmaya devam ediyor. Stratejinin her iki pazarda da kötü performans gösterdiğini, önemli düşüşlere ve düşük bir Sharpe oranına neden olduğunu ortaya koyuyorlar. Delta koruma, Kâr ve Zararın (Kâr ve Zarar) standart sapmasını azaltmaya yardımcı olurken, zarar eden işlemleri kârlı işlemlere dönüştürmedi. Konuşmacı, bu tür ticarette zararı durdurma emirlerinin çok önemli olduğunu belirtiyor ve VIX endeksine ve VIX vadeli işlemlerinin vade yapısına dayalı giriş filtrelerinin kullanılmasını öneren akademik makalelerden bahsediyor. Kısa mesafeli strateji, karlı ancak riskli olarak kabul edilir ve çeşitli yöntemlerle kayıpların etkili bir şekilde yönetilmesini gerektirir.
Soru-Cevap oturumu sırasında konuşmacı birkaç izleyici sorusuna yanıt verir. Bir soru, strateji için pozisyonların neden günün sonunda hedge edilmediği ile ilgilidir. Konuşmacı, P&L'nin standart sapmasını azaltmaya ve uzun vadeli oynaklığı en aza indirmeye yardımcı olduğundan, yaygın uygulamanın piyasa kapanışında günde bir kez hedge yapmak olduğunu açıklıyor. Ancak riskten korunma tekniklerinin test ve araştırmaya tabi olduğunu vurgulamaktadırlar. Konuşmacı ayrıca CAGR (Bileşik Yıllık Büyüme Oranı) hesaplaması, işlem maliyetleri ve kısa pozisyon stratejisinde günlük satış yerine yedi ila on gün pozisyon tutmanın avantajları gibi konulara da değiniyor. Ek olarak, tüccarları piyasa oynaklığına ve kısa vadeli kayıpların kabulüne hazırladığı için manuel ve algoritmik olmayan ticarette önceki deneyimlerin önemini vurguluyorlar.
Konuşmacılar, Brezilya'da işlem gören pariteler ve ABD piyasalarındaki kısa mesafeler ile ilgili sorguları ele alarak izleyicilerden gelen soruları yanıtlamaya devam ediyor. Bir dinleyici, VIX 20 civarındaysa uzun bir adım atmalarının gerekip gerekmediğini sorar, konuşmacı buna karşı tavsiyede bulunur ve bunun genellikle bir kayba neden olacağını belirtir ve VIX 20'nin üzerindeyse endeksi kısaltmayı önerir. VIX 30'un üzerindeyken karşıt giriş stratejilerini uzlaştırmak. Tavsiye, her zaman kısa kalmak ve geriye dönük öneriyi dikkate almamaktır. Konuşmacılar ayrıca kitap tavsiyeleriyle ilgili sorular alıyor ve konuşmacılardan biri Eun Sinclair'in üç kitabını şiddetle tavsiye ediyor.
Konuşmacı daha sonra Quantum City'nin ePAD programıyla ilgili deneyimlerini paylaşarak, kodlama ve algoritmik ticaret kavramları hakkındaki bilgi boşluklarını kapatmaya nasıl yardımcı olduğunu vurguluyor. Okumanın ve piyasa öğrencisi olmanın önemini vurgularlar. Konuşmacı, yeni gelenleri demo hesaplar açmaya ve piyasada zarar görme deneyimi kazanmaya teşvik ediyor, bir beceride ustalaşmanın daha derine inmeyi ve daha fazla ders almayı gerektirdiğini vurguluyor. Quantum City'nin ePAD programının, piyasalara ilişkin anlayışlarını geliştirmek isteyenler için mükemmel bir başlangıç noktası olduğunun altını çiziyorlar. Konuşmacı, Dr. Luis Guidas'ın piyasayı incelemenin ve sürekli öğrenmenin önemine ilişkin tavsiyesini yineliyor.
Webinar sona ermek üzereyken, sunucular Brezilya'da işlem çiftleri hakkında değerli içgörülerini paylaştığı için Dr. Luiz'e şükranlarını sunarlar. Ayrıca, web seminerine aktif olarak katıldıkları ve gelecek konular için önerilerde bulundukları için izleyicilere teşekkürlerini sunarlar. Ev sahipleri, Portekizce bir kurs başlatmanın getirdiği zorlukları kabul ediyor, ancak topluluklarında meydana gelen sayısız gelişmeden duydukları heyecanı dile getiriyor. İzleyicileri bir anket aracılığıyla geri bildirimlerini paylaşmaya teşvik ederek, gelecek oturumlar için değerli girdiler ve fikirler toplamalarını sağlar.
Toplantı sahipleri sıcak bir takdirle Dr. Luiz'e ve izleyicilere veda ederek yaklaşan web seminerleri için duydukları heyecanı ve ticaret camiasına değerli bilgi ve içgörüler sağlamaya olan bağlılıklarını ifade ettiler. Yeni konuları keşfetmeyi, uzmanlıkları paylaşmayı ve tüm katılımcılar için gelişen bir öğrenme ortamını teşvik etmeyi dört gözle bekliyorlar.
Web semineri, Brezilya hisse senedi piyasalarında işlem gören çiftlere ve ABD piyasalarındaki kısa ikili ticaret stratejileriyle ilgili zorluklara kapsamlı bir genel bakış sundu. Konuşmacılar, ticaretin dinamik ortamında etkili bir şekilde gezinmek için sürekli öğrenmeyi ve araştırmayı teşvik ederek deneyimlerini, stratejilerini ve içgörülerini paylaştılar.
ikisi arasındaki ilişkiyi incelemek ve bu bilgileri ticaret kararları için kullanmak.
Duygu Analizi Sertifikası ve Finans İçin Alternatif Veriler - CSAF™ [ÜCRETSİZ BİLGİ OTURUMU]
Duygu Analizi Sertifikası ve Finans İçin Alternatif Veriler - CSAF™ [ÜCRETSİZ BİLGİ OTURUMU]
Web semineri sahipleri, Duygu Analizi Sertifikası ve Finans için Alternatif Veri (CSAF) programını tanıtarak başlar. Programın iki deneyimli öğretim üyesi, Profesör Gautam Mitra ve Profesör Christina Alvin Sayer tarafından yürütüldüğünün altını çiziyorlar. Program beş ayı aşkın bir süreyi kapsıyor ve finans sektöründe profesyonel olan konuk öğretim görevlileri tarafından sunulan hem temel teoriyi hem de pratik kullanım örneklerini sağlamayı amaçlayan bir dizi dersi içeriyor.
Ana bilgisayarlar, duyarlılık ve duyarlılık verilerinin temellerine odaklanan ilk iki modülden başlayarak programın modüllerine genel bir bakış sağlar. Modül 3 ve 4, uydu ve e-posta verilerinin yanı sıra metin analizi de dahil olmak üzere alternatif veri kaynaklarını ve bunların finansal tahmin ve modelleme ile ilgisini araştırır. Kurs ayrıca modelleme temellerini, çeşitli finansal modelleri ve duyarlılık verilerinin risk yönetimi, portföy optimizasyonu ve otomatik ticaret gibi alanlara uygulanmasını da kapsar. Ek olarak, duygu analizinde yapay zeka, makine öğrenimi ve nicel modellerin rolünü vurgulayan, özellikle alternatif verilere ayrılmış bir modül vardır.
Web seminerini daha da zenginleştirmek için CSAF mezunları olan iki özel konuk Amit Arora ve Abhijit Desai tanıtıldı. EPAT NSA adlı kursun önceki versiyonunu alma deneyimlerini paylaşıyorlar. Amit, kursun uygulamalı oryantasyonunun, kendi ticaret fikirlerini geliştirmesine nasıl yardımcı olduğunu ve onun beklenenden daha iyi sonuçlar veren gerçek ticarete daha fazla zaman ayırmasına yol açtığını açıklıyor. Abhijit, kurstan en iyi şekilde yararlanmak için bağlılık, özveri ve merakın önemini vurgular.
Web semineri ayrıca CSAF programını deneyimlemiş çeşitli kişilerle yapılan tartışmaları da içerir. Alım satım stratejilerinde duygu analizi ve alternatif verileri anlama ve uygulamadaki zorluklarını ve başarılarını paylaşıyorlar. Konuşmacılar, duyguların ve oynaklık ticaretinin birleştirilmesi, alternatif verilerin anlamı, yatırım ve ticarette sertifikasyonun önemi, ticaret stratejilerine duyarlılık analizinin dahil edilmesi ve gerçek zamanlı haber bildirimi gibi konuları kapsayan dinleyicilerin sorularını yanıtlıyor. ticaret.
Web semineri boyunca konuşmacılar, kapsamlı bir bakış açısı ve yaklaşım geliştirmek için CSAF gibi sertifika kursları aracılığıyla yapılandırılmış öğrenmenin önemini vurguluyor. Duyarlılık analizi ve alternatif verileri etkili bir şekilde uygulamada finansal piyasaları ve modelleri anlamanın önemini vurguluyorlar. Konuşmacılar ayrıca bilginin pratik uygulamasını, nicel çerçevelerin kullanımını ve duygu verilerinin kullanımını sergilemede örnek olay çalışmalarının değerini vurgular.
Ev sahipleri, web seminerine katıldıkları ve CSAF programıyla ilgili bilgilerle aktif olarak ilgilendikleri için izleyicilere şükranlarını sunar. İzleyicileri bir anket yoluyla geri bildirimlerini ve sorularını sunmaya teşvik ederler ve web seminerinin başarısına katkılarından dolayı konuşmacılara ve birbirlerine teşekkür ederler. Ev sahipleri, bilgiyi paylaşmaktan zevk aldıklarını ve tüm katılımcılar için bir öğrenme ortamı yaratma konusundaki kararlılıklarını ifade ederler.
Otomatik Alım Satım Nasıl Kurulur
Otomatik Alım Satım Nasıl Kurulur
Sunum sırasında konuşmacı, otomatik ticaretin avantajlarını ve otomasyonun neden gerekli olduğunu araştırıyor. Otomatik alım satımın, tacirlerin aynı anda daha fazla sayıda varlığı yönetmesine ve önceden tanımlanmış kurallara dayalı alım satımları gerçekleştirmesine izin verdiğini vurguluyorlar. Bu yaklaşım, hata riskini azaltmaya yardımcı olur ve duygu odaklı ticareti ortadan kaldırır. Konuşmacı, otomasyonun, belirtilen kurallar yerine getirildiğinde otomatik olarak sipariş vererek süreci basitleştirdiğini ve herhangi bir gecikmeyi ortadan kaldırdığını vurgular. Ek olarak, otomasyonun tacirlerin zamanını ve kaynaklarını serbest bıraktığını ve onların daha iyi ticaret stratejileri geliştirmeye odaklanmalarını sağladığını açıklıyorlar.
Konuşmacı, otomasyonun insan müdahalesinin tamamen yerini almasıyla ilgili yaygın bir yanılgıyı ele alıyor. Gerektiğinde ticaret stratejisinde ayarlamalar yapmak için gelişmiş otomatik ticaret sistemlerinin performansını düzenli olarak analiz etmenin önemini vurguluyorlar. Otomasyonun tüccarlara manuel olarak denememiş olabilecekleri diğer görevleri veya varlıkları keşfetme yetkisi verdiğini vurguluyorlar. Sunum daha sonra ticaretteki üç temel adımı tartışarak devam eder: veri toplama, analiz (kural tabanlı veya isteğe bağlı olabilir) ve ticaretin yürütülmesi.
Ticaret sürecinin bir bölümünü otomatikleştirmek için konuşmacı, tercih edilen varlıklar için geçmiş verileri almak üzere veri ve kodlama kullanılmasını önerir. Google Finans'ın API'sini Google E-Tablolar'a entegre ettiğinden ve kullanıcıların kayan yazı sembolü, başlangıç ve bitiş tarihleri ve veri türü gibi parametreleri belirterek kolayca veri almasına olanak sağladığından bahsediyorlar. Toplanan bu veriler, fiyat grafikleri oluşturmak, hesaplamalar yapmak (örneğin, özel göstergeler oluşturmak veya yüzde değişimlerini hesaplamak) ve veri toplama sürecini otomatikleştirerek ticaret stratejilerini kolaylaştırmak için kullanılabilir.
Videodaki bir gösteri, geçmiş veriler üzerinde Göreceli Güç Endeksi (RSI) göstergesini kullanarak bir ticaret stratejisini geriye dönük test etme sürecini gösteriyor. 0 ile 100 arasında değişen RSI değeri, alınan eylemi belirler. RSI değeri, varlığın aşırı satıldığını gösteren 30'un altındaysa, alıcılar için çekici hale gelir ve onları varlığı satın almaya teşvik eder. 30 ile 70 arasındaki bir değer işlem yapılmadığını gösterirken, 70'in üzerindeki bir değer varlığın aşırı satın alındığını ve satışlara yol açtığını gösterir. Konuşmacı, bir ABD hisse senedi veri kümesinde görsel programlamayı kullanarak geçmiş veriler üzerinde geriye dönük testleri otomatikleştirerek bu kuralların etkinliğini doğrular.
Konuşmacı, geriye dönük test, kağıt ticareti ve canlı ticaret gibi özellikler sunan otomatik ticaret için Blue Shift platformunu tanıtıyor. Platformun kodlama bilgisi gerektirmeyen görsel programlama seçenekleri sunduğunun altını çiziyorlar. Konuşmacı, RSI göstergesini kullanarak bir ticaret stratejisi oluşturmayı gösterir ve uzun ve kısa pozisyon almanın koşullarını açıklar. Son olarak, %14'lük bir getiri, 1,22'lik bir Sharpe oranı ve eksi %13'lük bir maksimum düşüş sergileyen geriye dönük test sonuçlarını sunarlar. Genel olarak, Blue Shift, otomatik ticaret stratejileri oluşturmak ve test etmek için kullanıcı dostu bir platform olarak övülür.
Konuşmacı, canlı ticarette otomatik bir ticaret stratejisi uygulama sürecini tartışmaya devam ediyor. Stratejinin mevcut piyasa ortamındaki performansını gözlemlemek için gerçek zamanlı verileri kullanan ancak gerçek parayı kullanmayan kağıt ticareti ile başlamanızı tavsiye ediyorlar. Konuşmacı, bir komisyoncu seçme, sermaye tahsisini belirleme ve emirleri onaylama dahil olmak üzere kağıt ticaretini kurma ve canlı ticarete geçiş adımlarında izleyiciye rehberlik eder. Stratejinin performansını düzenli olarak izlemenin ve gerekli ayarlamaları yapmanın önemini vurguluyorlar. Konuşmacı ayrıca, diğer platformları kullanarak canlı ticareti kapsayan önceki oturumların YouTube kanallarında mevcut olduğundan bahseder.
Tüm komisyoncular otomatik ticaret için API'ler sunmasa da, konuşmacı Interactive Brokers'ın çoğu bölgede kullanılabilen ve API desteği sağlayan bir platform olduğunu vurguluyor. Interactive Brokers ile bir IBridge Py köprüsü kullanmanın, Singapur da dahil olmak üzere dünyanın herhangi bir yerinden ticaret otomasyonunu mümkün kıldığından bahsediyorlar. Konuşmacı, NSE hisse senetleri için veri elde etmenin mümkün olduğunu, ancak uygun hisse senedi sembolünü bulmanın ve gerekli geçmiş verilere erişmek için Yahoo Finance'i kullanmanın esas olduğunu belirtiyor.
Konuşmacı, dakika düzeyindeki verilerin yaygın olarak ücretsiz olarak bulunmadığını açıklıyor ve bu düzeyde veri gereksinimlerinin daha zorlu hale geldiğine dikkat çekiyor. Dakika düzeyinde veri elde etmek için konuşmacı, Interactive Brokers gibi bir komisyoncu ile bir hesap açmayı önerir. Ancak, coğrafyaya ve seçilen komisyoncuya bağlı olarak bir ücret gerekebileceğini belirtiyorlar. Konuşmacı, ticaret sıklığı işlevinden kısaca bahseder ve dinleyicileri bir ticaret stratejisi oluşturmaya ilişkin daha fazla bilgi için Blue Shift belgelerine başvurmaya yönlendirir. Ayrıca, bir ticaret stratejisi geliştirirken zararı durdur seviyeleri belirlemenin önemini vurguluyorlar.
Konuşmacı devam ederken, farklı varlık türleri için uygun zararı durdurma seviyeleri belirlemenin önemini tartışıyor. Tesla gibi önemli fiyat dalgalanmaları yaşayan varlıklar için daha yüksek stop kayıpları ile varlıkların oynaklığına bağlı olarak farklı stop-loss değerleri kullanılmasını öneriyorlar. Konuşmacı ayrıca, alfa ve beta için ideal değerleri belirlemenin, tacirin hedeflerine ve belirli bir kâr yüzdesi elde etmek için istenen zaman dilimine bağlı olduğunu da belirtiyor. Ek olarak, platformu kullanarak Hindistan pazarlarında ticaretin otomatikleştirilmesi, stratejilerin izlenmesi ve opsiyon stratejilerinin oluşturulması ile ilgili soruları yanıtlıyorlar. Son olarak, konuşmacı beklenmedik piyasa olayları sırasında tetikte kalmanın ve stratejinin oynaklığa dayanma yeteneğine bağlı olarak ticareti duraklatmaya veya devam etmeye karar vermenin öneminin altını çiziyor.
Konuşmacı, ticarette otomasyonu ve nasıl çalıştığını daha da genişletiyor. Çeşitli komisyoncularla ortaklıklar yoluyla geriye dönük test stratejilerini ve canlı ticareti kolaylaştıran Blueshift platformu aracılığıyla Hindistan pazarları için otomasyonun mevcut olduğunu açıklıyorlar. Ticarette önceden tanımlanmış kurallara sahip olmanın önemini vurgulayan konuşmacı, mevcut piyasa koşullarında strateji performansını değerlendirmek için sanal parayı kullanan geriye dönük testler ve kağıt ticareti yoluyla bu kuralları test etmenin değerini vurguluyor. Konuşmacı ayrıca makine öğreniminin ticarette uygulanabileceğinden ve ticaret stratejileri geliştirmek için Blueshift tarafından desteklendiğinden bahseder.
Mobil cihazlarda otomatik ticaret olasılığına değinen konuşmacı, mobil tabanlı platformların web tabanlı platformlar kadar zengin özelliklere sahip olmayabileceğini, ancak endüstrinin bulut tabanlı çözümlere doğru ilerlemesiyle cep telefonlarında otomatik ticaretin daha yaygın hale gelebileceğini kabul ediyor. . Yeni başlayanların küçük başlamalarını ve daha fazlasını öğrenerek ve bir ticaret kuralı veya stratejisi oluşturarak bilgilerini kademeli olarak genişletmelerini öneriyorlar. Konuşmacı, bir öğrenme, geriye dönük test ve ticaret platformu olan Blue Shift'in tamamen ücretsiz olduğunu ve ticaret stratejilerini denemek için kullanılabileceğini vurguluyor. Ayrıca platformun özellikleriyle ilgili soruları yanıtlıyorlar ve gelecekte daha fazla broker ekleme planlarından bahsediyorlar. Son olarak, konuşmacı herhangi bir platformda otomatik Bitcoin ticareti hakkında bir sorguyu onaylıyor.
Otomatik ticaret için broker desteği ile ilgili olarak konuşmacı, tüm brokerlerin bu işlevi sunmadığını ve kullanıcıların seçtikleri platformun bunu destekleyip desteklemediğini doğrulaması gerektiğini açıklıyor. Endüstrinin giderek artan bir şekilde otomatik ticarete doğru kaydığını ve emirlerin çoğunun otomatik ticaret sistemlerinin yardımıyla gerçekleştirildiğini açıklıyorlar. Algoritmik ticaret için makine öğrenimi, sinir ağları ve yapay zekayı birleştirme açısından, konuşmacı bir makine öğrenimi modelinde verileri eğitme ve test etme sürecini ve algoritmik ticaret için öngörülen çıktıdan yararlanma sürecini açıklıyor. Son olarak, çalışan bir profesyonelden gelen bir soruyu ele alıyorlar ve otomatik ticaretin profesyonellere ticaret faaliyetlerini yönetmede yardımcı olurken ekran süresini en aza indirerek işlerinin taleplerine odaklanmalarına olanak tanıdığını belirtiyorlar.
Konuşmacı, bir ticaret stratejisini otomatikleştirmenin çalışan profesyoneller için uygun olduğunu, ancak piyasa koşulları değişebileceğinden otomatik sistemin performansını periyodik olarak gözden geçirmenin çok önemli olduğunu yineliyor. Çeşitli platformları kullanarak Python veya herhangi bir kodlama dili öğrenmeden bir ticaret stratejisi oluşturmak mümkün olsa da, ileri düzey stratejiler Python veya diğer programlama dillerinde uzmanlık gerektirebilir. Konuşmacı, dinleyicilere Python öğrenmenin göründüğü kadar zor olmadığı ve ek bir avantaj sağlayabileceği konusunda güvence verir. Stratejiyi buna göre değiştirmek için performansı düzenli olarak değerlendirmenin önemini vurguluyorlar.
Son olarak konuşmacı, dinleyicileri cevaplanmamış sorular için bir anket doldurmaya davet ediyor ve onları tüm kurslara kayıt için %70 indirim ve ek %25 indirim sağlayan sınırlı süreli bir tekliften yararlanmaya teşvik ediyor. Aldıkları destek için şükranlarını sunarlar ve izleyicilere gelecekte daha fazla web semineri düzenleme taahhüdünde bulundukları konusunda güvence verirler. Konuşmacı, dinleyicilerin ilgi ve ihtiyaçlarına hitap eden daha iyi oturumlar planlamak için potansiyel konular hakkında öneriler ister. Sunumu sonlandıran konuşmacı, mutlu bayramlar diliyor ve tüm katılımcılara oturuma katılımlarından dolayı teşekkürlerini sunuyor.
Kripto Para Birimlerinin Kantitatif Veri Analizi
Kripto Para Birimlerinin Kantitatif Veri Analizi
Kripto para birimleri için nicel veri analizine ilişkin bu bilgilendirici oturumda, konuşmacı Udisha Alook kendisini Quant Institute'ta blockchain, Bitcoin, Ethereum ve Ripple'da uzmanlaşmış bir nicelik araştırmacısı olarak tanıtıyor. Kripto para birimlerine yatırım yapmadan önce durum tespiti yapmanın önemini vurguluyor ve oturumun gündemini özetliyor.
Konuşmacı, kripto para birimlerine genel bir bakış sunarak başlar ve bunların kriptografi ile korunan dijital veya sanal para birimleri olduğunu ve fiziksel bir formdan yoksun olduklarını vurgular. Kripto para birimlerinin kriptografi yoluyla güvenliği sağladığını, blockchain teknolojisini kullanarak merkezi olmayan bir şekilde çalıştığını ve çifte harcama riskini ortadan kaldırdığını açıklıyor.
Ardından, konuşmacı oturumda ele alınacak ana konuları derinlemesine inceler. Oturumun en iyi kripto para birimlerini keşfedeceğini, kripto para birimleriyle ilgili verilerin nereden alınacağını tartışacağını ve kripto para piyasasında ticarete ilişkin bilgiler sağlayacağını belirtiyor. Konuşmacı, merkezi odağın en iyi kripto para birimleri için verileri analiz etmek olacağını vurguluyor.
İleride, konuşmacı bir kantitatif ticaret şirketi olan Quantinsti'yi ve tekliflerini tanıtıyor. Algoritmik Alım Satım (EPAT) alanındaki profesyonel sertifikasyon programını, Duygu Analizi ve Finans için Alternatif Veri (CSAF) sertifikasını ve Quantra kapsamında sunulan kendi hızındaki kursları vurgulamaktadır. Ayrıca konuşmacı, strateji geliştirme, araştırma, geriye dönük test, kağıt ticareti ve canlı ticaret için bulut tabanlı bir platform olan BlueShift'i tanıtıyor.
Kripto para birimlerinin ana konusuna geri dönen konuşmacı, piyasa değerlerine göre en iyi altı kripto para birimini tartışıyor ve işlevlerine kısa bir genel bakış sunuyor. İlk ve en çok bilinen kripto para birimi olan Bitcoin, şu anda El Salvador tarafından yasal ödeme aracı olarak kabul edilen tek kripto para birimi olarak belirtiliyor. Piyasa değeri açısından ikinci sırada yer alan Ethereum, akıllı sözleşme işlevselliğini tanıttığı için vurgulanmıştır. Bir ara takas mekanizması olarak tasarlanan Ripple, listede altıncı kripto para birimi olarak anılıyor. Konuşmacı ayrıca kendi blok zincirine geçiş yapan Binance Coin'i ve fiat para birimlerinin istikrarı ile kripto para birimi işlevselliği sunan ABD dolarına sabitlenmiş sabit paralar olan Tether ve USD Coin'i tanıtıyor.
Kripto para birimleri için veri kaynaklarıyla ilgili olarak, konuşmacı CryptoWatch ve CoinAPI'den tarihsel kripto verilerinin güvenilir kaynakları olarak bahseder. Ayrıca Binance, Coinbase, Etoro, Gemini ve Kraken dahil olmak üzere büyük küresel kripto ticaret platformlarının bir listesini sağlar.
Oturuma devam eden konuşmacı, çeşitli kripto para birimlerinin fiyatlarını karşılaştırır ve performanslarını logaritmik bir ölçekte gösterir. Bitcoin, fiyat açısından baskın kripto para birimi olarak ortaya çıkıyor, ardından Ethereum ve Binance Coin geliyor. Ripple'ın performansta düşüş yaşadığı belirtilirken, stabil coinler yapıları gereği sabit kalıyor. Konuşmacı ayrıca kümülatif getirileri hesaplayarak Binance Coin'in en yüksek getiriyi sergilediğini, ardından Ethereum ve Bitcoin'in geldiğini vurguluyor. İlk dört kripto para birimindeki oynaklık, belirli dönemlerde meydana gelen ani yükselmelerle önemli ölçüde dalgalanıyor olarak tanımlanırken, istikrarlı madeni paralar sürekli olarak istikrarı koruyor.
Video daha sonra kripto para birimlerine yatırım yapmanın oynaklığını ve ilişkili risklerini analiz etmeye odaklanıyor. Konuşmacı, kripto para birimi getirilerinin yüksek basıklık gösterdiğini gözlemliyor ve bu da hem pozitif hem de negatif aşırı getiri olasılığını gösteriyor. Bu, yatırımcıların fiyatlar yükselirken alım yapma ve fiyatlar düştüğünde panik satış yapma eğiliminde olduğu momentuma dayalı ticarete atfedilir. Çok sayıda aykırı değerin varlığını göstermek için günlük getirilerin kutu grafikleri sunulur ve bu da kripto para birimlerinin önemli düzeyde risk içerdiği fikrini daha da destekler. Bununla birlikte, istikrarlı madeni paraların daha az oynaklık gösterdiği belirtiliyor.
Sonraki bölümde konuşmacı, uç değerleri kaldırmanın Bitcoin, Ethereum, Binance Coin, Ripple, USD Coin ve USDC gibi popüler kripto para birimlerinin medyan değerleri üzerindeki etkisini inceliyor. Sabit paralar, bir ABD dolarına yakın bir değeri korumak için tasarlandıkları için vurgulanır ve bu da onları birçok kullanıcı için özellikle çekici kılar. Ripple ise finansal kurumlar için tasarlanmış benzersiz izin blok zinciri nedeniyle diğer kripto para birimlerinden ayrılıyor. Ripple'ın kurucularına karşı devam eden SEC davası, yatırımcılar için dalgalanmalara ve belirsizliğe neden olan bir faktör olarak belirtiliyor.
Konuşmacı, kripto para birimlerini etkileyen faktörleri beş ana kategoride gruplandırıyor. Bunlar, kripto para birimlerinin kıtlığını ve değerini etkileyen arz ve talep yasasını içerir. Piyasa duyarlılığı ve yatırımcı duyarlılığı tarafından yönlendirilen değer algısı da önemli bir rol oynar. Blockchain protokollerindeki güncellemeler ve ölçeklenebilirlikteki iyileştirmeler gibi teknolojik gelişmeler, kripto para birimlerinin performansını etkileyebilir. Yasal çerçeveler ve düzenleyici eylemler dahil olmak üzere hükümet düzenlemeleri ve politikaları, kripto para piyasası üzerinde önemli bir etkiye sahiptir. Son olarak, medya kapsamı, siyasi olaylar ve genel piyasa eğilimleri tarafından şekillendirilen piyasa duyarlılığı, kripto para birimi fiyatlarını büyük ölçüde etkileyebilir.
Konuşmacı, medyanın, siyasi olayların, düzenleyici değişikliklerin ve blockchain değişikliklerinin kripto para birimi fiyatları üzerindeki etkisini araştırıyor. Olumlu ya da olumsuz haber kapsamının, insanları yatırım yapmaktan teşvik edebileceği ya da caydırabileceği için kripto para birimi fiyatları üzerinde önemli bir etkiye sahip olduğu vurgulanıyor. Saygın şirketler veya bireyler tarafından kripto para birimlerinin onaylanmasının da güvenilirliklerini ve güvenilirliklerini artırdığı belirtilmektedir. Ekonomik krizler veya hükümet müdahaleleri gibi siyasi olaylar ve düzenleyici değişiklikler, yatırımcıların geleneksel para birimine olan güvenini etkileyebilir ve onları kripto para birimlerine yönlendirebilir. Konuşmacı, çeşitli kripto para birimleri arasındaki yüksek korelasyondan, özellikle de Bitcoin'in baskın kripto para birimi olduğundan bahsediyor. Bununla birlikte, istikrarlı para birimlerinin geleneksel kripto para birimleri ile ilişkisiz olduğu gözlemleniyor ve bu da onları benzersiz bir varlık sınıfı yapıyor.
Video, kripto para birimlerini itibari para birimiyle değiştirme sürecini daha ayrıntılı olarak tartışıyor. Çoğu borsanın, Bitcoin ve Ethereum gibi büyük kripto para birimlerinin ticaretini desteklediği açıklanmaktadır. Bu nedenle, genellikle altcoinleri fiat para birimine dönüştürmeden önce bu en iyi kripto para birimlerinden biriyle değiştirmek gerekir. Video ayrıca, piyasadaki yüksek oynaklıktan yararlanarak momentum göstergesine dayalı stratejiler ve arbitraj da dahil olmak üzere kripto para birimleri için uygun ticaret stratejilerini araştırıyor. Göreceli Güç Endeksi, Hareketli Ortalama Yakınsama Sapması ve Müthiş Osilatör gibi göstergelerin kullanıldığı kodlama örnekleri, momentuma dayalı stratejileri göstermek için sunulmuştur.
Oturumun sonuna doğru sunum yapan kişi, ele alınan ana noktaları özetler ve düşük volatiliteleri ve diğer kripto para birimleri ile korelasyon eksikliği nedeniyle istikrarlı madeni paraların portföy çeşitlendirme potansiyelini vurgular. Ücretsiz kitaplar ve kursların yanı sıra Blue Shift araştırma ve ticaret platformu da dahil olmak üzere, algoritmik ticaret ve kripto para birimi hakkında bilgi edinmek için ek kaynaklar sağlanmaktadır. Konuşmacı, kendi algoritmik ticaret masasını kurmakla ilgilenen veya endüstri pratisyenlerinden mentorluk alarak algoritmik ticarette kariyer yapmak isteyen kişiler için hazırlanmış Algoritmik Ticarette Yönetici Programından bahsediyor. Program için erken kayıt indirimlerinin mevcudiyeti de vurgulanmaktadır.
Sonuç bölümünde, konuşmacı, kripto para birimi ve blockchain ile ilgili birkaç izleyici sorusuna değiniyor. Düzenleyici destek olmadan kripto para birimlerinin uzun vadeli uygulanabilirliği tartışılırken, konuşmacı bazı ülkelerin bunları düzenleyen yasaları çoktan çıkardığını ve bunları uzun vadeli yatırımlar olarak ele aldığını vurguladı. Blockchain teknolojisinin artan kabulü ve gelişimi, insanların kripto para birimleri ile rahat etmelerine de katkıda bulunuyor. Merkezi olmayan finansın (DeFi) geleceği, henüz keşfedilmeyi bekleyen çeşitli kavramlar ve arbitraj türleri ile gelişen bir alan olarak kabul ediliyor. Konuşmacı, kripto ticaretinin veri madenciliği ve teknik göstergelerin ötesine geçtiğini vurgulayarak blockchain teknolojisini ve uygulamalarını anlamanın önemini vurguluyor.
Ayrıca, yaklaşmakta olan ABD düzenlemelerinin kripto piyasası üzerindeki potansiyel etkisi tartışılmaktadır. Konuşmacı, hükümetin ABD'de blockchain'i düzenleyebileceğini kabul ediyor, ancak teknolojinin merkezi olmayan doğasını kontrol etmenin zorluğunu vurguluyor. Bu nedenle, düzenleyici kararlar kripto para birimi fiyatlarını etkileyebilirken, piyasa üzerinde tam kontrol elde etmek zor olabilir. Kripto ticareti için gereken minimum sermaye ve gerçek dünya işlemlerinde kripto para birimlerinin potansiyel kullanımı da ele alınmaktadır. Son olarak, merkez bankası dijital para birimlerinin (CBDC'ler) yükselişinden ve bunların kripto para birimlerinin merkezi olmayan doğası üzerindeki potansiyel etkilerinden kısaca bahsediliyor.
Kapanış konuşmalarında konuşmacılar, kimlik verme ve tedarik zinciri yönetimi gibi sorunları çözmek için blockchain teknolojisinin artan keşfini vurguluyor. Alanda devam eden gelişme nedeniyle gelecekte blockchain geliştiricilerine yönelik yüksek bir talep bekliyorlar. Kripto para birimlerinin günün her saati alınıp satılabilmesi gibi avantajları vurgulanıyor. Seyirci, geri bildirimde bulunmaya ve gelecekteki tartışmalar için yanıtlanmamış soruları sormaya teşvik edilir.
Oturum sona erdiğinde, konuşmacı, kripto para birimlerinin yüksek oynaklığında gezinmek için uygun veri analizine ve nicel tekniklere olan ihtiyacı vurgulayarak önemli çıkarımları özetler. Geriye dönük testler ile birlikte teknik ve kantitatif analiz, riski azaltmak için temel araçlar olarak vurgulanır. Konuşmacı ayrıca, jeopolitik müdahalelerin kripto para piyasaları üzerindeki etkisine ilişkin bir soruyu da ele alıyor ve hükümet kararlarının bir etkisi olduğunu, ancak kripto para birimlerinin merkezi olmayan doğasının, insanların geleneksel para birimine veya hükümete güvenin düşük olduğu durumlarda onlara yönelmesine yol açabileceğini belirtiyor. Son olarak, diğer kripto para birimlerine kıyasla daha istikrarlı ve öngörülebilir bir değer sunarak onları günlük işlemler için daha uygun hale getirdikleri için sabit paraların faydaları vurgulanmaktadır.
Yaklaşan ABD düzenlemelerinin kripto pazarı üzerindeki potansiyel etkisi hakkındaki bir soruya yanıt olarak konuşmacı, hükümet düzenlemesi olasılığını kabul ediyor ancak kripto para birimlerinin merkezi olmayan doğasını tam olarak kontrol etmenin zorluklarını vurguluyor. Düzenlemeler kripto para birimi fiyatlarını etkileyebilirken, konuşmacı piyasa üzerinde tam kontrol elde etmenin zor olabileceğini öne sürüyor. Merkez bankası dijital para birimlerinin (CBDC'ler) yükselişinden de bahsediliyor ve bunların kripto para birimlerinin merkezi olmayan doğası üzerindeki potansiyel etkisi kısaca tartışılıyor.
Son bölümde, konuşmacılar, kimlik verme ve tedarik zinciri yönetimi gibi gerçek dünya sorunlarını çözmek için blockchain teknolojisinin artan keşfini tartışıyorlar. Blockchain geliştiricileri için gelecekteki talep ve blockchain endüstrisinin devam eden büyümesi hakkında iyimserliklerini ifade ediyorlar. Kripto para birimlerinin 7/24 alınıp satılabilmeleri gibi avantajları vurgulanır. Seyirci geri bildirimde bulunmaya ve gelecek oturumlar için kalan soruları paylaşmaya teşvik edilir.
Udisha Alook tarafından yürütülen oturum, kripto para birimleri için nicel veri analizine ilişkin değerli bilgiler sağlıyor. Yatırım yapmadan önce gereken özenin önemini vurgular, kripto para birimleri ve işlevlerine genel bir bakış sağlar, veri kaynaklarını ve ticaret platformlarını araştırır, fiyat hareketlerini ve oynaklığı analiz eder, kripto para fiyatlarını etkileyen faktörleri tartışır ve düzenlemeler, ticaret stratejileri ve kripto para birimlerinin geleceği. Oturum, katılımcıları bilinçli yatırım kararları vermek için gerekli bilgilerle donatarak, kripto para piyasasında nicel analize kapsamlı bir giriş niteliğindedir.
Kantitatif Ticarete Uygulamalı Giriş | Yale Yönetim Okulu
Kantitatif Ticarete Uygulamalı Giriş | Yale Yönetim Okulu
Kantitatif ticarete giriş niteliğindeki seminerde, konuşmacı kod örneklerini kullanarak ticaret algoritmalarının oluşturulmasını, değerlendirilmesini ve konuşlandırılmasını derinlemesine inceliyor. Oturum, alım satım fırsatlarını belirlemek ve alım satımları gerçekleştirmek için matematiksel ve istatistiksel modellerin kullanılmasını içeren kantitatif alım satım kavramının tanıtılmasıyla başlar. Momentum ticareti, ortalama sapma ticaret sistemleri, matematiksel modeller, yüksek frekanslı ticaret ve haber tabanlı ticaret sistemleri dahil olmak üzere çeşitli niceliksel ticaret stratejileri açıklanmaktadır. Konuşmacı, algoritmaların yalnızca alım satım için değil, aynı zamanda piyasa oluşturmak ve kar elde etmek için fiyat verimsizliklerinden yararlanmak için de kullanıldığını vurguluyor.
Kantitatif bir ticaret sisteminin temel yapısı daha sonra açıklanmaktadır. Veri toplama, ticaret stratejisi oluşturma, geriye dönük testler, yürütme ve risk yönetimini içerir. Fiyat, temel, ekonomik ve haber verileri, ticaret algoritmaları için yaygın olarak kullanılır. Strateji için ticaret kurallarını tasarlamak için teknik, istatistiksel ve matematiksel analiz kullanılabilir. Geriye dönük test, performanslarını değerlendirmek için geçmiş veriler üzerindeki kuralların test edilmesini içerir. Yürütme manuel veya otomatik olabilir ve risk yönetimi, sermaye tahsisi ve zararı durdur gibi risk parametrelerinin ayarlanması için çok önemlidir. Konuşmacı, bu kavramları göstermek için kantitatif ticaret stratejilerinin canlı örneklerini sunar.
Trend tabanlı strateji vurgulanır ve algoritmayı tasarlamak için üstel hareketli ortalama (EMA), parabolik SM ve stokastik osilatör gibi teknik göstergeler kullanılır. Video eğitimleri, etkileşimli alıştırmalar ve yazılım kurulumu gerektirmeden pratik teşhir sunan Contra platformu tanıtıldı. Algoritmanın oluşturulmasına yardımcı olmak için Python modülleri içe aktarılır ve ticaret kurallarını tanımlamak ve strateji performansını izlemek için veriler bir CSV dosyasından içe aktarılır. TLA Python modülü, tasarım sürecini basitleştirerek teknik göstergelerin parametrelerini ayarlamak için kullanılır.
Eğitmen, ticaret kurallarının nasıl tanımlanacağını ve EMA, Stokastik hızlı ve Stokastik yavaş osilatörler gibi teknik göstergeleri kullanarak ticaret sinyallerinin nasıl üretileceğini açıklar. Satın alma sinyalleri oluşturmak için beş ticaret koşulu ana hatlarıyla belirtilmiştir ve kısa pozisyonlar için ticaret kuralları da tasarlanmıştır. Bir sonraki adım, pratik performansını değerlendirmek için bir Python not defteri kullanarak stratejiyi geriye dönük test etmektir. Strateji getirilerinin grafiği, algoritmanın başlangıçta kayıplara uğradığını ancak 2018'den itibaren ivme kazandığını ve nihayetinde test döneminin sonunda bir kar elde ettiğini gösteriyor. Algoritmaların kolayca araştırılmasını, oluşturulmasını ve geriye dönük test edilmesini sağlayan bir platform olan BlueShift tanıtıldı.
Aşağıda, BlueShift platformunu kullanarak Bank of America hisse senedi üzerinde yapılan bir geriye dönük test gösterimi yer almaktadır. Platform, veri bakımı ve Python'a veri aktarmak için basit bir kod satırı sağlar. Göstergeler ve işlem kuralları tanımlanır ve uzun ve kısa koşulların yerine getirilmesine göre işlemler otomatik olarak gerçekleştirilir. Geriye dönük test, Ocak 2020'den Ekim 2021'e kadar 10.000 ABD doları sermaye ile gerçekleştirilir ve performans, S&P 500 kıyaslaması ile karşılaştırılır. Sonuçlar, %113'lük bir yatırım getirisi ortaya koyuyor. Aylık getirileri, gerçekleştirilen işlemleri ve kullanılan marjı analiz etmek için ayrıntılı geriye dönük test sonuçları elde edilebilir ve bu da daha iyi ticaret kararlarını kolaylaştırır.
Konuşmacı, algoritma getirileri ve aylık getiri ısı haritaları gibi performans ölçümlerinin görsel temsilleri dahil olmak üzere BlueShift platformunda kapsamlı geriye dönük test sonuçlarına nasıl erişileceğini gösterir. Algoritmanın aldığı pozisyonlar analiz edilir ve uzun ve kısa kenarlardan toplam kâr gibi temel metrikler incelenir. Risk parametreleri ve sipariş limitleri, stratejiyi gerçek zamanlı olarak kağıt ticaret yoluyla veya gerçek sermaye ile dağıtmadan önce yapılandırılabilir.
BlueShift ticaret platformunu kullanarak bir komisyoncu seçme ve kağıt ticareti için sermaye ve algoritma parametrelerini belirleme süreci açıklanmaktadır. Kullanıcılar, ABD hisse senetleri için Alpaca, forex için OANDA ve Hindistan piyasalarında ticaret için Master Trust gibi çeşitli seçenekler arasından seçim yapabilir. Konuşmacı, BlueShift'in sırasıyla %30'luk bir düşüş limiti ve sırasıyla 1.000 ve 10.000'lik sipariş ve boyut limitleri ile risk matrisini belirlemek için nasıl kullanıldığını gösterir. Kullanıcılar, tercihlerine göre otomatik yürütmeyi veya tek tıklamayla onaylama yöntemini seçme esnekliğine sahiptir. Kullanıcı onayla düğmesine tıkladığında, algoritma çalışmaya başlar ve BlueShift, Alpaka kağıt ticareti fraksiyonuyla bağlantı kurar. Pano, ticaret sermayesini, işlemleri, pozisyonları ve diğer ilgili bilgileri gerçek zamanlı olarak sürekli olarak günceller.
Konuşmacı, kantitatif ticaret için gerekli olan iki ürünü vurgular: Conda ve BlueShift. Conda, hisse senedi fiyatları, kripto para birimleri, haberler ve sosyal medya dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan veri elde etmek için kullanılır. Kurs, API'leri kullanarak temel raporlara nasıl erişileceğini veya sosyal medya verilerinin ticaret sistemlerine nasıl aktarılacağını açıklar. İkinci ürün olan BlueShift, ekonometrik modeller ve zaman serileri analizi kullanarak stratejileri tasarlamak ve test etmek için kullanılır. Kurs, ortalama saptırma ticaret stratejileri, momentum ticaret stratejileri ve günlük ticaret stratejileri gibi çeşitli ticaret stratejileri için örnekler ve kodlar sağlar. Ek olarak, kurs, makine öğrenimi yöntemlerini kullanarak portföy yönetimini ve risk kontrolünü kolaylaştırmak için "Makine Öğrenimi Hiyerarşik Farklılığını Kullanan Portföy Yönetimi" konusunu da kapsar. BlueShift, ticaret stratejilerinin çok çeşitli veri kümelerinde geriye dönük test edilmesini sağlar.
ABD hisse senetleri, kripto para birimleri, forex, Hindistan hisse senetleri ve emlak verilerini kapsayan niceliksel ticaret uygulamak için farklı veri kümelerinin mevcudiyeti tartışılmaktadır. Bulut tabanlı ve masaüstü tabanlı konuşlandırmalar, aracı tarafından yürütülen bulut tabanlı yürütme ile açıklanmaktadır. Masaüstü tabanlı entegrasyon, Interactive Brokers veya eTrade gibi aracı kurumlara bağlanan IBridgePy yazılımı kullanılarak gerçekleştirilebilir. Oturuma katılan öğrencilere, ContraQuant web sitesinde bulunan tüm kurslarda %60 indirim sağlayan bir kod sunulur. Web sitesi, sinir ağları, doğal dil işleme (NLP), momentum stratejileri, opsiyonlar, vadeli işlemler ve çiftler ticareti gibi çok çeşitli kavramları kapsayan, yeni başlayanlar, ara tüccarlar ve ileri düzey tüccarlar için uygun kurslar sunmaktadır.
Günlük Hisse Senedi Fiyatlarını Tahmin Edin ve Bir Günlük Ticaret Stratejisini Otomatikleştirin
Günlük Hisse Senedi Fiyatlarını Tahmin Edin ve Bir Günlük Ticaret Stratejisini Otomatikleştirin
Giriş niteliğindeki web seminerinde toplantı sahibi, oturumun günlük hisse senedi fiyatlarını tahmin etme ve günlük ticaret stratejisini otomatikleştirme olan ana konusunu tanıtıyor. Oturum iki proje sunumunu içermektedir. İlk sunum, rastgele bir orman sınıflandırıcısı, teknik göstergeler ve duyarlılık verileri kullanarak günlük hisse senedi fiyatlarını tahmin etmeyi tartışan Birleşik Krallık'tan Renato Otto tarafından yapılmıştır. Renato Otto, Birleşik Krallık enerji piyasasındaki piyasa manipülasyonunun niceliksel analizi ve sistematik olarak tanımlanması için yazılım ve araçların geliştirilmesinde yer alan deneyimli bir kişi olarak tanıtıldı.
Renato Otto, Python programlama, veri mühendisliği ve makine öğrenimindeki bilgilerini uçtan uca bir projede pekiştirmek için bir fırsat olduğunu açıklayarak projeyi tamamlamanın ardındaki motivasyonu paylaşıyor. Proje, becerilerini geliştirmeyi ve ticarette makine öğreniminin ve doğal dil işlemenin gücünü keşfetmeyi amaçlıyordu. Ek olarak amaç, başkalarının kendi analizlerinde veya strateji uygulamalarında kullanması için yeniden kullanılabilir bir şey yaratmaktı. Proje, analiz ayrıntılarını bir sözlükte tanımlama ve bir ardışık düzeni başlatma ile başlayan dokuz adımdan oluşuyor. Program daha sonra geriye dönük test hesaplamaları için gerekli veri setini elde etmek için çalışır. Sunucu, programın kullanılabilirliğini test etmenin ve nihai rakamların güvenilirliğini sağlamanın önemini vurgular.
Konuşmacı, bir günlük ticaret stratejisinin geriye dönük test edilmesiyle ilgili yöntemleri açıklar. Veri ön işleme, model eğitimi ve testi ve strateji performans analizi için çeşitli yöntemlerden oluşan geriye dönük test stratejisi sınıfını tartışırlar. Geriye dönük test sürecinin çıktısı, yatırım getirisini, keskin oranı, maksimum düşüşü ve diğer ilgili parametreleri gösteren tabloları ve grafikleri içerir. Geriye dönük test, stratejinin potansiyel karlılığını belirlemeye yardımcı olurken, konuşmacı bunun canlı ticarette doğru olmayabilecek bazı yönleri basitleştirdiği konusunda uyarıyor. Konuşmacı, işlem ücretleri ve hesap boyutu da dahil olmak üzere gerçek ticaret koşullarını yansıtacak şekilde parametrelerin güncellenmesini içeren programdaki en son iyileştirmeden bahseder.
Sunum sırasında konuşmacı, programın geliştirilmesi sırasında karşılaşılan zorlukları da tartışır. Zorluklardan biri, kullanıcıları ekstra düşünme ve geliştirme çabası gerektiren verileri girmeye yönlendiren etkileşimli bir menü uygulamaktı. Ancak konuşmacı, programı daha kullanıcı dostu yaptığı için buna değdiğini belirtiyor. Diğer zorluklar arasında performans metrikleri hesaplaması için çözümler bulmak ve iş-yaşam dengesini korumak vardı. Sunucu, bu zorlukların üstesinden gelmek için diyagram çizme, kodlama için bir basamak olarak yorum yazma, ara verme, çevrimiçi arama yapma ve bilgiyi pekiştirme gibi stratejiler önerir. Sunum yapan kişi ayrıca nicel finans ve programlama becerilerindeki bilgileri pekiştirmek, bir projeyi baştan sona yönetme konusunda güven kazanmak ve hisse senedi fiyatlarını tahmin etmede makine öğreniminin gücünü göstermek gibi proje aracılığıyla kazanılan başarıları da vurgular.
Konuşmacı, mevcut olanı tamamladıktan sonra gelecekteki projeler için planlarını tartışır. Farklı varlıklarla yeni stratejiler üzerinde çalışma, blogları ve diğer meraklılarla etkileşimleri aracılığıyla bilgilerini genişletme, yeni stratejiler ve makine öğrenimi modelleri araştırma ve sonunda canlı ticarette karlı stratejiler uygulama niyetlerinden bahsediyorlar. Konuşmacı, projeyle ilgili daha fazla soru veya bilgi almak için iletişim bilgilerini paylaşıyor. Seyirci, projede geçirilen geç gecelerin sayısı ve programın kripto para ticareti için kullanılıp kullanılamayacağı dahil olmak üzere birkaç soru sorar.
Proje için kullanılan verilerle ilgili olarak geliştirici, şirketin kurulduğu 2009 yılından bu yana modeli günlük Tesla fiyatlarını kullanarak eğittiklerini açıklıyor. Eğitim süreci beş ay sürdü ve model birkaç yıl test edildi. Risk azaltma açısından, içerik oluşturucu, riski azaltmak için bir makine öğrenimi modelinde yapılabilecek pek bir şey olmadığını, ancak çoğunun karlı olduğundan emin olmak için makul miktarda alım satımı değerlendirdiklerini belirtiyor. İçerik oluşturucu ayrıca fiyatları tahmin etmek için zaman çerçevesi ve modeli eğitmek için yüksek güçlü bir PC'ye duyulan ihtiyaç hakkındaki soruları da yanıtlıyor.
Konuşmacı, bir modelin eğitim sürecini açıklıyor ve isteğe bağlı sistemlere göre algoritmik ticaretin avantajlarını tartışıyor. Çalışan bir modele ulaşmak birkaç saat sürse de GPU'suz bir bilgisayar kullanarak bir model eğitmenin mümkün olduğunu belirtiyorlar. Ancak, düzenli olarak bu yaklaşıma güvenmemelerini tavsiye ediyorlar. Algoritmik ticaretin faydalarını tartışırken konuşmacı, çoğu ticaretin karlı olduğuna dair istatistiksel güvenin, isteğe bağlı ticarete kıyasla daha kazançlı olduğunu vurguluyor. Son olarak konuşmacı, EPAC programından beklentilerini dile getirerek, programın kendilerine algoritmik ticareti anlamaları için temelleri ve uzmanlıklarını seçmek için gerekli araçları sağladığını belirtiyor.
Daha sonra ikinci konuşmacı, Hindistan'dan Usual Agrawal, niceliksel bir tüccar ve işletme sahibi olarak tanıtılıyor. Agrawal, son dört yıldır Hindistan pazarlarında ticaret yapma deneyimlerini ve tam zamanlı ticaretin yanı sıra işlerini yönetirken karşılaştıkları zorlukları paylaşıyor. Bu zorlukların üstesinden gelmek için Agrawal, EPAT kursunun yardımıyla ve Quantum City ekibinin koşulsuz desteğiyle ticaret kurulumlarını otomatikleştirmeye karar verdi. Agrawal, sunumlarında, minimum dezavantajla makul getiriler elde etmek için ilişkisiz kurulumları birleştiren "Gün İçi Straddles" adlı tam otomatik ticaret kurulumunu sergiliyor. Alım satım stratejilerinin veri toplama, geriye dönük test, ön test, dağıtım ve performans değerlendirmesine yönelik yaklaşımlarını tartışırlar.
Sunum sırasında konuşmacı, günlük ticaret stratejilerini geriye dönük test etmek için kullanılan verilerin, sistemlerin ve parametrelerin ayrıntılarına dalar. Stratejileri, bir dakikalık bir zaman dilimi kullanarak Nifty ve Bank Nifty vadeli işlemleri ve opsiyon verileri için ikili ve boğucu noktalar oluşturmayı içeriyor. Konuşmacı, Mart 2019'dan Mart 2021'e kadar hem düşük dalgalanma dönemini hem de COVID-19 pandemisini kapsayan iki yıllık verileri kullandı. Geriye dönük test için kullanılan farklı sınıfları ve stop-loss seviyelerindeki farklılıklar da dahil olmak üzere test edilen parametreleri açıklarlar. Son olarak, konuşmacı geriye dönük test sürecinin sonuçlarını sunar.
Sunum yapan kişi, günlük ticaret stratejisinin geriye dönük ve ön testinin sonuçlarını tartışmaya devam ediyor. Geriye dönük test aşamasında, yıllık %52,9 getiriye eşdeğer 3,15 lakh net getiri elde ettiler. İsabet oranı hem normal olarak hesaplandı hem de normalleştirildi, ikincisi daha gerçekçi bir resim sağladı. Keskin oran 3,78 olarak belirlendi ve hisse senedi eğrisi üç aylık basit hareketli ortalamadan iyi destek aldı. Ancak ön test aşamasında strateji beklendiği gibi çalışmadı ve 11 ayda yalnızca 70.000 rupi kazandı, bu da yıllık %25'lik bir getiriye karşılık geliyor. Hisse senedi eğrisi düz kaldı ve bu, stratejinin şu anda iyi performans göstermeyebileceğini ve daha fazla analiz gerektirdiğini gösteriyor. Sunucu ayrıca, veri toplama sırasında ortaya çıkan büyük zorluklarla birlikte, proje boyunca karşılaşılan temel zorlukları ve öğrenilen dersleri de paylaşır.
Konuşmacı, günlük ticaret stratejisini geliştirirken karşılaşılan bazı zorlukları tartışıyor. En büyük engellerden biri güvenilir gün içi opsiyon verilerinin elde edilmesiydi ve bu verilerin üçüncü taraf satıcılardan satın alınması gerekiyordu. Diğer bir zorluk da, stratejinin genel performansını tam olarak temsil etmeyebilecek, yalnızca son iki yıllık verilere odaklanılmasından kaynaklanan potansiyel örnekleme yanlılığıydı. Ek olarak, konuşmacı, benzer stratejiler kullanan birçok tacirin piyasada aşırı kalabalıklaşma etkisine dikkat çekiyor. Konuşmacı, stratejiyi bağımsız olarak geliştirme kararlarını açıklıyor ve özel ayarlamalara izin veriyor. Son olarak, stratejinin süregelen değerlendirmeleri ve geliştirilmiş verimlilik için stratejiyi çeşitlendirme çabaları vurgulanmaktadır.
Konuşmacı, programın manuel olarak mı yoksa bulut platformları kullanılarak otomatik mi yürütüldüğü ve ikili satış için hisse senetlerini nasıl seçtikleri ve prime göre tipik zararı durdurma mesafesi dahil olmak üzere izleyicilerin sorularını yanıtlıyor. Strateji, likidite sorunları nedeniyle yalnızca Nifty endeksi ve Bank Nifty endeksi için geçerlidir ve konuşmacı, format değişikliklerini düzelterek ve veri hatası olan günleri ortadan kaldırarak verileri deneme yanılma yoluyla temizler.
Konuşmacı, günlük ticaret stratejileriyle ilgili iki ek soruyu yanıtlıyor. Test için kullanılan durdurma kaybı yüzdesini ve bilgisayar mühendisliği geçmişi olmadan programlamada karşılaştıkları zorlukları tartışırlar. EPAT programı ve Quadency'nin mentorluğu sayesinde bu zorlukların üstesinden nasıl geldiklerini açıklıyorlar. Ayrıca, konuşmacı, pratikte herhangi bir ticaret stratejisini uygularken dikkatli olmanın ve uygun risk yönetimi uygulamanın önemini vurgulayarak, gelecek vadeden niceliklere ve algoritmik tüccarlara tavsiyelerde bulunur.
Konuşmacı, ticaret stratejilerini çeşitlendirmenin önemini ve bunun bir stratejide düşüş aşamalarında diğerlerinin iyi performans göstermeye devam etmesine nasıl yardımcı olabileceğini vurguluyor. Nüanslarını öğrenmek ve bunları etkili bir şekilde birleştirmek için her stratejiyle kapsamlı test ve zaman harcama ihtiyacını vurgularlar. Seans sırasında paylaşılan bilgilerin alım satım tavsiyesi amacı taşımadığını unutmamak önemlidir.
Ev sahibi, projesini ve deneyimlerini paylaştığı için konuşmacı Visual'e şükranlarını sunarak web seminerini sonlandırır. İzleyicilere, oturum kaydının kendi YouTube kanallarında bulunacağını ve katılımcıların, tartışılan stratejilerle ilgili gerekli kodları ve GitHub bağlantılarını içeren bir e-posta alacaklarını bildirirler. Sunucu, önümüzdeki aylarda izleyicilerin bilgi ve anlayışlarını daha da zenginleştirecek daha ilginç oturumlara ev sahipliği yapmayı sabırsızlıkla bekliyor.
Web semineri, günlük hisse senedi fiyatlarını tahmin etme ve günlük ticaret stratejilerini otomatikleştirme konusunda değerli bilgiler sağladı. Renato Otto'nun ilk sunumu, rastgele bir orman sınıflandırıcısı, teknik göstergeler ve duyarlılık verileri kullanarak hisse senedi fiyatlarının tahminine odaklandı. Usual Agrawal'ın ikinci sunumu, minimum dezavantajla getiri elde etmek için ilişkisiz kurulumları birleştiren tam otomatik ticaret kurulumları "Gün İçi Straddles"ı sergiledi. Her iki sunucu da zorluklarını, başarılarını ve öğrendiklerini paylaşarak izleyicilere değerli dersler verdi. Web semineri, ticarette makine öğreniminin ve doğal dil işlemenin gücünü keşfetmek için bir platform görevi gördü ve algoritmik ticaretin heyecan verici dünyasına bir bakış sağladı.
Fiyatlandırma Modeli ve Dinamik Varlık Tahsisinin Uygulanması: Algo Trading Projesi Web Semineri
Fiyatlandırma Modeli ve Dinamik Varlık Tahsisinin Uygulanması: Algo Trading Projesi Web Semineri
Web semineri sırasında sunucu, ilk konuşmacıyı, Rusya'dan kıdemli bir kantitatif analist olan Evgeny Teshkin'i tanıtıyor. Teshkin, piyasa rejimlerine uyarlanmış Kalman filtreleme kullanan bir fiyatlandırma modelinin uygulanmasına ilişkin projesini sunuyor. Projenin, strateji geliştirme oluşturmada çevrimiçi makine öğreniminin nicel tekniklerinin nasıl kullanılacağına dair bir eğitim örneği olarak hizmet ettiğini açıklıyor.
Teshkin, daha derin otomasyona ve gerçek zamanlı ticarete olanak tanıyan ve onu geleneksel model yeniden eğitiminden daha verimli hale getiren çevrimiçi öğrenme tekniklerinin avantajlarını vurguluyor. Projesinin temel amacı, Facebook, Apple, Netflix, Google, Amazon ve Microsoft gibi şirketler de dahil olmak üzere ABD borsasının büyük teknoloji sektörüne özel olarak odaklanarak basit sektör yatırımlarını geliştiren ticaret stratejileri oluşturmaktır.
Konuşmacı, algo ticareti projesi için bir fiyatlandırma modeli ve dinamik varlık tahsisi uygulamak için kullandığı yaklaşımı tartışmaya devam ediyor. Yalnızca uzun vadeli pozisyonlar için istatistiksel ve nicel teknikler kullandığını, giriş ve çıkış noktalarını seçtiğini ve sektördeki diğer hisse senetlerine göre düşük değerli veya aşırı değerli fiyatlar belirlediğini açıklıyor.
Bunu başarmak için Teshkin, doğrusal regresyon, temel bileşen analizi (PCA) ve Kalman filtresi gibi çeşitli modeller kullandı. Bu modeller artıkların hesaplanmasına ve sektördeki ilişkili hisse senetleri arasındaki istatistiksel doğrusal yayılma için en uygun katsayıların bulunmasına yardımcı oldu. Göreceli değerin önemini vurguluyor ve çevrimiçi öğrenme yaklaşımının hisse senedi fiyatı ve dişçi endeksi gibi girdileri hesaba katarak bir yıllık bir inceleme penceresi kullandığını açıklıyor.
Konuşmacı, algo ticareti projesinde veri analizi sorunlarını ele almak için kullandığı farklı modelleri derinlemesine araştırıyor. Ortonormal korelasyonlu olmayan varyans bileşenlerinin çıkarılması, Kalman filtresi ve gizli Markov modelleri gibi tekniklerin kullanılmasından bahseder. Bu modellerin kendi yaklaşımına nasıl dahil edildiğini açıklıyor ve daha fazla öğrenme için kaynaklar sağlıyor. Ek olarak, projesinin sonuçlarını tartışıyor ve potansiyel olarak karlı pozisyonları artırmak için kullandığı bazı hileleri paylaşıyor.
Daha sonra konuşmacı, basit gün sonu kotasyonlarına ve deltalara dayalı olarak hisse senedi alıp satarak piyasayı nasıl alt etmeyi başardığını tartışıyor. Bu stratejiyle ilişkili risklerin, çevrimiçi göreli fiyat teknikleri ile belirlenen çoklu giriş ve çıkışlar kullanılarak aşıldığını açıklıyor. Otomatik gerçek zamanlı fiyatlandırma modelleri oluşturmak için çevrimiçi makine öğreniminin kullanımının yanı sıra giriş ve çıkışları belirlemek için göreli hisse senedi fiyatlandırması kavramını araştırıyor.
Konuşmacı, izleyiciyi projelerini çevrimiçi keşfetmeye teşvik ederek kodu indirme ve daha fazla soru için onlarla iletişim kurma fırsatı sunar. Ayrıca, web seminerinin kaydedileceğini ve sunum dosyası ve ilgili bağlantılarla birlikte YouTube kanallarında yayınlanacağını belirtiyorlar. Oturum sırasında konuşmacı, dinleyicilerle etkileşim kurar, onların algo ticareti yarışmalarına katılımlarıyla ilgili soruları yanıtlar ve sunulan sonuçların gerçek ticaretten mi yoksa geriye dönük testlerden mi kaynaklandığını açıklar.
Sunumun ardından, web semineri sunucusu izleyicilerden algo ticareti projesiyle ilgili birkaç soruyu yanıtlıyor. Optimum korelasyon için lineer regresyonun kullanımı, optimize edilmiş ticaret stratejisine kıyasla satın alma ve tutma stratejisinin performansı ve istatistiksel modele gizli durumların dahil edilmesi gibi konuları kapsar. Sunucu, proje ayrıntılarını genişleterek ve yaklaşımlarının ardındaki karar verme sürecini açıklayarak anlayışlı yanıtlar sağlar.
Web semineri daha sonra sinir ağlarını kullanarak dinamik varlık tahsisine odaklanan bir sonraki projenin tanıtımına geçer. Konuşmacı, projelerinin minimum manuel müdahale ile bankacılık hisse senetleri üzerinde "bugün al yarın sat" stratejisi için otomatik bir sistem oluşturmayı hedeflediğini açıklıyor. Şık banka hisse senetleri için tarihsel veriler üzerinde eğitilmiş derin öğrenme modellerinin kullanımını vurgulayarak projelerinin model geliştirme, strateji uygulaması ve risk yönetimi yönlerini tartışıyorlar.
Konuşmacı, her bir hisse senedi için beklenen getiriyi belirlemek üzere farklı modellerin çıktılarını birleştirmeyi içeren stratejiyi detaylandırır. Bu oranlara göre fonlar ilgili hisse senetlerine dağıtılır. Projenin risk yönetimi kısmı, işlem maliyeti ve otomasyon gibi konularla ilgilenir. Konuşmacı, ticaret algoritmasında riski etkin bir şekilde yönetmenin önemini vurgular.
Konuşmacı, ticaret algoritmasının geliştirilmesi sırasında karşılaşılan strateji, risk yönetimi ve zorluklar hakkında daha fazla bilgi sağlar. Hem olasılıksal getiri modeli hem de getiri modeli için yakınsak bir mimarinin uygulanmasını açıklarlar. Strateji, her bir hisse senedi için beklenen getirinin hesaplanmasını ve bir oran elde etmek için getiri oynaklığına bölünmesini içerir. Portföyler, beklenen kayıplarla orantılı olarak satılırken, mevcut fonlar daha sonra pozitif oranlı hisse senetlerine orantılı olarak dağıtılır. Algoritma sürekli olarak güncellenir ve riski azaltmak için zararı durdur mekanizmaları uygulanır. Konuşmacı, güncelleme sürecini otomatikleştirmenin zorluklarını kabul ediyor ve optimum alış veya satış fiyatlarını belirlemek için bir pazar mikroyapı stratejisinin yokluğundan bahsediyor.
Konuşmacı, geriye dönük test çabalarının sonuçlarını ve modellerine en uygun olarak 20 günlük bir kombinasyonun seçimini tartışmaya devam ediyor. Ayrıca, bankacılık hisse senetleri için metinsel haber puanlarının entegrasyonu ve daha fazla otomasyon için Android uygulaması tabanlı bir çözümün geliştirilmesi de dahil olmak üzere projede atılacak adımlardan bahsediyorlar. İzleyiciler, geriye dönük test sonuçları ve modelde stop-loss mekanizmalarının kullanımı gibi konularda tartışmalara yol açan soru sorma fırsatına sahiptir. Konuşmacı, geriye dönük test getirilerinin iyi olduğunu ve belirli bir zaman diliminde yaklaşık %5 kalıp sağladığını paylaşıyor. Ayrıca, son altı ayda %10'a yakın getiri sağlayan bir beta test aşamasından da bahsediyorlar.
Kaybı durdur uygulamasıyla ilgili bir izleyici sorusuna yanıt olarak konuşmacı, her hisse senedi için yatırım değeri başına portföy değerine yüzde beşlik bir zararı durdurduklarını açıklıyor. Bir hisse senedinin kaybı yatırımın yüzde beşine ulaştığında, maksimum kaybı yüzde beşle sınırlamak için otomatik olarak portföyden çıkarılır. Konuşmacı ayrıca, basit bir satın alma ve tutma stratejisine kıyasla dinamik varlık tahsisinin performansına ilişkin sorulara da değiniyor. Nifty Bank'a kıyasla kıyaslamanın makul bir performans gösterdiğini, yüzde beşe yakın getiri sağladığını vurguluyorlar. Konuşmacı, genel piyasa koşullarını yansıtması nedeniyle bankacılık sektörüne odaklanma kararlarını da açıklıyor ve makine öğrenimindeki geçmişlerinin proje için beceri kazanmalarını kolaylaştırdığından bahsediyor.
Proje sunumlarının ardından bir katılımcı, EPAT ile ilgili olumlu deneyimlerini paylaşarak, EPAT'ın teorik öğrenme ve pratik uygulama açısından değerini vurguluyor. Opsiyonlar ve vadeli işlem fiyatlandırmasına ilişkin matematiksel bir anlayış elde ettikleri için takdirlerini ifade ediyorlar ve programın destek sistemini ve değerli rehberlik sağlayan özel performans yöneticisini övüyorlar. Kurs zorlayıcı olsa da, katılımcı bunun kişisel ve profesyonel gelişim için gerekli olduğuna inanıyor. Alım satım işlemlerinde kademeli olarak ustalaşacakları için hevesli tüccarları bilgilerini mevcut güçlerinin ötesinde keşfetmeye ve genişletmeye teşvik ederler.
Son bölümde, konuşmacılar edinilen bilgileri gerçek hayat senaryolarına olabildiğince çabuk uygulamanın önemini vurgulamaktadır. Sürekli öğrenmeyi ve büyümeyi kolaylaştıran günlük alım satım deneyleri için iPad kursundan yararlanmayı öneriyorlar. Web semineri, konuşmacılara ve izleyicilere şükranla ve gelecekteki web seminerleri için konu önerileri talebiyle sona eriyor.
Ishan Shah ve Rekhit Pachanekar tarafından ticarette makine öğreniminin uygulanması | Algo Ticaret Haftası 7. Gün
Ishan Shah ve Rekhit Pachanekar tarafından ticarette makine öğreniminin uygulanması | Algo Ticaret Haftası 7. Gün
Web seminerinin sunucuları Ishan Shah ve Rekhit Pachanekar, kendilerini tanıtarak ve algo ticaret haftasının son günü için duydukları heyecanı dile getirerek başlıyorlar. Algo ticareti yarışmasının kazananlarını duyuruyorlar ve başarılarını övüyorlar. Günün sunumunun odak noktasının makine öğrenimi ve ticaretteki uygulamaları olacağından bahsediyorlar. Ayrıca sunumun sonunda bir Soru-Cevap bölümü olacağını dinleyicilere bildirirler.
Rekhit Pachanekar, web seminerinin başlatılmasında başı çekiyor ve makine öğreniminin temellerini inceliyor. Makine öğreniminin, algoritmaların verilerden öğrenmesine ve kapsamlı programlama olmadan kararlar almasına nasıl izin verdiğini açıklamak için örnek olarak görüntü tanımayı kullanıyor. Ardından, ticaret ve yatırımda, özellikle maaş, meslek ve bölge gibi çeşitli veri noktalarına dayalı kişiselleştirilmiş yatırım portföyleri oluşturmada makine öğreniminin rolünü tartışıyor. Makine öğrenimi ayrıca bir portföydeki varlıklara ağırlık atamaya yardımcı olur ve ticaret stratejileri geliştirmeye yardımcı olur. Pachanekar, riskten korunma fonları, emeklilik fonları ve yatırım fonları tarafından yatırım ve alım satım kararları için kullanılan makine öğreniminin hız ve veri analizi yeteneklerinin altını çiziyor.
Ishan Shah ve Rekhit Pachanekar, ticaret için bir makine öğrenimi modeli oluşturmanın yedi adımını derinlemesine inceliyor. Bireysel perakende tüccarların bile kendi ticaret stratejilerini oluşturmak için makine öğrenimi teknolojisinden yararlanabileceğini vurguluyorlar. Tartıştıkları ilk adım, olumlu getiriler için genel bir arzudan JP Morgan gibi belirli bir hisse senedine yatırım yapmak için doğru zamanı belirlemek gibi daha spesifik hedeflere kadar değişebilen sorun bildirimini tanımlamaktır. İkinci adım, kaliteli verilerin elde edilmesini, eksik veya yinelenen değerlerin ve aykırı değerlerin olmamasını sağlamayı içerir. Sunucular, doğru bir makine öğrenimi modeli oluşturmada veri kalitesinin önemini vurguluyor.
Shah ve Pachanekar, ticarette bir makine öğrenimi modeli için girdi ve çıktı değişkenlerini seçme sürecini açıklamaya devam ediyor. Bir hisse senedinin gelecekteki getirisini temsil eden çıktı değişkenini veya hedef değişkeni vurgularlar. Gelecekteki getirilerin pozitif olacağı tahmin edildiğinde bir sinyal değişkenine 1 ve negatif olacağı tahmin edildiğinde 0 değeri atandığından bahsederler. Girdi değişkenleri veya özellikleri, tahmin gücüne sahip olmalı ve durağanlık gereksinimini karşılamalıdır, yani ortalama ve sabit bir varyans sergilerler. Açık, düşük, yüksek ve kapalı gibi değişkenlerin durağan olmadığını ve girdi özelliği olarak kullanılamayacağını vurgularlar.
Ardından sunum yapan kişiler, ticarette makine öğrenimi modelleri için girdi özelliklerinin seçimini tartışıyor. Sabit giriş özelliklerine olan ihtiyacı açıklar ve bunu farklı zaman dilimleri için yüzde değişim değerleri kullanarak gerçekleştirirler. Ayrıca, girdi değişkenleri arasında korelasyondan kaçınmanın önemini vurguluyorlar ve yüksek oranda ilişkili özellikleri belirlemek ve ortadan kaldırmak için bir korelasyon ısı haritasının kullanımını gösteriyorlar. Girdi özelliklerinin son seçimi, farklı zaman dilimleri için yüzde değişim değerlerini, RSI'yi (Göreceli Güç Endeksi) ve korelasyonu içerir. Modeli canlı alım satım için kullanmadan önce, performansını değerlendirmek için veri setini eğitim ve test setlerine ayırdılar.
Makine öğrenimi modellerinde kullanılan veri setlerinin kalitesini ve uygunluğunu sağlamanın önemi konuşmacılar tarafından vurgulanmaktadır. Karar ağaçları kavramını tanıtıyorlar ve hisse senedi veya varlık satın alma söz konusu olduğunda katılımcıların kişisel karar verme süreçleri hakkında sorular soruyorlar, teknik göstergelerden arkadaş tavsiyelerine kadar değişen yanıtlardan bahsediyorlar. Bu tür özellikleri kullanırken kişisel deneyimlere dayalı karar verme için zihinsel bir model oluşturma gereğini öne sürüyorlar. Aşırı uyum sorunlarının üstesinden gelmenin bir yolu olarak rastgele ormanları tanıtıyorlar ve karar ağaçları için bir temel olarak Bayes ağaçlarının kullanımını açıklıyorlar.
Shah ve Pachanekar, makine öğrenimi algoritmalarının, özellikle karar ağaçlarının ticaret için kurallar oluşturmak üzere nasıl kullanılabileceğini açıklıyor. ADX (Ortalama Yön Endeksi) ve RSI gibi teknik göstergeleri içeren bu kurallar, tacirlerin önceden tanımlanmış koşullara göre karar vermelerini sağlar. Bu kuralların yalnızca şansa dayalı olmadığından emin olmak için, sunucular rastgele bir orman kavramını tanıtırlar. Rastgele bir ormanın, daha genelleştirilmiş ve güvenilir bir ticaret stratejisi oluşturmak için birden fazla karar ağacını birleştirdiğini açıklıyorlar. Rastgele orman, her ağaç için özelliklerin bir alt kümesini rastgele seçerek, fazla uydurma olasılığını azaltır ve daha doğru tahminler sağlar. Sunucular, tahminci sayısı, maksimum özellikler ve ağacın maksimum derinliği dahil olmak üzere rastgele orman algoritması için gereken çeşitli parametreleri tartışırlar.
Devam eden sunum yapan kişiler, ticarette makine öğrenimini uygulamak için rastgele bir orman sınıflandırıcısının uygulanmasını araştırıyor. Karar ağacının derinliğini kontrol etmenin ve fazla uydurmayı önlemek ve tutarlı çıktılar sağlamak için özellikleri rastgele seçmenin önemini vurguluyorlar. Rastgele orman sınıflandırıcısı, daha sonra görünmeyen veriler üzerinde tahminler yapmak için kullanılan girdi özelliklerinden ve beklenen çıktılardan kuralları öğrenir. Ayrıca modelin performansının çeşitli metrikler kullanılarak ölçülebileceğinden de bahsetmişlerdir.
Sunum yapan kişiler daha sonra, tavsiyelerine göre gerçek para yatırımları yapmadan önce bir makine öğrenimi modelinin etkinliğini değerlendirmenin önemini tartışıyorlar. Modelin tahminlerinin gerçek piyasa sonuçlarıyla uyumlu olup olmadığını doğrulamayı içeren doğruluk kavramını ortaya koyarlar. Bir modelin doğruluğunun tipik olarak %50 ila %60 arasında olduğunu vurguluyorlar ve yüksek doğruluk oranının iyi sonuçları garanti etmediğine dikkat çekiyorlar. Gerçek ve tahmin edilen etiketleri karşılaştırmak için bir karışıklık matrisi kullanmayı ve modelin performansını değerlendirmek için kesinlik, geri çağırma ve F1 puanı gibi performans ölçümlerini hesaplamayı önerirler.
Detaylı olarak modelin doğruluğu etraflıca tartışılır ve %60 olarak hesaplanan doğruluk oranını belirlemek için bir anket yapılır. Ancak etiket bazında kontrol edildiğinde, uzun sinyalin doğruluğu %33'e düşüyor. Bu, genel doğruluktaki bir artışın karlı bir ticaret modeliyle sonuçlanıp sonuçlanmayacağı sorusunu gündeme getiriyor. Sunucular, bir modelin piyasayı tahmin etmedeki etkinliğini belirlemede doğruluğun çok önemli bir faktör olduğunu vurgulamaktadır. Yüksek bir genel doğruluğun mutlaka kârlılığa yol açmadığına ve diğer faktörlerin dikkate alınması gerektiğine işaret ediyorlar.
Shah ve Pachanekar daha sonra hassasiyet, geri çağırma ve F1 puanı dahil olmak üzere bir ticaret modelinin performansını değerlendirmek için kullanılan farklı ölçütleri tartışmaya odaklanıyorlar. Geri çağırma, dengesiz verilerle ilgili sorunların üstesinden gelmeye yardımcı olsa da, kendi başına kullanıldığında güvenilmez bir ölçüm olabileceğini belirtiyorlar. Bunun yerine, modelin performansının daha kapsamlı bir değerlendirmesini sağlayan F1 puanını hesaplamak için kesinlik ve geri çağırma kombinasyonunun kullanılmasını önerirler. Gerçek dünyadaki ticaret senaryolarında etkinliğini sağlamak için modelin geriye dönük test edilmesinin önemini ve modele aşırı uyum sağlamaya karşı uyarıda bulunurlar.
Sunucular, gerçek dünya ortamlarında aşırı uyum endişelerini ele alıyor ve kullanılan belirli makine öğrenimi modeline dayalı olarak bununla başa çıkmak için stratejiler öneriyor. Model parametrelerini anlamanın, özellik sayısını sınırlamanın ve her bir makine öğrenimi modeli türü için farklı hiperparametreler üzerinde çalışmanın önemini vurguluyorlar. Gerçek dünya verilerini manipülasyon olmadan kullanmanın önemini vurgularlar. Ek olarak, risk yönetimindeki potansiyeli gibi sinyal üretmenin ötesinde ticarette makine öğreniminin uygulamalarını tartışıyorlar. Ayrıca, pazardaki karlı fırsatları belirlemek için kümeleme algoritmalarının kullanımına değinirler.
Ishan Shah ve Rekhit Pachanekar, ticarette makine öğrenimini kullanmanın, özellikle de insanların tanımlaması zor olabilecek karmaşık modellerin deşifre edilmesindeki avantajlarını tartışarak web seminerini sonlandırıyor. Alfa tanımlama sürecinde makine öğrenimini tamamlayıcı bir araç olarak kullanmayı öneriyorlar. Oturum, sunum yapanların Algo Ticaret Haftası'nın konuşmacılarına ve katılımcılarına şükranlarını ifade etmeleriyle sona erer ve yanıtlanmayan soruları anket aracılığıyla iletmeye davet ederler.