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
Ticarette yapay zeka Dr Thomas Starke | Algo Ticaret Haftası 6. Gün
Ticarette yapay zeka Dr Thomas Starke | Algo Ticaret Haftası 6. Gün
Tanınmış bir konuşmacı olan Dr. Thomas Starke, sunumu sırasında yapay zekanın ticarette neden bir sonraki büyük şey olarak kabul edildiğini tartışıyor. Yapay zeka ve makine öğreniminin uzun süredir var olduğunu, ancak sınırlı bilgi işlem gücü nedeniyle etkili uygulamalarının zor olduğunu kabul ediyor. Bununla birlikte, teknolojideki son gelişmeler, önemli algoritmaların bulut bilgi işlem yoluyla dizüstü bilgisayarlarda ve sunucu merkezlerinde verimli bir şekilde çalışmasını sağlayarak hesaplama yeteneklerini büyük ölçüde geliştirdi. Dr. Starke, yapay zekanın finansta da devrim yaratabileceği inancına katkıda bulunan yüz tanıma, görüntü tanıma ve doğal dil işleme gibi çeşitli alanlarda yapay zekanın başarılarının altını çiziyor.
Starke, yapay zeka ve makine öğreniminin sihirli değnekler olmadığını, finans alanında kapsamlı bir anlayış ve uygulama gerektiren bilimsel ve matematiksel araçlar olduğunu vurguluyor. Finansın bilimsel yönleri olsa da, ağırlıklı olarak bir sanat formu olarak kabul edilir. Bu nedenle, AI'nın finans potansiyelinden yararlanmak için, alanın hem araçlarını hem de sanatını kavramak gerekir.
Dr. Starke konuşması sırasında yapay zekanın ticarete uygulanmasında makine öğrenimi ve istatistiksel bilginin yanı sıra yazılım geliştirme ve programlama becerilerinin rolüne değiniyor. Piyasada makine öğrenimi araçlarını etkin bir şekilde kullanmak için gerekli olan, API'ler yazmak ve sistem arızalarına karşı koruma sağlamak da dahil olmak üzere güçlü yazılım becerilerinin önemini vurguluyor. Makine öğrenimi araçlarının kullanıcı dostu olmasına rağmen, programlama becerilerinin ve istatistiksel bilginin bu alandaki uygulayıcılar için kritik öneme sahip olduğunu savunuyor. Ayrıca, makine öğrenimi algoritmalarını kullanmak için doktoranın gerekli olup olmadığı sorusunu ele alıyor ve bireylerin belirli hedefleri olduğu, kapsamlı araştırmalar yaptığı ve gerekli çalışmaları yapmaya istekli olduğu sürece bunun gerekli olmadığını iddia ediyor.
Alım satım için AI öğrenmede mentorluğun önemi, Dr. Starke tarafından tartışılan başka bir konudur. İyi bir akıl hocası bulmanın, yeni başlayanların yaygın hatalardan kaçınmasına ve yalnızca akademik kurumlardan edinilen teorik bilgilere güvenmek yerine pratik bilgiler geliştirmesine yardımcı olabileceğini vurguluyor. Dr. Starke, herkesin AI öğrenebileceğini, ancak doğru rehberlik sağlayabilecek bir akıl hocasına sahip olmanın paha biçilmez olduğunu vurguluyor. Ayrıca, programlama uygun rehberlikle öğrenilebileceğinden, temel pazarları ve ekonomiyi anlamanın programlama becerilerinden daha önemli olduğunu vurguluyor.
Sunumu sırasında Dr. Starke, günümüz ticaret endüstrisinde programlama ve nicel yöntemleri öğrenmenin önemini de vurgulamaktadır. Başarılı tüccarların genellikle güçlü bir matematik ve programlama anlayışına sahip olduklarının ve ticaretle ilgilenenlerin bu becerileri nispeten hızlı bir şekilde öğrenebileceklerinin altını çiziyor. Kantitatif yöntemleri ve makine öğrenimini öğrenmeye zaman ayıran tüccarların, ekran ticaretinden algoritmik ticarete geçiş gerçekleştiğinde hayatta kalma şansının daha yüksek olduğuna dikkat çekiyor. Bununla birlikte, ekonomik ve pazar avantajına sahip olmanın çok önemli olduğunu ve yalnızca programlama ve matematik becerileriyle kazanılan avantajı aştığını vurguluyor. Ayrıca, derin öğrenmenin işletmelerin ve bireylerin getirilerini açıklamasını gerektirdiğinden ve bir yıllık olumsuz getirilerle karşı karşıya kalmanın önemli zorluklar yaratabileceğinden bahsediyor.
Yapay zeka algoritmalarının ve risk yönetimi uygulamalarının açıklanması da Dr. Starke tarafından tartışılmaktadır. Yapay zeka algoritmalarını açıklayabilmenin önemini vurguluyor çünkü bunu yapmamak sorunlara ve hatta fonların geri çekilmesine yol açabilir. Yapay zeka ve makine öğreniminin kullanılmasına rağmen, risk yönetimi uygulamalarının büyük ölçüde değişmediğini, ancak özellikle hisse senetleri ve tahvillerdeki boğa koşusunun sona ermesiyle, risk yönetiminin yeni yollarını keşfetmenin gerekli olduğundan bahsediyor. Dr. Starke, makine öğreniminin, giriş sinyalleri oluşturma ve makine öğrenimi modellerinin riskini yönetme gibi çeşitli uygulamalarla ticarette her yerde bulunduğunu vurguluyor.
Dr. Starke, temel bileşen analizi (PCA), karar ağaçları, xgboost, derin öğrenme ve takviyeli öğrenme gibi ticarette kullanılan farklı model ve teknolojileri derinlemesine inceliyor. Sinyal verilerini analiz etme, portföy riskini yönetme ve alım satımları yürütme konusundaki uygulamalarını tartışıyor. Geometrik getirileri artırmada ve başarılı stratejileri diğer pazarlarda tekrarlamada risk yönetimi sistemlerinin önemini de vurguluyor. Dr. Starke, iyi risk yönetimi sistemlerinin alfa bile üretebileceğini ve uzun vadeli volatilite stratejileri olarak kabul edilebileceğini öne sürüyor.
Ayrıca Dr. Starke, yapay zekanın alım satımda kısa oynaklık stratejileri riskinden korunmak ve bunları yönetmek için nasıl kullanılabileceğini araştırıyor ve potansiyel olarak bu tür stratejiler tarafından üretilen alfayı artırıyor. Sürekli öğrenme ve yeni ticaret stratejileri geliştirmede merakın ve risk için sağlıklı bir takdirin önemini vurguluyor. Kullanıma hazır ticaret platformlarına güvenmemeyi tavsiye ediyor ve bunun yerine derin bir öğrenme avantajı elde etmek için sıfırdan kodlama stratejilerini teşvik ediyor.
Dr. Starke, zamana dayalı fiyat hareketleri ve fiyata dayalı piyasa hareketleri hakkında bir tartışma başlatıyor. Zamana dayalı fiyat hareketlerinin göstergeler hesaplanarak matematiksel olarak çözülebileceğini, fiyata dayalı piyasa hareketlerinin ise piyasanın altında yatan ekonomi tarafından belirlendiğini açıklıyor. Dr. Starke, piyasalardan daha iyi performans göstermek için yalnızca matematiksel tekniklere güvenmek yerine, bir ticaret stratejisinin altında yatan ekonomik mantığı göz önünde bulundurmanın önemini vurguluyor. Finansal piyasalarda AI ile nicel modelleri birleştirmek isteyenler için Marcus Lopez, Grinnell ve Kahn'ın kitaplarını tavsiye ediyor.
Sunum sırasında Dr. Starke, makine öğrenimi ilkelerine benzediğine inandığı faktör modelleme ilkelerini anlamanın önemini vurguluyor. Bu ilkeleri anlamanın, tüccarları sistemlerinde makine öğrenimini etkili bir şekilde uygulamak için daha iyi donatabileceğini öne sürüyor. Dr. Starke, her zaman en karlı strateji olmayabileceğinden, iyi bir ticaret stratejisini neyin oluşturduğunu tanımlamanın önemini de vurgulamaktadır. Ralph Vince, Andreas Klenow ve Mr. Trendful'un ticaret stratejileri ve ticaretin arkasındaki psikoloji hakkında değerli içgörüler sağlayan kitaplarına başvurur.
Dr. Starke, AI ve makine öğreniminin Keynesyen güzellik yarışması gibi davranışsal finanstaki doğrusal olmayan durumları nasıl yakalayabileceğini tartışıyor. Bu doğrusal olmayan dinamiklerin, doğrusal regresyon modellerinden farklı olarak makine öğrenimi tarafından etkili bir şekilde yakalanabileceğini açıklıyor. Bununla birlikte, temel veriler açıkça kullanılmasa bile, ticaret stratejilerinin arkasında ekonomik bir gerekçeye sahip olmanın hala önemli olduğunu vurguluyor.
Ayrıca Dr. Starke, temel olması gerekmeyen belirli piyasa verimsizliklerinin istismarını araştırıyor. Bir gecede kısa pozisyonlara getirilen kısıtlamalar ve üçlü erişim veya dörtlü cadılık gibi belirli tarihler gibi piyasada aktifleştirilebilecek ekonomik etkiler yaratabilecek faktörlerden bahsediyor. Ayrıca, günlük ekonomik faaliyetlerden veya yasa dışı piyasa manipülasyonundan kaynaklanan piyasa verimsizliklerinden de bahsediyor. Dr. Starke, gelecekteki potansiyel işbirliklerine olan ilgisini ifade ediyor, ancak şu anda somut bir planı yok.
Bir izleyicinin rüyaların neden genellikle gerçekleşmediği sorusuna yanıt olarak, Dr. Starke kişisel içgörüsünü sunuyor. Hayallerin başlangıçta kavram olarak başladığını ve hayalindeki hayatın sadece kumsalda uzanmaktan ibaret olmadığını, daha çok keşfetmeyi, kendi işini yürütmeyi ve kendi kendini yönetmeyi içerdiğini açıklıyor. Kişinin gerçek özlemlerini ve hedeflerini pratik sonuçlarla uyumlu hale getirmenin çok önemli olduğunu vurguluyor. Sunum, toplantı sahibinin izleyicileri Contra kurslarında sınırlı süreli indirim hakkında bilgilendirmesi ve sonraki gün için planlanan ticarette makine öğrenimini uygulamaya ilişkin son oturumdan bahsetmesiyle sona erer.
Niceliksel finansta güncel eğilimler [Panel Tartışması] | Algo Ticaret Haftası 5. Gün
Niceliksel finansta güncel eğilimler [Panel Tartışması] | Algo Ticaret Haftası 5. Gün
Bayanlar ve baylar, nicel finanstaki güncel eğilimler üzerine bugünkü panel tartışmasına hoş geldiniz. Görüşlerini ve uzmanlıklarını paylaşmak için bugün bize katılan üç seçkin alan uzmanımız var. Panelistlerimizi tanıtalım:
İlk olarak, Columbia Thread Needle Investments'ta EMEA yatırım riski başkanı David Jessup var. Kantitatif araştırma, risk analizi ve portföy oluşturma konularında geniş deneyime sahip olan David, çapraz varlık faktörü yatırımı ve yatırım yönetiminde makine öğrenimi konusunda uzmanlaşmıştır. Kantitatif stratejiler ve risk yönetimi konusundaki derin anlayışı, sektörü şekillendiren trendler hakkında değerli bilgiler sağlayacaktır.
Sırada, SP Gen School of Global Management'ta makine öğrenimi direktörü ve Teknoloji İşinde Araştırma Merkezi başkanı Dr. Devashes Guava var. Dr. Guava'nın uzmanlığı, yapay zekanın ekonomi ve finansta uygulanmasında yatmaktadır. Bu alandaki araştırması ve bilgisi, AI ve finansın kesişimine ve niceliksel finansın çıkarımlarına ışık tutacaktır.
Son olarak, Global AI Corporation'da yönetici direktör olan Richard Rothenberg'e sahibiz. Richard, milyarlarca dolarlık koruma fonları ve küresel yatırım bankalarındaki çalışmalarından zengin bir deneyim getiriyor. Kantitatif portföy yönetimi ve araştırma alanındaki kapsamlı geçmişiyle, finans endüstrisindeki kantitatif stratejilerin pratik uygulamasına ilişkin değerli bilgiler sağlayacaktır.
Şimdi nicel finansı şekillendiren son trendler hakkındaki tartışmaya geçelim. Panelistlerimiz, verilerin mevcudiyeti ve kalitesinin sektörü ileriye götürmede önemli bir rol oynadığı konusunda oybirliğiyle hemfikirdir. Ayrıca, bilgi işlem gücündeki ilerlemeler, on yıl önce mümkün olmayan karmaşık modellerin oluşturulmasını ve analiz edilmesini sağlamıştır.
Panelistler, kantitatif finansın hisse senetlerinin ötesinde, kredi, para birimleri ve kripto ticareti dahil olmak üzere diğer varlık sınıflarına doğru genişlemesini vurguluyor. Ayrıca, finans endüstrisinde ivme kazanan sorumlu yatırım eğilimine de dikkat çekiyorlar. Ancak, bu alandaki veri kalitesinin hala iyileştirilmesi gerektiğini belirtiyorlar. Panelistler, sorumlu yatırımın önümüzdeki birkaç yıl içinde finansta önemli bir faktör olmaya devam edeceğini tahmin ediyor.
Panel devam ederken, kantitatif finanstaki iki ana eğilimi tartışıyor. İlk olarak, algoritmik ticaret, yalnızca hisse senetlerine değil, tüm varlık sınıflarına yayıldı. Egzotik varlıklar artık algoritmik yaklaşımlar kullanılarak alınıp satılıyor. İkinci olarak, birden fazla dildeki haberlerden duygu verileri ve kredi kartı işlemleri gibi alternatif veri kaynaklarında önemli bir artış oldu. Bu verileri gelişmiş analitik ve hesaplama gücü ile işleme ve analiz etme yeteneği, çevresel ve sosyal yönetişim eğilimleri gibi finansal olmayan risk faktörlerinin şirket değerlemelerine dahil edilmesine yol açmıştır.
Ancak panel, makine öğrenimini finansta kullanmanın zorluklarını da ele alıyor. Finansal piyasaların düşük sinyal-gürültü oranı ve sıfır toplamlı oyun yapısı göz önüne alındığında, makine öğrenimi her sorunu çözmek için her zaman ideal araç değildir. Panelistler, makine öğrenimini diğer metodolojilerle birleştirmenin ve sınırlamalarını anlamanın önemini vurguluyor. Bu iki kavram genellikle karıştırıldığı için makine öğrenimi ile alternatif veriler arasındaki farkı da netleştiriyorlar.
Ayrıca panelistler, finansal makine öğreniminin benzersiz zorluklarını, diferansiyel bir oyun olarak pazar dinamikleri bağlamında tartışıyorlar. Ticaret stratejileri geliştirirken diğer piyasa katılımcıları tarafından yapılan stratejik seçimleri dikkate almanın önemini vurgularlar.
Ardından tartışma, algoritmik ticaret için makine öğrenimi modellerinde yüksek kaliteli verilerin önemine geçer. Panelistler, yapılandırılmamış verileri temizlemenin zorluğunu kabul ediyor ve parametreleri anlamak ve veri kalitesini sağlamak için doğrusal modellerle başlamanın önemini vurguluyor. Alternatif verilerde gürültü ve seyreklik sorununu ele alarak temizlemeyi ve filtrelemeyi daha zor hale getiriyorlar. Ek olarak panelistler, veri doğruluğunu sağlamak için ikinci veri kaynaklarını karşılaştırma ve kullanma ihtiyacını vurguluyor.
Panelistler ayrıca, ticaret çözümlerine, çıkarları çatışan rakip oyuncularla son şahıs oyununda bir strateji tanımlamanın bir parçası olarak yaklaşılması gerektiğini vurguluyor. Geleneksel modelleme yöntemleri bu bağlamda her zaman geçerli olmayabilir ve panelistler en etkili çözümleri bulmak için farklı stratejileri test etmenin önemini vurguluyor. Ayrıca, farklı analiz yöntemleri gerektiren ve seyrekliği ele almak için verilerin daha düşük frekanslarda toplanmasını gerektirebilecek sürdürülebilir kalkınma verileri gibi alternatif veri kümelerinin ortaya çıkardığı benzersiz zorlukları da tartışıyorlar. Seyrek veri kümeleriyle çalışmak zor olsa da, panelistler değerli sinyalleri keşfetmek için hâlâ fırsatlar olduğuna inanıyor.
Bir diğer önemli tartışma konusu, ticaret sistemlerini tasarlarken piyasanın oyun yapısını anlamanın önemidir. Panelistler, daha küçük oyuncuların risk almak için daha fazla hareket alanına sahip olabileceğini, ancak emtia ve kripto ticaretindeki daha büyük oyuncuların, bu piyasaların aşırı oynaklığı nedeniyle ticarete dikkatle yaklaşmaları gerektiğinin altını çiziyor. Ayrıca, kripto varlıklarında önemli ölçüde yüksek olan düşüşleri azaltmak için çeşitlendirmenin önemini vurguluyorlar.
Panel bir adım daha ileri gidiyor ve geleneksel finans teorisindeki yerleşik varsayımlara meydan okuyor. Varlıkların, belirlenmiş ortalama ve varyans varsayımları ile sabit yayılma süreçlerini izlemesi gerekmediğini savunuyorlar. Bunun yerine oynaklığın stokastik doğasını ve ortalama değerlerin zaman içindeki dalgalanmasını vurgularlar. Ortalama ve standart sapmayı taktiksel olarak değiştirmek için gizli Markov süreçlerini göz önünde bulundurmayı öneriyorlar, bu da faktör yatırımı ve kripto yatırımında daha iyi yaklaşımlara yol açıyor. Bu bakış açısı, basit çeşitlendirme potansiyeli ile cazip risk-getiri profilleri sunar.
Ardından tartışma, finans endüstrisindeki çeşitli makine öğrenimi uygulamalarını araştırıyor. Panelistler, cinsiyet sınıflandırması, karbon emisyonu tahmini ve sabit gelirli piyasalarda hacimleri sabitlemek için makine öğreniminin kullanılmasından bahsediyor. Ayrıca, bir bütün olarak toplum üzerindeki etkiyi ve sistemik riski dikkate alan ESG faktörlerine ve sürdürülebilir kalkınma hedeflerinin genişletilmesine yönelik gelişen odağın altını çiziyorlar. Bu genişletilmiş risk sınıflandırmasını, bir ESG faktör modeline entegre edilme potansiyeline sahip, finansal karar vermede önemli bir faktör olarak görüyorlar.
Tartışılan diğer bir eğilim, birden fazla faktöre dayalı olarak verileri kümelemek için komitelerin ve görev güçlerinin kullanılmasıdır. Panelistler, finansal olmayan riskleri ölçmek için yerel paydaş duyarlılığını anlamada doğal dil işlemenin artan önemini vurguluyor. Bir şirketin bilançosunun maddi olmayan yönleri için giderek daha önemli hale gelen bu riskler, finansal piyasaların analizinde dikkate alınması hayati öneme sahiptir.
Ayrıca panelistler, niceliksel finans alanında güçlü programlama becerilerine ve istatistiksel bilgiye sahip olmanın önemini vurgulamaktadır. Aynı veri setini tekrar tekrar analiz etmenin tuzaklarına karşı da uyarıda bulunuyorlar ve kantitatif ticaretin geleceğine uyum sağlama ve buna hazırlanma ihtiyacını vurguluyorlar.
Panelistler ileriye dönük olarak, karbon ve kripto para birimleri gibi gelişmekte olan varlık sınıflarına ayak uydurmanın önemini tartışıyorlar. Pratik uygulamalar henüz gerçekleştirilmemiş olsa da, kripto para birimlerinin arkasındaki şifreleme algoritmalarında devrim yaratabilecek kuantum hesaplamanın oyunun kurallarını değiştiren potansiyel etkisinden bahsediyorlar. Ayrıca, genel yapay zekaya giden yollar olarak lanse edilen GPT3 gibi büyük sinir ağlarının ve teknolojilerinin geliştirilmesine de değiniyorlar. Donanım ve yazılım kapasitesindeki üstel büyüme, herhangi bir yavaşlama belirtisi göstermiyor ve panelistler, nicel finans alanında yüksek performanslı bilgi işlem, kuantum bilgi işlem ve yapay zekanın gelecekte bir yakınsamasını bekliyorlar.
Sonuç olarak panelistler, donanım ve yazılım kapasitesinin genişletilmesiyle karakterize edilen ve genel amaçlı ticaret robotlarının geliştirilmesine yol açan bir gelecek öngörüyorlar. Bu robotlar, sosyal medya da dahil olmak üzere, diğerlerinin yanı sıra görüntü anlama, dil anlama ve semantik anlama gibi çeşitli kaynaklardan veri çıkarma ve yorumlama yeteneğine sahip olacak. Eğrinin önünde kalmak ve niceliksel finansın gelişen manzarasına uyum sağlamak için yeni teknolojileri ve metodolojileri benimsemenin önemini vurguluyorlar.
Panel tartışması, panelistlerin izleyicilere teşekkürlerini ifade etmeleri ve cevaplanmamış soruların paylaşılmasını teşvik etmeleri ile sona erer. Ayrıca, yarınki oturumun özellikle makine öğrenimi ve ticarete odaklanacağını duyuruyorlar ve katılımcıları katılmaya ve bu büyüleyici alanı keşfetmeye devam etmeye davet ediyorlar.
Kantitatif finanstaki güncel trendler üzerine bugünün anlayışlı panel tartışmasının bir parçası olduğunuz için hepinize teşekkür ederim.
Alım satımda duygu ve alternatif verileri kullanma [Panel Tartışması] | Algo Ticaret Haftası 4. Gün
Alım satımda duygu ve alternatif verileri kullanma [Panel Tartışması] | Algo Ticaret Haftası 4. Gün
Bayanlar ve baylar, ticarette duygu ve alternatif verilerin kullanımına ilişkin bu heyecan verici panelde bugün bize katıldığınız için teşekkür ederiz. Başlamadan önce, yapmam gereken önemli bir duyuru var.
Duyarlılık Analizi Sertifikasyonu ve Finansta Alternatif Veri (CSAF) adlı yeni bir sertifika programının lansmanını duyurmaktan heyecan duyuyorum. Bu program, haber duyarlılığı analizi ve alternatif veriler gibi modern yöntemleri kullanarak ticaret ve yatırım kararları vermede kariyerlerini ilerletmek isteyen finans profesyonelleri için özel olarak tasarlanmıştır.
CSAF programı, haber analitiğinin, duyarlılık analizinin ve finansta gerekli olan alternatif verilerin çeşitli yönlerini kapsayacaktır. Algoritmik ticaret, duyarlılık analizi, kantitatif modelleme ve yüksek frekanslı ticaret alanlarında önde gelen uzmanlar tarafından öğretilecektir. Bu uzmanlar, programa zengin bir bilgi ve deneyim katarak katılımcıların birinci sınıf eğitim ve öğretim almalarını sağlar.
Program, duyarlılık analizini anlama, alternatif veri kaynaklarından yararlanma, duyarlılık verilerini tahmin modellerine dahil etme ve pazar analizi için yapay zeka ve makine öğrenimi tekniklerini kullanma gibi konuları ele alacaktır. Katılımcılar, alım satımda duyarlılığın ve alternatif verilerin rolüne dair değerli içgörüler kazanacak ve finansal sonuçları iyileştirmek için bu kaynakların potansiyelini nasıl ortaya çıkaracaklarını öğrenecekler.
Sertifikasyon programına ek olarak, 2022 baharında alternatif verilerle ilgili kapsamlı bir el kitabının yayınlanacağını duyurmaktan memnuniyet duyuyorum. Bu el kitabı, alandaki profesyoneller için değerli bir kaynak olarak hizmet edecek ve çeşitli alternatif veri türleri ve finans alanındaki uygulamaları.
Şimdi dikkatimizi bugünkü panel tartışmasına çevirelim. Cristiano Arbex Valle, Profesör Gautam Mitra, Dr. Matteo Campolmi ve Dr. Ravi Kashyap'ın da aralarında bulunduğu değerli panelistlerimiz, alım satımda duygu ve alternatif verilerin kullanımına ilişkin görüşlerini paylaşacaklar. Alternatif verilerin ne olduğunu, neden önemli olduğunu ve bilinçli ticaret kararları vermek için nasıl etkili bir şekilde kullanılabileceğini tartışacaklar.
Hepimizin bildiği gibi, haber olaylarının genellikle varlık fiyatları üzerinde önemli bir etkisi vardır ve duyarlılık verileri gelecekteki sonuçları tahmin etmede çok önemli bir rol oynayabilir. Panelistler, duyarlılık verilerinin nasıl hızlı bir şekilde işlenebileceğine ve matematiksel modellerde kullanılmak üzere sayısal verilere nasıl dönüştürülebileceğine ışık tutacak ve geleneksel piyasa verileri tarafından tipik olarak yakalanmayan değerli bilgiler sağlayacaktır.
Ayrıca, panelistlerimiz alternatif verilerle ilgili zorlukları ve fırsatları keşfedecekler. Alternatif veri kaynaklarının ortaya çıkışını, titiz veri işleme tekniklerine olan ihtiyacı ve çok büyük miktarda bilgi içindeki sinyalleri tanımlarken fazla uydurmadan kaçınmanın önemini tartışacaklar.
Panel tartışması sırasında, sorular sorarak ve panelistlerimizle etkileşim kurarak aktif olarak katılmanızı öneririz. Katkılarınız ve görüşleriniz çok değerlidir ve zenginleştirici ve etkileşimli bir oturum oluşturmayı sabırsızlıkla bekliyoruz.
Başlamadan önce, bugün bize katıldığınız için hepinize şükranlarımı sunmak istiyorum. Varlığınız ve coşkunuz, bunun gibi etkinliklerin başarısına katkıda bulunuyor. Ayrıca bizi sosyal medyadan takip etmenizi hatırlatır, organizatörlerin 11. yılını kutlarım.
Şimdi, daha fazla uzatmadan, ticarette duyarlılık ve alternatif veriler üzerine panel tartışmamıza başlayalım. Teşekkür ederim.
Panel tartışması başladığında, panelistlerimiz değerli içgörülerini ve deneyimlerini paylaşarak alım satımda duyarlılık ve alternatif veriler konusuna dalarlar. Tahmin modellerinde ek girdi özellikleri olarak haber analitiği ve duyarlılığı birleştirmenin etkisini vurgulayarak, özellikle varlık oynaklığını tahmin etmede elde edilen iyileştirilmiş sonuçları vurguluyorlar.
Tartışmanın kilit noktalarından biri, alternatif verilerin ortaya çıkışı ve ticaret kararlarını bilgilendirmedeki önemi etrafında dönüyor. Panelistler, alternatif verilerin, yatırım stratejileri için değerli içgörüler sağlayabilecek tüketici alışkanlıkları gibi yeni bilgiler sunduğunu vurguluyor. Pazar yönlerini tahmin etmek ve finansal sonuçları iyileştirmek için yapay zeka ve makine öğrenimi tekniklerinden yararlanarak verileri modellerle birleştirmenin önemini vurguluyorlar.
Panel, OptiRisk Systems'in kurucusu ve MD'si Profesör Gautam Mitra'nın moderatörlüğünü kabul etmek için biraz zaman ayırıyor. Uzmanlığı ile konunun kapsamlı bir şekilde araştırılmasını sağlar. Tanımı, önemi ve kullanımına ilişkin soruları ele alarak, alım satımda duygu ve alternatif verilerin pratik uygulamalarını araştırırlar.
Alternatif verilerin sürekli gelişen bir alan olduğunun farkında olan panelistler, bu alanın dinamik doğasının altını çiziyor. Bugün alternatif olarak kabul edilen verilerin gelecekte nasıl ana akım haline gelebileceğini tartışarak sektördeki sürekli ilerlemeyi ve yeniliği sergiliyorlar. Nihai hedefi getirileri en üst düzeye çıkarmak olan finansta avantaj elde etmek için alternatif verilerden yararlanmaya odaklanıyorlar.
Panel, tartışmanın ortasında, haber kaynaklarından elde edilen duyarlılık verilerinde mevcut olan potansiyel önyargıyı kabul ediyor. Verileri analiz etmek için birden fazla kaynak kullanmak ve çeşitli teknikler kullanmak gibi bu önyargıyı azaltmak için potansiyel çözümler sunarlar. Bunu yaparak, doğru ve güvenilir bilgiler sağlamak için kapsamlı ve sağlam veri analizinin önemini vurguluyorlar.
İleriye dönük olarak panelistler, verilerin toplandığı bağlamı ve senaryoları anlamanın önemini vurguluyor. İncelikli bir görüş sağlamak ve etkili algoritmalar oluşturmak için bağlamsal bilgiye olan ihtiyacı tartışıyorlar. Panelistler ayrıca önyargıların her zaman olumsuz olmayabileceği ve bazen ticaret stratejilerine fayda sağlayabileceği fikrine de değiniyor. Kapsayıcı mesajları, veri kaynağının kendisi kontrol edilemese bile mevcut verileri anlamanın ve bunlarla çalışmanın önemini vurgular.
Panel, alım satım amaçlı duyarlılık verilerini analiz ederken göz önünde bulundurulması gereken parametreleri daha fazla araştırır. Haber veya duyarlılık sağlayıcıları tarafından duyarlılığın olumlu, tarafsız veya olumsuz kategorilere göre sınıflandırılmasına ışık tutuyorlar. Ek olarak, duygu analizinde bir faktör olarak haberlerin veya tweetlerin hacmini dikkate almanın önemini tartışıyorlar. Belirli bir zaman diliminde ortalama haber hacmine dayalı olarak duyarlılığın normalleştirilmesi de vurgulanmıştır.
Panelistler duygu analizinin dile özgü doğasını tartıştıkça sohbet derinleşir. Metni ayrıştırmak ve analiz etmek için AI ve diğer tekniklerin kullanımını vurgulayarak duyguların daha derinden anlaşılmasını sağlarlar. Haber olaylarının alaka düzeyi ve yeniliği, şirketlerin haber verilerini içerik sağlayıcılara abonelikler aracılığıyla alması ve hızlı işlemeyi sağlaması nedeniyle çok önemli faktörler olarak tanımlanıyor.
Panel tartışmasını tamamlayan panelistler, duyarlılık göstergeleri için kullanılan zaman dilimlerine değiniyor. Duyarlılık göstergelerinin piyasaya ulaşan haberlerin hızını düşürmeyi amaçlamadığını açıklıyorlar. Bunun yerine, haber akışının zaman içinde hisse senetlerini nasıl etkilediğine dair tanımlayıcı göstergeler olarak hizmet ederler. Metni sayısal verilere dönüştürmenin önemi de vurgulanarak, metin tabanlı bilgiler için gereken ek işlem katmanı kabul edilir.
Panelistler ayrıca alım satımda duyarlılık verilerinin ve alternatif veri kaynaklarının alaka düzeyini tartışıyorlar. Kaç günlük duyarlılık verilerinin alakalı olduğu sorusunu ele alıyorlar ve cevabın modelin amacına ve yürütülen ticaretin türüne bağlı olduğunu vurguluyorlar. Tartışma, karlılığın temel bir ölçü olarak tanımlandığı alternatif veri kaynakları için performans ölçütlerine kadar uzanır. Panelistler, geçmiş verilere yönelik talebi ve bunun fiyatlandırma üzerindeki potansiyel etkisini açıklayarak, alternatif veri kaynakları daha popüler hale geldikçe değerlerinin zaman içinde değişebileceği konusunda uyarıda bulunuyor.
Panel tartışmasını sonlandırmak için, panelistler geriye dönük testin zorlukları ve önemi hakkındaki görüşlerini paylaşırlar. Belirli alternatif veri kaynakları için tarihsel bilgilerin azlığını kabul ederler, bu da analizi ve geriye dönük testi zorlaştırır. Bununla birlikte, geriye dönük test amacıyla verileri tahmin etmeye yardımcı olabilecek istatistiksel modellerin ve tekniklerin mevcudiyetini vurgulamaktadırlar. Belirli bir veri kaynağının performansını sahip olmamakla karşılaştırmanın önemini vurgulayarak tacirlerin stratejilerini buna göre uyarlamalarına olanak tanırlar. Panel, alternatif verilerin değerinin nihai olarak belirli bir model içinde kullanılmasına bağlı olduğunun altını çizerek sonlandırır.
Şimdi, panelistlerin iki ilgi çekici soruyu ele aldığı izleyicilerle Soru-Cevap oturumuna geçiyoruz. İlk soru, farklı tarihsel dönemleri daha iyi anlamak için tarihsel verilerin kullanılması etrafında dönüyor. Panel, çeşitli sonuçlara ilişkin kapsamlı bir anlayış elde etmek için zaman aralığının en az yedi katının kullanılmasını önerir. İkinci soru, güvenilir alternatif veri kaynakları bulmakla ilgilidir. Panel, çeşitli kaynakları araştırmak ve nicel ekipler için mevcut olan en iyi verileri belirlemek için bir veri avcısına sahip olmanızı önerir. Güvenilir veri bulmanın zorluğunu vurguluyorlar ve yenilikçi fikirlerin genellikle küçük yeni şirketlerden çıktığını vurguluyorlar.
Tartışmayı genişleten panelistler, benzersiz veri setlerini erkenden tanımlayan küçük şirketlerin daha büyük şirketler tarafından edinilme potansiyelini araştırıyor. Aracıların veri toplamadaki önemini ve tescilli modelleme kullanılarak türetilen veri setlerinin değerini vurgularlar. Konuşma ayrıca ülkeye özgü veri setlerinin etkisine, bölgesel risklerin tanımlanmasına ve küresel pazarın birbirine bağlılığına değiniyor. Bu faktörleri anlamak, bilinçli ticaret kararları vermek için gerekli hale gelir.
Panel sona ererken, konuşmacılar finans alanında bir kariyer için gerekli becerilere ve ön koşullara odaklanıyorlar. Bu beceriler alanda giderek daha önemli hale geldiğinden, programlama dillerinin değerini ve matematiksel kavramların sağlam bir şekilde anlaşılmasını vurgularlar. Çeşitli fırsatlara açık kalmanın ve kişinin bilgisini sürekli olarak genişletmenin önemi gibi, profesyonellerle ağ oluşturma ve bağlantı kurma da vurgulanmaktadır.
Kapanışta, konuşmacı piyasa trendleri hakkında bilgi sahibi olmanın ve finansal karar vermede tarafsızlığı korumanın önemini yineliyor. Finans yönetiminin temel rolünü vurguluyor ve katılımcıları finans sektöründe aktif olarak yer almaya teşvik ediyor.
Konuşmacı, panelistlere ve dinleyicilere değerli katkılarından dolayı içten bir şükran duyarak teşekkür eder ve oturumu sonlandırır.
Boğa piyasasında açığa satış - Laurent Bernut'tan Masterclass | Algo Ticaret Haftası 3. Gün
Boğa piyasasında açığa satış - Laurent Bernut'tan Masterclass | Algo Ticaret Haftası 3. Gün
Laurent Bernut, Alpha Secure Capital'in kurucusu ve CEO'su ve aynı zamanda Fidelity Investments'ta özel bir kısa satıcı olarak tanıtıldı. Video, açığa satış konusunda iki saat sürecek bir ustalık sınıfına liderlik edeceğini vurguluyor. Ana sınıfın sonunda Soru-Cevap bölümü olmayacağından bahsediliyor, ancak izleyicilerin oturum sırasında ilgili soruları sormaları teşvik ediliyor. Ayrıca konuşmacı, dinleyicileri Python ile açığa satış üzerine bir kurs ve açığa satışın nasıl ve neden yapıldığını açıklayan tamamlayıcı bir kitap hakkında bilgilendirir. Kitap 11 Ekim 2021'de yayınlanacak ve Amazon.com'da satışa sunulacak.
Masterclass, Laurent Bernut'un katılımcıların oturumdan kazanmayı bekleyebilecekleri temel çıkarımları açıklamasıyla başlar. En iyi toplamanın iflas ettiğini iddia ediyor ve açığa satışın başarılı bir fon oluşturmak için en değerli beceri seti olduğunu vurguluyor. Bernut ayrıca açığa satışla ilgili on klasik efsaneyi çürüterek bu disiplinin yeterince araştırılmamış doğasına ışık tutuyor. Açığa satışın dinamiklerini detaylandırıyor ve başarılı piyasa katılımcılarının bile kısa tarafla neden mücadele ettiğini ele alıyor. Kişisel içgörülerini paylaşan Bernut, kursta para yönetiminin kritik rolünü vurguluyor.
Bernut, ileriye dönük olarak açığa satışın nasıl çalıştığına dair bir genel bakış sunuyor ve ödünç alacağın yerini belirlemenin önemini vurguluyor. Hisse senedi toplamanın iflas etmiş doğasını tartışıyor ve tacirlerin odak noktalarını açığa satış gibi diğer uygulamalara kaydırmalarını savunuyor. Bernut, endüstrinin genellikle hisse senedi toplayıcılara odaklandığına dikkat çekiyor, ancak ampirik kanıtlar, aktif yöneticilerin çoğunluğunun sürekli olarak kıyaslama ölçütlerinin altında performans gösterdiğini gösteriyor. Bu, birçok kişinin pasif yatırım ve dolap endeksleme lehine hisse senedi toplamayı bırakmasına neden oldu. Ancak Bernut, ayı piyasalarında açığa satışın önemine ve aşağı yönlü koruma açısından getirdiği değere dikkat çekiyor.
Bernut, açığa satış yapanlar hakkındaki yanlış anlamaları ele alıyor ve bunların emekli maaşlarını ve şirketleri mahvettiği fikrini ortadan kaldırıyor. Yatırımcıların düşük oynaklık, düşük korelasyon getirileri ve aşağı yönlü koruma için uzun-kısa araçlar aradıklarını, aktif yöneticilerin sürekli olarak sunmakta zorlandıkları bir şeyi açıklıyor. Bu nedenle, yatırım fonu yöneticilerinden uzun seçimler, borsa yatırım fonları yoluyla pasif olarak benzer sonuçlar elde edebilen yatırımcılar için geçerli değildir. Bernut, kısa vadeli hisse senetlerinin aşağı yönlü riske karşı koruma sağladığını ve özellikle bir ayı piyasasında açığa satış becerisini çok rağbet gördüğünü vurguluyor.
Konuşmacı, açığa satış yapanların kapitalizmdeki rolünü ve şirket yönetiminin sorumluluğunu derinlemesine inceliyor. Şirketlerin yönetimine katılmayan kısa satıcıların, gerçekte düşüşe neden olan kötü yönetim olduğunda, başarısızlıklarından sıklıkla sorumlu tutulduklarını savunuyor. Bernut, piyasa değeri ile gerçek değer arasındaki ayrımı vurgulayarak, piyasa değerinin bir güzellik yarışmasına benzer şekilde öznel yargılarla belirlendiğini açıklıyor. Ayrıca, açığa satış yapanların doğası gereği kötü spekülatörler olmadığını, ancak genellikle piyasadaki paradoksları açığa çıkardığını açıklıyor. Düzenleyicilerin piyasayı manipüle eden açık satıcılara kaşlarını çattığını, ancak birincil görevlerinin piyasa verimsizliklerini ortaya çıkarmak olduğunu kabul ediyor.
Video, Laurent Bernut'un açığa satış yapanlar için bir paradoks oluşturan kurumsal uzay-zaman sürekliliğini tartışmasıyla devam ediyor. Şirketlerin, dolandırıcılığa katıldıkları için çalışanları ödüllendirirken, üst yönetimin bu tür uygulamalar hakkında bilgisi olduğunu reddettiği durumlara dikkat çekiyor. Bernut, açığa satış yapanlara, bir hisseyi açığa almanın alternatif yolları olduğu için, haklı olsalar bile, şirket yönetimine karşı düşmanca olmayan bir yaklaşım benimsemelerini tavsiye ediyor. Açığa satışın risk yönetimi yönünü vurguluyor ve dikkatli yapılması gerektiği konusunda uyarıda bulunuyor.
Algo Trading Week masterclass'ında Bernut, açığa satış yapmayı öğrenmenin önemini ve özellikle bir ayı piyasası beklentisiyle bu beceriye sahip olmamanın risklerini vurguluyor. Ayrıca, açığa satışın artan piyasa oynaklığına ve hisse fiyatının çökme potansiyeline nasıl katkıda bulunabileceğine de değiniyor.
Video, Laurent Bernut'un açığa satış konusunda ustalık sınıfı boyunca katılımları ve ilgileri için izleyicilere teşekkür etmesiyle devam ediyor. Öğrenme sürecinde aktif katılımın ve merakın önemini vurgulayarak, oturum sırasında gelen soru ve yorumlara duyduğu memnuniyeti dile getiriyor.
Ardından Laurent Bernut, programlama kullanarak açığa satış stratejilerini uygulamak için pratik beceriler sağlamayı amaçlayan Python ile açığa satış üzerine yakında çıkacak bir kursu tanıtıyor. Kurs, veri analizi, algoritmik ticaret, risk yönetimi ve geriye dönük test gibi çeşitli konuları kapsayacaktır. Kantitatif analizi açığa satış teknikleriyle birleştirmenin değerini ve Python'un bu amaç için nasıl güçlü bir araç olabileceğini vurguluyor.
Kursa ek olarak Laurent Bernut, "Açığa Satış Açıklandı: Ayı Piyasalarında Kâr Sağlamak İçin Kapsamlı Bir Kılavuz" başlıklı tamamlayıcı bir kitabın yayınlanacağını duyurdu. Kitap, içgörüler, stratejiler ve gerçek dünyadan örnekler sunarak açığa satışın hem nasılını hem de nedenini araştıracak. Disiplinin gizemini çözmeyi ve okuyucuları açığa satışın karmaşıklıklarında başarılı bir şekilde gezinmek için gerekli bilgi ve becerilerle donatmayı amaçlamaktadır. Kitabın 11 Ekim 2021'de yayınlanması planlanıyor ve Amazon.com'da satışa sunulacak.
Video sona ererken Laurent Bernut, açığa satış alanında sürekli öğrenmenin ve gelişmenin önemini yineliyor. İzleyicileri kursu keşfetmeye ve anlayışlarını derinleştirmek ve becerilerini geliştirmek için kitap okumaya teşvik ediyor. Bireylerin açığa satış konusunda yetkin olmalarına yardımcı olma taahhüdünü ifade ediyor ve sürekli değişen finansal piyasalarda bilgi sahibi olmanın ve uyum sağlamanın değerini vurguluyor.
Laurent Bernut son bir şükran ve cesaret notuyla izleyicilere veda ediyor ve onları bağlantı kurma, soru sorma ve açığa satış dünyasındaki yolculuklarına devam etme davetiyle baş başa bırakıyor. Video sona erer ve izleyiciler, açığa satışın sunduğu fırsatları ve zorlukları daha fazla keşfetmeleri için ilham alır ve motive olurlar.
En iyi hisse senetleri ve canlı ticaret nasıl seçilir Dr. Hui Liu | Algo Ticaret Haftası 2. Gün
En iyi hisse senetleri ve canlı ticaret nasıl seçilir Dr. Hui Liu | Algo Ticaret Haftası 2. Gün
Algo Ticareti Haftası 2. Güne giriş sırasında, konuşmacı nicel ve algo ticaretinde uzmanların yer aldığı önceki oturumlara teşekkür eder. Günün sunumuna zemin hazırlayarak, bu uzmanların paylaştığı değerli içgörülerden kısaca bahsediyorlar. 2. Günün odak noktası, en iyi hisse senetlerini seçmek ve Dr. Hui Liu'nun sunum yapan kişi olarak liderliğini üstlendiği canlı ticaret yapmaktır.
Konuşmacı ayrıca, kantitatif ve algoritmik ticaretin temellerini kapsayan üç ayrı testi kapsayan, devam etmekte olan Algo Ticaret Yarışması'na da dikkat çekiyor. Yarışmanın kazananları, etkinliğe bir beklenti ve heyecan unsuru ekleyerek Eylül ayında açıklanacak. Ayrıca konuşmacı, ertesi günkü oturumun Aloha Bendu liderliğinde açığa satış üzerine iki saatlik bir ustalık sınıfı olacağını açıklıyor. Bu sınıfın zamanlaması, farklı saat dilimlerinden gelen katılımcıları barındıracak şekilde ayarlanacaktır.
Dr. Hui Liu sunumuna, bir ticaret fikri oluşturma, onu doğrulama ve geçmişteki performansını test etmek için bir makine öğrenimi modeli oluşturma sürecini tartışarak başlıyor. Tüccarların bir şirketin performansını ölçmek için finansal raporları okuyarak veya sosyal medya platformlarını izleyerek fikir edinebileceklerini öne sürüyor. Dr. Liu ayrıca S&P 500 endeksini izleyen ve değerli bir tarihsel veri kaynağı olarak hizmet veren SPY ETF'yi de tanıtıyor. iBridgePi kullanarak bir ticaret robotu oluşturmaya devam etmeden önce, istatistiksel modeller kullanmanın ve ticaret fikirlerini doğrulamak için geriye dönük testler yapmanın önemini vurguluyor.
Trend ticaretinin temelleri ve düşükten alıp yüksekten satmanın önemi Dr. Liu tarafından açıklanıyor. Bir makine öğrenimi modeli geliştirmek için tarihsel verilerin toplanması ve Python'un Jupyter Notebook'ta kullanılması hakkında ayrıntılı bilgi veriyor. Dr. Liu, modelin bir hisse senedi tarayıcısı oluşturmak için nasıl kullanılabileceğini gösteriyor ve ticaret amacıyla en umut verici hisse senetlerinin belirlenmesine yardımcı oluyor. Geriye dönük testler ve canlı ticaret yoluyla ticaret fikirlerini doğrulamanın öneminin altını çiziyor.
Bir sonraki bölümünde, Dr. Liu, Yahoo Finance API'sinden geçmiş verileri almak ve bir makine öğrenimi modeli oluşturmak için onu manipüle etmek için Python'u kullanmanın uygulamalı bir gösterimini sunuyor. Spesifik olarak, SPY için günlük çubuk verilerini alır ve "geçmiş verilerini talep et" işlevini kullanır. Dr. Liu, verilere, önceki günden geçerli güne ve aynı zamanda geçerli günden sonraki güne kapanış fiyatındaki yüzde değişimini hesaplayan ek sütunlar ekler. Dünden bugüne negatif bir kapanış fiyatı değişiminin, bugünden yarına pozitif bir değişimle birleştiğinde, tahmininin yaklaşan bir fiyat artışına işaret etmesi nedeniyle, fiyat düştüğünde hisse senedi satın alma fırsatı anlamına geldiğini açıklıyor.
Hisse senedi fiyatlarını tahmin etmek için bir makine öğrenimi modeli oluşturma süreci daha sonra Dr. Liu tarafından detaylandırılmıştır. Kapanış fiyatı, dünkü fiyat değişimi ve bugünden yarına fiyat değişimi ile ilgili verileri alır. Doğrusal bir regresyon modeli kullanarak verileri uydurur ve sonuçları analiz eder. Dr. Liu, siyah çizginin makine öğrenimi modelinin tahminlerini temsil ettiği bir çizim gösterirken, dağınık veri noktaları S&P 500 için Yahoo Finance'in günlük hisse senedi fiyatlarını gösteriyor. fiyat düşerse, artması muhtemeldir ve bunun tersi de geçerlidir. Dr. Liu, potansiyel olarak kar elde etmek için bu modeli otomatik ticaret için kullanmanın uygulanabilirliğini düşünüyor.
Dr. Liu, en iyi hisse senetlerini seçme ve canlı ticarete girme sürecini tartışmaya devam ediyor. Tüccarlara, piyasa kapanışına yakın emir vermeden önce yukarı veya aşağı hareketini belirlemek için alım satım gününün sonunda fiyatı incelemelerini tavsiye ediyor. Modelin çeşitli hisse senetleri ile nasıl performans gösterdiğine dair içgörüler elde etmek ve izlenecek uygun hisse senetlerini belirlemek için bir hisse senedi tarayıcısının yapısını gösteriyor. Dr. Liu, modelinin nispeten basit olduğunu, yarının fiyatını tahmin etmek için dünün fiyatına dayandığını kabul ediyor ve bu nedenle, tahmin doğruluğunu artırmak ve alım satımları filtrelemek için Hareketli Ortalama Yakınsama Sapması (MACD) gibi gelişmiş göstergelerin dahil edilmesini düşünüyor.
Hisse senetlerini tahmin etmek ve filtrelemek için MACD'nin kullanımı Dr. Liu tarafından araştırılıyor ve düşük satın yüksek satış modeliyle bir karşılaştırma yapılıyor. SPY'de MACD 10 ve 30 kullanıldığında elde edilen sonuçları nispeten zayıf bir trend ortaya koyarak sunuyor. Sonuç olarak Dr. Liu, MACD'yi gelecekteki tahminler için kullanmanın eskisi kadar olumlu sonuçlar vermeyebileceği sonucuna varıyor. İstatistiksel bir makine öğrenimi modelinin inşasını tartışmaya devam ediyor ve düşük al yüksek sat modelini kâr elde etmenin potansiyel bir yolu olarak görüyor. Dr. Liu, %100 gizlilik özelliğinin, birden çok hesapla uyumluluğunun ve veri sağlayıcılar açısından esnekliğin altını çizerek, geriye dönük test ve canlı ticareti kolaylaştıran bir Python platformu olan Averaj Pi'yi öne çıkarıyor. Sadece birkaç satır kod kullanarak Ortalama Pi'de düşük al yüksek sat modeli oluşturmanın basitliğini ve verimliliğini gösteriyor.
Dr. Liu, Algo Trading Haftası 2. Gün kullanarak alım satım için bir konfigürasyon kurma sürecini açıklıyor. Değişkenleri tanımlamak ve konfigürasyonu oluşturmak için başlangıçta başlatma işlevinin yürütülmesini vurguluyor. Örnek olarak, "düşükten al, yüksekten sat" işlevini her işlem gününde, piyasa kapanmadan bir dakika önce yürütülecek şekilde planlar ve dünün fiyatı bugünün fiyatından düşükse portföyün %100'ünü SPY'ye yatırması talimatını verir. Dr. Liu, komisyonculardan veya üçüncü taraf sağlayıcılardan alınan geçmiş verilerin dakika dakika, saatlik veya günlük dahil olmak üzere çeşitli zaman dilimlerinde nasıl kullanılabileceğini göstererek geriye dönük test konusunu derinlemesine inceliyor.
Ardından, Dr. Liu, farklı veri sağlayıcıları ve paketleri kullanarak seçilen bir stratejiyi geriye dönük test etme sürecini gösteriyor. Yürütme için seçilen veri sağlayıcıyı onaylamanın yanı sıra, geriye dönük test dönemi için bir başlangıç zamanı ve bir bitiş zamanı seçilmesini önerir. Demo moduna geçiş yapan Dr. Liu, süreci gösteriyor ve Interactive Brokers (IB) gibi veri sağlayıcıların veya yerel tarihsel verilerin geriye dönük test stratejileri için kullanılabileceğini belirtiyor. Yerel dosyalarda saklanan mevcut geçmiş verileri kullanarak geriye dönük test kurulumunu yapılandırma konusunda rehberlik sağlar.
Dr. Liu, geçmiş verileri kullanarak bir ticaret stratejisinin etkinliğini test etmek için geriye dönük test kullanımını göstermeye devam ediyor. Kapsamlı geriye dönük test zaman çerçeveleri için anlamlı günlük çubuk verileri elde etmenin zorluğunu kabul ediyor. Bu engelin üstesinden gelmek için, verileri simüle etmek için günlük çubuğun kapanış fiyatının kullanılabileceği simüle edilmiş dakika çubuğu verileri kavramını tanıtıyor. Bu, geriye dönük test amaçları için gereken kesin verilere erişmekte zorlanan tüccarlar için süreci basitleştirir.
Dr. Liu, 2000'den 2020'ye kadar S&P 500 için bir al ve tut stratejisine kıyasla bir "düşük al ve yüksek sat" modelinin geriye dönük testinin sonuçlarını sunuyor. Model, al ve tut stratejisinden daha iyi performans göstererek bir portföyle sonuçlanıyor. 200.000 $'a kıyasla 800.000 $ değerinde. Basit doğrusal regresyon yoluyla gözlemlenen küçük korelasyona rağmen, modelin hala olumlu sonuçlar verdiğini kabul ediyor. Dr. Liu daha sonra canlı alım satım konusuna geçerek, istenen stratejiyi seçmek için iki kod satırını değiştirmek ve programı çalıştırmadan önce Interactive Brokers için hesap kodunu girmek kadar basit olabileceğini belirtiyor. Sunumu, katılımcıları kodlama yardımı için e-posta yoluyla kendisiyle iletişime geçmeye veya San Jose, California'da yüz yüze bir toplantı düzenlemeye davet ederek bitirir.
Soru-Cevap oturumu sırasında, canlı işlemlerde aynı sonuçları sağlayan geriye dönük test edilmiş bir stratejinin kesinliğine ilişkin bir soru sorulur. Dr. Liu, tarihsel verilerin geçmişi temsil etmesine ve modelin istatistiksel istikrar sergilemesine karşın, özellikle piyasa kapanışına yakın zamanlarda fiyatın değişken olduğunu açıklıyor. Bu nedenle, geleceği tahmin etmede farklılıklar kaçınılmazdır. Bununla birlikte, uzun bir süre boyunca, genel model doğru olmalıdır. Sadeliği ve kolay anlaşılması nedeniyle doğrusal regresyon modelini kullandığını belirtiyor, ancak daha karmaşık makine öğrenimi modellerinin potansiyel olarak daha iyi sonuçlar verebileceğini kabul ediyor. Dr. Liu, işlem maliyetleri ve kayma sorununu da ele alarak, canlı ticaret stratejilerini uygularken bunların dikkate alınması gerektiğini ve stratejinin genel performansı üzerinde bir etkisi olabileceğini belirtiyor.
Diğer teknik göstergelerin düşük al yüksek sat modeliyle birlikte kullanılmasıyla ilgili başka bir soru ortaya çıkıyor. Dr. Liu, tacirlerin stratejilerine ek göstergeler dahil etmelerini sağlayan Ortalama Pi platformunun esnekliğini vurgulayarak yanıt veriyor. Hareketli Ortalama Yakınsama Sapması (MACD) göstergesinin, işlemleri filtrelemek ve tahmin doğruluğunu artırmak için değerli bir katkı olabileceğinden bahsediyor.
Bir katılımcı, ticaret sinyali ile piyasa kapanışı arasındaki zaman aralığının önemini soruyor. Dr. Liu, seçilen zaman aralığının bireysel tercihlere ve ticaret stratejilerine bağlı olduğunu açıklıyor. İstenen işlem gerçekleştirme süresine bağlı olarak piyasanın kapanması birkaç dakika hatta saat sürebilir. Tüccarlara, belirli stratejileri için en iyi olanı bulmaları için farklı zaman aralıklarında denemeler yapmalarını tavsiye ediyor.
Piyasa dalgalanmasının düşük al yüksek satış modeli üzerindeki etkisine ilişkin bir soruya yanıt olarak Dr. Liu, artan oynaklığın potansiyel olarak daha fazla ticaret fırsatı yaratabileceğini kabul ediyor. Ancak, daha yüksek volatilitenin aynı zamanda daha yüksek risk taşıdığı konusunda uyarıyor ve tacirlerin risk toleranslarını dikkatle gözden geçirmeleri ve stratejilerini buna göre ayarlamaları gerekiyor.
Bir katılımcı düşük al yüksek sat modelinin potansiyel sınırlamalarını soruyor. Dr. Liu, modelin basitliğinin hem bir güç hem de bir sınırlama olduğunu kabul ediyor. Olumlu sonuçlar üretebilse de, daha karmaşık piyasa dinamiklerini yakalayamayabilir ve potansiyel olarak belirli ticaret fırsatlarını kaçırabilir. Daha gelişmiş stratejiler ve modeller keşfetmek isteyen tacirlerin, niceliksel finansın derinliklerine dalmayı ve diğer makine öğrenimi algoritmalarını keşfetmeyi düşünmelerini öneriyor.
Soru-Cevap oturumu, Dr. Liu'nun katılımcılara başka soruları veya kodlama yardımı konusunda yardımcı olmaya istekli olduğunu ifade etmesi ve onları kendisine e-posta yoluyla ulaşmaya teşvik etmesi ile sona erer.
Nasıl başarılı bir quant olunur | Doktor Ernest Chan | Algo Trading Haftası 1. Gün
Nasıl başarılı bir quant olunur | Doktor Ernest Chan | Algo Trading Haftası 1. Gün
Dr. Ernest Chan ile Soru-Cevap oturumu, konuşmacının yeni başlayanlara algoritmik ticaretin temellerini öğrenme fırsatı sunarken uzmanların bilgilerini tazelemelerine olanak sağlamak için tasarlanmış bir algoritmik ticaret yarışmasını tanıtmasıyla başlar. Yarışmada ilk üçe girenlere burs ve başarı belgesi gibi ödüller veriliyor. PredictNow.ai ve QTS Capital Management'ın kurucusu ve CEO'su ve aynı zamanda kantitatif ticaret üzerine üç kitabın yazarı olan Dr. Chan, uzmanlığını izleyicilerle paylaşıyor.
Dr. Chan, ABD borsalarındaki işlem hacminin %90'a kadarının algoritmik ticarete atfedildiğini öne süren tahminlerle, son on yılda kantitatif ticaretin hakimiyetini vurgulayarak başlıyor. Kantitatif ticaretin isteğe bağlı ticaretten daha üstün olduğunu iddia etmese de, ticaret stratejilerini otomatikleştirme veya sistematik hale getirme fırsatını gözden kaçırmamanın önemini vurguluyor. Kurumlara karşı rekabet eden bireysel tüccarlar açısından Dr. Chan, sınırlı kapasiteye sahip niş stratejilerin en iyi fırsatı sunduğunu öne sürüyor. Bu stratejiler genellikle büyük kurumlar için çekici değildir ve seyrek ticaret içerir, bu da onları bağımsız tüccarlar için uygun seçenekler haline getirir.
Tartışma, Dr. Chan'ın büyük kurumların rekabet etmediği algoritmik ticarette bir niş bulmanın önemine değinmesiyle devam ediyor. Büyük oyuncularla doğrudan rekabete karşı tavsiyede bulunur ve rekabetin çok az olduğu veya hiç olmadığı alanların aranmasını önerir. Chan, doktora sahibi olmanın önemi hakkındaki soruları yanıtlıyor. Kantitatif ve algoritmik ticarette. Kişinin kendi parasını tehlikeye atması anlamına gelen "oyunda dış görünüşe" sahip olmanın başarılı bir miktar olmak için çok önemli olduğunu vurguluyor. Tüccarların, yalnızca teorik bilgiye güvenmek yerine, ticaret stratejilerini kendileri geriye dönük test ederek ve ticaretle ilgili blogları ve kitapları okuyarak piyasa hakkında sezgisel bir anlayış geliştirmeye odaklanmalarını öneriyor.
Dr. Chan, başarılı bir kantitatif tüccarın doktora yerine pratik deneyime ve pazar anlayışına öncelik vermesi gerektiğini tavsiye ediyor. Başarılı bir kantitatif olmanın zaman aldığını belirtiyor ve bir ticaret stratejisine veya belirli bir piyasa fenomenine odaklanarak bir teknik inceleme şeklinde orijinal araştırma yazarak en iyi kantitatif bir fona katılmaya çalışırken öne çıkmayı öneriyor. Tek bir başarılı ticaret gibi kısa bir geçmiş performansın tutarlılığı ve bilgiyi kanıtlamak için yeterli olmadığı konusunda uyarıyor. Emir akışı verilerinin alım satım stratejilerine dahil edilmesiyle ilgili bir soruya yanıt olarak, Dr. Chan bir gösterge olarak değerini kabul ediyor ancak hiçbir gösterge kendi başına kapsamlı olmadığı için diğer göstergelerle birlikte kullanılması gerektiğini vurguluyor.
Bir ticaret stratejisi oluşturmak için bireysel göstergeleri kullanmanın sınırlamaları, Dr. Chan tarafından tartışılmaktadır. Birçok kişinin bu göstergeleri kullandığını ve bunların etkinliğini azalttığına dikkat çekiyor. Bunları bir makine öğrenimi programına birçok özellikten biri olarak dahil etmeyi öneriyor. Kantitatif endüstrisinde yaş ayrımcılığı sorulduğunda, Dr. Chan, birisi tek mal sahibi olarak faaliyet gösteriyorsa, yaş ayrımcılığının bir sorun olmadığının altını çiziyor. Ayrıca, alfa oluşturmada makine öğreniminin kullanımına ilişkin görüşünü paylaşıyor, aşırı uyum riski konusunda uyarıda bulunuyor ve bunun yerine bunu risk yönetimi için bir araç olarak öneriyor. Düşük gecikmeli ticaretle ilgili olarak Dr. Chan, nicel ticaretin bu alanda bir gereklilik olduğunu savunuyor. Son olarak, başarılı bir sicil kaydının ötesinde, miktar tabanlı bir hedge fonu başlatmak isteyen herkes için yönetim becerilerinin gerekli olduğunu tavsiye ediyor.
Dr. Chan, başarılı fon yönetiminin sadece ticaret becerilerini değil, aynı zamanda yönetim ve iş geliştirme becerilerini de içerdiğini vurguluyor. Liderlik niteliklerine ve işletme yönetimi geçmişine sahip olmak çok önemlidir. Hindistan pazarını nicel olarak anlamakla ilgili soru sorulduğunda, öncelikle düzenlemeler nedeniyle bilgi eksikliği olduğunu kabul ediyor. Bir stratejiyi hayata geçirmeden önce kağıt ticaretine ne kadar zaman harcanması gerektiği sorusuna Dr. Chan, bunun ticaretin verimliliğine bağlı olduğunu açıklıyor. Her saniye alım satım gerçekleştiren yüksek frekanslı alım satım stratejileri için, iki haftalık kağıt alım satımı canlı yayına geçmek için yeterli olabilir. Tersine, elde tutma stratejileri için, yürütülen ticaret sayısına dayalı olarak istatistiksel anlamlılık kazanmak için üç aylık kağıt ticareti gerekli olabilir.
Dr. Chan ayrıca, kârlı alfaların çoğunlukla fiyata dayalı olmadığını gösteren son araştırmalara rağmen, zaman serisi yaklaşımının kişinin alfa portföyünün çekirdeği olması gerekip gerekmediğini tartışıyor. Endüstri konferanslarına katılmayı, LinkedIn gibi platformlar aracılığıyla profesyonellerle ağ kurmayı ve deneyimli nicelikçilerin dikkatini çekmek için ticarette güçlü bir sicili oluşturmayı öneriyor. Bireyleri akıl hocaları aramaya ve potansiyel işbirlikçilere ulaşmak için proaktif adımlar atmaya teşvik ediyor.
Devamında Dr. Chan, başarılı bir nicel ticaret ekibinin nasıl işe alınacağı ve eğitileceği konusunda görüşlerini paylaşıyor. İşe alınan kişilerin, risk yönetimi, türev fiyatlandırma veya veri bilimi gibi ekibin odaklandığı belirli işlevde kanıtlanmış uzmanlığa sahip olması gerektiğini tavsiye ediyor. Ekibin amacı karlı ticaret stratejileri geliştirmekse, o alanda zaten bir geçmişe sahip birini işe almak en iyisidir. Ek olarak Dr. Chan, ticaret için evrensel olarak ideal bir pazar olmadığını ve ekiplerin en iyi bildikleri şeye odaklanmaları gerektiğini vurguluyor. Ayrıca, yüksek frekanslı tüccarların orta ve düşük frekanslı tüccarlara kıyasla kısa vadeli piyasa yönünü tahmin etmede nasıl bir avantaja sahip olduğunu açıklıyor.
Tartışma, Dr. Chan'ın piyasa hareketlerini kısa zaman dilimlerinin ötesinde doğru bir şekilde tahmin etme zorluğunu ve yüksek frekanslı ticaret tahminlerini kullanmanın içerdiği karmaşıklıkları araştırmasıyla devam ediyor. Kendisi ticaret yapmak yerine yetenekli tüccarları işe almayı içeren ticarete yönelik kişisel yaklaşımını paylaşıyor. Dr. Chan, isteğe bağlı veya niceliksel stratejiler kullanıp kullanmadıklarına bakılmaksızın, güçlü sicili olan tacirleri işe almanın önemini vurguluyor. Yıllık kümülatif büyüme oranı sorulduğunda, SEC düzenlemeleri nedeniyle bu bilgiyi açıklayamayacağını açıklıyor. Son olarak, quant tüccarlarının tipik olarak tüm varlık sınıflarında aynı stratejiyi kullanmadığını, bu da algoritmik ticaret amaçları için Python ve MATLAB gibi programlama dillerini karşılaştırmayı zorlaştırdığını belirtiyor.
Dr. Chan, ticarette MATLAB ve Python kullanımını tartışıyor ve kişisel olarak MATLAB'ı tercih etse de, farklı tüccarların kendi tercihleri olduğunu ve dil seçiminin en kritik faktör olmadığını kabul ediyor. Alandaki uzmanlar için bile işlem maliyetlerini optimize etmenin zor olduğuna inanıyor, bu nedenle tacirler için birincil öncelik olmamalıdır. Makine öğrenimi stratejilerini gözden geçirme veya yeniden eğitme ile ilgili olarak, bunu yalnızca piyasa rejimi önemli değişikliklere uğradığında yapmayı önerir. Ayrıca ticaret becerilerini geliştirmek için Python veya MATLAB gibi yeni diller öğrenerek fırsatların genişletilmesini öneriyor.
Dr. Chan, miktar tüccarı olmakla ilgilenen kişilere kariyer tavsiyeleri sunarak oturumu sonlandırıyor. Kişisel güçlü ve zayıf yönleri daha iyi anlamak için opsiyon ticareti gibi farklı alanları keşfetmeyi öneriyor. Şu anki odak noktasının, makine öğrenimine dayalı risk yönetimi sistemini daha yaygın hale getirmek olduğunu belirtiyor ve yakın gelecekte makine ticareti kitabının ikinci bir baskısını yayınlamayı planlamadığını açıklıyor. Tüccarları işe alırken, uzun ve tutarlı bir sicil kaydı arar ve kısa zaman dilimlerinde ticaret için zaman serisi teknikleri ve ekonometrik modeller kullanılmasını önerir. Çıkış stratejileri, buna göre uygulanan durdurma veya kar hedefi çıkışları ile belirli ticaret stratejisiyle uyumlu olmalıdır.
Video sona ererken sunucu, Dr. Ernest Chan'a değerli içgörüleri ve başarılı bir kantitatif olmakla ilgili çeşitli soruları yanıtlamak için harcadığı zaman için şükranlarını sunar. İzleyicilerin, yanıtlandıklarından emin olmak için yanıtlanmamış soruları e-posta ile göndermeleri önerilir. Sunucu, önümüzdeki hafta algoritmik ticaret alanında diğer değerli konuklarla ek oturumlar duyuruyor, izleyicilerin desteği için minnettarlığını ifade ediyor ve onları izlemeye devam etmeleri için teşvik ediyor.
Nicel ve algoritmik ticarete girmeden önce... [Panel Tartışması] | Algo Ticaret Haftası 0. Gün
Nicel ve algoritmik ticarete girmeden önce... [Panel Tartışması] | Algo Ticaret Haftası 0. Gün
Algo Ticaret Haftası, ev sahibi tarafından yönetilen ve sektör uzmanlarının yer aldığı ilgi çekici bir panel tartışmasıyla başlıyor. Toplantı sahibi, etkinlik ve amacı hakkında biraz bilgi vermesi için pazarlama ve sosyal yardım girişimleri başkanını davet ederek başlar. Pazarlama başkanı, Algo Trading Week'in birincil amacının algoritmik ticareti daha erişilebilir hale getirmek ve onu ana akım haline getirmek olduğunu açıklıyor. Etkinlik, bunu web seminerleri, atölye çalışmaları ve ücretsiz kaynaklar gibi çeşitli eğitim girişimleri aracılığıyla gerçekleştirmeyi amaçlıyor. Ayrıca Algo Trading Week, şirketin 11. yıl dönümü kutlamasıdır ve 7-8 güne yayılarak çok çeşitli oturumlar ve yarışmalar sunar.
Konuşmacı daha sonra Quantra kurslarını tanıtır ve kursların önemli bir kısmının, yaklaşık yüzde 20-25 veya daha fazlasının ücretsiz olarak sunulduğunun altını çizer. Bu, topluluğun desteği ve katkılarıyla mümkün olmaktadır. Konuşmacı daha fazlasını yapma arzusunu dile getiriyor ve bunun onları nasıl bir haftalık bir öğrenme festivali düzenlemeye yönlendirdiğini açıklıyor. Festival, bilgi ve görüşlerini paylaşacak olan sektörün önde gelen uzmanlarından bazılarını bir araya getiriyor. Konuşmacı, alınan olumlu yanıtlar için minnettarlığını ifade eder.
Konuşmacı, tartışmanın bir parçası olacak panel üyelerini tanıtır. Panelde Contra içerik ekibine liderlik eden Ishaan, QuantInsti'nin kurucu ortağı ve CEO'su Nitish, Blue Shift'in Başkan Yardımcısı Pradipta ve iRage'in kurucu ortağı ve CEO'su Rajiv yer alıyor. Bu değerli panelistler masaya farklı bakış açıları ve uzmanlıklar getiriyor.
Ardından tartışma, nicel ve algoritmik ticarette bir kariyer için gerekli olan gerekli beceriler ve eğitim geçmişleri konusuna geçer. Panel, bu alana girmeden önce kişinin ilgi ve tutkularını hizalamanın önemini vurguluyor. Bireylere önemli miktarda zaman ve çaba harcamaya hazırlıklı olmalarını tavsiye ederler ve finansal piyasalar, programlama yöntemleri, istatistik ve ekonometri konularında net bir anlayışa duyulan ihtiyacı vurgularlar. Panel, bu alanlardan bir veya ikisinde uzmanlığın gerekli olduğunu, ancak üçünde de asgari düzeyde yeterlilik kriterlerinin karşılanması gerektiğini vurgular. Panel ayrıca, kısa süreli kursların, bireylerin sahada rekabetçi oyuncular olmaları için gerekli becerileri geliştirmelerine nasıl yardımcı olabileceğini tartışır.
Panelistler daha sonra kantitatif ve algoritmik ticaret dersleri almanın faydalarını araştırırlar. Uygun bir ticaret sürecini takip etmenin ve piyasadaki anormallikleri keşfetmek için matematik ve istatistik kullanmanın önemini vurguluyorlar. Kurslar, hipotezleri geriye dönük test etmek ve doğrulamak için gerekli olan Python becerisini öğretir. Ayrıca, katılımcılar stratejilerini BlueShift gibi platformlarda kağıt üzerinde işlem yapma veya canlı ticaret yapma becerisi kazanırlar. Panelistler ayrıca piyasalardaki farklı alfa kaynaklarını ve perakende kullanıcıların yalnızca hazır stratejilere güvenmek yerine araştırma ve canlı ticaret platformlarını kullanmaktan nasıl fayda sağlayabileceklerini tartışıyorlar. Bir alım satım stratejisinin riskini değerlendirirken, stratejiyi yalnızca tek başına değil, aynı zamanda kişinin pozisyonu ve genel portföyü üzerindeki etkisini de dikkate alması gerektiğini vurguluyorlar.
Stratejileri test etmenin ve alfaya erişimin önemi panelde ayrıca tartışılıyor. Farklı beceri ve süreçler gerektiren kendi platformunu oluşturmak yerine BlueShift gibi platformları sistematik araştırma için kullanmanın önemini vurguluyorlar. Panelistler, ticaretin farklı tarzlarda kategorize edilebileceğini ve piyasadaki gelişmelerin etkisinin buna göre değiştiğini belirtiyor. Miktar ticaret endüstrisinin teknoloji ve veri analizindeki gelişmelerden nasıl yararlanabileceğini göstermek için makine öğrenimi satranç programlarının analojisini kullanıyorlar. Ayrıca, artan piyasa hacmi ve veri mevcudiyeti nedeniyle orta ve yüksek frekanslı ticaret stratejileri için mevcut olan önemli miktarda bilgi vurgulamaktadır.
Panelistler, teknolojinin kantitatif ve algoritmik ticaret üzerindeki etkisine odaklanıyorlar. Büyük veri ve otomasyonun artan önemini vurguluyorlar ve yüksek frekanslı ticaret yapanların artan rekabetle karşı karşıya olduğunu kabul ediyorlar. Panelistler, alana girmeyi düşünen perakende yatırımcıların endişelerini dile getirerek, stratejileri çok hızlı uygulamaya karşı uyarıda bulunuyor.
Panelistler, bir stratejiye yatırım yapmadan önce kapsamlı bir şekilde test etmenin ve anlamanın önemini vurguluyor. Uygun değerlendirme yapılmadan uygulamaya geçmenin tehlikelerinden kaçınma gereğini vurgularlar. Belirli bir stratejiyi kullanmadan önce neden başarılı olmasının beklendiğini anlamanın çok önemli olduğunu vurguluyorlar.
Panelistler, ticarette başarı olasılığını artırmak için alfa fikirleri, testler ve risk yönetimi gibi girdilere odaklanmanın önemini vurguluyor. Bu sürecin yavaş ve sıkıcı görünebileceğini kabul ediyorlar, ancak buna bağlı kalmak ve acele karar vermekten kaçınmak gerekiyor. İsteğe bağlı ticaretten sistematik ticarete geçiş yapmak isteyenler için panelistler, piyasa ticareti, temel matematik ve strateji becerileri ve özellikle Python olmak üzere programlama hakkında temel bir anlayış edinmeyi tavsiye ediyor. Ayrıca, bireylere başarılı tüccarlar hakkında okumalarını ve deneme yanılma yoluyla kayıpları önlemek için deneyimlerinden öğrenmelerini tavsiye ederler.
Algoritmik ticaretin olası tuzakları ve bunlardan nasıl kaçınılacağı panelistler tarafından tartışılıyor. Stratejilerdeki önyargıları belirlemenin ve kapsamlı geriye dönük testler ve analizler yoluyla çeşitli piyasa koşullarında çalıştıklarından emin olmanın önemini vurguluyorlar. Anlayış eksikliği kaçırılan fırsatlara veya yüksek frekanslı ticaret stratejileri için ticaretin yürütülmesinde önemli gecikmelere yol açabileceğinden, panelistler borsa faaliyetinin modellenmesinin hafife alınmasına karşı uyarıda bulunuyorlar. Strateji geliştirmeye sistematik bir yaklaşım benimsemeyi ve bunu hem basit hem de karmaşık faktörlerle kapsamlı bir şekilde test etmeyi öneriyorlar. Panelistler, yetkin ve başarılı miktar tüccarları olmak için kurslar, web seminerleri ve uygulama yoluyla gerekli becerilerin edinilmesini önermektedir.
Panelistler, algoritmik ticaretle ilgilenen bireylere değerli tavsiyeler sağlar. İleriye dönük önyargıya, geriye dönük testlere aşırı güvenmeye ve ilgili riskleri dikkate almadan yüksek getirilere aşırı güvenmeye karşı uyarıda bulunurlar. Panelistler ayrıca aşırı kaldıraç kullanmaktan kaçınmanın önemini vurguluyor ve yatırımcılara getirileri değerlendirirken ilgili riskleri göz önünde bulundurmalarını hatırlatıyor. Geriye dönük test sonuçlarını çarpıtabilen önyargıların varlığını vurgular ve bu önyargıları uygun şekilde anlama ve ele alma ihtiyacını vurgularlar.
Konuşmacılar, ticarette başarı şansını artırmak için geriye dönük test yaparken doğru araçları ve yöntemleri kullanmanın önemini vurguluyor. Verileri doğru bir şekilde yorumlama becerisine sahip tacirlerin ücretsiz olarak erişebildiği açık kaynaklı sistemlerin ve veri bilimi kitaplıklarının yükselişiyle elde edilen fırsatların altını çiziyorlar. Ek olarak, sunucuları esnek bir şekilde kiralamak için bulut altyapısını kullanma olasılığından bahsediyorlar, bu da maliyetleri düşürmeye yardımcı olabilir. Konuşmacılar ticarette başarıya ulaşmanın zorluklarını kabul ediyor ve ticaret kararlarında korku ve açgözlülük gibi duygusal etkilerden kaçınmak için kişinin yaklaşımında nesnel ve sistematik olmanın önemini vurguluyor. Kantitatif ve algoritmik ticaret becerilerini geliştirmek için Quantra tarafından sunulanlar gibi kurslar almanızı tavsiye ediyorlar.
Konuşmacı daha sonra ticaretin tüm yapı taşlarını nesnel bir şekilde öğrenmenin ve var olan çeşitli stratejilerin farkında olmanın önemini tartışır. Niceliksel ve algoritmik ticarette veya başka herhangi bir alanda kişinin eğitimine yatırım yapmanın değerini vurgularlar. Konuşmacı, alım satımın temellerini öğrenmekle ilgilenen bireyler için, tüccarlara, programcılara ve bilgilerini geliştirmek isteyen herkese açık bir yarışma duyuruyor. Yarışma, finansal piyasalar, matematik ve istatistik ile programlama ve makine öğrenimini kapsayan üç kısa sınavdan oluşacak. Konuşmacı test hazırlığı için kaynaklar sağlar.
Konuşmacı, ele alınacak tarihleri ve konuları belirterek, Algo Ticaret Haftası için yaklaşan sınav hakkında ayrıntılı bilgi verir. Puanlar nihai liderlik tablosunu belirleyeceğinden, katılımcıların belirtilen kaynakları veya tercih ettikleri diğer araçları kullanarak hazırlanmaları teşvik edilir. Konuşmacı, ilk üç veya ilk on katılımcı arasında yer alma şansını artırmak için üç sınavı da almanızı önerir. Buna ek olarak, konuşmacı, yürütme donanımının bir dizüstü bilgisayar veya bulutta minimum bir yapılandırma kadar basit olabileceğini açıklayarak, niceliksel bir kurulum için gereken donanım gereksinimlerini tartışır. Ancak, daha gelişmiş araştırma yetenekleri, en az 4 GB RAM'e sahip daha iyi bir bilgisayar gerektirebilir.
Panel daha sonra yüksek frekanslı ticaret (HFT) ve hesaplama açısından ağır fonlar için donanım gereksinimlerini araştırır. Alfa nesillerinde çok önemli bir faktör olan daha hızlı değişim bağlantısı elde etmek için HFT'nin sık sık donanım yükseltmeleri ve geliştirmeleri gerektirdiğini vurguluyorlar. Hız ve kapsamlı araştırma ve veri analizi gerektiren ticaret stratejileri, sunucu sınıfı altyapı gerektirir. Panel ayrıca, algoritmik ticaretin bir "ateşle ve unut" mekanizması olarak ele alınmasına karşı uyarıda bulunarak, bulut tabanlı bir ticaret sistemi kullanırken bile strateji performansını düzenli olarak izleme ve gerekirse düzeltici önlemler alma ihtiyacını vurguluyor.
Panel tartışması sona ererken, panelistler dinleyicilere oturumu izledikleri ve aktif olarak katıldıkları için şükranlarını sunarlar. Bir saat süren tartışma boyunca gösterilen sabrı takdir ediyorlar ve ertesi gün yapılacak olan bir sonraki oturuma kadar vedalaşıyorlar. Panel, etkinliğe katılan herkese son bir teşekkür ve iyi dileklerle sona eriyor.
Ticaret Stratejisi Nasıl Otomatikleştirilir | Algo Alım Satım Kursu
Ticaret Stratejisi Nasıl Otomatikleştirilir | Algo Alım Satım Kursu
Rishabh Mittal, Quantra'da içerik ekibinde çalışan bir Kantitatif Analisttir. Uzmanlığı, ticarileştirilebilir sinyaller oluşturmak için denetimsiz öğrenme tekniklerini, özellikle K-Means'i uygulamada yatmaktadır. Diğerlerinin yanı sıra Sabit Oranlı Portföy Sigortası (CPPI) gibi metodolojileri kullanarak finansal piyasalarda pozisyon boyutlandırma için yenilikçi algoritmalar geliştirmeye aktif olarak katılmaktadır. Rishabh, Quantra'ya katılmadan önce çeşitli müşteriler için TradingView kullanarak sistematik ticaret stratejileri oluşturma konusunda deneyim kazandı.
"Bir Ticaret Stratejisi Nasıl Otomatikleştirilir" başlıklı bu web seminerinde Rishabh, ticaret stratejilerini otomatikleştirme sürecini inceleyecek ve katılımcılara sistematik ticaret stratejilerini nasıl hayata geçirecekleri konusunda rehberlik edecek. Web semineri, bir stratejiyi otomatikleştirmek için gerekli ön koşulları ele alarak başlayacak.
Rishabh daha sonra otomatik ticaret için gerekli olan olay odaklı yaklaşıma odaklanacak. Bir komisyoncu ile bağlantı kurma, gerçek zamanlı veri getirme, elde edilen verilere dayalı sinyaller üretme ve nihayetinde komisyoncu ile sipariş verme gibi konuları keşfedecek.
Oturumu sonlandırmak için Rishabh, Blueshift kullanan piyasalarda kağıt ticareti için bir demo stratejisi oluşturmanın adım adım gösterimini yapacak. Katılımcılar, simüle edilmiş bir ticaret ortamında stratejilerini uygulama ve test etme konusunda pratik bilgiler edinecekler.
Ticaret stratejilerini otomatikleştirme konusundaki uzmanlığını paylaştığı ve sistematik ticaret yaklaşımınızı teoriden pratiğe geçirme konusunda değerli rehberlik sunduğu için bu bilgilendirici web seminerinde Rishabh Mittal'a katılın.
Sıfırdan Ticaret Algoritması Nasıl Oluşturulur [Algo Trading Web Semineri] - 22 Temmuz 2021
Sıfırdan Ticaret Algoritması Nasıl Oluşturulur [Algo Trading Web Semineri] - 22 Temmuz 2021
Web semineri sırasında Ashutosh, finansal türev alım satımı alanındaki on yılı aşkın bir süredir edindiği kapsamlı deneyimini paylaştı. Finansal verileri analiz etmek için gelişmiş veri bilimi ve makine öğrenimi tekniklerini uygulamadaki uzmanlığını vurguladı. Ashutosh, prestijli bir yüksek lisans derecesine sahiptir ve sertifikalı bir finansal analisttir (FF). Halen, dünyanın ilk doğrulanmış algoritmik ticaret sertifikası olan EPAT kursunun geliştirilmesinden ve öğretilmesinden sorumlu Quantum City ekibinin değerli bir üyesidir.
Web semineri, öncelikle sıfırdan bir ticaret algoritması oluşturma sürecinde katılımcılara rehberlik etmeye odaklandı. Ashutosh, ticaret algoritmalarını, bunların piyasadaki çeşitli uygulamalarını ve fikirlerin stratejilere ve nihayetinde ticaret algoritmalarına dönüştürülmesini anlamanın önemini vurguladı. Esasen, bir algoritma, tacirlerin verileri analiz ederek ve önceden belirlenmiş kurallara dayalı olarak alım satım emirleri oluşturarak karlı kararlar almalarına yardımcı olan bir bilgisayar programı olarak hizmet eder. Ayrıca, etkili bir şekilde emir göndermek ve almak için dış çevre ile etkileşimleri kolaylaştırır.
Ticaretin pratik yönlerine dalmadan önce Ashutosh, kişinin ticaret evrenini tanımlamanın ve istenen alfayı belirlemenin önemini vurguladı. Alfa, benzersiz pazar perspektifleri, rekabette avantaj elde etme veya bireysel hedeflere göre uyarlanmış belirli stratejiler uygulama gibi çeşitli kaynaklardan kaynaklanabilecek kârların arkasındaki itici gücü temsil eder.
Video içeriği, ticaretin üç temel aşamasını kapsıyordu: araştırma, ticaret ve ticaret sonrası. Ashutosh, fikirleri somut ticaret algoritmalarına dönüştürme sürecine odaklanarak bu aşamaları açıkladı ve farklı ticaret stratejileri örnekleri verdi. Son 63 gün içinde değişim oranı (roc) 2'yi geçtiğinde bir hisse senedi satın almak gibi basit kuralların bile bir ticaret algoritmasının temelini oluşturabileceğini gösterdi.
Web semineri boyunca çeşitli tüccarlar, ticaret algoritmalarını sıfırdan oluşturmaya yönelik yaklaşımlarını sergiledi. Bir tacir, Hindistan pazarındaki verilerden yararlanarak görsel kodlamayı kullandı ve sipariş limitleri ile hisse başına komisyonu dahil etti. Başka bir tüccar, ticaret evrenini tanımlamayla başlayan, ardından roc'u hesaplamak için bir alfa işlevi oluşturma, ticaret kuralları oluşturma ve son olarak mantık bloklarını kullanarak stratejiyi uygulama ile başlayan süreci adım adım gösterdi.
Video, bir ticaret algoritmasının temel bileşenleri olan koşullar, emir gönderme ve emir alma hakkında kapsamlı bilgiler sağladı. Ek olarak, otomatik yürütme için algoritmaların nasıl programlanacağını gösterdi. Beta ve momentuma dayalı stratejiler, ortalama yönlendirme stratejisinin yanı sıra pazar trendlerinden yararlanmanın bir yolu olarak sunuldu.
Ashutosh, sıfırdan bir ticaret algoritması oluşturma sürecini açıkladı ve bir hisse senedi evreni tanımlama, ilgili hedge'leri hesaplama ve ticaret kurallarını yürütme gibi önemli hususları ele aldı. Ayrıca, algoritma üzerinde geriye dönük testler yapmanın ve onu gelişmiş performans için optimize etmenin önemini vurguladı.
Kantitatif yöntemler ve bunların alım satım becerilerini geliştirmedeki rolleri, bilinçli kararlar almak için beta kullanımına ve piyasa ile korelasyona vurgu yapılarak tartışılmıştır. Ashutosh ayrıca katılımcılara ticaret yolculuklarını daha fazla desteklemek için ücretsiz bir danışmanlık araması fırsatı sundu.
Ayrıca, web semineri bir algoritma içinde kullanılabilecek farklı veri türlerini araştırdı ve EPAT kursu için maliyet değerlendirme sürecini ele aldı. Katılımcılara ayrıca rehberlik ve destek için kurs danışmanlarının bir listesi verildi.
Ashutosh'un web semineri, ticaret algoritmalarını sıfırdan oluşturmak için kapsamlı bir rehber sağladı. Katılımcıların sunum sırasında cevaplanmamış olabilecek sorularını göndermeleri teşvik edildi ve konunun tam olarak anlaşılması sağlandı.
Makine Öğrenimi ve Duyarlılık Analizi [Algo Ticaret Projesi Web Semineri]
Makine Öğrenimi ve Duyarlılık Analizi [Algo Ticaret Projesi Web Semineri]
Bayanlar ve Baylar,
Umarım hepiniz beni net bir şekilde duyabilirsiniz.
Quantum City'nin YouTube kanalına hoş geldiniz. Web seminerlerimize düzenli olarak katılanlarınız için, duyarlılık analizi ve portföy tahsisinde makine öğrenimine odaklanan son Algo Trading Project web seminerlerimizden birini hatırlayabilirsiniz. İki değerli EPAT mezunu Carlos Peral ve Vivian Thomas'ı proje çalışmalarını sunmaları için davet etmekten mutluluk duyduk. Ne yazık ki, sunum sonrası bir donanım arızası nedeniyle kesintiye uğradı ve o sırada bunu çok ayrıntılı olarak ele alamadık. Ancak, Carlos'un sunumunu ayrı ayrı kaydedip bizimle paylaşması için fazladan birkaç saat ayırdığı için şanslıydık.
O halde daha fazla gecikmeden devam edelim ve Carlos'un sunumunu izleyelim. Teşekkür ederim.
"Merhaba millet. Bugünkü sunumumda geçen Mart ayında tamamlanan EPAT (Algoritmik Ticarette Yönetici Programı) programı için son projemi göstereceğim. Önce kendimi tanıtmama izin verin. Adım Carlos Martin ve Bilgisayar mühendisliği lisans derecem var.10 yılı aşkın bir süredir İspanya ve Belçika başta olmak üzere birçok müşteri için çalışıyorum.Asıl becerim yazılım geliştirmedir ve son beş yıldır Avrupa kurumlarında çalışıyorum.
Bu projenin arkasındaki motivasyon, makine öğrenimine, özellikle de duygu analizine olan ilgimden kaynaklanıyor. Bu tekniklerin, bu projenin odak noktası olan metin analizi, konuşma tanıma, dil çevirisi ve duygu analizi gibi çeşitli alanlarda uygulanan makine öğrenimi modelleriyle son yıllarda etkileyici gelişmeler kaydettiğine inanıyorum. Ana amaç, haber duyarlılığı ile fiyat duyarlılığı arasında bir ilişki bulmak ve alım satım sinyalleri oluşturmak için duyarlılık puanlarını kaldırmaktır.
Teknik veya nicel analize dayanan geleneksel yaklaşımların aksine, bu proje yeni bir bilgi kaynağı olarak nitel verileri kullanır. Amaç, bu nitel verileri alım satım sinyallerine dönüştürmektir. Proje iki ana bölüme ayrılmıştır: metin analizi ve ticaret stratejisi uygulaması.
Metin analizi bölümü, duyarlılık puanları oluşturmak için haberlerin indirilmesini, ön işlemenin gerçekleştirilmesini ve bir makine öğrenimi modelinin uygulanmasını içerir. Bu proje için, duyarlılık puanları oluşturmak için bir uzun kısa süreli bellek (LSTM) modeli seçtim. Ticaret kısmı, ticaret stratejisinin uygulanmasını, hisse senedi fiyatlarının analiz edilmesini ve stratejinin performansının değerlendirilmesini içerir.
Projenin yapısını ayrıntılı olarak inceleyelim. Metin analizi bölümü, haber verilerinin ilk alınmasını ve ön işlenmesini gerçekleştiren haber yöneticisinden oluşur. Harici bir web hizmetine bağlanmak ve haberleri JSON formatında almak için bir sınıf kullandım. Bu haber verileri daha sonra bir CSV dosyasında saklanır. Duyarlılık analizi bölümü, metnin ön işlenmesini ve Analitik Değerlendirici adlı bir kitaplığı kullanarak kutup puanları oluşturan NLP (Doğal Dil İşleme) işleyicisini içerir. Bu kitaplık, haberlere ikili puanlar atar ve bunları negatif (-1) veya pozitif (1) olarak etiketler. Bu adım, modeli eğitmek için çok önemlidir.
Model, önceden işlenmiş haberleri alır ve ikili sınıflandırma için bir sigmoid işlevi kullanılarak eğitilir. Çıktı duyarlılığı puanları, pozitif veya negatif olarak sınıflandırılır. Ardından ticaret stratejisi uygulanır ve oluşturulan duyarlılık puanları ticaret sinyallerine çevrilir. -1 değeri satış sinyalini, 1 değeri ise alış sinyalini temsil eder.
Proje dört hisse senedi kullanılarak test edildi: Apple, Amazon, Twitter ve Facebook. Duyarlılık puanı stratejisi, bir satın alma ve tutma stratejisiyle karşılaştırıldı. Performans getiriler, Sharpe oranı ve strateji getirileri kullanılarak değerlendirildi. Sonuçlar hisse senetleri arasında değişiklik gösterdi ve bazı hisse senetleri, satın al ve tut stratejisine kıyasla duyarlılık puanı stratejisini kullanarak daha iyi performans gösterdi. Ancak, özellikle belirli dönemlerde duyarlılık puanı stratejisinin iyi performans göstermediği durumlar vardı.
Sonuç olarak, bu proje olumsuz eğilimler, kötü haberler ve potansiyel ticaret fırsatları arasındaki ilişkiyi vurgulamaktadır. Duyarlılık analizini alım satım stratejisine dahil ederek, nitel verilerden yararlanmak ve sistematik bir şekilde piyasa duyarlılığını yakalamak mümkün hale gelir. Bu yaklaşım, geleneksel teknik ve kantitatif analizi tamamlayan ek bir bilgi katmanı sağlayabilir.
Bununla birlikte, duygu analizinin kusursuz bir yöntem olmadığını ve etkinliğinin çeşitli faktörlere bağlı olarak değişebileceğini not etmek önemlidir. Piyasa koşulları, haber kaynaklarının kalitesi ve güvenilirliği ile duygu analizi modelinin doğruluğu, stratejinin başarısını belirlemede rol oynar.
Ayrıca, değişen pazar dinamiklerine ve gelişen haber modellerine uyum sağlamak için duyarlılık analizi modelini sürekli olarak değerlendirmek ve iyileştirmek çok önemlidir. Stratejinin performansının düzenli olarak izlenmesi ve gerekli ayarlamaların yapılması, zaman içinde etkinliğini sağlamak için gereklidir.
Genel olarak, bu proje algoritmik ticarette duyarlılık analizinin potansiyelini göstermektedir. Niteliksel verileri ticaret stratejilerine dahil etmek için yeni yollar açar ve bu alanda daha fazla araştırma ve geliştirme için bir çerçeve sağlar.
Bu projeyi üstlenmem için bana platform ve kaynak sağlayan EPAT programına ve Quantum City ekibine şükranlarımı sunmak istiyorum. Zenginleştirici bir deneyim oldu ve duygu analizinin algoritmik ticaret alanında değerli bilgiler sağlayabileceğine inanıyorum.
İzlediğiniz için teşekkür ederim ve umarım bu sunumu bilgilendirici bulmuşsunuzdur. Herhangi bir sorunuz varsa veya daha fazla tartışmak isterseniz, lütfen bana ulaşmaktan çekinmeyin. İyi günler!