Kvantitativ handel Hva er kvantitativ handel Kvantitativ handel består av handelsstrategier basert på kvantitativ analyse. som er avhengige av matematiske beregninger og nummerkrepping for å identifisere handelsmuligheter. Som kvantitativ handel er generelt brukt av finansinstitusjoner og hedgefond. Transaksjonene er vanligvis store i størrelse og kan innebære kjøp og salg av hundrevis av aksjer og andre verdipapirer. Imidlertid blir kvantitativ handel mer vanlig brukt av individuelle investorer. BREAKING DOWN Kvantitativ handel Pris og volum er to av de vanligste datainngangene som brukes i kvantitativ analyse som hovedinngangene til matematiske modeller. Kvantitative handelsmetoder inkluderer høyfrekvent handel. algoritmisk handel og statistisk arbitrage. Disse teknikkene er hurtigbrann og har vanligvis kortsiktige investeringshorisonter. Mange kvantitative handelsfolk er mer kjent med kvantitative verktøy, for eksempel bevegelige gjennomsnitt og oscillatorer. Forstå kvantitativ handel Kvantitative handelsfolk utnytter moderne teknologi, matematikk og tilgjengeligheten av omfattende databaser for å gjøre rasjonelle handelsbeslutninger. Kvantitative handelsfolk tar en handelsteknikk og lager en modell av det ved hjelp av matematikk, og deretter utvikler de et dataprogram som bruker modellen til historiske markedsdata. Modellen blir deretter testet og optimalisert. Dersom gunstige resultater oppnås, implementeres systemet i sanntidsmarkeder med reell kapital. Måten kvantitative handelsmodeller fungerer best kan beskrives ved hjelp av en analogi. Tenk på en værmelding der meteorologen regner med en 90 sjanse for regn mens solen skinner. Meteorologen oppnår denne motstridende konklusjonen ved å samle og analysere klimadata fra sensorer over hele området. En datastyrt kvantitativ analyse avslører spesifikke mønstre i dataene. Når disse mønstrene blir sammenlignet med de samme mønstrene som er avslørt i historiske klima data (backtesting), og 90 av 100 ganger resultatet er regn, kan meteorologen trekke konklusjonen med tillit, dermed 90-prognosen. Kvantitative handelsfolk bruker samme prosess til finansmarkedet for å foreta handelsbeslutninger. Fordeler og ulemper med kvantitativ handel Målet med handel er å beregne den optimale sannsynligheten for å utføre en lønnsom handel. En typisk handelsmann kan effektivt overvåke, analysere og foreta handelsbeslutninger på et begrenset antall verdipapirer før mengden av innkommende data overstyrer beslutningsprosessen. Bruken av kvantitative trading teknikker belyser denne grensen ved hjelp av datamaskiner for å automatisere overvåking, analyse og handelsbeslutninger. Overvinne følelser er en av de mest gjennomgripende problemene med handel. Det er frykt eller grådighet, når handel, følelser tjener bare å kvele rasjonell tenkning, som vanligvis fører til tap. Datamaskiner og matematikk har ikke følelser, så kvantitativ handel eliminerer dette problemet. Kvantitativ handel har problemer. Finansmarkedene er noen av de mest dynamiske enhetene som eksisterer. Derfor må kvantitative handelsmodeller være like dynamiske for å være konsekvent vellykket. Mange kvantitative handelsfolk utvikler modeller som er midlertidig lønnsomme for markedstilstanden som de ble utviklet for, men i siste instans mislykkes det når markedsforholdene endres. Quotations Strategies - Are They For You Kvantitative investeringsstrategier har utviklet seg til svært komplekse verktøy med advent av moderne datamaskiner , men strategiens røtter går tilbake over 70 år. De drives vanligvis av høyt utdannede lag og bruker proprietære modeller for å øke sin evne til å slå markedet. Det er til og med hylleprogrammer som er plug-and-play for de som søker enkelhet. Quant modeller fungerer alltid bra når de testes på nytt, men deres faktiske applikasjoner og suksessrate kan diskuteres. Mens de ser ut til å fungere godt i oksemarkeder. når markeder går til haywire, blir kvantstrategier utsatt for samme risiko som enhver annen strategi. Historien En av grunnleggerne av studiet av kvantitativ teori anvendt på økonomi var Robert Merton. Du kan bare forestille seg hvor vanskelig og tidkrevende prosessen var før bruk av datamaskiner. Andre teorier i økonomi utviklet seg også fra noen av de første kvantitative studiene, inkludert grunnlaget for porteføljediversifisering basert på moderne porteføljeorientering. Bruken av både kvantitativ finansiering og kalkulator førte til mange andre vanlige verktøy, blant annet en av de mest berømte, Black-Scholes opsjonsprisformelen, som ikke bare hjelper investorer til å velge prisalternativer og utvikle strategier, men bidrar til å holde markedene i kontroll med likviditeten. Når det brukes direkte til porteføljestyring. Målet er som enhver annen investeringsstrategi. å legge til verdi, alfa eller meravkastning. Kandidater, som utviklerne kalles, komponerer komplekse matematiske modeller for å oppdage investeringsmuligheter. Det er så mange modeller der ute som quants som utvikler dem, og alle hevder å være de beste. En av investeringsstrategys bestselgende poeng er at modellen, og til slutt datamaskinen, gjør den faktiske buysell-avgjørelsen, ikke et menneske. Dette har en tendens til å fjerne enhver følelsesmessig respons som en person kan oppleve når han kjøper eller selger investeringer. Kvantstrategier er nå akseptert i investeringssamfunnet og drives av verdipapirfond, hedgefond og institusjonelle investorer. De går vanligvis etter navnet alpha generatorer. eller alfa-gens. Bak gardinen På samme måte som i guiden Oz, er noen bak gardinen som kjører prosessen. Som med hvilken som helst modell, er det bare så godt som det menneske som utvikler programmet. Mens det ikke er noe spesifikt krav for å bli en kvant, kombinerer de fleste firmaer som kjører kvantmodeller ferdighetene til investeringsanalytikere, statistikere og programmerere som koden prosessen inn i datamaskinene. På grunn av den komplekse naturen til de matematiske og statistiske modellene, er det vanlig å se legitimasjon som utdannelsesgrader og doktorgrad i økonomi, økonomi, matte og ingeniørfag. Historisk har disse gruppemedlemmene jobbet i bakkene. men som kvantmodeller ble mer vanlig, flytter kontoret til frontkontoret. Fordeler med Quant Strategies Mens den samlede suksessraten er diskutabel, er årsaken til at noen kvantstrategier fungerer, at de er basert på disiplin. Hvis modellen har rett, fortsetter disiplinen strategien å arbeide med lyndrevne datamaskiner for å utnytte ineffektivitet i markedene basert på kvantitative data. Modellene selv kan være basert på så lite som noen forhold som PE. gjeld til egenkapital og lønnsvekst, eller bruk tusenvis av innganger som samarbeider samtidig. Suksessfulle strategier kan hente på trender i sine tidlige stadier, da datamaskiner stadig driver scenarier for å finne ineffektivitet før andre gjør. Modellene er i stand til å analysere en veldig stor gruppe investeringer samtidig, der den tradisjonelle analytikeren kanskje ser på bare noen få om gangen. Skjermeprosessen kan rangere universet etter karakternivåer som 1-5 eller A-F, avhengig av modellen. Dette gjør den faktiske handelsprosessen veldig enkel ved å investere i de høyt vurderte investeringene og selge de lavt vurderte. Quant modeller åpner også variasjoner av strategier som lang, kort og longshort. Suksessfulle kvantfonde holder et godt øye med risikokontroll på grunn av deres modellers natur. De fleste strategier starter med et univers eller referanse og bruker sektor og bransjeviktinger i sine modeller. Dette gjør at midlene kan styre diversifiseringen til en viss grad uten å kompromittere modellen selv. Quant midler kjører vanligvis på lavere pris fordi de ikke trenger så mange tradisjonelle analytikere og porteføljeforvaltere å drive dem. Ulemper med Quant Strategies Det er grunner til at så mange investorer ikke fullt ut omfavner konseptet om å la en svart boks kjøre sine investeringer. For alle de vellykkede kvantfondene der ute, virker like mange som mislykkes. Dessverre for kjendisens omdømme, når de feiler, feiler de stor tid. Langsiktig kapitalforvaltning var en av de mest berømte quant hedgefondene, da den ble drevet av noen av de mest respekterte akademiske ledere og to Nobels minnesprisvinnende økonomer Myron S. Scholes og Robert C. Merton. I løpet av 1990-tallet genererte deres lag over gjennomsnittet avkastning og tiltrukket kapital fra alle typer investorer. De var berømte for ikke bare å utnytte ineffektivitet, men også å bruke enkel tilgang til kapital for å skape enorme løftede spill på markedsretninger. Den disiplinerte naturen til deres strategi skapte faktisk svakheten som førte til deres sammenbrudd. Langsiktig kapitalforvaltning ble likvidert og oppløst i begynnelsen av 2000. Dens modeller inneholdt ikke muligheten for at den russiske regjeringen kunne standardisere noen av sin egen gjeld. Denne hendelsen utløste hendelser og en kjedereaksjon forstørret av løfteskapt opprør. LTCM var så tungt involvert i andre investeringsoperasjoner at dets sammenbrudd påvirket verdensmarkedet, noe som utløste dramatiske hendelser. I det lange løp gikk føderalbanken inn for å hjelpe, og andre banker og investeringsfond støttet LTCM for å forhindre ytterligere skade. Dette er en av grunnene til at kvantfondene kan mislykkes, da de er basert på historiske hendelser som kanskje ikke inkluderer fremtidige hendelser. Mens et sterkt kvantteam stadig vil legge til nye aspekter til modellene for å forutsi fremtidige hendelser, er det umulig å forutsi fremtiden hver gang. Kvantfonde kan også bli overveldet når økonomien og markedene opplever større volatilitet enn gjennomsnittet. Kjøpesalgssignaler kan komme så fort at den høye omsetningen kan skape høye provisjoner og skattepliktige hendelser. Quant midler kan også utgjøre en fare når de markedsføres som bjørnsikre eller er basert på korte strategier. Forutsier nedgangstider. bruk av derivater og kombinere innflytelse kan være farlig. En feil sving kan føre til implosjoner, noe som ofte gjør nyheten. Bunnlinjen Kvantitative investeringsstrategier har utviklet seg fra back office-svarte bokser til vanlige investeringsverktøy. De er designet for å utnytte de beste sinnene i virksomheten og de raskeste datamaskinene til både å utnytte ineffektivitet og bruke innflytelse til å gjøre markedsbud. De kan være svært vellykkede hvis modellene har tatt med alle de riktige inngangene og er krevende nok til å forutsi unormale markedshendelser. På baksiden, mens kvantfondene er strengt testet tilbake til de jobber, er deres svakhet at de stole på historiske data for deres suksess. Mens investering i kvant-stil har sin plass i markedet, er det viktig å være oppmerksom på manglene og risikoen. Å være konsistent med diversifiseringsstrategier. det er en god ide å behandle kvantstrategier som en investeringsstil og kombinere den med tradisjonelle strategier for å oppnå riktig diversifisering. En økonomisk teori om total utgifter i økonomien og dens effekter på produksjon og inflasjon. Keynesian økonomi ble utviklet. En beholdning av en eiendel i en portefølje. En porteføljeinvestering er laget med forventning om å tjene en avkastning på den. Dette. Et forhold utviklet av Jack Treynor som måler avkastning opptjent over det som kunne vært opptjent på en risikofri. Tilbakekjøp av utestående aksjer (tilbakekjøp) av et selskap for å redusere antall aksjer på markedet. Selskaper. En skattemessig tilbakebetaling er refusjon på skatter betales til en person eller husstand når den faktiske skatteforpliktelsen er mindre enn beløpet. Den monetære verdien av alle ferdigvarer og tjenester som produseres innen et land grenser i en bestemt tidsperiode. Kvantitativ og Algoritmisk handel Kvantitativ og algoritmisk handel Denne tråden er dedikert til kvantitativ og algoritmisk handel. Første side bør ses som et fokuspunkt for ovennevnte emner. Denne første siden er under bygging og, hvis interessert, besøker den fra tid til annen for å se om nye materialkoblinger er kommet. quotThere er en forskjell mellom å si at det er forutsigbarhet og muligheten til å forutsi kvote. Selv om det alltid er mer profitt i langsiktig prognoser, er det mer matematisk sett mer pålitelighet. 8221 (A. Einstein) Men ikke enklere. SitTradings ikke et spill 8211 Det er en IQ testquot Først, noen ting å vurdere i finans, er fetthaler ansett som uønsket på grunn av den ekstra risikoen de innebærer. For eksempel kan en investeringsstrategi ha en forventet avkastning, etter ett år, det er fem ganger standardavviket. Forutsatt en normal fordeling, er sannsynligheten for at den er sviktet (negativ avkastning) mindre enn en i en million i praksis, den kan være høyere. Normale fordelinger som oppstår i økonomi gjør det vanligvis fordi faktorene som påvirker verdien eller prisen på en eiendel er matematisk kvoteopptatt, og den sentrale grenseetningen sørger for en slik fordeling. Imidlertid er traumatiske quotreal-worldquot-hendelser (for eksempel et oljeskudd, en stor bedriftskonkurranse eller en abrupt endring i en politisk situasjon) vanligvis ikke matematisk opptatt. Investopedia forklarer Tail Risk Når en portefølje av investeringer er satt sammen, antas det at fordelingen av avkastningen vil følge et normalt mønster. Under denne antagelsen er sannsynligheten for at avkastningen vil flytte mellom gjennomsnittet og tre standardavvik, enten positive eller negative, 99,97. Dette betyr at sannsynligheten for retur som flytter mer enn tre standardavvik utover gjennomsnittet er 0,03, eller nesten null. Konseptet med halerisiko antyder imidlertid at fordelingen ikke er normal, men skjev, og har høyere haler. De dypere haler øker sannsynligheten for at en investering vil bevege seg utover tre standardavvik. Fordeler som er preget av fete haler, ses ofte når man ser på avkastning på sikringsfond. investopediatermsttailrisk. asp Hva kan Quant Traders Lær av Talebs quotAntifragilequot Her er noen snip-sett jeg fant spesielt interessant: 1) Momentum-strategier er mer antifragile enn gjennombruddsstrategier. Taleb sa det ikke, men det var den første tanken som kom til meg. Som jeg argumenterte mange steder, har betydelige tilbakeføringsstrategier naturlig overskuddskapsler (utgang når prisen har vendt tilbake til å bety), men ingen naturlige stoppfall (vi bør kjøpe mer av noe hvis det blir billigere), så det er veldig mye gjenstand for venstre hale risiko, men kan ikke dra nytte av den uventede lykken til høyre hale. Svært skrøbelig Tvert imot har momentumstrategier naturlige stoppfall (utgang når momentum reverserer) og ingen naturlige fortjenestehett (hold samme posisjon så lenge momentet vedvarer). Generelt, veldig antifragilt Unntatt: Hva skjer i løpet av en handel (på grunn av det daglige overløpsgapet eller strømbryteren), kan vi ikke gå ut av en momentumposisjon i tide. Du kan alltid kjøpe et alternativ for å simulere et stoppfall. Taleb ville sikkert godkjenne det. 2) Høyfrekvente strategier er mer antifragile enn lavfrekvente strategier. Taleb sa det heller ikke, og det har ingenting å gjøre med om det er lettere å forutsi kortsiktig vs langsiktig avkastning. Siden HF-strategier tillater oss å akkumulere fortjeneste mye raskere enn lavfrekvente, trenger vi ikke å bruke noen innflytelse. Så selv når vi er uheldig nok til å holde en posisjon av feil tegn når en svarte svan treffes, vil skaden være liten i forhold til den kumulative fortjenesten. Så mens HF-strategier ikke akkurat drar nytte av høyre hale risiko, er de i det minste robuste med hensyn til venstre hale risiko. 5) Korrelasjoner er umulige å estimere. Det eneste vi kan gjøre er å korte til 1 og kjøpe til -1. Taleb hater Markowitz porteføljeoptimalisering, og en av grunnene til at den er avhengig av estimater av covariances av avkastning. Som han sa, kan et par eiendeler som har en -0.2 korrelasjon over en lang periode ha 0,8 korrelasjon over en annen lang periode. Dette gjelder spesielt i tider med økonomisk stress. Jeg er helt enig på dette punktet: Jeg tror at manuell tildeling av korrelasjoner med verdier på -0,75, -0,5, -0,25, 0 til oppføringer av korrelasjonsmatrisen basert på quotintuitionquot (grunnleggende kunnskap) kan generere så god ytelse som noen omhyggelig estimerte tall. Det mer fascinerende spørsmålet er om det er en viss reversering av korrelasjoner. Og hvis ja, hvilke instrumenter kan vi bruke til å dra nytte av det. Kanskje denne artikkelen vil hjelpe: web-docs. stern. nyu. edusalomondocsderivativesGSAM20-20NYU20conference2004210620-20Correlation20trading. pdf 6) Backtest kan bare brukes til å avvise en strategi, for ikke å forutsi dens suksess. Dette ekko poenget som kommenterer Michael Harris i en tidligere artikkel. Siden historiske data aldri vil være lange nok til å fange opp alle mulige Black Swan hendelser som kan oppstå i fremtiden, kan vi aldri vite om en strategi vil mislykkes ulykkelig. Men hvis en strategi allerede feilet i en backtest, kan vi være ganske sikre på at den vil mislykkes igjen i fremtiden. Veldig god lesing: Vurder igjen den rene, tilfeldige gangmynten som spretter spill uten RTM. Vi sa at det ikke var noen tidsstrategi i dette tilfellet. Men nå antar vi at vi finner en krystallkule før spillet starter som forteller oss hva sluttverdien vil være når kampen avsluttes. Husk at denne faktiske sluttverdien sannsynligvis vil være godt over eller under 0. Tegn en rett linje på den tomme grafen fra utgangspunktet til det kjente sluttpunktet. Begynn å spille spillet. Når grafen er over linjen, prognostiser haler og ta pengene dine av bordet. Når grafen er under linjen, prognostiserer hoder og legg pengene tilbake på bordet. Det bør være enkelt å overbevise deg selv om at prognosene dine vil være mye mer nøyaktige enn 5050, og du vil vinne med din timingstrategi (quotwinquot i den forstand at du vil gjøre mye bedre enn noen som ikke prognostiserer eller tid). Dette er selv uten RTM Tilsvarende, med investeringer, hvis vi på en eller annen måte kunne vite hva fremtidig gjennomsnittlig avkastning vil være på forhånd, kan vi markedsføre tid selv uten RTM. I dag, for eksempel, vet vi at gjennomsnittlig avkastning de siste 75 årene er om lag 10 årlig. Gå inn i en tidsmaskin og gå tilbake til 1930. Invest for de neste 75 årene. Når den kumulative årlige avkastningen siden 1930 går over 10, lyser opp aksjene. Når den kumulative årlige avkastningen siden 1930 går under 10, legger du mer penger tilbake til aksjer. I 2005 vil du ha slått markedet med en veldig fin margin. Dette kalles en quote-samplequot-test. Det har en åpenbar feil, fordi investorer i 1930 ikke hadde noen ide om hva den gjennomsnittlige årlige avkastningen skulle være over de neste 75 årene. De visste bare hva de siste gjennomsnittlige årlige avkastningene var. Hvis du gjør testen igjen og bare tillater investorer å bruke den informasjonen som er tilgjengelig for dem på det tidspunktet (en test-av-prøve-test), virker markedsplaneringsstrategien ikke. Dette er en enkel type quotchartistquot timing, basert bare på tidligere avkastning. Når fortidens avkastning er høy, lyse opp på aksjer. Når fortidens avkastning er lav, legg mer penger til aksjer. I en ren tilfeldig spasertur uten en krystallkule, vet vi at denne typen timing ikke virker. Årsaken til at det ikke virker, er at uten krystallkulen kan vi ikke definere begrepet quotlowquot og quothigh. quot quotLowquot betyr at den fremtidige gjennomsnittlige valuequot og quothighquot betyr quotabove den fremtidige gjennomsnittlige verdien, men vi vet ikke fremtidens gjennomsnittlige verdi . Vi vet bare den siste gjennomsnittlige verdien, og den informasjonen er ikke til nytte i en ren tilfeldig spasertur uten RTM. De fleste prognosemetoder og timingstrategier basert på prognosene er mer sofistikerte. De bruker vanligvis grunnleggende økonomiske forhold som DP (utbytte til prisforhold) eller PE (pris-til-opptjeningsgrad) for å gjøre prognosene. Argumentet er at disse forholdene noen ganger er høye og noen ganger lave, men det er urimelig å tenke at de muligens kan vokse eller krympe uten grenser (kvittere til uendelig, som akademikere ofte liker å si det). Det er mye mer fornuftig å tenke at mens de noen ganger blir svært høye eller svært lave, må de til slutt gå tilbake til en slags mer normalt nivå. RTM, med andre ord. Hvis disse forholdene har RTM, er det ganske fornuftig å hypotesere at denne RTM i forholdene induserer en lignende RTM-effekt i avkastning, og at forholdene kan brukes til å prognostisere fremtidig avkastning. Fungerer denne typen grunnleggende prognoser egentlig Mens den generelle ideen sikkert virker mer enn plausibel, er beviset i pudding, og teoriene må testes. Det er mulig å undersøke historisk rekord for å se om de ulike ordningene ville ha virket tidligere. Mange har gjort slike studier, både i den populære økonomiske verden og i den akademiske økonomiske verden. Nøkkelpunktet er at når du trykker på disse typer grunnleggende prognosemetoder for å se om de ville ha jobbet tidligere, er det utro hvis du bruker de faktiske midlene til de grunnleggende prognosevariablene beregnet over hele testperioden, fordi Denne informasjonen var ikke tilgjengelig for investorer tidligere. Du må back-test bruke kun informasjon tilgjengelig på det tidspunktet. Med andre ord må du utføre prøver uten prøving, ikke i prøveprøver. De fleste av de populære studiene som kommer til den konklusjon at avkastning er forutsigbar, er ugyldig av denne grunn. Overraskende synes mange av de akademiske studiene å lide av den samme dødelige feilen. Amit Goyal og Ivo Welch diskuterer og undersøker dette innsiktet i deres papir. En omfattende titt på Empirical Performance of Equity Premium Prediction. Da de gjorde utprøvde tester av alle de populære prognosevariablene, inkludert DP og PE, fant de at ingen av dem jobbet: Vårt papir undersøker ytelsen av disse variablene utenom prøven, og finner at det ikke er en enkelt en ville ha hjulpet en virkelige investor overforutsigelse den tidligere rådende historiske egenkapitalprinsippet. De fleste ville ha alvorlig skade. Derfor finner vi at egenkapitalprinsippet for alle praktiske formål ikke har vært forutsigbart. Dette resultatet overrasker også mange mennesker. Den vanlige visdommen er at fremtidige aksjemarkedene er svært forutsigbare ved å bruke vanlige verdsettelsesmål som DP og PE. Goyal og Welchs forskning indikerer at denne troen, som så mange andre, kan være et annet eksempel på hvordan folk ofte blir lurt av tilfeldighet og ser mønstre i tilfeldige data som ikke er der. Det er fortsatt kontrovers i det akademiske samfunn om hvorvidt aksjeavkastning er forutsigbar, og i hvilken grad de kan være forutsigbare, og hva de beste prognosevariablene kan være. Goyal og Welch har tvunget på denne hypotesen, og de har utført den verdifulle tjenesten for å demonstrere hvor viktig det er bare å bruke utprøveforsøk, men forskning og debatt fortsetter. I alle fall, forutsigbarhet, hvis den eksisterer i det hele tatt, er det klart mye svakere og vanskeligere å utnytte enn de fleste tror. Jeg stoler generelt på bokanbefalinger, men et raskt google-søk på dette ser tvilsomt ut. Krav på 1000 årlig avkastning, etc. Er du sikker på dette, foretrekker jeg å skille aktivaklassebeslutninger fra momentum på underaktivklasse-nivå. For eksempel kan en syklisk industri rally sterkt rett og slett på grunn av sin høye beta hvis markedet samler seg. Ta den idiosynkratiske avkastningen, beregne tilbakebetaling på 2-12 måneder (første måned har en tendens til å ha noe gjennomsnittlig reversering), skala det ved den idiosynkratiske volatiliteten. En gang i ukesmåned (de endres så ofte som dine tradisjonelle signaler), konvertere disse til en Z-poengsum som kan brukes i en annen del av visningsprosessen eller danne en portefølje av topp 25, bunn 25 og midten 50 og spore ytelsen. Du kan gjøre dette innen hver aktivaklasse eller på tvers av alle aktivaklassene. Du kan også ta noen syn på et aktivsklassenivå med en lignende tilnærming. Trikset er da metoder for å kombinere visninger sammen (Black-LittermanEntropy Pooling). Når du har en metode for å kombinere ulike typer visninger sammen, kan du enkelt inkorporere gjennombrudds - og momentumstrategier i en portefølje. På SensoBeat (sensobeat) antar vi at det er en kvotumentum på nyheter, og vi prøver å spore det momentumet (stock quotbuzzquot). Vi gjør det bare for aksjer, men kan også tilpasses til andre felt, så lenge de kan ha en quotbuzzquot. Vi tenkte på å bruke den til algo-handel, noe som er mer relevant for deg, men å gjøre det helt automatisk var et stort problem. F. eks Sentimentet til en nyhet er positivt, men hvis det går glipp av forventningene, er effekten negativ. Vi bestemte oss for å gå for et avgjørelseshjelpemiddel, at næringsdrivende gjør den endelige avgjørelsen. Ville være interessant å høre hva profesjonelle algo-tradere tenker på ideen Anon, Som jeg nevnte i boken, finner jeg sjelden noen publisert strategi lønnsom som den er. Ofte står det til og med opp til backtesting, for ikke å nevne live trading. Så jeg vunnet ikke for mye vekt på 1000 kravet. Den viktige løsningen fra boken er noen teknikker jeg ikke visste før jeg kan endre og forbedre videre. Ernie John, takk for ideen din. Faktisk, dette minner meg om en hel klasse momentum strategier som jeg leser om: i utgangspunktet å holde en lang kort portefølje basert på noen enkle rangeringskriterier som tilbakebetalt avkastning som du foreslo. Tilsynelatende fungerer dette ikke bare i aksjer, men også i varer futures. (Google på papiret av Joelle Miffre og Georgios Rallis kalt quotMomentum i Commodity Futures Marketsquot). Problemet for meg (men ikke nødvendigvis for pensjonsmidler) er at holdingsperioden er for lang, og avkastningen er relativt lav. Den lange holdingsperioden innebærer nødvendigvis at porteføljen har midlertidig volatilitet og dermed undertrykker Sharpe-forholdet. Som ikke å si at forslaget ditt nødvendigvis har dette problemet. Ernie Guy, Takk for at du deler produktet med oss. I denne sammenheng bør jeg nevne at selskapet Ravenpack har en lignende nyhetsindikator som jeg tror kan brukes til algoritmisk handel, og Ravenpacks indikatorer kan integreres i Alphacet Discovery39s plattform. Også, hvis man er interessert i nyheter samlet fra internett, men ikke nødvendigvis fra finansnyheter, tilbyr selskapet Recorded Future også lignende sentimentdata gjennom en API som er egnet for algoritmisk handel. Ernie, takk for at du pekte meg på Ravenpack. De gjør følelsesanalyse som noen andre selskaper gjør også (thestocksonar, sentigo). De prøver alle å bestemme om et nyhetsartikkel er positivt eller ikke. SensoBeat prøver å svare på et annet spørsmål: Hvor mye har nyhetsartet spredt (i sanntid) Så langt vi vet, er denne informasjonen ikke tilgjengelig for forhandlere. 2 lignende gjenstander fra 2 forskjellige selskaper kan ha svært forskjellig spredning og derfor forskjellig påvirkning på aksjen. Når handelsmannen leser et nyhetsartikkel fra favorittfôret, vet han ikke om denne nyheten nå begynner å spre seg, er den allerede kvotert over internett, og så videre. Guy, Det er absolutt en interessant funksjon. Godt å vite dette produktet finnes Ernie Ting med momentum er at det kan fortsette å gå og gå, eller det kan være en dud. Den beste regelen som jeg finner for trading momentum strategier er bare å administrere dine utganger og aldri sette et mål. Ordtaket kvitterer dine tap, og la fortjenesten din bli en forenkling, men det er så sant. En annen ide, som jeg plukket opp fra TraderFeed for lenge siden, er å: 1) identifisere en trend og 2) gå inn i en mottrend. Effektivt, å kjøpe på lokalt minimum i et oksemarked, for eksempel. Faizul Ramli sa. Dette er en rettidig artikkel Jeg re-leser boken din igjen, og du foreslo at hvis man har lavt kapitalnivå, er strategier med innflytelse (for eksempel futures og forex) sannsynligvis det beste å starte med. Men, etter å ha hatt ingen erfaring med handel futures eller forex, hva vil du anbefale å være den beste boken nettstedet for å starte med Paul, Ja, med momentum strategier Jeg liker å ha stoppet tap, men ingen fortjeneste mål. Omvendt, med reverseringsstrategier, liker jeg å ha profittmål, men ingen stoppfall. På samme måte som et ofte omarbeidet overskuddsmål faktisk kan fungere som et stoppfall, kan et ofte omarbeidet stopptap også bli et overskuddsmål. Hei Faizul, Når det gjelder handel futures, kan du starte med Joe Duffy39s bok som jeg anbefalte. For FX lærte jeg alt jeg vet sitat jobquot og fra min eks-partner i mitt hedgefond. Kanskje noen lesere her kan foreslå en god bok, sa Faizul Ramli. Takk ernie Bare bestilt boken i dag, så forhåpentligvis vil det få det i en uke eller så. Funnet et nettsted som er bra som det egentlig starter fra det grunnleggende. Ernie, føler du det som betyr reversering, er ikke en god strategi i forex. Jeg prøvde ganske hardt backtesting EURUSD data på jakt etter gjennomsnittlig reversering ved ulike tidsskalaer, ved å bruke blandinger av oscillatorer, og fant ikke noe nytt. Kanskje det er fordi valutamarkedene er så store at de bare flyttes virkelig av faktiske nyheter, ikke stokastiske handelsmønstre. AZRamblers, Det er gjennomsiktige strategier som fungerer i FX, men EURUSD er ikke en god kandidat. Man må se etter land hvis økonomiske indikatorer er sterkere samordnet. Ernie Mark Ambrose sa. For å få mer fart på Forex trading, besøk ultimatesignalsmembersgo. phpr38ampil0 har du noen gang sett på Gaussian funksjoner Gary, Mange av oss har brukt gussere i mange former, men kanskje du kan være mer spesifikk med hensyn til bruken i momentum-konteksten. Kanskje poeng til en elektronisk referanse Ernie Hei Ernie, jeg er en stor fan av boken din og denne bloggen, men jeg kunne ikke finne noen måte å spore resultatene til fondet. Hvor kan jeg gå for å se det vær så snill. Hei, vennligst send meg en e-post. Takk, Ernie Hey Ernie, du gjorde meg bare kjent: D Jeg har lest det meste om Forex de siste par årene, i tillegg til å praktisere ulike momentumteknikker med en demo-konto uten konsekvent suksess. Den eneste boken jeg fant noe eller mindre interessant å lese, for å få en god forståelse for alle ting var quotDay trading og swing trading the Currency Marketquot, av Kathy Lien, men igjen er det bare et tilbud på basicsquot-boken. Om momentum-teknikker for handel med fx-markedet. Jeg antar at rent mekaniske metoder i seg selv ikke virker (også handelssystemer du vanligvis finner publisert i mange fxforum). Du må først identifisere øyeblikk eller situasjoner når en trend er sannsynlig å skje på grunn av eksterne hendelser som må tas i betraktning (etter at London åpnet etter NY åpnet etter pressemeldingen som NFP.), Eller på grunn av quottechnicalquot hendelser som quotMaster candlesquot (pris som strekker seg uten å overskride tidligere barer maksimum eller minimum, og deretter bryte dem ut voldsomt). Kanskje det er andre måter å identifisere trender på, men jeg er ikke klar over dem, så hvis noen vet, jeg er veldig glad for å vite. Jeg er ingen ekspert, men etter å ha lest Ernie180s komplett blogg, finner jeg parhandelens tilnærming mye mer solid for min smak, og hvis det brukes på Forex, antar jeg det kan være en fin måte for den lille spekulanten å prøve uten et stort krav til kapital (fordi noen meglere gir deg mulighet til å handle med mini - og mikropartier (mini 10.000 8364 micro 1000 8364 dvs.) Jeg vil sende deg også Ernie) Hva tar du på katalysatorer som inntektsutgivelser når det gjelder gjennomsnittlig reversjonslager swing trading systemer Har Du har gjort statistisk testing og besluttet å: 1) Ikke gå inn i aksjer som skal rapportere inntekter før du forventer å avslutte. 2) Skriv inn mindre stillinger, og håper fortsatt på vesentlig reversering. 3) Angi uansett hva som er basert på pris handling, ignorerer noen nyheter. Mark, jeg ville unngå å gå inn i stillinger av aksjer som har annonsert eller forventes å kunngjøre inntjening for mean-reverting strategier. Ernie gtgt quotI ville unngå å gå inn i stillinger av aksjer som har annonsert eller forventes å kunngjøre inntjening for mean-reverting strategies. quot jeg har unngått inntjening. men mitt gjetning ville være at det fortsatt er positiv forventning der. bare mye mer volatilitet. Jeg hadde det vanskelig å få inntjeningsdatoer for et stort nok datasett for å faktisk teste det - var du i stand til å backtest denne Free Trade oddsen. Komplett statistisk senter for sesongmessige og statistiske mønstre for Dow, SP, Nasdaq, Dax. Søk dine beste handelsmønstre ved å velge måned, dag i måned, utløpsuke, månefase, presidents syklus, politikk etc. Ekstra verktøy: 1) Hva om. (Return n dager etter hvis endring er.) 2) Utrolig og lønnsom intradag statistikk. 3) Dagvarsel for Dax og Nasdaq. Prøv det og profitt. microbolsa. blogspotpmicro-pautas-nuevo. html Kommentarer og forslag er velkomne. Marker, Har du hørt om PEAD: Postinntekter Kunngjøring Driftsforskning indikerer at prisen ikke vil bety-tilbake etter inntjeningsmelding. Jeg backetested slike situasjoner ved web-scrapping data fra inntekter. Takk for svarene dine, Ernie. Når det gjelder PEAD og gjennomsnittlig reverseringstesting med inntektsskrapede data, hva var a) gjennomsnittlig ventetid for strategien din b) og hvor mange dager før eller etter inntjening vil inngangen bli ekskludert? De fleste av PEAD-undersøkelsene jeg leser om snakker om en Drift varig 3-12 måneder, mens min betydelige reversering sving handler ikke lenger enn 4 dager. Et lignende spørsmål til min ble reist på bloggen din på epchan. blogspot200707more-on-news-driven-trading. html av quotvivkrishquot Mark, jeg kan gi deg den nøyaktige holdingsperioden for strategien min, men jeg kan fortelle deg at tidsskalaen er ganske lik din gjennomsnittlige-tilbakevendende strategier. PEAD-momentet kan muligens ikke vare mer enn 3 måneder, siden det er en inntjeningsmelding hver tredje måned, noe som vil utløse en ny trend. Ernie, jeg finner at lønnsomme momentum trading strategier for porteføljer av futures, er ikke umulig vanskelig å finne. Vanligvis har de en gjennomsnittlig vinnende handelstid på 25-100 dager og en gjennomsnittlig tapende handelstid på 5-25 dager. (Fordi de kutte tapere og la vinnere løpe.) Selv lærebokens trippelrørende gjennomsnittssystem er solid lønnsomt, selv med straffende store provisjoner og slippe, når testet på en diversifisert portefølje med 50 futuresmarkeder. (Sørg for å bruke en globalt diversifisert portefølje for å få mer av den frie lunsj-ikke-korrelasjonen). Juster parametere for å få gt75 dagers ventetider for å vinne handler, voila: fortjeneste. Et annet enkelt og lønnsomt momentum system for futures vises på Ed Seykota39s nettsted. Han kaller det quotSupport and Resistancequot, men det er faktisk et klassisk Breakout-system: gå lenge når prisen går gjennom (over) motstand, etc. bit. lye5tTRo Med hvilken type kapital fant du det mulig å starte prop trading (day trading) for å leve Med litt forhånds kapital behøvde bare for å kunne handle daglig i de fleste utvekslinger, og mange macho hedgefond var fornøyd med 4 over 3 måneders LIBOR disse dager (nevner det som en indikator på en ambisiøs, men muligens realistisk resultatforventning - merk: LIBOR er ganske lav i disse dager også), realistisk tror du det er en dårlig periode og fundamentalisme som er forskjellig fra tidspunktet du satte opp din egen virksomhet. Vil vi snakke om et minimum på 100-150k tilgjengelig bare for å starte opp Pumpernickel, takk mye for referanser. De høres veldig interessant ut. Ernie Anon, Det er mulig å skape en levende trading 100-150K kapital, men åpenbart ikke om den leverte avkastningen er 5. Det ville være en enkel beregning for å finne avkastningen som trengs for å overleve når du definerer fortjenesten du trenger. Ernie Takk for at du diskuterte Duffy39s bok. Jeg har funnet noen interessante rynker der. Manny Mange high directionallow vol trender forekommer i indeksen trading indeksen futures, for eksempel 9:15 til 7:00 BST for SampP 500 Index futures, vanligvis som reversering etter svært store trekk, så gå lenge hvis trendmove er i stor grad nede, og gå kort hvis trendmove er i stor grad oppe. Beklager jeg mente GMT, strategien er riktig skjønt. Hei DP, takk for futures tipset: vil backtest denne gangen Ernie fra min erfaring, er momentum mye lettere å finne enn betydelige reverseringsstrategier for varer (futures) Anon, Ja, jeg er enig med deg. Gjennomsnittlig reversering fungerer hovedsakelig for enkelte aksjer, mens momentum hovedsakelig fungerer for futures og valutaer. Ernie Jeg kan sette pris på hvorfor du kanskje ikke er tilbøyelig til å bruke adaptive strategier, spesielt hvis man ansetter seg fra hylleverktøyene, for eksempel Neural Toolbox i Matlab. Deres neuralnett gis mest i tilbakeformeringsmodus, brenner igjennom mange år med data, og din datasett utenom prøven er meningsløs, da modellen er statisk og ikke kan tilpasse seg. Mens jeg prøvde å løse overnattergapet i futures og valutaer, bestemte jeg meg for å gi neuralnett et annet skudd, og fortsatte å designe min egen. Ved hjelp av komprimeringsteknologi klarte jeg å bygge en som brenner gjennom den minste mengden data, f. eks. ca 2 måneder ved bruk av timebarer med 5 års data, og så er hver ny prediksjon ute av prøven, og nettet integrerer nye linjer mot neste prediksjon. På slutten av dagen omdirigerer nettverket seg grundig, og forsøker å forutsi åpningslinjen neste morgen, og går deretter tilbake for å forutsi intradag-lukkestenger. Jeg ser mekaniske systemer som å si til en sprinter å trene intensivt i 4 år, da slippe ut av synet og gå på en binge i et år, dukker opp igjen, gå straks tilbake på banen, og du har forventet å vinne gullmedaljen. Det er usannsynlig å skje. Vi må hele tiden oppgradere vår kunnskap for å reflektere over fremtiden. Uansett, det har vært jevnt å seile for overgangsspalter i valutakurs og futures trading. Hei Jay, tusen takk for å dele din forbedrede neurale treningsmetode med oss. Det er gledelig å høre at noen faktisk har gjort adaptive metoder for å tjene penger på handel. Men det er ganske mange som fortalte meg at de har brukt ganske enkle tekniske indikatorer for å handle over natten i futures og FX, og faktisk har jeg testet en slik metode som også gir meget gode resultater. Så kanskje sofistikerte maskinlæringsmetoder er ikke strengt nødvendige for å gi konsistente resultater for denne spesielle markedsmuligheten. I dagens39s Financial Times. Vennligst respekter FT39s tsampcs og opphavsrettspolitikk som tillater deg å: dele koblinger kopiere innhold for personlig bruk, og distribuere begrensede ekstrakter. Send e-post til ftsales. supportft for å kjøpe tilleggsrettigheter eller bruk denne linken for å referere til artikkelen - ftcmss2a29d2b4a-60b7-11e0-a182-00144feab49a. htmlixzz1J8QME6Pt Da de nye pengene kom til å strømme inn, insisterer Madoff at han planla å fortsette å bruke sin legitime investeringsstrategi, som var basert rundt en såkalt 8220black box8221 8211 en kompleks teknikk som er avhengig av databehandlingsalgoritmer for å velge bransjer. 8220 Før jeg hadde hjulpet med å utvikle produkter til Chicago Board Options Exchange for indekshandel 8211 Jeg hadde bygget en modell for den virksomheten, 8221 sier han. 8220Så jeg trodde jeg ville sette sammen en portefølje av SampP 500-aksjer, med 85 prosent eksponering, brukte OEX SampP 100 indeksposisjonene som en hedge.8221 Denne typen jargong høres uforståelig for ikke-bankfolk, men er helt typisk 8211 og troverdig 8211 på Wall Street, og Madoff leverer det uten å savne et slag. Ligger han Det er umulig å fortelle, men når han snakker, blir han så animert at fargen spyler inn i kinnene sine. 8220 Men problemet med min svarte boks var at for å få det til å fungere, må du ha volatilitet, volum og momentum. Og selvfølgelig fikk vi det ikke. 8221 Kort tid etter at Madoff tok inn denne nye tilstrømningen av kapitalen, ble markedene betraktet 8211 som forhindret sin 8220black box8221-strategi fra å produsere fortjeneste. Men hans nye kunder ventet sjenerøs avkastning, og var snart krevende innløsninger. Hei Ernie, kan du dele noen av teknikkene for å handle FX over natten. PS: Jeg kjøpte boken din og ventet på levering. Ali, Et eksempel på overnight gap momentum er London Breakout strategi diskutert i Bernd kommentaren referert i blogginnlegget mitt. Ernie Ok så la meg sette meg i skoene til en ny handelsmann med ikke så mye kapital og ikke mye erfaring, let180s sier 10 eller 20k, bare prøver å få en fin avkastning på sine besparelser, ikke å leve av handel. trader finner en modell som er lønnsom, har han ikke ressurser til å automatisere hisher-systemet ved hjelp av matlab (må betale for at den kan kommunisere med meglerplattformen) Trader vil utvikle sin aktivitet i Forex, for eksempel på grunn av Jo bedre betingelser for å utnytte hisher kapital (en 20 ulevered avkastning i forex - 40, hvis innflytelsen er 1: 2, noe som er en ganske konservativ innflytelse.) Hva ville være det beste valget for denne næringsdrivende å backtest strategiene Hvis denne personen handler deltid og gjør det i 4-timers tidsramme, for eksempel vil det sannsynligvis oppnå høye skarpheter eller er det bare omvendt korrelert med tidsrammen jeg spør om dette fordi når du har 500k eller 1Million eller mer, kan det være lønnsomt å investere 10 eller 15k i n automatiserer operasjonen, enda mer, men hvis du er en 20k-aktør, vil det bare tømme din kapital. Takk på forhånd Ernest hei M chan, jeg har utviklet handelsstrategier på nært nærliggende data i omtrent et år, og jeg ønsker å begynne å handle intradag (1 time). Vet du om hvilken som helst bok hvor jeg kunne finne grunnleggende teknikk involvert. For eksempel, hva er slippeforutsetningene Hva slags ordreutførelse bør jeg bruke til backtest (handel på neste baråpningspris, VWAP) etc. Takk på forhånd. Jeg antar at når du sa at du sier det i 4 timers tidsramme, mener du denne forhandlerforskningen og sender inn en ordre med denne 4 timen. Ikke at næringsdrivende utfører mange handler innen disse 4 timene. Hvis det er tilfelle, kan handelsmannen bruke Excel eller en standard FX-automatiseringsprogram som Metatrader for å automatisere strategien. Faktisk, hvis næringsdrivende er god til programmering men kort av kontanter, kan hun bruke R i stedet. Hei Anon, Egentlig kan du bare backtest hvilke bestilletyper som vil gi de beste backtestresultatene. Når det gjelder slippe, er det lik halvparten av bud-ask-spredningen, forutsatt at bestillingsstørrelsen din ikke er større enn den typiske bidastørrelsen. Takk Ernie, Enhver anbefalt lesing (Jeg søker ikke etter strategier, men for metoder) Anon, jeg lærer de fleste av disse utførelsesrelaterte problemene fra faktisk handel. Få bøker vil gå ned til slike detaljer. Du kan imidlertid sjekke ut Handels - og bytteboken på min anbefalte liste på høyre side av bloggen min - det gjør en god jobb med å forklare markedets mikrostruktur. Ernie Tror du at det er mulig å finne gode måter å vende om strategier i futures, det er et godt spørsmål. Anon, Ja, det er gode, middelmådige strategier i aksjeindeks futures. Ernie jeg begynte nettopp å blogge på denne plattformen for et par dager siden og var på utkikk etter likesinnede folk til å lese og følge. Dette ser ut som en flott blogg. du er mer enn velkommen til å kommentere min side og jeg vil glede meg til å lese flere ting fra deg. Du kan se hvordan momentumet fungerer i fx fra dette programmet: qedmoneydownloadsignaliqsetup. exe Har du noen erfaring som ser etter samintegrerte valutapar Synes vi at vi kan bruke begrepet parhandel til samintegrerte valutapar, akkurat som stocksetfs Adrian, sikkert, du kan også finne cointegrating fx par. Ernie Det ser ut til å være mange studier på lønnsomheten av Pair trading for stocksetfs, men ikke for FX. Har du referanser til papirer som har utført slike studier for FX pair trading? Det ser ut til at parhandel med stocksetf synes mer rett fremover enn FX, når det gjelder stillingsstørrelsen. Si at vi finner et samordnet FX-par ved hjelp av forskjellige basisvalutaer, AUD. CAD og NZD. JPY. Hvis vi vil risikere, si bare USD10000 på hvert longshort-ben, hvor mange skal vi få for hvert ben. Håper å få råd om dette. Tks Hei Adrian, Hvis NZD. USD0.75, da US10.000 tilsvarer 13333 enheter NZD. JPY. Du må konvertere begge sider av paret til USD først før du kjører dem gjennom de vanlige parhandelsstrategiene. I stedet for å lese papirer på FX-parhandel, anbefaler jeg at du leser på grunnleggende FX-handel. For eksempel studiemateriell for FINRA serie 34 eksamen ved tectr. først, takk for å lage en veldig informativ blogg. I39m sliter litt med hvordan man finner cointegrated par og triplets i futures, men you39re siste kommentar re: trenger først å konvertere til verdi i forex kan ha hjulpet. Før jeg tester for cointegration (eller til og med Paerson39s r), må jeg først multiplisere de ulike kontraktene med dollarverdien for å få dem til dollar, for eksempel, multiplisere ES-kontrakten med 50, og ENQ ved 20. Jeg vil da søke et sikringsforhold til disse verdiene før testing. Jeg har blitt hengt opp når jeg prøver å sammenligne en egenkapitalindeks med en valuta eller en vare. Hei Mike, Når multiplikatoren er en konstant (som er tilfellet for en fremtid eller ETF handlet på en amerikansk børs), vil sikringsforholdet ta seg av det automatisk. Hvis multiplikatoren varierer (for eksempel en utenlandsk valuta der kvoteringsvalutaen ikke er USD), må du konvertere tidsseriene ved å bruke FX-hastigheten tilbake til USD først, fordi PampL av dette paret er denominert i sitatvalutaen. Kan du utarbeide hvorfor kvoter futures, overnight gap er obviousquot Mange futures kontrakter handler nesten 24 timer på Globex. Er det en quotcensusclaus definisjon av det åpne og lukke i disse markedene for å definere hull? Hei ezbentley, Spaltet i futures refererer til åpningen og lukkingen av gropenhandel. Ernie Ernie, Tror du det er en god ide å søke momentumstrategi under hendelser som for eksempel ikke-lønnslister, kunngjøring Jeg vet at mange handelsmenn bruker denne teknikken til å handle manuelt. Fra den andre siden er det mange høyfrekvente forhandlere som gjør det samme og bruker lav latency teknologi. Hva er poenget med å konkurrere med dem hvis disse gutta alltid handler raskere Faktisk har jeg funnet mye alpha på denne korte tidsskalaen. Men det er fordi vi aldri late som å være HFT Ernie Den Logiske Trader av Mark Fisher har noen SIGNALS å spille rundt for Momentum Trading Strategies. Paul Tudor Jones anbefaler dette som en av hans favoritt handelsbøker og har et utdrag i begynnelsen av boken. Du kan også følge en blogg på ELITE Trader: ACD Metoden - dette er den lengste tråden på enhver strategi på Elite Trader. Gutta på denne bloggen er manuelle handelsfolk, men automatiserte handelsfolk som kan ta mange av disse ideene og systematisere det. Takk for tipset, Harry, jeg vil sjekke det ut. ErnieQuantitative Trading Hva er kvantitativ handel Kvantitativ handel består av handelsstrategier basert på kvantitativ analyse. som er avhengige av matematiske beregninger og nummerkrepping for å identifisere handelsmuligheter. Som kvantitativ handel er generelt brukt av finansinstitusjoner og hedgefond. Transaksjonene er vanligvis store i størrelse og kan innebære kjøp og salg av hundrevis av aksjer og andre verdipapirer. Imidlertid blir kvantitativ handel mer vanlig brukt av individuelle investorer. BREAKING DOWN Kvantitativ handel Pris og volum er to av de vanligste datainngangene som brukes i kvantitativ analyse som hovedinngangene til matematiske modeller. Kvantitative handelsmetoder inkluderer høyfrekvent handel. algoritmisk handel og statistisk arbitrage. Disse teknikkene er hurtigbrann og har vanligvis kortsiktige investeringshorisonter. Mange kvantitative handelsfolk er mer kjent med kvantitative verktøy, for eksempel bevegelige gjennomsnitt og oscillatorer. Forstå kvantitativ handel Kvantitative handelsfolk utnytter moderne teknologi, matematikk og tilgjengeligheten av omfattende databaser for å gjøre rasjonelle handelsbeslutninger. Kvantitative handelsfolk tar en handelsteknikk og lager en modell av det ved hjelp av matematikk, og deretter utvikler de et dataprogram som bruker modellen til historiske markedsdata. Modellen blir deretter testet og optimalisert. Dersom gunstige resultater oppnås, implementeres systemet i sanntidsmarkeder med reell kapital. Måten kvantitative handelsmodeller fungerer best kan beskrives ved hjelp av en analogi. Tenk på en værmelding der meteorologen regner med en 90 sjanse for regn mens solen skinner. Meteorologen oppnår denne motstridende konklusjonen ved å samle og analysere klimadata fra sensorer over hele området. En datastyrt kvantitativ analyse avslører spesifikke mønstre i dataene. Når disse mønstrene blir sammenlignet med de samme mønstrene som er avslørt i historiske klima data (backtesting), og 90 av 100 ganger resultatet er regn, kan meteorologen trekke konklusjonen med tillit, dermed 90-prognosen. Kvantitative handelsfolk bruker samme prosess til finansmarkedet for å foreta handelsbeslutninger. Fordeler og ulemper med kvantitativ handel Målet med handel er å beregne den optimale sannsynligheten for å utføre en lønnsom handel. En typisk handelsmann kan effektivt overvåke, analysere og foreta handelsbeslutninger på et begrenset antall verdipapirer før mengden av innkommende data overstyrer beslutningsprosessen. Bruken av kvantitative trading teknikker belyser denne grensen ved hjelp av datamaskiner for å automatisere overvåking, analyse og handelsbeslutninger. Overvinne følelser er en av de mest gjennomgripende problemene med handel. Det er frykt eller grådighet, når handel, følelser tjener bare å kvele rasjonell tenkning, som vanligvis fører til tap. Datamaskiner og matematikk har ikke følelser, så kvantitativ handel eliminerer dette problemet. Kvantitativ handel har problemer. Finansmarkedene er noen av de mest dynamiske enhetene som eksisterer. Derfor må kvantitative handelsmodeller være like dynamiske for å være konsekvent vellykket. Mange kvantitative handelsfolk utvikler modeller som er midlertidig lønnsomme for markedstilstanden som de ble utviklet for, men i siste instans mislykkes det når markedsforholdene endres. Quotations Strategies - Are They For You Kvantitative investeringsstrategier har utviklet seg til svært komplekse verktøy med advent av moderne datamaskiner , men strategiens røtter går tilbake over 70 år. De drives vanligvis av høyt utdannede lag og bruker proprietære modeller for å øke sin evne til å slå markedet. Det er til og med hylleprogrammer som er plug-and-play for de som søker enkelhet. Quant modeller fungerer alltid bra når de testes på nytt, men deres faktiske applikasjoner og suksessrate kan diskuteres. Mens de ser ut til å fungere godt i oksemarkeder. når markeder går til haywire, blir kvantstrategier utsatt for samme risiko som enhver annen strategi. Historien En av grunnleggerne av studiet av kvantitativ teori anvendt på økonomi var Robert Merton. Du kan bare forestille seg hvor vanskelig og tidkrevende prosessen var før bruk av datamaskiner. Andre teorier i økonomi utviklet seg også fra noen av de første kvantitative studiene, inkludert grunnlaget for porteføljediversifisering basert på moderne porteføljeorientering. Bruken av både kvantitativ finansiering og kalkulator førte til mange andre vanlige verktøy, blant annet en av de mest berømte, Black-Scholes opsjonsprisformelen, som ikke bare hjelper investorer til å velge prisalternativer og utvikle strategier, men bidrar til å holde markedene i kontroll med likviditeten. Når det brukes direkte til porteføljestyring. Målet er som enhver annen investeringsstrategi. å legge til verdi, alfa eller meravkastning. Kandidater, som utviklerne kalles, komponerer komplekse matematiske modeller for å oppdage investeringsmuligheter. Det er så mange modeller der ute som quants som utvikler dem, og alle hevder å være de beste. En av investeringsstrategys bestselgende poeng er at modellen, og til slutt datamaskinen, gjør den faktiske buysell-avgjørelsen, ikke et menneske. Dette har en tendens til å fjerne enhver følelsesmessig respons som en person kan oppleve når han kjøper eller selger investeringer. Kvantstrategier er nå akseptert i investeringssamfunnet og drives av verdipapirfond, hedgefond og institusjonelle investorer. De går vanligvis etter navnet alpha generatorer. eller alfa-gens. Bak gardinen På samme måte som i guiden Oz, er noen bak gardinen som kjører prosessen. Som med hvilken som helst modell, er det bare så godt som det menneske som utvikler programmet. Mens det ikke er noe spesifikt krav for å bli en kvant, kombinerer de fleste firmaer som kjører kvantmodeller ferdighetene til investeringsanalytikere, statistikere og programmerere som koden prosessen inn i datamaskinene. På grunn av den komplekse naturen til de matematiske og statistiske modellene, er det vanlig å se legitimasjon som utdannelsesgrader og doktorgrad i økonomi, økonomi, matte og ingeniørfag. Historisk har disse gruppemedlemmene jobbet i bakkene. men som kvantmodeller ble mer vanlig, flytter kontoret til frontkontoret. Fordeler med Quant Strategies Mens den samlede suksessraten er diskutabel, er årsaken til at noen kvantstrategier fungerer, at de er basert på disiplin. Hvis modellen har rett, fortsetter disiplinen strategien å arbeide med lyndrevne datamaskiner for å utnytte ineffektivitet i markedene basert på kvantitative data. Modellene selv kan være basert på så lite som noen forhold som PE. gjeld til egenkapital og lønnsvekst, eller bruk tusenvis av innganger som samarbeider samtidig. Suksessfulle strategier kan hente på trender i sine tidlige stadier, da datamaskiner stadig driver scenarier for å finne ineffektivitet før andre gjør. Modellene er i stand til å analysere en veldig stor gruppe investeringer samtidig, der den tradisjonelle analytikeren kanskje ser på bare noen få om gangen. Skjermeprosessen kan rangere universet etter karakternivåer som 1-5 eller A-F, avhengig av modellen. Dette gjør den faktiske handelsprosessen veldig enkel ved å investere i de høyt vurderte investeringene og selge de lavt vurderte. Quant modeller åpner også variasjoner av strategier som lang, kort og longshort. Suksessfulle kvantfonde holder et godt øye med risikokontroll på grunn av deres modellers natur. De fleste strategier starter med et univers eller referanse og bruker sektor og bransjeviktinger i sine modeller. Dette gjør at midlene kan styre diversifiseringen til en viss grad uten å kompromittere modellen selv. Quant midler kjører vanligvis på lavere pris fordi de ikke trenger så mange tradisjonelle analytikere og porteføljeforvaltere å drive dem. Ulemper med Quant Strategies Det er grunner til at så mange investorer ikke fullt ut omfavner konseptet om å la en svart boks kjøre sine investeringer. For alle de vellykkede kvantfondene der ute, virker like mange som mislykkes. Dessverre for kjendisens omdømme, når de feiler, feiler de stor tid. Langsiktig kapitalforvaltning var en av de mest berømte quant hedgefondene, da den ble drevet av noen av de mest respekterte akademiske ledere og to Nobels minnesprisvinnende økonomer Myron S. Scholes og Robert C. Merton. I løpet av 1990-tallet genererte deres lag over gjennomsnittet avkastning og tiltrukket kapital fra alle typer investorer. De var berømte for ikke bare å utnytte ineffektivitet, men også å bruke enkel tilgang til kapital for å skape enorme løftede spill på markedsretninger. Den disiplinerte naturen til deres strategi skapte faktisk svakheten som førte til deres sammenbrudd. Langsiktig kapitalforvaltning ble likvidert og oppløst i begynnelsen av 2000. Dens modeller inneholdt ikke muligheten for at den russiske regjeringen kunne standardisere noen av sin egen gjeld. Denne hendelsen utløste hendelser og en kjedereaksjon forstørret av løfteskapt opprør. LTCM var så tungt involvert i andre investeringsoperasjoner at dets sammenbrudd påvirket verdensmarkedet, noe som utløste dramatiske hendelser. I det lange løp gikk føderalbanken inn for å hjelpe, og andre banker og investeringsfond støttet LTCM for å forhindre ytterligere skade. Dette er en av grunnene til at kvantfondene kan mislykkes, da de er basert på historiske hendelser som kanskje ikke inkluderer fremtidige hendelser. Mens et sterkt kvantteam stadig vil legge til nye aspekter til modellene for å forutsi fremtidige hendelser, er det umulig å forutsi fremtiden hver gang. Kvantfonde kan også bli overveldet når økonomien og markedene opplever større volatilitet enn gjennomsnittet. Kjøpesalgssignaler kan komme så fort at den høye omsetningen kan skape høye provisjoner og skattepliktige hendelser. Quant midler kan også utgjøre en fare når de markedsføres som bjørnsikre eller er basert på korte strategier. Forutsier nedgangstider. bruk av derivater og kombinere innflytelse kan være farlig. En feil sving kan føre til implosjoner, noe som ofte gjør nyheten. Bunnlinjen Kvantitative investeringsstrategier har utviklet seg fra back office-svarte bokser til vanlige investeringsverktøy. De er designet for å utnytte de beste sinnene i virksomheten og de raskeste datamaskinene til både å utnytte ineffektivitet og bruke innflytelse til å gjøre markedsbud. De kan være svært vellykkede hvis modellene har tatt med alle de riktige inngangene og er krevende nok til å forutsi unormale markedshendelser. På baksiden, mens kvantfondene er strengt testet tilbake til de jobber, er deres svakhet at de stole på historiske data for deres suksess. Mens investering i kvant-stil har sin plass i markedet, er det viktig å være oppmerksom på manglene og risikoen. Å være konsistent med diversifiseringsstrategier. det er en god ide å behandle kvantstrategier som en investeringsstil og kombinere den med tradisjonelle strategier for å oppnå riktig diversifisering. En type skatt belastet kapitalgevinster pådratt av enkeltpersoner og selskaper. Kapitalgevinst er fortjenesten som en investor. En ordre om å kjøpe en sikkerhet til eller under en spesifisert pris. En kjøpsgrenseordre tillater handelsmenn og investorer å spesifisere. En IRS-regelen (Internal Revenue Service) som tillater straffefri uttak fra en IRA-konto. Regelen krever det. Det første salg av aksjer av et privat selskap til publikum. IPO er ofte utstedt av mindre, yngre selskaper som søker. Gjeldsgrad er gjeldsgrad som brukes til å måle selskapets økonomiske innflytelse eller en gjeldsgrad som brukes til å måle en person. En type kompensasjonsstruktur som hedgefondsledere vanligvis bruker i hvilken del av kompensasjonen, er ytelsesbasert. Momentumstrategier i futures og forex Jeg har lenge funnet at det er lettere å finne gode (dvs. høye Sharpe-forhold) middelreferanse-strategier enn god fart strategier. Dels skyldes det at jeg hovedsakelig var en aksjehandler i stedet for en futurescurrency-handelsmann, og enkelte aksjer innebærer at tilbakeleverer det meste av tiden. Det er unntak, for eksempel etter spesielle bedriftshendelser som inntjeningsmeldinger, og jeg har testet momentumstrategier basert på disse hendelsene. Men suksessen til selv disse hendelsesdrevne strategiene har vært ujevn, særlig siden flere handelsfolk blir oppmerksomme på dem. Nå som jeg fokuserer mer på handel futures og valutaer, har jeg gradvis blitt introdusert til verden av momentum investere. Det er en god bok på dette området som fortjener å bli bedre kjent: Joe Duffys The Ultimate Trading Robot. som er en nesten trinnvis veiledning for å konstruere futures trending strategier som stole på priser alene. Et annet eksempel ville være London Breakout-strategien som ble nevnt av leseren Bernd i kommentarene her. Etter å ha studert disse eksemplene, skjønte jeg hvorfor min tidligere, ganske ubehagelige, søk etter momentumstrategier i futures - og valutamarkedene hadde vært forgjeves: det er åpenbart at overnattergapet i disse markedene er kritisk. For futures er nattklassen åpenbar, men i tilfelle av London Breakout-strategien har for eksempel oppgaven å definere selv hvilke optimale lukkings - og åpningstider som er beregnet for å beregne gapet. Intradag trenden uten en overnatting breakout virker ikke vedvarende nok til å bli handlet lønnsomt. Jeg lurer også på om det er en mer elegant (dvs. matematisk) måte å kvantifisere slike breakout fenomener uten å bruke de tradisjonelle tekniske indikatorene. Hvis du kjenner ideer til gode momentumstrategier, er du hjertelig velkommen til å dele og diskutere dem her 68 kommentarer: Jeg stoler generelt på bestillingsanbefalinger, men et raskt google-søk på dette ser tvilsomt ut. Krav på 1000 årlig avkastning, etc. Er du sikker på dette, foretrekker jeg å skille aktivaklassebeslutninger fra momentum på underaktivklasse-nivå. For eksempel kan en syklisk industri rally sterkt rett og slett på grunn av sin høye beta hvis markedet samler seg. Ta den idiosynkratiske avkastningen, beregne tilbakebetaling på 2-12 måneder (første måned har en tendens til å ha noe gjennomsnittlig reversering), skala det ved den idiosynkratiske volatiliteten. En gang i ukesmåned (de endres så ofte som dine tradisjonelle signaler), konvertere disse til en Z-poengsum som kan brukes i en annen del av visningsprosessen eller danne en portefølje av topp 25, bunn 25 og midten 50 og spore ytelsen. Du kan gjøre dette innen hver aktivaklasse eller på tvers av alle aktivaklassene. Du kan også ta noen syn på et aktivsklassenivå med en lignende tilnærming. Trikset er da metoder for å kombinere visninger sammen (Black-LittermanEntropy Pooling). Når du har en metode for å kombinere ulike typer visninger sammen, kan du enkelt inkorporere gjennombrudds - og momentumstrategier i en portefølje. På SensoBeat (sensobeat) antar vi at det er en kvotumentum på nyheter, og vi prøver å spore det momentumet (stock quotbuzzquot). Vi gjør det bare for aksjer, men kan også tilpasses til andre felt, så lenge de kan ha en quotbuzzquot. Vi tenkte på å bruke den til algo-handel, noe som er mer relevant for deg, men å gjøre det helt automatisk var et stort problem. F. eks Sentimentet til en nyhet er positivt, men hvis det går glipp av forventningene, er effekten negativ. Vi bestemte oss for å gå for et avgjørelseshjelpemiddel, at næringsdrivende gjør den endelige avgjørelsen. Ville være interessant å høre hva profesjonelle algo-tradere tenker på ideen Anon, Som jeg nevnte i boken, finner jeg sjelden noen publisert strategi lønnsom som den er. Ofte står det til og med opp til backtesting, for ikke å nevne live trading. Så jeg vunnet ikke for mye vekt på 1000 kravet. Den viktige løsningen fra boken er noen teknikker jeg ikke visste før jeg kan endre og forbedre videre. Ernie John, takk for ideen din. Faktisk, dette minner meg om en hel klasse momentum strategier som jeg leser om: i utgangspunktet å holde en lang kort portefølje basert på noen enkle rangeringskriterier som tilbakebetalt avkastning som du foreslo. Tilsynelatende fungerer dette ikke bare i aksjer, men også i varer futures. (Google på papiret av Joelle Miffre og Georgios Rallis kalt quotMomentum i Commodity Futures Marketsquot). Problemet for meg (men ikke nødvendigvis for pensjonsmidler) er at holdingsperioden er for lang, og avkastningen er relativt lav. Den lange holdingsperioden innebærer nødvendigvis at porteføljen har midlertidig volatilitet og dermed undertrykker Sharpe-forholdet. Som ikke å si at forslaget ditt nødvendigvis har dette problemet. Ernie Guy, Takk for at du deler produktet med oss. I denne sammenheng bør jeg nevne at selskapet Ravenpack har en lignende nyhetsindikator som jeg tror kan brukes til algoritmisk handel, og Ravenpacks indikatorer kan integreres i Alphacet Discovery39s plattform. Også, hvis man er interessert i nyheter samlet fra internett, men ikke nødvendigvis fra finansnyheter, tilbyr selskapet Recorded Future også lignende sentimentdata gjennom en API som er egnet for algoritmisk handel. Ernie, takk for at du pekte meg på Ravenpack. De gjør følelsesanalyse som noen andre selskaper gjør også (thestocksonar, sentigo). De prøver alle å bestemme om et nyhetsartikkel er positivt eller ikke. SensoBeat prøver å svare på et annet spørsmål: Hvor mye har nyhetsartet spredt (i sanntid) Så langt vi vet, er denne informasjonen ikke tilgjengelig for forhandlere. 2 lignende gjenstander fra 2 forskjellige selskaper kan ha svært forskjellig spredning og derfor forskjellig påvirkning på aksjen. Når handelsmannen leser et nyhetsartikkel fra favorittfôret, vet han ikke om denne nyheten nå begynner å spre seg, er den allerede kvotert over internett, og så videre. Jeg vil unngå å gå inn i stillinger av aksjer som har annonsert eller forventes å kunngjøre inntjening for å gjennomføre strategier som er i utgangspunktet. Jeg har unngått inntjening. men mitt gjetning ville være at det fortsatt er positiv forventning der. bare mye mer volatilitet. Jeg hadde det vanskelig å få inntjeningsdatoer for et stort nok datasett for å faktisk teste det - var du i stand til å backtest denne Free Trade oddsen. Komplett statistisk senter for sesongmessige og statistiske mønstre for Dow, SP, Nasdaq, Dax. Søk dine beste handelsmønstre ved å velge måned, dag i måned, utløpsuke, månefase, presidents syklus, politikk etc. Ekstra verktøy: 1) Hva om. (Return n dager etter hvis endring er.) 2) Utrolig og lønnsom intradag statistikk. 3) Dagvarsel for Dax og Nasdaq. Prøv det og profitt. microbolsa. blogspotpmicro-pautas-nuevo. html Kommentarer og forslag er velkomne. Marker, Har du hørt om PEAD: Postinntekter Kunngjøring Driftsforskning indikerer at prisen ikke vil bety-tilbake etter inntjeningsmelding. Jeg backetested slike situasjoner ved web-scrapping data fra inntekter. Takk for svarene dine, Ernie. Når det gjelder PEAD og gjennomsnittlig reverseringstesting med inntektsskrapede data, hva var a) gjennomsnittlig ventetid for strategien din b) og hvor mange dager før eller etter inntjening vil inngangen bli ekskludert? De fleste av PEAD-undersøkelsene jeg leser om snakker om en Drift varig 3-12 måneder, mens min betydelige reversering sving handler ikke lenger enn 4 dager. Et lignende spørsmål til min ble reist på bloggen din på epchan. blogspot200707more-on-news-driven-trading. html av quotvivkrishquot Mark, jeg kan gi deg den nøyaktige holdingsperioden for strategien min, men jeg kan fortelle deg at tidsskalaen er ganske lik din gjennomsnittlige-tilbakevendende strategier. PEAD-momentet kan muligens ikke vare mer enn 3 måneder, siden det er en inntjeningsmelding hver tredje måned, noe som vil utløse en ny trend. Ernie, jeg finner at lønnsomme momentum trading strategier for porteføljer av futures, er ikke umulig vanskelig å finne. Vanligvis har de en gjennomsnittlig vinnende handelstid på 25-100 dager og en gjennomsnittlig tapende handelstid på 5-25 dager. (Fordi de kutte tapere og la vinnere løpe.) Selv lærebokens trippelrørende gjennomsnittssystem er solid lønnsomt, selv med straffende store provisjoner og slippe, når testet på en diversifisert portefølje med 50 futuresmarkeder. (Sørg for å bruke en globalt diversifisert portefølje for å få mer av den frie lunsj-ikke-korrelasjonen). Juster parametere for å få gt75 dagers ventetider for å vinne handler, voila: fortjeneste. Et annet enkelt og lønnsomt momentum system for futures vises på Ed Seykota39s nettsted. Han kaller det quotSupport and Resistancequot, men det er faktisk et klassisk Breakout-system: gå lenge når prisen går gjennom (over) motstand, etc. bit. lye5tTRo Med hvilken type kapital fant du det mulig å starte prop trading (day trading) for å leve Med litt forhånds kapital behøvde bare for å kunne handle daglig i de fleste utvekslinger, og mange macho hedgefond var fornøyd med 4 over 3 måneders LIBOR disse dager (nevner det som en indikator på en ambisiøs, men muligens realistisk resultatforventning - merk: LIBOR er ganske lav i disse dager også), realistisk tror du det er en dårlig periode og fundamentalisme forskjellig fra tidspunktet du satte opp din egen virksomhet. Vil vi snakke om et minimum på 100-150k tilgjengelig bare for å starte opp Ok så la jeg satte meg i skoene til en ny handelsmann med ikke så mye kapital og ikke mye erfaring, let180s sier 10 eller 20k, bare prøver å få en god avkastning på besparelsene, ikke lever av handel. Trader finner en modell t hatten er lønnsom, heshe har ikke ressurser til å automatisere hisher system ved hjelp av matlab (må betale for at den kan kommunisere med meglerplattformen) Trader vil utvikle sin aktivitet i Forex, for eksempel på grunn av de bedre forholdene til utnytte hisher kapital (en 20 unlevered avkastning i forex - gt 40 hvis innflytelsen er 1: 2, noe som er en ganske konservativ innflytelse. ) Hva ville være det beste valget for denne næringsdrivende å backtest strategiene Hvis denne personen handler deltid og gjør det i 4-timers tidsramme for eksempel, vil det sannsynligvis oppnå høye skarpe forhold eller er det bare omvendt korrelert til tidsrammen jeg spør om dette fordi når du har 500k eller 1Million eller mer, kan det være lønnsomt å investere 10 eller 15k i å automatisere operasjonene dine, enda mer, men hvis du er en 20k-aktør, vil det bare tappe din kapital. Takk på forhånd Ernest hei M chan, jeg har utviklet handelsstrategier på nært nærliggende data i omtrent et år, og jeg ønsker å begynne å handle intradag (1 time). Vet du om hvilken som helst bok hvor jeg kunne finne grunnleggende teknikk involvert. For eksempel, hva er slippeforutsetningene Hva slags ordreutførelse bør jeg bruke til backtest (handel på neste baråpningspris, VWAP) etc. Takk på forhånd. Jeg antar at når du sa at du sier det i 4 timers tidsramme, mener du denne forhandlerforskningen og sender inn en ordre med denne 4 timen. Ikke at næringsdrivende utfører mange handler innen disse 4 timene. Hvis det er tilfelle, kan handelsmannen bruke Excel eller en standard FX-automatiseringsprogram som Metatrader for å automatisere strategien. Faktisk, hvis næringsdrivende er god til programmering men kort av kontanter, kan hun bruke R i stedet. Hei Anon, Egentlig kan du bare backtest hvilke bestilletyper som vil gi de beste backtestresultatene. Når det gjelder slippe, er det lik halvparten av bud-ask-spredningen, forutsatt at bestillingsstørrelsen din ikke er større enn den typiske bidastørrelsen. Det ser ut til å være mange studier på lønnsomheten til Pair trading for stocksetfs, men ikke for FX. Har du referanser til papirer som har utført slike studier for FX pair trading? Det ser ut til at parhandel med stocksetf synes mer rett fremover enn FX, når det gjelder stillingsstørrelsen. Si at vi finner et samordnet FX-par ved hjelp av forskjellige basisvalutaer, AUD. CAD og NZD. JPY. Hvis vi vil risikere, si bare USD10000 på hvert longshort-ben, hvor mange skal vi få for hvert ben. Håper å få råd om dette. Tks Hei Adrian, Hvis NZD. USD0.75, da US10.000 tilsvarer 13333 enheter NZD. JPY. Du må konvertere begge sider av paret til USD først før du kjører dem gjennom de vanlige parhandelsstrategiene. I stedet for å lese papirer på FX-parhandel, anbefaler jeg at du leser på grunnleggende FX-handel. For eksempel studiemateriell for FINRA serie 34 eksamen ved tectr. først, takk for å lage en veldig informativ blogg. I39m sliter litt med hvordan man finner cointegrated par og triplets i futures, men you39re siste kommentar re: trenger først å konvertere til verdi i forex kan ha hjulpet. Før jeg tester for cointegration (eller til og med Paerson39s r), må jeg først multiplisere de ulike kontraktene med dollarverdien for å få dem til dollar, for eksempel, multiplisere ES-kontrakten med 50, og ENQ ved 20. Jeg vil da søke et sikringsforhold til disse verdiene før testing. Jeg har blitt hengt opp når jeg prøver å sammenligne en egenkapitalindeks med en valuta eller en vare. Hei Mike, Når multiplikatoren er en konstant (som er tilfellet for en fremtid eller ETF handlet på en amerikansk børs), vil sikringsforholdet ta seg av det automatisk. Hvis multiplikatoren varierer (for eksempel en utenlandsk valuta der kvoteringsvalutaen ikke er USD), må du konvertere tidsseriene ved å bruke FX-hastigheten tilbake til USD først, fordi PampL av dette paret er denominert i sitatvalutaen. Kan du utarbeide hvorfor kvoter futures, overnight gap er obviousquot Mange futures kontrakter handler nesten 24 timer på Globex. Er det en quotconsensusquot-definisjon av det åpne og lukkede i disse markedene for å definere huller PROFIL ALGORITMISK HANDELSSTRATEGIER HØYRE DIVERSIFIKASJON I DITT PORTFOLIO SOM DU ALDRIG TEGNET MULIG Våre algoritmiske handelsstrategier gir diversifisering til porteføljen din ved å handle flere esker som S038P 500-indeksen, DAX-indeksen, og volatilitetsindeksen, ved bruk av futures trading, eller meget likvide børsnoterte fond. Ved å bruke trend-etter, mottrenden trading og rekkevidde bundet syklusbaserte strategier, søker vi å gi en systematisk, svært automatisert handelsbeslutningsprosess som er i stand til å gi konsistent avkastning for våre kunder. Vi tilbyr flere algoritmiske handelsstrategier der alle algoritmiske strategier kan følges manuelt ved å motta e-post - og sms-tekstvarsler, eller det kan bli 100 handsfree automatisk handlet på meglerkontoen din. Det er opp til deg, og du kan til og med slå av automatisert handel når som helst slik at du alltid har kontroll over din skjebne. Våre algoritmiske handelsstrategier: 1. Kortsiktige momentumforskyvninger mellom overkjøp og oversolgte markedsforhold, som handles ved bruk av lange og korte posisjoner, slik at potensiell fortjeneste i hvilken som helst markedsretning. 2. Trend følger ut av utvidede flermåneders prisbevegelser i begge retninger opp eller ned. 3. Syklisk handel tillater potensiell fortjeneste i en rekkevidde, bundet sidelengs marked. Noen av de største gevinsten oppstår under hakkete markedsforhold med denne strategien. Våre produkter AlgoTrades er en all-in-one trading systemtjeneste som kombinerer de mest effektive og viktige typer analysene som er oppført ovenfor, i unike algoritmiske handelssystemer for dynamisk og robust systemutvikling. AlgoTrades kvantitative handelsstrategier diversifiserer porteføljen din på to måter (1) den handler de største indeksene for total diversifisering med alle markedssektorer, (2) den benytter tre unike analysealgoritmiske handelsstrategier. De tre unike tradingstrategiene gir ytterligere stabilitet som et resultat av flere tilnærminger, og faktorposisjonene varierer i lengde og størrelse. Generer konsekvent langvarig vekst Våre algoritmiske handelsstrategier Beskrivelse 038 Filosofi Vi tror AlgoTrades algoritmiske handelssystem er alt som en næringsdrivende og investor trenger for å generere konsekvent langsiktig vekst. Våre unike proprietære verktøy og handelsalgoritmer gjør at vi kan dra nytte av finansmarkeder uansett market8217s retning. AlgoTrades8217 avanserte filtre overvåker markedet på en tick-by-tick-basis, og evaluerer hver oppføring, profitt, eller stopper plasseringsnivået i sanntid, så du trenger ikke. Hva er Traded: Systemene som handler ES mini futures kontrakt, DAX futures, med både lange og korte posisjoner. Noen systemer handler ved hjelp av børsnoterte fond med fokus på handel med indeksene, sektorene og volatilitetsindeksen. Vi har også aksjehandelssystemer for de som foretrekker aktiv aksjehandel. Handelen varierer i lengden avhengig av strategien. Systems rekkevidde danner dager som handler til flere uker lange trend trading. AlgoTrades8217 nummer én prioritet etter gjennomføring av en stilling er å maksimere fortjenesten og redusere risikoen. Posisjonsstyring Brukt Hvert av våre systemer handler enten 1 futures kontrakt eller en fast posisjon størrelse verdi hvis den handler aksjer eller ETF8217s. Også noe system som futures trading eller longshort lager systemer vil kreve en margin konto, mens en lang ETF-system (vanlige og inverse midler) enhver normal aksjehandel konto kan brukes. Våre systemer er alle skalerbare, noe som betyr at hvis et system krever 10.000 kontoer, og du har en 20K-konto, vil du bare sette systemskala til 200. Dette sikrer at du handler riktig posisjonstørrelser for kontoen din. Kontostørrelse nødvendig Minimum handelskonto som kreves for transaksjoner som skal utføres med vårt minste system, er en 10.000 konto. Våre systemer er alle skalerbare, noe som betyr at hvis et system sier at det krever 10.000 kontostørrelser og du har en 20.000 konto, ville du bare sette systemskala til 200. På den annen side, hvis et system sier at det krever 25.000 og du bare har 12 500 du ville sette systemet Skala for å handle 50 av systemposisjonsstørrelsen. Dette sikrer at du handler riktig posisjonstørrelser for kontoen din. LÆR OM ALGORITMISK HANDELSSTRATEGIER BRUKT TIL Å HANDLE DIN KONTO VIKTIG 8211 ALGORITMISK HANDELSSTRATEGIER: Hvert år har aksjemarkedet et søtt sted hvor en stor del av gevinsten vil bli generert innen få måneder, så engasjement i det algoritmiske handelssystemet er viktig for lenge langsiktig suksess. ALGORITMISK HANDELSSTRATEGI NOTE Vår AlgoTrades-system er utviklet og handlet av fagfolk som ønsker å dele sitt system, markedets lidenskap og livsstil med vår utvalgte handel og investorer. AlgoTrades-teamet har et samlet erfaringsnivå på 77 år i markedene. Våre ressurser løper vidt og bredt dekker dagshandelen, swing trading, 24-timers futures trading, aksjer, ETF8217s og algoritmisk trading strategier utvikling. Vår lille og elitegruppe har sett og gjort alt Vi er stolte over å gjøre AlgoTrades tilgjengelig for individuelle investorer for å bidra til å utjevne spillerom med pros, hedgefond og private equity-selskaper på Wall Street. Våre algoritmiske handelsstrategier bruker flere datapunkter til å drive beslutningsprosesser og handler. Bruken av sykluser, volumforhold, trender, volatilitet, markedssensiment og mønstergenkjenning setter sannsynligheten i vår favør for å tjene penger. VIKTIGE ALGORITMISKE HANDELSSTRATEGIER FUNKSJONER 038 FORDEL FOR FORHANDLEREHANDELERE: Når en futureskontrakt nærmer seg utløpet, lukkes vårt system automatisk foran eller nærliggende kontrakt og gjenoppretter posisjonen i den nye fronten eller nærliggende kontraktsmåned. Ingen handling er nødvendig fra din side. Det er en sann håndfri automatisert handelsstrategi. Copyright 2017 - ALGOTRADES - Automatisert Algoritmisk Trading System CFTC REGLE 4.41 - HYPOTETISKE ELLER SIMULERTE RESULTATRESULTATER HAR VISSE BEGRENSNINGER. I FORBINDELSE MED EN AKTUELL PRESTASJONSOPPTAK, FORTSATT SIMULERTE RESULTATER IKKE VIRKELIG HANDEL. OGSÅ SOM HANDLINGENE IKKE ER UTFØRT, HAR RESULTATENE KRAVET FORVERKET FOR KONSEKVENSEN, OM NOEN, AV VISSE MARKEDSFAKTORER, SOM SIKKER LIKVIDITET. SIMULERTE HANDELSPROGRAMMER I ALMINDELIGE ER OGSÅ FØLGENDE AT DE ER DESIGNERT MED HINDSIGHT. INGEN REPRESENTASJON SKAL GJORT AT ENKEL KONTO VIL ELLER ER LIKELIG Å HENT RESULTAT ELLER TAP SOM LIKKER SOM VISES. Ingen representasjon blir gjort eller underforstått at bruken av det algoritmiske handelssystemet vil generere inntekt eller garantere et overskudd. Det er en betydelig risiko for tap knyttet til futures trading og trading exchange traded funds. Futures trading og trading exchange trading fond innebærer en betydelig risiko for tap og er ikke egnet for alle. Disse resultatene er basert på simulerte eller hypotetiske resultatresultater som har visse iboende begrensninger. I motsetning til resultatene som vises i en faktisk ytelsesrekord, representerer disse resultatene ikke reell handel. Også fordi disse handlingene egentlig ikke har blitt utført, kan disse resultatene være under - eller overkompensert for eventuelle konsekvenser av visse markedsfaktorer, som manglende likviditet. Simulerte eller hypotetiske handelsprogrammer generelt er også underlagt det faktum at de er utformet til fordel for ettersyn. Ingen representasjon blir gjort at noen konto vil eller vil trolig oppnå fortjeneste eller tap som ligner på disse blir vist. Informasjon på denne nettsiden er utarbeidet uten hensyn til investeringsmålsettingene, den økonomiske situasjonen og behovene til investorer, og videre tilråder abonnenter å ikke handle på noen opplysninger uten å få bestemt råd fra deres finansielle rådgivere, ikke å stole på informasjon fra nettsiden som den primære basis for sine investeringsbeslutninger og å vurdere egen risikoprofil, risikotoleranse og egne stoppfall. - drevet av Enfold WordPress Theme
No comments:
Post a Comment