Jeg er omtrent ferdig med Howard Bandy8217s nye bok, 8220MeanReversion Trading Systems 8211 Praktiske metoder for Swing Trading 8221. Mens jeg sjelden leser bøker her på Quantifiable Edges, står denne virkelig opp og fortjener litt oppmerksomhet. Howard går gjennom hvert trinn i systembyggingsprosessen. Han undersøker flere forskjellige oscillatorer. Han undersøker inngangs ampereutgangsteknikker. Han diskuterer risikokontroll. Og på toppen av alt gir han kode for alt han dekker i boken. Det er 50 for boken, som er en latterlig lav pris. Det er trading kurs som koster tusenvis av dollar som don8217t gir så mye god informasjon som Howard8217s 8220Mean Reversion Trading Systems8221. Alle kodene er gjort i Amibroker, som jeg dessverre ikke bruker. Men siden han lister opp alt, kan de som bruker andre programmer som meg, oversette det til Tradestation, R, eller hva som helst. Og her er kickeren for alle som bruker Amibroker 8211 Howard har faktisk opprettet en nettside der bokkjøpere kan laste ned koden uten ekstra kostnad. Jeg anbefaler Howard på sin innsats. Hvis du har interesse i å utvikle dine egne handelssystemer, er denne boken en fantastisk ressurs som jeg vil anbefale. 5 kommentarer: Jeg har fulgt bloggen din for en stund. Men jeg er nå overrasket fordi du anbefaler arbeidet til noen som hevder i sin bok at: (meanreversiontradingsystemsMRTS20AnalysisWM. pdf) quotMy se på at lengden på prøveperioden skal være så kort som praktisk. Den eneste måten å bestemme lengden på prøveperioden er å kjøre noen tests. quot Dette kalles data-snooping quot. Lengden på prøveperioden er: Så lenge modellen og markedet forblir synkronisert og systemet er fortsatt lønnsomt. Det er ingen generell sammenheng mellom lengden på prøveperioden og lengden på prøveperioden. Quot Så velger vi utvalget av prøver så lenge modellen og markedet synkroniseres, og den systemet forblir lønnsomt. Veldig fint arbeid. Jeg lurer på hvorfor du støtter slike ting. Hva må du få. Eller kanskje fordi jeg respekterer ditt arbeid, kanskje du oversett detaljene. Stoffet i handel er i detaljene. Hva en trist verden når jeg sier noe fint om andres arbeid bringer e-postmeldinger meg hva jeg må vinne. Gjennomgangen ga meg en fin takknemm fra Mr. Bandy, som jeg aldri har møtt eller snakket med før. Mens han ser på noen aspekter ved testing annet enn jeg, har jeg ingen interesse i å argumentere for hvert poeng han gjør i sin bok. For meg, hvis du kan ta verdifulle ideer og informasjon fra en bok, så er det verdt. Denne er fylt med dem. Jeg står ved min anmeldelse. Jeg trodde at boka hadde mye flott info. Det ble støttet av faktiske testresultater (en sjeldenhet), og siden han gir all koden, kan forhandlere bekrefte resultatene og enkelt utforske ideene videre alene. De som har lest boken, er velkommen til å legge inn kommentarer (positive eller negative) nedenfor. Du vet alle min mening. I stedet for å føle deg trist, bør du kanskje være glad for at noen tok deg tid til å påpeke feilene i den boken som er av grunnleggende natur, dvs. kurvepassitng, optimalisering, data snooping og alt det tull som gjør at handelsfolk mister penger. Ikke føler deg trist. Verden er ikke trist når vi går imot virkeligheten, vi bør bare endre kurs. Takk. Jeg mottok Howards bok i går, og mens jeg har gjort det ennå, tror jeg at 39data snooping39 kommentaren er litt over toppen. Howard varsler stadig om 39-lekkasjer 39 og fauxoptimaliseringsteknikker. Kanskje mati burde kjøpe boken før han slett det på sitt nivå. Jeg kom over denne kommentaren, og som noen som har alle fire av Band Bandets bøker, følte jeg at jeg skulle chime inn på dette emnet. Dr Bandy er en sterk forutsetning for gode systemutviklingspraksis, og hans skrifter advarer klart om de virkelige farene ved kurvepassing. Enhver som har fulgt sin blogg eller leser boken i detalj, vil helt forstå nyansen bak sine uttalte synspunkter på prøveutgaven som en person fant feil med. Dr Bandy har blitt min favorittforfatter på temaet kvantitative handelsmetoder. I denne bloggen vil jeg undersøke markedshandlinger og kvantifisere funnene mine. Ved hjelp av følelses-, bredde-, pris - og volumindikatorer - både standard og tilpasset - vil jeg prøve å avdekke kortsiktige kanter som kan utnyttes av markedsdeltakere. Jeg vil ofte legge til mening i disse studiene og kan noen ganger legge inn meninger uten kvantifiserbar forskning bak dem. The Quantifiable Edges Guide til Fed Days Ebook Versjon 25 gtgtgtgtgtgtgtgt Ansvarsfraskrivelse ltltltltltltltlt Alt innhold på dette nettstedet er kun til informasjonsformål. Det er IKKE en anbefaling eller råd til å kjøpe eller selge verdipapirer. Jeg kan holde stillinger for meg selv eller klienter i verdipapirer eller næringer nevnt her. Det er en meget høy grad av risiko involvert i trading-verdipapirer. Din bruk av informasjon på dette nettstedet er helt på egen risiko. Rob Hanna Jeg har handlet profesjonelt siden 2001. Fra januar 2003 til februar 2007 ble min to ukers kolonne Rob Hannas Putting It All sammen vist på TradingMarkets. Jeg har gjennomført kvantitativ forskning og utforming av handelssystemer - hovedsakelig fokusert på kortsiktige kanter siden 2004. Se min komplette profiloversikt: Kvantitative handelssystemer - Howard Bandy Du må se mer om dette, og du vil ha det. . Anteriormente el autor ya haba publicado la gua de introducin a Amibroker (si ingen la ties la puedes descargar gratis 8211 Det er ikke noe å se på, og du kan også lese og laste ned pdf-laes og link til Blueowlpresswp-Contentuploads201601IntroductionToAmiBroker-SecondEdition. pdf ). Aunque debo decir que con Quantitative Trading Systems han visste at det var mye mer, og det var veldig bra. Adems el libro inkluderer mye programoversikt og AFL. Det er et program som gir deg mulighet til å oppnå mye. Jeg har mye å si om Howard Bandy, og jeg er enig med alle handlende. Sus explicaciones sønn muy claras y da muchos ejemplos, permitiendo al lector comprender mucho mejor los conceptos. Estos sønn los puntos principales del libro: Qu es el anisis cuantitativo. Du kan også bruke data for å utnytte forholdene for å evaluere systemene for handel. Cmo seleccionar el activo a operar. Prinsipper bsicos para disear un sistema de trading. Filtros, timing, forsegling, nedlasting, etterspørsel, opptjening, osv.) Forespørsler om handel med varer og tjenester: Begrensninger av tendencies, mean reverting, pautas estacionales, sistemas rotacionales , patrones de precios, etc. Optimizacin de un sistema og processo de walk-forward. Anlisis de Montecarlo og test estadsticos. Men jeg er ikke sikker på at du er ferdig. Aunque hay que tener en cuenta que er muy orientado a la implementacin de Amibroker, da det er en nytte av herreres debatter som er lette å forstå. Du kan selvsagt ikke legge igjen meldinger og blogger, og du kan ikke legge til noe mer. Tambin ble spilt av Google, Twitter, Google og Twitter. Saludos y buen trading RelacionadoSelf-studieplan for å bli en kvantitativ handelsmann 8211 Del I Kvantitative næringsroller innenfor store kvantfonde er ofte oppfattet som en av de mest prestisjefylte og lukrative stillingene i det kvantitative finansieringsarbeidslandskapet. Trading karriere i et 8220parent8221 fond er ofte sett på som et springbrett mot å la en til å danne sitt eget fond, med en innledende kapitalallokering fra foreldre arbeidsgiver og en liste over tidlige investorer å ta om bord. Konkurranse for kvantitative handelsstillinger er intens, og dermed er en betydelig investering av tid og krefter nødvendig for å skaffe seg en karriere i kvanthandel. I denne artikkelen vil jeg skissere de felles karriereveiene, ruter inn i feltet, den nødvendige bakgrunnen og en selvstudieplan for å hjelpe både detaljhandlere og fagfolk med å få ferdigheter i kvantitativ handel. Innstilling av forventninger Før vi dykker inn i lister over lærebøker og andre ressurser, vil jeg forsøke å sette noen forventninger om hva rollen innebærer. Kvantitativ handelsforskning er mye nærmere tilpasset vitenskapelig hypotesetesting og akademisk rigor enn 8220usual8221 oppfatning av investeringsbankhandlere og tilhørende bravado. Det er svært lite (eller ikke-eksisterende) skjønnsmessig inngang når man utfører kvantitativ handel, da prosessene er nesten universelt automatiserte. Den vitenskapelige metoden og hypotesetestingen er høyverdige prosesser innenfor Quant Finance-samfunnet, og som sådan vil alle som ønsker å komme inn på feltet, ha blitt trent i vitenskapelig metodikk. Dette betyr ofte, men ikke utelukkende, trening til et doktorgradsforskningsnivå 8211 vanligvis ved å ha tatt en doktorgradsstudent eller et masterstudium på et kvantitativt felt. Selv om man kan bryte seg inn i kvantitativ handel på profesjonelt nivå via alternative midler, er det ikke vanlig. Ferdighetene som kreves av en sofistikert kvantitativ handelsforsker er forskjellige. En omfattende bakgrunn i matematikk. sannsynlighet og statistisk testing gir den kvantitative grunnlaget for å bygge. En forståelse av komponentene i kvantitativ handel er viktig, inkludert prognose, signalgenerering, backtesting, data rensing, porteføljestyring og utførelsesmetoder. Mer avansert kunnskap er nødvendig for tidsserier analyse, statisticalmachine læring (inkludert ikke-lineære metoder), optimalisering og børs-mikrostruktur. Sammen med dette er et godt kunnskap om programmering, inkludert hvordan man tar akademiske modeller og implementerer dem raskt. Dette er en betydelig lærlingskap og bør ikke inngås lett. Det er ofte sagt at det tar 5-10 år å lære nok materiale å være konsekvent lønnsomt ved kvantitativ handel i et profesjonelt firma. Imidlertid er belønningene signifikante. Det er et svært intellektuelt miljø med en veldig smart peer-gruppe. Det vil gi kontinuerlige utfordringer i et raskt tempo. Det er ekstremt godt lønnet og gir mange karrieremuligheter, blant annet muligheten til å bli gründer ved å starte eget fond etter å ha demonstrert en langsiktig track record. Nødvendig bakgrunn Det er vanlig å vurdere en karriere innen kvantitativ økonomi (og til slutt kvantitativ handelsforskning) mens man studerer på tall på lavere grad eller innenfor en spesialisert teknisk doktorgrad. Imidlertid er følgende råd gjelder for de som kanskje ønsker å overgå til en quant trading karriere fra en annen, men med forbehold at det vil ta litt lengre tid og vil innebære omfattende nettverk og mye selvstudium. På det mest grunnleggende nivå krever profesjonell kvantitativ handelsforskning en solid forståelse av matematikk og statistisk hypotesetesting. De vanlige mistenkt med multivariate kalkulasjoner, lineær algebra og sannsynlighetsteori er alle nødvendige. Et godt klassemerk i et grunnkurs i matematikk eller fysikk fra en ansett skole vil vanligvis gi deg den nødvendige bakgrunnen. Hvis du ikke har bakgrunn i matematikk eller fysikk, vil jeg foreslå at du skal forfølge en gradskurs fra en toppskole i ett av disse feltene. Du vil konkurrere med personer som har slik kunnskap og dermed vil det være svært utfordrende å få en stilling i et fond uten noen endelige akademiske legitimasjon. I tillegg til å ha en solid matematisk forståelse er det nødvendig å være flink til implementering av modeller, via dataprogrammering. De vanlige valgene av modellerings språk disse dager inkluderer R. Det åpne kildes statistiske språket Python. med sine omfattende databehandlingsbiblioteker eller MatLab. Å ha omfattende kjennskap til en av disse pakkene er en nødvendig forutsetning for å bli en kvantitativ næringsdrivende. Hvis du har en omfattende bakgrunn i dataprogrammering, kan du vurdere å komme inn i et fond via den kvantitative utvikleruten. Den endelige store ferdigheten som kreves av kvantitative handelsforskere, er at det er mulig å objektivt tolke ny forskning og deretter implementere den raskt. Dette er en ferdighet som læres gjennom doktorgradsstudier, og en av grunnene til at ph. d.-kandidater fra toppskoler ofte er de første som skal plukkes for kvantitative handelsstillinger. Å få en doktorgrad på et av følgende områder (spesielt maskinlæring eller optimalisering) er en god måte å få inn i et sofistikert kvantfond. Innledende kvantitativ handel Kvantitativ handel har eksplodert i popularitet både i fagfondsområdet og på detaljnivå. Det er selvfølgelig hovedtemaet på denne nettsiden I8217ve skrevet ganske mange artikler om hvordan man skal begynne innledende kvantitativalgoritmisk handel. Følgende vil gi deg en kort oversikt over feltet: For en dypere introduksjon bør du hente følgende tekster av hedgefondschefen Ernie Chan, som inkluderer betydelig gjennomføringsdetalj om kvanthandelsstrategier. De er pitched hos den sofistikerte detaljhandel investoren, men handelsmetodikkene og risikostyringsteknikkene er gode og overfører til fagfondsområdet: Hvis du ønsker å få mer innblikk i implementeringsdetaljer om kvanthandelsstrategier (spesielt på detaljnivå) ta en titt på Quant Trading artikler på dette nettstedet. EconometricsTime Series Analysis Basis mesteparten av kvantitativ handel handler om tidsserier analyse. Dette omfatter overveiende eiendomsprisserier som en funksjon av tid, men kan inneholde avledede serier i noen form. Dermed er tidsserieanalyse et viktig tema for den kvantitative handelsforskeren. I8217ve skrevet om hvordan du kommer i gang i artikkelen om Top 10 Essential Resources for Learning Financial Econometrics. Denne artikkelen inneholder grunnleggende guider til sannsynlighet og begynnelsesprogrammering i R, som vi vil diskutere mer detaljert i den andre delen av denne artikkelserien. De tre grunnleggende tekster som jeg anbefaler for å komme i gang i økonometri og tidsserieanalyse er: Hvis du ønsker å lese mer om hver bok og hvordan det kan hjelpe deg, foreslår jeg å se på min artikkel om økonometriske ressurser. Nylig kom jeg over en fantastisk ressurs kalt OTexts. som gir åpen tilgang lærebøker. Følgende bok er spesielt nyttig for prognoser: Forutsigelser: Prinsipper og praksis av Hyndman og Athanasopoulos 8211 Denne gratis boken er en utmerket måte å begynne å lære om statistisk prognoser via R-programmeringsmiljøet. Den dekker enkel og multivariat regresjon, eksponensiell utjevning og ARIMA teknikker samt mer avanserte prognosemodeller. Boken er opprinnelig spurt på businesscommerce grader, men er tilstrekkelig teknisk til å være av interesse for begynnelsen quants. Med det grunnleggende om tidsserier under beltet ditt, er neste trinn å begynne å studere statisticalmachine læring teknikker, som er den nåværende 8220state of the art8221 innen kvantitativ finans. Intermediate StatisticalMachine Learning Moderne kvantitative handelsforskning er avhengig av omfattende statistisk læringsteknikk. Frem til relativt nylig var det eneste stedet å lære slike teknikker som anvendt på kvantitativ finans i litteraturen. Heldigvis eksisterer nå veletablerte lærebøker som bryter gapet mellom teori og praksis. Det er den neste logiske fortsettelsen fra økonometri og tidsserien prognose teknikker, selv om det er betydelig overlapping i de to områdene. Den anbefalte måten å begynne å forstå statisticalmachine læring er å studere følgende to bøker (med overlappende forfattere): En introduksjon til statistisk læring: med applikasjoner i R av James, et al 8211 Denne teksten gir en flott introduksjon til moderne statistiske læringsteknikker. Det er rettet mot utøveren, i stedet for den akademiske statistikeren, vil det være nyttig for de som kommer fra en økonomisk bakgrunn med minimal maskinlærerfaring. Den bruker R for alle sine eksempler og er dermed lett å implementere. Det anbefales å lese dette før du leser den etterfølgende boken nedenfor. Elementene til statistisk læring: Data Mining, Inference og Prediction av Hastie, et al 8211 Kjærlig kjent som 8220ESL8221 i det statistiske samfunnet, er denne boken en fantastisk følge av den nylig utgitte 8220ISL8221 ovenfor. Det går mye dypere inn i teorien og vil gi en solid grunning i statistisk læring. Du kan også laste ned en gratis kopi for boken fra nettstedet author8217s (statweb. stanford. edu Et spesielt nyttig (og gratis) sett av webkurs på Machine LearningAI er levert av Coursera: Maskinlæring av Andrew Ng 8211 Dette kurset dekker det grunnleggende av metodene jeg har kort nevnt ovenfor. Det har fått høy ros fra personer som har deltatt. Det er sannsynligvis best sett på som en følgesvenn for å lese ISL eller ESL gitt ovenfor. Neural Networks for Machine Learning by Geoffrey Hinton 8211 Dette kurset fokuserer primært på nevrale nettverk, som har en lang historie med tilknytning til kvantitativ finans. Hvis du ønsker å konsentrere deg spesielt om dette området, er dette kurset verdt å se på, sammen med en solid lærebok på området. I serien vil vi vurdere emner av ikke-lineær maskinlæring, matematisk optimalisering, børsestruktur mikrostruktur, porteføljeorientering og dataprogrammering 8211 alle nødvendige studieområder for en potensiell kvantitativ handelsforsker. 8212 Av Michael Halls-Moore fra QuantStart Om forfatteren Mike Halls-Moore Michael ble uteksaminert med en MMath i matematikk fra University of Warwick, oppnådd en doktorgrad fra Imperial College London i Fluid Dynamics, og jobbet i et hedgefond som en kvantitativ handel utvikler for de siste årene i Mayfair, London. Han bruker nå tid på forskning, utvikling, backtesting og implementering av intradag algoritmiske handelsstrategier.
No comments:
Post a Comment