Página 1 de 403 123 ÚltimoÚltimo
Resultados 1 al 10 de 23

Tema: algoritmos para el trading

  1. #1
    Cuantitativos y algoritmos de comercio



    Este hilo está dedicado a cuantitativo y comercio algorítmico.

    La primera página debe considerarse como un punto focal en relación con temas mencionados.


    Esta primera página está en construcción y, si está interesado, visite de vez en cuando para ver si ha llegado nuevo material y enlaces.



    "Hay una diferencia entre decir que hay previsibilidad y la capacidad para predecir"
    "Aunque siempre hay más beneficios a largo plazo de previsión, desde un punto de vista matemático, en definitiva no hay más confiabilidad plazo pronóstico."
    "Hacer todo lo más sencillo posible. (A. Einstein) pero no más simple.
    «Comercio no de un juego, es una prueba de IQ» {algodude}


    Software para análisis de inteligencia comercial Ndustrix: Home



    En primer lugar, un par de cosas a tener en cuenta

    Finanzas conductuales Behavioural Finance
    Falacia del apostador Gambler's fallacy - Wikipedia, the free encyclopedia
    Ilusión de Control Illusion of Control
    Dinámica no lineal http://www.nonlineardynamics.org/

    Investopedia explica riesgo de cola
    Cuando se juntan una cartera de inversiones, se asume que la distribución de los retornos va a seguir un patrón normal. Bajo esta hipótesis, la probabilidad de que se devuelve se moverá entre la media y tres desviaciones estándar, ya sea positivas o negativas, es 99.97%. Esto significa que la probabilidad de vueltas moviendo más de tres desviaciones de estándar más allá de la media es 0.03%, o casi nada. Sin embargo, el concepto de cola riesgo sugiere que la distribución no es normal sino sesgada y tiene colas más gordas. Las colas más gordas aumentan la probabilidad de que una inversión se moverá más allá de tres desviaciones estándar.

    Las distribuciones que se caracterizan por colas gordas se ven a menudo cuando mirando a Cerque el fondo devuelve.
    http://www.investopedia.com/terms/t/tailrisk.asp

    Blogs

    Software comercial http://softwaretrading.co.uk/
    Quantivity http://quantivity.wordpress.com/
    Algodude http://www.algodude.com/
    Trading cuantitativo http://epchan.blogspot.co.uk/
    El Blog de Psy-Fi http://www.psyfitec.com/
    Investigación cuantitativa y el comercio http://jonathankinlay.com/
    Cuantitativa análisis sistemático del mercado http://qusma.com/
    Cuantificados de eegias http://www.quantifiedegies.com/
    marketsci blog http://marketsci.wordpress.com/



    Quandl - nuevo buscador para conjuntos de datos financieros, económicos y sociales http://www.quandl.com/

  2. #2
    ¿Qué pueden aprender Quant Traders de "Antifragile" de Taleb?

    Aquí están algunos sets de snip que encontré particularmente interesante:


    1) impulso las eegias son más antifragile que eegias de reversión a la media.

    Taleb no decir, sino que es el primer pensamiento que vino a mi mente. Como sostuve en muchos lugares, significa inversión eegias tengan tapas de beneficio natural (salida cuando el precio ha vuelto a decir) pero sin pérdidas de parada natural (nosotros debemos comprar más de algo si se pone más barato), por lo que es muy mucho a la izquierda cola de riesgo, pero no puede aprovechar la inesperada fortuna de la cola derecha. Muy frágiles en verdad! Por el contrario, eegias de impulso tienen pérdidas parada natural (salida al impulso invierte) y no casquillos de beneficio natural (mantener la misma posición como impulso persiste). En general, muy antifragile! Excepto: ¿Qué pasa si en un comercio detener (debido al diario brecha durante la noche, o los interruptores de circuito), no podemos salir de una posición de momentum en el tiempo? Bueno, siempre se puede comprar una opción para simular un stop loss. Taleb se aprobaría sin duda de eso.

    2) eegias alta frecuencia son más antifragile que eegias de baja frecuencia.

    Taleb también no decir y no tiene nada que ver con si es más fácil de predecir a corto plazo frente a rentabilidad a largo plazo. Desde eegias de HF permiten acumular ganancias mucho más rápidos que los de baja frecuencia, no necesitamos aplicar cualquier apalancamiento. Por lo que incluso cuando estamos lo suficientemente desafortunados tener una posición de la señal equivocada cuando un cisne negro, el daño será pequeño en comparación con los beneficios acumulados. Mientras que eegias de HF no se benefician de riesgo trasera derecha, son menos robustas con respecto a los riesgos de cola izquierda.


    5) correlaciones son imposibles de estimación/predecir. Lo único que podemos hacer es corto en + 1 y comprar a -1.

    Taleb odia optimización de portafolio de Markowitz, y una de las razones es que se basa en la estimación de covarianzas de los retornos de activos. Según él, un par de activos que puedan tener -0.2 correlación a largo plazo puede tener + 0,8 correlación durante otro largo periodo. Esto es especialmente cierto en épocas de estrés financiero. Estoy de acuerdo en este punto: creo que asignar manualmente las correlaciones con valores de +-0.75 +/-0.5, + /-0.25, 0 para las entradas de la matriz de correlación basado en la "intuición" (conocimiento fundamental) puede generar como buen comportamiento fuera de muestra como cualquier Estimado meticulosamente los números. La pregunta más fascinante es que si existe hecho mean reversión de correlaciones. Y si es así, ¿qué instrumentos podemos utilizar para beneficio de él? Tal vez este artículo le ayudará a:
    403 Forbidden


    6) Backtest puede utilizarse para rechazar una eegia, no para predecir su éxito.

    Esto se hace eco de la observación hecha por el comentarista Michael Harris en un artículo anterior. Puesto que datos históricos nunca será tiempo suficiente para capturar todos los posibles eventos cisne negro que pueden ocurrir en el futuro, nunca podemos saber si una eegia fracasará miserablemente. Sin embargo, si una eegia no ya en una ventana, podemos estar bastante seguros que fracasará nuevamente en el futuro.

  3. #3
    Flujo de órdenes como predictor de rendimiento
    Flujo de órdenes es el volumen de transacción firmado: Si una orden se ejecuta al precio ask, el flujo de orden incremental es +(order size); Si se ejecuta en el precio de compra, es-(order size). En ciertos mercados donde comerciantes sólo pueden comprar y vender de creadores de mercado pero no de uno al otro, un flujo de orden positivo significa que los comerciantes son compradores netos de seguridad. Pero incluso en los mercados donde todo el mundo puede colocar y llenar los pedidos en un libro de orden común, un flujo de orden positivo indica que comerciantes informados (aquellos que estén dispuestos a entrar agresivamente en una posición) con impaciencia están adquiriendo una seguridad.

    Lo sobre el flujo de órdenes es que ha demostrado para ser un indicador de buen impulso. Es decir, un flujo positivo predice un futuro retorno positivo. Esto puede parecer trivial obvio, pero tener acuerdo que generalmente hablando, un pasado positivo retorno de ninguna manera predice un rendimiento futuro positivo. Que el flujo de órdenes FX posee este poder predictivo fue demostrada por Evans y Lyons en una serie de documentos, pero este indicador es útil en muchos otros mercados y en muchos momento diferentes escalas. Por ejemplo, en un papel por Coval y Stafford, fue demostrado que si puede embromar hacia fuera el flujo de órdenes de una población debido a fondos de inversión de comercio solamente, usted puede también predecir su futura vuelta hasta, digamos, un cuarto. Este papel no sólo demuestra que ordenar el flujo es predictivo, sino que a veces un tipo específico de flujo de órdenes (en este caso, la de mutuos fondos sólo) a veces es más predictivo que flujo de orden general. En muchos casos, comerciantes más que contando sólo flujo de órdenes a proveedores institucionales, o flujo de orden debido a grandes pedidos, pueden predecir mejor rendimientos futuros. (No es de extrañar proveedores institucionales tratan su darnedest para romper sus pedidos en pequeños pedazos, o al comercio de piscinas oscuras!) Recientemente escuché también que flujo de órdenes en sector ETF puede ser predictivo de retorno de ese sector. Si algún lector ha leído documentos o tiene experiencia con este tipo de modelo de rotación del sector, por favor deja un comentario!

    A pesar de la probada utilidad de flujo de órdenes, no demasiado muchos comerciantes por menor utilizan. La razón es simple: puede ser difícil de medir. En FX en particular, muchos mercados no reportan información sobre comercio, o informan con un retraso suficiente tal que la información no tiene ninguna utilidad predictiva. Incluso para los mercados que información comercial instantáneo, necesita una buena pieza de software para capturar cada oferta, preguntar, comercio, comercio de tamaño y almacenarlos en un array, para computar el flujo de órdenes, una operación que no puede lograr mayoría retail trading software. Sin embargo, esta barrera de entrada sólo puede significar que hay alfa aún decente se extrae de este indicador.

  4. #4
    Eegias de impulso:

    Quantitative Trading



    definitivamente vale la pena el tiempo para leer

  5. #5
    ¿Funciona en promedio?

    Quantitative Trading


    Lea la sección de comentarios, también

  6. #6
    Resumen
    La literatura sobre los mercados de valores los documentos la existencia de reversión media y
    fenómenos de impulso. Los investigadores en los mercados cambiarios encuentran extranjeros
    tipos de cambio también Mostrar conductas similares a impulso y significar reversión. Este papel
    implementa una eegia comercial que combina la reversión media y momentum en extranjero
    mercados de divisas. La eegia fue diseñada originalmente para los mercados de valores, pero también
    genera rentabilidades anormales cuando se aplica a las desviaciones de paridad de interés descubierta por diez
    países. Me encuentro con que el patrón para los puestos así creados en la moneda extranjera
    mercados es cualitativamente similar a la encontrada en los mercados de capital. Cuantitativamente, esto
    eegia se realiza mejor en los mercados de divisas que en los mercados de valores. También, se
    supera a los tradicionales divisas eegias, tales como operaciones de transporte y
    mover reglas de promedio.

  7. #7
    Es realmente interesante, porque es tan sencillo.

    Viene a la mente: Simplifique su vida :-)

    Precio de cierre en lo referente a la gama el día y el índice de equidad de significar reversión


    Pero ten en cuenta:

    los ejemplos han sido probados solamente en el mercado relativamente fuerte y continuamente tendencia y se aplicó una eegia de "larga". Pero interesante en absoluto.

  8. #8
    ..... Sólo un breve post hoy. Jack Damn ha estado twitteando sobre consecutivo arriba/abajo días últimamente, que me ha inspirado para ir en busca de una ventaja potencial. El NASDAQ 100 ha contabilizado 6 consecutivos días a partir del cierre de ayer. ¿Es esto una señal de excesiva extensión? Desafortunadamente hay muy pocos casos de un alto número de consecutivos días, así que es imposible hablar con certeza de cualquiera de los números. Echemos un vistazo a QQQ devuelve (incluyendo dividendos) después de X consecutivo hacia arriba o hacia abajo de los días:...

  9. #9
    Resumen
    Ofrecemos una amplia investigación empírica de las eegias de impulso en la moneda extranjera
    mercado. Nos encontramos con que un importante diferencial transversal en exceso retornos de hasta
    10% por año entre pasado ganador y perdedor monedas. Es esta extensión en exceso regresa
    no se explica por factores de riesgo tradicionales, se explica en parte por los costos de transacción
    y comportamiento consistente con inversor bajo- y reacción excesiva. Por otra parte, impulso de moneda de cuenta tiene propiedades muy diferentes de los ampliamente estudiados
    transporte comercial y no está muy relacionada con devoluciones de referente técnico de comercio
    reglas. Sin embargo, parece que hay límites muy eficaces al arbitraje que impiden el impulso
    regresa de ser fácilmente explotable en los mercados de divisas.

  10. #10
    Hacer trampa

    Considere una vez más la moneda de paseo aleatorio puro lanzando juego sin RTM. Nos dijo que no había ninguna eegia de sincronización en este caso. Pero ahora Supongamos que nos encontramos con una bola de cristal antes de que el juego comience que nos dice lo que el valor final será cuando el juego termina. Hay que recordar que este valor final es probable que sea por encima o por debajo de 0. Trazar una línea recta en el gráfico vacío desde el punto de partida hasta el punto final conocido. Empezar a jugar el juego. Cuando el gráfico está por encima de la línea, pronostica colas y llevarse su dinero fuera de la mesa. Cuando el gráfico está por debajo de la línea, prediccion cabezas y poner su dinero sobre la mesa. Debería ser fácil para convencerse que sus pronósticos serán mucho más exactos que 50/50, y que va a ganar con su eegia de distribución ("ganar" en el sentido de que hará mucho mejor que alguien que no prediccion o tiempo). Esto es incluso sin RTM!

    Del mismo modo, con la inversión, si de alguna manera podíamos saber lo que será la futura rentabilidad promedio por adelantado, nos podríamos mercado tiempo incluso sin RTM.

    Hoy, por ejemplo, sabemos que la media vuelta en los últimos 75 años es alrededor del 10% anualizado. Entrar en una máquina del tiempo y volver a 1930. Invertir en los próximos 75 años. Cuando el acumulado anualizado devuelve desde 1930 ir por encima del 10%, aligerar las acciones. Cuando el acumulado anualizado devuelve desde 1930 ir por debajo del 10%, vuelva a colocar más dinero en acciones. En 2005, habrán golpeado el mercado por un margen muy agradable.

    Esto se llama un "en-" el examen. Tiene un evidente error, porque los inversores en 1930 no tenía ninguna idea lo que la rentabilidad anualizada promedio iba a ser durante los próximos 75 años. Sólo sabían lo que devuelve la última media anualizada fueron. Si la prueba otra vez y sólo permiten a los inversores utilizar la información disponible para ellos en el momento (una prueba del "hacia fuera-de-muestra"), la eegia de sincronización de mercado no funciona.

    Se trata de un tipo simple de "cartista" sincronización, basado sólo en pasado de vueltas. Cuando los últimos retornos son altos, aligerar las acciones. Cuando últimos rendimientos son bajos, ponen más dinero en acciones. En un paseo aleatorio puro sin una bola de cristal, sabemos que este tipo de sincronización no funciona. La razón no funciona es porque sin la bola de cristal, somos capaces de definir las nociones de "baja" y "alta". "Baja" significa "por debajo del valor promedio futuro" y "alto" significa "por encima del valor promedio futuro", pero no sabemos el valor futuro de la media. Sólo conocemos el valor medio pasado, y que la información es de ninguna utilidad en un paseo aleatorio puro sin RTM.

    Más previsión de métodos y eegias basadas en las previsiones de tiempo son más sofisticados. Generalmente utilizan ratios financieros fundamentales como D/P (proporción de dividendos al precio) o P/E (ratio precio-ganancia) para hacer los pronósticos. El argumento es que estas relaciones son a veces alto y a veces baja, pero no es razonable pensar que posiblemente pueden crecer o achicarse sin límites ("vagar hasta el infinito," como los académicos a menudo como decirlo). Es mucho más razonable pensar que mientras que a veces consiguen muy alta o muy baja, finalmente deben volver a algún tipo de nivel más normal. RTM, en otras palabras. Si estas relaciones tienen RTM, es bastante sensible a la hipótesis de que esta RTM en los cocientes induce un efecto similar de RTM en los rendimientos, y que las relaciones pueden utilizarse para predecir futuros rendimientos.

    ¿Este tipo de pronóstico fundamental realmente funciona? Aunque la idea general sin duda parece más plausible, la prueba está en el pudín y las teorías necesitan ser probados. Es posible examinar el historial para ver si los diversos sistemas habría funcionado en el pasado. Muchas personas han hecho este tipo de estudios, tanto en el mundo financiero popular y en el mundo académico financiero.

    El punto clave es que cuando a posteriori estos tipos de métodos de pronósticos fundamentales para ver si habría funcionado en el pasado, está engañando Si utilizas los medios reales de las variables pronósticos fundamentales sobre el período entero de la prueba, porque esa información no estaba disponible para los inversores en el pasado. Usted debe detrás-prueba usando solamente la información disponible en el momento. En otras palabras, debe hacer pruebas fuera de la muestra, no en muestras pruebas. Por esta razón no es válida la mayoría de los estudios populares que llegan a la conclusión que devuelve es predecibles. Sorprendentemente, muchos de los estudios académicos parecen que sufren el mismo defecto fatal.

    Amit Goyal y Ivo Welch discuten y explorar esta idea en su libro una mirada comprensiva en el rendimiento empírico de predicción Equity Premium. Cuando lo hicieron fuera de muestra pruebas de todas las variables de predicción popular, incluyendo D/P y P/E, encontraron ninguno de ellos trabajó:
    Nuestro papel explora el desempeño fuera de muestra de estas variables y encuentra que no uno solo hubiera ayudado a un inversionista de reales outpredicting el que prevalecía entonces medio de premium de patrimonio histórico. La mayoría tendría daño absoluto. Por lo tanto, nos encontramos con que, para fines prácticos, la prima de capital no ha sido predecible.

    Este resultado sorprende también un gran número de personas. La sabiduría común es que bolsa futuro devuelve son altamente predecibles utilizando comunes medidas de valoración como D/P y P/E. Goyal y de Welch la investigación indica que esta creencia, como tantos otros, puede ser sólo otro ejemplo de cómo las personas a menudo son engañadas por aleatoriedad y ver patrones en datos aleatorios que no están realmente allí.

    Todavía hay controversia en la comunidad académica acerca de si o no devuelve valores son predecibles y a qué grado puede ser predecibles, y lo que podría ser el mejor pronóstico de las variables. Goyal y Welch han echado duda en esta hipótesis y han realizado el valioso servicio de demostrar lo importante que es utilizar solamente hacia fuera-de-muestra pruebas, pero continúa investigación y debate. En cualquier caso, previsibilidad, si existe, es claramente mucho más débil y más difícil de explotar de lo que piensa la mayoría de las personas.

Etiquetas para este tema

Permisos de publicación

  • No puedes crear nuevos temas
  • No puedes responder temas
  • No puedes subir archivos adjuntos
  • No puedes editar tus mensajes
  •  
Cookies
Utilizamos cookies propias y de terceros para mejorar nuestros servicios y mostrarle publicidad relacionada con sus preferencias mediante el análisis de sus hábitos de navegación. Si continua navegando, consideramos que acepta su uso. Puede cambiar la configuración u obtener más información y política de cookies aquí.