Beginner39s Guide to Quantitative Trading Von Michael Halls-Moore am 26. März 2013 In diesem Artikel Im werde ich Ihnen einige der grundlegenden Konzepte, die ein Ende-zu-Ende-quantitativen Handelssystem zu begleiten. Dieser Beitrag wird hoffentlich zwei Publikum dienen. Die erste wird Einzelpersonen versuchen, einen Job an einem Fonds als quantitative Händler zu erhalten. Die zweite wird Einzelpersonen, die versuchen wollen, und gründen ihre eigenen Handel algorithmischen Handelsgeschäft. Der quantitative Handel ist ein äußerst anspruchsvoller Bereich der Quantfinanzierung. Es kann eine beträchtliche Menge an Zeit, um das notwendige Wissen zu gewinnen, um ein Interview oder konstruieren Sie Ihre eigenen Trading-Strategien. Nicht nur das, sondern es erfordert umfangreiche Programmierkenntnisse, zumindest in einer Sprache wie MATLAB, R oder Python. Doch mit zunehmender Handelsfrequenz der Strategie werden die technologischen Aspekte viel wichtiger. Daher ist es wichtig, mit C / C vertraut zu sein. Ein quantitatives Handelssystem besteht aus vier Hauptkomponenten: Strategieidentifizierung - Strategiefindung, Ausnutzung einer Kante und Festlegung der Handelsfrequenz Strategy Backtesting - Datenerfassung, Analyse der Strategieperformance und Beseitigung von Verzerrungen Execution System - Verknüpfung mit einem Brokerage, Automatisierung des Handels und Minimierung Transaktionskosten Risikomanagement - Optimale Kapitalallokation, Wette Größe / Kelly-Kriterium und Handelspsychologie Nun, indem Sie einen Blick auf, wie eine Handelsstrategie zu identifizieren beginnen. Strategieidentifikation Alle quantitativen Handelsprozesse beginnen mit einer ersten Forschungsperiode. Dieser Forschungsprozess umfasst das Finden einer Strategie, ob die Strategie passt in ein Portfolio von anderen Strategien, die Sie ausgeführt werden können, erhalten alle Daten notwendig, um die Strategie zu testen und versuchen, die Strategie für höhere Renditen und / oder ein geringeres Risiko zu optimieren. Sie müssen in Ihrem Eigenkapitalbedarf Faktor, wenn Sie die Strategie als Einzelhändler und wie alle Transaktionskosten werden die Strategie beeinflussen. Entgegen der landläufigen Meinung ist es eigentlich ganz einfach, profitable Strategien durch verschiedene öffentliche Quellen zu finden. Akademiker veröffentlichen regelmäßig theoretische Handelsergebnisse (wenn auch vorwiegend für Transaktionskosten). Quantitative Finance-Blogs diskutieren Strategien im Detail. Fachzeitschriften skizzieren einige der Strategien, die durch Mittel eingesetzt werden. Man könnte fragen, warum Einzelpersonen und Firmen sind scharf, ihre profitable Strategien zu diskutieren, vor allem, wenn sie wissen, dass andere, die den Handel verdrängen kann die Strategie von der Arbeit auf lange Sicht zu stoppen. Der Grund liegt in der Tatsache, dass sie nicht oft diskutieren die genauen Parameter und Tuning-Methoden, die sie durchgeführt haben. Diese Optimierungen sind der Schlüssel, um eine relativ mittelmäßige Strategie zu einem äußerst profitablen zu machen. In der Tat ist eine der besten Weisen, Ihre eigenen einzigartigen Strategien zu verursachen, um ähnliche Methoden zu finden und dann Ihr eigenes Optimierungsverfahren durchzuführen. Hier ist eine kleine Liste von Orten auf der Suche nach Strategie-Ideen: Viele der Strategien, die Sie betrachten wird in die Kategorien der Mittel-Reversion und Trend-Following / Impuls fallen. Eine Mittelrücksetzstrategie ist diejenige, die versucht, die Tatsache auszuschöpfen, dass ein langfristiges Mittel auf einer Preisserie existiert (wie der Spread zwischen zwei korrelierten Vermögenswerten), und dass kurzfristige Abweichungen von diesem Mittel schließlich zurückgehen werden. Eine Impulsstrategie versucht, sowohl die Anlegerpsychologie als auch die Big-Fonds-Struktur zu nutzen, indem sie eine Fahrt auf einem Markttrend ausnutzt, die in einer Richtung Dynamik gewinnen und dem Trend folgen kann, bis sie sich umkehrt. Ein weiterer sehr wichtiger Aspekt des quantitativen Handels ist die Häufigkeit der Handelsstrategie. Niedrigfrequenzhandel (LFT) bezieht sich allgemein auf jede Strategie, die Vermögenswerte länger als ein Handelstag hält. Entsprechend bezieht sich der Hochfrequenzhandel (HFT) im Allgemeinen auf eine Strategie, die Vermögenswerte intraday hält. Ultra-Hochfrequenz-Handel (UHFT) bezieht sich auf Strategien, die Vermögenswerte in der Größenordnung von Sekunden und Millisekunden halten. Als Handelspartner sind HFT und UHFT sicher möglich, aber nur mit detaillierter Kenntnis der Handelstechnologie Stack und Orderbuch Dynamik. Wir werden diese Aspekte in diesem einleitenden Artikel in großem Ausmaß diskutieren. Sobald eine Strategie oder ein Satz von Strategien identifiziert wurde, muss sie nun für die Rentabilität auf historischen Daten getestet werden. Das ist die Domäne des Backtests. Strategie Backtesting Das Ziel des Backtesting ist es, nachzuweisen, dass die anhand des obigen Prozesses identifizierte Strategie rentabel ist, wenn sie sowohl auf historische als auch auf Out-of-Sample-Daten angewendet wird. Dies setzt die Erwartung, wie die Strategie in der realen Welt durchführen wird. Allerdings ist Backtesting nicht eine Garantie für den Erfolg, aus verschiedenen Gründen. Es ist vielleicht das subtilste Gebiet des quantitativen Handels, da es zahlreiche Vorurteile mit sich bringt, die sorgfältig geprüft und so weit wie möglich beseitigt werden müssen. Wir diskutieren die gemeinsamen Arten von Bias einschließlich Vorausschau. Überlebens-Bias und Optimierung Bias (auch bekannt als Data-Snooping Bias). Weitere Schwerpunkte im Backtesting sind Verfügbarkeit und Sauberkeit historischer Daten, Factoring in realistischen Transaktionskosten und die Entscheidung über eine robuste Backtesting-Plattform. Besprechen Sie die Transaktionskosten weiter unten im Abschnitt Ausführungssysteme. Sobald eine Strategie identifiziert wurde, ist es notwendig, die historischen Daten zu erhalten, durch die zur Durchführung von Tests und vielleicht Verfeinerung. Es gibt eine beträchtliche Anzahl von Datenanbietern in allen Assetklassen. Ihre Kosten sind in der Regel mit der Qualität, Tiefe und Aktualität der Daten. Der traditionelle Ausgangspunkt für den Beginn der quant Trader (zumindest auf der Retail-Ebene) ist die Nutzung der kostenlosen Datensatz von Yahoo Finance. Ich werde nicht auf Anbieter zu viel hier wohnen, eher möchte ich mich auf die allgemeinen Fragen konzentrieren, wenn es um historische Datensätze geht. Zu den Hauptanliegen der historischen Daten gehören Genauigkeit / Sauberkeit, Hinterbliebenenvorstellung und Anpassung für Kapitalmaßnahmen wie Dividenden und Aktiensplits: Genauigkeit bezieht sich auf die Gesamtqualität der Daten - ob sie Fehler enthält. Fehler können manchmal leicht zu identifizieren, wie mit einem Spike-Filter. Die falsche Spitzen in den Zeitreihendaten herausholen und für sie korrigieren. Zu anderen Zeiten können sie sehr schwer zu erkennen. Es ist oft notwendig, zwei oder mehr Anbieter zu haben und dann alle ihre Daten gegeneinander zu überprüfen. Survivorship Bias ist oft ein Merkmal von freien oder billigen Datensätzen. Ein Datensatz mit Überlebensvorspannung bedeutet, dass er keine Vermögenswerte enthält, die nicht mehr handeln. Bei Aktien handelt es sich um verzinsliche / bankrotte Bestände. Diese Vorspannung bedeutet, dass jede Börsenstrategie, die auf einem solchen Datensatz getestet wird, wahrscheinlich besser abschneidet als in der realen Welt, da die historischen Gewinner bereits vorgewählt wurden. Corporate Aktionen umfassen logistische Aktivitäten durch das Unternehmen, die in der Regel eine Schritt-Funktion ändern in den Rohpreisen, die nicht in die Berechnung der Renditen des Preises aufgenommen werden. Anpassungen für Dividenden und Aktiensplits sind die gemeinsamen Täter. Ein Verfahren, das als Rückenanpassung bekannt ist, muss bei jeder dieser Aktionen durchgeführt werden. Man muss sehr vorsichtig sein, einen Aktiensplit nicht mit einer wahren Renditeanpassung zu verwechseln. Viele Händler wurden von einer Unternehmensaktion gefangen Um ein Backtest-Verfahren durchzuführen, ist es notwendig, eine Software-Plattform zu nutzen. Sie haben die Wahl zwischen dedizierten Backtest-Software, wie Tradestation, eine numerische Plattform wie Excel oder MATLAB oder eine vollständige benutzerdefinierte Implementierung in einer Programmiersprache wie Python oder C. Ich werde nicht zu viel auf Tradestation (oder ähnlich), Excel oder wohnen MATLAB, wie ich glaube an die Schaffung eines Full-in-house-Technologie-Stack (aus Gründen unten beschrieben). Einer der Vorteile davon ist, dass die Backtest-Software und das Ausführungssystem auch bei extrem fortgeschrittenen statistischen Strategien eng integriert werden können. Für HFT-Strategien ist es besonders wichtig, eine benutzerdefinierte Implementierung zu verwenden. Beim Backtesting eines Systems muss man in der Lage sein zu quantifizieren, wie gut es funktioniert. Die Industriestandard-Metriken für quantitative Strategien sind der maximale Drawdown und das Sharpe Ratio. Der maximale Drawdown charakterisiert den grössten Peak-to-trough-Rückgang der Kontoguthabenkurve über einen bestimmten Zeitraum (in der Regel jährlich). Dies wird meist als Prozentsatz angegeben. LFT-Strategien neigen dazu, größere Drawdowns als HFT-Strategien, aufgrund einer Reihe von statistischen Faktoren haben. Ein historischer Backtest zeigt den bisherigen maximalen Drawdown, der ein guter Leitfaden für die zukünftige Drawdown-Performance der Strategie ist. Die zweite Messung ist das Sharpe-Verhältnis, das heuristisch definiert ist als der Durchschnitt der Überschussrenditen dividiert durch die Standardabweichung dieser Überschussrenditen. Hier bezieht sich die Überschussrendite auf die Rendite der Strategie oberhalb eines vordefinierten Benchmarks. Wie das SP500 oder ein 3-monatiges Schatzamt. Beachten Sie, dass die jährliche Rendite keine übliche Maßnahme ist, da sie die Volatilität der Strategie nicht berücksichtigt (im Gegensatz zum Sharpe Ratio). Sobald eine Strategie rückgängig gemacht wurde und als frei von Verzerrungen betrachtet wird (so viel wie möglich), mit einem guten Sharpe und minimierten Drawdowns, ist es Zeit, ein Ausführungssystem aufzubauen. Ausführungssysteme Ein Ausführungssystem ist das Mittel, mit dem die Liste der durch die Strategie erzeugten Geschäfte durch den Broker gesendet und ausgeführt wird. Trotz der Tatsache, dass die Handelsgenerierung halb - oder sogar vollautomatisiert werden kann, kann der Ausführungsmechanismus manuell, halb-manuell (d. H. Ein Klick) oder vollautomatisiert sein. Für LFT-Strategien sind manuelle und halb-manuelle Techniken üblich. Für HFT-Strategien ist es notwendig, einen vollautomatischen Ausführungsmechanismus zu schaffen, der oft eng mit dem Handelsgenerator (aufgrund der Interdependenz von Strategie und Technologie) gekoppelt ist. Die wichtigsten Überlegungen bei der Erstellung eines Ausführungssystems sind die Schnittstelle zum Maklergeschäft. Minimierung der Transaktionskosten (einschließlich Provision, Rutschung und Spread) und Divergenz der Performance des Live-Systems von der getesteten Performance. Es gibt viele Möglichkeiten, um eine Brokerage Schnittstelle. Sie reichen vom Aufruf Ihres Brokers über das Telefon bis hin zu einer vollautomatischen, leistungsstarken Application Programming Interface (API). Idealerweise möchten Sie die Ausführung Ihres Trades so weit wie möglich automatisieren. Dies befreit Sie, um auf weitere Forschung konzentrieren, sowie ermöglichen es Ihnen, mehrere Strategien oder sogar Strategien der höheren Frequenz laufen (in der Tat, HFT ist im Wesentlichen unmöglich, ohne automatisierte Ausführung). Die oben beschriebene gemeinsame Backtesting-Software wie MATLAB, Excel und Tradestation eignet sich für niedrigere, einfachere Strategien. Allerdings wird es notwendig sein, ein hauseigenes Ausführungssystem zu erstellen, das in einer Hochleistungssprache wie C geschrieben ist, um irgendeine reale HFT durchzuführen. Als Anekdote hatten wir in dem Fonds, in dem ich früher beschäftigt war, eine 10-minütige Handelsschleife, wo wir alle 10 Minuten neue Marktdaten herunterladen und dann Trades basierend auf diesen Informationen im gleichen Zeitrahmen ausführen würden. Dies war mit einem optimierten Python-Skript. Für irgendetwas, das Minuten - oder zweite Frequenzdaten annimmt, glaube ich, dass C / C idealer ist. In einem größeren Fonds ist es oft nicht die Domäne des Quant-Traders, die Ausführung zu optimieren. Allerdings in kleineren Geschäften oder HFT-Firmen, die Händler sind die Ausführenden und so eine viel breitere Skillset ist oft wünschenswert. Denken Sie daran, wenn Sie von einem Fonds beschäftigt werden möchten. Ihre Programmierkenntnisse werden so wichtig sein, wenn nicht mehr, als Ihre Statistiken und Ökonometrie Talente Ein weiteres wichtiges Thema, das unter dem Banner der Ausführung fällt, ist die der Transaktionskostenminimierung. Es gibt in der Regel drei Komponenten zu Transaktionskosten: Provisionen (oder Steuern), die die Gebühren sind, die durch das Maklergeschäft, die Börse und die SEC (oder ähnliche Regulierungsbehörde) Schlupf, die der Unterschied zwischen dem, was Sie beabsichtigten Ihre Bestellung zu sein Gefüllt an versus, was es tatsächlich an der Ausbreitung gefüllt wurde, die der Unterschied zwischen dem Bid / Ask-Preis des gehandelten Wertes ist. Beachten Sie, dass der Spread NICHT konstant ist und abhängig von der aktuellen Liquidität (d. H. Verfügbarkeit von Kauf - / Verkaufsaufträgen) auf dem Markt ist. Transaktionskosten können den Unterschied zwischen einer äußerst profitablen Strategie mit einer guten Sharpe-Ratio und einer äußerst unrentablen Strategie mit einer schrecklichen Sharpe-Ratio machen. Es kann eine Herausforderung sein, die Transaktionskosten von einem Backtest korrekt vorherzusagen. Abhängig von der Häufigkeit der Strategie benötigen Sie Zugriff auf historische Daten, die Tick-Daten für Bid / Ask-Preise enthalten werden. Gesamte Teams von Quants werden aus diesen Gründen der Optimierung der Ausführung in den größeren Fonds gewidmet. Betrachten Sie das Szenario, in dem ein Fonds eine beträchtliche Menge von Geschäften (von denen die Gründe dafür vielfältig sind) abzuladen brauchen. Durch das Dumping so viele Aktien auf den Markt, werden sie schnell drücken den Preis und kann nicht erhalten optimale Ausführung. Daher existieren Algorithmen, die Futteraufträge auf den Markt tropfen, obwohl der Fonds das Risiko eines Rutschens ausübt. Darüber hinaus gehen andere Strategien auf diese Notwendigkeiten und können die Ineffizienzen ausbeuten. Dies ist die Domäne der Fondsstruktur Arbitrage. Das letzte Hauptproblem bei Ausführungssystemen betrifft die Divergenz der Strategieperformance von der getesteten Performance. Dies kann aus einer Reihe von Gründen geschehen. Weve bereits diskutiert, Blick nach vorne Bias und Optimierung Bias in der Tiefe, bei der Prüfung Backtests. Einige Strategien machen es jedoch nicht einfach, diese Vorurteile vor der Bereitstellung zu testen. Dies geschieht in HFT überwiegend. Es kann Bugs in der Ausführung System sowie die Trading-Strategie selbst, die nicht angezeigt werden, auf einem Backtest aber DO zeigen sich im Live-Handel. Der Markt könnte unter Umständen einem Regimewechsel nach dem Einsatz Ihrer Strategie unterliegen. Neue regulatorische Rahmenbedingungen, veränderte Investorenstimmung und makroökonomische Phänomene können alle zu Divergenzen in der Marktverfassung und damit zur Rentabilität Ihrer Strategie führen. Risikomanagement Das letzte Stück des quantitativen Handelspuzzles ist der Prozess des Risikomanagements. Das Risiko beinhaltet alle bisherigen Vorurteile, die wir besprochen haben. Es umfasst Technologie-Risiko, wie z. B. Server an der Börse plötzlich eine Festplatte Fehlfunktion an. Es enthält Brokerage-Risiko, wie der Makler Bankrott (nicht so verrückt wie es klingt, angesichts der jüngsten Angst mit MF Global). Kurz gesagt, es deckt fast alles, was möglicherweise die Handelsumsetzung stören könnte, von der es viele Quellen gibt. Ganze Bücher sind dem Risikomanagement für quantitative Strategien gewidmet, so will ich nicht versuchen, auf alle möglichen Quellen des Risikos hier aufzuklären. Das Risikomanagement umfasst auch die so genannte optimale Kapitalallokation. Die ein Zweig der Portfolio-Theorie ist. Dies ist die Mittel, mit denen das Kapital zu einer Reihe von verschiedenen Strategien und den Handel innerhalb dieser Strategien zugeordnet wird. Es ist ein komplexes Gebiet und stützt sich auf einige nicht-triviale Mathematik. Der Industriestandard, nach dem die optimale Kapitalallokation und die Hebelwirkung der Strategien zusammenhängen, wird das Kelly-Kriterium genannt. Da dies ein einleitender Artikel ist, werde ich nicht auf seine Berechnung. Das Kelly-Kriterium macht einige Annahmen über den statistischen Charakter der Renditen, die oft nicht auf den Finanzmärkten gelten, so dass Händler oft konservativ sind, wenn es um die Umsetzung geht. Ein weiterer Schwerpunkt des Risikomanagements liegt im Umgang mit dem eigenen psychologischen Profil. Es gibt viele kognitive Verzerrungen, die in den Handel einschleichen können. Obwohl dies bei algorithmischem Handel zugegebenermaßen weniger problematisch ist, wenn die Strategie allein bleibt. Eine gemeinsame Vorspannung ist diejenige der Verlustaversion, bei der eine Verlustposition aufgrund des Schmerzes, einen Verlust zu realisieren, nicht ausgeschlossen wird. Ebenso können Gewinne zu früh genommen werden, weil die Angst, einen bereits gewonnenen Gewinn zu verlieren, zu groß sein kann. Eine andere gemeinsame Vorspannung wird als Wiederholungsvorspannung bezeichnet. Dies äußert sich, wenn die Händler zu viel Wert auf die jüngsten Ereignisse legen und nicht längerfristig. Dann gibt es natürlich das klassische Paar emotionale Vorurteile - Angst und Gier. Diese können häufig zu Unter - oder Überhebungen führen, was zu einem Blow-up (d. h. dem Konto-Eigenkapital-Überschrift zu null oder schlechter) oder zu reduzierten Gewinnen führen kann. Zusammenfassung Wie zu sehen ist, ist der quantitative Handel ein äußerst komplexer, wenn auch sehr interessanter Bereich der quantitativen Finanzierung. Ich habe buchstäblich zerkratzt die Oberfläche des Themas in diesem Artikel und es ist schon ziemlich lange Ganze Bücher und Papiere wurden über Themen, die ich habe nur einen Satz oder zwei in Richtung geschrieben. Aus diesem Grund, vor der Anwendung für quantitative Fondshandel Arbeitsplätze, ist es notwendig, eine erhebliche Menge an Grundlagenstudie durchzuführen. Zumindest benötigen Sie einen umfangreichen Hintergrund in Statistik und Ökonometrie, mit viel Erfahrung in der Umsetzung, über eine Programmiersprache wie MATLAB, Python oder R. Für mehr anspruchsvolle Strategien am höheren Frequenz Ende, ist Ihre Fähigkeit gesetzt wahrscheinlich Linux-Kernel-Modifikation, C / C, Assembler-Programmierung und Netzwerk-Latenz-Optimierung. Wenn Sie daran interessiert sind, Ihre eigenen algorithmischen Trading-Strategien zu schaffen, wäre mein erster Vorschlag, um gute Programmierung zu bekommen. Meine Vorliebe ist es, so viel von der Daten-Grabber, Strategie Backtester und Execution-System von sich selbst wie möglich zu bauen. Wenn Ihr eigenes Kapital auf der Linie ist, würden Sie nicht besser schlafen in der Nacht wissen, dass Sie Ihr System vollständig getestet haben und wissen, ihre Fallstricke und besondere Probleme Outsourcing dies zu einem Anbieter, während potenziell Zeitersparnis auf kurze Sicht könnte extrem sein Teuer in der langfristigen. Michael Halls-Moore Mike ist der Begründer von QuantStart und ist seit fünf Jahren in der quantitativen Finanzbranche tätig, vorwiegend als Quant-Entwickler und später als Quant-Trader-Consulting für Hedgefonds. Programmhandel wurde mit mehreren Handelsstrategien in Verbindung gebracht , Darunter diejenigen, die als Duration Averaging, Portfolio-Versicherung und Index Arbitrage bekannt. ,. . . 2015 - 18 - Enzyklopädie der Handelsstrategien Algorithmischer Handel, auch algo Handel und Blackbox Handel genannt, umfasst Handelssysteme, die stark auf komplexe mathematische Formeln und hoch sind. Backtesting und Evaluation von Exit-Systemen, Methoden und Strategien. Selbst der Trader, der bereits eine Trading-Strategie oder ein System, das akzeptable Exits bietet. Arten von Handelsstrategien. Der Begriff Trading-Strategie kann in Kürze von jedem festen Plan des Handels mit einem Finanzinstrument verwendet werden, aber die allgemeine Verwendung des Begriffs ist. Liste der Unternehmen, die Aktien zurückkaufen Die Wiley Trading-Serie zeigt Bücher von Händlern, die überlebt haben. Und Strategien benötigt, um zu gedeihen heute und gut in die Zukunft. Eine Anatomie der Handelsstrategien, The Review of Financial Studies, Bd. Jeffrey Owen und Donna L. McCORMICK, die Enzyklopädie der Handelsstrategien. Billig nike size 13 Dieser Kurs untersucht Methoden in mehreren quantitativen Handelsstrategien mit Schwerpunkt auf automatisiertem Handel und quantitativen implementiert. KARIBIK. KARIBIK. Die Karibik wird allgemein angenommen, dass die größeren und kleinen Antillen in der Karibik, sowie das Festland Französisch-Guyana gehören. Related Posts: Ihre Suche: 1 eBooks Search Engine Wir freuen uns, unsere wunderbare Website, wo die bemerkenswertesten Bücher der besten Autoren gesammelt eingeführt. Nur an einem Ort zusammen die besten Bestseller für Sie liebe Freunde. 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Ihre ausstellende Bank war nicht in der Lage, die CVV oder das Gültigkeitsdatum der Kreditkarte zu entsprechen. Die eingegebene Rechnungsadresse stimmt nicht mit der Rechnungsadresse Ihrer Kreditkarte überein. Die eingegebene Kreditkarte wird bereits verwendet. Versuchen Sie es mit einer anderen Karte. Quantpedia Review: 280 Trading Strategies Dieser Beitrag wurde am 22. Dezember 2015 aktualisiert. Scrollen Sie zum Ende des Artikels, um ein spezielles Mitgliedschaftsangebot zu sehen, gültig bis Mitternacht 31. Dezember 2015. Wenn ich könnte, könnte ich alle meine ausgeben Die Erforschung von Handelsstrategien und das Testen von Systemideen. Aber natürlich gibt es nur so viele Stunden am Tag. Deswegen war ich aufgeregt, auf Quantpedia zu stoßen: die Enzyklopädie der Handelsstrategien, die die akademische Forschung zum finanziellen Gewinn macht. Quantpedia Review: Was ist Quantpedia Quantpedia kommt von der gleichen Mannschaft hinter Finviz. Ein anderes Werkzeug, das ich jeden Tag benutze. Im Wesentlichen ist es eine Datenbank von Handelsstrategien. Bei der letzten Zählung gab es 255 über 280 Strategien (Dezember 2015), von denen jedes sorgfältig durch das Quantpedia Review-Team aus verschiedenen Quellen finanzielle Zeitschriften, akademische Papiere, Universitäten, Konferenzen etc. kuratiert. It8217s Quantpedia8217s Ziel, führenden akademischen Forschung und Gegenwart Es in Klartext zu den Interessenten im quantitativen Handel. Quantpedia Clients Und it8217s klar, die Art von Kunden, die Quantpedia aus der langen Liste der institutionellen Kunden auf ihre Bücher bietet. Dazu gehören unter anderem Goldman Sachs, JP Morgan, Barclays, Schroders und Credit Suisse. Wie Quantpedia arbeitet8230 Das Quantpedia-Team durchsucht jedes Jahr Tausende verschiedener Forschungsarbeiten und bewertet jedes einzelne nach strengen Auswahlkriterien. Wenn ein Papier die Kriterien erfüllt, wird es in die Datenbank aufgenommen und das Team von Quantpedia verbringt einige Zeit damit, die Handelsregeln zu extrahieren und die Strategie in einem verständlichen Format darzustellen. Performance-Kennzahlen wie Maximum Drawdown, Volatilität, Komplexität und Sharpe-Verhältnis werden gezeigt, so dass es leicht ist, ein System schnell zu bewerten. Die Screener-Funktion bedeutet, dass Sie leicht wählen Sie eine Handelsstrategie, die bestimmte Merkmale erfüllt. Verwenden des Screeners Der einfachste Weg, eine Handelsstrategie auf Quantpedia zu finden, ist, den Screener zu verwenden. Sie können Filter basierend auf mehreren Metriken wie Zeitraum, Instrument, Backtest-Daten, Schlüsselwörter, Komplexität etc. Zum Beispiel, let8217s sagen, dass ich eine Strategie, die Aktien mit täglichen Zeitrahmen mit einem Leistungsniveau von über 20 Jahren In das Feld als unten und klicken Sie auf Suchen. Dabei gibt es 15 Trading-Strategien, von denen 14 aus dem Premium-Service und 1, die frei sind. Die Quantpedia-Nutzungsbedingungen beschränken mich von der Identifizierung dieser Premium-Strategien, aber die freie Strategie ist unten gezeigt. Dies ist eigentlich ein Handelssystem auf Fußballspielen basiert und hat eine indikative Leistung von 42. It8217s basierend auf einer akademischen Zeitung, die im Jahr 2011 veröffentlicht wurde veröffentlicht Understanding Investor Sentiment: The Case of Soccer. Umfang der Strategien Quantpedia bietet eine Reihe von Charts, in denen Sie ein Gefühl für die Palette der verfügbaren Handelssysteme zu bekommen. Wie Sie sehen können, beinhalten etwa 130 der Handelsstrategien Aktien und dort eine gute Mischung einfacher und komplexerer Strategien. In Bezug auf Zeitrahmen sind die gängigsten Systeme auf Quantpedia monatliche Strategien. Zum Zeitpunkt des Schreibens gab es 114 monatliche Strategien, 54 Tagesstrategien und 9 Intraday-Strategien. Etwas nicht überraschend, die Intraday-Strategien sind eng bewacht und keine sind mit der freien Mitgliedschaft enthalten. Aber was diese Diagramme don8217t wirklich sagen, ist die Art der Handelsstrategien, die in Quantpedia enthalten sind. Wie der Name schon sagt, handelt es sich hierbei um quantitative, mathematische Systeme, die versuchen, auf dem Markt einen kleinen Vorsprung zu finden. Obwohl es Strategien auf der Grundlage von Ertragsankündigungen und - ereignissen gibt, gibt es sehr wenige, die auf grundlegenden Kriterien wie einem Aktienkurs-Gewinn-Verhältnis oder Bewertungs-Metriken basieren. Weitere Gedanken und Fragen Insgesamt mag ich what8217s auf Quantpedia. I8217ve nur verwendet es für ein paar Wochen, aber ich weiß bereits, dass dieser Service wird mir eine Menge Zeit sparen, wenn es um die Erforschung von Handelsstrategien und kommen mit neuen Ideen kommt. Einige der Handelsmodelle haben das Potenzial, reale, marktbeherrschende Renditen zu generieren, vor allem, wenn sie in ein Portfolio von Handelssystemen kombiniert werden, die bereit sind, genutzt zu werden, wenn die Chancen ankommen. Wenn ich eine Reservierung habe, dann ist das eine philosophische Natur. Durch die Suche nach Quantpedia habe ich einige Strategien gefunden, von denen ich bereits Kenntnis hatte und von denen ich noch nie gehört hatte. Die Frage ist, ob eine Strategie unrentabel wird, sobald sie veröffentlicht wurde. In Wirklichkeit erwarte ich, dass einige Strategien fortfahren, gut durchzuführen und einige werden arbitraged weg sein. Es hängt in der Regel von der Art des Systems und it8217s erwarteten Renditen ab. Die zweite Frage fand ich mit Quantpedia ist, dass viele der besten Systeme sind ziemlich hoch in der Komplexität. Der durchschnittliche Händler kann es schwierig finden, einige der anspruchsvolleren Strategien zu implementieren. Glücklicherweise gibt es aber auch viele einfache Systeme. Insgesamt Gedanken über Quantpedia Zusammenfassend lässt sich sagen, Quantpedia ist eine hervorragende Zeitersparnis und bietet große Inspiration für kommen mit neuen Trading-Ideen. Sobald Sie in der Lage, die Strategien dort zu meistern sind, entscheiden, welche sind am besten für Sie, ich glaube wirklich, können Sie einige wirklich gutes Geld, Handel sowohl kurz-und mittelfristig. Sie werden nicht unbedingt finden einen schnellen Weg zum Reichtum, denn einige Arbeit wird noch erforderlich sein, um die Strategien aufgeführt. Aber mit einiger Anstrengung finden Sie einige interessante und potenziell sehr lohnende Strategien für mehrere verschiedene Märkte. Aus diesem Grund ist Quantpedia einer der besten bezahlten Dienstleistungen, die ich für Händler gefunden habe und es bekommt 5 Sterne von mir. Bis Mitternacht am 31. Dezember können Sie 40 aus einer Quantpedia 12-Monats-Abonnement, indem Sie sich für die 3-Monats-Mitgliedschaft und dann E-Mail an den Rabatt-Code YMCD2015 an das Support-Team. (Bitte beachten Sie, dass dies ein besonderer Rabatt ist, den ich mit Quantpedia for Christmas 2015 ausgehandelt habe und ist nur für JB Marwood Leser mit dem Link oben. Bitte kontaktieren Sie mich, wenn Sie Fragen oder Probleme bei jbmarwoodgmail haben). JB MarwoodI wurde vor kurzem von einem der Gründer von QUANTPEDIA 8211 The Encyclopedia of Quantitative Trading Strategies8221 angegangen. Als er ein häufiger Leser von meinem Blog ist, fragte er, ob ich bereit wäre, eine Überprüfung des Dienstes, den sie anbieten. Ich scheine auf die Erforschung neuer Strategien in diesen Tagen konzentrieren, so dass ich dachte, es wäre interessant zu sehen, was der Dienst bringt. Aus meiner Mail-Austausch mit dem Mitbegründer erfuhr ich, dass Quantpedia ist ein Start-up von einem Team hinter dem Screener Finviz gegründet. Ihr Ziel ist die systematische Abbildung finanzieller akademischer Forschung und die Ableitung von Handelssystemen aus den nutzbarsten Forschungsarbeiten. Sie tun dies, indem sie Handelsregeln in einer einfachen Sprache, Leistung, Risiko und verschiedenen anderen Eigenschaften extrahieren und dann alle Systeme zusammen mit verwandter Forschung in einer Datenbank kategorisieren, auf die über den Dienst zugegriffen werden kann. Nach Angaben des Mitbegründers: 8220Quantpedia enthält derzeit mehr als 40 relativ bekannte Handelsstrategien in einem öffentlich zugänglichen freien Bereich. Die Premium-Sektion zum Preis von 299 für ein 3 Monate - oder 499 für ein 1 Jahr Abonnement enthält mehr als 140 hauptsächlich ungewöhnliche und leistungsstarke Strategien.8221 Website-Überblick Auf der Homepage des Dienstes werden Ihnen verschiedene Menü-Abschnitte angeboten. Die tatsächliche Screener let8217s Sie suchen die Datenbank mit Strategien und Filter auf mehrere Aspekte einer Handelsstrategie wie Handel Frequenz, Instrumente, Return / Risikofaktoren, Sharpe-Verhältnis, Komplexität etc. Die Ergebnisse der Screener werden in einer Tabelle, für die 4 verschiedene präsentiert Vordefinierte Sichten können von der Basisübersicht zu allen Filterkriterien variiert werden. Eine zweite Funktion ist der Abschnitt Charts. Dieser Abschnitt bietet fünf vordefinierte grafische Zusammenfassungen von Strategien in der Datenbank. Die Übersichtsdiagramme zeigen Histogramme für jedes der Hauptfilterkriterien, z. B. Die Menge der Strategien für die verschiedenen Instrumente (siehe Bild unten). Die anderen Zusammenfassungen in der Charts-Sektion zeigen umfangreiche graphische Zusammenfassungen der Strategien in der Datenbank für Bereiche von Komplexität, Leistung und Risiko. Die Zusammenfassung zeigt schließlich alle 187 Strategien zum Zeitpunkt des Schreibens sortiert nach Leistung (einschließlich der geschätzten Vertrauensbereich), Rückkehr und Sharpe Verhältnis. Ich mochte diesen Bildschirm, wie es auf einen Blick die besten Durchführungsstrategien gibt. Andere Abschnitte der Website enthalten einen Blog, in dem neue Ergänzungen zu der Strategie-Datenbank angekündigt werden und ein Abschnitt, der das Prinzip hinter Quantpedia zusammenfasst. Dieses Prinzip basiert auf dem kontinuierlichen Scannen verschiedener Informationsquellen (Forschungsportale, Finanzzeitschriften, Universitäten und Konferenzen) und der Selektion der relevanten Informationen. Wenn ein Papier ausgewählt wird, wird eine Strategie extrahiert und zu Quantpedia hinzugefügt. Strategie-Datenbank Der Mehrwert von Quantpedia ist, dass für jede Strategie in der Datenbank das Team hat zusammengefasst und extrahiert die wichtigsten Informationen. Nach dem Auswählen einer Strategie aus dem Ausgabebild werden die folgenden Informationen strukturiert dargestellt: Kurzbeschreibung der Strategie Der wesentliche Grund, warum die Strategie funktionieren sollte Merkmale der Strategie (Häufigkeit, Märkte, Instrumente, Keywords etc.) Klartext Quelle Papier, das die Strategie beschreibt Relevante verwandte Papiere Ein vereinfachtes Leistungsdiagramm unter Angabe der unten ist ein Schnappschuss der ersten 4 Aufzählungszeichen für eine Strategie, auf die im freien Bereich der Website zugegriffen werden kann: Ich habe mehrere der Strategien in der Datenbank. Meine wichtigsten Ergebnisse sind: Obwohl ich nicht alle Quelltexte gelesen habe, habe ich einige von ihnen in der Vergangenheit gelesen und ich erkannte die einfachen Handelsregeln, die extrahiert wurden. Quantpedia hat eine gute Arbeit bei der Extraktion der Merkmale der Strategie. Eine Verbesserung könnte sein, auf Variationen auszuarbeiten. Wenn Strategieinformationen fehlen (z. B. geschätzte Volatilität), wird Quantpedia diese Leere ausfüllen, was eindeutig anzeigt, wie die Daten bestimmt / berechnet wurden. Die Handelsregeln in der einfachen Sprache sind leicht zu verstehen, sind jedoch nicht immer ein 100 Spiel mit den Regeln in der Zeitung beschrieben. Dies geschieht vor allem, wenn die Strategie eine höhere Komplexität hat und verständlich ist. Die Strategien in der Datenbank decken eine breite Palette von grundlegenden Gründen, Instrumente, Märkte und Komplexität. Für mich sahen mindestens 40 der Strategien relativ neu zu mir aus. So brachte es viele neue Ideen. Zusammenfassung In diesen Tagen finde ich mich viel Zeit zu lesen Papiere, Zeitschriften, Websites identifizieren potenzielle neue Handelsstrategien versuchen zu verstehen, wenn diese für mein Portfolio funktionieren würde. Mein persönlicher Glaube ist, dass Quantpedia ein Dienst ist, der mir viel Zeit in diesem Forschungsprozeß sparen würde und eine beträchtliche Menge meiner Zeit freigeben würde. Die Website arbeitet sehr benutzerfreundlich und ich habe einige interessante Strategien gefunden, die mir neu sind und interessant für die weitere Erforschung sind. Der Preis von 299 für eine Mitgliedschaft von 3 Monaten oder 499 für 1 Jahr, kann auf der hohen Seite für einige potenzielle Nutzer sein, aber ich glaube, dass dies leicht abgedeckt werden, wenn man die Zeit in den Forschungsprozess, um das gleiche Niveau zu halten Von Informationen. VOLLSTÄNDIGE BESCHREIBUNG: Ich erhielt vorübergehend Zugang zu den Premium-Teil der Dienstleistung im Austausch für das Schreiben einer Umfrage.
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