알고리즘 트레이딩의 기초 : 개념과 예제.
알고리즘은 작업 또는 프로세스를 수행하기 위해 명확하게 정의 된 지침 집합입니다.
알고리즘 트레이딩 (자동 트레이딩, 블랙 박스 트레이딩, 또는 단순한 알 고 트레이딩)은 a 컴퓨터가 불가능한 속도와 빈도로 이익을 창출하기 위해 거래를하기 위해 정의 된 명령어 세트를 따르도록 프로그래밍 된 컴퓨터를 사용하는 프로세스입니다. 인간 상인. 정의 된 규칙 집합은 타이밍, 가격, 수량 또는 모든 수학적 모델을 기반으로합니다. 상인에 대한 이익 기회와는 별도로, 알 고향 거래는 시장을보다 유동적으로 만들고 무역 활동에 대한 정서적 인적 영향을 배제함으로써보다 체계적인 거래를 만듭니다. (자세한 내용은 올바른 알고리즘 트레이딩 소프트웨어 선택을 확인하십시오.)
거래자가 다음과 같은 간단한 거래 기준을 따랐다 고 가정 해보십시오.
50 일 이동 평균이 200 일 이동 평균보다 커지면 50주의 주식을 매수하십시오. 50 일 이동 평균이 200 일 이동 평균보다 낮아지면 주가는 주식의 주식을 매도합니다.
이 두 가지 간단한 지침을 사용하면 정의 된 조건이 충족 될 때 주가 및 이동 평균 지표를 자동으로 모니터링하고 구매 및 판매 주문을하는 컴퓨터 프로그램을 작성하기 쉽습니다. 상인은 더 이상 실시간 가격 및 그래프를 감시하거나 수동으로 주문할 필요가 없습니다. 알고리즘 거래 시스템은 거래 기회를 정확하게 식별함으로써 자동으로 거래를 수행합니다. 이동 평균에 대한 자세한 내용은 단순 이동 평균을 참조하십시오.
[입증 된 전략과 궁극적으로 알 고리즘 트레이딩 시스템으로 작업 할 수있는 포인트 전략에 대해 자세히 알아 보려면 Investopedia Academy의 Become a Day Trader 코스를 확인하십시오. ]
알고리즘 트레이딩의 이점.
Algo-trading은 다음과 같은 이점을 제공합니다.
가능한 최상의 가격으로 실행되는 거래 신속하고 정확한 거래 주문 배치 (따라서 원하는 수준의 실행 가능성 높음) 중요한 가격 변동을 피하기 위해 정확하고 즉각적인 거래 시간 단축 트랜잭션 비용 절감 (아래의 구현 부족 예 참조) 여러 항목에 대한 동시 자동 점검 시장 조건 거래 배치시 수동 오류 위험 감소 사용 가능한 과거 및 실시간 데이터를 기반으로 알고리즘 백 테 스트 정서적 및 심리적 요인에 기반한 인적 자원 거래자의 실수 가능성 감소.
현재의 고액 거래의 가장 큰 부분은 고주파 거래 (high frequency trading, HFT)입니다. 이 프로그램은 미리 프로그래밍 된 지침에 따라 여러 시장 및 여러 결정 매개 변수에 걸쳐 매우 빠른 속도로 대량 주문을 활용하려고 시도합니다. (고주파 거래에 대한 자세한 내용은 고주파 거래 (HFT) 회사의 전략과 비밀을 참조하십시오.)
Algo-trading은 다음과 같은 다양한 거래 및 투자 활동에 사용됩니다.
주식을 대량 구매하지만 불특정 다수의 투자로 주식 가격에 영향을 미치고 싶지 않은 중장기 투자자 또는 매수 측 회사 (연기금, 뮤추얼 펀드, 보험 회사). 단기 거래자 및 매도자 측 참가자 (시장 형성 자, 투기자 및 중개인)는 자동 거래 실행의 혜택을받습니다. 또한, algo-trading은 시장에있는 판매자에게 충분한 유동성을 창출하는 데 도움을줍니다. 체계적인 거래자 (추종자, 쌍 거래자, 헤지 펀드 등)는 거래 규칙을 프로그래밍하고 프로그램이 자동으로 거래되도록하는 것이 훨씬 더 효율적이라는 것을 알게됩니다.
알고리즘 거래는 인간 상인의 직감이나 본능에 기반한 방법보다 적극적인 거래에 대한 체계적인 접근 방식을 제공합니다.
알고리즘 트레이딩 전략.
알고리즘 거래를위한 모든 전략에는 향상된 수익 또는 비용 절감 측면에서 수익성이 확인 된 기회가 필요합니다. 다음은 algo-trading에서 사용되는 일반적인 거래 전략입니다.
가장 일반적인 알고리즘 트레이딩 전략은 이동 평균, 채널 이탈, 가격 수준 이동 및 관련 기술 지표의 추세를 따릅니다. 이러한 전략은 예측이나 가격 예측을하지 않기 때문에 알고리즘 거래를 통해 구현하는 가장 쉽고 간단한 전략입니다. 거래는 바람직한 추세의 발생을 기반으로 시작되며, 이는 예측 분석의 복잡성에 빠지지 않고 알고리즘을 통해 구현하기 쉽고 간단합니다. 위에서 언급 한 50 일과 200 일 이동 평균의 예는 인기있는 추세 전략입니다. (추세 거래 전략에 대한 자세한 내용은 추세를 활용하는 간단한 전략을 참조하십시오.)
한 시장에서 더 낮은 가격에 이중 상장 주식을 매수하고 다른 시장에서 더 높은 가격으로 동시에 매각하는 것은 가격 차이를 무위험 수익 또는 차익 거래로 제공합니다. 가격 차이가 수시로 존재하기 때문에 동일한 작업이 주식 대 선물 상품에 대해 복제 될 수 있습니다. 이러한 가격 차이를 식별하고 주문을하는 알고리즘을 구현하면 효율적인 방식으로 수익성있는 기회를 얻을 수 있습니다.
인덱스 펀드는 보유 자산을 각각의 벤치 마크 지수와 동등하게 유지하기 위해 재조정 기간을 정했습니다. 이는 인덱스 펀드 재조정 직전에 인덱스 펀드의 주식 수에 따라 20-80의 베이시스 포인트 이익을 제공하는 예상 거래를 활용하는 알고리즘 트레이더에게 수익성있는 기회를 창출합니다. 이러한 거래는 적시 실행 및 최적의 가격을 위해 알고리즘 거래 시스템을 통해 시작됩니다.
델타 중립적 인 거래 전략과 같이 입증 된 많은 수학 모델은 포트폴리오 델타가 0으로 유지되도록 양수 및 음수 델타를 상쇄하기 위해 거래가 이루어지는 옵션과 기본 보안의 조합에 대한 거래를 허용합니다.
평균 회귀 전략은 자산의 고가와 저가가 주기적으로 평균값으로 되돌아가는 일시적인 현상이라는 생각에 기반합니다. 가격 범위를 식별하고 정의하고이를 기반으로 알고리즘을 구현하면 자산 가격이 정의 된 범위를 벗어날 때 거래가 자동으로 배치됩니다.
볼륨 가중 평균 가격 전략은 대량의 주문을 분해하고 주식 관련 과거 볼륨 프로파일을 사용하여 동적으로 결정된 작은 주문 청량을 출시합니다. 목표는 VWAP (Volume Weighted Average Price)에 가까운 주문을 실행하여 평균 가격으로 이익을 얻는 것입니다.
시간 가중 평균 가격 전략은 대량 주문을 해체하고 시작 시간과 종료 시간 사이의 균등하게 나뉘어 진 시간 슬롯을 사용하여 동적으로 결정된 작은 주문 청량을 출시합니다. 목표는 시작 및 종료 시간 사이의 평균 가격에 가까운 주문을 실행하여 시장 영향을 최소화하는 것입니다.
거래 주문이 완전히 채워질 때까지이 알고리즘은 정의 된 참여율과 시장에서 거래되는 거래량에 따라 부분 주문을 계속 전송합니다. 관련 "단계 전략"은 사용자 정의 시장 볼륨 비율로 주문을 보내고 주가가 사용자 정의 수준에 도달하면이 참여율을 높이거나 낮 춥니 다.
구현 부족 전략은 실시간 시장을 거래함으로써 주문의 실행 비용을 최소화함으로써 주문 비용을 절감하고 지연된 실행의 기회 비용으로부터 이익을 얻는 것을 목표로합니다. 이 전략은 주식 가격이 호의적으로 움직일 때 목표로하는 참여율을 높이고, 주가가 반대로 움직이면 목표 참여율을 낮출 것입니다.
다른 측면에서 "사건"을 식별하려고 시도하는 몇 가지 특별한 클래스의 알고리즘이 있습니다. 예를 들어, 판매 측 시장에서 사용되는 이러한 "스니핑 알고리즘"은 대규모 주문의 구매 측면에서 알고리즘의 존재를 식별 할 수있는 내장 인텔리전스를 갖추고 있습니다. 이러한 알고리즘을 통한 탐지는 시장에서 대량 주문 기회를 파악하고 더 높은 가격으로 주문을 작성함으로써 이익을 얻을 수있게 해줍니다. 이것은 때로는 하이테크 전방 주행으로 확인됩니다. (고주파 거래 및 사기 행위에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하십시오 : 주식을 온라인으로 구입할 경우 HFT에 관여 함)
알고리즘 거래에 대한 기술적 요구 사항.
컴퓨터 프로그램을 사용하여 알고리즘을 구현하는 것이 마지막 부분으로, 백 테스트가 있습니다. 문제는 식별 된 전략을 주문 거래 계정에 액세스 할 수있는 통합 된 전산 프로세스로 변환하는 것입니다. 다음이 필요합니다.
필요한 거래 전략, 고용 된 프로그래머 또는 미리 만들어진 거래 소프트웨어를 프로그래밍하기위한 컴퓨터 프로그래밍 지식 주문을하기위한 네트워크 연결 및 거래 플랫폼에 대한 액세스 주문을 할 수있는 기회를 알고리즘이 모니터 할 시장 데이터 피드에 액세스 능력 및 인프라 실제 시장에 출시되기 전에 빌드 된 시스템을 백 테스팅하기 알고리즘에서 구현 된 규칙의 복잡성에 따라 백 테스트를위한 사용 가능한 과거 데이터.
다음은 포괄적 인 예입니다 : Royal Dutch Shell (RDS)은 암스테르담 증권 거래소 (AEX)와 런던 증권 거래소 (LSE)에 상장되어 있습니다. 차익 거래 기회를 식별하는 알고리즘을 구축해 보겠습니다. 흥미로운 관찰은 거의 없습니다.
AEX는 유로화로 거래되며, LSE는 스털링 파운드로 거래됩니다. AEX는 1 시간의 시간차로 인해 LSE보다 1 시간 빠르며, 다음 두 시간 동안 동시에 거래가 이루어지며 AEX가 마감되면서 지난 1 시간 동안 LSE에서만 거래됩니다 .
이 두 시장에 상장 된 Royal Dutch Shell 주식에 대해 서로 다른 통화로 차익 거래를 할 수 있는지 알아볼 수 있습니까?
현재 시장 가격을 읽을 수있는 컴퓨터 프로그램 LSE 및 AEX의 가격 피드 GBP-EUR 환율에 대한 외환 환율 피드 주문을 올바른 교환으로 전달할 수있는 주문 배치 기능 과거 가격 피드에 대한 백 테스트 기능.
컴퓨터 프로그램은 다음을 수행해야합니다.
두 거래소의 RDS 주식의 수신 가격 피드를 읽습니다. 사용 가능한 환율을 사용하여 한 통화의 가격을 다른 통화로 변환합니다. 수익성있는 기회로 이어지는 충분히 큰 가격 불일치 (중개 비용을 할인)가 존재하는 경우, 낮은 가격의 거래소에서 주문하고 높은 가격의 거래소에서 주문을 판매합니다. 원하는대로 주문을 실행하면 차익 거래 이익이 발생합니다.
간단하고 쉬운! 그러나 알고리즘 트레이딩의 실행은 유지 관리 및 실행이 간단하지 않습니다. 알 고가 생성 한 거래를 배치 할 수 있다면 다른 마켓 참여자도 마찬가지입니다. 따라서 가격은 밀리 초 및 심지어 마이크로 초 단위로 변동합니다. 위의 예에서 구매 주문 거래가 실행되면 어떻게되지만 주문이 시장에 출시 될 때까지 판매 가격이 변경되지 않습니다. 당신은 개방적인 자세로 앉아 결국 귀하의 차용액 전략을 쓸모 없게 만들 것입니다.
시스템 장애 위험, 네트워크 연결 오류, 거래 주문과 실행 간의 시간 지연, 그리고 무엇보다 불완전한 알고리즘과 같은 추가 위험과 과제가 있습니다. 알고리즘이 복잡할수록 더 엄격한 백 테스팅이 필요합니다.
결론.
알고리즘의 성능을 정량적으로 분석하는 것은 중요한 역할을하므로 비판적으로 검사해야합니다. 돈을 쉽게 벌기위한 개념을 가진 컴퓨터의 도움을 받아 자동화하는 것은 흥미로운 일입니다. 그러나 시스템을 철저히 테스트하고 필요한 한계를 설정해야합니다. 분석적 거래자는 올바른 전략을 확실하게 구현하는 데 자신감을 갖기 위해 스스로 프로그래밍 및 시스템을 학습하는 것을 고려해야합니다. 신중한 사용과 철저한 거래로 수익성 높은 기회를 창출 할 수 있습니다. (자세한 내용은 자신의 Algo 거래 로봇을 코딩하는 방법을 참조하십시오.)
알고리즘 트레이딩 전략 소개 제 2 강 - 파워 포인트 PPT 발표.
알고리즘 트레이딩 전략 소개 강의 2. 숨겨진 마르코프 트레이딩 모델. Haksun Li haksun. lumericalmethod numericalmodod. 개요. 캐리 트레이드 모멘텀 평가 CAPM Markov chain Hidden Markov 모델. 참조.
파워 포인트 슬라이드 쇼 '알고리즘 트레이딩 전략 소개'강연 2 - lavada.
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알고리즘 트레이딩 전략 소개 2 강좌
숨겨진 마르코프 거래 모델.
알고리즘 거래 : 외국환 데이터에 대한 숨겨진 마코프 모델. PatrikIdvall, ConyJonsson. Linköpingsuniversitet에서 대학 에세이 / Matematiskainstitutionen; Linköpingsuniversitet / Matematiskainstituteen. 2008.
음성 인식에서 숨겨진 마르코프 모델 및 선택된 애플리케이션에 대한 자습서. Rabiner, L. R. Proceedings of the IEEE, 77 권 2 호, 1989 년 2 월.
FX는 모든 금융 시장에서 가장 크고 가장 많은 액체이며 하루에 수조 달러를 소비합니다.
FX는 장외 시장이며, 중앙 거래소는 없습니다.
주요 선수 :
투자 및 상업 은행.
비은행 금융 기관.
EBS (Electronic Broking Service)
두 통화의 환율 차이를 포착하십시오.
저리의 통화를 빌리십시오.
더 높은 금리로 다른 통화를 구입하십시오.
위험 : FX 환율은 무역에 반대합니다.
인기 거래 : JPY 대비 USD, USD 대비 AUD.
그것이 내려 가면 짧아진다.
서로 다른 참가자들 사이에서 느린 정보 소화.
맥도날드의 햄버거.
미국의 햄버거 가격 = 유럽의 햄버거 가격.
예 : 1.25 달러 / 버거 = 1 유로 / 버거
도이체 뱅크 환급 (DBCR) 지수.
개별 기대 초과 수익은 시장 예상 초과 수익에 비례합니다.
산술 수익입니다.
알파는 예상 초과 수익 초과 수익 초과 수익입니다.
FX의 경우 일반적으로 가정합니다.
베이 즈 정리 (Bayes theorem)는 증거 E가 다음과 같은 관점에서 관찰 된 후에 가설 H의 사후 확률을 계산한다.
E의 사전 확률,
조건부 확률
관찰 할 확률은 얼마입니까?
현재의 정보가 제 시간에 이용 가능하다면, 예를 들어, 경로와 같은 이력은 부적절하다.
효율적인 시장 가설의 약한 형태와 일치합니다.
오직 관찰 만이 관찰 가능합니다.
세계 국가는 알려지지 않을 수도 있습니다 (숨김).
숨겨진 상태를 마르코프 체인으로 모델링하고 싶습니다.
매개 변수 λ와 관측 시퀀스 Ω가 주어지면 계산합니다.
파라미터 λ와 관측 시퀀스 Ω가 주어지면 가장 숨겨진 시퀀스 Q가 결정됩니다.
관측 시퀀스, Ω 및 HMM 구조가 주어지면 λ를 배웁니다.
그러나 ... 이것은 계산 상 가능하지 않습니다.
시간 t까지의 부분 관찰 시퀀스의 확률 및 시간 t에서의 시스템 상태.
:의 조건부 분포.
시간 t에서의 상태에있는 시스템의 확률 및 시간 t까지의 부분적 관측.
관측과 모델을 가정 할 때, 상태에있는 시스템의 확률은 다음과 같습니다.
이것은 일련의 상태가 발생할 확률에 관계없이 모든 순간 t에서 가장 가능성이 높은 상태를 결정합니다.
시스템이 이러한 상태를 여행하고 이러한 관측치를 생성하는 최대 확률 :
상태 j에서 끝나는, 첫 번째 관측치에 대해 가장 가능성이 높은 상태 시퀀스의 확률.
우리의 목표는 λ를 최대화하는 것입니다.
주어진 λ에 대해 우리는 계산할 수 있습니다.
그런 다음 최대화 문제를 해결하십시오.
모델과 관측 순서가 주어지면 시간에 상태에있을 확률, 시간에 상태 일 것입니다.
횟수가 방문됩니다.
시스템이 상태에서 상태로 이동하는 횟수.
따라서 매개 변수 λ는 다음과 같습니다.
, 초기 상태 확률.
추정 방정식을 사용하여 계산하십시오.
실제로 Nelder-Mead가 초기 λ를 추정하여 솔루션에 "더 가깝게"접근 할 수 있습니다.
지금까지 우리의 공식은 개별 조건부 확률을 가정합니다.
다른 확률 밀도 함수를 사용하는 공식은 유사합니다.
그러나 계산은 더 복잡하며 솔루션은 심지어 분석적이지 않을 수도 있습니다 (예 : t - 분포).
가우스 혼합 모델.
정규 분포의 가중치 합계.
예상 수익을 계산하십시오.
예상 결과가 길면 길다 (짧음) & gt; (& lt;) 0.
예상 결과가 길면 길다 (짧음) & gt; (& lt;) c.
EURUSD 일일 가격은 2003 년에서 2006 년 사이입니다.
Λ는 순조롭게 추정됩니다.
더 많은 데이터 (6 가지 요소)가 항상 도움이되지는 않습니다 (이산 케이스의 경우 특히 그렇습니다).
알고리즘 트레이딩 전략 소개 강의 5 - PowerPoint PPT 프리젠 테이션.
알고리즘 트레이딩 전략 소개 강연 5. 확률 론적 확산 방법에 의한 학습. Haksun Li haksun. lumericalmethod numericalmodod. 개요. 첫 번째 통과 시간 칼만 필터 최대 우도 추정 EM 알고리즘. 참조.
파워 포인트 슬라이드 쇼 '알고리즘 트레이딩 전략 소개'강좌 5 - charis.
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알고리즘 트레이딩 전략 소개 5 강의.
확률 론적 확산 방법에 의한 거래 쌍.
최대 우도 추정.
대부분의 논문의 기본적인 공동 통합 방법의 중점은 합성 평균 - 되 돌리는 자산의 건설에 관한 것이므로, 확률 적 스프레드 방법은 합성 자산의 가격의 동력에 초점을 맞 춥니 다.
가장 많이 참조되는 학술 논문 : Elliot, van der Hoek, Malcolm, 2005, Pairs Trading.
Ornstein-Uhlenbeck 프로세스의 상태 공간 버전으로 확산 프로세스를 모델링합니다.
이 아이디어는 많은 인기있는 쌍 거래 도서에 의해 잉태되었습니다.
확산을위한 기술 분석 및 차트 작성, Ehrman, 2005, The Handbook of Pairs Trading.
ARMA 모델, HMM ARMA 모델, 일부 비모수 적 접근법, Kalman 필터 모델, Vidyamurthy, 2004, Pairs Trading : Quantitative Methods and Analysis.
평균 회귀율 =.
숨겨진 상태 프로세스는 다음과 같습니다.
우리는 관측으로부터 예상되는 상태를 계산하려고합니다.
표준화 된 Ornstein-Uhlenbeck 프로세스.
의 pdf는에서 최대 값을가집니다.
시간이 지나면 풀 때 구입하십시오.
시간이 지나면 풀 때 판매하십시오.
칼만 필터는 일련의 불완전하고 잡음이 많은 측정으로부터 동적 시스템의 상태를 평가하는 효율적인 재귀 필터입니다.
새로운 측정 값이 들어올 때
시간 t에서 예측.
시간 t + 1에서 업데이트.
더 나은 견적을 위해 정정하십시오.
: 이전 상태에 적용된 상태 전이 모델.
: 제어 입력 모델은 제어 벡터에 적용됩니다.
: 다변량 정규 분포에서 추출한 잡음 과정.
: 실제 상태를 관측치로 매핑하는 관측 모델.
이전 상태 추정치를 예측했습니다.
사전 추정 공분산을 예측했다.
사후 스테이트 추정치를 업데이트했습니다.
사후 추정치 공분산을 업데이트했습니다.
주어진,,,, 우리는 조건부 분산을 정의한다.
칼만 업데이트 수식을 보자.
우리는 조건부 분산이 최소화되도록 K를 풀기를 원한다.
그래서, 우리는 "최적의"칼만 업데이트 규칙을 가지고 있습니다.
Kalman 필터 모델을 사용하기 전에 관찰 가능한 데이터로부터 매개 변수를 추정해야합니다.
우도 함수를 적어두고 w. r.t를 최대화해야합니다. .
우도 함수 (likelihood function)는 다음과 같이 정의되는 통계 모델의 매개 변수의 함수입니다. 일부 관측 된 결과가 주어진 경우 매개 변수 값의 가능성은 해당 매개 변수 값이 주어진 관측 결과의 확률과 같습니다.
우리는 관찰을 고려할 때 이것이 극대화되는 것을 발견합니다.
우리는 Normal 분포에서 그려지는 크기 샘플의 평균을 추정하려고합니다.
로그 가능성 (log-likelihood)을 최대화하는 것은 다음을 최대화하는 것과 같습니다.
일차 조건 w. r.t.
칼만 모델에 대한 우도 함수를 다음과 같이 써 넣은 후, 검색 할 임의의 다 변수 최적화 알고리즘 (예 : Nelder-Mead)을 실행할 수 있습니다.
단점은 잘 수렴되지 않을 수 있으므로 최적의 솔루션에 가까이 착륙하지 않는 것입니다.
숨겨진 상태의 집합에 대해, 우리는 쓴다.
조건부 분포를 알고 있다고 가정하면 대신 다음을 최대화 할 수 있습니다.
조건부 분포는 어디에서 얻을 수 있습니까?
어떻게 든 매개 변수의 (초기) 추정이 있다고 가정 해보십시오. 그러면 모델에는 알려지지 않은 것이 없습니다. 우리는의 분포를 계산할 수 있습니다.
우리가 알고 있다고 가정 해 봅시다. 모드에 대해 완전히 알고 있습니다. 우리는 찾을 수있어.
우리가 예를 들어, 최대 우도 (maximum likelihood)에 의해 추정 할 수 있다고 가정하자.
우리가 둘 다 알지 못한다면 어떻게해야합니까?
기대 단계 (E-step) : 로그 우도 함수의 예상 값, w. r.t, 아래 및의 조건부 분산을 계산합니다.
최대화 단계 (M-step) : Q 값을 최대화하는 매개 변수를 찾습니다.
오프라인 : Shumway and Stoffer smoother approach, 1982.
온라인 : Elliott and Krishnamurthy 필터 접근법, 1999.
StrategyQuant 알고리즘 트레이딩 - PowerPoint PPT 프리젠 테이션.
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StrategyQuant 알고리즘 트레이딩.
제목 : Genetic Builder로 새로운 거래 전략 생성 저자 : Maros Fric 마지막으로 수정 한 사람 : Maros Fric 작성일 : 8/14/2012 7:58:26 AM 문서 프리젠 테이션. & ndash; PowerPoint PPT 프레젠테이션.
제목 : StrategyQuant 알고리즘 거래.
StrategyQuantAlgorithmic Trading 왜, 어떻게?
면책 조항 다음 프레젠테이션은 교육용입니다.
목적으로 만 사용됩니다. 모든 기호 및 거래 아이디어.
논의 된 것은 데모 용이며
권장 사항이 아닙니다. 적극적인 거래는 모든 사람에게 적합하지 않습니다. 위험 경고 - 금융 상품 거래,
마진에 대한 외환을 포함하여
높은 수준의 위험이며 모든 사람에게 적합하지 않습니다.
투자자. 높은 레버리지가 작용할 수 있습니다.
너에게뿐만 아니라 너를 향하여. 결정하기 전에.
금융 상품이나 외국 투자.
교환을 신중하게 고려해야합니다.
투자 목표, 경험 수준, 그리고
위험 식욕. 그 가능성이 존재합니다.
너의 일부 또는 전부를 잃을 수도있다.
따라서 초기 투자와 그러므로 당신은해서는 안됩니다.
잃을 여유가없는 돈을 투자하십시오. 당신.
위험과 관련된 모든 사항을 알고 있어야합니다.
거래를하고 독립적 인 자문을 구하십시오.
재정 고문이 있으면 의문의 여지가 있습니다.
Trading Strategy (EA, Forex robot) 규칙을 입력하고 종료 할 때 구성됩니다.
시장 단순하거나 복잡한 규칙으로 구성 될 수 있습니다.
부분적인 출입국과 마찬가지로, 선진 자금.
관리 등. 기계적으로 또는 자동으로 거래 될 수 있습니다 - 아니요.
의견을위한 공간, 모든 것이 정확하게 정의됩니다.
사람들은 다양한 작업을 위해 컴퓨터에 의존합니다.
착륙과 같은 복잡한 것들을 포함한다.
화성에서 비행기를 조종하거나 차량을 조종하는 것.
물론 그들은 거래에도 사용됩니다 ... 거래 접근의 두 가지 주요 유형 상인 경험을 바탕으로 임의,
의견, 실제 감정 등.
계획이지만, 정확히 100 일 필요는 없습니다. 2. 자동 고주파 거래 - 일반적으로 최고로 거래합니다.
실행 전략 / 시스템 개발 및 개발
할 수있는 정확한 규칙을 가진 거래 전략.
로봇에 프로그래밍되거나 거래 될 수있다.
기계적으로, 그러나 주관적인 여지없이.
자동 대 임의 거래.
자동 및 임의 접근 방식이 모두 있습니다.
널리 사용되며, 둘 다 개인에 의해 사용됩니다.
상인, 돈 관리자 및 자금. 훨씬 더.
돈은 기계 시스템 거래자에게 할당되며,
엔드 투 엔드 성능이 있더라도
대략 동일합니다.
지난 20 년간의 성과 지수.
기계 488 시스템, 265 억
임의 160 시스템, 24 억.
트레이딩 전략의 수동 설계 트레이더의 경험과 경험을 토대로 트레이더 전략을 시작합니다.
지식은 거래의 요소를 선택합니다.
기술 지표와 같은 전략, 가격.
패턴, 진입 및 퇴장 명령 유형 및 일반.
전략 설계. 프로토 타입이 끝나면 전략이 생깁니다.
역사적인 데이터를 테스트하여 그 사실을 증명합니다.
수익성. 백 테스트는 종종이를 나타냅니다.
전략 결과는 받아 들일 수 없다. 따라서 상인은 그것을 변경하거나 추가하거나 변경해야합니다.
지표, 다른 아이디어, 다른 가치를 시험해보십시오.
그런 다음 다시 테스트하십시오. 오랜 시행 착오 과정입니다.
수많은 반복, 개정 및 테스트까지.
전략은 수용 가능한 결과를 얻습니다.
이제이 모든 작업을 수행하는 도구가 있다고 가정 해보십시오.
수동으로 작업 할 수 있으며 1000 배 빠릅니다. StrategyQuant 소개.
StrategyQuant SQ 란 자동으로 디자인 할 수있는 소프트웨어입니다.
유전자의 힘을 이용한 새로운 거래 전략.
프로그래밍 및 진화. 그것은에서 새로운 거래 전략을 생성 할 수 있습니다.
스크래치, 주어진 입력 구성에 따라. 그것은 Optimizer가 아니라 Generator입니다.
사전 정의 된 규칙에 기반한 거래 시스템,
매개 변수, 지표, 가격 패턴 등
그것이 작동하는 방법 새로운 거래를 만들고 싶다고합시다.
EURUSD를위한 전략. EURUSD를 선택합니다.
데이터 소스, 시간대 및 시간 범위 선택 전략을 구성 할 블록을 정의하십시오.
(지표, 가격 데이터, 운영자 등). 무엇이 매개 변수가되어야하는지 정의하십시오.
그 결과로 얻는 전략 - 예를 들어 총 순 (total net).
이익은 5000보다 커야하며, 인출은 반드시 이루어져야합니다.
20 이하, Return / DD 비율은 4 이상이어야하며,
그것은 적어도 300 개의 거래를 생산해야합니다. Start 버튼과 StrategyQuant를 누르면됩니다.
그 일을 할 것이다. 무작위로 새로운 것을 생성합니다.
당신을 빌딩 블록을 사용하여 거래 전략.
선택한 후 바로 테스트하고 저장합니다.
귀하의 검토를위한 귀하의 요구 사항에 맞는 것들.
그것이 작동하는 방식 - Genetic Evolution 모드 무작위로 초기 세대를 생성 한 다음 초기 세대의 진화를 시뮬레이션합니다.
전략은 연속적으로 "진화"됩니다.
세대는 유전 프로그래밍 기술을 사용합니다.
(크로스 오버, 돌연변이) 진화론에서와 마찬가지로, 이것은 더 나은 결과를 가져와야한다.
더 나은 후보자, 전략에 우리의 경우.
더 많은 수익을 올리거나 더 안정적이거나 일반적으로
선택한 성능 기준에서 더 좋습니다.
StrategyQuant의 장점? 프로그래밍 또는 기술 분석 지식이 없습니다.
필수 - 거래를 지정할 필요가 없습니다.
논리 4 개의 가장 복잡한 전략 설계 엔진.
모드 빌드, 테스트, 개선, 최적화 거의 모든 심볼에 대한 전략을 생성 할 수 있습니다.
또는 시간대 당신은 가파른 결과를 신속하게 얻을 수 있습니다.
SQ의 주요 특징.
네 가지 작업 모드 빌드, 재 테스트, 개선, 전략 최적화 최적화, 다른 심볼 또는 시간 프레임에 대한 재 테스트, 부품 추가 / 교체, 품질 최적화를 통한 성능 향상 몬테카를로 분석을 통한 견고성 테스트는 과거 데이터에 대한 곡선 적합성의 위험을 줄이고 전략 견고성을 향상시킵니다. .
강력한 필터링 기능을 사용하여 이익, 인출과 같은 원하는 전략의 속성을 구성 할 수 있습니다. Walk-Forward Optimizer 및 Walk-Forward Matrix 구축은 재 최적화 성능과 효율성을 분석하고 최상의 빈도를 선택합니다.
40 개 이상의 기술 지표 및 가격 패턴 지원 지표, 가격 값, 양초 패턴, 운영자, 시간 값, 사전 정의 된 규칙 4 진입 유형, 7 종료 방법, 적응성 정지 손실 시장, 중지, 제한, 반전 입력. 적응 형 SL 및 PT, 후행 정지 ..
뭘 기대 할까? StrategyQuant는 성배가 아니라 도구입니다.
a를 눌러 수익성 높은 전략을 창출합니다.
버튼 Forex는 이미 매우 효율적인 시장입니다.
수익성 높은 전략은 시간과 테스트가 필요하며,
SQ는 StrategyQuant가 수백 시간을 절약 할 수있는 대부분의 작업을 수행 할 수 있습니다.
개발하고 전략을 수립하십시오.
상인 wouldnt 생각합니다.
전략 견고성과 미래의 성과 곡선 피팅은 함께 고려해야 할 주요 쟁점입니다.
컴퓨터 생성 전략. StrategyQuant는 강력한 도구를 사용하여 줄일 수 있습니다.
이전에 알려지지 않았던 샘플 테스트 테스트에서 곡선 맞춤의 위험성.
데이터 또는 다른 기호와 시간 프레임에 대한 전략 응답 테스트.
입력의 작은 변화, 역사 자료, 놓친.
전략 견고성 및 향후 성과 2 성공적인 OOS 테스트는 성공을 보장하지 못합니다.
앞으로도 전략은 견고 할 것입니다.
시장이 근본적으로 바뀌면
우리 테스트에서 시스템은 여전히 실패 할 수 있습니다. 뭐라구.
자신감을 더할 수있는 다른 기술들이 있습니다.
그 전략은 튼튼한가요? 견고성 테스트 - 몬테카를로 시뮬레이션 실행.
다른 스트레스로 테스트 된 전략.
조건 여러 다른 시스템 개발.
기호 또는 시간 틀에 대한 견고한 아이디어.
이상적으로는 여러 시장 및 / 또는 시간별 워크 플로우 분석, 워크 포워드 매트릭스에서 작업합니다.
너의 거래로 더 많은 돈을 버는 가능성.
상인들이 왜 StrategyQuant를 구매합니까? 사내에서 구축 할 수없는 기술 전략 개발 시간 절약 경쟁 우위 확보 기존 전략을 개선하는 데 사용할 수 있습니다.
기계 설계된 거래 시스템이 여기에 있습니다! 자신의 거래 수를 무제한으로 만드십시오.
전략 실질적으로 모든 시장 또는 전략을 개발하십시오.
새로운 거래 아이디어를 창출하십시오! 새로운 전략 수립에 필요한 시간 단축.
수 주에서 수분에 이르기까지! 전체 소스를 사용하여 전략을 MT4 EA로 저장하십시오.
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