In this webinar "Algorithmic Trading in Commodity Markets", presented by Sunil Guglani, AVP, NCDEX, we go through the following concepts:- Stages of Algorith...
This session is a hands-on learning tutorial to Predict Trends using AI in the stock market, where you will work directly on a Jupyter Notebook to create a c...
Prodipta Ghosh は、ポートフォリオ管理の基本を説明し、それを単一の株式への投資と区別します。ポートフォリオ管理には、リスク、不確実性、時間の経過、および特定の状況を考慮して、複数の戦略または資産に対する戦略を開発することが含まれます。戦略の価値は、基礎となるリターンにポジションを乗算して求められますが、ポートフォリオの価値は基礎となるリターンの重み付けされたストリームによって決定されます。ポートフォリオ管理を最適化するには、ポートフォリオ値 P に依存する関数 U を定義し、U を最大化する重み W を見つけることによって数学的問題を解決します。平均分散最適化、ケリー最適化、リスク ペナルティなどのさまざまな最適化戦略最適化は、U の定義方法と最適化アプローチに基づいて採用できます。
講演者は、ファクター投資に特に焦点を当てた、さまざまなポートフォリオ管理戦略について説明します。ファクター投資では、ポートフォリオを構築する際に、市場リスクだけでなく複数のリスク要因を考慮する必要があります。各ファクターにはそれに関連するプレミアムがあり、ファクターの割り当て、ファクターのタイミング、バリュー投資への復帰や銘柄選択など、さまざまな投資スタイルにつながります。ファクター投資は、特異なリスクを説明するのに役立ち、アルファとベータの新しい解釈を提供します。方程式のデルタ F が時間不変で正である場合、アルファとベータは合計アルファになります。
Prodipta Ghosh 氏は、Wikipedia や Contra が最近開始した定量的ポートフォリオ管理コースなどのプラットフォームを含め、ポートフォリオの最適化をさらに探求するために利用できるリソースが多数あることを強調しています。同氏は、インタラクティブなマイペース学習ポータルや無料のバックテストを提供する Blue Shift など、Contra のプログラムを通じて業界で学習と成長を実現するいくつかの機会について言及しています。ゴーシュ氏は聴衆の参加に感謝の意を表し、さらなる情報やリソースについてはコントラの Web サイトにアクセスするよう勧めています。
00:10:00 Prodipta Ghosh が、ポートフォリオ管理の基本と、それが単一銘柄への投資との違いについて説明します。ポートフォリオ管理には、リスクと不確実性、時間の経過、および状況に関係する、複数の戦略または資産に対する戦略の作成が含まれます。戦略の価値は、基礎となるリターンにポジションを掛け合わせたものによって決まります。一方、ポートフォリオの価値は、加重された基礎となる収益の流れです。ポートフォリオ管理は、ポートフォリオ値 P の関数である関数 U を定義し、U を最大化するための最大化条件を満たす重み W を見つけることによって数学的問題を解決します。U の定義方法と最適化の実行方法に応じて、平均分散最適化、ケリー最適化、リスクペナルティ最適化など、さまざまな最適化戦略が考えられます。
01:15:00講演者は、活用と探索のバランスを取るための指数加重や学習率の使用など、ポートフォリオ最適化へのさまざまなアプローチについて説明します。彼はまた、ウィキペディアや Contra が最近開始した定量的ポートフォリオ管理に関するコースなど、このテーマに関して利用できるリソースが数多くあることにも言及しています。さらに、講演者は、インタラクティブなマイペース学習ポータルや無料のバックテストを提供するブルー シフトなど、Contra のプログラムを通じて業界で学習と成長を実現するいくつかの機会について語ります。最後に、参加してくれた聴衆に感謝の意を表し、詳細については Contra の Web サイトにアクセスするよう勧めました。
Session Outline:- Difference between buying a stock and creating a portfolio?- How should one make investment decisions?- How to optimize a portfolio for bet...
プレゼンテーションを続けて、ネイサンはアルゴリズム取引コース内の各モジュールの詳細を詳しく説明します。このコースは構成要素モジュールから始まり、株式効果と将来の戦略を理解するための基礎を築きます。学生は、さまざまな取引戦略を作成するための実践的な演習に取り組みます。次に、このプログラムは市場の微細構造と実装を詳しく調べ、さまざまな API やブローカーを使用して過去のデータに関するバックテストのアイデアの複雑さを調査します。機械学習は、アルゴリズム取引内の新興分野としても導入されています。アルゴリズム取引インフラストラクチャのセットアップに焦点を当てた専用モジュールにより、取引とフロント業務の重要性が強調されています。このコースでは、オプション取引、ポートフォリオの最適化、リスク管理についても取り上げます。最後に、学生はプロジェクトに取り組み、試験に合格すると、アルゴリズム取引における専門知識を証明する検証済みの証明書を受け取ります。
次に、ネイサンは、QuantInsti が提供するアルゴリズム取引プログラムに聴衆の注意を移します。同氏は、プログラムの完了時に、参加者が 300 時間以上の包括的なコースを完了した後、検証済みの影響証明書を受け取ることを強調しました。教員には、親しみやすく、さまざまな資産クラスや役割で実践的な経験を提供する業界の著名な専門家が含まれています。このコースでは、CV の準備から、シームレスな実装のための API やブローカー ネットワークへのアクセスの提供に至るまで、さまざまな側面をカバーします。さらに、QuantInsti チームは参加者に資金調達の機会を提供するため、アルゴリズム取引の包括的な教育を求める人にとって理想的な選択肢となっています。
00:30:00このセクションでは、スピーカーはアルゴリズム取引コースを構成するさまざまなモジュールについて説明します。このコースはビルディングブロックから始まり、株式効果と将来の戦略に進み、学生は実践的な環境でさまざまな戦略の作成に取り組みます。市場の微細構造と実装についても説明し、その後、さまざまな API とブローカーを使用して履歴データのアイデアをバックテストするモジュールが続きます。機械学習は新しい分野でも研究されています。アルゴリズム取引インフラストラクチャのセットアップ方法をカバーするモジュールで、取引とフロント業務が重要であることが強調されています。このコースには、オプション取引、ポートフォリオの最適化、リスク管理に関するモジュールも含まれています。最後に、学生はプロジェクトに取り組み、試験に合格すると、検証済みの証明書を受け取ります。
00:35:00このセクションでは、講演者が QuantInsti が提供するアルゴリズム取引プログラムについて説明します。このプログラムは、300 時間以上のコースを完了すると検証済みの影響証明書を提供します。教員には業界で著名な人物が含まれており、親しみやすく、さまざまな資産クラスや役割で実践的な経験を提供します。このコースでは、CV の準備から、簡単に実装できる API およびブローカー ネットワークへのアクセスまで、すべてをカバーします。さらに、QuantInsti チームが資金調達を支援するため、アルゴリズム取引の学習に興味がある人にとって理想的なコースとなっています。
Nitin Aggarwal is the Co-founder of Alphom Advisory, which focuses on High Frequency Trading Strategies. He was also one of the key members of iRage Options ...
クオンツ取引リスクモデルにおけるクラスタリングのためのさまざまなアプローチが検討されています。講演者は、K 平均法クラスタリングは非決定論的である可能性がある一方で、階層クラスタリングなどの決定論的代替案は主観的で低速になる可能性があると説明します。講演者は、クラスタリングのみに依存するのではなく、リスク モデル自体を集約に使用することを提案しています。 K 平均法の場合、非決定性の性質はクラスター中心の初期化から生じますが、グローバル最小値を見つけることは必ずしも必要ではありません。過去のリターンを使用する単純なアプローチを改善するために、過去のボラティリティに対してリターンを正規化することが提案されています。
01:15:00講演者は、取引モデル内のクラスターの数を修正する可能な方法について説明します。 1 つのオプションは、有効ランクに基づくヒューリスティックを使用して、必要なクラスターの数を決定することです。あるいは、クラスターの数をハイパーパラメーターとして保持し、サンプル外のバックテストを通じて最適化することもできます。さらに、さまざまな K 平均法実行によって生成されたクラスターを整列し、これらの整列された中心を K 平均法によってクラスタリングして、元の K 平均法実行の K クラスターへの整列を生成する方法について説明します。この方法では、クラスターの数が意図したものよりも少なくなる可能性がありますが、クラスターの数が少なくても有用なモデルを提供できます。
01:20:00講演者は、定量取引におけるリスク モデルを集約するさまざまな方法について説明します。 1 つのアプローチは、k-means を使用してクラスターを調整し、空のクラスターを削除してノイズの多いクラスターを除去することです。これは、クラスター化アルゴリズムとして適用できます。アライメントプロセス自体は非決定的ですが、ノイズが少なく十分な結果が得られます。別の方法では、因子モデルである単一の K 平均法に基づいてモデル共分散行列を計算することにより、リスク モデル自体を集約します。ただし、p の値が小さく、クラスターの数が多いため、対応する因子共分散行列が特異になる可能性があり、リスク空間の範囲が制限されます。多数の単一の K 平均法ベースのリスク モデルを集約することにより、リスク空間内のより多くの方向がカバーされ、より広範囲をカバーする非因数分解リスク モデルが得られます。
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為替市場における流動性の核心についてステンフォース博士が説明し、銀行間の関係と慣習の重要性を強調しています。従来の株式市場とは異なり、外国為替市場のマーケットメーカーは、相手が報復する準備ができていることを知らない限り、価格を提示したり、流動性を提供したりすることができません。 FX スワップ市場では、競合他社の買値と売値のスプレッドは特定の桁付近に集中する傾向があり、興味深いことに、競合他社はさまざまなスプレッドを提供するのではなく、まったく同じスプレッドを提示することがよくあります。
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講演者は、名前やシグナル関数などの「アドバイザー」クラスの入力を定義する方法と、銘柄選択ユニバースを渡す方法について説明します。これらは、アドバイザーのパフォーマンスの初期化と保存、および売買シグナルを生成するシグナル関数を呼び出すメイン関数の定義をカバーします。講演者は、多くの場合過去の価格の加重関数として表現されるテクニカル指標に基づいてシグナル関数を定義することを強調しています。彼らは、AQR Capital ManagementのCliff Asnessのような専門家による理論論文を参照することを推奨しています。
00:40:00講演者は、名前やシグナル関数などのアドバイザー クラスの入力を定義する方法と、銘柄選択ユニバースを渡す方法について説明します。また、アドバイザーのパフォーマンスを初期化して保存する方法と、株式の売買のためのシグナルを生成するシグナル関数を呼び出す main 関数を定義する方法についても説明します。講演者は、過去の価格の加重関数として表現できるテクニカル指標に基づいてシグナル関数を定義することの重要性を強調しました。また、AQR Capital Management の Cliff Asness など、その分野の専門家による理論論文を参照することも推奨しています。
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講演者が説明した切り取りシートは、取引戦略を分析するための一連のレポートを提供します。これには、最大オメガ比、ソルティノ比、歪度、尖度、時系列の安定性などのパラメーターが含まれます。講演者は、BlueShift を使用したワークフローをデモンストレーションします。これには、初期化、「取引開始前」、「データの処理」を経て、スケジュール設定、手数料設定、スリッページ設定、口座通貨設定などのさまざまな API 機能の利用が含まれます。講演者は、外国為替取引戦略用の標準テンプレートの利用可能性について言及しました。
00:20:00スピーカーは、切り取りシートと、取引戦略を分析するための一連のレポートを提供する際のその有用性について説明します。切り取りシートには、最大オメガ比、ソルティノ比、歪度、尖度、時系列の安定性などのパラメータが含まれています。また、Blueshiftを使用した初期化から取引開始までの流れ、データの取り扱い、スケジュール機能、手数料設定、スリッページ設定、口座通貨設定などの便利なAPI機能の使い方についても説明します。外国為替市場の場合は、まず標準テンプレートが利用可能です。このテンプレートには、戦略のパラメーターが含まれており、Zip Line の財務モジュールから GDP、インフレ、短期レート、長期レートなどのデータがインポートされます。
01:20:00講演者は、外国為替市場はマクロ経済要因と密接に関係しているため、予想されるすべての市場動向を正確にカバーする少量の過去のデータを見つけることの難しさについて議論します。予想されるすべての市場状況を表すことができるデータセットを定義することは困難です。講演者は初心者が外国為替取引を学ぶのに特定の本を推奨することはできませんが、初心者にとって良い出発点となる外国通貨指向のレポートを提供する IMF などの中央銀行の研究記事を参考にすることを提案しています。高頻度取引の観点から言えば、1 秒あたり数千の注文を送信することは通常、小売トレーダーにとって持続可能ではありません。講演者はデータをサンプル内テストとサンプル外テストに分割することを示唆していません。代わりに、ランダム信号を生成するランダム化テストをお勧めします。
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00:05:00 Nitesh Khandelwal が、Core Density での経験と、彼らが視聴者や量的取引業界の参加者にどのように付加価値を与えているかについて語ります。その後、彼は聴衆に以前に取引をしたことがあるかどうかを尋ね、インド証券取引委員会の定義やヨーロッパの MiFID II 規制など、アルゴリズム取引の定義に関する規制文書の抜粋を共有しました。カンデルワル氏は、体系的な取引が自動化され、特定のアルゴリズムを利用する場合、アルゴリズム取引とみなされると説明しています。
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講演者はアルゴリズム取引言語と、研究と分析におけるその重要性について議論します。高頻度取引会社はレイテンシを低くするために C++ の使用を好みますが、バックテストや戦略評価には R と Python の方が一般的です。ヒット率の向上と連続損失の管理に関するユーザーの質問に答えて、講演者は、バックテストのパラメーターを最適化し、ドローダウンをチェックするためにサンプル内およびサンプル外の取引を利用することを提案しました。市場の飽和についても言及されており、講演者は、HFT比率は競争の指標として機能し、非常に飽和した市場では単純な裁定取引戦略は成功しない可能性があると述べました。
00:05:00プレゼンターは、低頻度取引、中頻度取引、高頻度取引などのさまざまな取引戦略と、これらの戦略が取引インフラストラクチャの待ち時間と注文処理時間に基づいてどのように定義されるかについて説明します。プレゼンターは、1 秒あたりに実行される取引の数よりも取引戦略のレイテンシーの方が重要であると強調します。このセクションでは、Yahoo Finance、Google Finance、quanti ex parte del alpha Vantage fxcm などのさまざまなデータ ベンダーから市場データや経済データをどこで入手できるかについて説明します。発表者は、これらのベンダーがダウンロード可能なデータ、または自社のプラットフォームで使用できるデータを提供していることに注目しました。
00:35:00講演者はアルゴリズム取引言語と研究と分析におけるプログラミングの重要性について話します。同氏は、高頻度取引会社はレイテンシが低いため C++ を使用することを好むが、バックテストや戦略評価には R と Python の方が人気があると説明しています。ヒット率と連続損失の改善に関するユーザーの質問に答えて、彼はバックテストのパラメーターを最適化し、ドローダウンをチェックするためにサンプル内およびサンプル外の取引を使用することを提案しています。市場の飽和について議論する際、同氏は、HFT比率は競争の指標であり、単純なバニラ裁定戦略はHFT比率が高い市場では成功しない可能性があると述べています。
01:25:00講演者は、低頻度および中頻度の取引戦略とシャープ レシオについて説明し、リスクを考慮せずにリターンを議論することはできないと述べています。同氏はまた、アルゴ取引ビジネスを開始するために必要な投資についても言及しており、必要なインフラストラクチャの頻度と種類に応じて、数千ドルから数十万ドルに及ぶ可能性があります。さらに講演者は、アルゴ取引ビジネスを開始する際には自動化とリスク管理が重要な考慮事項であると述べています。データに関しては、インドではコロケーションなしでもリアルタイムデータが可能ですが、数ミリ秒の遅延が発生する可能性があります。講演者は戦略の承認プロセスについても議論し、取引所は一般的に戦略の詳細よりもリスク管理に重点を置いていると聴衆に保証します。最後に講演者は、インド市場にはバックテストや左利き戦略の作成に適した Web サイトがあまりないと述べています。
In this is session on AMA on Algorithmic Trading, get answers to all your question from "What is Algorithmic Trading?" and "How you can pursue it?"********Le...
商品市場におけるアルゴリズム取引
商品市場におけるアルゴリズム取引
NCDEX (National Commodity and Derivatives Exchange) の副社長補である Sunil Lani 氏は、この機会を利用して、特に農産品に焦点を当てた商品市場におけるアルゴリズム取引の世界を掘り下げます。 NCDEX はインド最大の農産物取引所であり、約 20 種類の多様な商品を取引に提供しています。
ラニ氏はまず、商品市場で一般的に採用されている 3 つの一般的な取引スタイル、ヘッジ、裁定取引、方向性取引を紹介します。同氏は、主要な投資に関連するリスクを軽減するために使用される投資戦略としてヘッジを強調しています。 NCDEX の文脈では、農家はリスクエクスポージャを最小限に抑えるために基礎となる農業資産をヘッジすることがよくあります。
次に、講演者は、商品市場で普及している 2 種類の取引戦略、ヘッジと裁定取引に議論を移します。ラニ氏は、ヘッジ戦略における相関性の高い原資産の重要性を強調しています。裁定取引については、カレンダー スプレッドとペア取引という 2 つの具体的なアプローチを詳しく調べ、後者にはヘッジ戦略との類似点があることに注目しました。ラニ氏は、ペア取引では相関性が高く共統合された商品を選択することの重要性を強調し、相関関係の妥当性を確認するために T フラー テストを適用することを提案しています。
さらに、Lani はアルゴリズム取引に関わるさまざまな段階の概要を提供します。同氏は、このプロセスは、取引概念を適用するための適切なスクリプトや手段を特定し、除外することから始まると説明しています。その後、モデルが視覚化され、厳密なバックテストとパラメーターまたはモデル自体の最適化が続きます。次のステップには紙の取引が含まれ、最終的にはリアルマネーが賭けられるライブ取引に移行します。
ラニ氏は議論を続け、アルゴリズム取引の最初のステップに焦点を当てます。彼は、トレーディングのアイデアをブレーンストーミングし、トレーダーの目的に沿ったトレーディングロジックを最終的に完成させることの重要性を強調しています。主な考慮事項には、取引頻度の決定、取引に適切なセグメントの選択、バックテスト期間の確立などが含まれます。トレーディング戦略のためのデータを理解するという課題を説明するために、講演者はさまざまなセクターにわたるインドの国内総生産 (GDP) に関するデータを提示しました。彼はデータをグラフ表現に変換して理解を深め、価格変動との相関関係を調べることを提案しています。さらに、Lani 氏は歴史的な農業データの視覚的表現を紹介し、複数の視点からデータを分析することの重要性を強調しています。
講演者は続けて、商品市場におけるアルゴリズム取引に必要なリソースについて説明します。彼はトレーディング戦略を裁定取引とモメンタムという 2 つの主要な領域に分類しています。ペア取引、相関分析、移動平均、確率分布などの手法が一般的に使用されます。インフラストラクチャは、API を介したブローカーへの接続やクラウドまたはオンプレミスでのアルゴリズムのホストなど、アルゴリズム取引の重要な側面です。ラニ氏はまた、Excel、Tableau、Power BI、TradingView などのツールを使用して実現できるデータ視覚化とテクニカル指標の重要性も強調しています。
ラニはさらに、商品市場におけるアルゴリズム取引に適したさまざまなツールとプラットフォームを調査しています。彼は、非プログラマーまたはセミプログラマーは、Metatrader や Interactive Brokers などのプラットフォームを選択することが多いと述べています。純粋なプログラミング目的では、Python が主要な言語として台頭しており、Quantopian、Blueshift、QuanTX、Zerodha などの Python ベースのアルゴリズム取引プラットフォームが人気を集めています。さらに、講演者は、Pandas、Numpy、Beautifulsoup、Backtrader などのデータ処理とバックテストに不可欠なライブラリや、Stream Python、Feedparser、Peopie、NLP などのセンチメント分析ライブラリについても強調します。
続くセグメントでは、ラニ氏が農産物を例として、取引アイデアを生成し、モデルを設計するプロセスについて説明します。農産物は株式や外国為替よりも変動が少ない傾向があることを考慮して、彼はボリンジャーバンドを指標として使用し、具体的には平均価格範囲から2標準偏差に設定した平均回帰戦略を適用することを提案しています。液体商品を選択するためのフィルタリング基準には、少なくとも 1080 のボリュームを持つ商品を選択することが含まれており、ラニ氏は NCDX でヤナを取引することを推奨しています。モデルを視覚化するために、Lani 氏は、investing.com を使用して、買いポイントと売りポイントを示すさまざまなレベルでボリンジャー バンドを描画することを提案しています。
バックテストに焦点を移し、過去のデータを使用してアルゴリズム取引モデルのロジックを検証することの重要性をラニ氏は強調します。このステップは、モデルを実際の環境にデプロイする際の潜在的な損失を回避するために重要です。 Lani 氏は、オープン ポータルからのデータのダウンロード、関連ライブラリのインポート、サポート関数の作成、売買シグナルの生成、出力の視覚化、戦略によって生成されるリターンの評価など、バックテストに含まれる手順について説明します。彼はまた、バックテストプロセス中にリターン、最大ドローダウン、最大利益、ストップロスなどのパラメータを考慮することを提案しています。ラニ氏は、Github などのプラットフォームから取得したライブラリだけに依存するのではなく、個人的なバックテスト機能を使用することをアドバイスしています。
講演者は、データ フレーム、戦略タイプ、エントリー基準とエグジット基準、ポジション フィードに基づいて売買シグナルを生成するために関数が取り込むさまざまなパラメーターについて説明します。トレーダーは計算用に始値または終値を設定したり、ストップロスや目標パーセンテージを設定したりできます。ラニ氏は、統計レポート関数と、選択した指標の標準偏差を使用してレベルを作成する別の関数についても説明します。最後に、メイン関数はこれらの他の関数を呼び出して、選択した戦略に基づいて買いシグナルと売りシグナルを返し、概要を生成します。
次に、Lani は、BV 実践ポジションスキルを使用して取引バックテストレポートを生成する方法を示します。出力には、すべての取引、取引手数料、スリップ エッジを含むデータ フレームが含まれます。バックテスト機能が呼び出され、レポートが生成されます。これらのレポートは、出力の統計とグラフィック表現を提供し、指定された期間における収益率、トランザクションの詳細、累積収益を示します。ラニ氏はレポートを分析し、-2%または-3%を超える損失を避けるためにストップロスを-1.5程度に設定することを提案しています。バックテストの結果から得られた最大利益は8％で、ストップロスを最大8％または9％に設定できることが分かりました。
次に、講演者はアルゴリズムを最適化するプロセスについて説明します。ラニ氏は、最適化へのアプローチの 1 つは、異なるパラメーターのセットを使用して元のアルゴリズムを複数回実行する別のアルゴリズムを作成することを含むと説明します。これを説明するために、ロールバック期間のルックバック期間が最適化される例を示しています。ルックバック期間のさまざまな値のリストを作成し、組み合わせ機能を利用することで、すべてのパラメータ セットの包括的なリストを生成できます。ラニ氏は、商品市場でのパフォーマンスを向上させるためにアルゴリズムを最適化することの重要性を強調しています。
最適化に関する議論を続けて、Lani 氏は 3 つのリストを使用して、バックテスト用にさまざまなパラメーターを使用してエルボー法を通じて各ペアを評価するプロセスについて説明します。バックテストの結果は DF オプティマイザーと呼ばれるデータ フレームに保存され、最大の収益をもたらす組み合わせを特定できます。最適化された変数は、最適化されたロールに保存されます。ラニ氏は、最適化プロセス中にデータを過剰適合しないように警告し、次の期間で同じパラメーターを実行して精度を確保することの重要性を強調しています。最後に、講演者はレポートをダウンロードして結果を確認します。
ラニ氏は、取引パラメーターの最適化に使用されるコードを提示し、リターン、平均リターン、最大ドローダウン、勝敗率などの結果の統計を共有します。最適化されたパラメーターの結果は 22.8% の収益となり、以前のパラメーターの組み合わせで達成された 9% と比較して大幅な改善となりました。ラニ氏は、リアルマネーを危険にさらさずにアルゴリズムをテストするための紙取引の重要性を強調し、ライブ取引に移行する際の分散化、ポートフォリオ管理、リスク管理の必要性を強調します。同氏はアルゴリズム取引の開発プロセスとソフトウェア製品開発ライフサイクルの類似点を指摘し、プロジェクトを確実に成功させるためにはすべての段階を熱心に実行することの重要性を強調して締めくくった。
AI と Python プログラミングを使用して株式市場の動向を予測する
AI と Python プログラミングを使用して株式市場の動向を予測する
このウェビナー セッションでは、株式市場における AI を使用したトレンドの予測に焦点を当てた実践的な学習チュートリアルが提供されます。参加者は、Jupyter Notebook を使用して分類ツリー モデルの作成に積極的に取り組みます。主な目的は、予想される将来のプラスまたはマイナスのリターンに基づいて取引ルールを確立するためのツールとして機能する分類ツリーを開発することです。
取引におけるデシジョン ツリー モデルの利用は、没入型でインタラクティブな学習体験を提供する重要な機械学習手法です。セッション中、参加者はインストラクターと一緒に Python ノートブックで直接作業する機会があります。
ウェビナーは、次の主要分野をカバーすることを目的としています。
記録されたセッションでは、デシジョン ツリー モデルを取引に活用して価値のある取引ルールを抽出する方法について詳しく説明します。これらのルールは、証券をいつ売買するかについて情報に基づいた意思決定を行うための基盤として機能します。
ビデオ全体を通じて、参加者は次の知識を習得します。
このウェビナーを最大限に活用するには、参加者は以下を備えている必要があります。
変数に関して、この文脈における予測変数とは、市場の傾向を予測するために使用されるテクニカル指標を指します。一方、ターゲット変数は、翌日の予想される傾向、特にそれがプラスになるかマイナスになるかを示します。
定量的ポートフォリオ管理戦略 Prodipta Ghosh著 - 2019年7月23日
定量的ポートフォリオ管理戦略 Prodipta Ghosh著 - 2019年7月23日
定量的ポートフォリオ管理担当副社長のプロディプタ・ゴーシュ氏は、金融市場における不確実性の存在、時間の経過とともに変化する市場の性質、およびさまざまな目標のため、株式取引に万能の戦略は存在しないと強調しています。そして個人のリスク選好。同氏は、たとえ完璧な世界のビジョンやモデルがあっても、各人が独自のコンテキストの中で活動しているため、トレーダーの質問に答えを提供することは不可能であることを強調しています。したがって、世界中の誰にとっても完璧な戦略は存在しません。
Prodipta Ghosh 氏はプレゼンテーションの中で、4 つの定量的ポートフォリオ管理戦略について詳しく説明します。これらの戦略には、ボリンジャー バンドの利用、単純な移動平均クロスオーバー戦略の採用、ドージ ローソク足パターンの分析、および相対強度指数 (RSI) の組み込みが含まれます。高いシャープレシオは理論的には最良の戦略を示唆している可能性がありますが、過去のパフォーマンスが将来の結果を常に保証するとは限りません。したがって、リスクを軽減し、大幅なドローダウンを回避するには、多様な戦略と資産を包含するポートフォリオを構築することが重要です。ゴーシュ氏は、4 つの戦略すべてに資本を均等に配分する利点を実証し、分散されたポートフォリオが市場のボラティリティにどのように耐え、大幅な損失を防ぐことができるかを示しています。
Prodipta Ghosh は、ポートフォリオ管理の基本を説明し、それを単一の株式への投資と区別します。ポートフォリオ管理には、リスク、不確実性、時間の経過、および特定の状況を考慮して、複数の戦略または資産に対する戦略を開発することが含まれます。戦略の価値は、基礎となるリターンにポジションを乗算して求められますが、ポートフォリオの価値は基礎となるリターンの重み付けされたストリームによって決定されます。ポートフォリオ管理を最適化するには、ポートフォリオ値 P に依存する関数 U を定義し、U を最大化する重み W を見つけることによって数学的問題を解決します。平均分散最適化、ケリー最適化、リスク ペナルティなどのさまざまな最適化戦略最適化は、U の定義方法と最適化アプローチに基づいて採用できます。
講演者は、定量的ポートフォリオ管理戦略とそのプロセスにおける最適化問題の役割について議論を続けます。彼は、ポートフォリオの範囲の制限など、最適化問題で指定できるさまざまな制約や、アルファ戦略、ファクター ポートフォリオ、個別銘柄のコレクションに基づくものなど、構築できるポートフォリオの種類を検討しています。目的は、最大値またはポートフォリオ値の関数を持つポートフォリオをもたらす最大化条件を定義することです。さらに、講演者は、均等に重み付けされたポートフォリオが合理的かどうかという問題についても言及します。これは特定の状況に依存し、誤差の 2 乗にペナルティを伴う最適化問題とみなすことができます。
Prodipta Ghosh は、ポートフォリオ管理におけるリスクと効用の概念を掘り下げ、期待されるリターンとリスクを見積もる際の課題を強調しています。彼は、リスクを最小限に抑えながらリターンを最大化するアプローチとして、現代のポートフォリオ理論と二次効用を紹介しています。講演者はセント ピッツバーグのパラドックスの例を用いて、人間の意思決定が数学的平均からどのように逸脱する可能性があるかを説明しています。
効用とリスクの関係は、健全なポートフォリオを構築する上での重要性を強調するプロディプタ・ゴーシュによって説明されています。彼は、リスク プレミアムの概念を示しています。リスク プレミアムは、リスクの高い投資からの期待される支払額または収益と、個人が特定の支払いに対して喜んで受け入れる金額との差を定量化します。さらに、効用関数は、追加のドルがどのくらいの価値があるかを知らせる資産の数学的表現であり、適切な投資額を決定するのに役立つと彼は説明します。効用とリスクの相互作用を理解することで、投資家はリスクとリターンのバランスを取るポートフォリオを開発できるようになります。
講演者は、投資におけるリスク回避の概念について説明します。これは、投資家が収益が変動する投資よりも特定の投資を好むことを示唆しています。リスク回避は定量的ポートフォリオ管理における共通の前提として機能し、リスクプレミアムはギリシャ文字のPiで表されます。このプレミアムは、ゼロ平均変動リターンを受け入れるために投資家が支払ってもよい金額を示します。次に講演者は、二次効用関数と、それがポートフォリオの平均と分散の最適化にどのようにつながるかについて説明します。現代ポートフォリオ理論に基づいてポートフォリオを構築するには、ポートフォリオの平均と分散のバランスを見つける必要があります。
Prodipta Ghosh は、平均と分散のバランスをとることによって、期待されるポートフォリオの効用を最適化するプロセスを説明します。彼は Excel を利用してさまざまな資産からの収益をシミュレートし、共分散行列を計算します。その後、この行列を利用して、さまざまな重み付けに基づいてポートフォリオの収益、分散、およびリスクを決定します。重みを変更し、考えられるすべてのシナリオについてポートフォリオのリターンと分散を計算することで、最適化問題を解決できます。結果のプロットには、各重みセットのリスクに対するリターンの比率を表すシャープ レシオが表示されます。
その後、現代のポートフォリオ理論における効率的なフロンティアの概念がプロディプタ・ゴーシュによって導入されました。同氏は、有効フロンティアとは、与えられたリスク許容度に基づいて最大の収益を達成するためにポートフォリオが存在すべき範囲であると説明しています。さらに、リスクのない資産などの低リスク資産を追加することで、この概念に興味深い側面が追加されると説明しています。最高のシャープ レシオはタンジェント ポートフォリオから特定されます。タンジェント ポートフォリオは、リスクのない資産と効率的なフロンティアを組み合わせて形成されるポートフォリオです。ゼロと接線ポートフォリオを結ぶ線は市場線と呼ばれ、配分を定義する際に市場ポートフォリオに投資するか、リスクのない資産を選択するかの選択肢が示されます。
Prodipta Ghosh は、独立したリスクではなく市場ポートフォリオへの寄与として測定することで、金融におけるリスクの見方を変える資本資産価格モデル (CAPM) を詳しく調べています。 CAPM は、リスク資産に必要な収益率を取得します。これは、リスク フリー レートに、リスクに関する市場ポートフォリオへの寄与を加えたものに、市場リターンとリスク フリー リターンの差を乗じて計算されます。この概念は、バリュー投資の理論的基盤を提供します。投資家は、割引キャッシュ フロー モデルや圧縮モデルなどのさまざまなモデルを通じて、CAPM を使用して公正な価格を推定し、特異なリスクをより深く理解して活用できます。
講演者は、ファクター投資に特に焦点を当てた、さまざまなポートフォリオ管理戦略について説明します。ファクター投資では、ポートフォリオを構築する際に、市場リスクだけでなく複数のリスク要因を考慮する必要があります。各ファクターにはそれに関連するプレミアムがあり、ファクターの割り当て、ファクターのタイミング、バリュー投資への復帰や銘柄選択など、さまざまな投資スタイルにつながります。ファクター投資は、特異なリスクを説明するのに役立ち、アルファとベータの新しい解釈を提供します。方程式のデルタ F が時間不変で正である場合、アルファとベータは合計アルファになります。
プロディプタ・ゴーシュは、バリュー投資とファクター投資の大きな違いを強調し、どちらのアプローチが個人トレーダーにとってより理にかなっているかを考察します。同氏は、バリュー投資には個々の企業に関する広範な調査が必要であり、多くの場合、特異なリスクへの集中が伴うため、小規模の個人トレーダーには適さない可能性があると指摘しています。一方、ファクター投資には、市場のリスク要因を調査し、それを体系的に活用して期待リターンに基づいて投資を配分することが含まれます。講演者は、裁量的調査と定量的調査の違いについて簡単に触れ、定量的管理が正しく活用されれば、より多くのパフォーマンスを発揮する機会を提供できると述べています。
講演者はバリュー投資家とクオンツ・ストラテジストを比較し、バリュー投資家は成功の確率が低いものの、多額の利益を生み出す可能性があると指摘しました。一方、クオンツ・ストラテジストは成功の確率が高くなりますが、比較的低いながらも一貫したリターンを生み出します。投資の基本法則では、情報比率をオーバーパフォーマンスの比率をポートフォリオのリスクで割ったものとして説明しており、情報係数またはスキルレベルに n の平方根を掛けたものと同等とされます。ここで、n は行うことができる独立した賭けの数を表します。定量的な投資家は、n の数を増やすことができ、ファクター ポートフォリオを最適化できます。ゴーシュ氏は、KD 最適化やリスク パリティ最適化など、富を蓄積することで複数の期間にわたって最終富を最大化することを目的とした他の最適化手法についても詳しく説明しています。
プロディプタ・ゴーシュ氏はケリーのポートフォリオ戦略について議論を進め、最終的な資産の最大化に焦点を当てているため、長期的にはその優位性を強調している。ただし、ケリー戦略はリスクの点で最も積極的でもあり、退職者や短期的なリスクを許容できない個人には適さない可能性があると同氏は警告する。さらに、個々のリスクの寄与を均等化し、すべての資産のリスクの合計がバランスを保つことを目的としたリスク パリティ戦略についても説明します。このアプローチには理論的な根拠はありませんが、賢明なリスク配分であると考えられています。ケリー戦略、リスクパリティ、平均分散最適化のいずれを選択するかを決定するときは、リスク選好度とモデリングの精度を考慮する必要があります。モデリングの精度は、因子モデリングによって強化できます。最終的に、これらの戦略はリスクとリターンのバランスを中心に展開し、リスクを効果的に測定し管理することに重点を置いています。
Prodipta Ghosh は、アルファ戦略のトピックと、それらを組み合わせてバランスの取れたポートフォリオを作成する方法について説明します。アルファ戦略には平均分散の最適化を採用できますが、ポートフォリオ内のすべての配分が履歴データのみに基づいた単一の最適な戦略に割り当てられるという問題が発生します。この懸念に対処するために、ゴーシュは、すべての戦略に平等の投票が与えられる、サンプル内戦略の概念を導入しました。もう 1 つのアプローチは、リグレット スイッチング ポートフォリオです。これは、隠れマルコフ モデルや変化点分析などの変化分析手法を使用して、異なるアルファ戦略間で資本を配分します。注目に値する手法の 1 つは、後悔しないアプローチです。これは、各アルファ戦略を体系的に調査して、それに多額の投資を行う前に最も潜在力のある戦略を特定することで、探索と活用の問題に対処します。
Prodipta Ghosh 氏は、Wikipedia や Contra が最近開始した定量的ポートフォリオ管理コースなどのプラットフォームを含め、ポートフォリオの最適化をさらに探求するために利用できるリソースが多数あることを強調しています。同氏は、インタラクティブなマイペース学習ポータルや無料のバックテストを提供する Blue Shift など、Contra のプログラムを通じて業界で学習と成長を実現するいくつかの機会について言及しています。ゴーシュ氏は聴衆の参加に感謝の意を表し、さらなる情報やリソースについてはコントラの Web サイトにアクセスするよう勧めています。
アルゴリズム取引 |あなたに適していますか? 始め方
アルゴリズム取引 |あなたに適していますか? 始め方
皆様、Elle Foam Advisory の共同創設者である Nathan を紹介したいと思います。彼はアルゴリズム取引の魅力的な世界について貴重な洞察を共有してくれるでしょう。ネイサンはアルゴリズム取引を定義し、金融業界におけるその重要性を強調することからプレゼンテーションを始めます。同氏は、アルゴリズム取引にはコンピューター アルゴリズムを使用して取引を自動的に実行することが含まれており、現代の市場において重要な役割を果たしていると説明します。
ネイサンは続けて、アルゴリズム取引の進化する性質と、その定義が地理的位置や規制の枠組みに基づいてどのように変化する可能性があるかについて説明します。米国では、あらゆる形式の体系的な取引がアルゴリズム取引の範疇に含まれます。ただし、他の地域では、コンピューターアルゴリズムが自律的に注文パラメーターを決定する場合、特にアルゴリズム取引とみなされます。この区別は、この分野における多様なアプローチと視点を強調しています。
次に講演者は、アルゴリズム取引における現在の業界トレンドについて説明します。同氏は、アルゴリズム戦略を利用する DIY (Do-It-Yourself) トレーダーの普及が増加していることを強調しています。さらに、ネイサン氏は、アジア、米国、インドにおけるアルゴリズム取引の市場シェアの大幅な成長を示すデータを紹介します。この成長にもかかわらず、同氏はアルゴリズム取引への小売参加が依然として相対的に低いことを認めており、今後のスライドでこの現象を説明すると約束している。
ネイサンは今後、アルゴリズム取引が雇用市場に与える影響を調査します。同氏は、人間のトレーダーが自動化に取って代わられ、企業が現在、洗練された取引戦略を開発し、機械の力を活用するプログラマーを求めていることについて説明します。講演者は、人間の取引に対する機械取引の 4 つの主要な利点、つまり稼働時間、反応時間、拡張性、学習および改善の能力を強調しました。機械はリスクを継続的に監視し、取引を迅速に実行し、市場の変化に効率的に適応し、人間のトレーダーよりも効果的に経験から学習することができます。
ネイサン氏は、アルゴリズム取引への小売業者の参加率が低いことに言及し、この不一致の理由をいくつか説明します。まず、アルゴリズム取引には、コーディングや統計などの技術的な知識と、金融や市場のダイナミクスに対する確かな理解の組み合わせが必要です。第二に、バックテストや堅牢な戦略の開発には、関連する市場データへのアクセスが不可欠です。最後に、手動取引からアルゴリズム取引への移行は、その分野で実践的な専門知識を持つ経験豊富な市場実務家の指導がなければ困難になる可能性があります。これらの障害にもかかわらず、ネイサン氏は、スケーラビリティ、効果的なリスク管理、人的エラーの排除など、アルゴリズム取引の紛れもない利点を強調し、それがトレーダーにとって魅力的な選択肢となっています。
次に、ネイサンは、Point Density が提供する EPAct コースを聴衆に紹介します。彼は、市場実務者からのガイダンス、技術的知識、最新のコンテンツを含む、アルゴリズム取引の包括的なサポートを提供するプラットフォームを見つけることの難しさについて語ります。 EPAct コースは、業界の専門家によって作成され、最新のトレンドを反映して継続的に更新される豊富なコンテンツを提供することで、このギャップを埋めることを目的としています。このコースは教員による献身的なサポートも提供し、市場指向のアプローチを採用しているため、アルゴリズム取引に挑戦する初心者とこの分野でのキャリアアップを目指す人の両方にとって理想的なリソースとなっています。
ネイサンはコースの内容をさらに詳しく説明し、アルゴリズム取引プログラムでカバーされるモジュールの概要を説明します。このコースは、基本的な統計、確率理論、財務モデルの応用の基礎を確立する入門モジュールから始まります。その後、Python の基本と、複雑な戦略を理解するために使用されるガウス モデルを含む高度な統計について説明します。このコースには、履歴書の作成、個人トレーディングデスクのセットアップ、100 社以上の提携企業との就職のための模擬面接の実施に関するセッションも含まれています。コース全体を通じて、インストラクターは学生に個別のサポートを提供し、質問や問題があればすぐに解決できるようにします。さらに、EPAct コースに参加すると、コミュニティ イベントや機能へのアクセスなどの特別な特典が得られます。これについては、次のセクションで詳しく説明します。
プレゼンテーションを続けて、ネイサンはアルゴリズム取引コース内の各モジュールの詳細を詳しく説明します。このコースは構成要素モジュールから始まり、株式効果と将来の戦略を理解するための基礎を築きます。学生は、さまざまな取引戦略を作成するための実践的な演習に取り組みます。次に、このプログラムは市場の微細構造と実装を詳しく調べ、さまざまな API やブローカーを使用して過去のデータに関するバックテストのアイデアの複雑さを調査します。機械学習は、アルゴリズム取引内の新興分野としても導入されています。アルゴリズム取引インフラストラクチャのセットアップに焦点を当てた専用モジュールにより、取引とフロント業務の重要性が強調されています。このコースでは、オプション取引、ポートフォリオの最適化、リスク管理についても取り上げます。最後に、学生はプロジェクトに取り組み、試験に合格すると、アルゴリズム取引における専門知識を証明する検証済みの証明書を受け取ります。
次に、ネイサンは、QuantInsti が提供するアルゴリズム取引プログラムに聴衆の注意を移します。同氏は、プログラムの完了時に、参加者が 300 時間以上の包括的なコースを完了した後、検証済みの影響証明書を受け取ることを強調しました。教員には、親しみやすく、さまざまな資産クラスや役割で実践的な経験を提供する業界の著名な専門家が含まれています。このコースでは、CV の準備から、シームレスな実装のための API やブローカー ネットワークへのアクセスの提供に至るまで、さまざまな側面をカバーします。さらに、QuantInsti チームは参加者に資金調達の機会を提供するため、アルゴリズム取引の包括的な教育を求める人にとって理想的な選択肢となっています。
ネイサンのディスカッションに続いて、ナディーンがステージに上がり、EPAT コミュニティの一員になるメリットについて聴衆に説明します。彼女は、コミュニティのメンバーが受けられる生涯にわたる指導と、165 か国以上からの学生たちとつながる機会を強調しています。独占的なイベントやセッション、ブローカーへの無料および補助金付きのアクセス、BlueShift などのバックテスト ツールへのアクセスなどは、コミュニティの特権の 1 つです。さらに、EPAT は個人の既存のスキルセットに基本的な定量的側面を追加し、その専門的プロフィールを強化します。特に、EPAT プログラムは財務トレーニング スキームの下で認められており、シンガポールで働く専門家は 2,000 シンガポール ドルの払い戻しの恩恵を受けることができます。
プレゼンテーションの締めくくりに、ベン マグナノがアルゴリズム取引における自身の歩みを語ります。彼は、2005 年に QuantInsti を設立するまで、初期のデイトレードでの苦労を語り、そこでクオンツ取引とアルゴリズム取引の基礎に関する厳しいトレーニングを受けました。ベンは、Python を学び、自分でプログラムを書けるようになり、最終的に定量トレーダーとしての証明書を取得できるようになることの重要性を強調しています。この成果により彼は扉を開き、WorldQuant のリサーチ コンサルタントとしての機会を得ました。そこで彼はコーディング スキルを磨き続け、人工知能などの最新の業界トレンドを常に把握し続けています。
ビデオの最後の瞬間では、講演者はアルゴリズム取引の驚異的な成長と、継続的な監視の必要性を最小限に抑えようとするトレーダーによってアルゴリズム取引がますます好まれていることを認めています。講演者は、プレゼンテーションを通じて共有された貴重な洞察を認識し、発表者が提供した卓越した分析に感謝の意を表します。ビデオの最後に、講演者は ePAD プログラムを要約します。このプログラムは、参加者にクオンツおよびフィンテック領域の業界ですぐに使えるスキルを身につけ、アルゴリズム取引の分野で成功するための十分な準備が整っていることを保証するように設計されています。
クオンツ取引のリスクモデル ズラ・カクシャゼ著 - 2019 年 5 月 16 日
クオンツ取引のリスクモデル ズラ・カクシャゼ著 - 2019 年 5 月 16 日
Zura Kokushadze 氏は、議論の中で、2,000 の米国株のポートフォリオを最適化するための共分散行列の逆行列の計算に関連する課題に焦点を当てています。彼は、リターンの時系列における観測値の数がポートフォリオ内の株式の数よりも小さい場合、サンプルの共分散行列が特異になり、反転できないことを強調しています。たとえそれが特異でなかったとしても、相関関係を表す非対角要素は、株式と比較して著しく多数の観測値がない限り、サンプル外では非常に不安定になります (実際のアプリケーションでは通常はそうではありません)。
カクシャゼ氏は、定量的取引戦略のリスクモデルは、保有期間が短く、アルファが一時的であるため、従来のリスクモデルとは異なると説明しています。これらの戦略では長い遡及期間は望ましくなく、共分散行列を計算するための代替方法が必要です。一般的なアプローチの 1 つは、リスクを要因リスクと特定リスクに分解する要因モデルを使用することです。因子モデルの利点は、大きな共分散行列をはるかに小さい因子共分散行列で表すため、計算効率が向上することです。しかし、カクシャゼ氏は、因子モデルにはまだ対処する必要がある複雑な詳細が存在すると指摘しています。
講演者はさらに、各銘柄のボラティリティの計算に関連する課題について説明し、サンプル共分散行列ではなくサンプル相関行列に焦点を当てることを提案しています。特異性、不安定性、共分散行列に関連するその他の懸念事項などの問題により、サンプル相関行列が推奨されます。カクシャゼは、歪んだ分散を因数分解し、共分散行列の代わりに相関行列の因子モデルを使用することを提案しています。リスク要因を決定するという問題が生じ、サンプル相関行列の主成分を使用する方法と、サイズ、勢い、ボラティリティなどのスタイル要因を使用する方法の 2 つの可能性が提案されています。
スタイル要因や業界分類など、クオンツ取引に適したさまざまなタイプのリスク要因が検討されます。講演者は、トレーディングに関連する短期期間の要因を使用し、長期期間の要因を除外することの重要性を強調しています。リスクモデル内の望ましいアルファ因子を誤って中和してしまうリスクについても議論され、リスク因子の慎重な選択と重み付けの必要性が強調されています。
カクシャゼ氏は、ベンダーから購入した標準化されたリスクモデルでは、望ましくないリスク要因を除去したり、トレーダーのリスク空間の関連するすべての方向をカバーしたりすることはできないと説明しています。したがって、講演者はカスタム リスク モデルをゼロから構築することを提案しています。 1 つのアプローチは、統計的リスク モデルを使用することです。これには、限られた遡及期間で時系列の収益を取得し、サンプル相関行列の主成分に基づいて因子負荷量を作成することが含まれます。
有効ランクの概念は、リスク要因として使用する主成分の数を決定する方法として導入されます。有効ランクは行列の有効次元を測定し、スペクトル エントロピーを使用して計算できます。ただし、統計的リスク モデルは観測値の数によって制約されるため、リスク要因の数に制限があり、その結果、リスク空間の範囲が制限されます。サンプル外の高主成分の不安定性も懸念事項です。
サンプル外のペア相関と相関行列の非対角要素の不安定性について説明します。カクシャゼ氏は、不安定な相関行列から計算された高次の主成分は頻繁に更新され不安定になる一方、第 1 主成分は比較的安定する傾向があると説明しています。講演者はまた、短期保有戦略に適したスタイル要素の定義についても詳しく掘り下げ、発行済み株式などの統計的に重要ではない相関関係を日中取引戦略から除外することを提案しています。
短期クオンツ取引モデルで使用される 4 つの一般的な要素、方向 (勢い)、ボラティリティ、流動性、および価格について説明します。カクシャゼ氏は、各ファクターの定義方法と、クロスセクション回帰を使用してファクターのリターンを計算する方法について説明します。各ファクターリターンの年換算シャープレシオの計算は、統計的な関連性とトレーディング戦略への適合性を判断する際に重視されます。
講演者は、リスク モデリングにおける要素負荷とスタイル要素の有効性のテストと検証に移ります。ファクターローディングをテストする方法の 1 つとして、ファクターローディングを使用して過去のリターンを考慮した後、日中取引または残差の短いアルファ取引でバックテストを行うことが推奨されます。スタイル要素と比較した大きなセクターの価値が、たとえ最小の粒度レベルであっても強調表示されます。基本的な業界分類を使用して、業界またはサブ業界に基づいてリスク モデルを構築することは、リスク空間の大部分をカバーするため推奨されます。サンプル外の第 1 主成分の安定性は、これらのリスク モデルの有効性に影響します。
多数の下位産業に対する因子負荷行列の構築について議論し、解決策として階層的な産業分類を提案します。このアプローチでは、最初にサブ業界をモデル化し、次に次の詳細レベルの業界を使用してリスク要因をモデル化し、問題が適切に計算できる小さなマトリックスに縮小されるまで継続します。
クオンツ取引のリスクモデルを計算するために段階的に問題を軽減するプロセスについて説明します。最初にサンプル共分散行列に対して 10 × 10 などの小さいサイズの因子負荷行列を計算することで、Kakushadze は残りの因子 (市場) に対する 1 因子モデルを構築します。これにより、問題は大きな行列から小さな行列に縮小されます。この構造にスタイル要因を含めることが提案されていますが、さまざまな業界の多数のリスク要因と比較すると、その寄与は限定的である可能性があります。スタイル要因は、銘柄間の相関関係をモデル化するための理想的な代替手段ではない可能性があります。
スタイル要素の正規化プロセスに切片を含めることの重要性について説明します。講演者は、通常スタイル係数として使用される価格の対数が、実際には価格の対数を正規化係数で割ったものであることを明確にしました。正規化係数は経験的なものであり、トレーダーの好みに基づいてカスタマイズできます。業界ベースの要因は相関関係をモデリングするための信頼できる代用となる傾向がありますが、スタイル要因の双一次組み合わせは代用として不十分であると考えられます。したがって、トレーダーは業界ベースの要因に焦点を当て、取引スタイルと定量的取引アルファに従ってモデルをカスタマイズすることをお勧めします。
講演者は、要因モデル、業界分類、主成分などの強力なアイデアを、リスク モデリングにおいて非常に効果的な構造に組み合わせるヘテローシスの概念を紹介します。クラスタリング手法は、基本的な業界分類を置き換えることができるマルチレベル クラスタリング スキームを使用してリスク要因を構築する方法としても説明されています。ただし、非決定的クラスタリング アルゴリズムは、実行されるたびに異なるクラスタリングを生成し、システム内にノイズが発生する可能性があります。ノイズを減らすために、多数のクラスタリングを平均したり、次元削減や主成分分析などの他の技術を使用したりすることができます。
クオンツ取引リスクモデルにおけるクラスタリングのためのさまざまなアプローチが検討されています。講演者は、K 平均法クラスタリングは非決定論的である可能性がある一方で、階層クラスタリングなどの決定論的代替案は主観的で低速になる可能性があると説明します。講演者は、クラスタリングのみに依存するのではなく、リスク モデル自体を集約に使用することを提案しています。 K 平均法の場合、非決定性の性質はクラスター中心の初期化から生じますが、グローバル最小値を見つけることは必ずしも必要ではありません。過去のリターンを使用する単純なアプローチを改善するために、過去のボラティリティに対してリターンを正規化することが提案されています。
クオンツ取引については、クラスターの正規化とマルチレベル クラスタリングについて説明します。ポートフォリオを最適化し、パフォーマンスを向上させるために、2 つの標準偏差でリターンを正規化するのではなく、リターンを分散で除算してクラスタリングを行うことをお勧めします。マルチレベル クラスタリングの 2 つのアプローチが示されています。ボトムアップでは、最も粒度の高いレベルが最初に作成され、続いてクラスターが連続的にクラスタリングされます。トップダウンでは、最も粒度の低いレベルが最初に作成され、その後にティッカーが連続的にクラスタリングされます。階層アルゴリズムのような非決定論的アルゴリズムは、決定論的アルゴリズムと比較してパフォーマンスの点で有利ではないため、講演者はクラスタリングと集約技術を使用することを提案しています。
講演者は、クラスタリング ベースのリスク モデルにおけるクラスターの数を決定する問題について説明します。エルボー法やシルエット分析などの従来の方法が記載されていますが、必ずしも信頼できる結果が得られるとは限りません。代わりに、講演者は安定性分析を使用することを提案しています。これには、複数のクラスタリング ソリューションを作成し、結果として得られるクラスターの安定性を測定することが含まれます。安定性は、クラスターペアの安定性やブートストラップの安定性などの技術を使用して評価できます。
不安定なクラスターは信頼性の低いリスク推定につながる可能性があるため、Kakushadze 氏はクラスターベースのリスク モデルにおける安定性の重要性を強調しています。彼は、安定したクラスターをリスク モデリングに使用する必要がある一方、不安定なクラスターは破棄するか、安定性を向上させるために他のクラスターと組み合わせる必要があると提案しています。講演者は、従来のクラスタリング手法の代替として、機械学習アルゴリズムを使用した階層的クラスタリングなどの機械学習手法の使用についても言及しています。
次に、選択したクラスターに基づくリスク モデルの構築に議論が移ります。講演者は、各クラスター内のサンプル相関行列を使用して因子負荷量を推定することを提案しています。各クラスターのサンプル相関行列をその固有値と固有ベクトルに分解することにより、因子負荷量を取得できます。その後、各クラスターからの因子負荷量を結合することで、ポートフォリオ全体の因子負荷量行列を構築できます。
講演者は、因子負荷量がリスク寄与を確実に表すように因子負荷量を適切に正規化することの重要性を強調しました。彼は、リスク平価を達成するために、固有値の逆数を因子負荷量の重みとして使用することを提案しています。これにより、各銘柄がポートフォリオ全体のリスクに均等に寄与することが保証されます。リスク モデルは、スタイル要因や業界ベースの要因などの追加要因を含めることでさらに強化できます。
Zura Kokushadze は、クオンツ トレーディング戦略のリスク モデルを構築する際の課題とアプローチについて説明します。同氏は、共分散行列の特異性や不安定性などの問題に対処し、適切なリスク要因やクラスタリング手法を選択することの重要性を強調しています。ファクターモデル、業界分類、クラスタリングを組み合わせることで、トレーダーはポートフォリオのリスク特性を効果的に捉えるカスタムリスクモデルを構築できます。
初心者のための外国為替取引 |外国為替市場におけるアルゴリズム取引 アレクシス・ステンフォース博士著
初心者のための外国為替取引 |外国為替市場におけるアルゴリズム取引 アレクシス・ステンフォース博士著
Alexis Stenfors 博士は、特に流動性とその重要性に焦点を当てて、外国為替 (FX) 市場の包括的な分析を詳しく調べています。彼はまず、外国為替市場の巨大な規模と、世界の株式市場との比較におけるその規模を強調しました。潜在的な危機や自然災害にもかかわらず、外国為替市場の流動性は堅調なままである傾向があります。
ステンフォース博士は、プロの外国為替市場の競争の本質に光を当て、その国際的な範囲に注目します。この市場では、別の通貨ペアを同時に取引しない限り、単一の通貨ペアを取引することはできません。この特徴は、株の購入がより一般的かつ簡単である株式市場と外国為替市場を区別するものです。さらに、中央銀行は紙幣の印刷や直接介入などの行為を通じて通貨の価値に影響を与えることで外国為替市場に介入することができますが、株式市場ではそのような介入はあまり一般的ではありません。さらに、外国為替市場は規制、サーキットブレーカー、透明性なしで運営されているため、研究目的で信頼できるデータにアクセスすることが困難になっています。
為替市場における流動性の核心についてステンフォース博士が説明し、銀行間の関係と慣習の重要性を強調しています。従来の株式市場とは異なり、外国為替市場のマーケットメーカーは、相手が報復する準備ができていることを知らない限り、価格を提示したり、流動性を提供したりすることができません。 FX スワップ市場では、競合他社の買値と売値のスプレッドは特定の桁付近に集中する傾向があり、興味深いことに、競合他社はさまざまなスプレッドを提供するのではなく、まったく同じスプレッドを提示することがよくあります。
外国為替取引業界の市場慣習については、価格と出来高ベースの慣例に焦点を当てて、ステンフォース博士によって説明されています。これらの慣例は適切な取引行動を規定し、銀行と顧客の間の強力な関係を促進します。調査によると、主に利益を上げる目的で慣例に従っているトレーダーはほんのわずかですが、大多数は慣例を関係を促進し、市場でのポジティブなイメージを維持するための手段として認識しています。アルゴリズム取引の台頭はこれらの慣習に変化をもたらし、EBSなどのプラットフォームでの取引の70%以上をアルゴリズム取引が占めています。
外国為替市場におけるアルゴリズム取引の影響については、ステンフォース博士が議論しています。支持者は、高頻度取引により市場の効率性が向上し、取引コストが削減され、流動性が向上すると主張しています。しかし懐疑論者は、アルゴリズムはもともと人間関係のために設計された慣習を遵守するのには不向きだと主張する。電子プラットフォームを使用するトレーダーは、取引を実行しようとするときに市場が急速に動くと、課題に直面する可能性があります。流動性は現在、複雑で確認するのが難しいものとして認識されています。アルゴリズムに関する見解の違いにもかかわらず、双方は、FXの流動性がより綿密な調査を必要とする変化を遂げていることに同意している。ステンフォース博士は、2010 年における人間取引とアルゴリズム取引が均等に分割されていることを示す取引プラットフォームのデータを提示します。
外国為替市場の出来高と流動性を調査する際、ステンフォース博士は例としてユーロドル通貨ペアに焦点を当てています。同氏は、３営業日でユーロドルの指値注文総額が１兆８０００億で、スプレッドはわずか０．０８％だったと明らかにした。これは、スプレッドが狭く、流動性の高い市場であることを示しています。ただし、実際に取引が行われた指値注文は全体の 1% 未満であり、指値注文の有効期間の中央値はわずか 2.5 秒でした。これらの調査結果は、市場が流動的であるように見えても、実際の流動性は見た目ほど重要ではない可能性があることを示唆しています。ステンフォース博士は、流動性に迅速にアクセスできるかどうかという問題を提起し、取引の試みに対して市場が即座に反応するかどうかを判断するためのテストを実施します。
ステンフォース博士は、外国為替市場の流動性に対する指値注文の提出の影響に関する研究を共有します。 140万件の指値注文の提出を分析したところ、新しい指値注文はすぐにオーダーブックの反対側に流動性を追加し、高頻度トレーダーに利益をもたらすことを発見しました。ただし、流動性は 0.1 秒以内に消失するため、アルゴリズム取引は短期的な流動性のみに寄与していることが示唆されます。ステンフォース博士は、過去 10 年間で外国為替市場の流動性をサポートする意欲が大きく変化したことを強調し、価格ベースの流動性、出来高ベースの流動性、コミュニティベースの流動性など、流動性のさまざまな側面を考慮することの重要性を強調しました。市場分析時のスピードベースの流動性。
外国為替取引におけるさまざまな注文タイプの概念とその倫理的影響について、ステンフォース博士が説明します。同氏は、分割注文は、他のトレーダーが注文をキャンセルするのを防ぎ、情報が豊富な注文を隠すために、大きな注文を小さな注文に分割するために採用されていると説明しています。ただし、市場の状態について誤った印象を与えるスプーン注文は、通常、ほとんどの市場で違法です。一方、隠れた市場情報を引き出すことを目的とした ping 注文は、それほど物議を醸すものではありませんが、解釈の対象となります。ステンフォース博士はまた、スプリット注文の保守的な定義を紹介し、調査した5つの通貨ペアのうちユーロドルとドル円の注文の15～20％をスプリット注文が占めていたことを明らかにした。
ステンフォース博士は、外国為替市場におけるスプリット注文の使用とその攻撃性について詳しく説明します。一般的な考えに反して、大規模な注文はしばしば高い攻撃性を示し、分割注文はより大きな金額を隠すだけでなく、アルゴリズムトレーダーがより積極的な注文を提出できるようにする役割もあります。ただし、分割注文に対する市場の反応は、人間による一般的な注文に比べてはるかに顕著であり、アルゴリズムがこの戦略にすぐに適応するため、分割注文の効果は低くなります。この議論ではスプーフィングと ping についても触れており、ユーロドルやドル円などの主要通貨ペアは情報に非常に敏感であり、スプーフィングを受けやすい一方、ping は注文で市場をテストし、反応を観察することで隠された情報を抽出するために使用されることを示しています。 。
ステンフォース博士は、さまざまな外国為替市場における「ping」の蔓延を分析するために開発したプロキシを紹介します。 ping 注文は市場に変化が生じる前にキャンセルされるため、ping アクティビティの潜在的な指標となります。ステンフォース博士は、包括的なデータベースを使用して、ユーロドル市場とイエロー市場の注文の約 10% が潜在的な ping 注文である可能性があると推定しています。ただし、スウェーデン ユーロやルーブル ドルなどの市場では、この割合は大幅に増加し、それぞれ 50% と 80% に達します。特に、プラットフォーム上の取引が少ない市場では、ping がより顕著であるようです。ステンフォース博士は、特にFXポップ市場におけるマーケットメイク機能がアルゴリズムによって実行されることが増えているため、流動性を研究するには多様な戦略と注文存続期間を考慮する必要があると示唆しています。
ステンフォース博士は、外国為替市場における流動性の進化する性質について議論し、それを評価するためのより幅広い指標の必要性を強調します。同氏は、分割、なりすまし、ping などの注文戦略における障壁の影響を強調しています。これらの問題は株式市場で広く研究されていますが、外国為替市場の規模が大きいにもかかわらず、外国為替流動性に与える影響は大きく異なる可能性があります。ステンフォース博士は、トレーダーに対し、注文の提出方法に関係なく、これらの複雑さを常に認識しておくことを推奨し、さらに詳しく知りたい人には追加のリソースを提供します。
Alexis Stenfors 博士は、特に流動性とそのさまざまな側面に焦点を当てて、外国為替市場の詳細な分析を提供します。彼の研究は、その規模、競争の性質、国際的な範囲など、外国為替市場の独特の特徴を浮き彫りにしています。同氏は、市場慣習の重要性、アルゴリズム取引の影響、さまざまな注文タイプが流動性に与える影響を強調しています。ステンフォース博士は研究を通じて、外国為替流動性の複雑さと進化する性質を明らかにし、このダイナミックな市場における包括的な評価と理解の必要性を強調しています。
取引戦略の開発とバックテスト |完全なチュートリアル
取引戦略の開発とバックテスト |完全なチュートリアル
このビデオは、クラウドベースのプラットフォームである Blueshift を使用した取引戦略の開発と実行に関するガイダンスを提供する経験豊富なクオンツの紹介から始まります。 Blueshift は、米国とインドの株式市場や詳細な外国為替データを含む包括的なデータ セットを提供します。このセッションでは、体系的な戦略、Python の入門、Blueshift の概要、バックテスト用の再利用可能なテンプレートの作成、テクニカル指標、単一指標を使用したシンプルな戦略の構築、ポートフォリオ戦略の管理について説明します。重要なのは、このセッションはトレードに関する推奨事項を提供したり、確実な戦略を提供すると主張したりするものではありません。
講演者は、ファンダメンタルズ、テクニカル、クオンツなどの取引スタイルに対するさまざまなアプローチと、トレンド、平均反転、ブレイクアウト、キャリーを独自の方法でどのように扱うかについて強調します。体系的な取引戦略の設計には、証券の選択、売買シグナルの生成、目標ポートフォリオの計算、取引の実行、およびプロセスの継続的な改善が含まれます。講演者は、価格データとその変換、ファンダメンタルズ情報と非市場情報、取引ルール/ロジックなど、体系的な戦略に必要なインプットについて説明します。これらのルールは、トレーダーの仮説に基づいて、または機械学習や人工知能などのデータ駆動型の手法を通じて開発できます。
講演者は、バックテストとフォワードテストを通じて取引戦略をテストすることの重要性を強調しました。バックテストはトレーダーが仮説の妥当性を検証するのに役立ち、フォワードテストはデータマイニングバイアス、生存者バイアス、市場影響モデリング、先読みバイアスなどのバイアスや落とし穴を防ぎます。柔軟なバックテスト プラットフォームは戦略の調整と修正に不可欠であり、すべての戦略がすべての市場でうまく機能するわけではないため、リスク管理とポートフォリオの作成が重要です。講演者は、戦略の作成とテストのために Blueshift プラットフォームで Python ベースのコードを使用する方法を簡単に紹介します。
このビデオでは、Blueshift での取引戦略のバックテストに必要な 4 つの重要な機能について説明しています。これらの関数は、初期パラメータを設定する「initialize」、各取引セッションの前に呼び出される「before_trading_start」、新しい価格バーが到着するたびに実行される「handle_data」、および戦略分析に使用される「analyze」です。講演者は、これらの関数が呼び出される順序と、トレーダーが各関数内でコードをどのように配置できるかを示します。このセクションは、Blueshift プラットフォームでの Python の使用に関する基本的な紹介で終わります。
Python に詳しくない視聴者のために、このビデオでは Python の基本についての入門書を提供しています。変数、文字列、整数、浮動小数点数、および辞書やリストなどのデータ構造を扱います。 Python での関数とクラスの作成についても紹介します。次に、ビデオでは Blueshift ワークフローを詳しく説明し、「初期化」、「before_trading_start」、「handle_data」、「analyze」の各ステップを説明します。スケジュールされた関数と順序付け関数の有用性が強調されています。
発表者は、Blueshift の 3 つの主要な順序付け関数について説明します。最初の関数「order_percent_target」を使用すると、トレーダーはターゲット ポートフォリオのウェイトに基づいて原資産のポジションを取ることができます。 2 番目の関数「get_open_orders」は未決注文の数を提供し、3 番目の関数「cancel_order」は注文のキャンセルを許可します。プレゼンターは取引環境を制御することの重要性を強調し、「set_commission」、「set_ Slippage」、「set_account_currency」などの機能を実演します。 Blueshift の「コンテキスト」オブジェクトと「データ」オブジェクトについて説明し、アルゴリズムの状態のキャプチャとデータへのアクセスにおけるそれらの役割を示します。例では、「履歴」機能を使用して、単純なバイアンドホールド戦略のポートフォリオとデータにアクセスする方法を示します。 「スケジュール」関数を使用したスケジューリングの概念が導入され、ユーザーは特定の関数をいつ呼び出すかを定義できるようになります。
このチュートリアルでは、戦略開発を効率化し、コードの繰り返しを避けるためのテンプレートの作成に焦点を当てています。 TLE などのテクニカル指標ライブラリと、Pandas や Numpy などの標準ライブラリがインポートされます。証券の範囲は主要なインデックスに絞り込まれ、「コンテキスト」変数は戦略パラメータを格納する辞書として初期化されます。これらのパラメーターには、インジケーター ルック バック、売買しきい値、移動平均期間、RSI、B バンド、ATR、取引頻度が含まれます。このテンプレートは、定型コードを最小限に抑え、パラメータを標準化して簡単に変更できるようにすることを目的としています。
講演者は、取引を制御し、ユニバース内の各商品の重みを含むポートフォリオを作成するための変数を導入します。デモンストレーションの目的で、手数料とスリッページをゼロに設定しています。 「handle_data」関数は、15分ごとに取引を実行するように定義されています。 「run_strategy」関数は、ストラテジーを実行するためのメイン関数になります。過去の価格を取得し、「context.universe.prices」関数を使用してリバランスする前に重みを計算します。 「リバランス」機能は、ユニバース内のすべての証券を反復処理し、目標ウェイトを達成するために注文を出します。コンテキスト ポートフォリオと重みを出力するために匿名関数が定義され、重みオブジェクトを計算するために「アドバイザー」クラスが作成されます。
講演者は、名前やシグナル関数などの「アドバイザー」クラスの入力を定義する方法と、銘柄選択ユニバースを渡す方法について説明します。これらは、アドバイザーのパフォーマンスの初期化と保存、および売買シグナルを生成するシグナル関数を呼び出すメイン関数の定義をカバーします。講演者は、多くの場合過去の価格の加重関数として表現されるテクニカル指標に基づいてシグナル関数を定義することを強調しています。彼らは、AQR Capital ManagementのCliff Asnessのような専門家による理論論文を参照することを推奨しています。
テクニカル指標とその市場との相関関係を、主成分分析を使用した統計分析に基づいて説明します。テクニカル指標は過去の価格やリターンのフィルターとして機能し、高頻度または低頻度のデータをフィルターすることで長期または短期のトレンドを捕捉します。ただし、テクニカル指標は自己実現的な予言である可能性があり、勢いやストップロス探しにつながる可能性のある特定の種類の取引アルゴリズムの影響を受けやすいです。トレーディング戦略を開発しバックテストする際には、さまざまな指標のポートフォリオを用意することが重要です。
インストラクターは、テクニカル分析ライブラリのインポートについて説明し、利用可能なテクニカル指標をリストします。ボリンジャーバンドの例を使用して、インストラクターは最後の行の値を取得する関数「Bbands」を実演します。 RSI、MACD、フィボナッチサポート、レジスタンスなどの他の関数も紹介されています。期間ごとに取引時期かどうかを確認する「get_price」関数と「handle_data」関数について講師が解説します。 「run_strategy」関数は、「advisor_compute_signal_price」関数を使用して適切な引数を検索し、続いて「rebalance」関数を使用して目標パーセンテージで注文を出します。最後に、「分析」機能は戦略分析に使用されます。
講演者は、アルゴリズム取引の利益を高めるための戦略ポートフォリオの管理に焦点を当てています。単一の戦略に依存するのではなく、複数の戦略を同時に実行するか、異なる期間で実行することをお勧めします。戦略ポートフォリオを管理するための 4 つの方法、つまり委員会の作成、レジーム切り替えモデルの使用、ダイナミック アロケーション、およびファクターベースの投資について説明します。平均化により信号の安定性が向上します。戦略のコードには、アドバイザーの選択と資本の割り当てを担当するエージェントの追加が含まれます。エージェントは重み付け関数を使用してアドバイザの重みを更新します。これはリバランス関数に影響します。
講演者は、アドバイザーの数に基づいてポートフォリオを定義し、各アドバイザーに均等に配分する方法を説明します。彼らは、別々の専門アドバイザーとエージェントの間で資本を割り当てるためのエージェントを作成することを示しています。 QuickBacktest を使用したバックテストでは、個別のケースと比較してパフォーマンスが大幅に向上していることがわかります。講演者はトレーディング戦略におけるドローダウンの重要性を強調し、ソルティーノ比率と損益曲線の安定性に注目することを提案しました。均等加重平均入力ポートフォリオによりパフォーマンスが大幅に向上しますが、さらに改善の余地があります。
講演者は、予測が困難な市場で最高のパフォーマンスを発揮する投資戦略を決定することを含む「後悔しない取引」の概念を紹介します。この戦略では、単一の投資に依存するのではなく、各投資の重みを変更します。講演者は、指数関数的勾配アルゴリズムを使用して重みを決定し、市場シナリオに対するポートフォリオの反応に基づいて重みを調整することを推奨しています。幾何学的なブラウン運動に基づいて収益対分散を最大化するケリー基準も資本配分に提案されています。
スピーカーは、重みの出力と、アドバイザーごとに重みがどのように異なるかについて説明します。彼らは、それが本当にランダムである場合、理想的には他の信号と比較してより少ない割り当てを受けるランダム信号をテストします。講演者は、アドバイザーのリストと学習率パラメーターを受け取り、重み関数を計算するエージェント関数について説明します。アドバイザ リストを反復処理し、アドバイザ信号を計算し、それらをセクターごとに集計し、計算された重みに基づいてコンテキストの重みを更新します。このセクションの最後には、過剰適合の回避、アカウント レバレッジの確認、視聴者が探索できるデモ戦略のリストの提供など、戦略開発に関するガイドラインが記載されています。
講演者は、紙取引やライブ市場での少額資金での取引など、フォワード テストのさまざまな方法について説明します。彼らは、BlueShift は現在 PI torch または Jupiter Notebook をサポートしていませんが、Keras と TensorFlow をサポートする予定であると述べています。このプラットフォームはインド市場に限定されず、米国およびインドの株式データや為替データにもアクセスできます。講演者は、現時点では BlueShift にデバッグ ツールが組み込まれていないが、将来的には追加することを検討していると述べました。
講演者はオプションのバックテストについて話し、それを提供するほとんどのプラットフォームは信頼性が低いか、大規模なデータのクリーニングと整理が必要であると述べています。また、インドのグラビトンは流動性先物のみをサポートしており、サードパーティのデータフィードは許可されていないことにも注意を払っています。推奨される最小バックテスト期間は取引頻度によって異なります。インド市場の 1 分データは利用可能ですが、テクノロジーの制限により最適化の実行は効率的ではありません。 BlueShift には料金はかからず、Web サイトのトラフィックが処理できる限り、同時バックテストの数に制限はありません。 PSA のバックテストと Python パッケージの使用は可能ですが、セキュリティ上の理由から、利用可能なパッケージのリストは制限されています。
講演者は、バックテストはトレーディング戦略の開発と評価において重要なステップであると説明します。これは、戦略を実際の市場に展開する前に、その戦略が実行可能で収益性があるかどうかを判断するのに役立ちます。彼らは、現実的な結果を保証するためにバックテストを行う際に、取引コスト、スリッページ、その他の現実世界の要因を考慮することの重要性を強調しています。
講演者は、取引戦略のバックテストと展開のための環境を提供する BlueShift プラットフォームを紹介します。 BlueShift は、インド株式、米国株式、外国為替市場のバックテストをサポートしています。ユーザーは、Python を使用して戦略を作成およびテストし、さまざまな組み込み関数とライブラリを活用できます。このプラットフォームを使用すると、ユーザーは好みに応じて戦略を紙で取引したり、実際の資本で取引したりすることもできます。
講演者は、ライブ市場で少額の資本で戦略を展開するフォワードテストの重要性を強調しています。これは、リアルタイム条件での戦略のパフォーマンスと動作を検証するのに役立ちます。彼らは、BlueShift が現在インド市場向けのフォワード テストをサポートしており、ユーザーは最大 1000 万インドルピーの仮想資本で紙取引できると述べています。
オプションのバックテストについても議論され、講演者は、オプションのバックテスト用の既存のプラットフォームの多くは信頼性が低いか、大規模なデータのクリーニングと準備が必要であると述べました。彼らは、BlueShift は現在オプションのバックテストをサポートしていませんが、将来的には追加を検討する可能性があると述べています。
データの可用性に関して、講演者は、BlueShift がインド株式、米国株式、外国為替市場の履歴データを提供していると述べました。ただし、インド市場向けの 1 分データを使用した戦略の最適化は、技術的な限界により効率的ではない可能性があると彼らは指摘しています。
講演者は、BlueShift にはバックテストやプラットフォームの使用に料金がかからないことを明確にしました。 Web サイトのトラフィックが負荷を処理できる限り、ユーザーは好きなだけバックテストを実行できます。また、セキュリティ上の理由から、BlueShift には利用可能な Python パッケージのリストが制限されていますが、ユーザーは pandas や numpy などの人気のあるパッケージを引き続き利用できるとも述べています。
講演者は、戦略開発における徹底的なバックテストとフォワードテストの重要性を強調しています。プレゼンテーション中に議論された制限と考慮事項を念頭に置きながら、バックテストと取引戦略の展開に BlueShift プラットフォームを活用することをユーザーに推奨しています。
外国為替取引戦略 |取引アイデアの開発とバックテスト |完全なFXチュートリアル
外国為替取引戦略 |取引アイデアの開発とバックテスト |完全なFXチュートリアル
この有益なウェビナーでは、講演者は体系的な取引戦略の調査とバックテストのための強力な戦略開発プラットフォームである Quantiacs BlueShift の包括的な概要を説明します。このプラットフォームは、トレーダーにとって理想的なツールとなるさまざまな機能を提供します。
BlueShift はクラウドベースのプラットフォームであるため、ユーザーはどこからでもアクセスでき、外出先でも戦略を開発および分析できます。ユーザーに組み込みの財務データセットを提供し、戦略開発に関連する市場データに簡単にアクセスできるようにします。
このウェビナーは主に外国為替 (FX) 市場に焦点を当てていますが、BlueShift プラットフォームはさまざまな市場にわたる株式および先物取引もサポートしています。プラットフォーム上で開発されたバックテスト戦略の知的財産は完全にユーザーに属し、機密性と所有権が保証されることを強調しています。
講演者は外国為替市場の性質を掘り下げ、1日約5兆ドルという驚異的な取引量を持つ最大の分散型市場としての地位を強調しました。このうち、約 3,000 億ドルが小売取引によるものと考えられます。講演者は、より高いレバレッジ、より容易なショート機会、比較的低いボラティリティなど、外国為替市場を株式市場と区別するいくつかの要因について説明します。
外国為替市場を動かす要因を理解するために、講演者は国際収支、金利、インフレ、経済成長、財政政策などのマクロ経済的要因の重要性を指摘します。彼らはまた、企業やヘッジのフロー、および突然の政治的および地政学的な変化が市場に大きな影響を与える可能性があるとも述べています。ただし、外国為替市場を評価するための標準的または広く受け入れられている方法論は存在しないことに注意することが重要です。講演者は、購買力平価や実質実効為替レートなどの手法について簡単に言及し、大規模機関や国際通貨基金（IMF）が好むより高度な手法についても言及しています。さらに講演者は、流動性の促進と翌日物ロールオーバーコストの決定における短期資金調達市場の重要性を強調しました。
外国為替取引戦略の開発とバックテストに関して、講演者はさまざまなアプローチを紹介します。通貨モデルや行動均衡為替レート モデルなどの経済モデルでは、計量経済的手法を使用してデータを分析します。時系列予測、非線形時系列、ニューラル ネットワークなどのデータ駆動型モデルも、短期外国為替取引の実行可能なオプションとして議論されています。 BlueShift プラットフォームは、戦略の開発とテストを容易にするユーザーフレンドリーなインターフェイスとして提供されます。ユーザーは、データセット、開始資本、メタデータの説明などの詳細を入力できます。このプラットフォームは、完全なバックテストと簡単なバックテストを実行するためのツールを提供します。 Python の Zipline API に基づいて構築された BlueShift は、ユーザーが開発プロセスを開始するための標準戦略テンプレートを提供します。
講演者は、外国為替取引戦略の基本構造とバックテストに必要な主要な機能について詳しく説明します。 Baptist パラメータとアカウンティング パラメータを設定する「初期化」機能について説明します。 「取引開始前」関数は取引セッションの開始時に 1 日に 1 回呼び出され、続いてミニ データセットに対して 1 分ごとに呼び出される「データ処理」関数が呼び出されます。最後に、「戦略」機能は API を使用して特定の日時にスケジュールされ、ルールはユーザーによって定義されます。簡単なバックテストを実行した後、ユーザーは [Baptist] タブにアクセスして、株式曲線、切り取りシート、その他の統計を含むさまざまなデータ セットを表示できます。
講演者が説明した切り取りシートは、取引戦略を分析するための一連のレポートを提供します。これには、最大オメガ比、ソルティノ比、歪度、尖度、時系列の安定性などのパラメーターが含まれます。講演者は、BlueShift を使用したワークフローをデモンストレーションします。これには、初期化、「取引開始前」、「データの処理」を経て、スケジュール設定、手数料設定、スリッページ設定、口座通貨設定などのさまざまな API 機能の利用が含まれます。講演者は、外国為替取引戦略用の標準テンプレートの利用可能性について言及しました。
講演者は、BlueShift プラットフォームでの外国為替取引戦略の標準テンプレートの利用可能性について言及しました。このテンプレートは、ユーザーがエントリとエグジットのルール、リスク管理パラメータ、およびその他のカスタマイズ オプションを定義することにより、戦略を開発するための開始点を提供します。
BlueShift プラットフォームには、移動平均、オシレーター、トレンド追跡指標など、取引ルールやシグナルの構築に使用できる幅広い組み込みテクニカル指標も用意されています。ユーザーはこれらのインジケーターを独自のカスタム ロジックと組み合わせて、独自のパーソナライズされた戦略を作成できます。
トレーディング戦略のパフォーマンスを検証し評価するために、講演者は厳格なバックテストを実施することの重要性を強調しました。 BlueShift を使用すると、ユーザーは過去のデータを使用して戦略をバックテストし、現実世界の取引シナリオをシミュレートできます。このプラットフォームは、収益性、ドローダウン分析、リスク調整後のリターン、シャープレシオ、ソルティーノレシオ、カルマーレシオなどのさまざまな比率を含む包括的なパフォーマンス指標を提供します。
戦略がバックテストされ検証されたら、次のステップはそれを実際の取引環境に導入することであると講演者は提案します。 BlueShift は複数の証券会社との統合を提供し、ユーザーがプラットフォームから直接戦略を実行できるようにします。このシームレスな統合により、戦略開発からライブ取引へのスムーズな移行が保証されます。
講演者は、外国為替戦略の開発とバックテストに BlueShift を使用する利点を強調してウェビナーを締めくくりました。このプラットフォームは、ユーザーフレンドリーなインターフェイス、多様な金融データセットへのアクセス、包括的なツールと指標のセットを提供します。これにより、トレーダーは外国為替取引戦略を簡単かつ効率的に開発、テスト、展開できるようになります。
このウェビナーでは、BlueShift プラットフォーム、その機能、外国為替取引戦略開発におけるアプリケーションの詳細な概要を提供します。外国為替市場、さまざまなモデリングアプローチ、堅牢なバックテストの重要性についての貴重な洞察を提供します。外国為替取引戦略を強化したいと考えているトレーダーは、BlueShift が貴重なツールであることに気づくかもしれません。
戦略は常に 1 つよりも優れています。講演者は、LE 基準、均等加重戦略、モメンタム加重戦略などのリスク資本配分のさまざまな方法についても言及しています。さらに、ボリンジャーバンドテクニカル指標を使用した戦略例を提供し、バックテスト結果の印象的な統計を示しています。彼は最後に、一貫性を確保し、過剰適合を回避するために、長期にわたる戦略のリターンの安定性を測定することの重要性を強調しました。
EPAT がどのように役立つか!ニテーシュ・カンデルワル著 - 2018 年 6 月 28 日
EPAT がどのように役立つか!ニテーシュ・カンデルワル著 - 2018 年 6 月 28 日
講演者の Nitesh Khandelwal は、過去 8 年間、アルゴリズムおよびクオンツ トレーディング教育を提供してきた自身と彼の会社 ConTeSt を紹介します。彼はエンジニア時代から銀行業界での経験まで、自身の個人的な背景を共有することから始めます。次に同氏は、コンサルティング、トレーニング、高頻度取引 (HFT) 領域での取引へのスムーズな移行を提供する 6 か月のプログラムである実行プログラム アルゴリズム取引 (EPAT) の立ち上げについて強調しました。カンデルワル氏は、世界中の取引所向けにテストを設定し、世界規模でビジネスを拡大したシンガポールでの経験について言及します。
続いて、カンデルワル氏はアルゴリズム取引とその成長について、DIY (日曜大工) 取引と比較して説明します。彼は、アジア、ヨーロッパ、米国でアルゴリズム取引が大幅に増加していることを示す統計を紹介し、トレーダーが現在ブローカーに頼るよりも自分で取引の決定を下すことをどのように好むかを強調しています。しかし、インドではアルゴリズム取引が市場活動の重要な部分を占めているものの、小売業者の参加は依然として比較的低いと同氏は指摘する。カンデルワル氏は、金融の仕事に取って代わるロボットの役割の増大を調査したブルームバーグの記事を参照している。
カンデルワル氏は続けて、小売トレーダーがアルゴリズム取引を導入できない理由を説明し、アルゴリズム取引が脅威ではなく実現要因となる方法を提案しています。同氏は、自動化に移行する際には、統計的および技術的な知識、質の高い市場データと効率的なブローカーへのアクセス、専門家からの指導の必要性を強調しています。彼は、これらのニーズに対処し、アルゴ取引や戦略の自動化に興味のある個人にガイダンスを提供するために EPAT がどのように作成されたかを説明します。
次に、カンデルワル氏は EPAT の特徴について説明します。同氏は、このプログラムでは実務家、分野の専門家、一流のファンドマネージャーによって作成された豊富なコンテンツが提供されると述べています。カリキュラムは市場の要件に合わせて継続的に更新され、更新されたコンテンツへの生涯にわたるアクセスが提供されます。 EPAT には、質問を解決する専用のサポート チーム、卒業生に対する教員のガイダンス、就職の機会、トレーディング デスクのセットアップ、関連するブローカーやデータ ベンダーの検索などを支援するキャリア セルが含まれています。さらに、EPAT 参加者は、自分たちだけが利用できる限定機能にアクセスできるようになります。
カンデルワル氏は、すべての参加者が同じ認識でコースを開始できるようにする、EPAT の入門モジュールの重要性を強調します。入門モジュールでは、アルゴリズム取引の基本的な構成要素である Excel、Python、統計、金融市場の基礎をカバーします。彼は、プログラムから最大の価値を抽出するためにプライマー モジュールが時間の経過とともにどのように進化するかを説明します。さらに、カンデルワル氏は、アルゴリズム取引と質取引で最も広く使用されているプログラミング言語としての Python の関連性について議論し、EPAT プログラムへの組み込みにつながっています。
次に講演者は、EPAT でカバーされるさまざまなモジュールとそれらのモジュールへのアプローチ方法を詳しく説明します。このプログラムは、Python でのデータ分析とモデリング、高度な統計手法、株式効果と先物戦略、取引のための機械学習をカバーしています。カンデルワル氏は、アルゴリズム取引におけるオプション取引戦略、ポートフォリオの最適化、オペレーショナルリスクだけでなく、取引戦略の背後にあるインフラストラクチャと運用を理解することの重要性を強調しています。また、ドメイン専門家の指導の下でプロジェクトを完了し、EPAT 試験を受けて検証済みの証明書を取得することの重要性も強調しています。
カンデルワル氏は、EPAT 認定プログラムの概要を説明します。このプログラムは 6 か月以上にわたり、100 時間以上の教室接続、実践体験、300 時間以上のコースワークが含まれます。同氏は、実務家、学者、成功したトレーダーなど、プログラムを教える著名な教員について言及している。このプログラムは就職の機会を提供し、参加者が履歴書や面接の準備、スキルギャップの特定、ブローカーや投資銀行などの就職パートナーへのアクセスを支援します。 EPAT 参加者は、特権的な仲介データと API プロバイダーに加え、Contra Blue シミュレーターなどの高度なバックテスト ツールにもアクセスできます。
さらに、カンデルワル氏は、EPAT の利点と、EPAT が参加者にどのように価値をもたらすかについて説明します。同氏は、インド市場と S&P 500 銘柄の分単位のデータへのアクセス、継続的な学習の機会、キャリア支援、同窓会について言及しています。同氏は、EPAT は単なる証明書を超えて、既存のスキルセットに基本的な定量的側面を提供することを強調します。カンデルワル氏は、EPAT は既成の実用的な戦略を提供するのではなく、参加者に取引戦略の作成と検証の方法を教えることに重点を置いていると明言しました。同氏は、戦略の成功率はインフラへのアクセス、リスク管理、リスク選好などの要因によって異なることを認めています。
カンデルワル氏は、EPAT を勉強した後、テクニカル アナリストが MACD クロスオーバー、移動平均、RSI などの戦略を使用して取引を自動化できるかどうかについての質問に答えています。同氏は、プログラムがこれらの戦略をカバーしており、参加者が取引を自動化するための知識とツールを確実に備えていることを認めています。
次に講演者は、独自のアルゴリズム トレーディング デスクを開始するために必要な投資について議論し、アナリストへの税金はデスクの頻度によって決まると説明しました。同氏は、EPAT は主に低頻度および中頻度の取引に焦点を当てているが、高頻度の戦略の側面もカバーしていると述べています。このプログラムは Python、Excel、R、MATLAB を組み合わせたもので、プログラミング スキルと概念的な明快さが必要です。 EPAT は、学生が独自のトレーディング デスクをセットアップするためのガイダンスを提供します。 EPAT は就職を保証しませんが、就職を希望する卒業生にガイダンスを提供します。
カンデルワル氏は、EPAT は就職保証を提供していないものの、候補者がプログラムに登録する前にアルゴリズム取引の基本を理解していることを確認するためのカウンセリングを提供していると明言しました。同氏は、このプログラムの広範な紹介パートナーのネットワークのおかげで、積極的に求職中の多くの EPAT 学生が就職や転職に成功していることを強調しています。同氏は、EPAT の学習管理システムにより、すべてのセッションと更新されたコンテンツへの生涯アクセスが提供され、コースには約 300 時間の時間が必要ですが、毎日 1 時間を費やすことで 3 か月にわたって分散できると述べました。カンデルワル氏は、EPAT は実践的な実装に重点を置いているため、より理論的なコースとは一線を画していると強調します。
カンデルワル氏は、EPAT コースの料金体系について説明します。先進国市場では 4,720 ドル、インドでは 189,000 インドルピーと GST がかかります。彼はまた、戦略をコーディングするためのブローカーと API の必要性にも言及し、EPAT チームはインドとシンガポールでより成功を収めているものの、香港では参加者がキャリア支援を期待できると説明しました。同氏は、EPAT モジュールは相互に依存しており、全体として捉える必要があるが、取引知識が限られている人にとっては、毎日 1 ～ 2 時間の作業で十分であるとアドバイスしています。同氏は、EPAT コースはあらゆるタイプの取引戦略パラダイムをカバーし、参加者と卒業生にリモートワークの機会を提供していると述べて締めくくりました。
閉会の挨拶で講演者は、EPAT プログラムが包括的であり、すべてのモジュールへの完全なアクセスを提供するため、アルゴリズム取引分野への参入を目指すテクノロジーの背景を持つ個人にとって価値のあるプログラムであることを強調しました。彼らは、この分野で利用可能なさまざまな雇用機会について言及しており、EPAT 参加者がプログラム終了後に自分のベンチャーを立ち上げたり、著名な企業に就職したりする例が多くあります。講演者は、この分野で成功するには、基本的な統計、相関、回帰を理解することの重要性を強調します。最後に、彼らは自動取引戦略が実際に利益を生み出しており、インド全体の取引量のほぼ50%を占めており、アルゴリズム取引に興味を持つ人々にとって大きな可能性があることを示していると強調しています。
アルゴリズム取引に関する AMA |ニテーシュ・カンデルワル著
アルゴリズム取引に関する AMA |ニテーシュ・カンデルワル著
アルゴリズム取引に関するこの「何でも聞いてください」セッションでは、アルゴ取引会社 Eragy の共同創設者である Nitesh Khandelwal が聴衆を歓迎し、このトピックに関する専門知識を共有します。このセッションは、プラットフォームとブローカー、取引戦略、市場データ、雇用機会、アルゴ取引デスクの設立、規制、アルゴ取引の将来、学習と教育の機会など、アルゴリズム取引のさまざまな側面をカバーすることを目的としています。カンデルワル氏は、このセッションでは事前に用意された質問と実際の質問のバランスが取れており、未回答の質問に対しては個別のフォローアップ セッションも提供していると述べています。
プレゼンターはまず、低頻度取引、中頻度取引、高頻度取引などのさまざまな取引戦略について説明します。これらの戦略は、取引インフラストラクチャの待ち時間と注文処理時間に基づいて定義されます。ここでは、1 秒あたりに実行される取引数よりも取引戦略のレイテンシーの方が重要であることを強調することに重点を置いています。次にこのセクションでは、市場データと経済データをどこで入手するかについて詳しく説明し、Yahoo Finance、Google Finance、Quandl、Alpha Vantage、FXCM などのさまざまなデータ ベンダーについて説明します。これらのベンダーは、ダウンロード可能なデータ、または自社のプラットフォームで使用できるデータを提供します。
次に、講演者は、手動ダウンロード、API フェッチ、Quandl、Global Data Feed、Trading Economy、Thomson Reuters、Active Financial などの有料ベンダーを含む、アルゴリズム取引のデータ ソースについて説明します。彼らはまた、高頻度トレーダー（HFT）が一般に手動デイトレーダーよりも優れたパフォーマンスを発揮するかどうかという問題にも言及し、それは分析対象のデイトレーダーのタイプに依存すると説明しています。トレーダーが裁定取引の機会や市場の非効率性を利用している場合、機械の方が手動のトレーダーよりも速い可能性があります。ただし、トレーダーがデータを分析し、徹底的な調査を経て手動で注文を実行する場合、機械の方が必ずしも効率的であるとは限りません。講演者は、過度のアルゴ取引市場は逆効果であるという考えを否定し、自動化が必ずしも高頻度取引を必要とするわけではないことを明確にしています。
「エルボー」として知られる、取引におけるアルゴリズムの使用の概念について説明します。これには、より効率的な取引が含まれ、数式を使用して自動化および定量化できます。しかし、市場の非効率性を見つけるのは困難な場合があり、高頻度取引とテクノロジーインフラストラクチャにおける競争はより高価になっています。講演者は、FBI の証券口座で複数の戦略をどのように扱うかという問題にも言及します。
アルゴリズム取引の前提条件について、統計と計量経済学、金融コンピューティング、クオンツ取引の知識を含めて説明します。発表者は、ゼロから始める人は、Quant の Web サイトで無料で利用できるリソースを通じてこれらの柱について学ぶことができると述べています。すでに取引戦略に精通しており、自動化を検討しているトレーダーは、ブローカー API の使用から始めて、最終的には独自のプラットフォームを構築できます。講演者はまた、ティック データのさまざまなデータ プロバイダーについて説明し、ほとんどのベンダーはスナップショット データを提供しますが、ハイエンド ベンダーはより高いコストで真のティック データを提供できると述べました。最後に、現在の取引戦略ですでに成功しているトレーダーの場合、アップグレードや実験を続けたい場合を除き、アルゴ取引を学ぶ必要はないかもしれないことに注意してください。
機械が実行を処理しながら戦略に取り組むための感情、スケーラビリティ、帯域幅の制御など、取引戦略を自動化する利点について説明します。講演者は、アルゴリズム取引で成功するにはプログラミングの背景を持つことが重要であることを強調し、Python が世界中のほとんどの企業で広く使用されていることを強調しました。ただし、講演者は、高頻度取引は個人トレーダーには適しておらず、一部の戦略では成功するまでに相応の資金が必要になる可能性があるとアドバイスしています。それにもかかわらず、Python の基本的な知識があれば、アルゴリズム取引を始めることができます。
統計、計量経済学、取引戦略の知識など、アルゴリズム トレーダーになるために必要なスキルについて説明します。講演者はまた、バックオフィスの役割からフロントオフィスのトレーディングの役割に至るまで、アルゴリズム取引におけるさまざまなキャリアの機会についても説明します。彼らは、ソフトウェアとデータサイエンスの背景を持つ個人は、その背景がすでに強力な基盤を提供しており、金融市場の側面を理解するのが比較的簡単であるため、アルゴ取引に挑戦できると述べています。講演者はまた、取引経験のないままアルゴリズム取引への移行に成功したQuantInstiの40歳の卒業生についてのブログについても言及した。 QuantInsti は、個人がキャリアアップに必要なスキルを習得し、適切な人材とつながるのを支援する専用のキャリアセルを提供する機関として注目されています。
講演者はアルゴリズム取引言語と、研究と分析におけるその重要性について議論します。高頻度取引会社はレイテンシを低くするために C++ の使用を好みますが、バックテストや戦略評価には R と Python の方が一般的です。ヒット率の向上と連続損失の管理に関するユーザーの質問に答えて、講演者は、バックテストのパラメーターを最適化し、ドローダウンをチェックするためにサンプル内およびサンプル外の取引を利用することを提案しました。市場の飽和についても言及されており、講演者は、HFT比率は競争の指標として機能し、非常に飽和した市場では単純な裁定取引戦略は成功しない可能性があると述べました。
さまざまなアルゴリズム取引戦略がさらに検討され、プレーンなバニラ裁定取引とマーケットメイク戦略のための強力なテクノロジーインフラストラクチャの必要性が強調されます。講演者は、総ビット量の意味、インドの伝統的なトレーダーに対する HFT の影響、アルゴ取引のデータ分析に使用される期間など、聴衆のさまざまな質問に答えます。彼らは、期間は取引頻度によって決まると説明しています。さらに、講演者は、ソフトウェアとデータサイエンスの背景を持つ個人がアルゴ取引に挑戦することを奨励し、その背景はすでに強力な基盤を提供しており、金融市場の側面を理解するのは比較的簡単であると述べています。
Nitesh Khandelwal は、自社で取引プラットフォームを設立する可能性、自動化の法的承認、コスト、インド市場の規制に関するいくつかの質問に答えます。彼らは、会社が参加者や卒業生に指導と生涯にわたるサポートを提供しているが、コンサルティングサービスは提供していないことを明らかにしています。自動化は可能ですが、コストは必要なインフラストラクチャによって異なります。インドのような国では、自動化の前に各取引戦略の承認が必要ですが、トレーダーに代わってそれを実行できるのはブローカーだけです。戦略における確率的指標とファンダメンタルズ指標の使用法について説明し、手動またはソフトウェアを通じて使用できることに言及します。講演者はまた、機械可読ニュースや経済データを読んでアルゴリズムを作成するためのツールの利用可能性についても言及しました。
このセッションでは、インドの人々がインド以外の市場で高頻度取引 (HFT) に参加できるかどうか、また、HFT が小売トレーダーを市場から遠ざけるかどうかについて詳しく議論します。インド以外の市場に関しては、外国取引所に上場されている証拠金商品の取引のための送金は、RBAの承認がない限り、LRS制度に基づいて許可されていないと説明されている。しかし、グローバル企業が取引の一部をインド企業に委託すれば、それは可能かもしれない。 HFT が小売トレーダーに与える影響については、HFT の存在により市場に流動性が追加され、スプレッドが縮小し、小売トレーダーに利益がもたらされると述べられています。ただし、ドメインを問わず、フロントランニングなどの違法行為は許されるべきではありません。
講演者は、高頻度取引 (HFT) は個々の小売トレーダーに害を及ぼすものではないと強調します。小売トレーダーは通常、本質的に数百ミリ秒の遅延が組み込まれた Web ベースのブラウザを使用しているからです。たとえHFT企業がより高速なアクセスを得るために違法な方法を使用したとしても、それは小売トレーダーに影響を与えることはなく、ルールに従っている他のHFT企業に損害を与えるでしょう。講演者は、HFT によって裁定取引の機会が排除されるため、小売トレーダーは一般に HFT によって創出される効率的な市場から恩恵を受けることを強調しました。講演者はまた、英語でのアルゴリズム取引の学習に関する質問に答え、一貫して収益性の高い取引を行うためのいくつかの重要な要素について説明します。
このビデオは、市場が絶えず変化する中、アルゴリズム取引業界における取引戦略を継続的に進化させることの重要性を強調しています。インドではアルゴリズム取引をサポートしているブローカーは多くありませんが、セミアルゴやエルゴなどのプログラマティック取引オプションを提供しているブローカーもあります。講演者はまた、クオンツアナリストの就職市場についても議論し、それが博士課程に限定されたものではなく、むしろ個人の知識と問題解決スキルに依存していることを強調しました。アルゴリズム取引のためのハードウェアとインフラストラクチャの要件にも対応します。低頻度取引の場合は、まともなラップトップか、Amazon や Google などの企業が提供するクラウド コンピューティング オプションで十分です。中頻度取引にはアルゴリズム取引プラットフォームと特殊なサーバーが必要で、数千ドルの費用がかかる場合があります。高頻度取引には、10,000 ドルから 25,000 ドルの範囲の専用サーバーが必要です。
講演者は、取引所と場所によって異なる、稼働前に必要な承認について説明します。彼らは、EPAT プログラムが包括的な範囲のトピックをカバーし、実践的な学習に焦点を当てていることを明らかにしていますが、収益性の高い戦略を保証するものではありません。低頻度、中頻度、高頻度のアルゴリズムなど、自動取引で使用されるさまざまな種類のアルゴリズムについて説明します。高頻度アルゴリズムは、より高速なコンピューティングを必要とする裁定取引、マーケットメイク、方向性戦略に利用されます。低および中頻度アルゴリズムは、ファンダメンタルズ投資を含むさまざまな戦略を自動化できます。モメンタム、統計的アービトラージ、オプションベースの戦略などの一般的な戦略についても言及されており、アルゴリズムによってスケーラビリティ、感情制御、ビッグデータのより優れた分析などの利点が得られます。
アルゴリズム取引に興味はあるがプログラミング経験が不足している小売トレーダーに対して、講演者は基本的な統計と取引戦略を学ぶことから始めることを提案しています。自分のペースで学習できるリソースを提供します。 Nitesh Khandelwal 氏は、既存の戦略に依存するのではなく、独自の取引戦略を作成するという考えを強調しています。彼らはまた、仮想通貨市場におけるアルゴ取引の役割にも触れ、一部の参加者は仮想通貨取引に自動化ツールを使用しているが、アルゴ取引が仮想通貨ブームの背後にある唯一の理由ではないと述べた。人工知能と機械学習がアルゴリズム取引に及ぼす潜在的な影響について言及し、講演者は、アルゴリズムのトレーニングに必要な計算能力が手頃な価格であるため、大手機関と並んで個人トレーダーや個人トレーダーに力を与えるだろうと強調しました。
講演者はさらに、金融セクターで起こっている変化と自動化により、アルゴリズム取引への小売参加者の増加が予想されることについても説明します。彼らは、貸借対照表データのリソース、非金融会社からアルゴリズムトレーダーへの移行、アルゴリズム取引における CAGR (年平均成長率) と勝率の理想的な数値について、聴衆からの質問に答えます。講演者は、収益率のみに焦点を当てることに対して警告し、代わりにスケーラビリティ、強力なインフラストラクチャ、テクノロジーを重要な考慮事項として強調します。
このセッションは、アルゴ取引ビジネスを開始するために必要なリターンと投資について議論する際に、リスクを考慮することの重要性について講演者が議論して終了します。投資額は、必要な頻度と必要なインフラストラクチャの種類に応じて、数千ドルから数十万ドルに及ぶ可能性があります。講演者は、自動化とリスク管理がアルゴ取引ビジネスを開始する際に考慮すべき重要な要素であると述べています。また、インドでのリアルタイムデータの可用性と取引戦略の承認プロセスに関する洞察も提供し、取引所が戦略の詳細よりもリスク管理を優先していることを強調しています。最後に講演者は、インド市場ではバックテストやレフティ（レバレッジ戦略、イントラデイ戦略）戦略を作成するための優れたウェブサイトが不足していることを認めています。
最後のセグメントでは、講演者は、参加者とユーザーにより良い露出とメリットを提供することを目的とした、Horn Insights のさまざまな市場向けのツールの開発について説明します。彼らは、インドにおけるクオンツの給与範囲に関する質問に答え、それは経験や経歴などの要素によって左右されると指摘しています。講演者は、コロケーションは操作ではないことを強調し、電車での旅行と比べて目的地に早く到着するために飛行機の料金を支払うことに例えています。また、ほとんどのテクニカル指標ベースの戦略は Python を使用して開発できることにも言及し、アルゴリズム取引領域の高度なプログラムは広く利用可能ではないものの、ANNIE pat プログラムを通じて生涯にわたるガイダンスが提供されることを強調しています。
ビデオの最後の瞬間では、講演者は個人にアルゴリズム取引を追求するよう奨励し、市場は長年にわたって大幅に進化し、小売トレーダーにとってよりアクセスしやすくなっていると述べています。アルゴリズム取引の知識と理解をさらに深めるために、QuantInsti と Horn Insights で利用可能なリソースを探索するよう視聴者を招待します。