Quantitative trading - страница 27
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Количественная торговля с использованием анализа настроений | Раджиб Ранджан Бора
Количественная торговля с использованием анализа настроений | Раджиб Ранджан Бора
Анализ настроений. также известный как интеллектуальный анализ мнений, представляет собой процесс компьютерного выявления и категоризации мнений, выраженных в фрагменте текста, особенно для того, чтобы определить, является ли отношение автора к определенной теме, продукту и т. д. положительным, отрицательным или нейтральным.
Использование искусственного интеллекта для построения алгоритмических торговых стратегий
Использование искусственного интеллекта для построения алгоритмических торговых стратегий
Генеральный директор и соучредитель компании по разработке торговых стратегий объясняет захватывающий потенциал ИИ и машинного обучения в алготрейдинге. Эти инструменты доказали свою эффективность крупными количественными хедж-фондами, а их доступность значительно увеличилась благодаря библиотекам с открытым исходным кодом и удобным инструментам, не требующим глубоких математических или компьютерных знаний. Спикер также представляет ключевые термины, связанные с искусственным интеллектом и машинным обучением в контексте алгоритмической торговли. Искусственный интеллект определяется как изучение интеллектуальных агентов, которые воспринимают окружающую среду и предпринимают действия для достижения максимального успеха. Машинное обучение, подмножество ИИ, фокусируется на алгоритмах, которые могут обучаться и делать прогнозы без явного программирования. Распознавание образов, ветвь машинного обучения, включает в себя выявление закономерностей в данных, в то время как изучение правил ассоциации включает формирование утверждений «если-то» на основе этих закономерностей. Докладчик кратко упоминает концепцию больших данных, которая характеризуется четырьмя V: объем, скорость, разнообразие и достоверность.
Докладчик описывает термины и концепции, которые будут обсуждаться, включая большие данные, достоверность, искусственный интеллект, машинное обучение, распознавание образов и интеллектуальный анализ данных. Затем они углубляются в лучшие практики и распространенные ловушки при построении алгоритмических торговых стратегий. К ним относятся определение реальных целей для достижения успеха, приоритет простоты над сложностью, сосредоточение внимания на создании надежного процесса и рабочего процесса вместо того, чтобы полагаться на одну модель, и поддержание здорового скептицизма на протяжении всего процесса, чтобы избежать предвзятых результатов.
Спикер переходит к обсуждению того, как машинное обучение может решить проблему выбора индикаторов и наборов данных для построения торговых стратегий. Деревья решений и случайные леса представлены как методы определения важных показателей путем поиска наилучших разделений данных. Отмечено, что случайные леса более надежны и мощны, чем деревья решений, хотя и более сложны. Докладчик также исследует, как объединение наборов индикаторов с использованием техники, называемой «оберткой», может создать более мощную комбинацию.
Далее спикер обсуждает использование технических индикаторов в алгоритмических торговых стратегиях и их преимущества в определении основных моделей и тенденций. Поднимается вопрос оптимизации параметров индикатора на основе машинного обучения и вводится концепция ансамблевого обучения, которая объединяет несколько классификаторов для анализа данных и выявления различных закономерностей и информации. Также упоминается различие между выбором признаков и извлечением признаков в машинном обучении с напоминанием о необходимости помнить о подгонке кривой при использовании нескольких классификаторов.
Докладчики демонстрируют сочетание распознавания образов и изучения ассоциативных правил как способ использовать алгоритмы машинного обучения, сохраняя при этом интерпретируемость торговых стратегий. Они приводят пример использования машины векторов поддержки для анализа взаимосвязи между трехпериодным RSI и ценовой разницей между ценой открытия и 50-периодной SMA на австралийском долларе. Четкие шаблоны переводятся в торговые правила. Однако они признают ограничения этого метода, такие как анализ многомерных данных, проблемы автоматизации и интерпретация выходных данных. Спикер представляет Trade как возможное решение для решения этих проблем и позволяет трейдерам использовать алгоритмы с любыми индикаторами, которые они пожелают.
Докладчик продолжает демонстрировать, как создавать торговые стратегии с использованием облачной торговой платформы. Они используют пример построения стратегии для торговли австралийским долларом на дневном графике с использованием данных за пять лет. Чтобы избежать подгонки кривой, алгоритм обучается только до 1 января 2015 г., оставляя год данных вне выборки для тестирования. Подчеркивается важность не тратить впустую эти данные вне выборки, чтобы избежать предвзятого тестирования на исторических данных. Использование алгоритмов машинного обучения для анализа индикаторов и выявления паттернов представлено как гибкий и мощный подход к оптимизации торговых стратегий.
Далее докладчик демонстрирует процесс построения торговой стратегии с использованием платформы Trade-Ideas и библиотеки индикаторов с открытым исходным кодом TA Lib. Они анализируют движение цены австралийского доллара за пятилетний период, определяют диапазоны с сильными сигналами и уточняют правила открытия длинных позиций, выбирая диапазоны индикаторов и отмечая их отношения. Добавляя правило для цены относительно 50-периодной SMA, они определяют два разных диапазона с сильными сигналами. Подчеркивается преимущество использования Trade-Ideas, поскольку оно позволяет анализировать результаты алгоритмов машинного обучения и строить правила непосредственно из гистограмм для более четкой интерпретации.
Ведущий обсуждает процедуру построения коротких правил для торговой стратегии, включая выбор правильных индикаторов и уточнение правил для поиска сильных коротких сигналов. Особое внимание уделяется тестированию и изучению различных моделей с помощью индикаторов для поиска оптимальной стратегии. Также демонстрируется генерация кода и тестирование стратегии вне выборки в MetaTrader4 с учетом транзакционных издержек. Ведущий подтверждает, что подход связан с алгоритмическим трейдингом.
Докладчик объясняет, как протестировать стратегию, построенную на самых последних данных вне выборки, которые не использовались в процессе построения стратегии. Моделирование проводится с использованием MetaTrader, популярной торговой платформы для валют и акций. Активное сообщество разработчиков платформы создает автоматизированные стратегии, пользовательские индикаторы и предоставляет прекрасную возможность для тестирования и торговли на одних и тех же данных. Основное внимание при моделировании уделяется оценке эффективности стратегии на данных вне выборки. Спикер упоминает, что инструмент разработан стартапом, который планирует сделать его бесплатным, поставив маркировку непосредственно брокерским конторам.
Спикер рассказывает о включении методов управления рисками и капиталом в стратегию после тестирования на истории. Простые меры тейк-профита и стоп-лосса обсуждаются как способы уменьшения просадок и защиты от рисков снижения. Чтобы защититься от подгонки кривой, спикер подчеркивает использование широкого выбора бинов, тестирования вне выборки и демо-счетов перед запуском. Также упоминается предпочтение простоты и прозрачности по сравнению с нейронными сетями черного ящика в торговых стратегиях.
Во время презентации спикер отвечает на вопросы, касающиеся сравнения их платформы с другими, такими как Quanto Pian или Quanto Connect, подчеркивая, что их платформа больше ориентирована на поиск и анализ стратегий, чем на автоматизацию существующих стратегий. Признается важность технических данных в автоматизированных стратегиях, а также отмечается, что их платформа включает в себя другие наборы данных, такие как индикаторы настроений. MetaTrader 4 демонстрируется как полезный инструмент, и обсуждается значение стратегий управления рисками и капиталом в торговле. Спикер также рассказывает о лучших практиках и распространенных ошибках в стратегиях автоматической торговли.
Докладчик обсуждает использование индикаторов в торговых стратегиях, подчеркивая компромисс между сложностью и переоснащением. Они рекомендуют использовать от трех до пяти индикаторов на стратегию, чтобы найти баланс между достаточным количеством информации и избеганием переобучения. Подчеркивается важность данных или функций, введенных в алгоритм, и то, как реализуются выходные данные. Лежащий в основе алгоритм считается менее важным, чем используемые индикаторы и их реализация. Также рассматриваются вопросы об использовании генетического оптимизатора в MetaTrader 4 и важности согласования индикаторов с платформой.
Спикер исследует применение машинного обучения в стоимостном инвестировании. Тот же процесс, который обсуждался ранее для алгоритмической торговли, может быть применен к инвестированию в стоимость, но вместо технических индикаторов используются наборы данных, которые количественно определяют неотъемлемую стоимость компании. Рыночная капитализация или соотношение цены и прибыли, например, могут выявить взаимосвязь между этими данными и движением цены актива. Также обсуждаются оптимизация прибыли на сделку и определение случаев, когда алгоритм не синхронизирован с рынком. В качестве подходящих языков программирования рекомендуются Python и R, в зависимости от опыта программирования и опыта.
Наконец, спикер выделяет основные навыки и знания, необходимые для алгоритмической торговли, которая включает слияние финансов и технологий. Понимание рынков, статистики больших данных и технологий автоматизации стратегий имеет решающее значение. Количественные образовательные программы предлагаются как средство для приобретения необходимого обучения различным операциям и навыкам, чтобы стать успешным алгоритмическим трейдером. Python рекомендуется как отличный вариант для построения алгоритмов.
Информационная сессия об алгоритмической торговле от Нитеша Хандельвала - 24 мая 2016 г.
Информационная сессия об алгоритмической торговле от Нитеша Хандельвала - 24 мая 2016 г.
Содержание сеанса:
Раджиб Ранджан Бора на POC2015 - Торгуйте опционами и будьте впереди рынка
Раджиб Ранджан Бора на POC2015 - Торгуйте опционами и будьте впереди рынка
Содержание:
Стратегии, основанные на моментуме, для низкочастотной и высокочастотной торговли | Вебинар
Стратегии, основанные на моментуме, для низкочастотной и высокочастотной торговли | Вебинар
Этот веб-семинар был посвящен различным аспектам стратегий импульсной торговли как для традиционной/низкочастотной, так и для высокочастотной торговли (HFT). Некоторые популярные стратегии торговли на основе моментума также были тщательно изучены, чтобы выбрать нишевые стратегии торговли на основе импульса. Вебинар был направлен на то, чтобы оценить, чем импульсные стратегии HFT отличаются от обычных импульсных стратегий как с точки зрения логики, так и с точки зрения развертывания.
Подробно рассмотрены пункты:
[ВЕБИНАР] Изменение представлений об управлении рисками на текущих рынках
[ВЕБИНАР] Изменение представлений об управлении рисками на текущих рынках
В этом видео г-н Раджиб Бора, директор и преподаватель QuantInsti, рассказывает о нескольких основных проблемах надзора за рисками в алгоритмической торговле, таких как:
Нитеш Ханделвал на POC2015 - Торгуйте фьючерсами и будьте впереди рынка
Нитеш Ханделвал на POC2015 - Торгуйте фьючерсами и будьте впереди рынка
Нитеш Ханделвал представляет обзор торговли фьючерсами и опционами, подчеркивая, что фьючерсы — это финансовые инструменты, стоимость которых зависит от цены базового финансового инструмента. Он проводит различие между фьючерсами, которые представляют собой стандартные контракты, торгуемые на биржах, и форвардами, которые торгуются на внебиржевом рынке. Хандельвал выделяет различных участников торговли фьючерсами, включая хеджеров, спекулянтов и арбитражеров, и объясняет, какую выгоду каждая группа может извлечь из участия в торговле фьючерсами. Также обсуждаются ценообразование фьючерсных контрактов и моделирование торговых стратегий с использованием фьючерсов.
Двигаясь дальше, Хандельвал углубляется в типы участников рынка фьючерсов, а именно хеджеров, арбитражеров и спекулянтов. Хеджеры используют фьючерсные контракты, чтобы защитить себя от потенциального повышения цен на физическом рынке, эффективно минимизируя свой риск. Арбитражники ищут возможности для получения прибыли, используя расхождения цен на разных биржах, в то время как спекулянты участвуют в торговле фьючерсами исключительно для того, чтобы извлечь выгоду из колебаний цен. Ханделвал переходит к определению двух основных характеристик фьючерсных рынков: спотовой цены, которая представляет собой текущую цену базового актива, и размера контракта или лота, который определяет заранее определенный размер фьючерсного контракта.
Затем объясняется концепция торговли фьючерсами, и Хандельвал подчеркивает, что фьючерсные контракты бывают разных размеров и имеют даты истечения срока действия. Расчеты могут производиться наличными или путем перекрестных расчетов, причем расчеты наличными являются наиболее распространенными. Маржа используется для открытия и поддержания позиций, и для каждого актива существуют определенные маржинальные требования, основанные на ценовых ожиданиях. Торговля фьючерсами допускает значительное кредитное плечо, поскольку для открытия позиции требуется лишь небольшой процент от стоимости базового актива. Однако это также увеличивает риск для трейдеров и расчетных палат, особенно в периоды крайней волатильности рынка.
Обсуждаются аспекты поставки в торговле фьючерсами, поскольку одни контракты могут быть доставлены, а другие нет. Товарные и фондовые фьючерсы могут быть доставлены, а фьючерсы на индексы - нет, поскольку индексы представляют собой просто числовые представления без физического аналога. При доставке биржа предоставляет список допустимых параметров базового актива для обеспечения стандартов качества. Хандельвал подчеркивает преимущества торговли фьючерсами, такие как возможность использовать позиции, выплачивая маржу вместо полной стоимости актива, и более широкий спектр доступных торговых стратегий по сравнению с наличным рынком.
Затем Хандельвал исследует преимущества торговли фьючерсами по сравнению с наличными рынками, включая повышенную ликвидность для больших объемов и справедливый и прозрачный процесс определения цены в разные моменты времени. Он объясняет, что цены на фьючерсы определяются различными факторами, включая спотовые цены, дату истечения срока действия, безрисковую норму прибыли, затраты на хранение и доставку, а также удобство доходности. Удобная доходность представляет собой цену, которую предприятия готовы платить за физическое владение активом, тем самым избегая проблем со спросом и предложением и потенциальных дефолтов по доставке по истечении срока действия.
Докладчик дает представление о концепции удобной доходности, особенно в отношении инвестиционных активов, таких как золото, физическое владение которым часто предпочтительнее из-за его символической стоимости. Представлена формула для расчета ожидаемой цены фьючерсов на акции или фьючерсы на индексы с учетом текущей спотовой цены и потенциального дохода от вложения денег в другом месте. Затраты на хранение и удобство использования, отражающие премию, которую инвесторы готовы платить за владение физическим активом, также учитываются в уравнении. Ханделвал отмечает, что рациональные инвесторы учитывают удобство доходности при формулировании своих взглядов на рынок.
Вводится концепция стратегии наличных и будущего, которая включает в себя торговлю наличными и фьючерсами в противоположных направлениях для получения прибыли. Эта стратегия требует достаточной ликвидности на наличном рынке для удерживаемых акций и доступа к механизмам поставки, если разрешена короткая продажа. Тем не менее, Хандельвал советует проявлять осторожность в отношении высокой доходности, наблюдаемой при коротких позициях наличными и длинных фьючерсных позициях, поскольку осуществимость таких вариантов зависит от доступных механизмов доставки.
Факторы, влияющие на волатильность спредов по мере приближения даты экспирации, объясняет Ханделвал. К ним относятся отсутствие доходности в течение нулевого периода, потенциальные неустойчивые спреды из-за механизмов доставки во время поставки фьючерсов, влияние преобладающих процентных ставок и настроения рынка в периоды высокой волатильности или новостей, которые могут вызвать быстрые движения цен. Обсуждаются две стратегии торговли спредами: календарные спреды, которые очень эффективны и предлагают безрисковые возможности на спотовом рынке, и межрыночные спреды, которые включают арбитраж или статистический арбитраж по разным, но связанным классам активов.
Хандельвал углубляется в анализ корреляций между различными классами активов, такими как товары, акции и валюты. Он подчеркивает, что движения в одном инструменте могут указывать на потенциальные движения в других, хотя прямая или обратная корреляция зависит от тщательного анализа. Корреляции могут также существовать в пределах одного и того же класса активов, примером чего является обратная связь между ценами на продукты питания и ценами на золото. Настроения рынка и фундаментальный анализ играют решающую роль для инвесторов при открытии позиций, основанных на этих корреляциях. Khandelwal вводит межбиржевые спреды, которые могут быть чистым арбитражем или статистическим арбитражем, в зависимости от их связи друг с другом, даже если они не принадлежат к одному и тому же классу активов.
Далее Нитеш Ханделвал обсуждает важность понимания корреляции между различными классами активов в торговле. Распознав взаимосвязь между товарами, акциями или валютами, трейдеры могут получить ценную информацию о потенциальных движениях рынка. Когда один инструмент претерпевает изменения, существует вероятность аналогичного движения связанных активов. Однако характер корреляции, будь то прямая или обратная, зависит от глубокого анализа и рыночных условий. Хандельвал подчеркивает, что корреляции могут существовать и внутри одного и того же класса активов, о чем свидетельствует обратная зависимость между ценами на продукты питания и ценами на золото. Этот тип корреляции указывает на настроение рынка и предоставляет возможности для позиций, основанных на фундаментальном анализе.
Кроме того, Хандельвал вводит концепцию межбиржевого спреда, которая включает в себя торговые стратегии, использующие расхождения в ценах на разных биржах. Эти спреды можно отнести к категории чистого арбитража или статистического арбитража, в зависимости от характера связи между задействованными активами. Несмотря на то, что они не принадлежат к одному и тому же классу активов, межбиржевые спреды открывают возможности для получения прибыли, если трейдеры могут выявлять и извлекать выгоду из ценовых различий.
Всесторонний обзор торговли фьючерсами и опционами, подготовленный Нитешем Ханделвалом, охватывает такие важные аспекты, как участники фьючерсного рынка, характеристики фьючерсных контрактов, торговые стратегии, факторы ценообразования, комфортная доходность, волатильность спреда, корреляции между классами активов и межбиржевые спреды. Понимая эти концепции и их взаимодействие, трейдеры могут принимать обоснованные решения и потенциально оптимизировать свои торговые стратегии на динамичных и постоянно меняющихся финансовых рынках.
Тема вебинара: Краткий обзор торговых стратегий HFT на основе искусственного интеллекта.
Тема вебинара: Краткий обзор торговых стратегий HFT на основе искусственного интеллекта.
Это видео является записью нашего вебинара «Краткий обзор торговых стратегий HFT на основе искусственного интеллекта», проведенного QuantInsti 27 февраля 2015 года.
В этом видео г-н Самир Кумар, директор и преподаватель QuantInsti, рассказывает о том, как методы машинного обучения могут помочь нам разработать лучшие торговые стратегии. Он расскажет об альфе в торговле и о том, как мы можем ее извлечь, применяя знания о структуре рынка и потоке ордеров. Он также объяснит, как использовать машинное обучение для прогнозирования путей активов. Посмотрите видео, чтобы понять высокочастотную торговлю и использование искусственного интеллекта для торговли.
Самир окончил BITS Pilani со степенью магистра экономики и информационных систем. Он начал свою карьеру в Yahoo! где он приобрел опыт в технической архитектуре, проектировании и разработке систем с высокой степенью масштабируемости. Проповедник C++ и поэт Perl с широким пониманием экономики и динамики рынка, теперь он разрабатывает и строит финансовые стратегии с помощью встроенного интеллекта. Он возглавляет группу разработки инфраструктуры вместе с отделом программирования с низкой задержкой в iRageCapital Advisory Private Ltd.
В QuantInsti он делится своим опытом работы с системами с низкой задержкой, а также стратегиями с использованием искусственного интеллекта.
Алгоритмическая торговля в разных регионах
Алгоритмическая торговля в разных регионах
В этом видео г-н Раджиб Ранджан Бора, соучредитель QuantInsti & iRageCapital Advisory, сравнивает алгоритмическую торговлю в разных географических регионах мира. Он делится своими знаниями и опытом в области алгоритмической торговли на основных биржах Азиатско-Тихоокеанского региона (APAC), Европы и Ближнего Востока (EMEA) и Америки. В презентации есть данные об объемах акций и опционов, торгуемых более чем на 30 биржах ежемесячно и ежегодно.
Динамика стакана ордеров в высокочастотном трейдинге
Динамика стакана ордеров в высокочастотном трейдинге
Этот вебинар на тему «Динамика стакана ордеров в высокочастотной торговле», проведенный QuantInsti. В этом видео г-н Гаурав Райзада, директор и преподаватель QuantInsti, объясняет, как алгоритмы исполнения обеспечивают цену, которая находится между исполнением лимитного ордера и исполнением рыночного ордера.
Важной задачей высокочастотного трейдинга является успешное улавливание динамики в Данных. Эмпирические данные по индийским биржам показывают, что 95% всех НОВЫХ ордеров размещаются в пределах 5 тиков от наилучшего спроса и предложения.
Матрица замены Quantinsti® показывает, что большинство заменяемых заказов относятся к трем верхним уровням, и эти замены позволяют нам визуализировать и обобщать поведение рынка. Эта матрица дает визуальное представление показателей стоимости и поведения при замене.