Algoritmik ticaret - sayfa 25
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Yatırım için Python ticaret Botu nasıl kullanılır?
Yatırım için Python ticaret Botu nasıl kullanılır?
Yatırım amaçlı Python ticaret botları dünyasını araştırırken bu bilgilendirici web seminerinde bize katılın. Hem acemi hem de deneyimli tüccarlara hitap etmek üzere tasarlanan bu video, algoritmik ticaret için Python'dan yararlanmak isteyen kişiler için değerli bir kaynak görevi görüyor.
Web semineri boyunca, algo ticaret stratejilerinizi yükseltecek pratik içgörüler ve bilgiler edineceksiniz. Kapsamlı kitaplıkları ve otomasyon yetenekleriyle Python, ticaret yaklaşımınızı düzene sokmak ve optimize etmek için muazzam bir potansiyel sunar. Python'un gücünden yararlanarak ticaret verimliliğinizi artırabilir ve piyasa fırsatlarından yararlanabilirsiniz.
İster algoritmik ticaret yolculuğunuza yeni başlıyor olun, ister mevcut becerilerinizi geliştirmeye çalışıyor olun, bu video Python ile algoritmik ticarete kapsamlı bir genel bakış sunar. Günümüzün dinamik finansal ortamında önde olmak isteyen tüccarlar ve yatırımcılar için mutlaka izlenmesi gereken bir kaynak olarak hizmet vermektedir. Python'un algoritmik ticaretteki rolüne ilişkin anlayışınızı genişletmeye ve başarı için yeni olasılıkların kilidini açmaya hazırlanın.
İşlenmiş konular:
Makine Öğrenimi Kullanarak Optimum Portföy Tahsisi
Makine Öğrenimi Kullanarak Optimum Portföy Tahsisi
Bu oturum size Makine Öğrenimi Kullanarak Optimal Portföy Tahsis yöntemlerini öğretmeyi amaçlamaktadır. Sermaye tahsisi seçimini yapmak için özünde makine öğreniminden yararlanan algoritmaları nasıl kullanacağınızı öğrenin. Vivin Thomas, Başkan Yardımcısı, Kantitatif Araştırma, Hisse Senedi (EDG) Modelleme, JPMorgan Chase & Co. tarafından sunulmuştur.
Bu tartışmada, özellikle makine öğrenimi algoritmalarının kullanımına odaklanarak algoritmik ticaretin büyüleyici dünyasını keşfedeceğiz. Birincil hedefimiz, en uygun sermaye tahsisi seçimlerini yapmak için makine öğrenimini özünde kullanan gelişmiş algoritmalar tasarlamaktır.
Bunu başarmak için, mevcut sermayesini, sepet varlıklar olarak da bilinen, özenle seçilmiş bir temel varlıklar grubuna düzenli aralıklarla tahsis etmede üstün olan bir düşük frekanslı strateji geliştireceğiz. Makine öğrenimi tekniklerini dahil ederek, sermaye tahsisi sürecinin doğruluğunu ve verimliliğini artırmayı hedefliyoruz.
Ayrıca, bu çerçevede çalışan, yalnızca uzun süreli, düşük frekanslı, varlık tahsisi algoritmaları oluşturacağız. Bu algoritmalar, karar verme için yalnızca ampirik momentum göstergelerine dayanan bir vanilya tahsis stratejisinden daha iyi performans gösterecek şekilde tasarlanacaktır. Bu algoritmaların performansını kıyaslama stratejisiyle karşılaştırarak, varlık ayırma sürecinde makine öğreniminden yararlanmanın değerini ve etkililiğini değerlendirebiliriz.
Bu keşif sayesinde, makine öğrenimi algoritmalarını sermaye tahsisi stratejilerine dahil etmenin potansiyel faydaları ve avantajları hakkında fikir edineceğiz. Algoritmik ticaretin heyecan verici dünyasını keşfederken bize katılın ve bu gelişmiş algoritmaların varlık tahsisi ve yatırım kararlarına yaklaşımımızda nasıl devrim yaratabileceğini keşfedin.
Duygu Analizi Eğitimi | Hisse Senedi Trendlerini Tahmin Etmeyi ve İstatistiksel Arbitraj Kullanmayı Öğrenin
Duygu Analizi Eğitimi | Hisse Senedi Trendlerini Tahmin Etmeyi ve İstatistiksel Arbitraj Kullanmayı Öğrenin
Bu web semineri sırasında sunucu, E-PAT programı aracılığıyla algoritmik ticaret yolculuğuna çıkmış üç başarılı kişiyi, Design Vetii, Javier Cervantes ve Siddhantu'yu tanıtıyor. E-PAT programında çeşitli konuları ve deneyimlerini içeren E-PAT sunumlarını ve projelerini izleyicilerle paylaşacaklar.
Sunucu, amiral gemisi programı E-PAT'in katılımcılara projeleri için tercih ettikleri varlık sınıfında veya strateji paradigmasında uzmanlaşma fırsatı sunduğunu vurguluyor. Bu özel yaklaşım, katılımcıların seçtikleri odak alanında uzmanlık keşfetmelerine ve geliştirmelerine olanak tanır.
Bu oturumun kaydedileceğini ve YouTube'da ve bloglarında paylaşılacağının altını çizerek, algoritmik ticaretle ilgilenen gelecek vadeden miktarlar ve bireyler için değerli bir öğrenme fırsatı sunacak. Sunucu, izleyicileri bu deneyimli tüccarlar tarafından paylaşılan bilgilerden ve E-PAT projelerinden elde edilen içgörülerden yararlanmaya teşvik ediyor.
İlk sunum, Güney Afrika'dan bir sabit gelir satıcısı olan Design Vetii tarafından yapıldı. Design Vetii, teknik analiz kullanarak hisse senedi trendlerini tahmin etme konusundaki projesini paylaşıyor. 10 yıllık bir süreyi kapsayan Güney Afrika ilk 40 endeksindeki ilk 10 hisse senedinden veri topladılar. Bu verilerden altı ortak teknik gösterge türetmek için Python kullanıldı ve bunlar daha sonra hisse senedi trend analizi için bir makine öğrenimi modeline dahil edildi. Sunum yapan kişi, proje boyunca makine öğrenimi alanına olan ilgilerini ve motivasyonlarını tartışıyor.
Devam eden konuşmacı, kullanılan yatırım stratejisini tartışıyor ve makine öğrenimi algoritmasının sonuçlarını sunuyor. 10 hisse senedinden oluşan eşit ağırlıklı bir portföy kullandılar ve hem günlük hem de haftalık yeniden dengeleme stratejileri uyguladılar. Günlük yeniden dengeleme portföyü, son iki buçuk yılda %44,69'luk bir getiri sağlayarak, %21,45'lik ilk 40 gösterge getirisini geride bıraktı. Benzer şekilde, haftalık yeniden dengeleme portföyü önemli bir performans göstererek kıyaslamanın %36,52 üzerinde bir getiri sağladı. Konuşmacı, makine öğrenimi modelinin parametrelerinde ince ayar yapmak için gereken zaman ve çabayı kabul eder ve bu süreçten kazanılan öğrenme deneyimini vurgular. Bununla birlikte, stratejiyi yalnızca göreli güç, Bollinger Bantları ve MACD gibi teknik göstergelerle karşılaştırmanın sınırlamalarını ve potansiyel kusurlarını da kabul ederler.
Konuşmacı, projelerinden öğrenilen dersleri derinlemesine düşünür ve gelecekte projeyi iyileştirmenin yollarını düşünür. En iyi 10 hisse senedini içeren bir endeksi keşfetmeye olan ilgiden bahsediyorlar ve bir finansal zaman serisinde makine öğrenimi algoritmalarında karıştırma özelliğini kullanırken yapılan bir hatayı kabul ediyorlar. Konuşmacı, Python'da kod yazma ve makine öğrenimi ile teknik göstergeleri birleştiren bir strateji geliştirme becerilerinden gurur duyduğunu ifade ediyor. P oranları, duygu analizi ve diğer belirteçler gibi temel faktörleri gelecekteki projelere dahil etmeyi ve alternatif makine öğrenimi modellerini keşfetmeyi öneriyorlar. Ek olarak, konuşmacı teknik gösterge seçimleri ve rastgele orman algoritmasının uygulanmasıyla ilgili olarak dinleyicilerin sorularını yanıtlar.
Sunumun ardından sunucu, izleyicilerle bir Soru-Cevap oturumuna girer. Gün içi ticaret stratejileri hakkında sorular ve finansal analiz bağlamında makine öğrenimini öğrenmek için önerilen kitaplar da dahil olmak üzere çeşitli sorular ele alınmaktadır. Sunucu, geleneksel göstergeleri anlamak için bir teknik analiz kitabı önerir ve ayrıca, gelecekteki araştırmalar için geleneksel olmayan gösterge görüşleri ve temel faktörleri makine öğrenimi algoritmalarına dahil etmeye yönelik potansiyel odaklanmadan bahseder.
Soru-Cevap bölümünden sonra sunum yapan kişi, ticaret ve kredi piyasalarında sekiz yılı aşkın deneyime sahip Meksikalı kurumsal tahvil tüccarı Javier Cervantes'i takdim eder. Javier, küçük ve yoğun piyasa kapitalizasyonu ile karakterize edilen Meksika pazarındaki hisse senedi eğilimlerini tahmin etmek için istatistiksel arbitraj kullanma konusundaki araştırmasını paylaşıyor. Özel fonların olmaması, katılımcılardan sınırlı likidite üretimi ve arbitraj stratejileri için rekabet ortamı nedeniyle bu fırsatın çekiciliğini açıklıyor.
Javier, eksik ve hatalı veriler, filtreleme ve temizleme sorunları ve stratejinin altında yatan varsayımlar gibi karşılaşılan zorlukları özetleyerek Meksika hisse senetleri hakkında bilgi toplamak için bir veritabanı oluşturma sürecini tartışıyor. Bu zorlukların üstesinden gelmek için ihraççı evreninin yaklaşık %40'ı kaldırıldı ve günlük işlem hacmi düşük olan hisse senetleri hariç tutuldu.
Sunucu daha sonra Javier'in altı farklı hisse senedi çiftine uyguladığı istatistiksel arbitraj stratejisinin sonuçlarını analiz eder ve bu strateji olumlu sonuçlar verir. Çiftlerin getirileri düşük ve çoğunlukla negatif korelasyonlar gösterdi, bu da çeşitlendirmenin stratejinin toplam bir portföy olarak uygulanmasına önemli ölçüde fayda sağlayabileceğini düşündürüyor. Altı çiftin tümünü içeren bir portföyün sonuçlarını analiz ederken, sunum yapan kişi yıllık %19'luk bir büyüme oranını, yalnızca %5'lik bir maksimum düşüşü ve 2,45'lik toplam Sharpe oranını vurgulayarak, tek tek çiftlere kıyasla önemli bir üstünlük gösteriyor. Buna ek olarak sunum yapan kişi, ticaret maliyetleri, farklı zaman ufukları, piyasa koşulları ve bir zararı durdur stratejisi uygulamanın gerekliliği dahil olmak üzere gerçek sermayeyi dağıtmadan önce dikkate alınması gereken çeşitli riskleri vurgular.
Konuşmacı, başlangıçta durağanlık gözlemlense bile çiftler arasındaki uzun vadeli ilişkiler bozulabileceğinden, zaman içinde güvenilirliğini sağlamak için istatistiksel bir arbitraj stratejisini düzenli olarak test etmenin önemini vurgular. Farklı pazar sektörleri hakkındaki varsayımlara dayalı olarak manuel olarak seçmek yerine, ticaret stratejisi için uygun çiftleri seçmek için makine öğrenimi algoritmalarını kullanma olasılığını öneriyorlar. Konuşmacı, modelin verimliliğini artırmak ve getirilerin güvenilirliğini artırmak için daha fazla araştırma yapılması gerektiğini belirterek sözlerini bitiriyor. Soru-Cevap oturumu sırasında, verilerde kullanılan süre, çiftlerin getirileri arasındaki negatif korelasyonlardan önemli çıkarımlar ve gün içi bir strateji uygulamanın fizibilitesine ilişkin soruları ele alırlar.
Son olarak sunum yapan kişi, proje deneyimlerini paylaşan bir tüccar olan Siddhantu'yu tanıtır. Siddhantu, bir tüccar olarak geçmişlerini tartışarak başlıyor ve bir tıbbi sermaye otel zinciri hissesiyle ilgili bir olayı anlatıyor ve bu olay, onları haberlerin ve duyarlılığın hisse senedi fiyatları üzerindeki etkisini sorgulamaya sevk ediyor. Üç bölüme ayrılan projelerini özetliyorlar: haber çıkarma, duyarlılık analizi ve ticaret stratejisi. Nvidia Corporation, likiditesi ve oynaklığı nedeniyle projenin hisse senedi olarak seçildi.
Siddhantu, newsapi.org veritabanını kullanarak haber makaleleri toplama ve Python'daki gazete kitaplığını kullanarak duygu puanlarını çıkarma sürecini açıklıyor. Duyarlılık puanları daha sonra aşırı puanlara dayalı uzun veya kısa bir ticaret planı oluşturmak için kullanılır. Konuşmacı, programlama aşamasında karşılaşılan zorlukları paylaşıyor ancak başarıya ulaşmak için doğru araçları seçmenin ve mentorlardan destek almanın önemini vurguluyor. Sonuçlar cesaret verici olsa da, konuşmacı geriye dönük testlere dikkatle yaklaşma gereğini vurguluyor ve projenin her adımında iyileştirme için yer olduğunu kabul ediyor. Duyarlılık puanları oluşturmadaki doğruluğu için Python'daki Vader duyarlılık analiz aracını önerirler.
Konuşmacı, duygu analizine ve haber makalelerine uygulandığında sınırlamalarına değiniyor. Duyarlılık analizinin, tweet'lerdeki ve sosyal medya yorumlarındaki duyarlılığı tespit etmede etkili olabilse de, olumsuz olayların bildirilmesindeki farklılıklar nedeniyle haber makaleleri için uygun olmayabileceğine dikkat çekiyorlar. Ayrıca, duyarlılık analizi için kullanılan kaynaklar, Vader puanlarını alım satım sinyallerine dönüştürme süreci, derin öğrenmenin duyarlılık analizinde kullanımı (henüz keşfetmedikleri ancak potansiyelini fark ettikleri) ve diğer ilgili konularla ilgili izleyicilerin sorularını yanıtlıyorlar. .
Son olarak, konuşmacı duyarlılık analizi programında geriye dönük test için kullanılan verileri derinlemesine inceler. Her gün için ortalama bir duyarlılık puanı hesaplamak için günde yaklaşık 10 ila 15 etkili haber makalesinin toplandığını açıklıyorlar. Program, yaklaşık altı aylık bu makalelerden yararlandı. Hisse senedi getirileri için, Nvidia'nın altı aylık hissesine ilişkin günlük seviye verileri dahil edildi. Konuşmacı, ticaret veya geriye dönük test sırasında hisse senedinin hiçbir temel veya teknik yönünün dikkate alınmadığını ve ticaret sinyallerinin yalnızca duyarlılık puanından türetildiğini açıklıyor.
Miktar Ticareti | Michael Harris Tarafından Açıklanan Stratejiler
Miktar Ticareti | Michael Harris Tarafından Açıklanan Stratejiler
Bu eğitimde, pazar karmaşıklığı ve yansıma kavramları tanıtılır ve tartışılır. Odak noktası, ABD hisse senedi piyasalarında ve diğer piyasalarda meydana gelen belirli rejim değişiklikleridir. Sunucu Michael Harris, bu rejim değişikliklerinin strateji geliştirmeyi nasıl etkileyebileceğini araştırıyor ve verileri ve strateji karışımını ayarlayarak etkilerini en aza indirmeye ilişkin içgörüler sağlıyor.
Eğitim pratik olacak şekilde tasarlanmıştır ve katılımcıların analizi kendi sistemlerinde tekrarlamalarına olanak tanır. Amibroker, web semineri sırasında analiz için kullanılır ve katılımcılar, oturumdan sonra daha fazla pratik yapmak için Python kodunu indirebilir.
Michael ayrıca pazardaki momentum ve ortalamaya dönüş dinamik durum değişikliklerini ölçen yeni geliştirilmiş bir göstergeyi paylaşıyor. Bu göstergenin kodu, katılımcıların kendi ticaret stratejilerine dahil etmelerini sağlamak için sağlanmıştır.
Konuşmacı Michael Harris, 30 yılı kapsayan emtia ve döviz vadeli işlemleri ticaretinde zengin bir deneyime sahiptir. "Fiyat Modelleriyle Kısa Vadeli Ticaret", "Fiyat Modellerine Dayalı Hisse Senedi Alım Satım Teknikleri", "Karlılık ve Sistematik Ticaret" ve "Teknik Analizle Kandırılan: Grafik Çizmenin Tehlikeleri" dahil olmak üzere ticaret üzerine birçok kitabın yazarıdır. Geriye Dönük Test ve Veri Madenciliği." Aynı zamanda Price Action Lab Blog'un yazarı ve DLPAL yazılımının geliştiricisidir. Michael, Columbia Üniversitesi'nden biri Makine Mühendisliği alanında kontrol sistemleri ve optimizasyona odaklanan, diğeri Yöneylem Araştırması alanında tahmin ve finans mühendisliği olmak üzere iki yüksek lisans derecesine sahiptir.
Eğitim, piyasa karmaşıklığının ve rejim değişikliklerinin farklı yönlerini kapsayan bölümlere ayrılmıştır. Konuşmacının tanıtımı eğitim için zemini hazırlar ve ardından ele alınacak konuların genel bir değerlendirmesi gelir. Endeks ticaret stratejisi, niceliksel bir iddiada sınırlamalarını vurgulayarak açıklanmaktadır. Daha sonra ortalamaya dönüş stratejisi tartışılarak rejim değişikliklerinin ve bunların nasıl meydana geldiğinin daha derin bir şekilde araştırılmasına yol açar. S&P piyasasındaki ortalamaya dönüş dinamikleri, finansal piyasalarda mevcut olan karmaşıklığı vurgulayarak analiz edilir.
Pazar karmaşıklığının olumsuz etkileri ele alınarak tüccarlar için oluşturduğu zorlukların altı çizilir. Eğitim, finansal piyasalardaki ek karmaşıklıklar hakkında bir tartışma ile sona erer ve daha fazla araştırma için kaynaklar sağlar. Ardından, katılımcıların şüphelerini netleştirmelerine veya daha fazla içgörü aramalarına olanak tanıyan bir soru-cevap oturumu yapılır.
Bu eğitim, alanında deneyimli bir tüccar ve yazar tarafından sunulan, piyasa karmaşıklığı, rejim değişiklikleri ve bunların ticaret stratejileri üzerindeki etkileri hakkında değerli bilgiler sağlar.
Bölümler:
00:00 - Konuşmacı Tanıtımı
02:23 - Eğitime Genel Bakış
03:54 - Endeks Ticaret Stratejisinin Açıklanması
07:30 - Nicel iddianın sınırlamaları
10:45 - Ortalamaya Dönüş Stratejisi
11:38 - Rejim Değişikliği
16:30 - Nasıl Olur?
18:17 - S&P Ortalamaya Dönüş Dinamikleri
24:35 - Finansal Piyasalarda Karmaşıklık
26:42 - Yan Etkiler
36:56 - Finansal Piyasalarda Daha Fazla Karmaşıklık
42:17 - Kaynaklar
43:35 - Soru-Cevap
Algoritmik Ticaret | Tam Eğitim | Canlı Pazarlar için Fikir | Dr Hui Liu ve Aditya Gupta
Algoritmik Ticaret | Tam Eğitim | Canlı Pazarlar için Fikir | Dr Hui Liu ve Aditya Gupta
Bu videoda konuşmacı, otomatik ticaret stratejisi tasarlama, oluşturma ve uygulama konusundaki ustalık sınıfına kapsamlı bir genel bakış sunuyor. Konuşmacı Aditya Gupta, riskten korunma fonu kurucusu ve Interactive Brokers API ile etkileşime giren bir python paketinin yazarı olan Dr. Hui Liu'yu tanıtıyor. Ayrıca Dr. Liu'nun tartışacağı API ile ilgili sürpriz bir gelişmeden de bahsediyor.
Video, otomatik ticaretin tanımını açıklayarak ve algoritmik ticarette yer alan üç ana adımı vurgulayarak başlıyor. Konuşmacı, teknik analiz kullanarak isteğe bağlı ticaretten sistematik ticarete geçiş konusundaki kişisel yolculuğunu paylaşıyor.
Algoritmik ticarette analizin önemi, üç tür analize odaklanılarak vurgulanmaktadır: kantitatif, teknik ve temel. Analizin çeşitli yönleri, ticari stratejiler oluşturmak için tarihsel çizelgeleri, mali tabloları, mikro ve makroekonomik faktörleri incelemeyi ve matematiksel modelleri ve istatistiksel analizleri kullanmayı içerir. Bu stratejiler, esasen verileri işleyen ve alım satım için sinyaller üreten algoritmalardır. Süreç, canlı ticarete geçmeden önce strateji geliştirme, test etme ve kağıt ticaretini içerir. Canlı alım satımla bağlantı kurmak için aracı bağlantısı ve bir API gereklidir ve iBridge PI potansiyel bir çözüm olarak ele alınmıştır. Strateji spektrumu kavramı da tanıtılarak farklı kâr etmenleri ve analiz türleri sergilenir.
Konuşmacılar, kantitatif analizi ve ticaret stratejileri ve portföy yönetimi oluşturmadaki rolünü derinlemesine inceler. Kantitatif analizin, kantitatif ticaret stratejileri geliştirmek için uygulanabilecek geçmiş verilerden içgörüler elde etmek için matematiksel modeller ve istatistiksel analiz kullanmayı içerdiğini açıklıyorlar. Kantitatif analiz, risk yönetimi ve bir strateji için karı al ve zararı durdur seviyelerinin hesaplanması için özellikle yararlıdır. Pandas, numpy ve matplotlib gibi kitaplıkları kullanarak basit bir hareketli ortalama geçiş stratejisi oluşturma ve stratejinin getirisini hesaplama sürecini göstermeye devam ediyorlar.
Sharpe oranı, bileşik yıllık büyüme oranı (CAGR) ve maksimum düşüş gibi algoritmik ticarette kullanılan farklı performans ölçütleri tartışılmaktadır. Süreçte geriye dönük test yanlılıklarından ve yaygın hatalardan kaçınmanın önemi vurgulanır. Konuşmacılar ayrıca matematik ve istatistik bilgisini, verilerle ilgilenmeye ilgiyi, Python kodlamada yetkinliği ve finans anlayışını içeren nicel analiz için gerekli beceri setinin ana hatlarını çiziyor. Veri kaynaklarından ve analizden başlayarak yürütme sinyaline kadar otomatik ticaret stratejisi oluşturma sürecini ana hatlarıyla belirtir ve bunu uygulama programlama arayüzüne (API) bağlar. Dr. Hui Liu kendini tanıtıyor, kısa bir arka plan sunuyor ve Python kullanan TD Ameritrade ve Interactive Brokers ile algoritmik ticaret hakkında gelecek konulara genel bir bakış sunuyor.
Konuşmacı daha sonra iBridgePy platformunu kullanarak algoritmik ticaretin üç mihenk taşına odaklanır: gerçek zamanlı fiyat görüntüleme, geçmiş veri alma ve sipariş verme. Bu üç köşe taşı, karmaşık stratejiler oluşturmak için yapı taşları olarak hizmet eder. Konuşmacı üç örnek strateji sunar: portföyün yeniden dengelenmesi, düşükten al ve yüksekten sat stratejisi ve hareketli ortalama geçişlerini kullanan trend yakalama stratejisi. Azaltılmış baskı ve daha az insan hatası gibi algoritmik ticaretin faydaları vurgulanır. Konuşmacı, iBridgePy gibi bir ticaret platformu kullanarak kodlama için aşırı çaba harcamak yerine iyi stratejiler araştırmaya zaman ayırmanızı önerir. iBridgePy platformunda geriye dönük test ve canlı ticaret arasında sorunsuz geçiş yapma esnekliği de vurgulanmaktadır.
Video, algoritmik ticaret için mevcut olan çeşitli brokerleri ve Python platformu seçeneklerini tartışmaya devam ediyor. TD Ameritrade, sıfır komisyon ticareti ile elektronik bir ticaret platformu sunan ABD merkezli bir aracı kurum olarak tanıtıldı. Interactive Brokers, ticareti otomatikleştirmek için küçük ve orta ölçekli hedge fonlar tarafından yaygın olarak kullanılan API çözümlerinin önde gelen sağlayıcısı olarak öne çıkıyor. ABD merkezli başka bir aracı kurum olan Robinhood, komisyonsuz ticaret ve algo ticareti yetenekleriyle anılıyor. Python ticaret platformu iBridgePy'yi kullanmanın tüccarların fikri mülkiyetinin korunması, eşzamanlı geriye dönük test ve canlı ticaret desteği ve çeşitli paket seçenekleriyle uyumluluk dahil olmak üzere avantajları araştırılıyor. iBridgePy ayrıca farklı brokerlerle ticaret yapmayı ve birden fazla hesabı yönetmeyi kolaylaştırır.
Sunum yapan kişiler, hedge fon yöneticilerinin aynı anda birden fazla hesabı yönetmesi ve Ortalama Pi adlı hibrit ticaret platformunu tanıtması için etkili araçlara olan ihtiyacı tartışıyor. Ortalama Pi, Contopian ve Quantopian'ın bir kombinasyonu olarak tanımlanır ve algoritmaların ve Python tabanlı ticaretin kontrolünü sağlar. Integrity Broker aracılığıyla Interactive Brokers ticaret platformunun yapılandırılması da dahil olmak üzere, Ortalama Pi'yi bir Windows sistemine indirme ve kurma işlemi gösterilmiştir. Paketin ana giriş dosyası olan runme.py gösterilir ve yalnızca iki değişiklik gerektirir: hesap kodu ve yürütme için seçilen strateji.
Dr. Hui Liu ve Aditya Gupta, algoritmik ticaret hakkında bir örnek kullanarak bir hesabın nasıl gösterileceğini gösteren bir eğitim sunuyor. Algoritmik ticaret için özel olarak tasarlanmış çeşitli işlevler sunan Ortalama Pi içindeki başlatma ve veri işleme işlevlerinin kullanımını açıklarlar. Ortalama Pi platformunu kullanarak kodlamanın ne kadar kolay olduğunu gösteriyorlar.
Konuşmacı iki konuya dalıyor: gerçek zamanlı fiyatların gösterilmesi ve geçmiş verilerin alınması. Gerçek zamanlı fiyatlar için, kodun veri işleme işlevini kullanarak her saniye zaman damgasını yazdıracak ve fiyat soracak şekilde yapılandırıldığı bir demo sunulur. Araştırma amaçlı olarak geçmiş verileri almak için, konuşmacı geçmiş verileri talep etme işlevini açıklar ve bunun açık, yüksek, düşük, kapalı ve hacim dahil olmak üzere geçmiş verileri içeren bir pandas veri çerçevesini almak için nasıl kullanılabileceğini gösterir. Kod yapısı incelenir ve geçmiş verileri almak ve çıktıyı konsolda yazdırmak için kodun güncellendiği bir demo gösterilir.
Konuşmacı, iBridgePy'de satış fiyatı 100.01$'ı aştığında 99.95$'dan 100 adet SPY hissesi satın almak için limit emrinin nasıl verileceğini gösteriyor. İşlem yapılacak sözleşme ve hisse miktarları tanımlanır ve limit emri vermek için 'emir' işlevi kullanılır. Konuşmacı ayrıca, siparişin durumunu izlemek için 'sipariş durumu izleme' işlevini kullanarak piyasa fiyatından bir sipariş vermeyi gösterir. Konuşmacı, bu temel adımları gösterdikten sonra, bir sonraki aşamanın ticaret için sözleşmelerin ve ticaret stratejileri oluşturmak için ticaret kararlarının sıklığının belirlenmesini içerdiğini açıklıyor.
Algoritmik bir ticaret stratejisinin yürütülmesinde yer alan adımlar tartışılmaktadır. Zamanlama işlevi gibi işlevleri kullanarak verileri düzenli olarak işleme ve görevleri zamanlama ihtiyacı açıklanmaktadır. Bir komisyoncudan tarihsel verilerin talep edilmesini ve hesaplamalar için pandaların veri çerçevesi yeteneklerinin kullanılmasını gerektiren teknik göstergelerin hesaplanması süreci araştırılır. Piyasa emirleri ve limit emirleri gibi emir türleri incelenir ve stop emirlerinin kod veya algoritmalara dahil edilmesinden kısaca bahsedilir.
Konuşmacı daha sonra, fon yöneticileri arasında popüler bir yaklaşım olan alım satım talimatlarına dayalı bir portföyü yeniden dengelemek için bir tanıtım stratejisini açıklamaya devam ediyor. Python sözlüklerini kullanarak alım satım talimatlarının manuel olarak yürütülmesi gösteriliyor ve günlük bir alım satım kararı planlayan ve emir hedef yüzdelerini kullanarak hesabı otomatik olarak yeniden dengeleyen basit bir kod sunuluyor. Bir hesabı yeniden dengeleme ve konumunu görüntüleme sürecini göstermek için canlı bir demo sağlanır.
Python kullanılarak uygulanabilecek üç farklı ticaret stratejisi açıklanmaktadır. İlki, kullanıcıların konumlarını, hisselerini ve maliyet esaslarını izlemelerine olanak tanıyan basit bir yeniden dengeleme stratejisidir. İkincisi, kapanış fiyatı bir önceki günün fiyatından düşük olduğunda alım satım fırsatlarını belirlemek için kullanılan ortalamaya dönüş stratejisidir. Son olarak, potansiyel alım ve satım fırsatları için geçiş noktasını hesaplamak üzere geçmiş verileri kullanmaya odaklanan bir hareketli ortalama geçiş stratejisi tartışılmaktadır. Her üç strateji de, belirli zamanlarda piyasa kapanmadan önce alım satım kararları vermeyi ve alım satımları gerçekleştirmek için piyasa emirlerini kullanmayı içerir. Tüm stratejileri uygulamaya yönelik kod basittir ve Python ve zamanlama işlevleri kullanılarak kolayca uygulanır.
Dr. Hui Liu ve Aditya Gupta, bir portföyde hisse senetlerinin ne zaman alınıp satılacağını belirlemek için hareketli ortalamaların nasıl kullanılacağını açıklıyor. Ortalama Pi platformunu kullanarak bu stratejinin uygulanmasını gösteriyorlar ve ardından performansını değerlendirmek için geçmiş verileri uygulayarak geriye dönük test etmeye devam ediyorlar. Öğretici, simülasyon için geçmiş verileri girmek ve hesap bakiyesi ve işlem ayrıntıları için sonuçlar elde etmek üzere Hybrid Pi içindeki Test Me Py işlevini kullanmayı kapsar.
Konuşmacı, performans analizi tablosuna erişerek algoritmik bir ticaret stratejisinin simülasyon sonuçlarının nasıl görüntüleneceğini açıklar. Bu tablo, denge günlüğünü ve Sharpe oranı, ortalama ve standart sapma gibi daha fazla özelleştirilebilen çeşitli istatistikleri gösterir. Konuşmacı, Ortalama Pi'nin birden çok hesabı yönetme ve bunları yeniden dengeleme yeteneğine sahip olduğunu vurguluyor. Platform esnektir, kullanıcı dostudur ve algoritmik bir ticaret platformu kurmak, geriye dönük test yapmak, canlı ticaret yapmak, farklı brokerlerle ticaret yapmak ve birden fazla hesabı yönetmek için kullanılabilir. Ayrıca konuşmacı, izleyicileri kodlama yardımı için kodlayıcı kiralama hizmetlerini keşfetmeye ve ücretsiz eğitimler için YouTube kanallarına abone olmaya davet ediyor.
Sunum yapan kişiler, Interactive Brokers tarafından sunulan iBridge'in diğer sözleşme türlerinin yanı sıra vadeli işlem ve opsiyon alım satımı için nasıl kullanılabileceğini tartışıyor. Süper Sembol özelliğinin hisse senedi opsiyonları, filtreler, endeksler, forex ve daha fazlası gibi çeşitli sözleşme türlerinin tanımlanmasına izin verdiğini açıklıyorlar. Bir hisse senedi olmayan, Hong Kong borsasında işlem gören yapılandırılmış bir ürüne bir örnek verilmiştir. Süper Sembol işlevi, hisse senetleri dışında herhangi bir sözleşme türünün alım satımını sağlar. Durdurma kayıplarından kısaca bahsedilerek, bunların nasıl koda dahil edilebileceği veya bir algoritmaya nasıl yerleştirilebileceği vurgulanıyor.
Sunucular, algoritmik ticarette risk yönetiminin önemini vurgulayarak tartışmaya devam ediyor. Olumsuz piyasa hareketleri durumunda potansiyel kayıpları sınırlamak için bir risk azaltma stratejisi olarak zararları durdurma uygulamasının gerekliliğini vurguluyorlar. Stop Loss, önceden belirlenmiş bir fiyat seviyesine ulaştığında bir menkul kıymetin satışını otomatik olarak tetiklemek için koda veya algoritmaya entegre edilebilir.
Daha sonra, mevcut sermaye ve risk toleransına dayalı olarak ticaret için uygun hisse veya sözleşme miktarını belirlemeyi içeren pozisyon boyutlandırma kavramını araştırırlar. Doğru pozisyon boyutlandırma, sermaye tahsisinin tüccarın risk yönetimi stratejisiyle uyumlu olmasını sağlayarak riskin yönetilmesine ve getirilerin optimize edilmesine yardımcı olur.
Konuşmacılar ayrıca algoritmik ticarette performans değerlendirme ve izlemenin önemine de değiniyor. Sharpe oranı, bileşik yıllık büyüme oranı (CAGR) ve maksimum düşüş dahil olmak üzere ticaret stratejilerinin etkinliğini değerlendirmek için kullanılan çeşitli performans ölçütlerini tartışıyorlar. Bu ölçümler, riske göre ayarlanmış getiriler, uzun vadeli büyüme ve stratejiyle ilişkili potansiyel aşağı yönlü riskler hakkında bilgi sağlar.
Geriye dönük testlerde sık karşılaşılan tuzaklardan ve önyargılardan kaçınmak için sunum yapan kişiler, veri bütünlüğünü sağlamanın ve numune dışı test kullanmanın önemini vurguluyor. Bir stratejinin geçmiş verilere çok yakın bir şekilde uyarlanması anlamına gelen ve stratejinin değişen piyasa koşullarına uyum sağlayamaması nedeniyle canlı ticarette düşük performansa yol açan aşırı optimizasyona veya "eğri uydurmaya" karşı uyarıda bulunurlar.
Konuşmacılar, başarılı algoritmik ticaretin beceri ve bilginin bir kombinasyonunu gerektirdiğini vurguluyor. Matematik ve istatistikte sağlam bir temele sahip olmanın, verilerle çalışmaya ilgi duymanın, Python kullanarak kodlamada yetkin olmanın ve finansal piyasaları iyi anlamanın gerekliliğinden bahsediyorlar. Algoritmik ticaretle ilgilenen bireyleri, öğrenme kaynakları ve pratik uygulama yoluyla bilgi ve becerilerini sürekli olarak genişletmeye teşvik ederler.
Videonun son bölümünde, Dr. Hui Liu kendini tanıtıyor ve bir hedge fon kurucusu ve Interactive Brokers API ile etkileşime giren bir Python paketinin yazarı olarak geçmişini paylaşıyor. TD Ameritrade ve Python kullanan Interactive Brokers ile algoritmik ticaretle ilgili yaklaşan konuları kısaca tartışıyor ve bu konuların gelecekteki ustalık sınıflarında daha fazla keşfedilmesi için zemin hazırlıyor.
Video, otomatik ticaret stratejilerinin fikir aşamasından uygulanmasına kadar olan yolculuğu kapsayan, algoritmik ticarete kapsamlı bir genel bakış sunar. Analizin önemini vurgular, farklı analiz türlerini (niceliksel, teknik ve temel) tartışır ve strateji geliştirme, test etme ve yürütmenin çeşitli yönlerini araştırır. Konuşmacılar, iBridgePy ve Ortalama Pi gibi Python tabanlı platformların pratik uygulamalarını göstererek gerçek zamanlı fiyat takibi, geçmiş veri alma, sipariş verme ve portföy yeniden dengeleme yeteneklerini sergiliyor.
Dr Xiao Qiao'dan Kredi Riski Modellemesi | Araştırma Sunumu
Dr Xiao Qiao'dan Kredi Riski Modellemesi | Araştırma Sunumu
Günaydın iyi öğlenler iyi akşamlar. Benim adım Vedant ve Quantum C'denim. Bugün, bu etkinlik için sunucunuz olma zevkini yaşıyorum. Derin öğrenmeyi kullanarak kredi riski modelleme konusundaki uzmanlığını paylaşacak olan Parachronic Technologies'in kurucu ortaklarından Dr. Xiao da bize katıldı. Dr. Xiao'nun araştırma ilgi alanları öncelikle varlık fiyatlandırması, finansal ekonometri ve yatırımlar etrafında döner. Çalışmalarıyla Forbes, CFA Enstitüsü, Kurumsal Yatırımcılar gibi saygın kurumlar tarafından takdir edilmiştir. Ayrıca, Dr. Xiao Journal of Portfolio Management ve Global Commodities Applied Research Digest'in yayın kurulunda görev yapmaktadır. Chicago Üniversitesi'nden Finans alanında doktora derecesine sahiptir.
Bu oturumda Dr. Xiao, kredi riski modelleme konusunu derinlemesine inceleyecek ve bu alandaki derin öğrenme uygulamalarını keşfedecek. Özellikle kapalı biçimli çözümlerin mevcut olmadığı durumlarda etkinliğine odaklanarak, karmaşık kredi riski modellerini fiyatlandırmak ve kalibre etmek için derin öğrenmenin nasıl kullanılabileceğini tartışacak. Derin öğrenme, bu tür senaryolarda kavramsal olarak basit ve verimli bir alternatif çözüm sunar. Dr. Xiao, Quan Enstitüsünün 10. yıl dönümünün bir parçası olduğu için minnettarlığını ifade ediyor ve görüşlerini paylaşmaktan heyecan duyuyor.
İleriye dönük olarak, tartışma, kredi piyasası, özellikle de piyasanın devasa ölçeği ve kredi temerrüt takaslarının (CDS) artan önemi etrafında odaklanacaktır. 2019 itibariyle yaklaşık 8 trilyon tahmini CDS kavramsal ödenmemiş değeri ile pazar istikrarlı bir şekilde büyüyor. CDS endeksi kavramsal da önemli bir büyüme yaşadı ve son yıllarda neredeyse 6 trilyona ulaştı. Ayrıca, küresel tahvil piyasası 100 trilyon doları aşıyor ve önemli bir kısmı ihraç eden kurumların potansiyel temerrüdü nedeniyle yapısal kredi riski taşıyan özel sektör tahvillerinden oluşuyor.
Kredi piyasaları geliştikçe ve daha karmaşık hale geldikçe, kredi riski modelleri de temerrüt riskinin dinamik doğasını yakalamak için giderek daha karmaşık hale geldi. Bu modeller, farklı zaman dilimleri ve vadeler boyunca finansal piyasalarda mevcut olan rastgeleliği hesaba katmak için genellikle stokastik durum değişkenlerini kullanır. Bununla birlikte, bu modellerin artan karmaşıklığı, tahminlerini ve çözümlerini hesaplama açısından pahalı hale getirdi. Bu konu sunumun ilerleyen kısımlarında odak noktası olacaktır.
Finans da dahil olmak üzere çeşitli alanlarda dönüştürücü etkisi olan makine öğrenimi, son yıllarda ön plana çıkıyor. Kesitsel varlık fiyatlandırması ve hisse senedi portföyü oluşturma gibi ampirik finansta giderek daha fazla kullanılmaktadır. Özellikle, derin öğrenme, türev fiyatlandırmasına ve opsiyon fiyatlandırmasına yaklaşmak ve ayrıca stokastik oynaklık modellerini kalibre etmek için kullanılmıştır. Bu makalede, Kempos Capital'den Dr. Xiao ve meslektaşı Gerardo Munzo, derin öğrenmeyi kredi riski modellemesine uygulamayı önermektedir. Araştırmaları, derin öğrenmenin etkili bir şekilde karmaşık kredi riski modeli çözümlerinin yerini alabileceğini ve bunun sonucunda verimli ve doğru kredi marjı hesaplamasına yol açabileceğini gösteriyor.
Daha fazla bağlam sağlamak için Dr. Xiao, kredi riski modellemesi kavramını tanıtıyor. Temerrüt edilebilir bir tahvilin fiyatının, hem temerrüt hem de temerrüt olmayan senaryolarda iskonto edilmiş nakit akışlarının olasılık ağırlıklı ortalaması tarafından belirlendiğini açıklıyor. Temerrüt olasılığı, temerrüt olasılığını nicelleştirdiği için kredi riski modellerinde çok önemli bir niceliktir. İki ana kredi riski modeli türü mevcuttur: yapısal modeller ve indirgenmiş biçimli modeller. Yapısal modeller, temerrüt olayları ile bir işletmenin sermaye yapısı arasında doğrudan bir bağlantı kurar. Öte yandan, indirgenmiş biçimli modeller, tipik olarak bir varsayılan yoğunluk parametresi ile bir Poisson sürecini kullanan istatistiksel bir süreç olarak temerrüt riskini temsil eder. Dr. Xiao, kredi riski modellerinin, sayısal entegrasyon ve ızgara aramalarına duyulan ihtiyaç nedeniyle hesaplama açısından yoğun olabilen kredi marjlarını türetmek için fiyatlandırma fonksiyonları çözmeyi içerdiğinin altını çiziyor.
Derin öğrenmenin resme girdiği yer burasıdır. Dr. Xiao, sinir ağlarını ve derin öğrenmeyi açıklamaya devam ediyor ve bunların kredi riski modellemesine nasıl uygulanabileceğini gösteriyor. Sinir ağları doğrusal olmayanlığı getirir.
Derin öğrenmenin temel bir bileşeni olan sinir ağları, insan beyninin yapısını taklit eden birbirine bağlı yapay nöron katmanlarından oluşur. Bu ağlar, eğitim olarak bilinen bir süreç aracılığıyla verilerden karmaşık kalıpları ve ilişkileri öğrenebilir. Eğitim sırasında ağ, tahmin edilen çıktılar ile gerçek çıktılar arasındaki farkı en aza indirgemek ve böylece performansını optimize etmek için dahili parametrelerini ayarlar.
Dr. Xiao, sinir ağlarını tarihsel veriler üzerinde eğiterek karmaşık kredi riski modellerine yaklaşmak için derin öğrenmeden yararlanılabileceğini açıklıyor. Sinir ağı, ekonomik ve finansal faktörler gibi girdi değişkenleri ile karşılık gelen kredi marjları arasındaki eşlemeyi öğrenir. Eğitildikten sonra ağ, yeni girdi verileri için kredi marjlarını verimli bir şekilde tahmin etmek için kullanılabilir.
Kredi riski modellemesinde derin öğrenmeyi kullanmanın en önemli avantajlarından biri, karmaşık fiyatlandırma işlevlerine yaklaşma yeteneğidir. Geleneksel olarak, kredi riski modelleri, hesaplama açısından zorlu ve zaman alıcı olabilecek fiyatlandırma işlevlerini çözmek için sayısal entegrasyon teknikleri ve ızgara aramaları kullanır. Derin öğrenme, sinir ağının öğrenilen haritalaması yoluyla fiyatlandırma işlevine doğrudan yaklaşarak daha verimli bir alternatif sunar.
Dr. Xiao, derin öğrenme modellerinin, genellikle kredi riski modellerinde bulunan girdi değişkenleri arasındaki doğrusal olmayan ilişkileri ve etkileşimleri yakalayabildiğinin altını çiziyor. Bu esneklik, sinir ağının kredi piyasalarının karmaşıklığına uyum sağlamasına ve doğru kredi marjı tahminleri oluşturmasına olanak tanır.
Ayrıca derin öğrenme modelleri, eksik veya tamamlanmamış verileri geleneksel yöntemlere kıyasla daha etkili bir şekilde işleyebilir. Mevcut verilerden öğrenme ve eksik bilgi varlığında bile makul tahminler yapma yeteneğine sahiptirler. Bu, verilerin seyrek olabileceği veya boşluklar içerebileceği kredi riski modellemesinde özellikle yararlıdır.
Kredi riski modellemesinde derin öğrenmenin etkinliğini doğrulamak için Dr. Xiao ve meslektaşı, büyük bir kurumsal tahvil veri kümesi kullanarak kapsamlı ampirik deneyler gerçekleştirdi. Derin öğrenmeye dayalı kredi marjı tahminlerinin performansını geleneksel kredi riski modellerinden elde edilenlerle karşılaştırdılar. Sonuçlar, derin öğrenme modellerinin doğruluk ve hesaplama verimliliği açısından geleneksel modellerden sürekli olarak daha iyi performans gösterdiğini gösterdi.
Dr. Xiao, kredi riski modellemesinde derin öğrenmenin dönüştürücü potansiyelini vurgulayarak sunumunu sonlandırıyor. Özellikle kapalı form çözümlerin bulunmadığı veya hesaplama açısından zorlu olduğu durumlarda, karmaşık kredi riski modellerine yaklaşmada derin öğrenme modellerinin verimliliğini, doğruluğunu ve esnekliğini vurgulamaktadır.
Sunumun ardından dinleyicilerin sorularına geçildi. Katılımcılar, kredi riski modelleme, veri gereksinimleri, model yorumlanabilirliği ve diğer ilgili konularda derin öğrenmenin belirli uygulamaları hakkında bilgi alabilirler. Dr. Xiao, izleyicilerle etkileşim kurma ve uzmanlığına ve araştırma bulgularına dayalı olarak daha fazla içgörü sağlama fırsatını memnuniyetle karşılıyor.
Dr. Xiao'nun sunumundan sonra Soru-Cevap oturumu:
İzleyici Üyesi 1: "Bilgilendirici sunum için teşekkürler Dr. Xiao. Kredi riski modellemesinde derin öğrenme modellerinin yorumlanabilirliğini merak ediyorum. Geleneksel modeller genellikle kredi marjı tahminlerini yönlendiren faktörler konusunda şeffaflık sağlar. Derin öğrenme modelleri nasıl çalışır? yorumlanabilirliği ele almak?"
Dr. Xiao: "Bu harika bir soru. Derin öğrenme modellerini yorumlamak, doğaları gereği karmaşıklıkları nedeniyle zorlayıcı olabilir. Derin sinir ağları kara kutular gibi çalışarak dahili işleyişi doğrudan anlamayı ve bireysel nöron aktivasyonlarını yorumlamayı zorlaştırır. derin öğrenmede yorumlanabilirliği artırmak için devam eden araştırma çabaları olmuştur."
"Özellik önem analizi, gradyan tabanlı yöntemler ve dikkat mekanizmaları gibi teknikler, modelin tahminlerini etkileyen faktörlere ışık tutmaya yardımcı olabilir. Ağın farklı girdi değişkenlerine verdiği tepkiyi inceleyerek, kredi marjlarını belirlemede bunların göreli önemi hakkında fikir edinebiliriz. ."
"Ayrıca, LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations) veya SHAP (SHapley Additive exPlanations) gibi modelden bağımsız yorumlanabilirlik yöntemleri, derin öğrenme modellerine uygulanabilir. Bu yöntemler, modeli yerel olarak yaklaşık olarak tahmin ederek bireysel tahminler için açıklamalar sağlar. özel girdi."
"Bu tekniklerin bir miktar yorumlanabilirlik sunmasına rağmen, derin öğrenme modellerinin birincil gücünün, verilerdeki karmaşık kalıpları ve ilişkileri yakalama yeteneklerinde yattığını belirtmek önemlidir. Risk modelleme ve araştırmacılar aktif olarak ikisi arasında bir denge kurmanın yollarını araştırıyorlar."
İzleyici Üyesi 2: "Anlayışınız için teşekkür ederim Dr. Xiao. Kredi riski modellemesinde derin öğrenme modellerini eğitmek için veri gereksinimlerini merak ediyorum. Gereken verilerin niceliği ve kalitesi hakkında ayrıntılı bilgi verebilir misiniz?"
Dr. Xiao: "Kesinlikle. Derin öğrenme modelleri, etkili eğitim için genellikle büyük miktarda veriden yararlanır. Kredi riski modellemede, çeşitli ve kapsamlı bir veri kümesine sahip olmak, kredi piyasalarının karmaşıklığını yakalamak için çok önemlidir."
"Derin öğrenme modellerinin eğitimi için veriler, makroekonomik faktörler, sektöre özgü değişkenler, tarihsel kredi marjları ve ilgili piyasa verileri gibi çeşitli ekonomik ve finansal göstergeleri içermelidir. Veri seti ne kadar çeşitli ve temsil edici olursa, model o kadar iyi genellenebilir. yeni kredi riski senaryolarına."
"Veri kalitesiyle ilgili olarak, girdi değişkenlerinin doğruluğunu, tutarlılığını ve uygunluğunu sağlamak önemlidir. Veri temizleme, normalleştirme ve özellik mühendisliği gibi veri ön işleme teknikleri, veri setinin eğitim için hazırlanmasında hayati bir rol oynar. Aykırı değerlerin kaldırılması, eksik değerleri ele almak ve verileri uygun şekilde ölçeklendirmek, güvenilir model performansını sağlamada çok önemli adımlardır."
"Ayrıca, kredi riski modellerinin değişen piyasa koşullarına uyum sağlaması gerektiğinden, güncel verilerin sürdürülmesi çok önemlidir. Derin öğrenme modellerinin sürekli doğruluğunu sağlamak için düzenli güncellemeler ve veri kalitesi ve alaka düzeyinin izlenmesi gereklidir."
Bunlar izleyicilerden gelen birkaç soruydu, ancak Soru-Cevap oturumu, model sağlamlığı, kredi riski modellemesinde derin öğrenmenin olası sınırlamaları ve gerçek dünyadaki uygulama zorlukları gibi konularda çeşitli diğer sorgulamalar ve tartışmalarla devam ediyor. Dr. Xiao, araştırmasından elde ettiği uzmanlığını ve içgörülerini paylaşarak izleyicilerle aktif bir şekilde etkileşim kurar.
Prof S Chandrasekhar'dan Uzun Vadeli Kurumsal Değerleme Tahmini | Araştırma Sunumu
Prof S Chandrasekhar'dan Uzun Vadeli Kurumsal Değerleme Tahmini | Araştırma Sunumu
Profesör S. Chandrasekhar, Bangalore'daki IFIM Business School'da kıdemli bir profesör ve İş Analitiği Direktörüdür. Akademide 20 yılı aşkın tecrübesiyle, Yeni Delhi'deki FORE School of Management'ta Başkan Profesör Direktör ve Lucknow'daki Indian Institute of Management'ta Profesör gibi pozisyonlarda bulundu. Elektrik Mühendisliği alanında lisans derecesine, IIT Kanpur'dan Bilgisayar Bilimleri alanında yüksek lisans derecesine ve ABD Georgia Üniversitesi'nden Kantitatif ve Bilişim Sistemleri alanında Doktora derecesine sahiptir.
Bu sunumda Profesör S. Chandrasekhar, gelişmiş makine öğrenimi ve doğal dil işleme teknikleri kullanarak bir şirketin uzun vadeli Kurumsal Değerini (EV) tahmin etmeye odaklanıyor. Öncelikle hissedar değerini dikkate alan piyasa kapitalizasyonunun aksine, Kurumsal Değer, uzun vadeli borç ve nakit rezervleri gibi faktörleri dahil ederek bir şirketin daha kapsamlı bir değerlemesini sağlar.
EV'yi hesaplamak için piyasa kapitalizasyonu, uzun vadeli borçlar eklenerek ve nakit rezervler çıkarılarak ayarlanır. İşletme değerini altı aya kadar önceden periyodik olarak tahmin eden bu yaklaşım, yatırımcılara ve derecelendirme şirketlerine yatırım büyümesi ve ilgili riskleri yönetme konusunda uzun vadeli bir bakış açısı kazanmalarında yardımcı olabilir.
Bir Quant Stratejisini neler etkiler? [Panel Tartışması] - 24 Eylül 2020
Bir Quant Stratejisini neler etkiler? [Panel Tartışması] - 24 Eylül 2020
Finansta alfa arama stratejileri konulu panel tartışması sırasında Nicholas, yatırım fonlarında ve hedge fonlarda alfa yaratmanın inanılmaz derecede zor olduğunu savunuyor ve yatırımcıların %99'unun aktif olarak alfa pozisyonları aramaması gerektiğini belirtiyor. Piyasadan bağımsız koruma fonlarında alfa üretmenin zorluklarını vurguluyor ve faktör yatırımının piyasadan daha iyi performans göstermek için daha uygun bir seçenek olduğunu öne sürüyor.
Panel, Nicholas ile aynı fikirde ve benzersiz veri kaynakları bulmanın ve bunları faktör yatırımında sistematik bir strateji geliştirmek için kullanmanın önemini vurguluyor. Bu yaklaşımın başarılı alfa üretiminin anahtarı olduğuna inanıyorlar. Ayrıca mevcut piyasada gerçek alfaya ulaşmanın zorluğunu tartışıyorlar ve varlık tahsisi ve risk yönetimi gibi alternatif stratejiler öneriyorlar.
Panel, yalnızca alfa aramaya odaklanmamayı tavsiye ediyor ve pazarda daha az kapsanan ve bu nedenle daha az verimli olan nişlere bakmayı öneriyor. Beta stratejileri gibi iyi yapılandırılmış bir portföy kıyaslaması oluşturmanın önemini vurgularlar ve yatırımcıları potansiyel olarak karlı hisse senetleri bulmak için S&P 500'ün ötesine bakmaya teşvik ederler.
Panelistler, alfa tespit edilse bile, ana komisyoncularla olası çatışmalar nedeniyle onu toplamanın mümkün olmayabileceği konusunda uyarıyorlar. Ayrıca vadeli işlemlerde ana yatırım evreninin bir parçası olmayan veya yöneticinin görevinin bir parçası olmayan varlıkların alım satımının faydalarını da tartışıyorlar. Bu tür varlıklar genellikle daha az kalabalıktır ve bu da piyasada iyi bilinen varlıklara kıyasla daha yüksek Sharpe oranlarıyla sonuçlanır. Ancak, bu varlıkların alım satımının daha küçük bir portföy boyutu gerektirebileceğini ve düşük likiditeleri ve artan alım satım çabaları nedeniyle daha yüksek ücretlere tabi tutulabileceğini kabul ediyorlar.
Laurent, Nicholas'ın uzun vadede hisse senedi toplamak gibi geleneksel aktif yönetim stratejilerinin hiçbir zaman iyi çalışmadığı görüşüne katılıyor. Kanıtlama yükünün, zorlu pazarlarda gelişme ve performans gösterme yeteneklerini göstermek için aktif yöneticilere geçtiğine inanıyor.
Panel ayrıca uzun-kısa yatırım stratejisinin kısa tarafını dikkate almanın önemini tartışıyor. İşlem maliyetlerinin ve piyasa yapısı değişikliklerinin etkisinin incelenmesi de dahil olmak üzere kapsamlı geriye dönük testler yoluyla risk yönetimi ve stres testi stratejisinin gerekliliğini vurgularlar. Panel, doğrulama sürecinden sağ kurtulan birkaç tanesini belirlemek için stratejiyle bolca zaman harcanmasını tavsiye ediyor.
Tartışma, alfa üretimi için stratejilerin pratik çıkarımlarına ve görselleştirilmesine geçer. Panel, akademik araştırmanın değerini kabul ediyor, ancak genellikle pratik çıkarımlardan ve uygulama ayrıntılarından yoksun olduğunu belirtiyor. Portföy perspektifinden yürütülebilen, işlem maliyetlerinden kurtulabilen ve müşterilerin beklentileriyle uyumlu stratejiler oluşturmanın önemini vurguluyorlar. Yatırımcıların önemli düşüşler sırasında stratejilerini sürdürmelerine yardımcı olduğu için, alım satım düşüşlerini gösteren grafikler gibi görsel sunum, tablolara göre tercih edilir.
Konuşmacı, müşterinin hedefleriyle uyumlu ve ekonomik ve temel nedenlerle senkronize edilmiş bir strateji oluşturmanın önemini vurgular. Bir stratejinin birkaç basit cümleyle özetlenebilmesi gerektiğini belirterek basitlik ve açıklanabilirlik ihtiyacını vurgularlar. Geriye dönük test, yalnızca bir stratejinin işe yaradığını kanıtlamak değil, sınırlarını zorlayarak dayanıklılığını test etmek içindir.
Panel, nicel stratejilerin etkisini yansıtır ve varlık sınıfı veya zaman çerçevesinden bağımsız olarak ortalamaya dönüş ve trend takibini iki temel strateji olarak tanımlar. Düşük kazanma oranları ve yüksek volatilite ile piyango bileti satın alma eğilimini karşılaştırıyorlar ve yüksek kazanma oranları ve düşük volatilite ile her seferinde bir dolar üreten bir strateji olarak ortalama geri dönüşün altını çiziyorlar. Bu stratejileri değiştirerek ve harmanlayarak kayıpları yönetmenin ve kazanç beklentisini optimize etmenin önemini tartışıyorlar. Ayrıca açığa satış yapmanın ve kurumsal sahiplerin peşine düşmenin zorluklarına da değiniyorlar.
Risk yönetimi, borsa stratejilerinde olumlu beklenti ihtiyacını vurgulayan panel ile tartışmanın merkezinde yer alıyor. Borsayı sonsuz, rastgele ve karmaşık bir oyun olarak görüyorlar ve potansiyel kayıpları azaltmak için yüksek kazanma oranlı alım satımları piyango biletleriyle harmanlamayı öneriyorlar. Panel ayrıca, bir stratejinin ne zaman kullanımdan kaldırılacağını tartışarak, araştırmalarla güncel kalmanın ve bir stratejiyi etkileyebilecek yapısal değişiklikleri veya piyasa dalgalanmalarını dikkate almanın önemini vurguluyor. Bir stratejiyi kullanımdan kaldırmak, yalnızca kapsamlı araştırma ve çerçeve değişikliklerinden sonra gerçekleşmelidir.
Panel, çoklu yatırım stratejilerini yönetmenin ve düşük performans gösteren stratejilerle uğraşmanın zorluklarını ele alıyor. Yatırım talimatına bağlı kalmanın ve müşterilerin beklentilerini anlamanın önemini vurguluyorlar. Panel, iyi performans göstermeyen stratejilerin ne zaman kullanımdan kaldırılacağını bilerek yeni stratejiler bulma ve bunları uygulamaya yönelik bir sürece sahip olmayı önerir. Düşük performans gösteren stratejilerle başa çıkmak için iki yaklaşımı tartışıyorlar, ya uzun vadeli bir görüş için onları elinde tutuyorlar ya da trend takip tekniklerini kullanıp portföyden çıkarıyorlar. Karar, çok stratejili, çok varlıklı fonun özel yetkisine ve finansmanına bağlıdır.
Panelistler, niceliksel yatırımın zorluklarını ve araştırma miktarı ne olursa olsun yapılan işe güvenmenin önemini vurguluyor. Stratejileri daha iyi stratejilere dönüştürme olasılığından bahsediyorlar ve gerçekten çeşitlendirme stratejilerinin kıtlığını vurguluyorlar. Ayrıca Tesla gibi kısa vadeli hisse senetlerine de değiniyorlar ve bir hisse senedini kısa devre yapmanın, özellikle bir hikayeye dayanan kısa değerlemelerde, esasen bir fikir veya inancı açığa vurmak olduğuna dikkat çekiyorlar. 2005 yılında Japonya'dan bir örnek veriyorlar; burada bir tüketici finansmanı şirketi stratosferik bir değerlemeye sahipti, ancak birkaç yıl sonra iflas edene kadar barışçıl bir açık pozisyon olarak kaldı.
Konuşmacılar, geleneksel beklentilerle uyuşmayan gerçeküstü değerlendirmelere dayalı bir stratejiyi kapatmanın tuzaklarını tartışıyor. Piyasa değeri Toyota gibi daha büyük şirketlerinkini aşan Tesla gibi şirketlerden bahsediyorlar. Panelistler, daha zorlu olduğunu kabul etseler de, hem kısa hem de uzun kenarlar için aynı kurallara sahip olmanın simetrinin önemini vurguluyorlar. Pek çok stratejinin geliştirilebileceğine ve hatta farklı varlık sınıflarının bile özünde ekonomik büyüme üzerine bir bahis olduğuna inanıyorlar.
Panel ayrıca finansal belirsizlik ve oynaklıktan gerçekten çeşitlendiren ve bunlardan fayda sağlayan stratejiler bulmanın zorluğunu da tartışıyor. Bu bağlamda klasik koruma fonu stratejilerinin sınırlamalarını vurguluyorlar ve gelecek vadeden yatırımcılara şablonlar halinde düşünmelerini ve işe yaramayan stratejileri bir kenara bırakmaya istekli olmalarını tavsiye ediyorlar. Bireysel yatırımcıların düşük maliyetli çeşitlendirilmiş ETF'lere odaklanmalarını ve risk yönetimine öncelik vermelerini öneriyorlar.
Panel, finansal piyasaların verimliliğine ve bireysel yatırımcıların profesyonellere karşı rekabet ederken karşılaştıkları zorluklara değinerek tartışmayı sonlandırıyor. Akademik araştırma makalelerini müjde yerine ilham kaynağı olarak kullanmayı ve daha geniş pazarla aşırı korelasyondan kaçınmak için ana akım olmayan fikirleri bulmayı öneriyorlar. Çalışmalarını daha fazla keşfetmek isteyenler için Twitter kullanıcı adlarını, LinkedIn profillerini ve web sitelerini sağlarlar.
Panel, zorlukları, alternatif yaklaşımları, risk yönetimi hususlarını ve pratik çıkarımların ve görselleştirmenin önemini vurgulayarak alfa arama stratejilerinin çeşitli yönlerini derinlemesine inceler. İçgörüleri, yatırımcılar ve karmaşık finans ortamında yol alan nicelik uzmanları için değerli rehberlik sağlar.
Derin Takviyeli Öğrenme ile Alım Satım | Doktor Thomas Starke
Derin Takviyeli Öğrenme ile Alım Satım | Doktor Thomas Starke
Alım satım için derin takviyeli öğrenme uzmanı olan Dr. Thomas Starke, takviyeli öğrenme (RL) kavramını ve ticaret alanındaki uygulamasını tanıtıyor. Takviyeli öğrenme, makinelerin, olumlu sonuçları en üst düzeye çıkarmak için yapılacak en iyi eylemleri belirleyerek, açık denetim olmaksızın bir görevi nasıl gerçekleştireceklerini öğrenmelerini sağlar. Ekrandaki görsel ipuçlarına yanıt verirken farklı adımlardan ilerlediği bir bilgisayar oyunu oynamak için makine öğrenimi örneğini kullanıyor. Makinenin başarısı veya başarısızlığı, oyun boyunca verdiği kararlarla belirlenir.
Dr. Starke, Markov karar sürecini tartışarak derin pekiştirmeli öğrenme ile alım satımın ayrıntılarına giriyor. Bu süreçte her bir durum, belirli bir piyasa parametresine karşılık gelir ve yapılan bir işlem, süreci bir sonraki duruma geçirir. Geçişe bağlı olarak aracı (makine) olumlu ya da olumsuz bir ödül alır. Amaç, belirli bir politika ve durum verildiğinde beklenen ödülü maksimize etmektir. Alım satım bağlamında, piyasa parametreleri mevcut durumu belirlemeye yardımcı olarak aracının hangi eylemleri gerçekleştireceği konusunda bilinçli kararlar vermesini sağlar.
Ticarette karar verme süreci, sistemin durumunu bildiren çeşitli göstergelere dayalı olarak pozisyon alıp almayacağınıza, satacağınıza veya tutacağınıza karar vermeyi içerir. Nihai hedef, ticaretten kaynaklanan kar veya zarar olan mümkün olan en iyi ödülü almaktır. Dr. Starke, geleneksel makine öğrenimi yaklaşımlarının durumlara anında kar veya zarar gibi belirli etiketler atadığını belirtiyor. Ancak, bir ticaret geçici olarak beklentilerin tersine giderse, bu yanlış etiketlere yol açabilir. Makinenin, başlangıçta zarar etse bile bir işlemde ne zaman kalması gerektiğini anlaması ve işlemden çıkmadan önce işlemin ortalama çizgiye geri dönmesini bekleme inancına sahip olması gerekir.
Bir ticaretin kâr ve zararındaki her adımı etiketlemenin zorluğuna değinmek için Dr. Starke, takviyeli öğrenmede geriye dönük etiketlemeyi başlatır. Geleneksel makine öğrenimi, bir ticaretin her adımını etiketler ve başlangıçtaki kayıplara rağmen bir ticaretin gelecekte kârlı hale gelip gelmeyeceğini tahmin etmeyi zorlaştırır. Geriye dönük etiketleme, anında kar sağlamasa bile her eyleme ve duruma sıfır olmayan bir değer atamak için Bellman denklemini kullanır. Bu yaklaşım, ortalama ve nihai karlılığa geri dönüş olasılığını sağlar.
Gecikmeli tatmin, ticarette önemli bir zorluktur ve Dr. Starke, pekiştirmeli öğrenmenin bu engelin üstesinden gelmeye nasıl yardımcı olduğunu açıklıyor. Bellman denklemi, hem anlık ödülü ("r") hem de kümülatif ödülü ("q") birleştirerek bir eylemin ödülünü hesaplamak için kullanılır. İndirgeme faktörü ("gama"), önceki sonuçlara kıyasla gelecekteki sonuçlara verilen ağırlığı belirler. Takviyeli öğrenmeden yararlanarak, ticaret kararları yalnızca anlık ödüllere dayanmaz, aynı zamanda gelecekteki daha yüksek ödüller için potansiyeli de hesaba katar. Bu yaklaşım, tamamen açgözlü karar vermeye kıyasla daha bilinçli karar vermeyi mümkün kılar.
Derin pekiştirmeli öğrenme, finansal piyasaların karmaşıklığı ve dikkate alınması gereken çok sayıda durum ve etki nedeniyle ticarette özellikle yararlıdır. Dr. Starke, geçmiş deneyimlere dayanan tablolara yaklaşmak için derin sinir ağlarının kullanılmasının önemini vurgulayarak devasa bir tabloya olan ihtiyacı ortadan kaldırır. Öngörü değeri olan girdileri seçmenin ve sistemi bilinen davranış için test etmenin önemini vurguluyor. Ticaretteki durum, geçmiş ve güncel fiyatları, teknik koruma verilerini, duyarlılık veya uydu görüntüleri gibi alternatif veri kaynaklarını ve daha fazlasını içerir. Durumu tanımlamak için doğru ödül fonksiyonunu ve girdileri bulmak çok önemlidir. Sinir ağları tarafından yakınlaştırılan tabloların sürekli güncellenmesi, makinenin kademeli olarak öğrenmesine ve daha iyi ticaret kararları vermesine olanak tanır.
Dr. Starke, pekiştirmeli öğrenmeyi kullanarak eğitim için fiyat serisinin nasıl yapılandırılacağını tartışıyor. Fiyat serisini sırayla geçmek yerine, farklı noktalarda rastgele giriş ve çıkış yapılabilir. Yöntem seçimi, kullanıcının özel gereksinimlerine ve tercihlerine bağlıdır. Ayrıca, uzun süreli düşüşlerden veya aşırı ticaret sürelerinden kaçınmak için saf yüzde kar ve zarar (P&L), tıklama başına kâr, Sharpe oranı ve çeşitli ceza türlerinin kullanılması gibi örnekler sağlayarak bir ödül işlevi tasarlamanın zorluğunu araştırıyor.
Girdiler açısından, Dr. Starke, açılış, yüksek, düşük, kapanış ve hacim değerleri, mum kalıpları, göreli güç endeksi gibi teknik göstergeler ve zamanla ilgili çeşitli faktörler dahil olmak üzere birçok seçenek önerir. Girdiler, diğer araçların fiyatlarını ve teknik göstergelerini ve duyarlılık analizi veya uydu görüntüleri gibi alternatif veri kaynaklarını da içerebilir. Bu girdiler, bir bilgisayar oyununun karar vermek için girdi özelliklerini kullanmasına benzer şekilde, karmaşık bir durum oluşturmak için birleştirilir. Sistemin buna göre optimize edilmesini sağladığından, kişinin ticaret stiliyle uyumlu doğru ödül işlevini bulmak çok önemlidir.
Test aşaması, ticarette pekiştirmeli öğrenme için önemli bir adımdır. Dr. Starke, temiz sinüs dalgaları, trend eğrileri, yapısı olmayan rastgele seriler, farklı türde sıra korelasyonları, temiz test eğrilerinde gürültü ve yinelenen modeller dahil olmak üzere yürüttüğü test serilerini açıklıyor. Bu testler, makinenin tutarlı bir şekilde kar sağlayıp sağlamadığını değerlendirmeye ve kodlamadaki kusurları belirlemeye yardımcı olur. Ayrıca standart, evrişimli ve uzun kısa süreli bellek (LSTM) ağları gibi farklı sinir ağlarının kullanımını tartışıyor. Dr. Starke, ihtiyaçları için yeterli olan ve aşırı hesaplama çabası gerektirmeyen daha basit sinir ağlarını tercih ediyor.
Dr. Starke, sinyal ve gürültü arasında ayrım yapmak ve yerel minimum sorunu gibi takviyeli öğrenme ile ticaret yapmanın zorluklarını kabul ediyor. Takviyeli öğrenme, gürültülü finansal zaman serileri ve değişen kurallar ve piyasa rejimleri ile karakterize edilen dinamik finansal sistemlerle mücadele eder. Bununla birlikte, fiyat eğrisini basit bir hareketli ortalama ile yumuşatmanın pekiştirmeli öğrenme makinesinin performansını önemli ölçüde artırabileceğini gösteriyor. Bu içgörü, kârlı ticaret kararları verebilen başarılı bir makine öğrenimi sistemi oluşturmaya yönelik rehberlik sunar.
Seyirci soruları ile ilgili olarak, Dr. Starke daha fazla içgörü sağlar. Bellman denkleminin ileriye dönük yanlılığı ortaya çıkarmaktan kaçındığını ve teknik göstergelerin dikkatli bir analizden sonra girdi olarak kullanılabileceğini onaylıyor. Uydu görüntülerinin hisse senedi fiyatlarını tahmin etmek için değerli olabileceğini öne sürüyor. Zaman çerçeveleri açısından, sinir ağının hesaplama süresine bağlı olarak küçük zaman dilimlerine takviye ticareti uygulanabilir. Takviyeli ticaret algoritmalarının piyasa anormalliklerine duyarlılığını tartışıyor ve takviyeli öğrenmeyi kullanarak rastgele karar ağaçlarını eğitmenin neden mantıklı olmadığını açıklıyor.
Sinir ağlarının seçimi sorulduğunda, Dr. Starke, soruna uygunluklarından dolayı karar ağaçları veya destek vektör makineleri yerine ticaret için sinir ağlarının kullanılmasını önerir. Kayıp işlevini ödül işlevine göre ayarlamak, optimum performans için çok önemlidir. Takviyeli öğrenmeyi yüksek frekanslı ticaret için kullanmak için bazı girişimlerde bulunulduğunu, ancak gerçek zamanlı piyasalarda yanıt verme yeteneğinden yoksun yavaş sinir ağlarının bir sınırlama olduğunu kabul ediyor. Dr. Starke, bir ticaret kariyerini başarılı bir şekilde sürdürmek için piyasa bilgisi edinmenin, gerçek ticaretler yapmanın ve süreç boyunca kapsamlı bir şekilde öğrenmenin önemini vurguluyor. Son olarak, sinir ağlarını ve opsiyon ticaretini birleştirmeyle ilgili zorlukları tartışıyor.
Dr. Starke ayrıca, yalnızca teknik göstergelere dayanmak yerine, opsiyon verilerinin, dayanak enstrümanın alım satımı için bir girdi olarak kullanılmasına da değinir. Alınacak veya satılacak lot sayısını belirlemek için sinir ağlarını kullanma ve bir kayma modeli oluşturarak ve bu faktörleri ödül işlevine entegre ederek spread, komisyon ve kayma gibi faktörleri algoritmaya dahil etme konusunda içgörüler sunuyor. Ticaret hacimlerine karar vermek için sinir ağlarını kullanırken dikkatli olunmasını tavsiye ediyor ve buna göre portföy ağırlıklarını ayarlamak için çıktı değerlerinin kullanılmasını öneriyor. Dinleyicilerin soruları ve konuşmasına katılımları için şükranlarını ifade ederek, LinkedIn aracılığıyla daha fazla katılım ve etkileşimi davet ederek sözlerini bitiriyor.
Sunum sırasında Dr. Starke, pekiştirmeli öğrenme ile ticaret alanında sürekli öğrenmenin ve gelişmenin önemini vurguladı. Sinir ağlarını sürekli olarak güncelleme ve sistemi yeni veriler ve piyasa koşullarına göre iyileştirme ihtiyacını vurguladı. Bu yinelemeli süreç, makinenin değişen dinamiklere uyum sağlamasına ve zaman içinde karar verme yeteneklerini geliştirmesine olanak tanır.
Dr. Starke ayrıca model doğrulama kavramını ve numune dışı testin önemini tartıştı. Eğitilmiş modelin performansının, iyi genelleştirildiğinden ve belirli piyasa koşullarına fazla uymadığından emin olmak için görünmeyen veriler üzerinde değerlendirilmesi çok önemlidir. Numune dışı testler, sistemin sağlamlığının doğrulanmasına yardımcı olur ve performansının daha gerçekçi bir şekilde değerlendirilmesini sağlar.
Ek olarak, takviyeli öğrenme ile ticarette veri ön işleme ve özellik mühendisliğinin zorluklarına değindi. Verileri uygun bir formatta hazırlamak ve bilgilendirici özellikleri seçmek, etkili bir ticaret modeli oluşturmanın kritik adımlarıdır. Dr. Starke, sinir ağları için girdi verilerini optimize etmek için normalleştirme, ölçekleme ve özellik seçimi gibi çeşitli tekniklerin araştırılmasını önerdi.
Ayrıca Dr. Starke, takviyeli öğrenmenin sınırlamalarını ve piyasa anormalliklerine veya aşırı olaylara karşı duyarlılığını kabul etti. Takviyeli öğrenme değerli içgörüler sunabilir ve karlı stratejiler üretebilirken, dikkatli olmak ve alım satımın doğasında var olan riskleri anlamak önemlidir. Risk yönetimi ve çeşitlendirme stratejileri, olası kayıpların azaltılmasında ve uzun vadeli başarının sağlanmasında önemli rol oynamaktadır.
Sonuç olarak, Dr. Starke'nin sunumu ticarette pekiştirmeli öğrenmenin uygulanmasına kapsamlı bir genel bakış sağladı. Bilgilendirilmiş ticaret kararları vermek için derin pekiştirmeli öğrenme algoritmalarını kullanmayla ilgili temel kavramları, zorlukları ve en iyi uygulamaları tartıştı. Tüccarlar, sinir ağlarının gücünden ve takviyeli öğrenme ilkelerinden yararlanarak stratejilerini geliştirebilir ve potansiyel olarak dinamik ve karmaşık finansal piyasalarda daha iyi performans elde edebilir.
EPAT Sneak Peek Dersi - Bir Ticaret Stratejisi Nasıl Optimize Edilir? - 27 Şubat 2020
EPAT Sneak Peek Dersi - Bir Ticaret Stratejisi Nasıl Optimize Edilir? - 27 Şubat 2020
Videoda konuşmacı, İçerik C hakkında arka plan bilgileri vererek ve ticaret ve bankacılık deneyimlerini sunarak başlıyor. Sistematik ticaret, kantitatif ticaret, algoritmik ticaret ve yüksek frekanslı ticaret dahil ticaretteki farklı metodolojileri tartışıyorlar. Videonun ana odak noktası, bir ticaret stratejisini ölçülebilir bir şekilde geliştirme ve optimize etme konusunda içgörü sağlamak ve isteğe bağlı ve nicel ticaret yaklaşımlarını karşılaştırmaktır.
Konuşmacı, ticarette performans ve isabet oranının önemini vurguluyor. %95 olasılıkla hisse senetlerinin en az %50'sinde daha iyi performans elde etmek için, tacirlerin tahminlerinde belirli sayıda doğru olması gerektiğini ve bunun takip edilen ve işlem gören varlıkların sayısıyla arttığını açıklıyorlar. Daha fazla hisse senedi takibine olanak sağlayan sistematik alım satım, bu konuda ihtiyari alım satıma göre avantajlıdır. Bununla birlikte, isteğe bağlı ticaret, daha az hisse senedi izleyerek daha derin müseccel içgörüler sağlayabilir. Konuşmacı, bir yatırım yöneticisinin kıyaslama üzerindeki performansının isabet oranı ve alınan bahis sayısının karekökü ile doğru orantılı olduğunu belirten yatırım yönetiminin temel yasasını tanıtıyor.
Teknik tüccarlar, temel tüccarlar ve miktarlar gibi farklı tüccar türleri, riski ve getirileri farklı şekillerde yakalar. Konuşmacı, neredeyse tüm bu ticaret yaklaşımlarının kurallar olarak ifade edilebileceğini ve sistematik ticareti mümkün kıldığını açıklıyor. Bir ticaret stratejisi, piyasa aşaması ne olursa olsun ne zaman alınacağını, satılacağını veya tutulacağını belirleyen matematiksel bir kurallar dizisi olarak tanımlanır. Bir ticaret stratejisinin amacı, gelen verilere dayalı bir sinyal işlevi oluşturmak ve bunu dayanak varlık için bir hedef konuma dönüştürmektir. Alım satım, piyasa rastgeleliği ve stokastik doğası nedeniyle karmaşık olsa da, kurala dayalı stratejiler riskin yönetilmesine yardımcı olabilir.
Konuşmacı, bir ticaret stratejisi tasarlama ve uygulama ile ilgili işlevleri derinlemesine inceler. Fiili piyasada gerçekleşen getirilerin kişinin kontrolünün dışında olduğunu ve değiştirilemeyeceğini vurgularlar. Bu nedenle, stratejiyi iyileştirmek için parametreleri değiştirerek bazı kısıtlamalar verildiğinde Pi işlevini optimize etmek önemlidir. Konuşmacı, fikir oluşturma, hipotez testi, kural dönüştürme, geriye dönük test, risk tahmini, dağıtım ve dağıtımdan sonra bir sonraki stratejiyi aramanın önemi dahil olmak üzere strateji geliştirme aşamalarını ana hatlarıyla belirtir.
Bir ticaret stratejisinde yatırım getirisi denklemleri alfa, beta ve epsilon gibi faktörler göz önünde bulundurularak açıklanır. Konuşmacı ayrıca, kendine özgü riskin nasıl çeşitlendirilebileceğini ve beklenen getirinin bir parçası olmadığını açıklayarak bir stratejideki riski ve panelleri tartışır. Beta ve alfa kavramları tanıtılırken, pazar faktörü riski için önerilen pasif geniş tabanlı endeksleme ve değer veya momentum gibi satın alma faktörleri yoluyla daha fazla çeşitlendirme potansiyeli. Alfa oluşturmak, dikkatli seçim veya zamanlama gerektiren zorlu bir görev olarak kabul edilir.
Konuşmacı, ticaret stratejilerinde alfa ve piyasa zamanlamasının önemini vurguluyor. Etkili bir stratejinin sabit alfa yakalamayı ve piyasa faktörlerindeki değişiklikleri tahmin etmeyi gerektirdiğini açıklıyorlar. Biri bu yeteneğe sahip değilse, pasif yatırım tek geçerli seçenek haline gelir. Konuşmacı, geriye dönük teste geçmeden önce fikir ve dikkatli gözlem ile basit bir ticaret stratejisi geliştirmeye başlamanızı tavsiye ediyor. İlk içgörüleri elde etmek için günlük fiyatları kullanarak potansiyel fikirleri derinlemesine incelemeniz önerilir.
Kodlama ve veri analizi tekniklerini kullanarak bir alım satım stratejisinin nasıl optimize edileceğine dair bir gösteri sunulmaktadır. Örnek, alım satım sinyallerini hesaplamak ve açılış ve bugünün kapanışına dayalı olarak müteakip değer satışını yaklaşık olarak hesaplamak için Microsoft, Apple ve Google hisse senetlerini kullanır. Keşif analizi, fiyat hareketlerindeki farklılıkları görselleştirmek için grafikler çizilerek gerçekleştirilir. Değişkenlikler, fiyatlar ve oynaklık yüzdesi gibi faktörler dikkate alınarak X'in değerini farklı hisse senetleri arasında karşılaştırılabilir hale getirmek için veri standardizasyonu tartışılır. Konuşmacı, Hindistan pazarının büyük hacimli güven stoğu ve S&P ilk 20 endeksindeki boşluk artışı ve boşluk düşüşü ile ilgili istatistiksel olguyu vurgulayarak, açılış aralığı ve kapanış çubuğunun tanımına yol açar.
Konuşmacı daha sonra tüccarlar ve ticaret alanında kariyer yapmak isteyen bireyler için EPAT (Algoritmik Ticarette Yönetici Programı) programının faydalarını tartışmaya geçer. EPAT programının alım satıma odaklanan pratik bir program olduğunu vurguluyorlar, bu da onu tüccar olmayı veya aracılık alım satım masalarında çalışmayı arzulayanlar için uygun kılıyor. Program, ticaret stratejileri, risk yönetimi teknikleri ve algoritmik ticaretin pratik yönleri hakkında kapsamlı bir anlayış sağlar.
Daha çok teorik yönlere odaklanan programların aksine EPAT programı, gerçek dünya ticaret senaryolarında doğrudan uygulanabilecek pratik bilgiler sunar. Konuşmacı, risk niceliği olmayı hedefleyen bireyleri, teorik kavramları daha derinlemesine inceleyen diğer programları keşfetmeye teşvik eder.
Ticaret için gerekli olan istatistik konuları sorulduğunda, konuşmacı, ticarette istatistiklerin uygulanmasına ilişkin içgörüler elde etmek için herhangi bir üniversite düzeyindeki istatistik kitabına başvurmanızı önerir. Ayrıca, değerli öğrenme materyallerine erişmek ve alandaki en son trendler ve gelişmelerden haberdar olmak için kantitatif finans bloglarını ve Twitter hesaplarını takip etmeyi öneriyorlar.
Strateji geliştirmeye ilişkin olarak, konuşmacı, ticaret fikirlerini koda çevirmek için istatistik ve niceleme açısından düşünmenin önemini vurguluyor. EPAT programı, tüccarları iyi ve karlı ticaret stratejileri tanımlamak için gerekli becerilerle donatır. Strateji geliştirme için çaba sarf etme ihtiyacını vurguluyorlar ve algo ticaretinde tutarlı karlar elde etmenin özveri ve azim gerektirdiğini kabul ediyorlar.
Konuşmacı, izleyicilerden gelen belirli soruları yanıtlayarak koddaki yerel düşük ve yüksek değerleri tanımlama, opsiyon ticareti için kod alma ve kullanma ve örnek kod bulma gibi konularda rehberlik sağlar. Kod örneklerinin GitHub'da bulunabileceğinden bahsediyorlar ve EPAT programının ticaret stratejilerinin bileşenlerini içerdiğini açıklığa kavuşturuyorlar, ancak pozisyon boyutlandırmanın kapsanıp kapsanmadığından emin değiller.
Konuşmacı devam ederken, demir kondorlar gibi basit opsiyon stratejilerinde algo ticaretinin uygulanmasını tartışıyor. Yürütme zamanlamasının çok önemli bir rol oynadığı yüksek frekanslı ticarette yürütme hızının önemini vurguluyorlar. Ancak orta ve uzun vadeli stratejiler için alfa kaynakları hızdan daha önemlidir. Algo ticareti, potansiyel alım satımların kaçırılmamasını sağlamak için farklı hisse senetleri üzerindeki çoklu seçeneklerin izlenmesinde özellikle yararlı olabilir.
Konuşmacı, ticaret stratejilerinde alternatif verilerin kullanımına ilişkin bakış açılarını paylaşıyor. Bazı alternatif verilerin değerli olabileceğine, ancak tüm veri kaynaklarının yararlı içgörüler sağlamadığına işaret ederek, etkinliği hakkında karışık duygular ifade ediyorlar. Aykırı değerleri ticaret stratejilerine dahil etme kararı, kullanılan stratejinin belirli ticaret ve risk profillerine bağlıdır.
Değişen pazar koşullarına göre kendilerini optimize etme yeteneğine sahip uyarlanabilir stratejiler de tartışılmaktadır. Konuşmacı, uyarlanabilir stratejiler oluşturmak için çeşitli teknikleri vurgular ve bunların ticaret performansını ve uyarlanabilirliği artırma potansiyellerini vurgular.
Sonuç olarak, konuşmacı, çeşitli grafik türlerine dayalı ticaret stratejileri oluşturmak mümkün olsa da, başarıyı sağlamak için belirli kuralların yürürlükte olması gerektiğini yineler. Piyasada "bedava öğle yemeği" olmadığı konusunda uyarıyorlar ve alım satım kararlarında disiplinli ve sistematik bir yaklaşımın önemini vurguluyorlar.
Video, izleyicilere EPAT programı veya onun kariyerleri ve işletmeleri için olası faydaları hakkında olabilecek ek soruları sormaları için bir davetle sona eriyor. İlgili kişilerin, sağlanan forum veya diğer iletişim kanalları aracılığıyla kabul ayrıntıları ve ücret esnekliği hakkında bilgi almak için program danışmanlarıyla bağlantı kurmaları önerilir.