Algorytmy strategie strategie książki

Podstawy handlu algorytmicznego: pojęcia i przykłady Algorytm to określony zestaw jasno zdefiniowanych instrukcji mających na celu wykonanie zadania lub procesu. Handel algorytmiczny (handel automatyczny, handel czarnoskrzynkowy lub po prostu handel algo) jest procesem wykorzystywania komputerów zaprogramowanych do wykonywania określonego zestawu instrukcji do zawarcia transakcji w celu generowania zysków z prędkością i częstotliwością, która jest niemożliwa dla ludzki przedsiębiorca. Zdefiniowane zestawy reguł są oparte na czasie, cenie, ilości lub dowolnym modelu matematycznym. Poza możliwościami zysku dla handlowca, algo-trading sprawia, że ​​rynki są bardziej płynne i sprawia, że ​​handel staje się bardziej systematyczny, wykluczając emocjonalny wpływ człowieka na działalność handlową. Załóżmy, że trader przestrzega następujących prostych kryteriów handlowych: kup 50 akcji w magazynie, gdy jego 50-dniowa średnia krocząca przekracza średnią ruchomą wynoszącą 200 dni Sprzedaj akcje w magazynie, gdy jego 50-dniowa średnia krocząca spada poniżej średniej ruchomej wynoszącej 200 dni Korzystając z tego zestawu dwóch prostych instrukcji, łatwo jest napisać program komputerowy, który automatycznie monitoruje cenę akcji (i wskaźniki średniej ruchomej) i umieszcza zamówienia kupna i sprzedaży po spełnieniu określonych warunków. Przedsiębiorca nie musi już dłużej obserwować cen i wykresów na żywo, ani składać zamówień ręcznie. Algorytmiczny system transakcyjny automatycznie robi to za niego, prawidłowo identyfikując możliwości handlowe. (Aby dowiedzieć się więcej na temat średnich kroczących, zobacz: Proste średnie ruchome Wyróżnij trendy). Algo-trading zapewnia następujące korzyści: Transakcje wykonywane w najlepszych możliwych cenach Natychmiastowe i dokładne rozmieszczenie zleceń handlowych (co daje duże szanse na wykonanie na pożądanych poziomach) Transakcje prawidłowo i natychmiastowo, aby uniknąć znacznych zmian cen Obniżone koszty transakcji (zobacz przykład niedoboru implementacji poniżej) Jednoczesne automatyczne sprawdzanie warunków na wielu rynkach Zredukowane ryzyko ręcznych błędów podczas umieszczania transakcji Backtest algorytmu, na podstawie dostępnych danych historycznych i danych w czasie rzeczywistym Reduced możliwość pomyłek popełnianych przez handlarzy ludźmi w oparciu o czynniki emocjonalne i psychologiczne Największą część dzisiejszego algo-handlowania stanowi transakcja o wysokiej częstotliwości (HFT), która stara się wykorzystać dużą liczbę zleceń przy bardzo dużych prędkościach na wielu rynkach i wielu decyzjach parametry, oparte na zaprogramowanych instrukcjach. (Aby uzyskać więcej informacji na temat transakcji o wysokiej częstotliwości, zobacz: Strategie i sekrety przedsiębiorstw o ​​wysokiej częstotliwości (HFT)) Algo-trading jest wykorzystywany w wielu formach działalności handlowej i inwestycyjnej, w tym: Inwestorzy średnio - i długoterminowi lub kupują firmy poboczne (fundusze emerytalne) fundusze inwestycyjne, towarzystwa ubezpieczeniowe), które dokonują zakupu w dużych ilościach, ale nie chcą wpływać na ceny akcji za pomocą dyskretnych, dużych inwestycji. Handlowcy krótkoterminowi i uczestnicy rynku sprzedaży (animatorzy rynku, spekulanci i arbitrzy) dodatkowo zyskują dzięki automatycznej realizacji transakcji, algo-trading pomagają w stworzeniu wystarczającej płynności dla sprzedawców na rynku. Systematyczni handlowcy (twórcy trendów, handlowcy parami, fundusze hedgingowe itp.) Uważają, że programowanie reguł handlowych jest o wiele bardziej efektywne i pozwala programowi handlować automatycznie. Handel algorytmiczny zapewnia bardziej systematyczne podejście do aktywnego handlu niż metody oparte na intuicji lub instynkcie handlowców. Algorytmiczne strategie handlowe Każda strategia handlu algorytmicznego wymaga zidentyfikowanej możliwości, która przynosi zyski pod względem poprawy zysków lub redukcji kosztów. Poniżej przedstawiono typowe strategie transakcyjne stosowane w algo-trading: Najpopularniejsze strategie handlu algorytmicznego podążają za trendami średnich kroczących. wyłuskanie kanałów. zmiany poziomu cen i powiązane wskaźniki techniczne. Są to najprostsze i najprostsze strategie implementacji poprzez handel algorytmiczny, ponieważ strategie te nie wymagają dokonywania jakichkolwiek prognoz ani prognoz cenowych. Transakcje są inicjowane w oparciu o występowanie pożądanych trendów. które są łatwe i proste do wdrożenia za pomocą algorytmów bez wchodzenia w złożoność analizy predykcyjnej. Powyższy przykład średniej ruchomej wynoszącej 50 i 200 dni jest popularnym trendem zgodnym ze strategią. (Aby uzyskać więcej informacji na temat strategii handlu trendami, zobacz: Proste strategie wykorzystywania trendów.) Zakup podwójnego notowania giełdowego po niższej cenie na jednym rynku i jednoczesne sprzedawanie go po wyższej cenie na innym rynku oferuje różnicę cen jako zysk wolny od ryzyka lub arbitraż. Ta sama operacja może być powielana w odniesieniu do instrumentów akcji w porównaniu do instrumentów futures, ponieważ różnice cenowe istnieją od czasu do czasu. Wdrożenie algorytmu identyfikującego takie różnice cenowe i składanie zamówień pozwala na efektywne zyski. Fundusze indeksowe określiły okresy równoważenia w celu dostosowania swoich udziałów do swoich odpowiednich indeksów odniesienia. Stwarza to zyskowne możliwości dla handlowców algorytmicznych, którzy wykorzystują oczekiwane transakcje, które dają 20-80 punktów bazowych zysków w zależności od liczby akcji w funduszu indeksowym, tuż przed przywróceniem indeksu funduszy. Takie transakcje są inicjowane za pomocą algorytmicznych systemów transakcyjnych w celu terminowej realizacji i najlepszych cen. Wiele sprawdzonych modeli matematycznych, takich jak neutralna strategia handlu delta, które umożliwiają handel kombinacjami opcji i zabezpieczeniami. w przypadku transakcji zawieranych w celu kompensowania dodatnich i ujemnych delt, tak aby delta portfela została utrzymana na poziomie zero. Średnia strategia zwrotu opiera się na założeniu, że wysokie i niskie ceny aktywów są zjawiskiem przejściowym, które okresowo powracają do ich wartości średniej. Identyfikacja i definiowanie przedziału cenowego i algorytmu implementacji w oparciu o to pozwala na automatyczne umieszczanie transakcji, gdy cena aktywów włamuje się i znika z określonego przedziału. Strategia średniej ważonej ilości woluminów dzieli duże zlecenie i uwalnia dynamicznie określone mniejsze porcje zamówienia na rynek, korzystając z historycznych profili wolumenu historycznych. Celem jest wykonanie zamówienia zbliżonego do średniej ważonej wolumenem ceny (VWAP), a tym samym skorzystanie ze średniej ceny. Strategia ważona według średniej ceny rozbija duże zlecenie i uwalnia dynamicznie określone mniejsze porcje zamówienia na rynek za pomocą równomiernie podzielonych przedziałów czasowych między czasem rozpoczęcia i zakończenia. Celem jest wykonanie zamówienia zbliżonego do średniej ceny między początkiem a czasem zakończenia, minimalizując w ten sposób wpływ na rynek. Dopóki zlecenie handlowe nie zostanie w pełni wypełnione, algorytm ten kontynuuje wysyłanie zleceń częściowych, zgodnie z określonym współczynnikiem udziału i według wolumenu obrotu na rynkach. Strategia powiązanych działań wysyła zamówienia według zdefiniowanego przez użytkownika procentu wielkości rynku i zwiększa lub zmniejsza współczynnik uczestnictwa, gdy cena akcji osiąga poziomy zdefiniowane przez użytkownika. Strategia niedoborów wdrożeniowych ma na celu zminimalizowanie kosztów realizacji zamówienia poprzez obrót rynkiem czasu rzeczywistego, co pozwala zaoszczędzić na kosztach zamówienia i skorzystać z kosztu alternatywnego opóźnionej realizacji. Strategia zwiększy docelową stopę uczestnictwa, gdy cena akcji będzie się korzystnie zmieniać i spadnie, gdy cena akcji będzie się pogarszać. Istnieje kilka specjalnych klas algorytmów, które próbują zidentyfikować zdarzenia po drugiej stronie. Te algorytmy wykrywające, stosowane na przykład przez twórcę rynku strony sprzedającej, mają wbudowaną inteligencję, która identyfikuje istnienie dowolnych algorytmów po stronie kupna dużego zamówienia. Takie wykrywanie za pomocą algorytmów pomoże animatorowi rynku zidentyfikować duże możliwości zleceń i umożliwić mu skorzystanie z wypełniania zamówień po wyższej cenie. Jest to czasami określane jako front-running high-tech. (Aby uzyskać więcej informacji na temat transakcji o wysokiej częstotliwości i nieuczciwych praktyk, zobacz: Jeśli kupujesz akcje online, angażujesz się w transakcje HFT.) Wymagania techniczne dla handlu algorytmicznego Wdrożenie algorytmu przy użyciu programu komputerowego jest ostatnią częścią, której towarzyszy weryfikacja historyczna. Wyzwaniem jest przekształcenie zidentyfikowanej strategii w zintegrowany skomputeryzowany proces, który ma dostęp do rachunku handlowego do składania zamówień. Potrzebne są następujące elementy: Wiedza programistyczna programująca wymaganą strategię handlową, wynajęci programiści lub gotowe oprogramowanie transakcyjne Łączność sieciowa i dostęp do platform transakcyjnych do składania zamówień Dostęp do rynkowych kanałów danych, które będą monitorowane przez algorytm pod kątem możliwości umieszczenia zamówienia Zdolność i infrastruktura do testowania wstecznego systemu po jego zbudowaniu, zanim zostanie wprowadzona na rzeczywiste rynki Dostępne historyczne dane do analizy historycznej, w zależności od złożoności reguł zaimplementowanych w algorytmie Oto przykładowy przykład: Royal Dutch Shell (RDS) jest notowany na Amsterdamie Giełda (AEX) i Giełda Londyńska (LSE). Skonstruujmy algorytm, aby zidentyfikować możliwości arbitrażu. Oto kilka interesujących spostrzeżeń: AEX inwestuje w euro, a LSE w funtach szterlingach Ze względu na różnicę godzinową AEX otwiera godzinę wcześniej niż LSE, a następnie obie giełdy handlują jednocześnie przez kilka następnych godzin, a następnie handlują tylko w LSE podczas ostatnia godzina w miarę zamykania AEX Czy możemy zbadać możliwość handlu arbitrażowego na rynku akcji Royal Dutch Shell notowanych na tych dwóch rynkach w dwóch różnych walutach Program komputerowy, który odczytuje bieżące ceny rynkowe Kanały cenowe z LSE i AEX A Kurs wymiany GBP-EUR Zdolność do składania zleceń, która może doprowadzić zamówienie do właściwej wymiany Potencjał testowy w historycznych kanałach cenowych Program komputerowy powinien wykonać następujące czynności: Odczytać przychodzący strumień ceny zasobów RDS z obu giełd. Wykorzystanie dostępnych kursów wymiany walut . przeliczenie ceny jednej waluty na inną Jeśli istnieje wystarczająco duża rozbieżność cenowa (zdyskontowana koszty maklerskie) prowadząca do korzystnej okazji, wówczas należy złożyć zlecenie kupna po niższej cenie na zlecenie wymiany i sprzedaży na wyższej cenie. Jeśli zlecenia są realizowane jako pożądany, zysk arbitrażowy będzie następował Prosto i Łatwie Jednak praktyka handlu algorytmicznego nie jest tak prosta w utrzymaniu i wykonaniu. Pamiętaj, że jeśli umieścisz handel generowany przez algo, inni uczestnicy rynku również. W związku z tym ceny wahają się w milli, a nawet mikrosekundach. W powyższym przykładzie, co się stanie, jeśli twój zakup zostanie zrealizowany, ale nie sprzedajesz handlu, ponieważ ceny sprzedaży zmieniają się w momencie, gdy twoje zamówienie trafi na rynek. W końcu będziesz siedział z otwartą pozycją. uczynienie strategii arbitrażowej bezwartościową. Istnieje dodatkowe ryzyko i wyzwania: na przykład ryzyko awarii systemu, błędy łączności sieciowej, opóźnienia między zleceniami handlowymi a wykonaniem oraz, co najważniejsze, niedoskonałe algorytmy. Bardziej złożony algorytm wymaga bardziej rygorystycznej analizy wstecznej, zanim zostanie wprowadzony w życie. Ilościowa analiza wydajności algorytmów odgrywa ważną rolę i powinna zostać poddana krytycznej analizie. To ekscytujące, aby przejść do automatyzacji wspomagane komputerami z myślą o zarabianiu pieniędzy bez wysiłku. Ale trzeba się upewnić, że system jest dokładnie przetestowany i ustalone są wymagane limity. Analitycy powinni rozważyć samodzielne uczenie się programowania i budowania systemów, aby mieć pewność, że wdrażają odpowiednie strategie w niezawodny sposób. Ostrożne użycie i dokładne testowanie handlu al-tro może stworzyć korzystne możliwości. Rodzaj struktury wynagrodzeń, z której korzystają zazwyczaj zarządzający funduszami hedgingowymi, w której część wynagrodzenia jest oparta na wynikach. Ochrona przed utratą dochodu, która powstałaby w przypadku śmierci ubezpieczonego. Nazwany beneficjent otrzymuje. Miara związku między zmianą ilości żądanej danego towaru a zmianą jego ceny. Cena. Łączna wartość rynkowa w dolarach wszystkich dostępnych akcji spółki. Kapitalizacja rynkowa jest obliczana poprzez pomnożenie. Frexit krótko dla quotFrench exitquot to francuski spinoff terminu Brexit, który pojawił się, gdy Wielka Brytania głosowała. Zlecenie złożone z brokerem, który łączy w sobie funkcje zlecenia stopu z zleceniami limitów. Zlecenie na stop-limit to Top 5 Essential Beginner Books for Algorithmic Trading Handel algorytmiczny jest zwykle postrzegany jako złożony obszar, z którym początkujący mogą sobie poradzić. Obejmuje szeroki zakres dyscyplin, z pewnymi aspektami wymagającymi znacznego stopnia dojrzałości matematycznej i statystycznej. W związku z tym może być wyjątkowo nieprzydatne dla niewtajemniczonych. W rzeczywistości ogólne pojęcia są proste do uchwycenia, podczas gdy szczegóły można wyciągnąć w sposób ciągły i powtarzalny. Piękno handlu algorytmicznego polega na tym, że nie ma potrzeby sprawdzania wiedzy na temat prawdziwego kapitału, ponieważ wiele domów maklerskich zapewnia wysoce realistyczne symulatory rynku. Chociaż istnieją pewne zastrzeżenia związane z takimi systemami, zapewniają one środowisko do głębokiego zrozumienia, bez absolutnie żadnego ryzyka kapitałowego. Częstym pytaniem, które otrzymuję od czytelników QuantStart jest: Jak zacząć w handlu ilościowym. Napisałem już poradnik dla początkujących w handlu ilościowym. ale jeden artykuł nie może mieć nadziei na pokrycie różnorodności tematu. W związku z tym postanowiłem polecić moje ulubione książki do handlu kwantowego na poziomie podstawowym w tym artykule. Pierwszym zadaniem jest uzyskanie solidnego przeglądu tematu. Przekonałem się, że znacznie łatwiej jest uniknąć ciężkich dyskusji matematycznych, dopóki podstawy nie zostaną omówione i zrozumiane. Najlepsze książki, które znalazłem w tym celu, są następujące: 1) Handel ilościowy przez Ernesta Chana - To jedna z moich ulubionych książek finansowych. Dr Chan zapewnia świetny przegląd procesu ustanawiania detalicznego systemu handlu detalicznego przy użyciu MatLab lub Excela. Sprawia, że ​​temat jest bardzo przystępny i sprawia wrażenie, że każdy może to zrobić. Chociaż istnieje wiele szczegółów, które są pomijane (głównie ze względu na zwięzłość), książka jest doskonałym wprowadzeniem do tego, jak działa handel algorytmiczny. Omawia generację alfa (model handlowy), zarządzanie ryzykiem, zautomatyzowane systemy realizacji i pewne strategie (w szczególności rozpęd i średni zwrot). Ta książka jest miejscem do rozpoczęcia. 2) Wewnątrz czarnej skrzynki przez Rishi K. Narang - W tej książce dr Narang szczegółowo wyjaśnia, w jaki sposób działa profesjonalny ilościowy fundusz hedgingowy. Jest sprytny dla doświadczonego inwestora, który zastanawia się, czy zainwestować w tak czarną skrzynkę. Pomimo pozornej nieistotności dla detalisty, książka zawiera mnóstwo informacji o tym, jak należy przeprowadzić odpowiedni system handlu kwantowego. Na przykład podkreślono znaczenie kosztów transakcyjnych i zarządzania ryzykiem, z pomysłem, gdzie szukać dalszych informacji. Wielu sprzedawców detalicznych może zrobić to dobrze i zobaczyć, jak profesjonaliści przeprowadzają transakcje. 3) Algorytmiczny wzmacniacz DMA firmy Barry Johnson - Określenie "handel algorytmiczny" w branży finansowej zazwyczaj odnosi się do algorytmów wykonawczych używanych przez banki i brokerów do wykonywania efektywnych transakcji. Używam tego terminu, aby objąć nie tylko te aspekty handlu, ale także handel ilościowy lub systematyczny. Ta książka dotyczy głównie tego pierwszego, napisanego przez Barry'ego Johnsona, który jest ilościowym programistą w banku inwestycyjnym. Czy to oznacza, że ​​nie ma żadnego zastosowania do sprzedaży detalicznej Nie ma wcale. Posiadanie większej wiedzy na temat funkcjonowania giełd i mikrostruktury rynkowej może ogromnie pomóc w opłacalności strategii detalicznych. Pomimo tego, że jest to ciężki tom, warto go podnieść. Po uchwyceniu podstawowych pojęć konieczne jest rozpoczęcie opracowywania strategii handlowej. Zwykle jest to znane jako składnik modelu alfa w systemie transakcyjnym. Strategie są łatwe do znalezienia w dzisiejszych czasach, jednak prawdziwą wartością jest ustalenie własnych parametrów handlu poprzez szeroko zakrojone badania i weryfikację historyczną. Poniższe książki omawiają pewne rodzaje systemów handlu i realizacji oraz jak je wdrożyć: 4) Handel algorytmiczny przez Ernesta Chana - Jest to druga książka dr Chana. W pierwszej książce unikał rozpędu, średniej rewersji i pewnych strategii wysokich częstotliwości. Książka ta szczegółowo omawia takie strategie i dostarcza istotnych szczegółów implementacji, aczkolwiek z większą złożonością matematyczną niż w pierwszej (np. Filtry Kalmana, StationarityCointegration, CADF itp.). Strategie po raz kolejny szeroko wykorzystują MatLab, ale kod można łatwo zmodyfikować do C, Pythonpandas lub R dla tych, którzy mają doświadczenie w programowaniu. Zapewnia również aktualizacje na temat najnowszych zachowań rynkowych, ponieważ pierwsza książka została napisana kilka lat wstecz. 5) Handel i wymiana Larry'ego Harrisa - Książka koncentruje się na mikrostrukturze rynku. co osobiście uważam za niezbędny obszar do nauki, nawet na początkowych etapach handlu kwantowego. Mikrostruktura rynku jest nauką o tym, jak uczestnicy rynku wchodzą w interakcje i dynamiką, jaka zachodzi w portfelu zamówień. Jest to ściśle związane z funkcjonowaniem wymiany i tym, co faktycznie dzieje się, gdy odbywa się handel. W tej książce mniej chodzi o strategie handlowe jako takie, ale o rzeczy, o których należy pamiętać przy projektowaniu systemów wykonawczych. Wielu profesjonalistów w dziedzinie finansów kwantowych uważa to za doskonałą książkę i bardzo ją polecam. Na tym etapie, jako sprzedawca detaliczny, będziesz w stanie rozpocząć badanie innych komponentów systemu transakcyjnego, takich jak mechanizm wykonania (i jego głęboki związek z kosztami transakcji), a także zarządzanie ryzykiem i portfelem. Będę rozdawał książki na te tematy w późniejszych artykułach. Pierwsze kroki z Quantitative TradingQuantStart Books QuantStart opublikował trzy oddzielne książki na temat handlu kwantowego tematów. Zostały zaprojektowane, aby pomóc Ci przejść od początkującego do eksperta w handlu algo, ze szczegółowymi opisami i w pełni replikowalnym kodem. Udany handel algorytmiczny został napisany dla początkujących handlowców kwantowych, którzy dopiero wkraczają w świat handlu algo. Advanced Algo Trading pogłębia serie czasowe i uczenie maszynowe. Skuteczne transakcje algorytmiczne, mające na celu wypracowanie dochodowych strategii handlowych Algo w udanym handlu algorytmicznym, dowiadują się, jak znaleźć nowe pomysły na strategię handlową i obiektywnie ocenić je dla swojego portfela. Dowiesz się o skutecznym backtestingu strategii, pomiarach wydajności i technikach zarządzania ryzykiem w skali przemysłowej. Pełny pakiet zawiera niezbędny kod w języku Python, potrzebny do natychmiastowego rozpoczęcia strategii handlu algorytmicznego. Zaawansowana algorytmiczna nauka maszynowa stosowana w strategiach ilościowych w świecie rzeczywistym W zaawansowanym handlu algorytmicznym nauczysz się implementować zaawansowane strategie transakcyjne, wykorzystując analizę szeregów czasowych, uczenie maszynowe i statystyki Bayesian z R i Python. Zapoznasz się z niektórymi z najpopularniejszych bibliotek finansów kwantowych dla Pythona i R, w tym pandy, scikit-learn, statsmodels, timeseries, rugarch i forecast. Pełny pakiet zawiera wszystkie niezbędne kody Python i R, których potrzebujesz, aby zastosować bardziej zaawansowane modele handlu i techniki zarządzania ryzykiem do swojego portfela. C Finansowanie ilościowe to pytania w języku C, które powstrzymują cię przed zdobyciem pracy Co, jeśli istnieje sposób, aby dowiedzieć się dokładnie, czego potrzebujesz, bez konieczności wydawania ogromnych sum na podręczniki C i tygodni nauki, które nie pomogły w rozmowie z C o Finansowanie ilościowe Ive distilled wiedza wymagana do przeprowadzenia kwantowej rozmowy kwalifikacyjnej w łatwy do zbadania pakiet, który koncentruje się na podstawowych pojęciach wymaganych do uzyskania pożądanej roli. Zawiera ponad 250 stron wzorców projektowych C dla finansów kwantowych, w tym techniki klasy przemysłowej, które poprawią twoje wywiady. Właśnie zaczyna się handel ilościowy