Matlab 알고리즘 거래 전략

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MatlabTrading.

MATLAB & # 174;에 대한 블로그 알고리즘 트레이딩 전략, 백 테스팅, 페어 트레이딩, 통계적 재정 거래 등에 관심이있는 사용자

2016 년 12 월 7 일 수요일

MATLAB의 알고리즘 트레이딩 전략 테스트 및 분석 (4 부) & # 8211; 유전 알고리즘.

유전 알고리즘 최적화.

그러나 유전 적 (진화 적) 알고리즘 원리는 매스 웍스 웹 세미나에서 잘 설명되어 있지만, 예제에서는 집합에서 전략 그룹을 선택하는 데에만 사용됩니다. 이것은 이러한 알고리즘을 사용하는 좋은 예입니다. 그러나 하나의 전략에 대해 많은 간격을두고 많은 변수를 설정해야 할 필요가 있습니다. 하나의 반복과 프로세스의 병렬화로 인해 얻지 못할 수도 있습니다. 계산에 며칠이 걸릴 수 있습니다. 물론 최종 최적화 단계의 전략이 있습니다. 우리는 거래 전략이 성공적이라는 것을 거의 확실하게 알고 며칠 동안 기다리거나 전체 클러스터를 임대 할 수 있습니다. 그 결과로 가치가있을 수 있습니다. 그러나 "부피가 큰"전략의 결과를 "추정"하고 시간을 투자할만한 가치가 있는지 판단 할 필요가 있다면 유전 알고리즘이 완벽하게 적합 할 수 있습니다.

선형 방법 & # 8211; 그것은 모든 중급 (차선책) 결과를 볼 수있는 일반적인 정렬 모드입니다. 최대 정확도를 제공합니다. 병렬 방법 & # 8211; CPU의 모든 커널이 사용됩니다. 중간 결과는 볼 수 없지만 작업 속도는 크게 향상됩니다. 계산 속도가 증가하는 동안 최대 정확도를 제공합니다. 유전 적 방법 & # 8211; 그것은 진화 최적화 알고리즘을 사용합니다. 차선의 값을 볼 수는 있지만 최상의 결과를 제공합니다. 매우 정확한 방법은 아니지만 전략의 초기 "실행"에 대해 충분히 정확합니다. 매우 빠릅니다.

2016 년 12 월 5 일 월요일.

MATLAB의 알고리즘 트레이딩 전략 테스트 및 분석 (3 부) & # 8211; 프로세스의 시각화.

테스트 프로세스의 시각화.

필자는 필자의 업무 경험에서 TradeStation, MetaStock, Multicharts 등의 거래 전략 테스트를 위해 다른 인기있는 플랫폼을 자주 분석했으며, 테스트 프로세스의 시각화에 거의 관심을 기울이지 않아서 항상 놀랐습니다. 우리가 중간 매개 변수의 최적화되지 않은 값을 볼 수 없을 때, 우리는 흔히 먼지와 함께 금을 버리게됩니다. 문제는 지나치게 광범위한 샘플링 때문에 전략은 실생활에서 실패하거나 하나 또는 두 개의 거래를 볼 수있는 "완벽한 전략"을 보는 방식으로 매개 변수를 조정합니다. 이러한 거래는 그러한 시간 간격 데이터로 선택 되었기 때문에 가장 좋습니다 최고의 매매 전략이 "매수"가 될 것이지만 왜 다른 전략이 필요한가?

4 차원 이상인 경우 어떻게해야합니까? 가격대에 어떤 신호와 주파수가 표시되는지 확인하면 거래 빈도, 수익성 (소득 곡선), 개방의 정확성, 기타와의 유사성 등 전략에 대한 시각적 표현을 거의 모든 시각적으로 표현할 수 있습니다 차선의 가치 등; 모든 유용한 정보가 실제로 N 차원 공간에서의 성능에 대해 말할 수없는 것은 최적 값이 하나 일뿐만 아니라 하나 이상의 영역에서 차선의 값의 전체 범위가 있다는 것입니다.

WFAToolbox & # 8211;에서 전략을 최적화하는 동안 MATLAB & # 174;을위한 Walk-Forward Analysis Toolbox 새로운 최적 값이 발견되면 샘플 내 및 샘플 외 기간의 거래 전략 신호가 즉시 차트에 표시되므로 언제 어떤 옵션 범위를 제어 할 수 있습니까? 당신은 할당해야하며, 또한 테스트가 끝날 때까지 기다리지 않고 최적화를 일시 중지 할 수 있습니다.

2016 년 11 월 30 일 수요일

MATLAB의 알고리즘 트레이딩 전략 테스트 및 분석 (2 부) & # 8211; 사용하기 쉬운 GUI.

사용하기 쉬운 GUI.

그래픽 인터페이스가 없다는 사실부터 시작해 봅시다. 거래 전략을 테스트하고 분석하는 거의 모든 프로세스가 표준화되어 있다고 가정하면 (99 %), 필요한 데이터를 불러올 수있는 인터페이스가 필요합니다. 클릭 한 번으로 테스트 프로세스를 시작할 수 있습니다.

MATLAB의 새로운 (뿐만 아니라) 사용자들에게는 코드에서 검색하는 것보다 버튼과 입력 필드가있는 GUI를 사용하는 것이 훨씬 편리합니다. 따라서 MathWorks Toolbox에도 GUI가있어 대부분의 경우 더 편리합니다. GUI를 사용한다고해도 전략을 작성하는 능력이 제한적이라는 것을 의미하지 않기 때문에 전략의 코드에만 집중할 수 있습니다.

따라서 WFAToolbox에서는 MATLAB 도구 상자 중 하나를 사용하고 페어 트레이딩, 바스켓 트레이딩 또는 트리플렛 재정 거래 등과 같은 전략을 위해 여러 자산을 사용하여 전략에 대한 코드를 작성할 수있는 가능성을 창출했습니다. 동시에이 코드는 패턴을 사용하여 GUI에 쉽게 통합됩니다. 이 패턴은 코드에 적용하기에 충분히 간단하며 기회를 제한하지 않습니다.

2016 년 11 월 29 일 화요일

MATLAB의 알고리즘 트레이딩 전략 테스트 및 분석 (1 부) - 서론.

어떻게 시작 됐어.

Ali Kazaam과 함께 MATLAB의 알고리즘 거래에 대한 첫 번째 웹 세미나가 발표되었을 때 2008 년 (실수가 아닐지라도), 기술 지표를 기반으로 한 간단한 전략을 최적화하는 주제를 다루는 등 혼란스럽고 # 8221; 코드, 도구는 사용하기에 충분히 흥미 롭습니다. 그것들은 도구 상자의 모든 힘과 MATLAB 행동의 자유를 자신의 무역 전략을 수립하는 동안 동시에 사용할 수있게 해주는 테스트 및 분석 모델의 연구 및 향상을위한 출발점 역할을했지만 동시에 프로세스를 제어 할 수있었습니다 획득 된 데이터와 그 후의 분석은 강력한 거래 시스템의 효과적인 포트폴리오를 선택할 것입니다.

왜 모든 Algotrader는 바퀴를 재발견해야합니까?

그러나 Mathworks는 전략의 테스트 및 분석을위한 완벽한 솔루션을 제공하지 않았습니다. 웹 세미나를 통해 얻을 수있는 코드는 전체 시스템 테스트의 유일한 요소였으며 사용하기 쉽도록 GUI를 수정하고 사용자 정의하고 GUI에 추가해야했습니다. 매우 시간이 오래 걸려서 질문이 제기되었습니다. 전략이 무엇이든간에 테스트와 분석의 동일한 과정을 거쳐야만 안정되고 유용한 것으로 분류 될 수 있습니다. 그렇다면 왜 모든 알트 레이더가 휠을 재발 명하고 MATLAB에서 적절한 테스트 전략을위한 코드를 작성해야합니까?

WFAToolbox - wfatoolbox에서 데모 버전을 사용할 수있는 Walk-Forward Analysis Toolbox를 2013 년부터 호출하기로 결정했습니다.

2016 년 11 월 7 일 월요일.

우와! 블로그는 어떻게 된거야?

블로그는 어떻게 된거야?

1. Jev Kuznetsov는 더 이상 소유자가 아닙니다.

2. 브랜드를 변경했습니다.

블로그는 어떻게됩니까?

1. 더 많은 게시물과 기사.

우리는 관련 콘텐츠를 일주일에 한 두 번 게시하여이 블로그에 생명을 불어 넣기를 바랍니다. 처음 몇 개월 동안, 우리는 귀중한 독자들이 하나의 자료에 대한 정보를 검색하고 그것들에 대한 가설을 쉽게하기 위해 이미 가지고있는 기사와 비디오를 주로 게시 할 것입니다.

상품, 주식 및 외환 시장에 대한 공적분 / 보루 링거 밴드 / 칼만 필터 등을 기반으로하는 통계적 재정 거래 쌍 거래 / 평균 회귀 / 시장 중립적 거래 전략. Jurik Moving Average 및 기타 정교한 디지털 필터를 사용한 추세 추세; 기계 학습 (지원 벡터 머신) 및 기타 방법으로 예측 전략; 자본 재투자를위한 시각적 워크 포워드 테스트 자금 관리를 사용하여 강력한 거래 전략 수립 (최대 1 억 달러에서 1 백만 달러를 얻는 방법에 관한 과학, 그러나 예상되는 위험 및 땀 보상에 대한 예상). 어쩌면 이것을 읽은 후에 당신은 이것이 "외환 거래"와 그 모든 것을 통해 부자가되는 방법을 모색하고있는 가난한 사람들을위한 또 다른 바보 같은 기사가 될 것이라고 생각했습니다. 글쎄, 그건 완전히 거짓! 우리는 MATLAB에서 일하고 있으며, 대다수는 과학자와 전문가입니다. 따라서 모든 것이 심각합니다.

2. 더 많은 상호 작용.

2013 년 1 월 1 일 화요일

일일 평균 복귀.

규칙은 간단하며 마지막 게시물에서 테스트 한 전략과 유사합니다.

쌍의 막대 반환이 z 점수에 1을 초과하는 경우에, 다음 막대를 무역하십시오.

결과는 매우 예쁘게 보입니다.

이 차트가 사실로보기에는 너무 좋다고 생각하면, 불행하게도 사실입니다. 거래 비용이나 입찰가 스프레드는 고려하지 않았습니다. 사실, 나는 모든 거래 비용을 뺀 후에 남은 이익이있을 것이라고 의심 할 것입니다.

그래도 이런 종류의 차트는 당근이 내 코 앞에서 매달려있어 나를 계속 지켜줍니다.

2012 년 12 월 30 일 일요일.

쌍 거래는 죽었습니까?

이 etfs에서 90 쌍의 독특한 쌍을 만들 수 있습니다. 각 쌍은 시장 중립적 인 확산으로 구성됩니다.

매일, 각 쌍에 대해 25 일 표준 편차를 기준으로 z 점수를 계산하십시오.

z - 스코어 & gt; 문턱, 짧게, 다음날 닫으십시오.

z - 스코어 & lt; 한계는 오래갑니다.

다음은 몇 가지 임계 값에 대한 시뮬레이션 결과입니다.

이것은 etfs에서의 평균 되돌리기 행동의 변화를 처음 접한 것이 아닙니다. 제가 시도한 것에 상관없이, 저는 2010 년을 지나서 ETF에서 작동 할 수있는 쌍 매매 전략을 찾는 데 운이 없었습니다. 제 결론은 단순한 stat-arb 모델의 이러한 유형이 더 이상 그것을 잘라 내지 못한다는 것입니다.

WFAToolbox - Walk-Forward Analysis Toolbox.

MATLAB의 알고리즘 트레이딩 전략 개발을위한 MATLAB Add-on은 쉬운 방법입니다.

알고리즘 트레이딩.

MATLAB으로 거래 시스템 개발.

알고리즘 거래는 일반적으로 전자 금융 시장에서 거래 결정을 내리기 위해 계산 알고리즘을 사용하는 거래 전략입니다. 구매 측 및 판매 측 기관에 적용되는 알고리즘 거래는 고주파 거래, FOREX 거래 및 관련 위험 및 실행 분석의 기초를 형성합니다.

알고리즘 거래 응용 프로그램을 만드는 사람과 사용자는 시장의 움직임을 감지하고 활용하는 수학적 모델을 개발, 백 테스트 및 배포해야합니다. 효과적인 워크 플로우는 다음과 같습니다.

기술적 시계열, 기계 학습 및 비선형 시계열 방법을 사용하여 거래 전략 개발 시간 및 효율성을 고려한 백 테스팅 및 매개 변수 식별을 위해 병렬 및 GPU 컴퓨팅 적용 손익 계산 및 위험 분석 수행 시장 영향 모델링, 거래 비용 분석 및 빙산 탐지 전략 및 분석을 생산 거래 환경에 통합합니다.

예제와 방법.

Walk-Forward Analysis : MATLAB을 사용하여 거래 전략 백 테스팅 35:15 - 계량 경제학 툴박스로 웹 세미나 통합 및 쌍 거래 61:27 - 재무 애플리케이션 용 웹 세미나 MATLAB 프로덕션 서버 38:28 - 웹 세미나 Trading Toolbox 시작하기, Part 1 : 연결 대화 형 중개인에게 7:22 - 비디오 CalPERS, 금일 거래 기회를 파악하기위한 통화 시장 역학 분석 - 사용자 스토리 양적 거래 : Ernest Chan의 독점적 인 거래 비즈니스 구축 방법 - 도서 알고리즘 거래 - 개요 알고리즘 거래 코드 및 기타 리소스 - 파일 Exchange Financial Analysis & amp; Trading - 매스 웍스 컨설팅.

소프트웨어 참조.

트레이딩 도구 상자 함수 - 문서 분류 학습자 응용 프로그램 - 통계 및 기계 학습 도구 상자 응용 프로그램 movavg : 선행 및 후행 이동 평균 차트 - 재무 도구 상자 기능 샤프 : 샤프 비율 계산 - 재무 도구 상자 기능 gaoptimset : 유전 알고리즘 옵션 구조 만들기 - 글로벌 최적화 도구 상자 기능 통합 테스팅 기능 - Econometrics Toolbox Functions 신경망 시계열 도구 - 신경망 도구 상자 설명서.

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알고리즘 트레이딩 : 거래 집행 최적화 전략

Robert Kissell, Kissell 연구 그룹.

로버트 키셀 (Robert Kissell)은 산업 전문가가 투자 사이클의 모든 단계에서 무역 품질과 포트폴리오 수익률을 향상시키는 데 MATLAB을 어떻게 사용할 수 있는지에 대한 개요를 제공합니다. 그는 포트폴리오 관리자, 트레이더 및 분석가가 거래 비용을 줄이고 거래 위험을보다 효과적으로 관리 할 수있는 전략을 개발하는 데 도움이되는 MATLAB의 최근 출시 된 TCA (Transaction Cost Analysis) 기능을 사용하여 사례 및 사례를 제공합니다. 그의 프리젠 테이션은 MATLAB이 현재 계산에 사용되는 방법을 보여줍니다 :

시장 영향 (무역 시간, POV 비율 및 무역 일정 별) 무역 일정에 대한 타이밍 위험 증권 분석 (크기, 휘발성, 시간, 최적화) 스톡 비용 곡선 구성 청산 비용 분석 What-If and Sensitivity Analysis.

발표자 정보.

Robert는 Kissell Research Group의 사장 겸 창립자입니다. 그는 경제, 계량 모델링, 통계 분석 및 위험 관리 전문의 20 년이 넘는 전문 경험을 보유하고 있습니다. 그는 적절한 위험 관리, 거래 분석 및 포트폴리오 구축 기술에 대해 미국과 유럽 전역의 포트폴리오 관리자에게 조언하고 컨설팅합니다. 그는 최고의 산업 도서 인 Optimal Trading Strategies, The Algorithmic Trading의 과학 & amp; 포트폴리오 관리 및 다중 자산 리스크 관리를 지원합니다. Robert는 거래 전략, 알고리즘 거래, 위험 관리 및 최선의 실행에 대한 수많은 연구 논문을 출간했습니다. 그의 논문 "동적 사전 무역 모델 : 블랙 박스 너머"는 올해의 기관 투자가 권위있는 종이 상을 수상했습니다.

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