Tendens volgelinge Maak voorspellings net soos almal anders 30 Junie 2014 & middot; deur admin & middot; in QUSMA Hierdie pos is na aanleiding van Michael Covels onderhoud Handelaars Magazine waarin hy beweer dat die tendens volgelinge hoef te probeer om voorspellings te maak. Hierdie idee dat die tendens volgelinge nie voorspel opbrengste is wyd en dikwels herhaal. Dit is ook 'n volledige nonsens. Elke handel strategie maak voorspellings 1. Of hierdie voorspellings is eksplisiete of weggesteek agter inskrywing / afrit reëls is irrelevant. Al die standaard tendens volgende stelsels kan trivially omskep word in 'n vooruitskatting model wat opbrengste voorspel, want hulle is fundamenteel ekwivalent. Die spesifieke formulering van die tendens volgende stelsel maak nie saak, so siek hou dit eenvoudig. 'N Tipiese tendens volgende aanwyser is die Donchian kanaal, wat is eenvoudig die N-bar hoogste hoog en laagste laag. Dink aan 'n stelsel wat lank gaan wanneer die prys bo die 100-dag Donchian kanaal en uitgange sluit wanneer die prys sluit onder die 50-dag Donchian kanaal. Dit is die aandele kurwe van die toepassing op ru-olie termynkontrakte stelsel: Hierdie stelsel kan trivially omgeskakel word na 'n voorspelling model van die vorm 20 =% 20 \ alpha% 20% 2B% 20 \ beta% 20x% 20% 2B% 20 \ varepsilon% 20 \] "/% die afhanklike veranderlike y is opbrengste, en x sal 'n fopspeen veranderlike wat die waarde 1 neem as ons in 'n tendens, en die waarde 0 te wees as ons nie in 'n tendens. Hoe doen ons definieer 8220; in 'n trend8221 ;? Die gebruik van die presiese dieselfde voorwaardes wat ons gebruik vir inskrywings en uitgange, natuurlik. Ons skat die parameters en vind dat α ≃ 0, en β = 0,099% (met p-waarde 0,013). So, die gebruik van hierdie tendens volgende voorspelling model, die verwagte opbrengs wanneer dit in 'n tendens is ongeveer 10bp per dag, en die verwagte opbrengs wanneer dit nie in 'n tendens is nul. Kyk ma, Im voorspelling! Selfs sonder uitdruklik modellering hierdie verhouding, tendens volgelinge implisiet voorspel dat tendense voortduur buite hul beginpunt; anders tendens volgende wouldnt werk. Die model kan maklik uitgebrei word met meer ingewikkeld inskrywing / afrit reëls, kort verkoop, die gevolge van wisselvalligheid gebaseer posisie sizing, ens Visualisering van die ooreenkoms tussen meerdere Tyd Reeks 11 Junie 2014 & middot; deur admin & middot; in QUSMA Die aanbieding van die ooreenkoms tussen verskeie tydreekse in 'n intuïtiewe manier is nie 'n maklike probleem. Die standaard-oplossing is 'n korrelasie matriks, maar sy 'n problematiese benadering. Terwyl dit maak dit maklik om die korrelasie tussen enige twee reekse kyk, en (met die hulp van voorwaardelike formatering) die verhouding tussen 'n reeks en al die res, dit is moeilik om 'n intuïtiewe begrip van hoe al die reeks is verwant aan mekaar te onttrek . En as jy 'n tyd dimensie te sien hoe korrelasies verander, dinge nog meer problematies. Die oplossing is multidimensionele skalering (die 8220; classical8221; weergawe van wat bekend staan as skoolhoof koördineer Ontleding). Dit is 'n manier van die neem van 'n afstand matrix en dan plaas elke voorwerp in N dimensies sodanig dat die afstande tussen elkeen van hulle so goed as moontlik bewaar. Dit is duidelik dat N = 2 is die voor die hand liggend gebruik geval, want dit maak vir die eenvoudigste visualisaties. MDS werk soortgelyk aan PCA, maar gebruik die andersheid matriks as invoer in plaas van die reeks. Hier is 'n goeie op die wiskunde daaragter. Dit sal opgemerk word dat MDS nie die geval omgee hoe jy kies om die afstand tussen die tydreeks te meet. Terwyl ek korrelasies wat in hierdie voorbeeld, kan jy net so maklik gebruik 'n tegniek soos dinamiese tyd buiging. Hieronder is 'n voorbeeld met verkenners uitgestuur en TLT, GLD, SLV, IWM, VNQ, VGK, EEM, EMB, met behulp van 252 dae korrelasies as die maatstaf afstand, bereken elke Maandag. Die beweging grafiek laat ons sien nie net die afstande tussen elke ETF op 'n punt in die tyd, maar ook hoe hulle ontwikkel het. 'N paar interessante dinge om op te let: kyk hoe REITs (VNQ) raak nouer ooreen met aandele gedurende die finansiële krisis, hoe ver opkomende mark skuld (EMB) is van alles, en die veranderende verhouding tussen silwer (SLV) en goud (GLD) . Hier is dieselfde ding met 'n klomp van die sektor ETF: Om dit te doen MDS by die huis: in R en MATLAB kan jy cmdscale gebruik (). Ek het 'n C # implementering hier gepos. Die aankondiging van QPAS: Open Source prestasie, risiko, en die uitvoering van Analytics 6 Junie 2014 & middot; deur admin & middot; in QUSMA Toe ek eers 'n paar jaar is begin gelede didnt ek regtig hou my prestasie as die eenvoudige verslag dat IB genereer. Uiteindelik het ek aanbeweeg na velle wat gegroei tot 'n belaglike en onbeheerbaar grootte uitblink. Ek het 'n blik op tradingdiary pro, maar dit was nie buigsaam of diep genoeg vir my behoeftes. So ek het my eie (Ek blog oor dit hier): aan die een kant het ek gefokus op buigsaamheid in terme van hoe die data kan verdeel (met 'n baie veelsydige strategie / handel / tag stelsel), en aan die ander kant op vervaardiging betekenisvolle en relevante inligting wat toegepas kan word om jou handel te verbeter. Nou het ek dit oorgedra na WPF en verwyder 'n klomp van die eiendom komponente sodat dit oop verkry kan word. So8230; Im baie gelukkig om aan te kondig dat die eerste weergawe (0.1) van die QUSMA Performance Analytics Suite (QPAS) is nou beskikbaar. Vir 'n oorsig van die belangrikste prestasie-ontleding vermoëns sien die prestasieverslag dokumentasie. Die hawe is nog baie vars so id regtig jou terugvoer waardeer. Vir fout verslae, funksie versoeke, ens Jy kan óf gebruik die GitHub issue tracker. die Google-groep. of die kommentaar op hierdie pos. Terwyl die IB flex state verskaf genoeg data vir die meeste funksies, QPAS moet addisionele data vir dinge soos kartering, uitvoering analise en benchmarking. By verstek dit gebruik QDMS. maar jy kan jou eie data bron gebruik deur die implementering van die IExternalDataSource koppelvlak. Tans is die enigste ondersteun makelaar is Interaktiewe Brokers, maar vir dié van julle wat dit nie gebruik nie, die verklaring invoer stelsel is buigsaam: sien die implementering van 'n Verklaring Parser bladsy in die dokumentasie vir meer. Ek moet daarop let dat in die algemeen ek die program is ontwerp vir myself en my eie styl van handel, wat beteken dat 'n paar eienskappe wat jy sou verwag word vermis: geen sektor / faktor Erkenning vir voorraad plukkers, geen Erkenning statistieke vir krediet plukkers, daaglikse-frekwensie berekening van dinge soos MAE / MFE (so 'n intraday ambagte sal nul MAE / MFE wys), en geen opsies-spesifieke analise. Al hierdie dinge sal redelik maklik om by te voeg as jy so voel (en weet 'n bietjie van C #) wees, al is.
No comments:
Post a Comment