Wprowadzenie do handlu algorytmicznego: od Basic to Advanced Strategies, 2 edition (Repost) Wow What a picture Edward Leshik, Jane Cralle, quotAn Wprowadzenie do handlu algorytmicznego: Basic to Advanced Strategies, 2 editionquot English 2017 ISBN: 0470689544 538 stron PDF 3 MB Algorithmic Handel staje się siłą napędową w branży - jest tańszy, szybszy i łatwiejszy do kontrolowania niż standardowy handel i umożliwia wstępne przemyślenie rynku, wykonując złożoną matematykę w czasie rzeczywistym. Nie jesteśmy już ograniczeni ludzką przepustowością, ale przemysł jest skryty i niewielu chce podzielić się tajemnicą swojego sukcesu. Wprowadzenie do handlu algorytmicznego jest wstępnym przewodnikiem po tym niezwykle popularnym obszarze. Zaczyna się od demistyfikacji tego złożonego tematu i zapewnienia czytelnikom konkretnej i użytecznej algorytmicznej wiedzy o handlu. Przedstawia aktualne algorytmy transakcyjne, podstawy ich projektowania, ich cechy, sposób działania, sposób ich wykorzystania, mocne i słabe strony, gdzie znajduje się obecnie branża i gdzie zmierza. Książka zawiera sekcję opisującą wybór akcji do handlu na NASDAQ i nowojorskiej Giełdzie Papierów Wartościowych, analiz i danych służących do optymalizacji wyników handlowych - a dla bardziej odważnych czytelników - rozdział dotyczący projektowania algorytmów transakcyjnych. Na koniec autorzy demonstrują wybór szczegółowych, zastrzeżonych i nigdy wcześniej nie widzianych algorytmów, które są przeznaczone wyłącznie do użytku przez indywidualnych handlowców do handlu własnymi rachunkami. Algorytmy te zostały opracowane i wykorzystane przez autorów i są publikowane tutaj po raz pierwszy. Jest to idealna książka dla czytelnika zainteresowanego zrozumieniem i wykorzystaniem potęgi algorytmicznych systemów transakcyjnych. Towarzyszy jej CD Rom, który zapewnia szybkie ręce na drodze do poznania potęgi algorytmicznego handlu na giełdach NASDAQ i NYSE. Ostatecznie zastosowano strategie ilościowe w świecie rzeczywistym. wdrażaj zaawansowane strategie transakcyjne, wykorzystując analizę szeregów czasowych. uczenie maszynowe i statystyki Bayesian z otwartymi językami programowania R i Python, w celu uzyskania bezpośrednich, możliwych do zastosowania wyników dotyczących opłacalności strategii. Jestem pewien, że zauważyłeś, że przesiąknięte są tutoriali Pythona dla początkujących i odnośniki do nauki statsmachine dostępne w Internecie. Kilka tutoriali mówi ci, jak zastosować je do strategii handlu algorytmicznego w ostatecznej formie. Istnieją setki podręczników, artykułów naukowych, blogów i postów na forach poświęconych analizie szeregów czasowych, ekonometrii, uczenia maszynowego i statystyk Bayesian. Niemal wszyscy koncentrują się na teorii. A co z praktyczną implementacją W jaki sposób używasz tej metody dla swojej strategii W jaki sposób programujesz tę formułę w oprogramowaniu napisanym przez Advanced Algorithmic Trading, aby rozwiązać te problemy? Zapewnia rzeczywiste zastosowanie analizy szeregów czasowych, statystycznego uczenia maszynowego i statystyk Bayesian, w celu bezpośredniego generowania zyskownych strategii handlowych z ogólnodostępnym oprogramowaniem typu open source. Jesteś zadowolony z podstawowego programowania, ale chcesz zastosować swoje umiejętności do bardziej zaawansowanego handlu kwantowego Jeśli czytasz moją poprzednią książkę, udany handel algorytmiczny. będziesz miał okazję nauczyć się podstawowych umiejętności w Pythonie i zastosować je do prostych strategii handlowych. Jednak wykroczyłeś poza proste strategie i chcesz zacząć poprawiać swoją rentowność oraz wprowadzać do portfela solidne, profesjonalne techniki zarządzania ryzykiem. W Advanced Algorithmic Trading przyjrzymy się bliżej niektórym z najpopularniejszych bibliotek finansów kwantowych zarówno dla Pythona, jak i R, w tym pand. Nauka scikit. statsmodels. QSTrader. szereg czasowy . rugarch i prognozy wśród wielu innych. Będziemy korzystać z tych bibliotek, aby przyjrzeć się bogactwu metod z zakresu bayesowskich statystyk, analizy szeregów czasowych i uczenia maszynowego, wykorzystując te metody bezpośrednio w badaniach strategii handlowej. Stosujemy te narzędzia w scenariuszu end-to-end backtestingu i zarządzania ryzykiem. przy użyciu zarówno bibliotek R, jak i QSTrader, co pozwala na łatwe umieszczenie ich w aktualnej infrastrukturze handlowej. Nie potrzeba kosztownego oprogramowania Quantum z półki Może wydawałeś sporo pieniędzy na zakup zaawansowanych narzędzi do analizy historycznej w przeszłości i ostatecznie okazało się, że są one trudne w użyciu i nie pasują do twojego stylu handlu kwantowego. Advanced Algorithmic Trading korzysta z całkowicie darmowego oprogramowania open source, w tym bibliotek Python i R, które posiadają kompetentne, przyjazne społeczności. Co ważniejsze, stosujemy te biblioteki bezpośrednio w rzeczywistych problemach handlu kwantowego, takich jak generowanie alfa i zarządzanie ryzykiem portfela. Ale nie mam doktoratu w statystykach. Podczas gdy uczenie maszynowe, analiza szeregów czasowych i statystyki bayesowskie są tematami ilościowymi, zawierają również bogactwo intuicyjnych metod, z których wiele można wyjaśnić bez odwoływania się do zaawansowanej matematyki. W Advanced Algorithmic Trading udostępniliśmy nie tylko teorię, która pomoże ci zrozumieć, co implementujesz (i ulepszysz ją samemu), ale także szczegółowe samouczki kodowania krok po kroku, które przyjmują równania i bezpośrednio stosują je do prawdziwych strategii. Jeśli więc kodowanie jest o wiele wygodniejsze niż w przypadku matematyki, można z łatwością śledzić fragmenty i zacząć pracować nad poprawą opłacalności strategii. O autorze Więc kto stoi za tym Hi Mam na imię Mike Halls-Moore i jestem gościem QuantStart i pakiet Advanced Algorithmic Trading. Odkąd pracowałem jako programista handlu ilościowego w funduszu hedgingowym, pasjonowałem się badaniami ilościowymi i ich wdrażaniem. Założyłem społeczność QuantStart i napisałem Advanced Algorithmic Trading, aby ujawnić praktyki quantów handlowych metodom stosowanym w ilościowych funduszach hedgingowych i firmach zarządzających aktywami. Jakie tematy zawarte są w analizie serii czasu książki Otrzymasz kompletny podręcznik dla początkujących do analizy szeregów czasowych, w tym charakterystyki zwrotu aktywów, korelacji szeregowej, modelu białego szumu i losowego spaceru. Modele z serii czasowej zapewniają dokładną dyskusję na temat autoregresyjnych średnich ruchomych (ARMA) i autoregresyjnych modeli warunkowych Heteroskedastic (ARCH) z wykorzystaniem środowiska statystycznego R. Cointegrated Time Series Będziemy kontynuować dyskusję na temat powiązanych szeregów czasowych od Successful Algorithmic Trading i rozważyć test Johansena, stosując go do strategii ETF. Modele stan-przestrzeń kosmiczna i filtry Kalmana Znajdziesz w nim szczegółową dyskusję na temat wykorzystania filtra Kalmana do tworzenia dynamicznych współczynników zabezpieczenia między parami aktywów ETF, przy użyciu swobodnie dostępnych narzędzi Pythona. Ukryte modele Markowa Otrzymasz wprowadzenie do modeli Ukrytych Markowa i jak można je zastosować do danych finansowych w celu wykrycia reżimu. Dowiedz się dokładnie, czym jest uczenie maszynowe, w tym uczenie się nadzorowane i bez nadzoru, oraz w jaki sposób mogą nam pomóc w tworzeniu opłacalnych systematycznych strategii handlowych. Najpierw użyjemy znanej techniki regresji liniowej, zarówno w sensie bayesowskim, jak i klasycznym, jako środka nauczania bardziej zaawansowanych koncepcji uczenia maszynowego. Wariantywna Wariancja Dyskusja Ill mówi o jednym z najważniejszych pojęć w uczeniu maszynowym, a mianowicie o wariancie odchyleń od wariancji i o tym, jak możemy zminimalizować jego efekty, stosując walidację krzyżową. Nie omawiam jednej z najbardziej wszechstronnych rodzin modeli ML, a mianowicie drzew decyzyjnych, losowych lasów i modeli zwiększonego drzewa oraz tego, w jaki sposób możemy je zastosować do przewidywania zwrotów aktywów. Dobrze jest omówić rodzinę klasyfikatorów wektorów pomocniczych, w tym Maszynę Wektorów Pomocniczych i sposób, w jaki możemy ją zastosować do serii danych finansowych. Wyjaśniam, w jaki sposób można zastosować nienadzorowane techniki uczenia się, takie jak K-Means Clustering, do finansowych danych o barach OHLCV, aby zestawić świece w reżimy. Przetwarzanie języka naturalnego Dobrze jest przedyskutować, w jaki sposób zastosować metody uczenia maszynowego w dużym korpusie dokumentów języka naturalnego i przewidzieć kategorie na niewidoczne dane z badań, jako prekursor modeli opartych na sentymentach. Zapewniam pełne wprowadzenie do bayesowskich modeli prawdopodobieństwa, w tym szczegółowe spojrzenie na wnioskowanie, które stanowi podstawę dla bardziej złożonych modeli w całej książce. Łańcuch Markov Monte Carlo Dowiesz się o MCMC, w szczególności o algorytmie Metropolis-Hastings, który jest jedną z głównych technik próbkowania w statystykach Bayesa, przy użyciu oprogramowania PyMC3. Bayesowska zmienność stochastyczna Dobrze przyjrzyjmy się stochastycznym modelom zmienności w ramach bayesowskich ram, wykorzystując je do zidentyfikowania okresów dużej niestabilności rynku dla zarządzania ryzykiem. Jakie umiejętności techniczne poznasz R: Analiza serii czasu Zostaniesz wprowadzony do R, który jest jednym z najczęściej używanych środowisk badawczych w ilościowych funduszach hedgingowych i zarządzających aktywami. Wykorzystamy wiele bibliotek, w tym timeseries. rugarch i prognozy. Użyjemy R i Pythona do oszacowania naszej skuteczności strategii w czasie, co pozwoli nam wytworzyć krzywe rozpadu strategii. Pomoże to ustalić, czy strategia musi zostać wycofana, czy nadal jest rentowna i opłacalna. Wkroczymy głębiej w zaawansowane funkcje uczenia się przez scikit. Biblioteka Pythona ML, w tym optymalizacja parametrów, walidacja krzyżowa, równoległość i tworzenie zaawansowanych modeli predykcyjnych. Jak tworzyć wydajne, wektoryzowane i sterowane zdarzeniami testy wstępne do wstępnych badań, z realistycznymi założeniami kosztów transakcji i obsługą pozycji, używając R i popularnej biblioteki QSTrader. Wprowadzimy PyMC3. elastyczne modelowanie bayesowskie lub zestaw narzędzi do programowania probabilistycznego i próbnik Monte Carlo w łańcuchu Markova, aby pomóc nam w przeprowadzeniu skutecznego wnioskowania bayesowskiego na temat finansowych szeregów czasowych. Będziemy kontynuować dyskusję na temat zarządzania ryzykiem z poprzednich książek i przyglądać się wykrywaniu reżimów i niestabilności stochastycznej, aby określić nasz obecny poziom ryzyka i alokację portfela. Jakie strategie inwestycyjne i strategie zarządzania wprowadzą w życie miesięczne portfele ponownego zrównoważenia Wprowadzimy nasze ramy analizy historycznej z długoterminowymi portfelami ETF o zrównoważonym budżecie miesięcznym na wielu rynkach finansowych, porównując nasze wyniki z benchmarkiem. Przyjrzymy się technikom liniowych szeregów czasowych w oparciu o model ARIMAGARCH w zakresie indeksów giełdowych akcji i zobaczymy, jak zmienia się skuteczność strategii w czasie. Filtry Kalmana do handlu parami Zastosujemy filtr Bayesian Kalman do skointegrowanych szeregów czasowych, aby dynamicznie oszacować stosunek zabezpieczenia między parami aktywów, poprawiając statyczne oszacowanie tradycyjnego współczynnika zabezpieczenia. Będziemy używać ukrytych modeli Markowa do stworzenia modelu wykrywania reżimu zmienności. Zostanie to wykorzystane do zawetowania zleceń w krótkim okresie zgodnie ze strategią zwiększania rentowności. Asset Zwraca Prognozowanie za pomocą ML Będziemy używać wielu technik uczenia maszynowego, takich jak Losowe Lasy, do prognozowania kierunku i poziomu zasobów poprzez regresję względem innych przekształconych funkcji. Będziemy wykorzystywać dane dostawcy analizy sentymentów do generowania generatora sygnałów transakcyjnych opartych na sentymentach, stosując go do zestawu zapasów SampP500 w różnych sektorach rynku. Pytania Gdzie możesz dowiedzieć się więcej o mnie Napisałem ponad 200 postów w QuantStart dotyczących systematycznego handlu, kariery ilościowej, rozwoju oprogramowania i uczenia maszynowego. Możesz przeczytać archiwa, aby dowiedzieć się więcej o mojej metodologii i strategiach handlowych. Co, jeśli nie jesteś zadowolony z książki Chociaż uważam, że zaawansowany algorytmiczny handel jest bardzo przydatny w twojej ilościowej edukacji handlowej, uważam również, że jeśli nie jesteś 100 zadowolony z książki z jakiegokolwiek powodu, możesz go zwrócić bez żadnych pytań. pełen zwrot kosztów. Otrzymasz wydruk książki nr. Na tym etapie książka jest dostępna tylko w formacie Adobe PDF, a sam kod jest dostarczany jako plik zip w pełni funkcjonalnych skryptów R i Python, jeśli kupisz opcję Book Software. Który pakiet należy kupić To zależy głównie od Twojego budżetu. Książka z pełnym dodatkowym kodem źródłowym jest najlepsza, jeśli chcesz zagłębić się w kod natychmiast, ale sama książka zawiera ogromną ilość fragmentów kodu, które wspomogą twój proces kwantowego handlu. Czy mogę się z nim skontaktować Oczywiście Jeśli po przeczytaniu tej strony nadal masz pytania, skontaktuj się z nami, a zrobię co w mojej mocy, aby udzielić ci niezbędnej odpowiedzi. Jednak proszę spojrzeć na listę artykułów. która może ci również pomóc. Czy potrzebujesz dyplomu z matematyki? Większość książki wymaga zrozumienia rachunku różniczkowego, algebry liniowej i prawdopodobieństwa. Jednak wiele metod jest intuicyjnych, a kod można śledzić bez odwoływania się do zaawansowanej matematyki. Wybierz preferowany pakiet KSIĄŻKA DLA 49 510 stron zaawansowanych technik handlu algorytmicznego Książka w formacie PDF OPROGRAMOWANIE KSIĄŻKI ZA 99 510 stron zaawansowanych technik handlu algorytmicznego Książka w formacie PDF Pełny R i kod źródłowy Python Wprowadzenie do handlu algorytmicznego: Podstawowy do Zaawansowane strategie O tej książce Interes w handlu algorytmicznym rośnie masowo - jest tańszy, szybszy i lepiej kontrolowany niż standardowy handel, umożliwia wstępne przemyślenie rynku, wykonywanie złożonej matematyki w czasie rzeczywistym i podejmowanie wymaganych decyzji w oparciu o strategię określone. Nie jesteśmy już ograniczeni ludzką przepustowością. Sam koszt (szacowany na 6 centów za akcję, 1 cent na akcję algorytmu) jest wystarczającym czynnikiem napędzającym wzrost branży. Według firmy konsultingowej Aite Group LLC same firmy zajmujące się wyłącznie transakcjami wysokiej częstotliwości odpowiadają za 73 całkowity obrót akcjami w USA, mimo że reprezentują tylko około 2 spośród wszystkich firm działających na rynkach w USA. Handel algorytmiczny staje się siłą napędową branży. Ale jest to tajemnicza branża, w której niewielu chce podzielić się tajemnicą swojego sukcesu. Książka rozpoczyna się krok po kroku od handlu algorytmicznego, demistyfikuje ten złożony temat i zapewnia czytelnikom konkretną i użyteczną algorytmiczną wiedzę o handlu. Dostarcza informacji dodatkowych prowadzących do bardziej zaawansowanych prac, przedstawiając aktualne algorytmy transakcyjne, podstawy ich projektowania, czym są, jak działają, w jaki sposób są wykorzystywane, ich mocne strony, ich słabości, gdzie jesteśmy teraz i dokąd zmierzamy . Następnie książka przedstawia szereg szczegółowych algorytmów, w tym ich implementację na rynkach. Korzystanie z rzeczywistych algorytmów, które były używane w handlu żywymi czytnikami, ma dostęp do funkcji handlu w czasie rzeczywistym i może wykorzystywać algorytmy nigdy dotąd nie używane do handlu własnymi rachunkami. Rynki są złożonymi systemami adaptacyjnymi wykazującymi nieprzewidywalne zachowanie. Wraz z ewolucją rynków projektanci algorytmiczni muszą być stale świadomi wszelkich zmian, które mogą mieć wpływ na ich pracę, więc dla bardziej odważnych czytelników znajduje się również sekcja dotycząca projektowania algorytmów transakcyjnych. Wszystkie przykłady i algorytmy zostały przedstawione w Excelu na dołączonej płycie CD ROM, w tym w rzeczywistych przykładach algorytmicznych wykorzystywanych w handlu na żywo. Spis treści Copyright copy 1999-2017 John Wiley amp Sons, Inc. Wszelkie prawa zastrzeżone. O Wiley Wiley Wiley Job Network
Comments
Post a Comment