غارش نظام التداول

المستثمر المنتظم.

مدونة المستثمر المنتظمة.

تداول باستخدام توقعات التقلب غارتش.

كتب الكم الممول مادة مثيرة للاهتمام نظام تبديل النظام باستخدام توقعات التقلب. يعرض المقال خوارزمية أنيقة للتبديل بين متوسط ​​انعكاس واستراتيجيات الاتجاهات الاتجاه على أساس تقلبات السوق. يتم فحص نموذجين: واحد باستخدام التقلب التاريخي وآخر باستخدام غارتش (1،1) توقعات التذبذب. تم وضع نموذج لاستراتيجية الانعكاس مع مؤشر القوة النسبية (2): طويل عند مؤشر القوة النسبية (2)، والقصيرة خلاف ذلك. تم تصميم استراتيجية الاتجاه التالي مع سما 50/200 كروسوفر: لونغ عندما سما (50) & غ؛ سما (200)، وقصيرة خلاف ذلك.

أريد إظهار كيفية تنفيذ هذه الأفكار باستخدام مكتبة باكتستينغ في أدوات منظم المستثمر.

تحميل التعليمات البرمجية التالية الأسعار التاريخية من ياهو فيانس ويقارن أداء استراتيجيات شراء وعقد، والعادة، و تريند متابعة باستخدام مكتبة باكتستينغ في أدوات المستثمر المنهجية:

بعد ذلك، دعونا نضع استراتيجية تتحول بين استرجاع المتوسط ​​واستراتيجيات الاتجاه التي تعتمد على تقلبات السوق التاريخية.

بعد ذلك، دعونا إنشاء غارتش (1،1) توقعات التذبذب. أود أن أوصي قراءة مقالات التالية لمن يريد أن يجد ما هو غارتش هو كل شيء أو لتحديث معارفهم:

هناك عدد قليل من حزم R لتناسب نماذج غارتش. وسوف أعتبر وظيفة غارتش من حزمة سلسلة وظائف غارشفيت من حزمة فغارتش. وظيفة غارتش من حزم سلسلة سريع ولكن لا تجد دائما الحل. وظيفة غارشفيت من حزمة فغارتش أبطأ ولكن لا تتلاقى بشكل أكثر اتساقا. لإثبات الفرق السرعة بين وظيفة غارتش وظيفة غارشفيت أنا خلقت معيارا بسيطا:

وظيفة غارشفيت في المتوسط ​​6 مرات أبطأ من وظيفة غارتش. لذلك للتنبؤ التقلبات سأحاول استخدام وظيفة غارتش كلما يمكن العثور على حل وظيفة غارشفيت خلاف ذلك.

الآن، دعونا خلق استراتيجية التبديل بين متوسط ​​انعكاس والاستراتيجيات التالية الاتجاه استنادا إلى غارتش (1،1) توقعات تقلب.

استراتيجية التحول التي تستخدم غارتش (1،1) توقعات التذبذب أداء أفضل قليلا من تلك التي تستخدم التقلبات التاريخية.

هناك العديد من النهج المختلفة التي يمكنك اتخاذها لدمج التنبؤ في النماذج الخاصة بك واستراتيجيات التداول. R لديها مجموعة غنية جدا من الحزم لنموذج وتوقع سلسلة زمنية. وإليك بعض الأمثلة التي وجدت أنها مثيرة للاهتمام:

لعرض التعليمات البرمجية المصدر الكامل لهذا المثال، يرجى إلقاء نظرة على bt. volatility. garch () الدالة في bt. test. r في جيثب.

شارك هذا:

ذات صلة.

آخر الملاحة.

ترك الرد إلغاء الرد.

مجرد توضيح بسيط: لقد استخدمت غارتش في محاولة لمعايرة أهمية توقعات الآخرين & # 8217؛ s & # 8212؛ أنا & # 8217؛ م لا يجعل أي تنبؤات نفسي.

بات، شكرا لك للتوضيح. لقد قمت بتحديث المشاركة.

شكرا على المشاركة.

تبدو الاستراتيجية جيدة لأول وهلة. على الرغم من أنني عندما تبدو عن كثب يبدو أن تتبع إلى حد كبير المؤشر (أو شراء وعقد ..) عندما تكون الأوقات جيدة والحواف أعلى & # 8220؛ فقط & # 8221؛ من تجنب السحب، مع ارتفاع واضح يأتي من فترة 2008 التي يمكن اعتبارها غير القياسية.

شكرا على مدونتك الممتازة.

كيف يمكنني تغيير التعليمات البرمجية حتى أستطيع استخدام ملف كسف (التاريخ، O، H، L، C، V) لقراءة في البيانات بدلا من ياهو؟

جيتسيمبولز (تيكرس، سرك = & # 039؛ ياهو & # 039 ؛، فروم = & # 039؛ 1970-01-01 & # 039 ؛، إنف = داتا، auto. assign = T)

(i) في البيانات [[i]] = أدجوست أوهلك (البيانات [[i]]، use. Adjusted = T)

شكرا لك على مساعدتك.

شكرا لك على قراءة مدونتي. هناك وظيفة GetSymbols. csv في حزمة كوانتمود يقرأ البيانات من ملف كسف المحلي.

مرة أخرى وظيفة مثيرة جدا للاهتمام!

ولكن لدي سؤال حول الإطار الزمني الذي يستخدم لحساب رتبة التقلب.

إذا كنت أفهم هذا المثال بشكل صحيح ونحن ننظر في الأيام ال 21 الماضية وترتيبها بالمقارنة مع 252 يوما الماضية؟

إذا أنا الصحيح وأعتقد أن هذا له بعض الآثار الجانبية غير المرغوب فيها. وهذا يعني أنه في السنوات من 2003 إلى 2006 (عندما كان التقلب منخفضا جدا) فإن هذا النظام سوف يتداول نصف الوقت بنظام يهدف إلى فترات تقلب عالية. وهذا يعني أيضا أنه خلال الفترات المتقلبة العالية من عام 2007 حتى عام 2009، كنا نتعامل مع نصف الوقت في نظام يهدف إلى تقلب منخفض.

بناء استراتيجيات أفضل! الجزء 2: النظم القائمة على النماذج.

أنظمة التداول تأتي في اثنين من النكهات: القائم على نموذج واستخراج البيانات. تتناول هذه المقالة الاستراتيجيات القائمة على النموذج. حتى عندما الخوارزميات الأساسية ليست معقدة، وتطويرها بشكل صحيح لديها صعوبات والمزالق (وإلا فإن أي شخص أن يفعل ذلك). إن عدم الكفاءة الكبيرة في السوق يعطي نظاما فقط حافة صغيرة نسبيا. أي خطأ بسيط يمكن أن تتحول استراتيجية الفوز في واحدة خاسرة. وأنك لن تلاحظ بالضرورة هذا في باكتست.

ويبدأ وضع استراتيجية قائمة على النماذج مع عدم كفاءة السوق التي تريد استغلالها. عدم الكفاءة تنتج شذوذ السعر أو نمط السعر الذي يمكنك وصف مع نموذج نوعي أو كمي. ويتنبأ هذا النموذج بالسعر الحالي t من السعر السابق y t-1 زائد بعض الوظائف f لعدد محدود من الأسعار السابقة بالإضافة إلى بعض ضوضاء ε:

المسافة الزمنية بين الأسعار y t هي الإطار الزمني للنموذج. عدد n من الأسعار المستخدمة في وظيفة و هو فترة الاسترجاع من النموذج. وكلما كان المصطلح التنبئي أعلى بالنسبة لمصطلح ريد غير التنبؤي، كلما كانت الاستراتيجية أفضل. بعض التجار يدعون أن الطريقة المفضلة لديهم لا تتنبأ، ولكن & # 8216؛ يتفاعل في السوق & # 8217؛ أو يحقق عائد إيجابي بوسائل أخرى. على منتدى التاجر معين يمكنك أن تواجه حتى أستاذ الرياضيات الذي أعاد اختراع نظام التداول الشبكة، وأشاد بأنها غير تنبؤية وحتى قادرة على التجارة منحنى المشي عشوائي. لكن النظم التي لا تتنبأ بها بطريقة ما يجب أن تعتمد على الحظ. فإنها يمكن فقط إعادة توزيع المخاطر، على سبيل المثال تبادل خطر كبير من خسارة صغيرة لخطر منخفض من خسارة عالية. يبقى معدل الربح سالبا. بقدر ما أعرف، أستاذ لا يزال يحاول بيع تجاره الشبكة، لا يزال الإعلان عنها بأنها غير تنبؤية، ولا تزال تهب بانتظام حساب تجريبي معها.

التداول عن طريق رمي عملة تفقد تكاليف المعاملات. ولكن التداول عن طريق تطبيق نموذج خاطئ & # 8211؛ على سبيل المثال، الاتجاه التالي لمتوسط ​​سلسلة السعر المعاد & # 8211؛ يمكن أن يسبب خسائر أعلى بكثير. يفقد المتداول العادي أكثر من التداولات العشوائية (حوالي 13 نقطة لكل صفقة وفقا لإحصاءات فكسم). لذا، لا يكفي أن يكون نموذجا؛ يجب عليك أيضا إثبات أنه صالح للسوق كنت التجارة، في الوقت الذي التجارة، ومع الإطار الزمني المستخدمة وفترة الاستعراض.

لا يمكن استغلال جميع الشذوذ السعر. الحد من أسعار الأسهم إلى 1/16 كسور من الدولار هو واضح عدم الكفاءة، ولكن من المرجح أن استخدامه في التنبؤ أو كسب المال منه. إن الاستراتيجيات القائمة على نموذج العمل التي أعرفها، سواء من الناحية النظرية أو لأننا قد تم التعاقد عليها لترميز بعض منها، يمكن تصنيفها في عدة فئات. وأكثرها شيوعا هي:

الزخم في منحنى السعر هو على الأرجح الشذوذ الأكثر أهمية والأكثر استغلالا. لا حاجة إلى تفصيل هنا، كما كان الاتجاه التالي موضوع سلسلة مقالات كاملة على هذه بلوق. هناك العديد من طرق الاتجاه التالية، والكلاسيكية كونها المتوسط ​​المتحرك كروس. هذا & # 8216؛ مرحبا بالعالم & # 8217؛ من الاستراتيجيات (هنا النصوص في R و C) فشل بشكل روتيني، كما أنه لا يميز بين الزخم الحقيقي والقمم العشوائية أو الوديان في منحنى السعر.

المشكلة: الزخم غير موجود في جميع الأسواق طوال الوقت. أي أصول يمكن أن يكون فترات طويلة غير تتجه. وخلافا للاعتقاد الشعبي هذا ليس بالضرورة & # 8216؛ سيديواردس السوق & # 8217؛. منحنى المشي عشوائي يمكن أن تذهب صعودا وهبوطا، ولا يزال لديه زخم الصفر. ولذلك، فإن بعض المرشحات الجيدة التي تكتشف نظام السوق الحقيقي أمر ضروري لاتجاه الأنظمة التالية. هنا & # 8217؛ s الحد الأدنى من استراتيجية زورو يستخدم مرشح لوباس للكشف عن اتجاه الاتجاه، ومؤشر ممي لتحديد متى نحن & # 8217؛ إدخال نظام الاتجاه:

ومنحنى الربح لهذه الاستراتيجية:

منحنى الربح استراتيجية الزخم.

(من أجل البساطة جميع مقتطفات الاستراتيجية على هذه الصفحة هي أنظمة عارية بدون آلية خروج غير عكس، ولا توقف، زائدة، تدريب المعلمة، إدارة الأموال، أو غيرها من الحيل، وبطبيعة الحال فإن باكتيستس يعني بأي حال من الأحوال أن تلك هي (P & أمب؛ L) من كل من ور / أوسد، وهو أصل جيد للمظاهرات حيث يبدو أنه يحتوي على القليل من كل عدم كفاءة ممكنة).

2. يعني الانعكاس.

ويعتقد سوق عائد متوسط ​​في & # 8216؛ القيمة الحقيقية & # 8217؛ أو & # 8216؛ سعر عادل & # 8217؛ من أصل ما. التجار شراء عندما يكون السعر الفعلي أرخص مما يجب أن يكون في رأيهم، وبيع عندما يكون أكثر تكلفة. وهذا يسبب منحنى السعر للعودة إلى المتوسط ​​في كثير من الأحيان أكثر من المشي العشوائي. البيانات العشوائية هي متوسط ​​عائد 75٪ من الوقت (دليل هنا)، لذلك أي شيء فوق 75٪ سببه عدم كفاءة السوق. عارضة:

= بعض مصطلح الضوضاء العشوائية.

وكلما ارتفع معامل نصف العمر، كان الأضعف هو متوسط ​​الانعكاس. نصف عمر متوسط ​​انعكاس في سلسلة الأسعار هي عادة في نطاق 50-200 القضبان. يمكنك حساب λ بواسطة الانحدار الخطي بين y t-1 و (y t-1-t t). ولا ينبغي أن تكون سلسلة الأسعار ثابتة لأن تواجه متوسط ​​العائد، نظرا لأن السعر العادل مسموح به للانجراف. فإنه يجب فقط الانجراف أقل كما في المشي العشوائي. وعادة ما يستغل متوسط ​​العائد عن طريق إزالة الاتجاه من منحنى السعر وتطبيع النتيجة. هذا ينتج إشارة متذبذبة التي يمكن أن تؤدي إلى الصفقات عندما يقترب من أعلى أو أسفل. هنا هو النص البرمجي لنظام بسيط يعني متوسط:

مرشح هايباس يخفف جميع الدورات فوق 30 الحانات وبالتالي يزيل الاتجاه من منحنى السعر. وتطابق النتيجة نتيجة التحول فيشر الذي ينتج توزيع غوسيا للبيانات. هذا يسمح لنا لتحديد عتبات ثابتة في 1 و -1 لفصل ذيول من منحنى الجرس الناتج. إذا دخل السعر ذيل في أي اتجاه، يتم تشغيل التجارة تحسبا أنها ستعود قريبا إلى بيل & # 8217؛ ق البطن. للكشف عن نظام عائد الوسط، يستخدم البرنامج النصي الأسطر هورست. الأس هو 0.5 للمشي عشوائي. فوق 0.5 يبدأ نظام الزخم وأقل من 0.5 نظام العائد المتوسط.

متوسط ​​منحنى الربح العائد.

3. التحكيم الإحصائي.

يمكن للاستراتيجيات استغلال التشابه بين اثنين أو أكثر من الأصول. ويسمح ذلك بالتحوط من الأصل الأول بمركز عكسي في الأصل الثاني، وبهذه الطريقة تستمد الأرباح من متوسط ​​عائد فرق السعر:

حيث y y و y 2 هي أسعار األصلين وعوامل الضرب h 1 و h 2 نسب التحوط. وتحسب نسب التحوط على أساس أن متوسط ​​الفرق y هو صفر أو قيمة ثابتة. وأبسط طريقة لحساب نسب التحوط هي الانحدار الخطي بين y 1 و y 2. ويمكن بعد ذلك تطبيق إستراتيجية متوسط ​​العائد كما هو موضح أعلاه على y.

ولا يلزم أن تكون الأصول من النوع نفسه؛ يمكن أن يستند نظام المراجحة النموذجي إلى فرق السعر بين مؤشر إتف ومؤشره الرئيسي. عندما y ليست ثابتة & # 8211؛ وهذا يعني أن متوسطها يميل إلى التجول ببطء & # 8211؛ يجب تكييف نسب التحوط في الوقت الحقيقي للتعويض. هنا اقتراح باستخدام مرشح كالمان من قبل زميل المدون.

نظام التحكيم بسيط من البرنامج التعليمي R:

4 - قيود الأسعار.

والقيد السعر هو قوة اصطناعية يسبب انحراف السعر المستمر أو يحدد نطاق السعر، الكلمة، أو السقف. وكان المثال الأكثر شهرة هو سقف السعر ور / تشف المذكور في الجزء الأول من هذه السلسلة. ولكن حتى بعد إزالة الحد الأقصى، لا يزال سعر اليورو مقابل الفرنك السويسري (ور / تشف) يشكل عائقا، وهذه المرة لم يفرضها البنك الوطني، ولكن بسبب التفاوت القوي الحالي في القوة الشرائية باليورو والفرنك السويسري. ومن الأمثلة المتطرفة على السعر الذي يتم تحديده زوج يورو / دك ور / دك (انظر أدناه). كل هذه القيود يمكن استخدامها في استراتيجيات لميزة التاجر & # 8217؛ s.

نطاق السعر ور / دك 2006-2018.

وتنتج الدورات غير الموسمية عن التغذية المرتدة من منحنى السعر. عندما يعتقد التجار في & # 8216؛ سعر عادل & # 8217؛ من أصل ما، وغالبا ما بيع أو شراء موقف عندما يصل السعر إلى مسافة معينة من تلك القيمة، على أمل حدوث انعكاس. أو أنها تغلق المراكز الفائزة عندما تبدأ حركة السعر المفضلة في التباطؤ. يمكن لهذه الآثار مزامنة الإدخالات والمخارج بين عدد كبير من التجار، وتسبب منحنى السعر لتذبذب مع فترة مستقرة على مدى عدة دورات. في كثير من الأحيان العديد من هذه الدورات متراكبة على منحنى، مثل هذا:

عندما تعرف الفترة C i والمرحلة D i من الدورة المهيمنة، يمكنك حساب نقاط الدخول والخروج الأمثل للتجارة طالما استمرت الدورة. يمكن الكشف عن دورات في منحنى السعر مع وظائف التحليل الطيفي & # 8211؛ على سبيل المثال، تحويل فورييه السريع (ففت) أو ببساطة بنك من مرشحات ممرات الموجة الضيقة. هنا هو طيف التردد من ور / أوسد في أكتوبر 2018:

ور / أوسد الطيف، دورة طول في الحانات.

استغلال الدورات هو أكثر صعوبة قليلا من الاتجاه التالي أو يعني انعكاس. لا تحتاج فقط إلى دورة طول الدورة المهيمنة من الطيف، ولكن أيضا مرحلتها (لإطلاق الصفقات في اللحظة المناسبة) واتساعها (لتحديد ما إذا كان هناك دورة تستحق التداول على الإطلاق). هذا هو نص برمجي:

وتحدد الدالة دومينانتفاس كل من الطور وطول دورة الذروة السائدة في الطيف؛ يتم تخزين الأخير في متغير ردومينانتبيريود. يتم تحويل المرحلة إلى منحنى جيب الذي تحول قبل π / 4. مع هذه الخدعة نحن & # 8217؛ سوف تحصل على منحنى جيب الذي يمتد قبل منحنى السعر. وبالتالي فإننا نفعل التنبؤ السعر الحقيقي هنا، والسؤال الوحيد هو إذا كان السعر سوف تتبع توقعاتنا. ويتم تحديد ذلك من خلال تطبيق مرشح ممر الموجة المركزة في الدورة المهيمنة على منحنى السعر، وقياس اتساعه (a i في الصيغة). إذا كان الاتساع فوق عتبة، نستنتج أن لدينا دورة قوية بما فيه الكفاية. ثم يدخل البرنامج النصي طويلا على واد منحنى جيب من الأمام، وقصيرة على الذروة. وبما أن الدورات قصيرة الأجل، فإن مدة التجارة محدودة ب إكسيتيمي إلى 10 دورات كحد أقصى.

يمكننا أن نرى من منحنى P & أمب؛ L أن هناك فترات طويلة في 2018 و 2018 مع عدم وجود دورات قوية في منحنى سعر اليورو / دولار.

6 - المجموعات.

نفس التأثير الذي يؤدي إلى تذبذب الأسعار يمكن أيضا السماح لهم بالتجمع على مستويات معينة. يمكن أن تنتج العناقيد المتطرفة حتى & # 8220؛ العرض & # 8221؛ و & # 8220؛ الطلب & # 8221؛ (المعروف أيضا باسم & # 8220؛ الدعم والمقاومة & # 8220؛)، الموضوعات المفضلة في الندوات التداول. يمكن للمحاضرين الندوة الخبراء رسم خطوط الدعم والمقاومة على أي رسم بياني، بغض النظر عما إذا كانت أسعار لحم الخنزير البطن أو العام الماضي & # 8217؛ ق البيسبول عشرات. ولكن مجرد وجود هذه الخطوط لا يزال موضع شك: هناك عدد قليل من الاستراتيجيات التي تحدد واستغلالها حقا، وحتى أقل من ذلك حقا تحقيق الأرباح. ومع ذلك، فإن التجمعات في منحنيات الأسعار حقيقية ويمكن تحديدها بسهولة في رسم بياني مماثل لدورات التصوير الشعاعي.

7. أنماط منحنى.

وهي تنشأ من السلوك المتكرر للتجار. التجار تنتج ليس فقط، ولكن أيضا نعتقد في العديد من أنماط منحنى. معظم & # 8211؛ مثل & # 8216؛ الرأس والكتفين الشهير & # 8217؛ النمط الذي يقال أن التنبؤ عكس الاتجاه & # 8211؛ هي الأساطير (على الأقل لم أجد أي دليل إحصائي على ذلك، وسمعت من أي بحث آخر أن أكد من أي وقت مضى وجود رؤساء التنبؤية والكتفين في منحنيات السعر). ولكن بعض الأنماط، على سبيل المثال & # 8220؛ الكؤوس & # 8221؛ أو & # 8220؛ نصف الكؤوس & # 8221؛، موجودة حقا ويمكن أن تسبق بالفعل حركة صعودا أو هبوطا. أنماط كيرف & # 8211؛ لا ينبغي الخلط بينه وبين أنماط الشموع & # 8211؛ يمكن استغلالها من خلال أساليب الكشف عن نمط مثل خوارزمية فريشيت.

وهناك متغير خاص من نمط منحنى هو الاختراق & # 8211؛ وهو زخم مفاجئ بعد حركة طويلة. يمكن أن يحدث، على سبيل المثال، عن طريق التاجر & # 8217؛ s ميل إلى وضع وقف الخسائر على مسافة قصيرة تحت أو فوق الهضبة الحالية. يؤدي تشغيل أول توقف ثم تسريع حركة السعر حتى يتم تشغيل المزيد والمزيد من توقف. ويمكن استغلال مثل هذا التأثير من خلال نظام يكشف عن فترة سيديواردس ثم يكمن في انتظار الخطوة الأولى في أي اتجاه.

8. الموسمية.

& # 8220؛ & # 8221 الموسم. لا يعني بالضرورة موسم من السنة. العرض والطلب يمكن أيضا اتباع أنماط شهرية أو أسبوعية أو يومية التي يمكن الكشف عنها واستغلالها من قبل الاستراتيجيات. على سبيل المثال، يقال إن مؤشر S & أمب؛ P500 غالبا ما يتحرك صعودا في الأيام الأولى من الشهر، أو يظهر اتجاها صعوديا في ساعات الصباح الباكر قبل جلسة التداول الرئيسية لهذا اليوم. وبما أن الآثار الموسمية هي سهلة للاستغلال، فإنها غالبا ما تكون قصيرة الأجل، ضعيفة، وبالتالي من الصعب الكشف عن طريق مجرد منحنيات السعر إيبالينغ. ولكن يمكن العثور عليها عن طريق التآمر في اليوم أو الأسبوع أو الشهر الشخصي لمتوسط ​​اختلافات منحنى السعر.

عندما يتأمل المشاركون في السوق ما إذا كانوا يدخلون أو يغلقون موقعا، يبدو أنهم يأتون إلى استنتاجات مماثلة إلى حد ما عندما يكون لديهم الوقت للتفكير في ذلك ليلا أو خلال عطلة نهاية الأسبوع. قد يؤدي هذا إلى بدء السعر عند مستوى مختلف عند فتح السوق مرة أخرى. وغالبا ما تكون فجوات الأسعار بين عشية وضحاها أو عطلة نهاية الأسبوع أكثر قابلية للتنبؤ من تغيرات الأسعار خلال ساعات التداول. وبالطبع يمكن استغلالها في استراتيجية. في منتدى زورو كان مؤخرا مناقشة حول & # 8220؛ ليلة واحدة نظام الوقوف & # 8220 ؛، عملة بسيطة عطلة نهاية الأسبوع الفجوة تاجر مع الأرباح الغامضة.

10. الانحدار الذاتي وغير متجانسة.

هذا الأخير هو كلمة الهوى ل: & # 8220؛ أسعار غضب الكثير و جيترينغ يختلف مع مرور الوقت & # 8221؛. نماذج أريما و غارتش هي النماذج الأولى التي واجهتها في الرياضيات المالية. ويفترضون أن العائدات المستقبلية أو التقلبات المستقبلية يمكن تحديدها مع مزيج خطي من العائدات السابقة أو التقلبات السابقة. وغالبا ما تعتبر هذه النماذج نظرية نظرية بحتة ولا فائدة عملية. غير صحيح: يمكنك استخدامها للتنبؤ بسعر غد & # 8217؛ s تماما مثل أي نموذج آخر. يمكنك فحص كوريلوغرام & # 8211؛ إحصاءات عن ارتباط العائد الحالي مع عوائد الأشرطة السابقة & # 8211؛ لمعرفة ما إذا كان نموذج أريما يناسب سلسلة السعر معينة. هنا اثنين من مقالات ممتازة من قبل المدونين زميل لاستخدام هذه النماذج في استراتيجيات التداول: أريما + غارتش استراتيجية التداول على S & P500 وهل توقعات أريما / غارتش مربحة؟

11 - صدمات الأسعار.

وغالبا ما تحدث صدمات الأسعار يوم الاثنين أو صباح الجمعة عندما تنشر الشركات أو المنظمات أخبارا جيدة أو سيئة تؤثر على السوق. حتى من دون معرفة الأخبار، استراتيجية يمكن الكشف عن ردود الفعل السعر الأول والقفز بسرعة على عربة. هذا أمر سهل خصوصا عندما صدمة كبيرة تهز الأسواق. هنا إستراتيجية محفظة فوركس بسيطة تقوم بتقييم نقاط القوة النسبية للعملات للكشف عن صدمات الأسعار:

منحنى رأس المال من نظام قوة العملة (أنت & # 8217؛ سوف تحتاج زورو 1.48 أو أعلى):

سعر صدمة استغلال النظام.

ويعكس منحنى الأسهم الأزرق أعلاه الأرباح من القفزات الصغيرة والكبيرة لأسعار العملات. يمكنك تحديد بوضوح خروج بريطانيا من الاتحاد الأوروبي وصدمة سعر الفرنك السويسري. وبطبيعة الحال فإن هذه الاستراتيجيات من شأنها أن تعمل بشكل أفضل إذا كان يمكن الكشف عن الأخبار في وقت مبكر وتفسيرها بطريقة أو بأخرى. توفر بعض خدمات البيانات الأحداث الإخبارية مع تقييم ثنائي، مثل & # 8220؛ جيد & # 8221؛ أو & # 8220؛ سيئة & # 8221 ؛. ولا سيما الفائدة هي تقارير الأرباح، كما هو منصوص عليه في خدمات البيانات مثل زاكس أو زيغنيت. اعتمادا على المفاجآت التي يتضمنها تقرير الأرباح، أسعار الأسهم والتقلبات الضمنية يمكن أن ترتفع أو تنخفض بشكل حاد في يوم التقرير، وتوليد أرباح سريعة.

لتعلم ما يمكن أن يحدث عندما تستخدم الأخبار بطرق أكثر إبداعا، أوصي مؤشر الخوف ممتازة من قبل روبرت هاريس & # 8211؛ وهو كتاب إلزامي في أي مكتبة هكر مالية.

وكان هذا هو الجزء الثاني من سلسلة استراتيجيات أفضل. وسيتناول الجزء الثالث عملية وضع استراتيجية قائمة على النماذج، بدءا من البحث الاولي وحتى بناء واجهة المستخدم. في حالة رغبة شخص ما في تجربة مقتطفات الشفرة التي تم نشرها هنا، فقد أضفتها إلى مستودع البرامج النصية لعام 2018. ولكنها ليست استراتيجيات حقيقية. العناصر المفقودة & # 8211؛ تحسين المعلمة، خوارزميات الخروج، إدارة الأموال إلخ. & # 8211؛ سيكون موضوع الجزء التالي من السلسلة.

22 أفكار حول & لدكو؛ بناء استراتيجيات أفضل! الجزء 2: النظم القائمة على نموذج & رديقو؛

يبقيه القادمة، أحب مقالاتك.

هل هذه & # 8216؛ الدورة المهيمنة & # 8217؛ فكرة مماثلة ل إهلرز & # 8217؛ العمل على هذا الموضوع؟

لا يبدو أن أذكر أي ذكر لتحديد اتساع الدورة كمرشح لإزالة الصفقات الضعيفة / الضوضاء. مثير للإعجاب! سيكون لديك للنظر في ذلك. شكرا على المشاركة.

نعم، مفهوم الدورة المهيمنة هو من إهلرز. في تجربتي، مرشح الذي يكشف عن حالة السوق، مثل عتبة السعة، أمر ضروري لمعظم الاستراتيجيات القائمة على نموذج & # 8211؛ انها & # 8217؛ s تقريبا أكثر أهمية من خوارزمية التجارة نفسها.

جكل، هل يهمك أن تشرح / التعليق كذلك مؤشر السعة التي تعمل في زورو؟ جون إهلرز العمل هو عظيم حقا، ولكن رؤية تطبيقها على الأسواق الحقيقية في الوقت الحاضر هو أكثر قيمة، إمهو.

من دليل زورو، و أبليتيود هو & # 8220؛ أعلى ارتفاع ناقص أدنى أدنى من سلسلة البيانات، وتمهيد على تيمبيريود مع إما بحيث التقلبات الأكثر حداثة تصبح أكثر وزنا. & # 8220 ؛. لذلك أعتقد أنه & # 8217؛ s ببساطة شيء مثل إما (المدى، تيمبيريود) من نطاق التردد من الدورة المهيمنة.

لا أستطيع إعادة إنتاج أي من النتائج أعلاه. أعتقد أنه من المقرر أن زائدة ومعلمات مماثلة. في نفس الطريق، ربما أنا ترميز استراتيجية من المنطقي ولكن في النهاية أنسى ذلك لأنني أرى أنها غير مربحة عندما تكون المشكلة بسبب إدارة الأموال ومراقبة المخاطر.

لن يكون من المفيد إضافة ورشة عمل حيث يتم تنفيذ بعض أفكار إدارة المخاطر بحيث يمكن للمبتدئين الحصول على فهم أفضل لذلك ووضع استراتيجيات أفضل. وأنا أعلم أن هناك كل تلك الوظائف زائدة بناء على ولكن لاستخدام واحد أو آخر حتى يحصل واحد منحنى لطيفة مثل المشي نصف أعمى، أو مثل رمي عملة على أمل أن الوظيفة التالية حاولت العمل.

نسيان إدارة المخاطر في هذه المرحلة. انها مجرد تشويه النتائج وغير مجدية عندما خوارزمية ليس له حافة. الخطوة الأولى هي النموذج. الخطوة الثانية هي خوارزمية تقوم على هذا النموذج، مع عائد إيجابي على المحاكاة مع تكلفة تداول واقعية. ويتم ذلك في الأمثلة أعلاه. فمن السهل جدا أن يأتي مع هذه الأنظمة التي يبدو أنها تنتج عوائد جيدة. الجزء الثابت هو اختبار إذا كان العائد هو حقيقي أو مجرد منحنى المناسب التحيز. وستكون هذه هي الخطوة التالية، وفقط إذا كان النظام يمر هذا الاختبار، والنموذج له ما يبرره. ثم يمكنك التفكير في جعل استراتيجية حقيقية منه، مع زائدة، وإدارة المخاطر، وإدارة الأموال، وهلم جرا. هذه هي الخطوة الأخيرة جدا من تطوير الاستراتيجية، وليس الأولى.

إعادة إنتاج النتائج المنشورة غالبا ما تكون صعبة، ولكن لا ينبغي أن تكون مشكلة هنا. لقد حصلت على التعليمات البرمجية وبيئة الاختبار، حتى تتمكن من رؤية ما يعود وظائف والتي يتم فتح الصفقات. مقارنة مع النتائج الخاصة بك. بهذه الطريقة يمكنك أن تجد بسرعة أين ولماذا هي مختلفة.

شكرا علي اجابتك السريعة. خطأي: كنت فعلا باستخدام قائمة الأصول من وسيط آخر وكانت النتائج كاملة أسفل. ولهذا السبب اعتقدت أن هناك بعض السحر المضافة للحصول على النتائج. عندما أستخدم إعدادات فسم أحصل على نتائج مماثلة.

نعم، قرأت في دليل كيفية تطوير استراتيجية من الفكرة الأساسية وخطوة خطوة إضافة الميزات.

من الصعب معرفة ما إذا كانت هناك ميزة في النتائج. لا توجد قاعدة مثل: إذا كانت فكرة بسيطة تعطي قدرا معينا من النقاط ثم قد يكون لها حافة.

شكرا جزيلا على كل هذه المقالات إيكل، أنا & # 8217؛ م قراءتها مثل كتاب رائعة!

هل يمكن أن تعلمني أكثر قليلا عن لامدا من متوسط ​​انعكاس، أي & # 8220؛ يمكنك حساب λ الانحدار الخطي بين يت-1 و (يت-1-يت) & # 8221 ؛؟ لماذا هذا؟ كيف يمكننا استخدام لامدا في مثال مثال الإرجاع؟

عند إعادة صياغة صيغة متوسط ​​العائد أعلاه، مثل هذا:

يمكنك أن ترى أنه معادلة خط في شكل y = a * x + b، حيث a = -1 / (1 + لامدا). عندما يكون غير الصفر، فإن تغير السعر y (t) - y (t-1) له علاقة خطية بانحراف السعر السابق عن السعر العادل، y (t-1) - Mean. الطريقة الحسابية لتحديد المنحدر من العديد من أزواج البيانات (y (t) - y (t-1)، y (t-1) - Mean) هي الانحدار الخطي. من تحصل على المعلمة نصف العمر لامدا. السوق يعني عكس عندما يكون سلبيا.

شكرا على التفاصيل، جكل. أنها تساعد كثيرا.

هل يبدو الإجراء الصحيح لك؟

والخطوات هي كما يلي:

1. تعيين لدينا سعر متأخر متأخرا بواسطة -1 يوم.

2. طرح اليوم سعر إغلاق ضد الأمس متخلفة إغلاق.

3. طرح (سعر إغلاق يوم أمس) & # 8211؛ متوسط ​​(سعر الإغلاق -1)

4. إجراء الانحدار الخطي على (سعر اليوم & # 8211؛ سعر الأمس)

(سعر إغلاق يوم أمس) & # 8211؛ متوسط ​​(سعر الإغلاق -1)

رمز R لهذا هو أدناه، هل تبدو صحيحة؟

# نصف حياة متوسط ​​الانقلاب.

# أندرو بانرمان 9.24.2017.

random. data & لوت؛ - c (رونيف (1500، مين = 0، ماكس = 100))

# حساب يت-1 و (يت-1-يت)

y. lag & لوت؛ - c (random. data [2: لينغث (random. data)]، 0)

y. diff & لوت؛ - random. data & # 8211؛ y. lag.

prev. y.mean & لوت؛ - y. lag & # 8211؛ يعني (y. lag)

فينال & لوت؛ - ميرج (y. diff، prev. y.mean)

prev. y.mean، داتا = final. df)

تبدو الخطوات صحيحة. لرمز R أنا لا أجرؤ على الحكم على صحة & # 8211؛ وضعت في بعض البيانات وتحقق إذا كان نصف قيمة الحياة المنطقي.

سؤالي التالي هو، هل يمكن تطبيق ذلك على اتجاه خطي؟ اختبرت الإجراء أعلاه على سبي منذ البداية إلى الحاضر ونصف الحياة 939.6574. لا تبدو لتصحيح حتى يعتقد الإجراء الصحيح. جس & # 8211؛ هل حصلت على نتائج دقيقة باستخدام هذه الطريقة نصف الحياة؟

لدي، ونعم، ويمكن تطبيقها على الأصول تتجه، وخاصة إلى الجاسوس. ولكن عندما الاتجاهات، والتحقق من كيفية حساب المتوسط: هذا هو هدفك هدف العائد. استخدام 20 يوما أو نحو ذلك. إذا كنت تستخدم جميع البيانات عن المتوسط، ثم قد تحصل على نصف عمر سبي يعود إلى سعره لعام 1980، وأعتقد أن & # 8217؛ ق اللانهاية.

إذا كنت مهتما بهذه الطريقة، فيمكنك الحصول على هذا الكتاب من قبل إرني تشان. أنه يحتوي على وصف في العمق من متوسط ​​الطحالب والعودة حساب نصف الحياة.

طيب إذا فعلت الحاضر إلى 20 يوما، أن يعطيني نصف حياة الأيام 2o السابقة؟ ماذا عن بقية حجم العينة؟ هل نحن ثم لفة هذا على أساس 20 يوما من البداية إلى الحاضر؟ هل يعني ذلك أن من المرجح أن تتغير حياة النصف مع دخول السلسلة إلى المستقبل؟

بالتأكيد، يجب أن لفة. للتداول تريد المتوسط ​​و هالفليف من اليوم، وليس من قبل 10 عاما. وبما أن سلسلة الأسعار غير ثابتة، فإن متوسط ​​التغيرات يتغير طوال الوقت. و هالفليف هو أكثر ثابتة بكثير، ولكن يمكن أن تتغير أيضا في ظل ظروف السوق المختلفة.

أولا وقبل كل شيء، شكرا لك على هذه المدونة. أتمنى لو كنت قد تأتي عبر ذلك منذ سنوات.

أنا & # 8217؛ م غير متطورة جدا (اتضح) خيارات تاجر. أنا جعلت حياتي القيام تقلبات التحكيم، ولكن يتم الانتهاء من هذه اللعبة. أنا & # 8217؛ كنت في محاولة لتعليم نفسي الصفقات الجديدة وحاولت تداول أزواج باستخدام بعض مؤشرات مؤشر الارتباط الآجلة للغاية. وأود أن تفعل بشكل جيد لفترة، ولكن بعد ذلك سوف تنتشر بين العقود الآجلة تتحرك إلى مستوى جديد عادة مسح أي الأرباح كان لي.

تعلمت أن هذا كان بسبب شيء يسمى الاستقرارية. كلما بدأ انتشار تتجه أنا سوف تخسر.

في القسم ست أرب الخاص بك أعلاه الدولة؛ & # 8221؛ عندما لا تكون y ثابتة - وهذا يعني أن متوسطها يميل إلى التجول ببطء - يجب تكييف نسب التحوط في الوقت الحقيقي للتعويض. & # 8221؛

هل تعتقد أن مشكلتي يمكن حلها باستخدام فلتر كالمان كما اقترح، من أجل التوصل إلى نسب التحوط الديناميكية؟ هل تتغير نسبة التحوط بسرعة كافية خلال التداول في الوقت الحقيقي لإنقاذ لي؟

QuantStart.

الانضمام إلى كوانتكاديمي بوابة العضوية الخاصة التي تلبي احتياجات التجزئة المتزايد بسرعة المجتمع تاجر الكمي. سوف تجد مجموعة من ذوي الخبرة مثل التفكير من التجار الكميون على استعداد للرد على أسئلة التداول الكمي الأكثر إلحاحا.

تحقق من بلدي يبوك على التداول الكمي حيث أنا يعلمك كيفية بناء مربحة استراتيجيات التداول المنهجي مع أدوات بايثون، من الصفر.

نلقي نظرة على بلدي الكتاب الاليكتروني الجديد على استراتيجيات التداول المتقدمة باستخدام تحليل سلسلة زمنية، والتعلم الآلي والإحصاءات بايزي، مع بيثون و R.

من قبل مايكل هالز مور في 7 أكتوبر، 2018.

في هذه المقالة أريد أن تظهر لك كيفية تطبيق جميع المعارف المكتسبة في السابق تحليل سلسلة الوقت مشاركات لاستراتيجية التداول على مؤشر S & أمبير؛ P500 سوق الأسهم الأمريكية.

سنرى أنه من خلال الجمع بين نموذجي أريما و غارتش يمكننا أن نفوق بشكل كبير نهج "الشراء والاحتفاظ" على المدى الطويل.

نظرة عامة على الاستراتيجية.

فكرة الاستراتيجية بسيطة نسبيا ولكن إذا كنت ترغب في تجربة معها أقترح بشدة قراءة الوظائف السابقة على تحليل سلسلة زمنية من أجل فهم ما كنت سوف تعدل!

وتنفذ الاستراتيجية على أساس "المتداول":

لكل يوم، $ n $، يتم استخدام الأيام السابقة $ $ $ من العائدات اللوغاريتمية المختلفة لمؤشر سوق الأسهم كنافذة لتركيب نموذج أريبا و غارتش الأمثل. يتم استخدام النموذج الموحد لجعل التنبؤ لعودة اليوم التالي. إذا كان التنبؤ سلبيا يقصر السهم في الإغلاق السابق، في حين إذا كان إيجابيا هو متوقفة. إذا كان التنبؤ هو نفس الاتجاه كما في اليوم السابق ثم يتم تغيير أي شيء.

لهذه الاستراتيجية لقد استخدمت الحد الأقصى للبيانات المتاحة من ياهو المالية ل S & أمب؛ P500. لقد اتخذت $ ك = 500 $ ولكن هذا هو المعلمة التي يمكن أن يكون الأمثل من أجل تحسين الأداء أو تقليل السحب.

يتم تنفيذ باكتست في الأزياء متجه مباشرة باستخدام R. لم يتم تنفيذها في بايثون يحركها الحدث بايثستر حتى الآن. وبالتالي فإن الأداء الذي تحقق في نظام التداول الحقيقي من المرجح أن يكون أقل قليلا مما قد تحقق هنا، بسبب العمولة والانزلاق.

تنفيذ الاستراتيجية.

لتنفيذ الاستراتيجية ونحن في طريقنا لاستخدام بعض من التعليمات البرمجية التي أنشأناها سابقا في سلسلة سلسلة تحليل سلسلة الوقت، فضلا عن بعض المكتبات الجديدة بما في ذلك روجارتش، الذي اقترح لي من قبل إيليا كيبنيس على كوانتسترات التاجر.

سوف أذهب من خلال بناء الجملة بطريقة خطوة بخطوة ومن ثم تقديم التنفيذ الكامل في النهاية، فضلا عن وصلة إلى مجموعة البيانات الخاصة بي لمؤشر أريما + غارتش. لقد شملت هذا الأخير لأنه قد أخذت لي بضعة أيام على جهاز الكمبيوتر الخاص بي ديكستوب لتوليد الإشارات!

يجب أن تكون قادرا على تكرار النتائج بالكامل كما رمز نفسه ليست معقدة جدا، على الرغم من أن يستغرق بعض الوقت لمحاكاة إذا كنت تحمل بها بالكامل.

المهمة الأولى هي تثبيت واستيراد المكتبات اللازمة في R:

إذا كان لديك بالفعل المكتبات المثبتة يمكنك ببساطة استيرادها:

مع ذلك سوف يتم تطبيق استراتيجية إلى S & أمب؛ P500. يمكننا استخدام كوانتمود للحصول على البيانات التي تعود إلى عام 1950 للمؤشر. يستخدم ياهو المالية رمز "^ غسك".

يمكننا بعد ذلك إنشاء عوائد لوغاريتمية مختلفة من "سعر الإغلاق" من S & أمب؛ P500 وتريد خارج قيمة نا الأولية:

نحن بحاجة إلى إنشاء ناقلات، توقعات لتخزين القيم توقعاتنا في تواريخ معينة. وضعنا طول فوريلنغث لتكون مساوية لطول بيانات التداول لدينا ناقص $ k $، وطول النافذة:

في هذه المرحلة نحن بحاجة إلى حلقة من خلال كل يوم في بيانات التداول وتتناسب مع نموذج أريما و غارتش المناسب إلى نافذة المتداول من طول $ K $. وبالنظر إلى أننا نحاول 24 منفصلة أريما يناسب وتناسب نموذج غارتش، لكل يوم، ومؤشر يمكن أن يستغرق وقتا طويلا لتوليد.

We use the index d as a looping variable and loop from $k$ to the length of the trading data:

We then create the rolling window by taking the S&P500 returns and selecting the values between $1+d$ and $k+d$, where $k=500$ for this strategy:

We use the same procedure as in the ARIMA article to search through all ARMA models with $p \in \ $ and $q \in \ $, with the exception of $p, q=0$.

We wrap the arimaFit call in an R tryCatch exception handling block to ensure that if we don't get a fit for a particular value of $p$ and $q$, we ignore it and move on to the next combination of $p$ and $q$.

Note that we set the "integrated" value of $d=0$ (this is a different $d$ to our indexing parameter!) and as such we are really fitting an ARMA model, rather than an ARIMA.

The looping procedure will provide us with the "best" fitting ARMA model, in terms of the Akaike Information Criterion, which we can then use to feed in to our GARCH model:

In the next code block we are going to use the rugarch library, with the GARCH(1,1) model. The syntax for this requires us to set up a ugarchspec specification object that takes a model for the variance and the mean. The variance receives the GARCH(1,1) model while the mean takes an ARMA(p, q) model, where $p$ and $q$ are chosen above. We also choose the sged distribution for the errors.

Once we have chosen the specification we carry out the actual fitting of ARMA+GARCH using the ugarchfit command, which takes the specification object, the $k$ returns of the S&P500 and a numerical optimisation solver. We have chosen to use hybrid , which tries different solvers in order to increase the likelihood of convergence:

If the GARCH model does not converge then we simply set the day to produce a "long" prediction, which is clearly a guess. However, if the model does converge then we output the date and tomorrow's prediction direction (+1 or -1) as a string at which point the loop is closed off.

In order to prepare the output for the CSV file I have created a string that contains the data separated by a comma with the forecast direction for the subsequent day:

The penultimate step is to output the CSV file to disk. This allows us to take the indicator and use it in alternative backtesting software for further analysis, if so desired:

However, there is a small problem with the CSV file as it stands right now. The file contains a list of dates and a prediction for tomorrow's direction. If we were to load this into the backtest code below as it stands, we would actually be introducing a look-ahead bias because the prediction value would represent data not known at the time of the prediction.

In order to account for this we simply need to move the predicted value one day ahead. I have found this to be more straightforward using Python. Since I don't want to assume that you've installed any special libraries (such as pandas), I've kept it to pure Python.

Here is the short script that carries this procedure out. Make sure to run it in the same directory as the forecasts. csv file:

At this point we now have the corrected indicator file stored in forecasts_new. csv . Since this takes a substantial amount of time to calculate, I've provided the full file here for you to download yourself:

Strategy Results.

Now that we have generated our indicator CSV file we need to compare its performance to "Buy & Hold".

We firstly read in the indicator from the CSV file and store it as spArimaGarch :

We then create an intersection of the dates for the ARIMA+GARCH forecasts and the original set of returns from the S&P500. We can then calculate the returns for the ARIMA+GARCH strategy by multiplying the forecast sign (+ or -) with the return itself:

Once we have the returns from the ARIMA+GARCH strategy we can create equity curves for both the ARIMA+GARCH model and "Buy & Hold". Finally, we combine them into a single data structure:

Finally, we can use the xyplot command to plot both equity curves on the same plot:

The equity curve up to 6th October 2018 is as follows:

Equity curve of ARIMA+GARCH strategy vs "Buy & Hold" for the S&P500 from 1952.

As you can see, over a 65 year period, the ARIMA+GARCH strategy has significantly outperformed "Buy & Hold". However, you can also see that the majority of the gain occured between 1970 and 1980. Notice that the volatility of the curve is quite minimal until the early 80s, at which point the volatility increases significantly and the average returns are less impressive.

Clearly the equity curve promises great performance over the whole period . However, would this strategy really have been tradeable?

First of all, let's consider the fact that the ARMA model was only published in 1951. It wasn't really widely utilised until the 1970's when Box & Jenkins discussed it in their book.

Secondly, the ARCH model wasn't discovered (publicly!) until the early 80s, by Engle, and GARCH itself was published by Bollerslev in 1986.

Thirdly, this "backtest" has actually been carried out on a stock market index and not a physically tradeable instrument. In order to gain access to an index such as this it would have been necessary to trade S&P500 futures or a replica Exchange Traded Fund (ETF) such as SPDR.

Hence is it really that appropriate to apply such models to a historical series prior to their invention? An alternative is to begin applying the models to more recent data. In fact, we can consider the performance in the last ten years, from Jan 1st 2005 to today:

Equity curve of ARIMA+GARCH strategy vs "Buy & Hold" for the S&P500 from 2005 until today.

As you can see the equity curve remains below a Buy & Hold strategy for almost 3 years, but during the stock market crash of 2008/2009 it does exceedingly well. This makes sense because there is likely to be a significant serial correlation in this period and it will be well-captured by the ARIMA and GARCH models. Once the market recovered post-2009 and enters what looks to be more a stochastic trend, the model performance begins to suffer once again.

Note that this strategy can be easily applied to different stock market indices, equities or other asset classes. I strongly encourage you to try researching other instruments, as you may obtain substantial improvements on the results presented here.

Next Steps.

Now that we've finished discussing the ARIMA and GARCH family of models, I want to continue the time series analysis discussion by considering long-memory processes, state-space models and cointegrated time series.

These subsequent areas of time series will introduce us to models that can improve our forecasts beyond those I've presented here, which will significantly increase our trading profitability and/or reduce risk.

Here is the full listing for the indicator generation, backtesting and plotting:

And the Python code to apply to forecasts. csv before reimporting:

مجرد بدء مع التداول الكمي؟

3 أسباب الاشتراك في قائمة البريد الإلكتروني كوانتستارت:

1. دروس التداول الكمي.

سوف تحصل على إمكانية الوصول الفوري إلى دورة مجانية 10-البريد الإلكتروني معبأة مع تلميحات ونصائح لمساعدتك على البدء في التداول الكمي!

2. جميع أحدث المحتوى.

كل أسبوع سوف نرسل لك التفاف جميع الأنشطة على كوانتستارت لذلك عليك أن لا يفوتون وظيفة مرة أخرى.

ريال مدريد، وقابلة للتنفيذ نصائح التداول الكمي مع أي هراء.

Garch trading system.

Garch trading system.

Garch trading system.

ARMA Models for Trading - Quintuitive.

THE RELATIONSHIP BETWEEN STOCK RETURNS VOLATILITY AND volatility persistence, trading volume, GARCH has been operating an Automated Trading System.

The Volatility Impact of the Introduction of a Screen.

Trend Models can simple trend The figure rises to almost 100% when carry and option trading are included • Garch • fade in/out We.

Comparative Performance of ARIMA and ARCH/GARCH Models.

Empirical Comparison of Multivariate GARCH Models Comparison of Multivariate GARCH Models used to compare the efficiency of an alternative trading system.

Predicting Futures Markets with Arima/Garch - YouTube.

TRADING VOLUME WITH AN ASYNCHRONOUS REGIME SWITCHING GO GARCH surprisingly they are seldom estimated as a joint system.

GARCH Without Pocket Protectors | Evil Speculator.

Intraday Data and Volatility Models: Evidence from Chinese Stocks inclusion of trading volumes in GARCH models for because of modern communications systems.

More orthodox ARMA/GARCH trading « The Average Investor's.

The Volatility Impact of the Introduction of a the impact of the introduction of an automated trading system at GARCH; MDH; Screen Trading System;

How and from where can I learn algorithmic trading using.

GARCH If an autoregressive the model is a generalized autoregressive conditional heteroskedasticity The result is the following system of stochastic.

List Of R Package for Back-testing Quantitative Trading.

01.09.2017 · Developing Trading Systems in TradeStation using Developing a trading system for Also included is a fully disclosed Arima/Garch Hybrid Model that is.

Trading using Garch Volatility Forecast | R-المدونين.

with GARCH (1,1) to create a It is based on what I described in the “ARMA models for Trading An alternative approach would be to develop a system that uses.

Regime-Switching & Market State Modeling.

مقدمة كبيرة لأنظمة الكومترات والتجارة. How to use GARCH in ARMA based forecast? traditionally GARCH uses squared returns to model volatility which.

An intelligent statistical arbitrage trading system.

Having a rolling forecast of volatility can prove an invaluable indicator for use in trading systems. an example of the univariate GARCH model.

Detecting statistical arbitrage opportunities usinga.

Comparative Performance of ARIMA and ARCH/GARCH Models on Daily data was pulled from the first trading day of 1995 to the last trading day (SIC) system, were.

garch - ADDINS.

14.12.2018 · The system described in the earlier series for ARMA trading was in fact an “extreme” version of the more common, orthodox approach prevailing in.

وايلي: فولاتيليتي التداول، + سد-روم - يوان سنكلير.

ForexMT4 المؤشرات هي تجميع للتحميل مجانا من استراتيجيات النقد الأجنبي، والنظم، ومؤشرات MT4، التحليل الفني والتحليل الأساسي في تداول العملات الأجنبية.

نموذج للتذبذب اللحظي - جامعة نورث وسترن.

06.01.2018 · Quantum Financier wrote an interesting article Regime Switching System Using Volatility Forecast. The article presents an elegant algorithm to switch.

Rolling GARCH Forecasts - unstarched.

تداول النظام. اقرأ أكثر. GARCH Without Pocket Protectors. Gangster does this apply to swing trading, i. e. does GARCH operate over multi-day periods?

garch Archives | روبوت الثروة.

كيفية التنبؤ بمجموعة يومية من الفوركس؟ If this is for trading strategy development, ARMA and GARCH processes are types of exponentially smoothed moving.

The bivariate GARCH approach to investigating the relation.

I am looking at a ARIMA + GARCH model and I have two questions A place for redditors/serious people to discuss quantitative trading, statistical methods.

ARCH-GARCH modelling in Turkish, Greek and Russian Stock.

30.07.2018 · My research is on the relationship between stock return volatility and trading volume. so i included Stock Trading Systems i used the GARCH.

Questions on the ARIMA + GARCH Model: Frequency and.

RYDER SYSTEM INC EGARCH VOLATILITY GRAPH. Ryder System Inc » GARCH; GJR-GARCH; APARCH; AGARCH; not for trading purposes or advice.

Intraday Data and Volatility Models: Evidence from Chinese.

10.04.2018 · Regime-Switching & Market State Modeling. applied in the context of researching and developing trading systems. from the GARCH framework. في هذا.

يوم استراتيجيات التداول للمبتدئين: + 222244.91 $ في 1.

A model for intraday volatility Yongyang Studies have found a daily pattern over the course of the trading as well as Nasdaq National Market System.

TradersStudio - YouTube.

Finally all the stars have aligned and I can confidently devote some time for back-testing of new trading systems, and Support Vector Machines (SVM) are the new.

سابر نموذج تقلب - ويكيبيديا.

05.02.2018 & # 0183؛ & # 32؛ كيفية بناء والتجارة الاتجاه استراتيجية المتابعة. من قبل جيمس ستانلي، المحلل الإستراتيجي في العملات. حركة السعر و ماكرو. To anyone trading in markets,

GARCH - indicator for MetaTrader 4 | مؤشرات MT4 الفوركس.

An intelligent statistical arbitrage trading system intelligent trading systems, neural networks, GARCH models. trading system is a fully automated order.

Empirical Comparison of Multivariate GARCH Models for.

ULTIMATE VOLATILITY TRADING SYSTEM - Largest database of free formulas, indicators, oscillators and trading systems for Amibroker (AFL), Metastock, eSignal (EFS), and.

روبوت الثروة.

Posted on February 4, 2018 by Kris Longmore.

في الآونة الأخيرة، كتبت عن تركيب نماذج انعكاس الوقت المتوسط ​​انعكاس للبيانات المالية واستخدام نماذج & # 8217؛ predictions as the basis of a trading strategy. مواصلة استكشاف بلدي من سلسلة زمنية النمذجة، قررت أن البحث في الانحدار الذاتي والأسرة هيتيروسكيداستي مشروط من نماذج سلسلة زمنية. على وجه الخصوص، كنت أريد أن نفهم المتوسط ​​المتحرك المتكامل الذاتي (أريما) ونماذج الانحدار الذاتي المتغاير المشروط (غارتش)، لأنها يشار إليها في كثير من الأحيان في الأدب التمويل الكمي، وحول الوقت وصلت إلى سرعة. ما يلي هو ملخص لما تعلمت عن هذه النماذج، إجراء المناسب العام واستراتيجية التداول بسيطة على أساس توقعات نموذج المجهزة.

هناك عدة تعاريف ضرورية لتحديد المشهد. لا أريد أن أعيد إنتاج نظرية I & # 8217؛ لقد كان الخوض من خلال؛ ولكن هنا هو ملاحظتي عالية المستوى جدا لما أنا & # 8217؛ لقد تعلمت عن النمذجة سلسلة زمنية، لا سيما نماذج أريما و غارتش وكيف ترتبط هذه النماذج:

في أبسط مستوياتها، تناسب نماذج أريما و غارتش هو ممارسة في الكشف عن الطريقة التي الملاحظات والضوضاء والتباين في سلسلة زمنية تؤثر على القيم اللاحقة من السلاسل الزمنية. ومن شأن هذا النموذج، الذي تم تركيبه على الوجه الصحيح، أن يكون له بعض المنافع التنبؤية، بافتراض أن النموذج يظل مناسبا تماما للعملية الأساسية لبعض الوقت في المستقبل.

An ARMA model (note: no “I”) is a linear combination of an autoregressive (AR) model and moving average (MA) model. An AR model is one whose predictors are the previous values of the series. An MA model is structurally similar to an AR model, except the predictors are the noise terms. An autoregressive moving average model of order p, q – أرما (p، q) & # 8211؛ هو مزيج خطي من الاثنين ويمكن تعريفها على النحو التالي:

حيث $ w_ $ هي الضوضاء البيضاء و $ a_ $ و $ b_ $ هي معاملات النموذج.

نموذج أريما (p، d، q) هو ببساطة نموذج أرما (p، q) ديفيرنسد & # 8216؛ d & # 8217؛ تيمس & # 8211؛ أو المتكاملة (I) - لإنتاج سلسلة ثابتة.

وأخيرا، يحاول نموذج غارتش أن يفسر أيضا السلوك غير المتغاير للسلسلة الزمنية (أي سمة تجمعات التقلب) وكذلك التأثيرات التسلسلية للقيم السابقة للسلسلة (التي يفسرها عنصر أر) وشروط الضوضاء (موضحة من قبل عنصر ما). يستخدم نموذج غارتش عملية الانحدار الذاتي للتباين نفسه، أي أنه يستخدم القيم السابقة للتباين لحساب التغيرات في التباين مع مرور الوقت.

مع هذا السياق الخروج من الطريق، وأنا بعد ذلك تناسب نموذج أريما / غارتش لسعر صرف اليورو / دولار واستخدامه كأساس لنظام التداول. ويقدر النموذج & # 8217؛ s المعلمات لكل يوم باستخدام الإجراء المناسب، ثم يتم استخدام هذا النموذج للتنبؤ في اليوم التالي & # 8217؛ s العودة ويتم إدخال موقف وفقا لذلك، وعقد لمدة يوم تداول واحد. إذا كان التنبؤ هو نفسه كما في اليوم السابق، يتم الحفاظ على الموقف الحالي.

يتم استخدام نافذة المتداول من عوائد السجل لتتناسب مع نموذج أريما / غارتش الأمثل في نهاية كل يوم تداول. ويستند الإجراء المناسب على بحث القوة الغاشمة من المعلمات التي تقلل من معيار المعلومات أيكاك، ولكن يمكن استخدام طرق أخرى. على سبيل المثال، يمكن أن نختار المعلمات التي تقلل من معيار معلومات بايزي، والتي قد تساعد على تقليل الإفراط في التجميع من خلال معاقبة النماذج المعقدة (أي نماذج مع عدد كبير من المعلمات). استلهم هذا الإجراء المناسب من قبل وظيفة مايكل هولز مور حول إستراتيجية التداول أريما + غارتش ل S & أمب؛ P500، وأنا اقترضت بعض التعليمات البرمجية له.

اخترت استخدام نافذة المتداول من 1000 يوما لتناسب النموذج، ولكن هذا هو معلمة للتحسين. هناك حالة لاستخدام أكبر قدر ممكن من البيانات في نافذة المتداول، ولكن هذا قد تفشل في التقاط المعلمات نموذج المتطورة بسرعة كافية للتكيف مع السوق المتغيرة. لم أستطع استكشاف هذا كثيرا هنا، ولكن سيكون من المثير للاهتمام التحقيق في أداء الاستراتيجية كدالة لنقطة المراجعة. هنا & # 8217؛ s الرمز:

أولا، التنبؤات الاتجاهية فقط: شراء عند توقع عائد إيجابي وبيع عند توقع عائد سلبي. وترد نتائج هذا النهج أدناه (لا يوجد بدل لتكاليف المعاملات):

You might have noticed that in the model fitting procedure above, I retained the actual forecast return values as well as the direction of the forecast return. أريد التحقيق في القدرة التنبؤية لحجم قيمة الإرجاع المتوقعة. وعلى وجه التحديد، هل يتم تصفية الصفقات عندما يكون حجم العائد المتوقع أقل من عتبة معينة يحسن أداء الاستراتيجية؟ يؤدي الكود أدناه هذا التحليل لعتبة عتبة صغيرة. من أجل البساطة، أنا تحويل سجل التوقعات يعود إلى عوائد بسيطة لتمكين التلاعب من علامة من التوقعات وسهولة التنفيذ.

وتضاف النتائج مع الاستراتيجية الخام:

حدث لي أن نموذج أريما / غارتش الذي نلائمه في أيام معينة قد يكون تمثيل أفضل أو أسوأ للعملية الأساسية من الأيام الأخرى. Perhaps filtering trades when we have less confidence in our model would improve performance. يتطلب هذا النهج أن يتم تقييم الأهمية الإحصائية لكل نموذج من نماذج اليوم، ولا تدخل التجارة إلا عندما تتجاوز هذه الأهمية عتبة معينة. There are a number of ways this could be accomplished. أولا، يمكننا فحص بصريا الرسم البياني للمخلفات نموذج وجعل الحكم على الخير مناسبا على هذا الأساس. ومن الناحية المثالية، فإن مخطط الارتباط للمخلفات سيشبه عملية ضوضاء بيضاء، لا تظهر أي علاقة تسلسلية. ويمكن بناء الرسم البياني للمخلفات في R على النحو التالي:

أسف (فيت @ فيت $ ريسيدوالس، مين = 'أسف أوف ريسيدالز')

في حين أن هذا المخطط التشعبي يشير إلى نموذج جيد يصلح، فمن الواضح أنه ليس نهجا كبيرا لأنها تعتمد على الحكم الذاتي، ناهيك عن توافر الإنسان لمراجعة نموذج كل يوم 's. وهناك نهج أفضل هو فحص إحصاءات صندوق ليونغ لنموذج مناسب. و يجونغ بوكس ​​هو اختبار فرضية لتقييم ما إذا كانت أوتوكوريلاتيونس من بقايا نموذج المجهزة تختلف كثيرا من الصفر. في هذا الاختبار، فإن الفرضية الصفرية هي أن الترابط الذاتي للمتبقي هو صفر؛ البديل هو أن سلسلة تمتلك علاقة متسلسلة. Rejection of the null and confirmation of the alternate would imply that the model is not a good fit, as there is unexplained structure in the residuals. يتم حساب إحصائية لجونغ بوكس ​​في R كما يلي:

وتوفر القيمة p في هذه الحالة دليلا على أن البقايا مستقلة وأن هذا النموذج بعينه مناسب. على سبيل التوضيح، إحصائية اختبار لجونغ بوكس ​​(X - تربيع في الناتج التعليمات البرمجية أعلاه) ينمو أكبر لزيادة الترابط الذاتي من المخلفات. قيمة p هي احتمال الحصول على قيمة كبيرة أو أكبر من إحصائية الاختبار تحت فرضية فارغة. ولذلك، فإن قيمة p عالية في هذه الحالة هو دليل على استقلال البقايا. لاحظ أنه ينطبق على جميع التأخر تصل إلى واحد المحدد في المربع. test ( ) function.

تطبيق اختبار يجونغ بوكس ​​على كل يوم & # 8217؛ s نموذج تناسب يكشف عن أيام قليلة جدا حيث يتم رفض فرضية فارغة من بقايا مستقلة، وبالتالي تمديد استراتيجية لتصفية أي الصفقات الناجمة عن ضعف نموذج صالح من غير المرجح أن تضيف قيمة كبيرة :

النتائج والاعمال المستقبلية.

أداء استراتيجية أريما / غارتش يتفوق على استراتيجية شراء وعقد على ور / أوسد لفترة باكتست، ولكن الأداء هو شيء مذهل. ويبدو أنه من الممكن تحسين أداء الاستراتيجية من خلال الترشيح على خصائص مثل حجم التنبؤ وخير ملاءمة النموذج، على الرغم من أن هذا الأخير لا يضيف قيمة كبيرة في هذا المثال بالذات. ويمكن أن يكون خيار تصفية آخر لحساب فاصل الثقة 95٪ لكل يوم & # 8217؛ s توقع وإدخال فقط في التجارة عندما علامة كل حد هو نفسه، على الرغم من أن هذا من شأنه أن يقلل كثيرا من عدد الصفقات التي اتخذت فعلا.

هناك العديد من الأنواع الأخرى من نموذج غارتش، على سبيل المثال الأسية، المتكاملة، التربيعية، عتبة، الهيكلية والتحول إلى عدد قليل. قد توفر أو لا توفر تمثيلا أفضل للعملية الأساسية من نموذج غارتش البسيط (1،1) المستخدم في هذا المثال. للحصول على عرض لهذه النكهات وغيرها من غارتش، انظر بولرزليف وآخرون. الله. (1994).

مجال البحث الذي وجدته مثيرة للاهتمام في الآونة الأخيرة هو التنبؤ بالسلاسل الزمنية من خلال مزيج ذكي من نماذج متباينة، على سبيل المثال عن طريق أخذ متوسط ​​التوقعات الفردية من عدة نماذج أو السعي إلى توافق في الآراء أو تصويت الأغلبية على علامة التنبؤ. To borrow some machine learning nomenclature, this ‘ensembling’ من النماذج يمكن أن تنتج في كثير من الأحيان توقعات أكثر دقة من أي من النماذج التأسيسية. ولعل نهجا مفيدا هو تجميع تنبؤات نموذج أريما / غارتش المعروضة هنا مع شبكة عصبية اصطناعية مدربة تدريبا مناسبا أو طريقة أخرى للتعلم الإحصائي. ربما كان من الممكن أن نتوقع نموذج أريما / غارتش لالتقاط أي خصائص خطية من السلاسل الزمنية، في حين أن الشبكة العصبية قد تكون مناسبة للخصائص غير الخطية. هذا هو كل التكهنات الصرفة، يحتمل أن يكون مع بعض الدعم من هذه الورقة، ولكن وسيلة بحث مثيرة للاهتمام مع ذلك.

إذا كان لديك أي أفكار لتحسين دقة التنبؤ من نماذج السلاسل الزمنية، وأنا & # 8217؛ د أحب أن أسمع عنها في التعليقات.

وأخيرا، الائتمان حيث يرجع الفضل في ذلك: على الرغم من أنني عملت في طريقي من خلال العديد من مصادر المعلومات عن النمذجة سلسلة زمنية مالية، وجدت مايكل هالز مور و رسكو؛ ق مفصلة المشاركات حول هذا الموضوع مفيدة للغاية. يبدأ من البداية ويعمل من خلال نماذج مختلفة من التعقيد المتزايد. كما هو منصوص عليه في المنصب الرئيسي، أنا اقترضت أيضا من استراتيجيته التجارية أريما + غارتش ل S & أمب؛ P500 في تصميم استراتيجية ور / أوسد المعروضة هنا، وخاصة النهج لتحديد بارامترات النموذج من خلال التقليل التكراري لمعيار معلومات أيكاك. وكانت الأفكار حول التصفية الصفقات على أساس نتائج اختبار يجونغ بوكس ​​والحجم المطلق لقيمة التوقعات بلدي (على الرغم من أنني & # 8217؛ م متأكد من أنني & # 8217؛ م ليس أول من يأتي معهم) .

مراجع أخرى وجدت فائدة خاصة:

بولرزليف، T. (2001). الاقتصاد القياسي المالي: التطورات السابقة والتحديات المستقبلية، في مجلة الاقتصاد القياسي، المجلد. 100، 41-51.

بولرزليف، T.، إنغل، R. F. and Nelson, D. B. (1994). غارتش موديلز، إن: إنغل، R. F.، أند مكفادن، D. L. (إدس.) هاندبوك أوف إكونوميتريكس، فول. 4، إلزيفير، أمستردام، 2961-3038.

إنغل، R. (2002). حدود جديدة لنماذج أرش، في مجلة الاقتصاد القياسي التطبيقي، المجلد. 17، 425-466.

تشى، M. و تشانغ، G. P. (2008). تريند تايم سيريز مودلينغ أند فوريكاستينغ ويث نيورال نيتوركس، إن إيي ترانزاكتيونس أون نيروال نيتوركس، فول. 19، No.5، 8-8-816.

تساي، R. (2018). Conditional Heteroscedastic Models , in Tsay, R. Analysis of Financial Time Series, Third Edition, Wiley, 109-174.

Here you can download the code and data used in this analysis: arima_garch.

مات هينس.

I was literally struggling through a bunch of ARMA ARIMA GARCH box test reading and then took a break to read your blog post. & # 8220؛ نعم & # 8221؛! صاحت (في رأسي) عندما قرأت عنك تفكر في كل تلك الكلمات الكبيرة والاختصارات أنا & # 8217؛ كنت تكافح مع. وبعد ذلك أدركت أنك أيضا مستندة عملك قبالة كتابات مايكلز. اللعنة الاشياء يضر رأسي. But I’m slowly getting it. أنت & # 8217؛ إعادة حوالي 4 بارسيك قبل لي حتى أنا & # 8217؛ م الذهاب إلى إبقاء العين على عملك كذلك. ؟ شكر.

كريس لونغمور.

يا مات، شكرا للتعليق! آمل أن تكون مقالتي مفيدة لك. نعم، تعلمت الكثير من مشاركات مايكل & # 8217 في هذا الموضوع. انه & # 8217؛ ق ثقيلة على التفاصيل ويعرض بطريقة منطقية أن يبني باستمرار على المعلومات السابقة. اشتريت مؤخرا قطع الخام من كتابه الأخير والرجوع إليها في كثير من الأحيان. نتطلع كثيرا إلى الإصدار النهائي. في مقالتي، كنت أهدف إلى تلخيص بإيجاز النظرية والتركيز على بعض الأفكار التجارية التي تبدو امتدادا طبيعيا إلى حد ما. نأمل أنه كان من المفيد!

شكرا على مشاركتك. هل يمكن أن تقول ما نسب شارب من الاستراتيجيات التي تم اختبارها؟

كريس لونغمور.

لم أحسب نسب شارب عندما ركضت هذه الاستراتيجيات. يمكنك بسهولة القيام بذلك بنفسك عن طريق تشغيل البرنامج النصي (متوفر عبر رابط التحميل، جنبا إلى جنب مع البيانات التي استخدمتها) واستخدام حزمة بيرفورمانساناليتيكش في R.

مرحبا، أنا جديدة لسلسلة الوقت المناسب وجدت مقالتك مثيرة جدا للاهتمام. My question is: Is there not a random value involved in the prediction of the price per definition of a GARCH series ? وإذا كان الأمر كذلك، فليس من المنطقي حساب احتمال أن تكون التوقعات طويلة أو قصيرة باستخدام قيمة أرما كمتوسط ​​والانحراف المعياري، وربما تطبق عامل تصفية ثم قبول القيم التي تتجاوز عتبة معينة فقط؟

كريس لونغمور.

Hey, thanks for reading my blog. أعتقد أنك تشير إلى مصطلح الضوضاء في تعريف غارتش؟ هل يمكن بالتأكيد تجربة مع نموذج أرما & # 8211؛ I & # 8217؛ d أحب أن أسمع عن النتائج & # 8211؛ ولكن أنا & # 8217؛ م لست متأكدا كيف يتعلق ذلك مصطلح الضوضاء في نموذج غارتش؟

شكرا على البرنامج التعليمي. ما خط (رموز) الشفرة التي يجب أن نراعي تكاليف المعاملات؟

كريس لونغمور.

هناك بعض الطرق للقيام بذلك، اعتمادا على مدى دقة أو تعقيد نموذج تكلفة المعاملة الذي تريده. If a fixed transaction cost model would suffice, you could simply subtract this fixed transaction cost from each of your returns. على سبيل المثال، إذا كان دوران جولة على ور / أوسد يكلفك 1.5 نقطة، يمكنك ببساطة العودة.

بالطبع، في الواقع سوف تحصل على انتشار متغير ومتغير الانزلاق اعتمادا على عوامل مثل التقلب في الوقت الحقيقي والسيولة، لذلك قد يكون هذا أو قد لا تكون دقيقة بما فيه الكفاية لأغراضك.

كريس لونغمور.

في هذا المثال، أولا تناسب نموذج أرما من النظام (p، q) حيث (p، q) ∈ و (p، q) يتم اختيارهما بحيث يقللان من معيار معلومات أيكاك. ثم نلائم نموذجا باستخدام غارتش (1،1) للتباين و أرما (p، q) للمتوسط. يتم إنشاء نموذج جديد لكل فترة في المحاكاة باستخدام الفترات السابقة 1،000. يتم استخدام كل نموذج مرة واحدة (للتنبؤ بالفترة التالية & # 8217؛ s العودة) ومن ثم التخلص منها. So to answer your question, the approach used here doesn’t look for parameters that ‘work’ عموما، بدلا من ذلك نجد أفضل المعلمات من وجهة نظرنا الرجعية ونفترض أنها سوف تعقد للفترة المقبلة.

وقد يكون هذا الافتراض صحيحا أو غير صحيح. وإذا كان هذا الافتراض صحيحا، في حين أن نماذج السلاسل الزمنية هي فائقة مثيرة للاهتمام من منظور نظري، فإنه قد أو قد لا يكون من الاستخدام العملي في استراتيجية التداول. وعلى أقل تقدير، هناك بالتأكيد اعتبارات أخرى تتجاوز المعايير النموذجية المثلى. For example, from my own experience building trading models for the forex markets, I can share that the choice of sampling time (that is, the time you choose as the open/close of your daily bars) is of critical significance in the success or otherwise of the model.

تعليقك هو في الوقت المناسب جدا في الوقت المناسب! لقد قمت مؤخرا ببناء إطار اختبار خلفي ل غارتش للعميل الذي يتيح إجراء تجارب فعالة مع هذه المعايير وغيرها، مثل ظروف الخروج وتخصيص رأس المال. إن إطار التجريب الفعال مهم حقا للبحوث الفعالة والعملية. إذا كنت مهتما في شيء مماثل، بينغ لي في كريس [في] روبوتوالث.

امل ان يساعد.

The price data EURUSD. csv… كيف يتم هيكل البيانات في الملف؟ يمكنك عرض الرؤوس / الصفوف القليلة الأولى حتى أتمكن من تحليل البيانات الخاصة بي وفقا لذلك.

آسف. بعد نشر سؤالي رأيت رابط التحميل للملف. Doooh!

بخصوص الرمز الخاص بك كيف تعاملت مع القيم السلبية للعائدات؟ لأنك تستخدم السجل ل ag. curve ومع القيم السلبية سيكون لديك نان.

كريس لونغمور.

أنا بصراحة دون & # 8217؛ ر تذكر & # 8230؛ أنا & # 8217؛ d لإعادة تشغيل التعليمات البرمجية. ولكن نعم، أنت صحيح & # 8211؛ فمن المنطقي استخدام عوائد السجل التي هي المضافة. مضاعفة عودة بسيطة إشكالية في خلق منحنى الأسهم عندما يكون لديك مواقف محايدة. I’ve updated the post.

you can use this : ag. curve <- cumsum( ag. direction. returns)

لقد درست الوقت سلسلة الاقتصاد القياسي كجزء من التخصص الدكتوراه بلدي ولقد وجدت أن مجرد رسم الاتجاهات والأنماط على الرسم البياني هو نهج أعلى بكثير من التقنيات الإحصائية الأكثر تقدما مثل ماركوف تبديل متعددة المتغيرات غارتش أو متعددة الانحدار الانحداري للفضاء الدولة. أشعر نوعا من عدم الارتياح أن كل ما تبذلونه من الجهود والليالي بلا نوم لا شيء. ولكن على الأقل أعرف ما هي أفضل النهج.

كريس لونغمور.

عظيم أن نسمع أنك & # 8217؛ وجدت شيئا يعمل لك. وأوافق، وأحيانا أبسط يمكن أن يكون أفضل.