Estratégia de negociação matlab

Otimização de Estratégia, Ajuste de Curvas e Análise Avançada. Otimização do Sistema de Negociação e Portfolio Walk Forward

Yuri Makarov

Desenvolvedor de Smart Research

A otimização Walk-forward é que você otimize os valores dos parâmetros em um segmento passado de dados de mercado e, em seguida, teste o sistema para a frente em tempo nos dados após o segmento de otimização. Você avalia o sistema com base em quão bem ele executa nos dados de teste, não nos dados em que foi otimizado.

O problema com essa abordagem é que, quando as condições do mercado mudam - digamos, do mercado de alta para o mercado de ações - você pode encontrar-se otimizando em um conjunto de condições de mercado ao negociar um conjunto completamente diferente de condições. Nesse caso, não há nenhuma boa razão para esperar que os resultados do forward-forward sejam semelhantes aos resultados otimizados.

Otimizador Genético: Otimização Walk-Forward

Exemplo simples de WFO.

Otimizador genético é usado como otimizador.

Walk-Forward Otimização é demonstrada neste exemplo sobre a estratégia simples que consiste em médias móveis e stop-loss saídas.

Parâmetros de entrada:

SampleStart - Número de barras quando o segmento de amostra começa.

SampleLen - Comprimento do segmento de amostra.

OOSLen - Comprimento do segmento fora da amostra (OOS).

Gen - Número de iterações para Optmizer genético.

MYStrategyName - Nome da estratégia que é usada para salvar a população atual.

Para executar WFO é necessário para parâmetros de otimização de determinada maneira.

Para fazê-lo você precisa definir otimização em TradeStation para o parâmetro SampleStart de 1 a número de barras K com passo que é igual ao comprimento do segmento OOS.

SampleLen deve exeed comprimento de OOS várias vezes. Também definimos a otimização no parâmetro Gen de 1 a M com o passo 1.

K - deve ser mais do que SampleLen + OOSLen + número máximo de barras de estratégia de referência

M - deve ser mais do que o tamanho da população - neste exemplo tamanho da população = 50.

Exemplo de definição de parâmetros:

SampleStart = 1..1400: 20

SampleLen = 200.

OOSLen = 20

Gen = 1..100: 1

MyStrategyName = "WFO_Test"

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Negociação com MATLAB nos estoques de Forex

MP4 | Vídeo: 1280 × 720 | 59 kbps | 44 KHz | Duração: 2 Horas | 214 MB

Gênero: eLearning | Língua inglesa

Como construir estratégias negociando algoritmos rentáveis ​​em ações de Forex com MATLAB

Negociação, FOREX, estoques, negociação algorítmica, negociação automatizada, finanças quantitativas, finanças computacionais - todas essas áreas de conhecimento são relevantes para este curso.

ÚLTIMA ATUALIZAÇÃO: 21 de julho de 2017

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No último capítulo, vamos mostrar-lhe um método especial, que permite que você tome a estratégia de negociação típica e convertê-lo em um novo, que lhe trará $ 1'461'350 de $ 10'000 em 4 anos!

Este curso mostrará como criar, testar e analisar estratégias de negociação algorítmicas em mercados financeiros (forex, ações etc.) no MATLAB usando o aplicativo WFAToolbox, o que pode tornar o processo de desenvolvimento confortável e interessante, além de fornecer resultados confiáveis, reduzindo Todo o processo de semanas ou meses a alguns minutos.

Este curso destina-se a quem conhece o básico da linguagem MATLAB e tem alguma experiência em negociação financeira nos mercados financeiros (forex, ações etc.), mas mesmo se você não estiver familiarizado com o MATLAB, nosso curso inclui todos os links para os recursos necessários, Que lhe permitirá entender tudo o mais rápido possível.

Na parte final vamos dizer e mostrar-lhe método especial, que permite que você tome estratégia de negociação típica em mercados financeiros (forex, ações, etc) e convertê-lo em um novo, que lhe trará $ 1'461'350 a partir de $ 10 ' 000 em 4 anos! Não há magia ou segredo neste método, ele usa matemática pura.

Principais características e duração do curso

Este curso é um pouco untraditional para Udemy, porque foi feito por um grupo de pessoas eo trabalho levou mais de 1,5 meses. Em nosso mundo moderno, o tempo se converte em um bem muito caro, é por isso que ficamos realmente surpresos quando vemos que alguns autores estão nos dizendo orgulhosamente que seu curso leva 7 ou até 15 horas - onde podemos encontrar tempo para assisti-lo? Portanto, fizemos um grande trabalho para ter certeza de que você vai entender todas as informações durante 30 minutos, bem como aprender todos os métodos e instrumentos específicos, que são descritos no nome do curso. Nós Tentou fazer tudo maximamente espaçoso, informativo e ao ponto. Você consegue se lembrar de um episódio do filme The Matrix, onde Neo estava conectado a um cabo para conhecer o Kung Fu em alguns segundos? Tentamos tornar possível para você entender o WFAToolbox com a mesma velocidade ... ou quase o mesmo ☺

A história sobre os fundos de hedge que fazem bilhões de dólares todos os anos usando MATLAB (eo caminho para você "roubar suas tecnologias")

Você sabe qual tecnologia é usada pelos departamentos de hedge funds de J. P. Morgan ou Deutsche Bank para criar suas estratégias algorítmicas altamente eficazes? Sim, às vezes os desenvolvedores escrever tudo a partir do zero, mas na maioria das vezes eles usam o sistema MATLAB! Porque acelera o processo de desenvolvimento de sistemas de negociação em mercados financeiros (forex, ações etc), e análise visual pode ser realizada até mesmo por estudante. O mais importante é que ele tem todas as coisas necessárias para a análise de finanças quantitativas avançadas e engenharia financeira: processamento de sinal digital (filtros adaptativos não-lineares, filtros kalman), redes neurais, máquinas de vetores de suporte, algoritmos genéticos e muitos outros e mais modernos. Em nosso mundo moderno, alguém pode ser considerado como pessoa indecente se ele ou ela publica artigo sobre o novo método de análise de dados ou previsão de séries temporais sem apego de tal código na linguagem MATLAB!

Até muito recentemente, MATLAB estava disponível apenas para profissionais altamente remunerados de bancos de investimento e fundos de hedge, porque o preço da versão básica era igual a US $ 4400, mas recentemente a MathWorks oferece a Home-license para uso pessoal apenas por US $ 135. Completa funcionalidade e permite que você use todos os recursos do MATLAB. Durante o estudo você pode instalar a versão de avaliação gratuita e evitar o pagamento até que você tenha certeza que você precisa deste produto.

A disponibilidade do MATLAB deu oportunidades novas e sem precedentes para investidores e comerciantes privados, que estão interessados ​​na criação de estratégias de negociação algorítmicas altamente lucrativas nos mercados financeiros (forex, ações etc.). Mas é preciso mencionar que os investidores institucionais costumam não usar uma única pessoa, mas toda a equipe para criar suas estratégias, mesmo no MATLAB, porque alguns processos precisam ser integrados em uma estrutura existente (por exemplo, estrutura bancária), portanto alguns dos processos necessários nunca foram Existiam ou exigem conexão com serviços caros.

Mas ultimamente temos finalmente o WFAToolbox. MATLAB, que permite realizar todos os processos necessários para criar, testar e analisar estratégias de negociação nos mercados financeiros (forex, ações etc.) no MATLAB, proporcionando o máximo de conforto e velocidade e Usando modernos sistemas de otimização e visualização de dados sem qualquer afeto em oportunidades ilimitadas de uso de sistemas de análise de dados, previsão e assim por diante, que são a parte do próprio MATLAB.

Anúncios de atualizações futuras para o curso "Trading with MATLAB"

Mais tarde (durante agosto-setembro de 2017) planejamos adicionar exemplos de realização de estratégias no curso.

- Utilização de indicadores técnicos com atraso mínimo

- negociação de pares (arbitragem estatística)

- suporte à previsão da máquina vetorial

Download Trading com MATLAB em Forex Stocks Parte 1

Download Trading com MATLAB em Forex Stocks Parte 2

O Crescente Uso do MATLAB no Mundo de Negociação de Alta Freqüência

Sex, 25 Fev 2017 06:38:00 GMT

Entrevista com Steve Wilcockson

Nesta entrevista para a High Frequency Trading Review, Mike O & rsquo; Hara fala com Steve Wilcockson. Gerente de Indústria, Serviços Financeiros da MathWorks, desenvolvedores da MATLAB, a linguagem de computação técnica que está sendo cada vez mais utilizada no mundo de sistemas de comércio de alta freqüência e algorítmicos.

Revisão de negociação de alta freqüência: Steve, você pode nos dar uma breve introdução ao MathWorks, o que você faz e como se relaciona com o espaço de negociação HFT e algo?

Steve Wilcockson: Certamente. MathWorks é uma organização de meio bilhão de dólares. Começamos em 1984, então nós estivemos por mais de 25 anos. Fornecemos o que chamamos de computação técnica e software de Model-Based Design. Essencialmente, esse software que ajuda matemáticos, cientistas e engenheiros. Temos mais de dois mil funcionários, com cerca de metade em desenvolvimento. Então isso é um monte de desenvolvedores!

Eu acho que um dos fatores distintivos sobre MathWorks é que atravessamos todas as indústrias. Devido à natureza geral das pessoas que estamos apoiando, há uma grande oportunidade de colaborar e discutir. Nosso núcleo absoluto é o lado automotivo e aeroespacial de engenharia e desenvolvimento. Isso é onde o nosso coração e alma tem sido por um longo período, que era de onde viemos. Se você entrar em nosso site, você verá todas essas coisas sobre como a MathWorks e os produtos que fornecemos estão por trás de um monte de software em seu carro.

Nós nos mudamos para a área financeira em aproximadamente o início dos anos 90. Aqui, no Reino Unido, nossa base inicial de usuários de finanças, em equipes de pesquisa quantitativa, era tipicamente pessoas que passavam de organizações de defesa, por exemplo a DERA (Agência de Pesquisa de Defesa e Avaliação) para finanças. Nos EUA, houve dinâmicas semelhantes. Mais recentemente também, houve uma migração de nomes como a Fórmula 1 em finanças, particularmente o comércio de algo, coisas assim. Defesa, automotivo aeroespacial foram & ndash; E permanecem & ndash; Nossos principais mercados. Isso é o que nós somos conhecidos.

Dito isto, nosso uso em finanças é amplo. Os bancos centrais são grandes utilizadores, por exemplo, sistemas de previsão de políticas ou estabilidade financeira. Eles começaram a usar MATLAB por causa da apropriação em economia computacional de métodos de espaço de estados, comum no projeto de controle, isto é, engenharia. O risco da empresa é também uma grande área - MATLAB foi uma parte fundamental dos testes de estresse tanto americanos e europeus em 2009 e 2018. Usuários de atuários têm essas novas regulamentações Solvência II saindo, onde eles estão usando MATLAB para ajudar na geração de cenário econômico, Otimização de fluxo e assim por diante. Acabei de conhecer alguns gerentes de portfólio e isso é uma área forte para nós também, para otimização de portfólio, construção, simulação e risco.

Quanto ao mundo do comércio, o espaço algorítmico, sistemático e de alta freqüência tem sido uma área muito interessante para nós. Eu já mencionei a transferência de tecnologia F1. Uma forma de entrar neste setor foi essencialmente o movimento de engenheiros, provenientes dos departamentos de engenharia, os departamentos de física aplicada das universidades, que então começaram a ingressar nas lojas de alta freqüência, seja hedge funds ou prop osks ou, cada vez mais, vendem áreas laterais para Mercado tradicional e corretagem ,.

De um modo geral, se você está projetando software de controle para um sistema de freios ou um instrumento de robótica, que lida com modelos bastante complicados, mas talvez dados bastante difíceis, esses tipos de problemas de engenharia podem traduzir, até certo ponto, o mundo mais aleatório e estocástico Das finanças. E são as pessoas com as habilidades matemáticas e de modelagem combinadas que parecem ter ido para este setor específico, e eles levaram ferramentas como MATLAB com eles.

HFTR: Como você sabe, com a Regra Volcker nos Estados Unidos, muitas novas firmas de negociação proprietárias e fundos de hedge estão agora se constituindo, separando-se das mesas de mesas de apoio nos bancos. Ser confrontado com a escolha de comprar componentes, construir coisas do zero, ou algum tipo de combinação dos dois, onde você veria MathWorks, ou MATLAB especificamente, encaixando?

SW. Normalmente, quando as pessoas começam de novo, eles têm algum tipo de estratégia de negociação em mente. E o que eles vão querer fazer, ostensivamente, é agir sobre ele, se eles têm acesso ao dinheiro, ou vender a idéia se eles precisam para obter fundos. Em ambos os casos, eles iriam construir uma estratégia de negociação, testá-lo e, em seguida, em última análise, executá-lo de alguma forma ou de outra.

Agora, a coisa agradável sobre MATLAB é que faz essa experiência de pesquisa e teste muito simples. Se você tem uma aplicação de análise técnica simples ou uma abordagem mais complexa, digamos, de aprendizagem evolutiva, há muitas maneiras que o MATLAB pode ajudar. Para começar, você normalmente trabalha com dados de séries temporais. Para um matemático, aquele é um vetor ou matrizes. E MATLAB é o & ldquo; MatrixLaboratory & rdquo; Por isso estamos totalmente voltados para o tipo de dados que as pessoas financeiras estão lidando.

Nós temos então uma escala das rotinas da prateleira que os povos podem eficazmente usar para construir seu próprio IP, ou construir suas próprias estratégias e assim por diante. Há algumas coisas a dizer sobre isso. Um, nossos conjuntos de ferramentas são bastante extensa. Devido à amplitude do que fazemos, se você está particularmente interessado em aprendizado evolutivo ou técnicas de negociação ou processamento de sinais e estratégias de tipo wavelet, nós temos rotinas disponíveis. E dois, por causa da amplitude de pessoas que os usaram, eles são rotinas bem documentadas, as pessoas confiam nos módulos do MATLAB.

Relacionado a isso, a maioria do nosso código, ou de nossas bibliotecas de funções, é o que chamamos de & ldquo; abertamente visível & rdquo ;. Você pode olhar para dentro e ver o código MATLAB subjacente. Se você não gosta, você pode alterá-lo, você pode construir sobre ele. Portanto, é essa abordagem aberta que, de muitas maneiras, é a característica mais forte do MATLAB. Você pode entrar e componentize, você pode elaborar sobre ele. Você pode efetivamente usar nossas ferramentas como ponto de partida. Nós orientar clara de fornecer caixas pretas.

Então, sim, você poderia comprar fora da prateleira, um sistema de tipo caixa preta. Ou você poderia trabalhar em uma linguagem de baixo nível como C ++ ou Java, e muitas pessoas fazem. Tentamos situar-nos em algum lugar no meio. Em vez de reescrever coisas, como declarar memória ou alguma tarefa de TI fundamental que você pode ser esperado para fazer em uma linguagem de programação de baixo nível, MATLAB cuida disso para você. Você tem blocos de construção para desenvolver suas estratégias de negociação com bastante facilidade e rapidez. Algo que irá levá-lo centenas de linhas de código em um linguagem de baixo nível irá levá-lo dezenas de linhas em MATLAB. E isso é o benefício, desenvolvimento rápido e, em comparação com os sistemas de cima para baixo, a capacidade de personalizar, construir seus próprios ambientes e, se necessário, integrar na caixa preta e linguagens de programação de nível inferior

HFTR: Em termos de como você iria levar isso para o mercado, como você iria realmente negociá-lo, alguns dos comentários que eu vi é que MATLAB é uma excelente ferramenta para pesquisa e desenvolvimento e para a construção de ambientes de teste, mas se Você é uma loja HFT sensível à latência, você precisará recompilar o que você construiu em um idioma de baixo nível para obter realmente todos os benefícios de velocidade. É algo que você concorda com?

Finanças usando Matlab Matlab Ajuda

Finanças é uma disciplina acadêmica, que também é usado em outras disciplinas diferentes. Pode ser definida como a gestão e geração de uma riqueza. No campo de matlab, a finança pode cobrir tópicos numerosos, que incluem algoritmos de previsão de mercado, cálculos de derivativos, etc. Principalmente o problema é a coleção das abordagens heurísticas, que divide a estratégia de negociação final.

O campo de finanças no Matlab pode ser adquirido através de diferentes formas documentadas. No entanto, implementações computacionais de algoritmos e alguns novos algoritmos podem criar dificuldades. Em nossos especialistas matlab atribuição, a nossa casa de finanças e tutores financiar atribuição estão sempre lá para atender as necessidades dos clientes, fornecendo a assistência sobre as finanças usando Matlab como Matlab Finanças atribuição ajudar, Matlab finanças questionários preparação ajuda, muito mais.

Na Matlab, nosso painel de especialistas é altamente qualificado ou profissional. No painel de especialistas, alguns deles são ajudantes de finanças e outros são solucionadores de finanças experientes. Nossos serviços estão disponíveis em 247 que ajudam os estudantes de universidades e faculdades, a fim de fazer suas atribuições financiar matlab. Estamos oferecendo financiamento usando matlab tutoria, que contém atribuições de alta qualidade e pode ser fornecido para os alunos de faculdades, universidades ou doutorados.

Além disso, nossos especialistas podem fornecer soluções de alta qualidade de financiamento usando matlab com a ajuda de revisões de literatura e notas. Há um número de tópicos, que nós cobrimos em nossa ajuda matlab da atribuição das finanças. Todos eles estão listados abaixo:

• Regressão com dados ausentes

• Série de Tempo Financeiro

• Métricas de desempenho do investimento

• Análise técnica

• Utilitários de Data de Negociação

• Interface gráfica do usuário da série temporal financeira

• Tarefas Financeiras

• Ferramentas de Otimização de Carteira CVAR

Apresentações

Melhores Práticas de Calibração e Simulação: Modelos de Taxa de Juros Multifatores para Aplicações de Risco

9: 20-10: 10.

Calibração e simulação são um processo crítico, mas demorado em modernas aplicações de financiamento computacional. Através de um exemplo de simulação Monte Carlo de modelos de taxas de juros para análise de risco de crédito de contraparte, Kevin destaca as melhores práticas para criar e calibrar modelos, realizar simulações e otimizar o código de desempenho usando MATLAB. Ele mostra como os modelos de fator único e multifator podem ser calibrados tanto para os dados de mercado atuais como para os dados históricos, usando o filtro de Kalman e a modelagem de espaço de estados e simula um portfólio de instrumentos de taxa de juros. Ele conclui com a discussão sobre como implementar modelos MATLAB em aplicativos corporativos para análise de risco sob demanda e relatórios.

Usando o MATLAB para preencher a lacuna entre a construção e a negociação do portfólio

10: 10-11: 00 a. m.

Esta apresentação discute as últimas pesquisas e descobertas financeiras do Grupo de Pesquisa Kissell e mostra como a empresa vem usando o MATLAB para ajudar os gestores de carteira e os operadores a superar a lacuna entre a seleção de ações ea implementação do portfólio. Robert introduz técnicas que utilizam MATLAB para estimar o custo de negociação através de análise de regressão não-linear, construção de pontuações de fatores MI para auxiliar gerentes de portfólio com seu processo de construção de portfólio e melhorar a precisão ea eficiência de otimizadores algorítmicos. Finalmente, ele discute como Kissell está usando o MATLAB para construir a próxima geração de Índices de Custo Global, e como esses índices são usados ​​para back-test idéias de investimento e avaliar o desempenho do corretor, o que finalmente leva a retornos de carteira mais elevados para o investidor.