Trading Sistemi Di Mercato Progettazione Magazzino

Trading Systems: la progettazione del sistema - Parte 1 13 La sezione precedente di questa guida ha esaminato gli elementi che compongono un sistema commerciale e discussi i vantaggi e gli svantaggi di usare un tale sistema in un ambiente di trading dal vivo. In questa sezione, si costruisce su quella conoscenza esaminando quali mercati sono particolarmente adatti alla negoziazione del sistema. Ci sarà poi dare un'occhiata più approfondita ai diversi generi di sistemi di negoziazione. Trading in diversi mercati mercati azionari Il mercato azionario è probabilmente il mercato più comune al commercio, in particolare tra i novizi. In questo campo, i grandi giocatori come Warren Buffett e Merrill Lynch dominare, e le strategie di valore e di investimento di crescita tradizionali sono di gran lunga il più comune. Tuttavia, molte istituzioni hanno investito in modo significativo nella progettazione, sviluppo e implementazione di sistemi di trading. I singoli investitori si stanno unendo questa tendenza, anche se lentamente. Qui ci sono alcuni fattori chiave da tenere a mente quando si utilizzano sistemi di negoziazione dei mercati azionari: 13 La grande quantità di titoli disponibili consente agli operatori di testare i sistemi su diversi tipi di azioni - tutto, dalle scorte estremamente volatili over-the-counter (OTC) per non volatili blue chips. L'efficacia dei sistemi di trading può essere limitata dalla scarsa liquidità di alcuni titoli azionari, in particolare le questioni OTC e foglio rosa. Le commissioni possono mangiare in profitti generati dalle operazioni di successo, e possono aumentare le perdite. OTC e titoli azionari foglio rosa spesso incorrono commissioni aggiuntive. I principali sistemi di trading utilizzati sono quelli che cercano valore - cioè i sistemi che utilizzano parametri diversi per determinare se un titolo è sottovalutato rispetto al suo rendimento passato, suoi coetanei, o il mercato in generale. I mercati dei cambi il mercato dei cambi, o forex. è il più grande e liquido mercato del mondo. I mondi governi, banche e altri grandi istituti commerciali trilioni di dollari sul mercato forex ogni giorno. La maggior parte degli operatori istituzionali sul forex si basano su sistemi di trading. Lo stesso vale per gli individui sul forex, ma alcuni il commercio sulla base di rapporti economici o payouts. Here interesse sono alcuni fattori chiave da tenere a mente quando si utilizzano sistemi di trading nel mercato forex: La liquidità in questo mercato - a causa del volume enorme - rende i sistemi di negoziazione più accurata ed efficace. Non ci sono commissioni in questo mercato, si diffonde solo. Pertanto, la sua molto più facile fare molte transazioni senza aumentare i costi. Rispetto alla quantità di azioni o materie prime disponibili, il numero di valute per il commercio è limitata. Ma a causa della disponibilità di coppie di valute esotiche - che è, le valute dei paesi più piccoli - la gamma in termini di volatilità non è necessariamente limitato. I principali sistemi di negoziazione utilizzati in forex sono quelli che seguono le tendenze (un detto popolare nel mercato è il trend è tuo amico), o sistemi che acquistano o vendono su sblocchi. Questo perché gli indicatori economici spesso causano ampi movimenti di prezzo in una sola volta. Futures su titoli azionari, i mercati del forex, e delle materie prime tutte offrono futures trading. Questo è un veicolo importante per sistema di trading a causa della maggiore quantità di leva a disposizione e la maggiore liquidità e volatilità. Tuttavia, questi fattori possono tagliare in entrambe le direzioni: possono o amplificare i vostri guadagni o amplificare le perdite. Per questo motivo, l'utilizzo di futures è solitamente riservato per gli operatori di sistema individuali e istituzionali avanzate. Questo perché i sistemi di trading in grado di capitalizzare sul mercato a termine richiedono molto maggiore personalizzazione, utilizzano indicatori più avanzate e ci vuole molto più tempo per svilupparsi. Quindi, che è meglio la sua fino al singolo investitore per decidere quale mercato è più adatto alla negoziazione sistema - ognuno ha i suoi vantaggi e svantaggi. La maggior parte delle persone sono più familiarità con i mercati azionari, e questa familiarità rende lo sviluppo di un sistema commerciale più facile. Tuttavia, forex è comunemente pensato per essere la piattaforma superiore per eseguire sistemi di trading - in particolare tra gli operatori più esperti. Inoltre, se un commerciante decide di capitalizzare su una maggiore leva finanziaria e la volatilità, il futuro alternativa è sempre aperta. In definitiva, la scelta è nelle mani dei developer. Types sistema di sistemi di trading Trend-Seguendo il metodo più comune di Trading System Systems è il sistema di tendenza - sui passi. Nella sua forma più fondamentale, questo sistema attende semplicemente per un significativo movimento dei prezzi, allora acquista o vende in quella direzione. Questo tipo di sistema le banche sulla speranza che questi movimenti di prezzo sarà mantenere il trend. Spostamento Sistemi medio utilizzato frequentemente in analisi tecnica. una media mobile è un indicatore che mostra semplicemente il prezzo medio di uno stock in un periodo di tempo. L'essenza delle tendenze deriva da questa misura. Il modo più comune per determinare entrata e di uscita è un crossover. La logica alla base di questo è semplice: una nuova tendenza viene stabilito quando il prezzo scende al di sopra o al di sotto della sua media storica dei prezzi (trend). Qui è una tabella che traccia sia il prezzo (linea blu) e 20 giorni MA (linea rossa) di IBM: Breakout Systems Il concetto fondamentale alla base di questo tipo di sistema è simile a quello di un sistema di media mobile. L'idea è che quando un nuovo alto o basso è stabilito, il movimento di prezzo è più probabile che continui nella direzione del breakout. Un indicatore che può essere utilizzato per determinare sblocchi è un semplice sovrapposizione Bollinger Band. Bande di Bollinger mostrano le medie dei prezzi alti e bassi, e si verificano sblocchi quando il prezzo soddisfa i bordi delle bande. Ecco un grafico che traccia prezzo (linea blu) e fasce di Bollinger (linee grigie) di Microsoft: Svantaggi di Trend-seguenti sistemi: empirica decisionale richiesto - Nel determinare le tendenze, c'è sempre un elemento empirico da considerare: la durata di la tendenza storica. Ad esempio, la media mobile potrebbe essere per gli ultimi 20 giorni o per gli ultimi cinque anni, quindi lo sviluppatore deve determinare quale è meglio per il sistema. Altri fattori da definire sono le temperature medie e bassi nei sistemi di breakout. In ritardo di sviluppo Natura - Medie mobili e sistemi di breakout saranno sempre in ritardo. In altre parole, possono mai colpito all'inizio esatta o inferiore di una tendenza. Ciò si traduce inevitabilmente in una perdita di potenziali profitti, che a volte può essere significativo. Whipsaw Effect - Tra le forze di mercato che sono dannosi per il successo dei sistemi trend-following, questo è uno dei più comuni. L'effetto whipsaw si verifica quando la media mobile genera un segnale falso - cioè, quando scende la media solo in campo, poi inverte improvvisamente direzione. Questo può portare a perdite enormi a meno efficaci stop loss e le tecniche di gestione del rischio sono impiegati. Di mercato laterale - sistemi di trend-following sono, per natura, in grado di fare soldi solo nei mercati che in realtà fanno tendenza. Tuttavia, i mercati si muovono anche lateralmente. rimanendo entro un certo intervallo per un periodo prolungato di tempo. Estrema volatilità può verificarsi - Di tanto in tanto, i sistemi di trend-following potrebbero verificarsi alcuni estrema volatilità, ma il commerciante deve attaccare con il suo sistema. L'incapacità di farlo si tradurrà in un fallimento assicurato. Sistemi controtendenza In sostanza, l'obiettivo con il sistema controtendenza è quello di acquistare al più basso basso e vendere al più alto alto. La differenza principale tra questo e il sistema di trend-following è che il sistema controtendenza non è auto-correzione. In altre parole, non c'è tempo impostato per uscire posizioni, e questo si traduce in un potenziale inconveniente illimitato. Tipi di controtendenza sistemi a molti diversi tipi di sistemi sono considerati sistemi di controtendenza. L'idea è quella di acquistare quando lo slancio in un senso inizia a dissolvenza. Questo è più spesso calcolata utilizzando oscillatori. Ad esempio, un segnale può essere generato quando stocastico o altri indicatori di forza relativa scendono sotto certi punti. Ci sono altri tipi di sistemi di trading controtendenza, ma tutti condividono lo stesso obiettivo fondamentale - per comprare basso e vendere alto. Svantaggi di controtendenza seguenti sistemi: E mpirical decisionale richiesto - Per esempio, uno dei fattori che lo sviluppatore sistema deve decidere è i punti in cui gli indicatori di forza relativa dissolvenza. Estrema volatilità può verificarsi - Questi sistemi possono anche sperimentare un po 'di estrema volatilità, e l'incapacità di rimanere con il sistema, nonostante questa volatilità si tradurrà in un fallimento assicurato. Downside illimitato - Come accennato in precedenza, vi è un potenziale illimitato aspetto negativo perché il sistema non è auto-correzione (non c'è tempo impostato per uscire posizioni). Conclusione I principali mercati per i quali i sistemi di negoziazione sono adatti sono i mercati azionari, forex e futures. Ciascuno di questi mercati ha i suoi vantaggi e svantaggi. I due generi principali di sistemi di negoziazione sono il trend-following e dei sistemi di controtendenza. Nonostante le loro differenze, entrambi i tipi di sistemi, nelle loro fasi di sviluppo, richiedono decisioni empirica da parte dello sviluppatore. Inoltre, questi sistemi sono soggetti a estrema volatilità e questo può richiedere qualche resistenza - è essenziale che l'operatore di sistema bastone con il suo sistema durante questi periodi. Nel seguente capitolo, ben dare un'occhiata più da vicino a come progettare un sistema commerciale e discutere alcuni dei software che gli operatori di sistema utilizzare per rendere la loro vita easier. Designing Stock Market Trading Systems: con e senza Soft Computing mentre la revisione di questo libro ero colpito dalla constatazione che è solo di recente che i libri sui sistemi e dei sistemi di sviluppo e test si sono resi disponibili per i commercianti al dettaglio. Credo che continui miglioramenti in personal computer e il loro potere crescente, e la disponibilità di programmi adeguati, hanno contribuito notevolmente a questo. Una volta che il dominio dei grandi hedge fund e gli operatori istituzionali, sistemi di negoziazione e di trading meccanico sono sempre più largamente accettato e utilizzato da singoli operatori. I commercianti trovare loro di essere un modo molto più affidabile per raggiungere il successo commerciale che usando processi decisionali arbitrari e altri approcci esoterici per arrivare ad acquistare e vendere le decisioni. Tuttavia, di nuovo a questo libro. Il dottor Bruce Vanstone è Assistant Professor a Bond University in Australia, dove tiene corsi di Borsa. Ha un dottorato in finanza computazionale, pubblicato lavoro accademico sui sistemi di negoziazione di borsa, ed è consulente per un fondo boutique siepe. Egli è ben qualificato per scrivere un libro sulla progettazione del sistema di trading. Il suo co-autore, Tobias Hahn, sta completando un dottorato di ricerca presso l'Università di Bond, concentrandosi sulla microstruttura del mercato e l'applicazione di tecniche di apprendimento automatico per la determinazione del prezzo dei prodotti derivati. La progettazione, la sperimentazione e l'implementazione di sistemi di trading meccanico non è l'argomento più interessante per coloro che sono stati venduti l'hype dei venditori e spruikers promettono più di quanto possa essere consegnato dalla maggior parte degli approcci alla negoziazione. Tuttavia, i commercianti al dettaglio e gli investitori stanno diventando consapevoli del fatto che un approccio meccanico o matematico ai mercati che si concentra su un bordo a lungo termine o gamma di esiti probabili è un approccio molto professionale, che può essere applicato a livello di vendita al dettaglio. Gli autori spiegano come costruire un sistema basato su regole. Essi mostrano le fasi di progettazione e sperimentazione di un sistema fino a quando viene trovato un bordo, e poi come sfruttare appieno quel bordo di massimizzare i rendimenti. Prendono uno sguardo dettagliato nello sviluppo di un sistema di negoziazione, così come le molte cose da non incorporare in un sistema di negoziazione. Alcune parti di questo libro sarà una sfida per molti lettori credenze e paradigmi sui mercati e come funzionano. Un esempio è il capitolo 4.5, Uso e abuso di analisi tecnica, dove gli autori discutono il concetto di snooping dei dati che viene impiegato da molti analisti tecnici. In un caso di studio sul posto di fermate in un sistema di scambio di tendenza l'uso di stop loss viene esaminato nei minimi dettagli matematici, in particolare l'uso del True Range comunemente applicato media (ATR) si ferma. Le loro conclusioni della ricerca sono che dopo aver testato un gran numero di sistemi basati a medio termine e di tendenza a lungo termine, non abbiamo ancora trovato un solo caso in cui i risultati del sistema sono migliorati con l'uso di una regola di stop-loss. Come ho già detto, questo libro sfida molte delle castagne esistenti che esistono in ambienti commerciante di istruzione. Questo libro è una lettura obbligata per chiunque sia seriamente interessato loro trading basato sul sistema, e per coloro che commerciano con l'analisi soggettiva, per comprendere appieno quello che sono contro nei mercati. Si tratta di uno dei libri più interessanti che ho avuto il piacere di revisione. Vedi articolo su sorgente websiteDesigning Stock Market Trading Systems Gli autori Bruce Vanstone Dr. Bruce Vanstone è Assistant Professor a Bond University in Australia. Ha completato il suo dottorato di ricerca in Finanza computazionale nel 2006. Lui è un presentatore regolare ed editore del lavoro accademico sui sistemi di negoziazione di borsa a livello internazionale. E 'docente di corsi di Borsa all'università, ed è consulente per un hedge fund boutique in Australia. Maggiori informazioni su Bruces. Per saperne di più su Bruce Vanstone Tobias Hahn Tobias Hahn sta studiando verso un dottorato di ricerca a Bond University in Australia. La sua ricerca si concentra sulla microstruttura del mercato e, in particolare, l'applicazione di tecniche di apprendimento automatico per la determinazione del prezzo dei prodotti derivati. Contenuto Listing Prefazione Ringraziamenti Introduzione 1. Progettazione Stock Market Trading Systems 1.1 Introduzione 1.2 La motivazione 1.3 Campo di applicazione e dati 1.4 l'efficiente mercato Ipotesi 1.5 L'illusione della conoscenza 1.6 Investimenti contro Trading 1.6.1 Investire 1.6.2 Trading 1.7 Costruire un sistema di trading meccanico Stock Market 1.8 Il Luogo di soft Computing 1.9 Come usare Introduzione al Trading 2.1 Introduzione questo libro 2. 2.2 diversi approcci alla Trading 2.2.1 Direzione delle contrattazioni 2.2.2 Tempo cornice delle contrattazioni 2.2.3 tipo di comportamento sfruttato 2.2.3.1 Trend-based negoziazione 2.2.3.2 Breakout di trading 2.2.3.3 Momentum commerciali 2.2.3.4 mean reversion commerciali di trading ad alta frequenza 2.2.3.5 2.3 Conclusione 2.4 Il prossimo passo 3. variabili fondamentali 3.1 Introduzione 3.1.1 Benjamin Graham e il valore di investire 3,2 Informativo Advantage e l'efficienza del mercato 3.3 una nota sulle regolazioni 3.4 Strategie fondamentali 3.4.1 valore intrinseco Preventivi 3.4.2 filtri fondamentali 3.4.3 filtri Classifica 3,5 gli elementi di una fondamentali filtro basato 3.5.1 la ricchezza di una società e dei suoi azionisti di valore 3.5.1.1 libro 3.5. 1.2 attività correnti vs. passività correnti 3.5.1.3 leva metriche di capacità 3.5.2 Utile 3.5.3 capacità di generare liquidità 3.6 rapporti fondamentali e confronti Industry 3.7 una nota finale sul Sci di investimento Research 3.8 Il prossimo passo 3.9 Case Study: Analizzare un variabile 3.9.1 Introduzione 3.9.2 Esempio - rapporto PE 3.9.3 Wealth-Lab 3.9.4 SPSS 3.9.5 Valori anomali 4. variabili tecniche 4.1 Introduzione 4.1.1 Charting 4.1.2 tecnici indicatori 4.1.3 altri approcci 4.2 Charting e pattern analisi 4.3 indicatori tecnici 4.3.1 Intermarket analisi 4.3.2 Le medie mobili 4.3.3 Volume 4.3.4 indicatori di momentum 4.3.4.1 media mobile ConvergenceDivergence (MACD) Approcci 4.3.4.2 Relative Strength Indicator (RSI) 4.4 Alternative 4.5 su uso e abuso di Analisi tecnica 4.6 Case Study: Fa Analisi tecnica avere credibilità 5. soft Computing 5.1 Introduzione 5.1.1 Tipi di soft Computing 5.1.2 sistemi esperti 5.1.3 caso a base di ragionamento 5.1.4 algoritmi genetici 5.1.5 Swarm intelligence 5.1.6 Le reti neurali artificiali 5.2 revisione della ricerca 5.2.1 classificazione di soft computing 5.2.2 La ricerca di serie temporali di previsione 5.2.3 La ricerca di pattern recognition e classificazione 5.2.4 La ricerca di ottimizzazione 5.2.5 La ricerca insieme approcci 5.3 Conclusione 5.4 The Next Step 6 . Creazione di Reti neurali artificiali 6.1 Introduzione 6.2 Esprimendo il tuo problema 6,3 partizionamento dei dati 6.4 Trovare variabili di Influenza 6.5 scelte ANN Architettura 6.6 ANN formazione 6.6.1 Momentum 6.6.2 tasso di Formazione 6.7 ANN In-campione test 6.8 Conclusione 6.9 Il prossimo passo 7. Trading sistemi e distribuzioni 7.1 Introduzione 7.2 Lo studio di un gruppo di Trades 7.2.1 metriche media di redditività 7.2.1.1 Gli studenti t-test 7.2.1.2 Il test viene eseguito 7.2.2 vincenti metriche 7.2.3 Perdere metriche 7.2.4 Sommario metriche 7.2.5 Distribuzioni 7.2.5.1 la distribuzione a breve termine 7.2.5.2 a medio termine la distribuzione 7.2.5.3 distribuzione a lungo termine 7.2.6 confronto tra due serie di compravendite prime 7.3 Conclusioni 7.4 Il prossimo passo 8. Posizionare dimensionamento 8.1 Introduzione 8.1.1 posizione fissa dimensionamento 8.1. 2 metodo Kelly 8.1.3 Optimal-f 8.1.4 percentuale di patrimonio 8.1.5 massima percentuale di rischio 8.1.6 Martingale 8.1.7 Anti-martingala 8.2 Piramidazione 8.3 Conclusioni 8.4 Passo-passo 9. rischio rischio 9.1 Introduzione 9.2 commerciale 9.2.1 di stop-loss ordini 9.2.2 Utilizzando massima escursione negativo (MAE) per selezionare la soglia di stop-loss 9.3 rischio di rischio Ruin 9.4 Portfolio 9.5 Ulteriori Portfolio metriche 9.6 Monte Carlo Analysis 9.7 caso di studio: sono le fermate utili a Trend Trading System 10. caso gli studi 10.1 Introduzione 10.2 una nota sulle dati 10.3 una nota sulle Case Studies 10.4 Costruire un Trading System tecnica con Reti neurali 10.4.1 dati Splitting 10.4.2 regole iniziali Benchmark 10.4.3 Identificare problemi specifici 10.4.4 Identificare ingressi e uscite per la ANN 10.4.5 treno reti 10.4.6 impostazioni di gestione del denaro e dei rischi Nuovo campo 10.4.7 In-campione di benchmarking 10.4.8 out-of-campione di analisi comparativa 10.4.9 Decidere sul prodotto finale 10,5 costruzione di un sistema di scambio fondamentale con le reti neurali 10.5. 1 dati Splitting 10.5.2 regole iniziali Benchmark 10.5.3 identificare i problemi specifici 10.5.4 Identificare ingressi e uscite per Ann 10.5.5 treno le reti 10.5.6 impostazioni di gestione del denaro e dei rischi Nuovo campo 10.5.7 In-campione di benchmarking 10.5.8 out - di-campione di benchmarking 10.5.9 Decidere prodotto finale Segmenti Considerazioni finali appendici script Bibliografia Indice Prefazione Ringraziamenti Introduzione 1. Progettazione Stock Market Trading Sistemi 1.1 Introduzione 1.2 La motivazione 1.3 Campo di applicazione e dati 1.4 l'efficiente mercato Ipotesi 1.5 L'illusione della conoscenza 1.6 investimenti contro Trading 1.6.1 Investire 1.6.2 Trading 1.7 Costruire un meccanico Stock Market Trading System 1.8 Il Luogo di soft Computing 1.9 Come utilizzare Introduzione al Trading 2.1 questo libro 2.. Utili LinksDesigning Stock Market Trading Systems Iscriviti per salvare la libreria Nella Progettazione Borsa Trading Systems Bruce Vanstone e Tobias Hahn guida l'utente attraverso la loro metodologia collaudata per la costruzione di sistemi di negoziazione del mercato azionario basati su regole utilizzando i dati sia fondamentale e tecnica. Questo libro mostra i passi necessari per progettare e testare un sistema di negoziazione fino a che un margine di negoziazione è trovato, come utilizzare le reti neurali artificiali e soft computing per scoprire un bordo e sfruttarlo pienamente. Imparare a costruire sistemi di trading con una maggiore comprensione e l'affidabilità che mai La maggior parte dei sistemi di trading di oggi non riescono a incorporare dati da ricerche esistenti nel loro funzionamento. È qui che la metodologia Vanstone e Hahns è unico. Progettato per integrare il meglio della ricerca passato sul funzionamento dei mercati finanziari nella costruzione di nuovi sistemi di trading, questa sintesi aiuta a produrre sistemi di negoziazione del mercato azionario con la profondità e precisione senza pari. Questo libro include quindi una revisione dettagliata della ricerca accademica chiave, che mostra come eseguire il test di ricerca esistenti, come approfittare di esso attraverso lo sviluppo in un sistema commerciale basato su regole, e come migliorarlo con tecniche di intelligenza artificiale. Le idee ei metodi descritti in questo libro sono stati provati e testati nel calore del mercato. Essi sono stati utilizzati per i fondi speculativi per costruire i loro sistemi di trading. Ora si possono usare anche. Pubblicazione Casa editrice: Harriman Casa Edizione: 1 Data di pubblicazione: 2011 Disponibile in: Singapore, India Kindle libro OverDrive Leggi Adobe eBook EPUB 1,6 MB Bruce Vanstone (Autore) Dr. Bruce Vanstone è Assistant Professor a Bond University in Australia. Ha completato il suo dottorato di ricerca in Finanza computazionale nel 2006. Lui è un presentatore regolare ed editore del lavoro accademico sui sistemi di negoziazione di borsa a livello internazionale. Tobias Hahn (Autore) Tobias Hahn sta studiando verso un dottorato di ricerca a Bond University in Australia. La sua ricerca si concentra sulla microstruttura del mercato e, in particolare, l'applicazione di tecniche di apprendimento automatico per la determinazione del prezzo dei prodotti derivati.