سعر الصرف Sawābir: R استراتيجية التداول

كوانسترات ترادر.

التداول، كوانتسترات، R، وأكثر من ذلك.

تكرار التذبذب إتن إرجاع من كبو الآجلة.

هذه الوظيفة سوف تظهر كيفية تكرار إتنس التقلبات (زيف، فس، زيف، فسز) من كبو الآجلة، مما يسمح لأي فرد لخلق عوائد إتف الاصطناعية من قبل إنشائها، خالية من التكلفة.

لذلك، قبل أن أحصل على الخوارزمية الفعلية، فإنه يعتمد على تحديث لخوارزمية بنية المصطلح لقد شاركت بعض الأشهر مرة أخرى.

في تلك الخوارزمية، عن طريق الخطأ (أو لغرض البساطة)، استخدمت أيام التقويم كما الوقت لانتهاء، عندما كان ينبغي أن يكون أيام عمل، والذي يمثل أيضا عطلة نهاية الأسبوع، والأعياد، والتي هي قطعة أثرية مزعجة لتتبع .

حتى هنا & # 8217؛ s تغيير واضح، في حلقة أن يحسب مرات لانتهاء الصلاحية:

الخط البارز على وجه الخصوص هو:

ما هي هذه الوظيفة بيزدايس؟ ويأتي من حزمة بيزديس في R.

هناك & # 8217؛ s أيضا التداولHholidays. R النصي، الأمر الذي يجعل استخدام مزيد من حزمة بيزديس. هنا & # 8217؛ ق ما يجري تحت غطاء محرك السيارة في TradingHolidays. R، لأولئك الذين يرغبون في تكرار رمز:

هناك نوعان من ملفات كسف التي تم تجميعها يدويا، لكنهما سيشاركان لقطات من & # 8211؛ وهما عطلة عيد الفصح (لأنهما يجب تعديلهما لتحويلهما من يوم الأحد إلى يوم الجمعة بسبب عطلة عيد الفصح) وبقية أيام العطلات الوطنية.

هنا هو ما يشبه كسف يسير:

و نونيسترهوليدايس، الذي يحتوي على رأس السنة الجديدة & # 8217؛ ق يوم، ملك يوم الابن، الرئيس & # 8217؛ يوم، يوم الذكرى، يوم الاستقلال، يوم العمل، عيد الشكر، ويوم عيد الميلاد (جنبا إلى جنب مع التواريخ التي لوحظت) كسف:

وعلاوة على ذلك، نحن بحاجة إلى تعديل لمدة يومين أن الأسهم لم تتداول بسبب إعصار ساندي.

لذلك، فإن قائمة الأعياد تبدو كما يلي:

حتى مرة واحدة لدينا قائمة من الأعياد، ونحن نستخدم حزمة بيزديس لضبط العطلات وعطلات نهاية الأسبوع (السبت والأحد) كما لدينا أيام غير تجارية، واستخدام هذه الوظيفة لحساب الأوقات الصحيحة لانتهاء الصلاحية.

لذلك، والآن بعد أن لدينا بنية انتهاء الصلاحية المحدثة، يمكننا كتابة وظيفة من شأنها أن تكرر بشكل صحيح الأربعة الرئيسية إتنس و # 8211؛ زيف، فس، زيف، و فسز.

هنا & # 8217؛ s تفسير اللغة الإنجليزية:

فس تتكون من عقدين & # 8211؛ الشهر الأول، والشهر الخلفي، ولها عدد معين من أيام التداول (أيام عمل أكا) أنه يتداول حتى انتهاء، ويقول 17. خلال هذا الإطار الزمني، والشهر الامامي ( واسمحوا & # 8217؛ ق يطلق عليه M1) يذهب من كونه تخصيص كامل للأموال، لأنه لا شيء من تخصيص الأموال، كما يقترب عقد الشهر الأمامي انتهاء. بمعنى أن العقد الثاني ينتهي، فإن العقد الثاني يتلقى تدريجيا المزيد والمزيد من الوزن، حتى عند انتهاء عقد الشهر الأول، فإن عقد الشهر الثاني يحتوي على جميع الأموال & # 8211؛ تماما كما * يصبح * الشهر الأول عقد. لذلك، يقول لديك 17 يوما لانتهاء في الشهر الأمامي. عند انتهاء العقد السابق، سيكون الشهر الثاني وزن 17/17 & # 8211؛ 100٪، حيث يصبح الشهر الامامي. ثم، في اليوم التالي، هذا العقد، والآن في الشهر الأمامي، وسوف يكون وزن 16/17 عند تسوية، ثم 15/17، وهلم جرا. ويسمى هذا البسط الدكتور، ويسمى القاسم دت.

ومع ذلك، أبعد من ذلك، هناك & # 8217؛ والآلية الثانية التي هي المسؤولة عن فس يشبه أنه بالمقارنة مع العقد الآجلة الأساسية (وهذا هو، الاضمحلال المسؤول عن تقلبات قصيرة & # 8217؛ s الأرباح)، و وهذا هو & # 8220؛ لحظية & # 8221؛ إعادة التوازن. وهذا يعني أن عوائد يوم معين هي اليوم التي تستقر مضروبا بأوزان الأمس، على مدى يوم أمس ستستقر مضروبا بأوزان الأمس، ناقص واحد. (S_1_t * در / dt_t-1 + S_2_t * 1-در / dt_t-1) / (S_1_t-1 * در / dt_t-1 + S_2_t-1 * 1-در / dt_t-1) & # 8211؛ 1 (يمكنني استخدام البرنامج التعليمي على اللثي). لذلك، عندما تتحرك إلى الأمام يوم، حسنا، غدا، اليوم & # 8217؛ s الأوزان تصبح t-1. ومع ذلك، متى كانت الأصول قادرة على إعادة التوازن؟ حسنا، في إتنس مثل فس و فسز، و & # 8220؛ باليد التلويح & # 8221؛ هو أنه يحدث على الفور. وهذا يعني أن وزن الشهر الأول كان 93٪، وتحقق العائد عند التسوية (أي من تسوية إلى تسوية)، وبعد أن تحققت هذه العودة مباشرة، يتحرك وزن الشهر الأمامي من 93٪ على سبيل المثال، 88٪. لذلك، يقول كريدي سويس (الذي يصدر هذه إتنس)، لديه 10،000 $ (فقط للحفاظ على الحساب وعدد الأصفار يمكن تحملها، ومن الواضح أن هناك الكثير في الواقع) يستحق الرابع عشر المعلقة بعد تحقيق عوائد على الفور، وسوف تبيع 500 $ من 9300 $ في الشهر الأمامي، وعلى الفور نقلها إلى الشهر الثاني، لذلك سوف تذهب على الفور من 9300 $ في M1 و 700 $ في M2 إلى 8800 $ في M1 و 1200 $ في M2. متى تحركت تلك $ 500؟ على الفور، وعلى الفور، وإذا أردت، يمكنك تطبيق القانون الثالث كلارك & # 8217؛ وندعوه & # 8220؛ سحرية & # 8221 ؛.

والاستثناء الوحيد هو يوم بعد يوم لفة، حيث يصبح الشهر الثاني ببساطة الشهر الأمامي كما تنتهي الشهر السابق، لذلك ما كان وزن 100٪ في الشهر الثاني سيكون الآن وزن 100٪ في الشهر الأمامي، لذلك هناك & # 8217؛ ق بعض التعليمات البرمجية الإضافية التي تحتاج إلى أن تكون مكتوبة لجعل هذا التمييز.

هذا هو الطريقة التي يعمل بها ل فس و زيف. ما الفرق بين فكس و زيف؟ انها بسيطة حقا & # 8211؛ بدلا من M1 و M2، فسز يستخدم نفس الأوزان بالضبط (وهذا هو، الوقت المتبقي في الشهر الأمامي مقابل عدد الأيام الموجودة لهذا العقد ليكون الشهر الأمامي)، يستخدم M4 ، M5، M6، و M7، مع M4 أخذ الدكتور / دت، M5 و M6 يجري دائما 1، و M7 يجري 1-د / دت.

على أية حال، هنا الرمز.

لذلك، شكرا جزيلا يخرج إلى مايكل كابلر من أدوات منظم المستثمر للقيام في الأصل النسخ المتماثل وتوفير التعليمات البرمجية له. بلدي التعليمات البرمجية أساسا يفعل الشيء نفسه، في، نأمل طريقة أكثر علق.

لذا، في نهاية المطاف، هل يعمل؟ حسنا، باستخدام رمز بنية المصطلح المحدثة، يمكنني اختبار ذلك.

بينما لا أعمل على لصق شفرة بنية المصطلح بأكملها (مرة أخرى، تتوفر هنا، فقط قم بتحديث البرنامج النصي مع تحديثاتي من هذه المشاركة)، وهنا & # 8217؛ كيف تقوم بتشغيل الوظيفة الجديدة:

وبما أنه يعود كل من فس يعود وعودة فسز، يمكننا مقارنتها على حد سواء.

ونتيجة ل:

في الأساس، مباراة مثالية.

دعونا نفعل الشيء نفسه، مع زيف.

لذلك، إعادة البناء من العقود الآجلة لا أفضل قليلا من إتن. ولكن المسار متطابق إلى حد كبير.

وبذلك يختتم هذا المنصب. آمل أن تسلط بعض الضوء على كيفية عمل هذه التقلبات إتنس، وكيفية الحصول عليها مباشرة من البيانات الآجلة التي نشرتها كبوي، والتي هي المدخلات لخوارزمي هيكل المدى الخاص بي.

وهذا يعني أيضا أنه بالنسبة للمؤسسات المهتمة بتداول إستراتيجيتي، يمكنهم الحصول على نفوذ لتداول المتغيرات المتراكبة الآجلة المركبة من إتنس، في حجم أكبر.

شكرا للقراءة.

ملاحظات: بالنسبة للراغبين في استراتيجية الاشتراك بالتجزئة للتداول التقلب، لا تترددوا في الاشتراك في بلدي التقلبات في استراتيجية التداول. للراغبين في توظيف لي بدوام كامل أو لمشاريع استشارية طويلة الأجل، ويمكن الوصول إلى بلدي ينكدين، أو بريدي الإلكتروني: ilya. kipnis@gmail.

(دون & # 8217؛ ر الحصول على) متشابكة في الضوضاء.

سيكون هذا المنصب حول التحقيق في كفاءة كونتانغو كإشارة تجارية تقلب.

بالنسبة لأولئك الذين يتداولون التقلب (مثلي)، وهو مصطلح قد ترى أن & # 8217؛ في كل مكان إلى حد ما هو مصطلح & # 8220؛ كونتانغو & # 8221 ؛. ماذا يعني هذا المصطلح؟

حسنا، بسيط: يعني فقط نسبة الشهر الثاني من العقود الآجلة فيكس على الأول. والفكرة هي أنه عندما يكون الشهر الثاني من العقود الآجلة أكثر من الأول، أن توقعات الناس للتذبذب أكبر في المستقبل مما هي عليه في الوقت الحاضر، وبالتالي فإن العقود الآجلة هي & # 8220؛ في كونتانغو & # 8221؛، وهو أكثر من مرة.

وعلاوة على ذلك، فإن تلك التي تحاول العثور على أفكار تجارية تقلب لائق قد تكون غالبا ما رأت أن العقود الآجلة في كونتانغو يعني أن عقد موقف تقلب قصيرة ستكون مربحة.

هل هذا هو الحال؟

حسنا، هناك & # 8217؛ s طريقة سهلة للرد على ذلك.

أولا، ارجع إلى منصبي للحصول على بيانات مستقبلية مجانية من كبوي.

باستخدام هذه البيانات، يمكننا الحصول على إشارة لدينا (أي، لتشغيل التعليمات البرمجية في هذا المنصب، تشغيل التعليمات البرمجية في هذا المنصب).

الآن، اسمحوا & # 8217؛ s الحصول على بياناتنا الرابع عشر (مرة أخرى، شكرا جزيلا للسيد هلموث فولمير لذلك يرجى تقديم ذلك.

الآن، هنا & # 8217؛ s كيف يعمل هذا: كما كبو دوسن & # 8217؛ t تحديث يستقر حتى حوالي الساعة 9:45 صباحا بتوقيت شرق الولايات المتحدة في اليوم التالي (إغ يوم الثلاثاء & # 8217؛ s تسوية البيانات فاز & # 8217؛ إطلاق سراح حتى الأربعاء في 9:45 صباحا إست)، علينا أن ندخل في وقت قريب من اليوم بعد اشعال النار. (بالنسبة إلى أولئك الذين يتساءلون، تستخدم إستراتيجيتي الاشتراكية هذه الآلية، مما يتيح للمشتركين وقتا كافيا للتنفيذ على مدار اليوم).

لذلك، اسمحوا & # 8217؛ s حساب لدينا باكتست العوائد. هنا & # 8217؛ s ستراتستاتس وظيفة لحساب بعض الإحصاءات ملخص.

مع النتائج التالية:

لذلك، من الواضح أن هذه كارثة. الفحص البصري سوف تظهر مدمرة، سحب متعددة السنوات. باستخدام الأمر table. Drawdowns، يمكننا عرض أسوأ منها.

لذا، فإن أعلى 3 هي رهيبة، ثم أي شيء فوق 30٪ لا تزال مروعة جدا. واستمرت بضع عمليات السحب هذه سنوات عديدة أيضا، مع طول هائل إلى الحوض الصغير. 458 يوما تداول ما يقرب من عامين، و 364 حوالي سنة ونصف السنة. تخيل رؤية استراتيجية تكون على الدوام على الجانب الخطأ للتجارة لمدة ما يقرب من عامين، وعندما يقال كل شيء وفعلت، أنت & # 8217؛ فقدت ثلاثة أرباع كل شيء في تلك الاستراتيجية.

هناك & # 8217؛ s لا السكر-- طلاء هذا: لا يمكن إلا أن يسمى هذه الاستراتيجية القمامة المطلقة.

فلنحاول إجراء تعديل واحد: نحن بحاجة إلى كل من كونتانغو (C2 & غ؛ C1)، وأن يكون كونتانغو أعلى من المتوسط المتحرك البسيط لمدة 60 يوما، على غرار استراتيجيتي فسف / فسمت.

مع النتائج:

لذلك، فإن كالمار لا يزال بأمان أقل من 1، ومؤشر أداء قرحة لا يزال في الطابق السفلي، وهو الحد الأقصى الذي هو & # 8217؛ s طويلة منذ نقطة أن الناس سوف يكون التخلي عن الاستراتيجية، وهلم جرا.

لذلك، على الرغم من أنه تم تحسينه، فإنه لا يزال من الآمن القول أن هذه الاستراتيجية لا تعمل جيدا. حتى بعد الانسحاب الكبير 2007-2008، فإنه لا يزال يحصل على بعض الأشياء سيئة للغاية، مثل التعرض لجميع أغسطس 2017.

في حين أعتقد أن هناك تطبيقات ل كونتانغو في الاستثمار التقلبات، وأنا لا أعتقد أن استخدامه في توليد إشارة تقلب طويلة / قصيرة من تلقاء نفسها. وبدلا من ذلك، أعتقد أن المؤشرات الأخرى ومصادر البيانات تؤدي عملا أفضل من ذلك. مثل فكسف / فسمت، الذي تم تكراره منذ ذلك الحين لتشكيل استراتيجية اشتراكي.

شكرا للقراءة.

ملاحظة: أنا حاليا تسعى فرص التواصل والمشاريع طويلة الأجل، والمواقف بدوام كامل المتعلقة بمهنتي مجموعة. يمكن العثور على ملفي الشخصي هنا.

مقارنة بعض الاستراتيجيات من سهولة التقلب الاستثمار، و Table. Drawdowns الأمر.

وستكون هذه المشاركة حول مقارنة الاستراتيجيات من الورقة & # 8220؛ سهولة التقلب الاستثمار & # 8221؛، جنبا إلى جنب مع مظاهرة من R & # 8217 الصورة s. Drawdowns الأمر.

أولا، قبل أن أبعد من ذلك، في حين أعتقد أن افتراضات التنفيذ وجدت في مؤشر الضعف الاقتصادي لا تقدم استراتيجيات جيدة للتداول الفعلي الفعلي (على الرغم من أن المخاطر / المكافآت مكافأة أيضا ترك الكثير من مجال للتحسين)، وأعتقد أن هذه الاستراتيجيات كبيرة كمعايير.

لذلك، منذ بعض الوقت، لقد فعلت اختبار خارج العينة لأحد الاستراتيجيات الموجودة في مؤشر الضعف الاقتصادي، والتي يمكن العثور عليها هنا.

باستخدام نفس مصدر البيانات، كما أنني حصلت على البيانات ل سبي (على الرغم من مرة أخرى، ألفافانتيج يمكن أيضا توفير هذه الخدمة مجانا لأولئك الذين لا تستخدم كواندل).

هنا & # 8217؛ s الرمز الجديد.

لذلك، شرح: هناك أربعة تيارات عودة هنا & # 8211؛ شراء وعقد زيف، زخم دن من وظيفة سابقة، واستراتيجيتين أخرى.

أبسط واحد، ودعا فراتيو هو ببساطة نسبة فيكس على فكسف. بالقرب من الإغلاق، تحقق من هذه الكمية. إذا كان هذا هو أقل من واحد، وشراء الرابع عشر، وإلا، وشراء فس.

والآخر، ودعا استراتيجية تقلب المخاطر قسط (أو فرب قصيرة)، ويقارن التقلب التاريخي لمدة 10 يوما (أي انحراف معياري سنوي عشرة أيام) من S & P 500، يطرحه من فيكس، ويأخذ وهو المتوسط المتحرك لمدة 5 أيام لذلك. بالقرب من الإغلاق، عندما يكون الرقم أعلى من الصفر (أي، فيكس أعلى من التقلب التاريخي)، انتقل إلى الرابع عشر، وإلا، فانتقل طويلا.

مرة أخرى، كل هذه الاستراتيجيات هي على نحو فعال & # 8220؛ مراقبة بالقرب / في الإغلاق، وشراء في نهاية & # 8221؛، لذلك هي مفيدة لأغراض العرض التوضيحي، وإن لم يكن لأغراض التنفيذ على أي حساب كبير دون تكبد تأثير السوق.

في ما يلي النتائج، منذ عام 2018 (أي وقت الإنشاء الفعلي الرابع عشر والرابع):

تجدر الإشارة إلى أن كلا من الزخم واستراتيجية "فرب" لا تحققان أداء أفضل من الشراء والعقد الرابع عشر منذ عام 2018. ومن ناحية أخرى، فإن استراتيجية فراتيو تتفوق على الأداء.

إليك وظيفة الإحصاءات الموجزة التي تجمع بعض مقاييس الأداء الأعلى مستوى.

تجدر الإشارة إلى أن جميع الاستراتيجيات المعيارية قد عانت من عمليات سحب كبيرة جدا منذ تأسيس زيف & # 8217؛ حيث يمكننا فحصها باستخدام الأمر table. Drawdowns كما هو موضح أدناه:

لاحظ أن الأمر table. Drawdowns يقوم بفحص تدفق عودة واحد فقط في المرة الواحدة. وعلاوة على ذلك، تحدد الحجة العليا عدد عمليات السحب التي يجب النظر إليها، مرتبة حسب أكبر سحب أولا.

أحد الأسباب التي أعتقد أن هذه الاستراتيجيات يبدو أنها تعاني من عمليات السحب التي تقوم بها هي أنها '' إما أن كل شيء في الأصول واحد، أو العكس تماما، مع عدم وجود مجال للخطأ.

آخر شيء، للفضول، وهنا هي المقارنة مع استراتيجيتي منذ عام 2018 (أساسا الرابع عشر التأسيس) قياسا على الاستراتيجيات في مؤشر الضعف الاقتصادي (الذي كنت تتداول مع رأس المال الحي منذ سبتمبر، وفتحت مؤخرا خدمة الاشتراك ل):

شكرا للقراءة.

ملاحظة: أبحث حاليا عن الشبكات والفرص بدوام كامل المتعلقة بمهارة مجموعة. ملفي الشخصي ينكدين يمكن العثور عليها هنا.

إطلاق خدمة الاشتراك.

بعد قياس الاهتمام من قرائي، قررت & # 8217؛ فتح خدمة اشتراك. أنا & # 8217؛ ليرة لبنانية نسخ ولصق الأسئلة الشائعة، أو أفضل محاولة لي في محاولة للرد على العديد من الأسئلة ممكن في وقت مبكر، ويمكن أن يجيب أكثر في المستقبل.

أنا اختيار لاستخدام باترون فقط للاستعانة بمصادر خارجية كل من التقنية من التعامل مع الاشتراكات وخلق مصدر مركزي لنشر المحتوى القائم على الاشتراك.

الأسئلة الشائعة (التي تم نسخها من صفحة الاشتراك):

شكرا لزيارتك. بعد قياس الفائدة من قراءي على موقعي الرئيسي (quantstrattrader. wordpress)، قمت بإنشاء هذا كصفحة اشتراك لاستراتيجيات الاستثمار الكمية، بهدف تحويل المشتركين إلى نقدهم إلى المزيد من النقود، صافي رسوم الاشتراك (نأمل). إن الأنظمة التي أطورها تأتي من خلفية التعلم من المهنيين ذوي الخبرة في التداول الكمي، وكبار الباحثين في الشركات الكبيرة. النظام الحالي نشرت في البداية نموذجا أوليا لعدة سنوات مرة أخرى وشاهدت يتم تعقبها، قبل أن تبدأ أخيرا لنشر رأسمالي الخاص في وقت سابق من هذا العام، وإجراء أحدث التعديلات حتى الآن.

وفي حين أن الأداء السابق لا يضمن النتائج المستقبلية والماضي لا يعيد نفسه، فإنه غالبا ما القوافي، لذلك دعونا تحويل الأموال إلى المزيد من المال.

بعض الأسئلة الشائعة حول الاستراتيجية:

ما هو سعر الاشتراك لهذه الاستراتيجية؟

حاليا، بعد قياس الاهتمام من القراء وإجراء البحوث استنادا إلى مواقع أخرى، التسعير المؤقت هو 50 $ / الشهر. وبما أن هذه الاستراتيجية تبني سجلا حافلا، قد يكون ذلك عرضة للتغيير في المستقبل، وسيتم إجراء الإخطارات في مثل هذه الحالة.

ما هو وصف الاستراتيجية؟

الاستراتيجية هي أساسا نظام التقلب القصير الذي يتداول الرابع عشر، زيف، و فس. وبقدر ما تذهب استراتيجيات التقلب، فإنه متحفظ إلى حد ما في أنه يستخدم العديد من الشيكات المختلفة من أجل ضمان الموقف.

ما هي إستراتيجية & # 8217؛ s حافة؟

في کلمتین: إدارة المخاطر. أساسا، هناك عدد قليل من المعايير المنفصلة لاختيار الاستثمار، والنظام يقضي وقتا غير هام مع عدم التعرض عندما توفر بعض هذه المعايير إشارات متناقضة. وعلاوة على ذلك، يستخدم النظام منهجيات منضبطة في بنائه من أجل تجنب المعلمات الحرة غير الضرورية، والحفاظ على استراتيجية كما شاذة قدر الإمكان.

هل تتداول رأس المال الخاص بك مع هذه الاستراتيجية؟

متى كانت فترة التدريب داخل العينة لهذا النظام؟

الموقع الذي لم يعد يقوم بتحديث مدونته (تقلب بسيط) مرة واحدة تتبع استراتيجية أكثر بدائية التي كتبت قبل عدة سنوات. وقد سرت بشكل خاص بنتائج هذا الفحص، وقد تلقيت مؤخرا مدخلات لتحسين نظامي بدرجة أكبر بكثير، وكذلك اكتسبت الثقة لاستثمار رأس المال المباشر في ذلك.

كم عدد الصفقات التي يقوم بها النظام سنويا؟

في الاختبار الخلفي من 20 أبريل 2008 حتى نهاية 2018، قام النظام بإجراء 187 معاملة في الرابع عشر (شراء وبيع)، 160 في زيف، و 52 في فس. وهذا يعني على مدى 9 سنوات تقريبا، كان هناك في المتوسط 43 معاملة في السنة. في بعض الحالات، قد يكون هذا ببساطة التحول من الرابع عشر إلى زيف أو العكس بالعكس. وبعبارة أخرى، تقترب الصفقات من أسبوع تقريبا (قد يكون بعضها أطول، وبعضها أقصر).

متى سيتم نشر الإشارات؟

سيتم نشر الإشارات في وقت ما بين الساعة 12 ظهرا و إغلاق السوق (4 مساء بتوقيت شرق الولايات المتحدة). في باكتستينغ، يتم اختبارها كما السوق على أوامر وثيقة، حتى الأفراد تحمل أي خطر / مكافأة من قبل التنفيذ في وقت سابق.

كم مرة يكون هذا النظام في السوق؟

حوالي 56٪. ومع ذلك، على مدى باكتستينغ (والتداول الحي)، فقط حوالي 9٪ من أشهر لديها صفر العودة.

ما هي توزيع الأرباح الفائتة والخاسرة والصفر؟

وفي أواخر أكتوبر 2017، كان هناك نحو 65٪ من أشهر الفوز (بمتوسط ربح 12.8٪)، وخسارة 26٪ أشهر (بمتوسط خسارة 4.9٪)، و 9٪ صفر شهر.

ما هي بعض الإحصاءات الأخرى حول الاستراتيجية؟

منذ عام 2018 (في الوقت الذي جاء فيه رسميا الرابع عشر في البداية بدلا من استخدام البيانات الاصطناعية)، وقد تفاخر استراتيجية العائد السنوي 82٪، مع سحب 24.8٪ كحد أقصى والانحراف المعياري السنوي 35٪. وهذا يعني أن نسبة شارب (العودة إلى الانحراف المعياري) أعلى من 2، ونسبة كالمار أعلى من 3. كما أن لديها مؤشر أداء قرحة من 10.

ما هي اسوأ اساليب السحب؟

منذ عام 2018 (مرة أخرى، في وقت قريب من الرابع عشر و # 8217 ق)، كان أكبر سحب 24.8٪، ابتداء من 31 أكتوبر 2018، وجعل الأسهم الجديدة عالية في 12 يناير 2018. بدأ أطول سحب يوم 21 أغسطس ، 2018 واستردت في 10 أبريل 2018، واستمرت لمدة 160 يوما تداول.

هل سيتغير سعر الاشتراك في المستقبل؟

إذا استمرت الاستراتيجية في تحقيق عوائد قوية، فقد يكون هناك سبب لزيادة السعر طالما أن العائدات تحمله.

ھل یمکن تقدیم إشارة خطر متحفظة لأولئك الذین قد لا یکونون قادرین علی تحمل انخفاض بنسبة 25٪؟

وهناك استمارة مختلفة للاستراتيجية التي تستهدف نحو نصف الانحراف المعياري السنوي للاستراتيجية تفتخر بعائد سنوي بنسبة 40٪ لنحو 12٪ من الانخفاض منذ عام 2018. وبوجه عام، فإن هذه المكافأة أعلى قليلا في إحصاءات المخاطر، ولكن على حساب خفض العائدات الإجمالية في النصف.

هل يمكن أن يكون ل زيف حدثا لإنهاء الخدمة؟

هذا يشير إلى فكرة إيفن إتن تنتهي إذا كان يفقد 80٪ من قيمته في يوم واحد. لإعطاء فكرة عن احتمال هذا الحدث، باستخدام البيانات الاصطناعية، و 14 إتن كان سحب هائل من 92٪ على مدى الأزمة المالية عام 2008. ولتاريخ تلك البيانات التركيبية (قبل التأسيس) والمعطيات المحققة (ما بعد الإنشاء)، كان اليوم الأسوأ المطلق يوم انخفاض بنسبة 26.8٪. وتجدر الإشارة إلى أن الاستراتيجية لم تكن في الرابع عشر خلال ذلك اليوم.

ما هي الاستراتيجية وأسوأ يوم؟

في 16 سبتمبر 2018، فقدت الاستراتيجية 16٪ في يوم واحد. وكان هذا في نهاية الذيل من امتداد الأيام الإيجابية التي جعلت حوالي 40٪.

ما هي مخاطر الإستراتيجية؟

والمخاطرة الأولى هي أنه بالنظر إلى أن هذه الاستراتيجية منحازة بشكل طبيعي نحو التقلبات القصيرة، فإنها يمكن أن تكون لها بعض التخفيضات الحادة بسبب طبيعة ارتفاع التقلب. والمخاطر الأخرى هي أنه بالنظر إلى أن هذه الاستراتيجية تنفق أحيانا وقتها في زيف، فإنها ستضعف أداءها الرابع عشر في بعض الأيام الجيدة. وهذا الخطر الثاني هو نتيجة لطبقات إضافية من إدارة المخاطر في الاستراتيجية.

ما مدى تعقيد هذه الاستراتيجية؟

ليس بشكل مفرط. انها & # 8217؛ ق فقط قليلا أكثر تعقيدا من استراتيجية الزخم الأساسية عند عد المعلمات الحرة، ويمكن تفسيرها في بضع دقائق.

هل تستخدم هذه الإستراتيجية أي منهجيات معقدة للتعلم الآلي؟

لا. متطلبات البيانات لهذه الخوارزميات والضجيج في العالم المالي تجعل من الخطورة جدا لتطبيق هذه المنهجيات، والبحوث حتى الآن لم تؤتي ثمارها لتبرير دمجها.

هل سيكون حجم الأداة مصدر قلق (خاصة زيف)؟

وفقا لشخص واحد الذي عمل على إنشاء الأصلي فس إتن (وبالتالي، عكسها، الرابع عشر)، يمكن إنشاء مصدر جديد من إتنس من قبل المصدر (في زيف & # 8217؛ ق القضية، كريدي سويس) عند الطلب. وباختصار، فإن القلق من الحجم هو أكثر من مصدر قلق سمعة الشخص الذي يقدم الطلب. وبعبارة أخرى، يعتمد ذلك على مدى نجاح الاستراتيجية.

هل يمكن أن تكون الإستراتيجية مسؤولة / مسئولة / مسؤولة عن خسارة المشترك / سحبه؟

اسمحوا هذا بمثابة إخلاء المسؤولية: عن طريق الاشتراك، فإنك توافق على التنازل عن أي مطالبة قانونية ضد الاستراتيجية، أو الخالق (ق) في حالة السحب، والخسائر، وما إلى ذلك الاشتراك هو لعرض إخراج البرنامج، و هذه الخدمة لا تدير بنشاط فلسا واحدا من المشتركين & # 8217؛ الأصول الفعلية. يمكن للمشتركين اختيار تجاهل إشارات الاستراتيجية في لحظة إشعار وفقا لتقديرهم. لا ينبغي التفكير في مخرجات البرنامج على أنه النصائح الاستثمارية الواردة من سفب و كفا و ريا وما إلى ذلك.

لماذا يجب الوثوق بهذه الإشارات؟

لأن عملي على مواضيع أخرى كان على كامل، العرض العام لعدة سنوات. خلافا لمواقع الويب الأخرى، لقد أظهرت & # 8220؛ باكستس سيئة & # 8221؛، وبالتالي كسر القول المأثور من & # 8220؛ أنت & # 8217؛ لن نرى سيئة باكتست & # 8221 ؛. لقد أظهرت دقة في بحثي، وقد تم تطبيق نفس الدقة تجاه هذا النظام أيضا. حتى يكون هناك سجل أطول من ذلك أن النظام يمكن أن تقف من تلقاء نفسها، والثقة في النظام هو الثقة في منشئ النظام.

من هو الجمهور المستهدف لهذه الإشارات؟

الجمهور المستهدف هو الأفراد، المستثمرين الأفراد مع تحمل المخاطر معينة، وبأسعار وفقا لذلك.

هل تقلب الاستثمار خطير جدا؟

انها مخاطرة من وجهة نظر الأداة الأساسية لديها القدرة على تحقيق سحب كبيرة جدا (أكبر من 60٪، وأكبر من 90٪). ومع ذلك، من وجهة نظر رقمية بحتة، فإن الشركة التي استولت على الكثير من التسوق، والأمازون، منذ إنشائها كان معدل العائد السنوي 37.1٪، وانحراف معياري من 61.5٪، أسوأ تراجع من 94٪، ومؤشر أداء قرحة من 0.9. وعلى سبيل المقارنة، كان معدل الدخل السنوي الرابع عشر من عام 2008 (باستخدام البيانات الاصطناعية) قد حقق معدل عائد سنوي قدره 35.5٪، وانحراف معياري بنسبة 57.7٪، وأسوأ تراجع بنسبة 92٪، ومؤشر أداء قرحة 0.6. إذا كان الأمازون يعتبر أرفع الأصول، ثم من المقارنة الكمية، نظام ينظر إلى الاستفادة من الرهانات تقلب ينبغي النظر إليها من منظور مماثل. ومن المؤكد أن أداء الاستراتيجية يتفوق بشكل كبير على أداء الشراء الرابع عشر (الذي لا ينبغي لأحد القيام به). ومع ذلك، فإن فلسفة منتجات التقلب تكون أكثر خطورة بكثير من الأسماء التقنية المنزلية فقط لا يصدق إلا إذا كان المستقبل يختلف بعنف عن الماضي.

هل هناك إمكانية للتعاون مع منشئي استراتيجيات آخرين؟

لا تتردد في الاتصال بي في البريد الإلكتروني ilya. kipnis@gmail لمناقشة هذا الاحتمال. أطلب تدفق يومي من العوائد قبل البدء في أي مناقشة.

لأن الماضي كل من الفنسي حرفية نافذة خلع الملابس واختيار مثيرة للاهتمام من المفردات، باترون هو ببساطة منصة التي تعالج المدفوعات ويخلق منصة مركزية من خلالها لنشر المحتوى القائم على الاشتراك، بدلا من الحفاظ على القوائم البريدية وغيرها من الصداع التقني. أساسا، انها مجرد وسيلة للاستعانة بمصادر خارجية النهاية الفنية لإدارة الأعمال التجارية، حتى لو كان خلع الملابس نافذة غير تقليدية بعض الشيء.

شكرا للقراءة.

ملاحظة: أنا مهتم حاليا في الشبكات والأدوار بدوام كامل على أساس مهاراتي. ملفي الشخصي ينكدين يمكن العثور عليها هنا.

عودة البيانات الحرة والتقلب المحتمل تداول التداول.

وستكون هذه المشاركة حول سحب البيانات المجانية من ألفافانتيج، وقياس الفائدة لخدمة الاشتراك في التداول المتقلب.

لذلك أولا، منذ أن ياهوس في ياهو قررت إيقاف البيانات المجانية، وكان العالم من البيانات اليومية المجانية في بعض الشيء من العصر الداكن. حسنا، بفضل blog. fosstrading / 2017/10 / جيتسيمبولز-أند-ألفا-vantage. html # غلوسكومنتسجوش أولريش، بول تيتور، وغيرهم من الأفراد R / فينانس، أحدث إصدار من كوانتمود (التي يمكن تثبيتها من كران) يحتوي الآن وسيلة للحصول على بيانات مالية مجانية من ألفافانتاج منذ عام 2000، وهو ما يكفي عادة لمعظم باكتيستس، وذلك التاريخ قبل بداية معظم صناديق الاستثمار المتداولة.

هنا & # 8217؛ ق كيفية القيام بذلك.

بمجرد القيام بذلك، تحميل البيانات هو بسيط، إن لم يكن بطيئا بعض الشيء. هنا & # 8217؛ ق كيفية القيام بذلك.

والنتائج:

وهو ما يعني إذا كان أي واحد من بلدي المشاركات القديمة على تخصيص الأصول قد توقف إلى حد ما بفضل البيانات ياهو سيئة، وسوف تعمل الآن مرة أخرى مع تعديل طفيف لخوارزميات إدخال البيانات.

أبعد من إظهار هذا الروتين، شيء واحد آخر أنا & # 8217؛ د ترغب في القيام به هو لقياس الاهتمام لخدمة الاشتراك إشارة تقلب، لنظام لقد بدأت شخصيا تداول قبل بضعة أشهر.

ببساطة، لقد رأيت مواقع أخرى مع خدمات الاشتراك مع مخاطر أسوأ / مكافأة من استراتيجية أنا التجارة حاليا، الذي يتحول بين زيف، زيف، و فس. حاليا، منحنى الأسهم، في لوغ 10، يشبه هذا:

وهذا يعني أن 1000 دولار في عام 2008 سيصبح حوالي 000 000 1 دولار اليوم، إذا تمكن أحدهم من تداول هذه الاستراتيجية منذ ذلك الحين.

منذ عام 2018 (حوالي وقت التأسيس الرابع عشر)، كان الأداء:

وبالنظر إلى أن بعض مواقع الويب هناك تتقاضى ما يزيد عن 50 دولارا في الشهر إما لاستراتيجية تناوب الأصول التكتيكية واحدة (وأكثر من ذلك بكثير للجمع) مع ملامح أدنى المخاطر / العائد، أو استراتيجية التقلب التي قد يكون لها ضخمة وتاريخيا، وكسر الانهيار، وكنت آمل أن قياس نقطة سعر ما القراء النظر في دفع ثمن إشارات من استراتيجية أفضل من تلك.

شكرا للقراءة.

ملاحظة: أنا مهتم حاليا في الشبكات و أسعى بدوام كامل الفرص المتعلقة بمهارة مجموعة. ملفي الشخصي ينكدين يمكن العثور عليها هنا.

معيار كيلي & # 8212؛ هل يعمل؟

سيكون هذا المنصب حول تنفيذ والتحقيق في تشغيل كيلي المعيار & # 8212؛ وهذا هو، معيار كيلي تعديل باستمرار أن يتغير كاستراتيجية يحقق عوائد.

بالنسبة لأولئك الذين ليسوا على دراية بمعيار كيلي، انها فكرة تعديل حجم الرهان لتحقيق أقصى قدر من استراتيجية النمو على المدى الطويل. كلا هتبس: //en. wikipedia/wiki/Kelly_criterionWikipedia و إنفستوبيديا إدخالات على معيار كيلي. أساسا، انها حول تعظيم توقعاتك على المدى الطويل من نظام الرهان، من خلال تحجيم الرهانات أعلى عندما الحافة أعلى، والعكس بالعكس.

هناك نوعان من الصيغ لمعيار كيلي: ويكيبيديا نتيجة يعرض عليه كما يعني على سيجما تربيع. تعريف إنفستوبيديا هو P - [(1-P) / وينلوسراتيو]، حيث P هو احتمال الفوز الرهان، و وينلوسراتيو هو متوسط الفوز على متوسط الخسارة.

في أي حال، وهنا هما التنفيذ.

دع & # 8217؛ s محاولة هذا مع بعض البيانات. في هذه المرحلة من الوقت، سأظهر إستراتيجية تقلب غير قابلة للتكرار التي أتداولها حاليا.

للسجل، وهنا إحصاءاتها:

الآن، دع & # 8217؛ انظر ما يفعله نسخة ويكيبيديا:

والنتائج هي ببساطة سخيفة. وهنا سيكون السبب: يقول لديك العائد المتوسط من .0005 يوميا (5 نقطة أساس / يوم)، وانحراف معياري يساوي ذلك (أي، نسبة شارب من 1). سيكون لديك 1 / .0005 = 2000. وبعبارة أخرى، رافعة مالية من 2000 مرة. وهذا لا معنى له.

البديل الآخر هو تعريف إنفستوبيديا أكثر تحديدا.

يبدو أكثر معقولية قليلا. ومع ذلك، كيف يكدس ضد عدم استخدامه على الإطلاق؟

تبين، ومعيار كيلي الأسطورية لا & # 8217؛ ر حقا تغيير الأشياء كل ذلك بكثير.

وللمحاسبة، فيما يلي المقارنات الإحصائية:

شكرا للقراءة.

ملاحظة: أنا أبحث حاليا عن بلدي المقبل فرصة بدوام كامل، ويفضل أن يكون في مدينة نيويورك أو فيلادلفيا المتعلقة بالمهارات لقد أثبتت على هذا بلوق. ملفي الشخصي ينكدين يمكن العثور عليها هنا. إذا كنت تعرف مثل هذه الفرص، لا تتردد في التواصل معي.

الرافعة المالية عندما تنتهي & # 8217؛

وستقوم هذه الوظيفة بالتحقيق في فكرة تخفيض الرافعة المالية عندما تكون عمليات السحب صغيرة، وزيادة النفوذ مع تراكم الخسائر. انها تستند إلى فكرة أن أيا كان ترتفع يجب أن ينزل، وأيا كان ينزل عموما يعود.

أنا أصلا جاء عبر هذه الفكرة من هذا بلوق وظيفة.

لذا، أولا، اسمحوا & # 8217؛ s كتابة وظيفة سهلة تسمح النسخ المتماثل من هذه الفكرة. أساسا، لدينا عدة حجج:

واحد: الرافعة المالية الافتراضية (أي عندما يكون السحب الخاص بك صفر، ما هو التعرض الخاص بك)؟ للرجوع إليه، في المشاركة الأصلية، فإنه 10٪.

التالي: مستويات الرافعة المالية المختلفة. في الوظيفة الأصلية، ومستويات الرافعة المالية هي 25٪، 50٪، و 100٪.

وأخيرا، نحن بحاجة إلى العتبات المقابلة التي لتطبيق مستويات النفوذ هذه. في المنصب الأصلي، هذه المستويات هي 20٪، 40٪، و 55٪.

لذلك، الآن يمكننا إنشاء وظيفة لتنفيذ ذلك في R. فكرة أن لدينا R حساب السحب، ومن ثم استخدام تلك المعلومات لتحديد مستويات الرافعة المالية على وجه الدقة وبشكل متكرر قدر الإمكان.

هنا & # 8217؛ مقطع سريع من التعليمات البرمجية للقيام بذلك:

لذلك، دعونا نسخ بعض النتائج.

ونتائجنا تبدو شيئا من هذا القبيل:

ومع ذلك، ما الذي سيحدث إذا كان من المفترض أن يتم تمديد البيانات لجميع البيانات المتاحة في المعرض الرابع عشر؟

قصة مختلفة.

في هذه الحالة، وأعتقد أن الوجبات الجاهزة هي أن مثل هذه الآلية بشكل جيد عندما تحدث عمليات سحب للمعيار المذكور بشكل حاد، بحيث التعرض أقل يحمي من تلك السحب الحادة، ثم يقضي المعيار الكثير من الوقت في وضع الاسترداد ، بحيث زيادة التعرض لديه الوقت لكسب عوائد كبيرة، ومن ثم يسحب مرة أخرى. عندما يستمر المعيار في رؤية عمليات السحب بعد الوصول إلى أقصى مستوى من الرافعة المالية، أو يستمر في أداء أداء جيد عند عدم السحب، فإن مثل هذه الآلية تتخلف بسرعة.

كما هو الحال دائما، لا يوجد غداء مجاني عندما يتعلق الأمر سحب، ومحاولة لخفض التعرض في التحضير لتصحيح يعني بالضرورة فقدان كمية مؤلمة من رأسا على عقب في الأوقات الجيدة، على الأقل كما هو موضح في آخر الأصلي.

شكرا للقراءة.

السماح بتخفيضات تالك (والشركات التابعة لها)

سيتم توجيه هذا المنصب نحو تلك الأحدث في الاستثمار، مع شرح لعمليات السحب و # 8211؛ في رأيي، إحصائية بسيطة ومهمة للغاية.

Would you invest in this?

As it turns out, millions of people do, and did. That is the S&P 500, from 2000 through 2018, more colloquially referred to as “the stock market”. Plenty of people around the world invest in it, and for a risk to reward payoff that is very bad, in my opinion. This is an investment that, in ten years, lost half of its value–twice!

At its simplest, an investment–placing your money in an asset like a stock, a savings account, and so on, instead of spending it, has two things you need to look at.

First, what’s your reward? If you open up a bank CD, you might be fortunate to get 3%. If you invest it in the stock market, you might get 8% per year (on average) if you held it for 20 years. In other words, you stow away $100 on January 1st, and you might come back and find $108 in your account on December 31st. This is often called the compound annualized growth rate (CAGR)–meaning that if you have $100 one year, earn 8%, you have 108, and then earn 8% on that, and so on.

The second thing to look at is the risk. What can you lose? The simplest answer to this is “the maximum drawdown”. If this sounds complicated, it simply means “the biggest loss”. So, if you had $100 one month, $120 next month, and $90 the month after that, your maximum drawdown (that is, your maximum loss) would be 1 – 90/120 = 25%.

When you put the reward and risk together, you can create a ratio, to see how your rewards and risks line up. This is called a Calmar ratio, and you get it by dividing your CAGR by your maximum drawdown. The Calmar Ratio is a ratio that I interpret as “for every dollar you lose in your investment’s worst performance, how many dollars can you make back in a year?” For my own investments, I prefer this number to be at least 1, and know of a strategy for which that number is above 2 since 2018, or higher than 3 if simulated back to 2008.

Most stocks don’t even have a Calmar ratio of 1, which means that on average, an investment makes more than it can possibly lose in a year. Even Amazon, the company whose stock made Jeff Bezos now the richest man in the world, only has a Calmar Ratio of less than 2/5, with a maximum loss of more than 90% in the dot-com crash. The S&P 500, again, “the stock market”, since 1993, has a Calmar Ratio of around 1/6. That is, the worst losses can take *years* to make back.

A lot of wealth advisers like to say that they recommend a large holding of stocks for young people. In my opinion, whether you’re young or old, losing half of everything hurts, and there are much better ways to make money than to simply buy and hold a collection of stocks.

For those with coding skills, one way to gauge just how good or bad an investment is, is this:

An investment has a history–that is, in January, it made 3%, in February, it lost 2%, in March, it made 5%, and so on. By shuffling that history around, so that say, January loses 2%, February makes 5%, and March makes 3%, you can create an alternate history of the investment. It will start and end in the same place, but the journey will be different. For investments that have existed for a few years, it is possible to create many different histories, and compare the Calmar ratio of the original investment to its shuffled “alternate histories”. Ideally, you want the investment to be ranked among the highest possible ways to have made the money it did.

To put it simply: would you rather fall one inch a thousand times, or fall a thousand inches once? Well, the first one is no different than jumping rope. The second one will kill you.

Here is some code I wrote in R (if you don’t code in R, don’t worry) to see just how the S&P 500 (the stock market) did compared to how it could have done.

This is the resulting plot:

That red line is the actual performance of the S&P 500 compared to what could have been. And of the 1000 different simulations, only 91 did worse than what happened in reality.

This means that the stock market isn’t a particularly good investment, and that you can do much better using tactical asset allocation strategies.

One site I’m affiliated with, is AllocateSmartly. It is a cheap investment subscription service ($30 a month) that compiles a collection of asset allocation strategies that perform better than many wealth advisers. When you combine some of those strategies, the performance is better still. To put it into perspective, one model strategy I’ve come up with has this performance:

In this case, the compound annualized growth rate is nearly double that of the maximum loss. For those interested in something a bit more aggressive, this strategy ensemble uses some fairly conservative strategies in its approach.

In conclusion, when considering how to invest your money, keep in mind both the reward, and the risk. One very simple and important way to understand risk is how much an investment can possibly lose, from its highest, to its lowest value following that peak. When you combine the reward and the risk, you can get a ratio that tells you about how much you can stand to make for every dollar lost in an investment’s worst performance.

شكرا للقراءة.

NOTE: I am interested in networking opportunities, projects, and full-time positions related to my skill set. If you are looking to collaborate, please contact me on my LinkedIn here.

An Out of Sample Update on DDN’s Volatility Momentum Trading Strategy and Beta Convexity.

The first part of this post is a quick update on Tony Cooper’s of Double Digit Numerics’s volatility ETN momentum strategy from the volatility made simple blog (which has stopped updating as of a year and a half ago). The second part will cover Dr. Jonathan Kinlay’s Beta Convexity concept.

So, now that I have the ability to generate a term structure and constant expiry contracts, I decided to revisit some of the strategies on Volatility Made Simple and see if any of them are any good (long story short: all of the publicly detailed ones aren’t so hot besides mine–they either have a massive drawdown in-sample around the time of the crisis, or a massive drawdown out-of-sample).

Why this strategy? Because it seemed different from most of the usual term structure ratio trades (of which mine is an example), so I thought I’d check out how it did since its first publishing date, and because it’s rather easy to understand.

Here’s the strategy:

Take XIV, VXX, ZIV, VXZ, and SHY (this last one as the “risk free” asset), and at the close, invest in whichever has had the highest 83 day momentum (this was the result of optimization done on volatilityMadeSimple).

Here’s the code to do this in R, using the Quandl EOD database. There are two variants tested–observe the close, buy the close (AKA magical thinking), and observe the close, buy tomorrow’s close.

إليك النتائج.

Looks like this strategy didn’t pan out too well. Just a daily reminder that if you’re using fine grid-search to select a particularly good parameter (EG n = 83 days? Maybe 4 21-day trading months, but even that would have been n = 82), you’re asking for a visit from, in the words of Mr. Tony Cooper, a visit from the grim reaper.

Moving onto another topic, whenever Dr. Jonathan Kinlay posts something that I think I can replicate that I’d be very wise to do so, as he is a very skilled and experienced practitioner (and also includes me on his blogroll).

A topic that Dr. Kinlay covered is the idea of beta convexity–namely, that an asset’s beta to a benchmark may be different when the benchmark is up as compared to when it’s down. Essentially, it’s the idea that we want to weed out firms that are what I’d deem as “losers in disguise”–I. E. those that act fine when times are good (which is when we really don’t care about diversification, since everything is going up anyway), but do nothing during bad times.

The beta convexity is calculated quite simply: it’s the beta of an asset to a benchmark when the benchmark has a positive return, minus the beta of an asset to a benchmark when the benchmark has a negative return, then squaring the difference. That is, (beta_bench_positive – beta_bench_negative) ^ 2.

Here’s some R code to demonstrate this, using IBM vs. the S&P 500 since 1995.

شكرا للقراءة.

NOTE: I am always looking to network, and am currently actively looking for full-time opportunities which may benefit from my skill set. If you have a position which may benefit from my skills, do not hesitate to reach out to me. My LinkedIn profile can be found here.

Testing the Hierarchical Risk Parity algorithm.

This post will be a modified backtest of the Adaptive Asset Allocation backtest from AllocateSmartly, using the Hierarchical Risk Parity algorithm from last post, because Adam Butler was eager to see my results. On a whole, as Adam Butler had told me he had seen, HRP does not generate outperformance when applied to a small, carefully-constructed, diversified-by-selection universe of asset classes, as opposed to a universe of hundreds or even several thousand assets, where its theoretically superior properties result in it being a superior algorithm.

First off, I would like to thank one Matthew Barry, for helping me modify my HRP algorithm so as to not use the global environment for recursion. You can find his github here.

Here is the modified HRP code.

With covMat and corMat being from the last post. In fact, this function can be further modified by encapsulating the clustering order within the getRecBipart function, but in the interest of keeping the code as similar to Marcos Lopez de Prado’s code as I could, I’ll leave this here.

Anyhow, the backtest will follow. One thing I will mention is that I’m using Quandl’s EOD database, as Yahoo has really screwed up their financial database (I. E. some sector SPDRs have broken data, dividends not adjusted, etc.). While this database is a $50/month subscription, I believe free users can access it up to 150 times in 60 days, so that should be enough to run backtests from this blog, so long as you save your downloaded time series for later use by using write. zoo.

This code needs the tseries library for the portfolio. optim function for the minimum variance portfolio (Dr. Kris Boudt has a course on this at datacamp), and the other standard packages.

A helper function for this backtest (and really, any other momentum rotation backtest) is the appendMissingAssets function, which simply adds on assets not selected to the final weighting and re-orders the weights by the original ordering.

Next, we make the call to Quandl to get our data.

While Josh Ulrich fixed quantmod to actually get Yahoo data after Yahoo broke the API, the problem is that the Yahoo data is now garbage as well, and I’m not sure how much Josh Ulrich can do about that. I really hope some other provider can step up and provide free, usable EOD data so that I don’t have to worry about readers not being able to replicate the backtest, as my policy for this blog is that readers should be able to replicate the backtests so they don’t just nod and take my word for it. If you are or know of such a provider, please leave a comment so that I can let the blog readers know all about you.

Next, we initialize the settings for the backtest.

While the AAA backtest actually uses a 126 day lookback instead of a 6 month lookback, as it trades at the end of every month, that’s effectively a 6 month lookback, give or take a few days out of 126, but the code is less complex this way.

Next, we have our actual backtest.

In a few sentences, this is what happens:

The algorithm takes a subset of the returns (the past six months at every month), and computes absolute momentum. It then ranks the ten absolute momentum calculations, and selects the intersection of the top 5, and those with a return greater than zero (so, a dual momentum calculation).

If no assets qualify, the algorithm invests in nothing. If there’s only one asset that qualifies, the algorithm invests in that one asset. If there are two or more qualifying assets, the algorithm computes a covariance matrix using 20 day volatility multiplied with a 126 day correlation matrix (that is, sd_20′ %*% sd_20 * (elementwise) cor_126. It then computes normalized inverse volatility weights using the volatility from the past 20 days, a minimum variance portfolio with the portfolio. optim function, and lastly, the hierarchical risk parity weights using the HRP code above from Marcos Lopez de Prado’s paper.

Lastly, the program puts together all of the weights, and adds a cash investment for any period without any investments.

في ما يلي النتائج:

In short, in the context of a small, carefully-selected and allegedly diversified (I’ll let Adam Butler speak for that one) universe dominated by the process of which assets to invest in as opposed to how much, the theoretical upsides of an algorithm which simultaneously exploits a covariance structure without needing to invert a covariance matrix can be lost.

However, this test (albeit from 2007 onwards, thanks to ETF inception dates combined with lookback burn-in) confirms what Adam Butler himself told me, which is that HRP hasn’t impressed him, and from this backtest, I can see why. However, in the context of dual momentum rank selection, I’m not convinced that any weighting scheme will realize much better performance than any other.

شكرا للقراءة.

NOTE: I am always interested in networking and hearing about full-time opportunities related to my skill set. My linkedIn profile can be found here.

استراتيجية التداول الكمية باستخدام R: دليل خطوة بخطوة.

في هذا المنصب سوف نناقش حول بناء استراتيجية التداول باستخدام R. قبل السكن في المصطلحات التجارية باستخدام R دعونا نقضي بعض الوقت فهم ما هو R. R هو مصدر مفتوح. هناك أكثر من 4000 إضافة على الحزم، 18000 بالإضافة إلى أعضاء مجموعة لينكيدين وما يقرب من 80 R مجموعات ميتوب الموجودة حاليا. بل هو أداة مثالية للتحليل الإحصائي وخاصة لتحليل البيانات. الإعداد موجزة من شبكة الأرشيف R شاملة يعرف كما كران يوفر لك قائمة الحزم جنبا إلى جنب مع تركيب قاعدة المطلوبة. هناك الكثير من الحزم المتاحة اعتمادا على تحليل يجب القيام به. لتنفيذ استراتيجية التداول، وسوف نستخدم حزمة تسمى كوانسترات.

عملية أربع خطوات من أي استراتيجية تجارة أساسية.

تكوين الفرضية اختبار تكرير الإنتاج.

وقد صيغت فرضيتنا على أنها "السوق يعني العودة". متوسط العائد هو نظرية تشير إلى أن الأسعار تتحرك في نهاية المطاف إلى القيمة المتوسطة. أما الخطوة الثانية فتتضمن اختبار الفرضية التي نقوم بصياغة إستراتيجية لها على فرضيتنا وحساب المؤشرات والإشارات ومقاييس الأداء. يمكن تقسيم مرحلة الاختبار إلى ثلاث خطوات، والحصول على البيانات، وكتابة الاستراتيجية وتحليل الإخراج. في هذا المثال نعتبر نيفتي النحل. وهو صندوق تداول تبادل تدار من قبل جولدمان ساكس. نس لديها حجم ضخم للأداة وبالتالي فإننا نعتبر هذا. تظهر الصورة أدناه السعر المفتوح-العالي-المنخفض-إغلاق نفسه.

وضعنا مستوى عتبة لمقارنة التقلبات في السعر. في حالة ارتفاع / نقص السعر نقوم بتحديث عمود العتبة. يتم مقارنة سعر الإغلاق مع الفرقة العليا ومع الفرقة السفلى. عندما يتم عبر الشريط العلوي، هو إشارة للبيع. وبالمثل عندما يتم عبور النطاق السفلي، بل هو إشارة للبيع.

ويمكن تلخيص قسم الترميز على النحو التالي،

ويرد في الرسم البياني أدناه عرض لطائرات الهليكوبتر باتجاه إنتاج الاستراتيجية.

وبالتالي فإن فرضيتنا أن السوق يعني العودة يتم دعم. وبما أن هذا هو الاختبار الخلفي لدينا مجال لتنقيح المعلمات التجارية التي من شأنها تحسين متوسط عوائدنا والأرباح المحققة. ويمكن القيام بذلك عن طريق تحديد مستويات عتبة مختلفة، وقواعد دخول أكثر صرامة، ووقف الخسارة وما إلى ذلك يمكن للمرء أن يختار المزيد من البيانات للاختبار الخلفي، واستخدام نهج بايسيان لعتبة اقامة، تأخذ التقلب بعين الاعتبار.

مرة كنت واثقا من استراتيجية التداول المدعومة من نتائج الاختبار الخلفي هل يمكن أن خطوة إلى التداول المباشر. بيئة الإنتاج هو موضوع كبير في حد ذاته وانها خارج النطاق في سياق المقال. لشرح باختصار هذا ينطوي على كتابة الاستراتيجية على منصة التداول.

كما ذكرنا سابقا، سنقوم ببناء النموذج باستخدام حزمة كوانسترات. يوفر كوانتسترات بنية تحتية عامة لنموذج واستراتيجيات باكتست إشارة القائمة على إشارة. بل هو طبقة التجريد رفيعة المستوى (التي بنيت على شتس، فينانسيالينسترومنت، النازل، الخ) التي تسمح لك لبناء واختبار الاستراتيجيات في عدد قليل جدا من خطوط التعليمات البرمجية.

الملامح الرئيسية ل كوانسترات هي،

يدعم الاستراتيجيات التي تشمل المؤشرات والإشارات والقواعد يسمح استراتيجيات ليتم تطبيقها على المحافظ متعددة الأصول يدعم السوق، والحد، و ستوبليميت، وأنواع ستوبترايلينغ النظام يدعم ترتيب التحجيم وتحسين المعلمة.

في هذا المنصب نبني استراتيجية تتضمن المؤشرات والإشارات والقواعد.

وفيما يتعلق بالنموذج العام القائم على الإشارة التالية،

الأدوات - تحتوي على بيانات السوق المؤشرات - القيم الكمية المستمدة من بيانات السوق الإشارات - نتيجة التفاعل بين بيانات السوق والمؤشرات القواعد - إصدار الأوامر باستخدام بيانات السوق والمؤشرات والإشارات.

دون الكثير من اللغط دعونا مناقشة جزء الترميز. نحن نفضل R ستوديو للترميز وتصر على استخدام نفس. يجب أن يكون لديك حزم معينة مثبتة قبل برمجة الاستراتيجية.

تقوم مجموعة الأوامر التالية بتثبيت الحزم الضرورية.

بمجرد تثبيت الحزم التي استيرادها لمزيد من الاستخدام.

قراءة البيانات من ملف كسف وتحويله إلى كائن شتس.

نقوم بتهيئة المحفظة مع المخزون والعملة وحقوق الملكية الأولية ونوع الاستراتيجية.

أضف حد الموضع إذا كنت ترغب في التداول أكثر من مرة على نفس الجانب.

إنشاء كائن الاستراتيجية.

نحن نبني وظيفة تحسب العتبات التي نريد التجارة. إذا تحرك السعر من قبل thresh1 نقوم بتحديث عتبة السعر الجديد. نطاقات جديدة للتداول هي عتبة +/- ثريش 2. الإخراج هو كائن شتس على الرغم من أننا نستخدم وظيفة إعادة التصنيف لضمان.

أضف المؤشر والإشارة وقاعدة التداول.

تشغيل الاستراتيجية وإلقاء نظرة على كتاب النظام.

تحديث محفظة وعرض إحصاءات التجارة.

هنا هو رمز كامل.

مرة واحدة كنت على دراية بهذه الأساسيات يمكن أن نلقي نظرة على كيفية البدء في استخدام حزمة كوانتيمود في R. أو في حال كنت جيدة في C ++، نلقي نظرة على استراتيجية نموذج مشفرة في C ++.

إذا كنت تاجر التجزئة أو المهنية المهنية تبحث لبدء مكتب التداول الآلي الخاص بك، والبدء في تعلم ألغو التداول اليوم! تبدأ مع المفاهيم الأساسية مثل هندسة التداول الآلي، المجهرية السوق، باكتستينغ استراتيجية ونظام إدارة النظام.

استراتيجيات باكتستينغ مع R.

دعونا ركلة الامور مع الاختلاف من استراتيجية تجارة الأقصر. This strategy uses two SMA indicators: SMA(10) and SMA(30).

إذا کان مؤشر سما (10) أکبر من أو یساوي مؤشر سما (30) سنقوم بإرسال طلب وقف مؤقت لفترة طویلة لفتح وإغلاق أي مراکز قصیرة قد تکون مفتوحة. إذا كان سما (10) أقل من سما (30) فسوف نقوم بإرسال أمر قصير من ستوبليميت لفتح وإغلاق أي مراكز بيع مفتوحة.

ملاحظة: تذكر أننا قمنا بالفعل بتعيين بعض المتغيرات في وقت سابق من الكتاب. إذا قمت بنسخ ولصق التعليمات البرمجية أدناه في حد ذاته سوف تحصل على أخطاء. سيكون هناك دروس كاملة المدرجة في وقت لاحق في الكتاب.

5.1 إعداد الاستراتيجية.

نحن تحميل رموزنا إلى رموز.

بعد أن قمنا بتحميل رموزنا نستخدم فينانسيالينسترومنت :: الأسهم () لتحديد البيانات الوصفية لرموزنا. في هذه الحالة نحن نحدد العملة بالدولار الأمريكي مع مضاعف 1. يتم تطبيق المضاعف على السعر. هذا سوف تختلف اعتمادا على الأداة المالية التي تعمل على ولكن للأسهم يجب أن يكون دائما 1.

Next we’ll assign proper names for our portfolio, account and strategy objects. يمكن أن يكون هذا أي اسم تريده ويجب أن يستند إلى الطريقة التي تنوي تسجيل البيانات في وقت لاحق.

نحن إزالة أي بقايا من أشواط السابقة عن طريق مسح من محفظة وقيم الحساب. At this point for what we have done so far this is unnecessary. However, it’s a good habit to include this with all of your scripts as data stored in memory can affect results or generate errors.

الآن نحن تهيئة محفظة لدينا، حساب وأوامر. We will also store our strategy to save for later.

5-2 إضافة مؤشرات.

المؤشرات هي الوظائف المستخدمة لقياس متغير. المتوسط المتحرك المتوسط هو مجرد متوسط لأسعار ن السابقة. عادة إغلاق السعر. So SMA(10) is just an average of the last 10 closing prices.

هذا هو المكان الذي يأتي مكتبة تر في. قصيرة لقواعد التداول الفنية. سما () هي وظيفة من تر كما هي العديد من المؤشرات الأخرى. إذا كنت تريد ماسد، رسي، البولنجر باند، وما إلى ذلك، سوف تستخدم مكتبة تر.

add. indicator هو وظيفة كوانسترات ويضيف مؤشراتنا إلى كائن استراتيجية لدينا. في الوقت الحالي سنستخدم المعلمات التالية:

الاستراتيجية: كما قمنا بتخزين اسم استراتيجيتنا في متغير ستراتيجيك. ست كل ما علينا القيام به هو تمرير هذا المتغير. وإلا فإننا سوف نقدم سلسلة. استخدام المتغيرات عندما يصبح هذا زائدة عن الحاجة ونحن نتحرك على طول.

اسم: وظيفة المؤشر؛ for this example SMA . نحن فقط تمرير اسم الدالة كسلسلة حرف. Parameters for the function are passed into the arguments parameter…

الحجج: إذا نظرنا إلى؟ سما نرى المعلمات المطلوبة هي x و n مع الافتراضي n يجري 10. س هو كائن السعر. في مثالنا نستخدم أسعار الإغلاق.

لابيل: تسمية المتغير الذي سيتم إضافته إلى مجموعة البيانات. يجب أن يكون هذا فريدا لكل مؤشر نضيفه.

دعونا نتوقف للحظة ونفحص الوسيطات. لاحظ أننا تمرير سلسلة من الوظائف إلى x. إذا كنت ترغب في الوصول إلى متغير إغلاق مجموعة البيانات إوم كنت تفعل ذلك عادة عن طريق استدعاء إوم $ إغلاق أو إوم [، 4]. هنا نحن الوصول إلى كائن بيانات مكداتا.

مكداتا هي مجموعة بيانات خاصة تم إنشاؤها لكل رمز من شأنها أن تخزن جميع مؤشراتنا وإشاراتنا. عند تشغيل الاستراتيجية سترى كائن مكداتا في البيئة الخاصة بك. وسوف تكون موجودة فقط للرمز الأخير تنفيذ الاستراتيجية.

لن يتم تقييم الدالة add. indicator () (إضافة إلى add. signal و add. rules التي سنناقشها لحظات) حتى يتم تشغيل استراتيجيتنا. كل ما يفعله هو إضافة مواصفاتنا إلى كائن الاستراتيجية. عندما نقوم بتشغيل استراتيجيتنا يتم إنشاء كائن مكداتا لكل تكرار رمز حيث سيتم إضافة البيانات الخاصة بنا.

كل هو في الواقع قصيرة اليد لإغلاق كما كنت قد خمنت. في الواقع، لدينا عدة وظائف قصيرة لمتغيراتنا:

أوبل (): فتح وإغلاق (n × 2 مجموعة بيانات)

هلك (): عالية، منخفضة وإغلاق (n × 3 مجموعة البيانات)

راجع المساعدة لأي من تلك الرموز أعلاه للحصول على قائمة أكثر تفصيلا.

اقتباس () هي وظيفة R أن يلتف ببساطة المعلمة الموردة في علامات الاقتباس.

So we’ve added two indicators to our mktdata object, nFast (SMA(10)) and nSlow (SMA(30)). دعونا الآن إضافة إشارات.

5.3 Add Signals.

الإشارات هي قيمة معينة عندما تستوفي الشروط من قبل مؤشراتنا. For example, in this strategy we want a signal whenever nFast is greater than or equal to nSlow . We also want another signal where nFast is less than nSlow . سنقوم بتسمية هذه الإشارات طويلة وقصيرة، على التوالي.

مرة أخرى، نحن نجتاز الإستراتيجية إلى معلمة الإستراتيجية. اسم يأخذ وظيفة تماما كما فعل في add. indicator. هنا سوف نستخدم بعض وظائف كوانسترات المدمج في. Let’s take a quick look at what’s available:

سيغكومباريسون: بولان، مقارنة متغيرين بعلاقة غ أكبر من لوت أقل من مكافئ يساوي غت أكبر من أو يساوي لت أقل من أو يساوي.

sigCrossover : boolean, TRUE when one signal crosses another. يستخدم نفس العلاقات مثل سيغكومباريسون.

سيغفورمولا: تطبيق صيغة على متغيرات متعددة.

سيغبيك: تحديد الحد الأدنى المحلي أو الحد الأقصى للمؤشر.

سيغسترولد: بولان، عندما يعبر المؤشر قيمة. Uses relationships as identified above.

سيغيمستامب: يولد إشارة استنادا إلى الطابع الزمني.

سنحاول استخدام كل من هذه الإشارات في جميع أنحاء الكتاب متى أمكن ذلك.

5.4 إضافة قواعد.

لقد قمنا الآن ببناء مؤشرات نفاست و نسلو وإشارات ولدت استنادا إلى تلك المؤشرات. الآن علينا أن نضيف قواعد لتلك الإشارات.

سوف add. rules تحديد المواقف نأخذ اعتمادا على إشارات لدينا، ما هو نوع من النظام سنقوم مكان وكم عدد الأسهم التي سوف تشتري.

كلما كان لدينا متغير طويل (سيغكول) هو ترو (سيغفال) نريد وضع أمر ستوبليميت (أوردرتيب). لدينا تفضيل هو في عتبة (فضل) زائد زائد. We want to buy 100 shares ( orderqty ). سيتم إضافة متغير جديد إنتيرلونغ إلى مكداتا. عندما ندخل (اكتب) موضع إنترلونغ سيكون ترو، وإلا فالس. لن يحل هذا الطلب محل أية طلبات مفتوحة أخرى.

إذا كان لدينا متغير قصير (سيغكول) هو ترو (سيغفال) سنضع النظام ستوبليميت آخر (أوردرتيب) مع تفضيل على انخفاض (تفضل). سوف نبيع 100 سهم (أورديركتي). لن يحل هذا الطلب محل أية طلبات مفتوحة (يستبدل).

We now have rules set up to enter positions based on our signals. However, we do not have rules to exit open positions. سنقوم بإنشاء تلك الآن.

لدينا القاعدة التالية، Exit2SHORT، هو أمر السوق بسيطة للخروج (نوع) عندما قصيرة هو ترو (سيغكول، سيغفال). هذا يلغي جميع المواقف الطويلة (أوردير، أورديركتي). سيحل هذا الطلب محل (أي استبدال) أي طلبات مفتوحة.

وأخيرا، نقوم بإغلاق أي مراكز قصيرة (أوسيد) عندما تكون ترو (سيغكول، سيغفال) طويلة. ونحن سوف الخروج (نوع) في سعر السوق (أوردرتيب) جميع المراكز المفتوحة (أورديركتي). سيحل هذا الطلب محل أي أوامر مفتوحة لدينا (استبدال).

TxnFees are transaction fees associated with an order. هذا يمكن أن يكون أي قيمة اخترت ولكن يجب أن تعكس بدقة الرسوم التي يتقاضاها الوسيط الذي اخترته. وبالإضافة إلى ذلك، نحن فقط تظهر لهم هنا على مخارج. بعض الوسطاء يتقاضون رسوما على مراكز الدخول أيضا. تسنفيس يمكن أن تضاف إلى أي مجموعة القاعدة.

If you’re not sure what fees your selected broker charges - what’s wrong with you? اذهب معرفة الآن. بعض وسطاء التجزئة (تد أميريتريد، إتراد) سوف تهمة أقل من 10 $ لكل موقف على أسهم غير محدودة. بعض مثل وسطاء التفاعلية أو ترادستاتيون سوف تهمة حتى أقل اعتمادا على عدد من الأسهم. $ 10 هو نقطة انطلاق جيدة.

5.5 تطبيق الاستراتيجية.

الآن نصل إلى الجزء متعة! إفعل أو مت. هنا سنعرف ما إذا كنا قد بنيت استراتيجيتنا بشكل صحيح أو إذا كان لدينا أي أخطاء في التعليمات البرمجية لدينا. لنأمل ذلك. لنذهب!

رائع! ونحن نعلم أن على الأقل رمزنا هو جيد.

أبليستراتيجي () هي وظيفة سوف نقوم بتشغيل عندما يكون لدينا استراتيجية مباشرة. What I mean by that is a strategy that doesn’t test different parameters. سنصل إلى هذا النوع من الاختبارات لاحقا.

يمكنك ان ترى انها دعوة بسيطة جدا. we just pass our strategy. st variable as the first parameter and our portfolio as the second parameter. There is no need to get into additional parameters at the moment.

ونحن لن تظهر نتائج أي أكثر أبليستراتيغي يعمل لتوفير مساحة. أعرف فقط أنه إذا كنت تحصل على الناتج التجاري يجب أن تكون جيدة.

بعد ذلك نقوم بتحديث كائنات محفظة و حساب. We do this with the updatePortf() , updateAcct() and updateEndEq() functions. أوبداتيبورتف بحساب P & أمب؛ L لكل رمز في الرموز. يقوم أوبديتاكت بحساب حقوق الملكية من بيانات المحفظة. و أوبديتندق بتحديث حقوق الملكية إنهاء للحساب. يجب أن يتم استدعاؤها بالترتيب.

تجارة خوارزمية في R تعليمي.

في هذا المنصب، وسوف تظهر كيفية استخدام R لجمع الأسهم المدرجة على loyal3، والحصول على البيانات التاريخية من ياهو ومن ثم تنفيذ استراتيجية التداول خوارزمية بسيطة. على طول الطريق، سوف تتعلم بعض كشط على شبكة الإنترنت، وظيفة ضرب أبي المالية و هتملويدجيت لجعل الرسم البياني سلسلة زمنية تفاعلية.

بالنسبة إلى هذه الوظيفة، يتم تعريف الغرامة التجارية بأنها مجموعة من القواعد التي تؤدي إلى حدث شراء أو بيع بدلا من نموذج تنبؤي أو توقعات سلسلة زمنية. هذا هو أبسط أنواع التداول ألغو، ولكن إذا كنت ترغب في حفر أعمق في التمويل مع R، وأود أن أشجعكم على اتخاذ مسار DataCampЂЂ ™ في نمذجة استراتيجية التداول الكمي في R.

خلفية.

في عام 2018، بدأت الاستثمار قليلا في الولاء 3. خدمتهم غير عادية ومكان عظيم لبدء رحلة الاستثمار الخاص. بدلا من توجيه الاتهام للمستثمر في الصفقات، الموالين 3 يتهم الشركات على قائمة على منصة. الفرضية هي أن الناس الذين يحبون خدمة company'Ђ ™ سوف أيضا شراء الأسهم وفي القيام بذلك تصبح قوية المدافعين عن العلامة التجارية. جعل المنصة أكثر إقناعا هو أنه يمكنك شراء أسهم كسور. لذلك، يمكنك الحصول على أن 800 $ الأمازون الأسهم فقط 10 $ وشراء آخر 10 $ الكسور في كل مرة لديك قليلا من النقود الإضافية في نهاية الشهر. بالتأكيد هناك تكاليف الاحتكاك منذ لديك للتداول في ويندوز ومحفظة كامل الخاص بك يقتصر على.

70 أسهم ولكن loyal3 يمثل وسيلة ممتعة ومنخفضة التكلفة لاستكشاف التدريب على الإنصاف. يمكنك وضع الجلد الحقيقي في اللعبة لمدة لا تقل عن 10 $!

أن تكون واضحة، لدي حسابات التقاعد والتقاعد نموذجية ولكن أنا أحب Lyn3вЂ ™ ق واجهة نظيفة على التطبيق وعدم وجود رسوم. أنا في نهاية المطاف فحص بلدي محفظة loyal3 متعة في كثير من الأحيان من صناديق الاستثمار بلدي ببساطة لأنه من السهل ومسلية لمعرفة أداء الأسهم اخترت مباشرة.

الأسهم المتاحة في الولاء 3.

إعداد مساحة العمل الخاصة بك.

للبدء، تحميل المكتبات في البيئة الخاصة بك. أنا دائما تقريبا استخدام رفيست لشبكة الإنترنت كشط هذه الأيام. هناك حزم أخرى التي تعمل بما في ذلك رسلينيوم، ولكن أنا أحب كيف يمكن تنفيذ رفيست سهلة.

الحزمة الثانية، بابابلي، اختيارية لأنها ببساطة إضافة شريط التقدم إلى وظائف تطبيق. منذ كنت يمكن أن يكون كشط مئات من صفحات الويب شريط التقدم يمكن أن تكون مفيدة لتقدير الوقت.

بعد ذلك، تر هي الحزمة التي بدأت للتو لاستكشاف. يتم استخدام المكتبة لبناء Ђњ قواعد التداول الفنية Ђќ. على الرغم من أنك سوف تتعلم ألغو التداول بسيطة في هذا المنصب، حزمة تر يمكن أن تؤدي العمليات الحسابية أكثر تطورا ويستحق التعلم.

مكتبة ديغرافس عبارة عن مجمع لمكتبة جافا سكريبت مفتوحة المصدر للمخططات. وهي واحدة من هتملويدجيتس التي تجعل R رسم أكثر ديناميكية وجزء من ملف هتمل بدلا من صورة ثابتة. وأخيرا، يتم استخدام حزمة لوبريديت للتلاعب تاريخ سهل.

جمع البيانات.

يتم إدراج جميع الأسهم الموالية 3 في صفحة واحدة. قبل أن تتمكن من البحث عن أسعار الأسهم اليومية الفردية لبناء خوارزمية التداول الخاص بك، تحتاج إلى جمع كل ما تبذلونه من المخزون ستوكر المتاحة. أول شيء يجب القيام به هو إعلان stock. list كسلسلة ورل. استخدم التالي read_html () بحيث تقوم جلسة R بإنشاء جلسة إنترنت وجمع كل معلومات هتمل على الصفحة كمجموعة عقدة شمل. تحتوي صفحة كس على معرف يسمى вЂњpany-nameЂќЂќ. استخدم هذا كمعلمة عند استدعاء html_nodes () لتحديد بيانات شمل المرتبطة بهذه العقدة فقط. وأخيرا، استخدم html_text () بحيث يتم جمع قيم النص الفعلية لأسماء الشركة.

لفحص الأسهم المتوفرة على loyal3، يمكنك طباعة الكائن stock. names إلى وحدة التحكم الخاصة بك. يؤدي هذا إلى إرجاع اسم الشركة كمتجه نصي.

من أجل البحث في أسعار الأسهم، تحتاج إلى الحصول على رمز شريط أولا. عندما كنت على موقع loyal3، يمكنك النقر على البلاط الشركة لتحميل صفحة مع رمز شريط ومعلومات الشركة الأخرى.

باستخدام html_nodes () على الأسهم، يمكنك سحب كافة العقد ملحوظ مع вЂњa. вЂќ في هتمل & لوت؛ a & غ؛ علامة الارتباط التشعبي الذي يستخدم لربط نموذج صفحة واحدة إلى أخرى. ضمن علامة الارتباط التشعبي، يشير вЂњhrefв to إلى عنوان ورل الدقيق. لذا سوف يستخرج html_attr () عنوان ورل لكل الروابط الموجودة في الصفحة إذا كنت تمر في вЂњhrefвЂќ.

بعد القيام ببعض التفتيش اليدوي، وجدت 54 إلى 123rd الروابط على الصفحة تمثل صفحات الشركة أحتاج من أجل كشط المعلومات شريط. يستخدم السطر الأخير paste0 () لتوصيل سلسلة عنوان ورل الأساسي вЂ ™ loyal3` إلى صفحات الشركة المحددة، مثل вЂњ / WALMARTвЂќ. على سبيل المثال، loyal3 / والمارت:

على كل صفحة من صفحات الشركة هناك وصف، وسعر الإغلاق الأخير و شريط. ويتم تنظيم جميع صفحات الشركة نفسها بحيث يمكن استخدام وظيفة مخصصة get. ticker () لاستخراج رمز شريط.

داخل صفحة ويب company' s s هناك جدول يسمى вЂњticker-priceвЂќ. ستنتقل الدالة إلى صفحة شركة، وتحدد الجدول المناسب، وتستخرج النص باستخدام html_text (). وأخيرا، باستخدام سوب () جنبا إلى جنب مع التعبير العادي ^ ([[: ألفا:]] *). * و \\ 1 سوف تحتفظ بجميع الأحرف الأبجدية. والنتيجة هي أن أي أحرف خاصة، مثل $، وأية أحرف رقمية، مثل سعر الإغلاق، تتم إزالة. كما يقرأ وظيفة كل من 70 صفحة، فإنه سيتم جمع فقط شريط الأسهم.

صفحة الأسهم 3 ل علي بابا، حيث ترى الجدول الذي يحتوي على شريط الأسهم، ™ بابا، هو أقل من النص عريض.

المسلحة مع وظيفة مخصصة الخاص بك، استخدام بلابلي () لتطبيقه على كل من stock. links التي تحتوي على كل صفحة companyЂЂ ™ ق. الكائن الناتج، stock. tickers، هو قائمة من الأوراق المالية الفردية مع كل عنصر المقابلة لشركة فردية.

طريقة واحدة لتغيير قائمة العناصر في كائن مسطح مع do. call (). هنا، كنت تطبيق ربيند إلى صف ربط كل عنصر القائمة في متجه واحد. وأخيرا، يمكنك إنشاء إطار بيانات مع الرمز ومعلومات اسم الشركة.

لكي تكون متسقة في تحليلك، قد ترغب في تحديد مقدار المعلومات التاريخية التي تجمعها على كل سهم. ستقوم الدالة Sys. Data () بتخزين عنصر تاريخ كسنة وشهر ثم يوم. استخدام سنوات مع عدد صحيح هو طريقة واحدة لطرح كمية معينة من الوقت من كائن start. date.

للحصول على بيانات مالية ياهو، يجب تغيير كائن التاريخ إلى كائنات أحرف بسيطة بدون شرطة. استخدام الدالة الاستبدال العالمية غسوب () على حد سواء start. date و end. date سيغير الطبقة و في نفس الوقت إزالة الشرطات. داخل غسوب ()، تمر في نمط حرف للبحث عن، ثم أحرف استبدال. في هذه الحالة نمط الاستبدال هو حرف فارغ بين علامات الاقتباس. المعلمة الأخيرة هي الكائن الذي سيتم تطبيق غسوب () على.

الدالة تر () جيتياهوداتا () تقبل رمز الأسهم، وتاريخ البدء والانتهاء. ترجع الدالة إطار بيانات يحتوي على معلومات سلسلة زمنية. كل صف هو تاريخ والأعمدة تحتوي على معلومات مثل سعر вЂњOpenвЂќ، вЂњHighвЂќ، вЂњLowвЂќ و вЂњClosingв for للأسهم. منذ كنت تبحث عن شركات متعددة، يمكنك استخدام لابلي () أو بلابلي (). تمر في ناقلات رموز الشركة، ثم وظيفة، جيتياهوداتا ()، ومن ثم معلومات التاريخ. يتم إعادة تدوير الكائنات التاريخ المعلمات في كل مرة يتم تطبيق جيتياهوداتا () على رمز السهم.

لجعل اختيار قائمة عاد، stock. ts، وأسهل للتنقل يمكنك إضافة أسماء إلى عناصر القائمة. استخدام أسماء مع الكائن stock. ts تعلن أسماء كمتجه رمز الأصلي $.

When working with large lists, I like to examine the resulting object to make sure the outcome is what I expected. الآن بعد أن العناصر لها أسماء، يمكنك الرجوع إليها مباشرة. في هذا المثال، كنت تدرس الصفوف الأولى 6 ل أمك الترفيه القابضة (أمك). سيؤدي استخدام رأس () في القائمة أثناء الرجوع إلى أمك $ إلى إعادة جزء من السلاسل الزمنية لهذا المخزون:

فحص بيانات المخزون.

عندما أستمع إلى معلقين الأخبار المالية غالبا ما تشير إلى الرسوم البيانية. على الرغم من التداول عالية التردد وإدارة نشطة يؤديها آخرون، العديد من المستثمرين الصغار لا تزال تشير إلى الرسوم البيانية للحصول على البصيرة. يمكن عرض الكائن سلسلة الوقت بسرعة باستخدام مؤامرة. مرر في القائمة التي تشير إلى العنصر المسمى مثل أمك $ ثم العمود الذي تريد عرضه، وهنا إغلاق $.

المؤامرة السابقة هي ثابتة وغير مثيرة جدا للاهتمام.

استخدام مكتبة جافا سكريبت لجعل الرسم البياني يمكنك استكشاف. في مقتطف الشفرة هذا، قد تلاحظ عامل التشغيل Ђњ٪ & غ؛٪ вЂќ أو الأنبوب. مشغل الأنابيب هو وسيلة جيدة لكتابة رمز موجزة. فإنه يحيل كائن إلى الدالة التالية دون إجبارك على إعادة كتابة اسم كائن كما فعلت في وقت سابق في هذا المنصب.

في هذا المثال، يمكنك إنشاء ديغراف يشير إلى الأسهم تويتر، $ توتر، ثم العمود الذي تريد مؤامرة، $ إغلاق. داخل ديغراف، يضيف الرئيسي عنوان الذي تم تحديده بين علامات الاقتباس. باستخدام вЂњ٪ & غ؛٪ вЂќ يتم إعادة توجيه هذا الكائن بأكمله إلى الدالة التالية ديرانجيسليكتور (). يمكنك تحديد نطاق تاريخ افتراضي باستخدام c () مع سلسلة تاريخ البدء والنهاية. كائن هتمل الناتج هو سلسلة زمنية ديناميكية لمخزون TwitterвЂ ™ مع شريط تمرير التاريخ في الأسفل.

تذكر، لتغيير الأسهم المعروضة، تغيير رمز شريط في قائمة stock. ts ثم عنوان الرسم البياني.

هذا هو ديغراف الأساسية لمخزون TwitterвЂ ™ ل.

استراتيجية التداول بسيطة: الاتجاه التالي.

تجار عالية التردد وصناديق التحوط استخدام نماذج متطورة والقواعد القائمة على نهج لتنفيذ الصفقات. إذا كنت ترغب في معرفة المزيد أقترح زيارة كوانتوبيان للنهج المتقدمة. لتبدأ نهج أبسط مع هذه الصفحة في إنفستوبيديا.

في التعليمات البرمجية أدناه، سوف تصور استراتيجية التداول الزخم بسيطة. في الأساس، كنت ترغب في حساب المتوسطات المتحركة ل 200 يوم و 50 يوم لسعر السهم. في أي يوم من الأيام أن المتوسط المتحرك لمدة 50 يوم فوق المتوسط المتحرك ل 200 يوم، يمكنك شراء أو الاحتفاظ بموقفك. في الأيام التي يكون فيها المتوسط 200 يوم أكثر من المتوسط المتحرك ل 50 يوم، ستبيع أسهمك. وتسمى هذه الاستراتيجية استراتيجية الاتجاه التالي. تمثل الطبيعة الإيجابية أو السلبية بين المتوسطين الزمنيين الزخم قوة الزخم.

وتوفر الحزمة تر سما () لحساب المتوسط المتحرك البسيط. في مقتطف الشفرة هذا، فإنك تدرس القيم الستة الأولى لمتوسطات متحركة ل 200 و 50 يوم. سما () يعمل عن طريق تمرير في سلسلة البيانات الزمنية لمخزون وعمود معين مثل إغلاق. هذا هو متجه واحد لأسعار إغلاق الأسهم توتر. والمعلمة الثانية هي عدد صحيح يمثل عدد المشاهدات للمتوسط المتحرك. بدون استخدام الرأس () ستقوم الدالة سما () بإرجاع كل القيم.

Now that you have examined the moving average function in detail, you need to apply to each of the 70 stocks. stock. ts هي قائمة من 70 إطار البيانات التي تحتوي على بيانات المخزون الفردية. يحتوي العمود الرابع من كل إطار بيانات على سعر الإغلاق الذي نريد استخدامه للمتوسطات المتحركة.

تقبل الدالة المخصصة mov. avgs () إطار بيانات مخزون واحد لحساب المتوسطات المتحركة. السطر الأول يختار أسعار الإغلاق لأنه فهرسة [، 4] لإنشاء stock. close. بعد ذلك، تستخدم الدالة إفيلز للتحقق من عدد الصفوف في إطار البيانات. على وجه التحديد إذا كان نرو في إطار البيانات أقل من (2 * 260)، ثم وظيفة إنشاء إطار بيانات من المتوسطات المتحركة مع вЂњNAвЂќ.

لقد اخترت هذا الرقم لأن هناك حوالي 250 أيام التداول في السنة لذلك هذا سوف تحقق من أن سلسلة زمنية حوالي 2 سنوات أو أكثر في الطول. يمكن لويال 3 في بعض الأحيان الحصول على الاكتتابات العامة وإذا كان الأسهم العامة الجديدة لن تكون هناك بيانات كافية لمتوسط المتحرك 200 يوم. ومع ذلك، إذا كانت قيمة نرو أكبر من 2 * 260 ثم وظيفة إنشاء إطار بيانات مع البيانات الأصلية جنبا إلى جنب مع 200 و 50 يوم المتوسطات المتحركة كأعمدة جديدة. باستخدام الأسماء، أعلن أسماء الأعمدة. يستخدم الجزء الأخير من الدالة كومبليت. يتم التحقق من القيم في العمود المتوسط المتحرك ل 200 يوم. يتم إسقاط أية صفوف لا تحتوي على قيمة في النتيجة النهائية.

المسلحة مع هذه الوظيفة mov. avgs () يمكنك استخدام بلابلي () لإضافة حسابات المتوسط المتحرك إلى كل من إطارات البيانات 70.

استخدم الرمز أدناه لتصور المتوسطات المتحركة StockЂ s ™ باستخدام ديغراف. مرة أخرى، يستخدم هذا الرمز عامل التشغيل вЂњ٪ & غ؛٪ в to لإعادة توجيه الكائنات. و ديغراف () وظيفة يقبل الأسهم. $ فوكس إطار البيانات. على وجه التحديد، يتم فهرسة إطار البيانات حسب اسم العمود مع c ('sma_200'، 'sma_50'). يتم تمرير هذا الكائن إلى ديسريز () في السطرين التاليين. يمكنك الرجوع إلى عمود بالاسم حتى ديسيريز () كل مؤامرة سطر للقيم вЂњsma_50вЂќ و вЂњsma_200в in في السطرين 2 و 3. يتم إعادة توجيه هذا الكائن مرة أخرى إلى ديرانجيسليكتور () لضبط ارتفاع المحدد. وأخيرا، أضفت بعض التظليل لتحديد فترات عندما كنت ترغب في شراء أو الاحتفاظ الأسهم وفترة عندما كنت قد باعت أسهمك أو بقي بعيدا اعتمادا على موقفكم.

هنا هي النتيجة النهائية في سلسلة زمنية تفاعلية.

المتوسطات المتحركة فوكس مع المناطق المظللة لشراء / عقد مقابل بيع.

استنتاج.

كما المتداول الخوارزمية الناشئة، لا تحتاج إلى مؤامرة جميع 70 سهم. بدلا من ذلك، كنت ترغب في تشغيل التعليمات البرمجية كل يوم وإضافة طريقة برنامجية لتحديد الأسهم التي تناسب الطريقة القائمة على القاعدة، вЂњbuy إذا كان المتوسط المتحرك لمدة 50 يوم فوق المتوسط المتحرك ل 200 يومЂќЂќ. كما كنت مراجعة الرسم البياني السابق، القسم الأخضر هو الوقت الذي كنت شراء الأسهم فوكس. يمثل القسم الأحمر الوقت لبيع أسهمك وعدم إعادة الدخول.

نظرا لأن الرسم البياني تفاعلي، يمكنك استخدام شريط التمرير لتغيير حجم العنصر المرئي. وبناء على هذا النهج التداول ألغو بسيط، والآن قد يكون وقتا طيبا لشراء فوكس! كان 30 ديسمبر 2018 يوم تداول حيث تحرك المتوسط المتحرك ل 50 يوم 0.01 دولار أعلى من المتوسط المتحرك ل 200 يوم!

قسم التكبير من فوكس الأسهم.

وبطبيعة الحال، تذكر جميع الاستثمارات يمكن أن تفقد القيمة. لمعرفة المزيد عن التمويل والتداول ألغو، В تحقق من الدورات DataCampвЂ ™ ل هنا.

تجارة خوارزمية في R تعليمي.

خلفية.

الأسهم المتاحة في الولاء 3.

إعداد مساحة العمل الخاصة بك.

جمع البيانات.

صفحة الأسهم 3 ل علي بابا، حيث ترى الجدول الذي يحتوي على شريط الأسهم، ™ بابا، هو أقل من النص عريض.

فحص بيانات المخزون.

المؤامرة السابقة هي ثابتة وغير مثيرة جدا للاهتمام.

تذكر، لتغيير الأسهم المعروضة، تغيير رمز شريط في قائمة stock. ts ثم عنوان الرسم البياني.

هذا هو ديغراف الأساسية لمخزون TwitterвЂ ™ ل.

استراتيجية التداول بسيطة: الاتجاه التالي.

هنا هي النتيجة النهائية في سلسلة زمنية تفاعلية.

المتوسطات المتحركة فوكس مع المناطق المظللة لشراء / عقد مقابل بيع.

استنتاج.

قسم التكبير من فوكس الأسهم.

سعر الصرف Sawābir

Tuesday 6 March 2018

R استراتيجية التداول

No comments:

Post a Comment