Quantitative trading strategies ebook

Estratégias de negociação quantitativas Inscreva-se para salvar sua biblioteca Aproveitando o poder das técnicas quantitativas para criar um programa de negociação ganhadora Lars Kestner Estratégias de negociação quantitativa leva os leitores através dos estágios de desenvolvimento e avaliação das estratégias de negociação técnica mais populares e testadas hoje. Quantificando cada decisão subjetiva no processo de negociação, este livro analítico avalia o trabalho de calças conhecidas de John Henry para Monroe Trout e apresenta 12 novas estratégias de negociação. Descobre inúmeros equívocos populares, e é certo fazer ondas8212 e mudar as mentes8212 no mundo da análise técnica e da negociação. Detalhes da Publicação Editor: McGraw-Hill Education Imprint: McGraw-Hill Data da Publicação: 2003 Série: Irwin Trader39s Edge Disponível em: Cingapura Comércio Quotidiano Inscreva-se para salvar sua biblioteca Enquanto os comerciantes institucionais continuam a implementar negociação quantitativa (ou algorítmica), muitos comerciantes independentes têm Perguntei se eles ainda podem desafiar profissionais poderosos da indústria em seu próprio jogo. A resposta é sim e na Negociação Quantitativa. Dr. Ernest Chan, um comerciante e consultor independente respeitado, irá mostrar-lhe como. Se você é um comerciante de varejo independente que procura começar seu próprio negócio de negociação quantitativa ou um indivíduo que aspira a trabalhar como comerciante quantitativo em uma instituição financeira importante, este guia prático contém a informação que precisa para ter sucesso. Detalhes da Publicação Editora: Wiley Data da Publicação: 2009 Série: Wiley Trading Disponível em: Estados Unidos, Singapura, Canadá, Índia Kindle Book OverDrive Leia o Adobe PDF eBook 17,2 MB Adobe EPUB eBook 2,7 MB Ernie Chan (Autor) Ernest P. Chan, PhD, é um comerciante e consultor quantitativo que aconselha os clientes sobre como implementar estratégias automatizadas de negociação estatística. Ele trabalhou como pesquisador e comerciante quantitativo em vários bancos de investimento, incluindo Morgan Stanl. Machine Learning Applied To Real World Quant Strategies Finalmente. Implementar estratégias de negociação avançadas usando a análise de séries temporais. Aprendizagem mecânica e estatísticas bayesianas com as linguagens de programação open source R e Python, para resultados diretos e acionáveis ​​na rentabilidade da sua estratégia. Estou certo de que você notou a sobreaturação de tutoriais iniciantes Python e as referências de aprendizagem statsmachine disponíveis na internet. Poucos tutoriais realmente lhe dizem como aplicá-los às suas estratégias de negociação algorítmicas em uma moda de ponta a ponta. Existem centenas de livros didáticos, artigos de pesquisa, blogs e postagens do fórum sobre análises de séries temporais, econometria, aprendizagem mecânica e estatísticas bayesianas. Quase todos eles se concentram na teoria. E sobre a implementação prática Como você usa esse método para sua estratégia Como você realmente programa essa fórmula no software Ive escreveu Advanced Algorithmic Trading para resolver esses problemas. Fornece aplicação em tempo real da análise de séries temporais, da aprendizagem mecânica estatística e das estatísticas bayesianas, para produzir diretamente estratégias de negociação rentáveis ​​com software de código aberto livremente disponível. Você está feliz com a programação básica, mas quer aplicar suas habilidades para uma negociação de quantidade mais avançada Se você leu meu livro anterior, Algoritmo de negociação bem sucedido. Você terá a chance de aprender algumas habilidades básicas do Python e aplicá-las a estratégias de negociação simples. No entanto, você cresceu além de estratégias simples e quer começar a melhorar a sua rentabilidade e a introduzir algumas técnicas de gestão de riscos robustas e profissionais para o seu portfólio. No Advanced Algorithmic Trading, examinamos detalhadamente algumas das mais populares bibliotecas de finanças para Python e R, incluindo pandas. Scikit-learn. Statsmodels. QSTrader. Timeseries. Rughar e prever entre muitos outros. Usaremos essas bibliotecas para analisar uma grande quantidade de métodos nos campos das estatísticas bayesianas, análises de séries temporais e aprendizado de máquinas, utilizando esses métodos diretamente na pesquisa de estratégia comercial. Nós aplicamos essas ferramentas em um cenário de backtesting e gerenciamento de riscos de ponta a ponta. Usando as bibliotecas R e QSTrader, permitindo que você as encaixe facilmente na sua infra-estrutura comercial atual. Não há necessidade de um software caro e inútil. Você pode gastar muito dinheiro comprando algumas ferramentas de backtesting sofisticadas no passado e, em última instância, encontrou-os difíceis de usar e não relevantes para o seu estilo de negociação de quant. O Advanced Algorithmic Trading faz uso de software de código aberto completamente gratuito, incluindo bibliotecas Python e R, que possuem comunidades experientes e acolhedoras por trás delas. Mais importante ainda, aplicamos essas bibliotecas diretamente aos problemas de negociação quantitativa do mundo real, como geração alfa e gerenciamento de riscos de portfólio. Mas eu não tenho um doutorado em estatísticas. Enquanto a aprendizagem de máquinas, análises de séries temporais e estatísticas bayesianas são temas quantitativos, eles também contêm uma riqueza de métodos intuitivos, muitos dos quais podem ser explicados sem recurso a matemática avançada. Em Advanced Algorithmic Trading, nós fornecemos não apenas a teoria para ajudá-lo a entender o que você está implementando (e aprimorá-lo você mesmo), mas também detalhadamente tutorias de codificação passo a passo que tomam as equações e as aplicam diretamente a estratégias reais. Assim, se você é uma codificação muito mais confortável do que com a matemática, você pode facilmente seguir os trechos e começar a trabalhar para melhorar a lucratividade da sua estratégia. Sobre o autor Então, quem está por trás de Olá Meu nome é Mike Halls-Moore e eu sou o cara do QuantStart e o pacote de Algoritmos de Negócios Avançados. Desde que trabalhei como desenvolvedor de negociação quantitativa em um fundo de hedge, fiquei apaixonada pela pesquisa e implementação de negociação quantitativa. Eu comecei a comunidade QuantStart e escrevi Advanced Algorithmic Trading para expor práticas de quinhões de quads aos métodos usados ​​em hedge funds quantitativos e empresas de gerenciamento de ativos. Quais são os tópicos incluídos no livro Análise da série de tempo Você receberá um guia completo de iniciantes para análise de séries temporais, incluindo características de retorno de ativos, correlação em série, o ruído branco e modelos de caminhada aleatória. Os modelos de séries temporais fornecem uma discussão aprofundada dos modelos ARAE e dos modelos Heteroskedastic condicionais autoregressivos (ARCH) usando o ambiente estatístico R. Cointegrated Time Series Continuamos a discussão sobre as séries temporais cointegradas da Successful Algorithmic Trading e consideramos o teste de Johansen, aplicando-o às estratégias da ETF. Modelos de espaço do estado e Filtros de Kalman Você encontrará uma discussão aprofundada sobre como o Filtro de Kalman pode ser usado para criar relações de hedge dinâmicas entre pares de recursos do ETF, usando ferramentas Python livremente disponíveis. Modelos de Markov ocultos Você receberá uma introdução aos modelos de Markov ocultos e como eles podem ser aplicados a dados financeiros para fins de detecção de regime. Bem, descubra exatamente o que é a aprendizagem de máquinas estatísticas, incluindo o aprendizado supervisionado e não supervisionado, e como eles podem nos ajudar a produzir estratégias de negociação sistemáticas rentáveis. Inicialmente, usaremos a técnica familiar de regressão linear, tanto no sentido de Bayesian como no sentido clássico, como meio de ensinar conceitos de aprendizado de máquinas mais avançados. The Bias-Variance Tradeoff Falamos sobre um dos conceitos mais importantes no aprendizado de máquinas, nomeadamente o trade-off de tendência de tendência e como podemos minimizar seus efeitos usando a validação cruzada. Eu discutirei uma das famílias de modelo ML mais versáteis, ou seja, os modelos Árvore de Decisão, Floresta Aleatória e Árvores Impulsionadas, e como podemos aplicá-las para prever os retornos de ativos. Bem, discuta a família de Classificadores de vetores de suporte, incluindo o Support Vector Machine, e como podemos aplicá-lo a séries de dados financeiros. Explicar como você pode aplicar técnicas de aprendizado sem supervisão, como K-Means Clustering para dados financeiros da barra OHLCV, a fim de agrupar as velas em regimes. Processamento da linguagem natural Bem, discuta como aplicar métodos de aprendizagem de máquina a um grande corpus de documentos de linguagem natural e prever categorias em dados de teste não vistos, como um precursor de modelos baseados em sentimentos. Vou fornecer uma introdução completa aos modelos de probabilidade bayesiana, incluindo um olhar detalhado sobre a inferência, que constitui a base para modelos mais complexos ao longo do livro. Markov-Chain Monte Carlo Você aprenderá sobre MCMC, em particular o algoritmo Metropolis-Hastings, que é uma das principais técnicas de amostragem em estatísticas bayesianas, usando o software PyMC3. Volatilidade estocástica bayesiana Observem os modelos de volatilidade estocástica sob uma estrutura bayesiana, usando estes para identificar períodos de grande volatilidade do mercado para gerenciamento de risco. Quais habilidades técnicas você aprenderá R: Análise da série de tempo Você será apresentado à R, que é um dos ambientes de pesquisa mais amplamente utilizados em hedge funds quantitativos e gerentes de ativos. Utilizaremos muitas bibliotecas, incluindo timeseries. Ruganha e previsão. Usaremos R e Python para estimar o desempenho da nossa estratégia ao longo do tempo, o que nos permite produzir curvas de decaimento da estratégia. Isso ajudará a determinar se uma estratégia precisa ser aposentada ou ainda é viável e lucrativa. Nós aprofundaremos os recursos avançados do scikit-learn. Biblioteca Pythons ML, incluindo otimização de parâmetros, validação cruzada, paralelização e produção de modelos preditivos sofisticados. Como criar backtests eficientes de vetorizados e eventos para pesquisa preliminar, com hipóteses reais de custo de transação e gerenciamento de posição, usando R e a popular biblioteca QSTrader. Vamos apresentar PyMC3. A modelagem bayesiana flexível, o kit de ferramentas de programação probabilística e a amostra de Monte Carlo de cadeia de Markov para nos ajudar a realizar uma inferência bayesiana efetiva em dados de séries temporais financeiras. Continuaremos a discussão sobre o gerenciamento de riscos de livros anteriores e analisaremos a detecção de regime e a volatilidade estocástica como forma de determinar nosso atual nível de risco e alocação de portfólio. O que estratégias de gerenciamento de risco e negociação implementará carteiras de reequilíbrio mensais Apresentaremos nosso quadro de backtesting com portfólios de ETF mensais reequilibrados de longo prazo, em vários mercados financeiros, comparando nossos resultados com um benchmark. Analisaremos uma técnica de séries temporais lineares com base no modelo ARIMAGARCH em uma série de índices de ações e veremos como o desempenho da estratégia muda ao longo do tempo. Filtros de Kalman para negociação de pares Aplicaremos o Bayesian Kalman Filter às séries temporais cointegradas para estimar dinamicamente a relação de cobertura entre pares de ativos, melhorando uma estimativa estática de uma relação de hedge tradicional. Usaremos modelos de volatilidade estocástica para estimar a volatilidade para produzir um modelo de detecção de regime, que nos ajudará a identificar períodos de maior e menor risco. Retorno de ativos Previsão usando ML Usaremos inúmeras técnicas de aprendizado de máquinas, como as florestas aleatórias, para prever a direção e o nível dos ativos regredindo contra outros recursos transformados. Utilizaremos os dados dos fornecedores de análise de sentimentos para gerar um gerador de sinal comercial baseado em sentimentos, aplicando-o a um conjunto de ações SampP500 em vários setores de mercado. O livro está atualmente disponível para o corte brusco de pré-pedido O que significa corte grosso Pioneiro pela OReilly Media, o conceito de Rough Cut significa que você pode pré-encomendar o livro hoje por 20 do preço de lançamento completo e receber o atual parcialmente finalizado Corte do livro tal como está (430 páginas). Além disso, você poderá acessar as atualizações do livro à medida que as escrevo. Uma vez que o livro esteja completo, você receberá uma cópia digital completa. Se você optar pelo pacote de código-fonte, você receberá o novo código R e Python, como está escrito também. Quando o livro será lançado A versão completa final do Advanced Algorithmic Trading será lançada no início de 2017. Atualmente, ainda escrevo algum material, bem como o código R e Python. Ao pré-solicitar o corte grosso, você terá acesso às atualizações à medida que aparecem e ao livro completo após a liberação. Por que você está liberando um corte grosso, usei a abordagem de corte grosso com meus outros livros C para finanças quantitativas e comércio algorítmico bem sucedido. Foi imensamente útil tanto para mim quanto para a audiência do livro. Muitas pessoas fizeram sugestões ao ler o corte grosso que chegou ao lançamento final. Eu tive um grande número de você me enviar um e-mail pedindo para colocar o Advanced Algorithmic Trading em um formulário de corte áspero para que sugestões possam ser feitas para material para a versão final. Você precisa ser um programador. O livro pressupõe que você tenha conhecimento básico de programação. Você deve entender ramificação, looping e os conceitos básicos de orientação de objeto. No entanto, a maioria do livro está escrito para ser o mais autônomo possível e o código é simples de seguir. Perguntas Onde você pode aprender mais sobre mim Eu escrevi quase 200 postagens no QuantStart cobrindo negociação quantitativa, carreiras quantitativas, desenvolvimento quantitativo, ciência dos dados e aprendizado de máquina. Você pode ler os arquivos para saber mais sobre minha metodologia e estratégias de negociação. E se você não estiver feliz com o livro Embora eu pense que você encontrará o Advanced Algorithmic Trading muito útil em sua educação comercial quantitativa, também acredito que, se você não estiver satisfeito com o livro por qualquer motivo, você pode devolvê-lo sem perguntas feitas por um Reembolso total. Você obterá uma cópia impressa do número do livro. Nessa fase, o livro só está disponível no formato Adobe PDF, enquanto o próprio código é fornecido como um arquivo zip de scripts R e Python totalmente funcionais, se você comprar a opção Book Software. Qual pacote você deve comprar Este depende principalmente do seu orçamento. O livro com código fonte extra completo é o melhor se você quiser inserir o código imediatamente, mas o próprio livro contém uma quantidade enorme de fragmentos de código que ajudarão seu processo de negociação de quant. Posso ser contactado, claro. Se você ainda tiver dúvidas depois de ler esta página, entre em contato e farei o meu melhor para lhe fornecer uma resposta necessária. No entanto, veja a lista de artigos. Que também pode ajudá-lo. Você precisará de um diploma em matemática. A maioria do livro requer uma compreensão do cálculo, da álgebra linear e da probabilidade. No entanto, muitos dos métodos são intuitivos e o código pode ser seguido sem recurso a matemática avançada. Selecione o seu pacote de corte brusco pré-pedido preferencial O LIVRO PARA 39 49 O livro em formato PDF