알고리즘 트레이닝 소개 : 기본 전략에서 고급 전략 (PDF)
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알고리즘 트레이딩 입문 : Edward Leshik 및 Jane Cralle의 기본 전략에서 기본 전략.
영어 | 2011 | ISBN : 0470689544 | 538 페이지 | PDF | 1 MB.
6 시간 전 Metal-Ceramic Technology 입문.
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10 시간 전 JPEGmini Pro 2.0.0.8.
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이전 저의 성공적인 알고리즘 트레이딩을 읽었다면 기본적인 파이썬 기술을 배우고 간단한 트레이딩 전략에 적용 할 수 있습니다.
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우리는 이러한 라이브러리를 사용하여 베이 즈 통계, 시계열 분석 및 기계 학습 분야에서 다양한 방법을 살펴보고 이러한 방법을 거래 전략 조사에 직접 사용합니다.
우리는 R 및 QSTrader 라이브러리를 모두 사용하여 이러한 도구를 엔드 투 엔드 백 테스팅 및 위험 관리 시나리오에 적용하여 현재 거래 인프라에 쉽게 "삽입 할"수 있습니다.
값 비싼 Off-The-Shelf Quant 소프트웨어가 필요 없습니다.
과거에 정교한 백 테스팅 도구를 구입하는 데 많은 돈을 소비했을 수 있으며 궁극적으로 사용하기가 어려워서 자신의 퀀트 거래 방식과 관련이없는 것으로 나타났습니다.
Advanced Algorithmic Trading은 지식이 풍부하고 환영받는 커뮤니티가있는 Python 및 R 라이브러리를 포함한 완전히 무료 오픈 소스 소프트웨어를 사용합니다.
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"그러나 나는 통계학 박사 학위를 가지고 있지 않다."
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Advanced Algorithmic Trading에서는 구현 대상을 이해하는 데 도움이되는 이론을 제공 할뿐 아니라 방정식을 받아 실제 실제 상황에 직접 적용 할 수있는 자세한 단계별 코딩 자습서도 제공합니다. 전략.
따라서 수학보다 코딩이 훨씬 편리하다면 스 니펫을 따라 쉽게 전략 수익성을 향상시킬 수 있습니다.
저자에 관하여.
그럼 누가 이걸 뒤에서 봤어?
안녕! 내 이름은 Mike Halls-Moore이고 저는 QuantStart와 'Advanced Algorithmic Trading'패키지의 배후에있는 사람입니다.
헤지 펀드의 양적 거래 개발자로서 일한 이후로 저는 양적 거래 연구 및 구현에 열정을 가지고있었습니다.
QuantStart 커뮤니티를 시작하고 Quantitative 헤지 펀드 및 자산 관리 회사에서 사용되는 방법에 소매 퀀트를 실습하기 위해 'Advanced Algorithmic Trading'을 작성했습니다.
어떤 주제가 책에 포함되어 있습니까?
자산 반환 특성, 연속 상관 관계, 백색 잡음 및 무작위 걸음 모델을 포함하여 시계열 분석에 대한 완전한 초보자 안내서를 받게됩니다.
R 통계 환경을 사용하는 Autoregressive Moving Average (ARMA) 및 Autoregressive Conditional Heteroskedastic (ARCH) 모델에 대한 철저한 설명을 제공합니다.
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우리는 감독 및 감독되지 않은 학습을 포함하여 "통계적 기계 학습"이 무엇인지, 그리고 그들이 수익성있는 체계적인 거래 전략을 어떻게 도출 할 수 있는지를 발견 할 것입니다.
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Decision Tree, Random Forest 및 Boosted Tree 모델 중에서 가장 다용도 인 ML 모델 familes 중 하나와 자산 회수를 예측하는 데 어떻게 적용 할 수 있는지에 대해 설명하겠습니다.
지원 벡터 머신 (Support Vector Machine)을 비롯하여 금융 벡터 데이터 시리즈에 적용 할 수있는 지원 벡터 분류기 제품군에 대해 살펴 보겠습니다.
"캔들"을 정권에 모으기 위해 K-Means Clustering과 같은 감독되지 않은 학습 기법을 금융 OHLCV 바 데이터에 적용하는 방법을 설명하겠습니다.
우리는 큰 자연 언어 문서 자료에 기계 학습 방법을 적용하고 보이지 않는 시험 데이터의 카테고리를 감정 기반 모델의 전조로 예측하는 방법을 논의 할 것입니다.
책 전반에 걸쳐 더 복잡한 모델의 기초를 형성하는 추론에 대한 자세한 내용을 포함하여 베이지안 확률 모델에 대한 전체 소개를 제공 할 것입니다.
MCMC, 특히 PyMC3 소프트웨어를 사용하여 베이지안 통계에서 샘플링하는 주요 기술 중 하나 인 Metropolis-Hastings 알고리즘에 대해 배우게됩니다.
우리는 위험 관리를위한 큰 시장 변동성의 기간을 확인하기 위해 베이지안 프레임 워크에서 확률 적 변동성 모델을 살펴볼 것입니다.
어떤 기술 기술을 배울 수 있습니까?
양적 헤지 펀드 및 자산 운용사에서 가장 널리 사용되는 연구 환경 중 하나 인 R에 대해 소개 할 것입니다. 우리는 timeseries, rugarch 및 예측을 포함하여 많은 도서관을 이용할 것입니다.
우리는 R과 Python을 사용하여 시간 경과에 따른 전략 성과를 예측하여 전략적 쇠퇴 곡선을 생성 할 수 있습니다. 이것은 전략이 은퇴해야하는지 또는 여전히 실행 가능하고 수익성이 있는지 결정하는 데 도움이됩니다.
우리는 scikit-learn의 고급 기능, 매개 변수 최적화, 교차 검증, 병렬화 및 정교한 예측 모델 생성과 같은 Python의 ML 라이브러리를 더 깊이 파고들 것입니다.
R 및 대중적인 QSTrader 라이브러리를 사용하여 현실적인 거래 비용 가정 및 위치 처리와 함께 예비 연구를위한 효율적인 벡터화 및 이벤트 구동 백 테스트를 작성하는 방법.
우리는 PyMC3, 유연한 베이지안 모델링, 또는 "Probabilistic Programming"툴킷과 Markov Chain Monte Carlo 샘플러를 소개하여 금융 시계열 데이터에 대한 효과적인 베이지안 추론을 수행 할 수 있도록 도와줍니다.
우리는 이전 책들에서 우리의 위험 관리 논의를 계속할 것이고, 현재의 위험 수준과 포트폴리오 할당을 결정하는 수단으로서 정권 탐지와 확률 론적 변동성을 관찰 할 것이다.
구현할 거래 및 리스크 관리 전략은 무엇입니까?
우리는 여러 금융 시장에서 장기간 월간 리 밸런싱 ETF 포트폴리오를 통해 우리의 백 테스팅 프레임 워크를 소개하고 결과를 벤치 마크와 비교합니다.
일련의 주식 지수에 대한 ARIMA + GARCH 모델을 기반으로 한 선형 시계열 기법을 살펴보고 시간 경과에 따라 전략 성과가 어떻게 변하는 지 확인합니다.
우리는 Bayesian Kalman Filter를 적분 된 시계열에 적용하여 자산 쌍 간의 헤징 비율을 동적으로 추정하여 전통적인 헤지 비율의 정적 추정치를 개선합니다.
우리는 Hidden Markov Models을 사용하여 변동성 정권 탐지 모델을 생성 할 것입니다. 이것은 수익성을 높이기위한 전략에 따라 단기 추세에서 거부권을 행사할 때 사용됩니다.
랜덤 포레스트 (Random Forests)와 같은 수많은 기계 학습 기술을 사용하여 다른 변형 된 기능에 대한 회귀 분석을 통해 자산 방향 및 수준을 예측합니다.
센티멘트 분석 벤더 데이터를 사용하여 센티멘트 기반 거래 신호 생성기를 생성하여 다양한 시장 분야의 S & amp; P500 주식 세트에 적용합니다.
나에 대해 더 많이 알 수있는 곳은 어디입니까?
필자는 체계적인 거래, 퀀트 커리어, 소프트웨어 개발 및 기계 학습을 다루는 퀀 스타트 (QuantStart)에 200 개 이상의 게시물을 작성했습니다. 내 거래 방법론 및 전략에 대해 자세히 알아 보려면 아카이브를 읽을 수 있습니다.
책에 만족하지 않으면 어떡하지?
고급 알고리즘 트레이딩이 양적 무역 교육에 매우 유용하다고 생각 하긴하지만 어떤 이유에서든 책을 100 % 만족하지 못하면 전액 환불을 요청할 질문이 없습니다.
그 책의 하드 카피를 갖다 줄래?
아닙니다. 이 단계에서 책은 Adobe PDF 형식으로 만 제공되며, "책 + 소프트웨어"옵션을 구입하면 코드 자체가 완전한 기능을 갖춘 R 및 Python 스크립트의 zip 파일로 제공됩니다.
어떤 패키지를 사야합니까?
이는 주로 예산에 따라 다릅니다. 완전한 소스 코드가 포함 된 책은 코드를 즉시 파고 드는 것이 가장 좋지만 책 자체에는 퀀트 거래 프로세스에 도움이 될 엄청난 양의 코드 스 니펫이 포함되어 있습니다.
연락을받을 수 있습니까?
당연하지! 이 페이지를 읽은 후에도 질문이있는 경우 연락을 취하십시오. 필요한 답을 제공하기 위해 최선을 다할 것입니다. 그러나, 당신을 도울지도 모른다 기사 명부를보십시오, 보십시오.
수학에 학위가 필요합니까?
책의 대부분은 미적분학, 선형 대수학 및 확률에 대한 이해가 필요합니다. 그러나 대부분의 방법은 직관적이며 코드는 고급 수학에 의존하지 않고 따라갈 수 있습니다.
29. 우리는 알파 Algo를 디자인하는 방법.
게시 된 온라인 : 2015 년 10 월 16 일.
저작권 및 사본; 2011 John Wiley & amp; Sons Ltd.
알고리즘 트레이닝 입문 : 기초 전략에서 고급 전략.
인용하는 법.
Leshik, E. A. and Cralle, J. (eds) (2012) 알고리즘 트레이딩 입문에서 Alpha Algo를 디자인하는 방법 : 기본 전략에서 고급 전략, John Wiley & amp; Sons, Inc., Hoboken, NJ, USA. doi : 10.1002 / 9781119206033.ch29.
간행물 역사.
온라인 게시 : 2015 년 10 월 16 일 인쇄 출판 : 2012 년 1 월 2 일.
ISBN 정보.
인쇄 ISBN : 9780470689547.
온라인 ISBN : 9781119206033.
장 도구.
PDF 다운로드 :이 장 (69K) PDF 다운로드 : 모든 장 내 프로필에 저장 전자 메일이 장에 링크이 장의 내보내기 권한 요청.
키워드 :
거래 알 고; 가격 행동; 대상 티커 기호; 가능한 접근법; 수학 용어.
이 장에서는 개별 상인에 대한 거래 알 고리의 설계에 중점을 둡니다. 그것은 항상 목표 종가 기호의 가격 행동에 대한 가정이나 추측으로 시작되거나 상인이 알 고가하는 것이 무엇인지 이상적으로 요구되는 것에 대한 기대되거나 요구되는 사양으로 시작될 수 있습니다. 디자이너는 아이디어를 여러모로 걷어보고 여러 가지 관점에서 볼 수 있고 가능한 접근 방식을 추측 할 수 있습니다. & ldquo; brainstorm type & rdquo; 아이디어. 그들은 무엇이 무엇과 함께 움직이는 지 살펴보고, 패턴과 유사점을보고, 세션간에 구조적 유사성이 있는지 확인하려고합니다. 그들은 어떤 지표가 이상하고, 유용하고, 놀랄만 한 것으로 튀어 나오는지를 알아보기 위해 기대되는 결과가 아닌 것을 관찰합니다. 설계자는 다양한 측정 항목에서 시계열을 만듭니다. 일단 그들이 에테르에서 아이디어를 추출하고 우선 순위 목록을 만들면, 그들은 조금 더 정의를 시작합니다. 그들은 수학적 관점에서 그들이 성취하고자하는 것을 명확하게 정의하려고하며, 그것이 데이터에서 볼 수 있다고 믿는 것과 어떻게 관련되는지를 명확하게 정의하려고합니다.
알고리즘 트레이닝 입문 : 기초 전략에서 고급 전략.
에드워드 레식, 제인 크래들.
기술.
이 책은 알고리즘 트레이딩에 대한 단계별 가이드로 시작하여 복잡한 주제를 설명하고 독자에게 특정 알고리즘 지식을 제공합니다. 현재 거래 알고리즘, 디자인의 기본 사항, 기능, 작동 방식, 사용 방식, 강점, 약점, 현재 위치 및 현재 위치에 대한 개요를 제공하여보다 고급 작업으로 이어지는 배경 정보를 제공합니다. .
이 책은 시장에서의 구현을 포함하여 상세한 알고리즘의 선택을 보여줍니다. 라이브 거래 리더에서 사용 된 실제 알고리즘을 사용하면 실시간 거래 기능에 액세스 할 수 있으며 이전에 본 알고리즘을 사용하여 자신의 계정을 교환 할 수 있습니다.
시장은 예측할 수없는 행동을 보이는 복잡한 적응 시스템입니다. 시장이 진화함에 따라 알고리즘 설계자는 작업에 영향을 줄 수있는 변경 사항을 지속적으로 인식해야하므로 모험심이 많은 독자에게는 거래 알고리즘을 설계하는 방법에 대한 섹션도 있습니다.
모든 예제와 알고리즘은 라이브 거래에서 사용 된 실제 알고리즘 예제를 포함하여 Excel과 함께 제공됩니다.
저자에 관하여.
Jane Cralle은 PaineWebber의 주식 브로커리지에서 경력을 쌓기 시작했으며 이후 22 년 동안 Linker Capital Management Inc. 에서 높은 순자산 계정을 관리했습니다. 그녀는 시장에 대한 폭 넓은 지식을 보유하고 있으며 전문 상인이자 투자자입니다. 그녀의 광범위한 경험은 시장 진화의 장기적인 결과를 측정하는 데 매우 중요합니다. 그녀는 현재 에드워드 (Edward)와 자동화 된 알고리즘 거래 시스템을 연구하고 개발하고 있으며 S & P 지수 구성 요소의 클러스터 분석 전문은 주식 및 인물이라는 제목의 제안 도서의 진행 배경입니다. 제인은 루이스 빌에서 남편 인 릭 크레머 (Rick Kremer)와 세 자녀 (Sarah, Morgan and Jack)와 함께 살고 있습니다.
권한.
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사명 선언문 viii.
파트 I 소개 트레이딩 알고리즘.
제 1 부 서문 3.
2 당신이 알고 싶었던 거래 알고리즘에 관한 모든 것. . . 9.
3 Algos 정의 및 설명 11.
4 Algos를 사용하고 제공하는 사람 13.
5 왜 그렇게 빠르게 주류가 되었습니까? 17.
6 현재 인기있는 Algos 19.
7 Tier 1 회사의 원근법 25.
8 개인 트레이더를위한 Algos 사용법 29.
9 개개의 상인 Algos를 최적화하는 방법 33.
10 미래 & ndash; 여기서 우리는 어디로 갈 것인가? 37.
제 2 부 레시 크 - 담뱃갑 거래 방법.
제 2 부 서문 41.
11 우리의 명칭 49.
12 수학 툴킷 53.
13 통계 도구 상자 61.
14 데이터 & ndash; 기호, 날짜, 타임 스탬프, 볼륨, 가격 67.
15 Excel 미니 세미나 69.
16 엑셀 차트 : 그 (것)들을 읽는 방법 및 그 (것)들을 건설하는 방법 75.
17 Our Metrics & ndash; Algometrics 81.
18 재고 성격 클러스터 85.
19 무역 주식 집단 선택하기 89.
20 주식 프로파일 링 91.
21 주식 시장의 문체 적 속성 93.
22 휘발성 97.
23 반환 & ndash; 이론 101.
24 벤치 마크와 성과 측정 103.
25 우리의 거래 알고리즘 설명 & ndash; ALPHA ALGO 전략 107.
1. 알파 -1 (DIFF) 107.
1a. Excel 기능 언어로 표현 된 ALPHA-1 Algo 109.
2. ALPHA-2 (EMA PLUS) V1 및 V2 110.
3. ALPHA-3 (Leshik-Cralle 발진기) 112.
4. 알파 -4 (고주파 실시간 매트릭스) 112.
5. ALPHA-5 (Firedawn) 113.
6. ALPHA-6 (일반 폰) 113.
7. LC 적응 자본 보호 중지 114.
26 매개 변수와 그 설정 방법.
27 기술 분석 (TA) 117.
인공 지능 네트워크와 인공 지능 탐색을위한 인공 지능과 인공 지능.
29 우리가 알파 Algo 거래를 설계하는 방법.
30 전망 이론에 대한 효율적인 시장 가설에서부터 133.
31 혼돈의 길 (또는 비선형 과학) 139.
32 복잡성 경제 143.
33 중개업 147.
34 주문 관리 플랫폼 및 주문 실행 시스템 149.
35 개의 데이터 공급 업체, 실시간, 기록 151.
36 연결 153.
37 하드웨어 사양 예.
38 짧은 철학적 우회 157.
39 정보 출처 159.
부록 A & lsquo; 목록 & rsquo; Algo 사용자 및 제공 업체 165.
부록 B 우리 산업 분류 섹터 정의 179.
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