التحليل الكمي تداول الفوركس

التحليل الكمي في الفوركس.

كيفية التجارة مع عقلك وليس الأمعاء الخاص بك.

ما هو التحليل الكمي؟

يسمح التحليل الكمي للمتداولين بإزالة العاطفة من عملية الاستثمار. التحليل الكمي هو النهج الذي يركز على الإحصاءات أو الاحتمالات على مشاعر الأمعاء. وبالنظر إلى تكنولوجيا الحواسيب ونماذج الرياضيات المتطورة، أخذ التحليل الكمي على وول ستريت وغالبية التجار الجدد والموظفين في شوارع الجدار أو الذين لديهم عقلية كمية.

التحليل الكمي له مكان في سوق الفوركس تماما مثل أي سوق أخرى.

من المحتمل أن تكون على دراية بأشكال مختلفة من التحليل الكمي حتى لو كنت لا تعتبر نفسك كميا، وهو شخص يقترب من الأسواق من وجهة نظر كمية. نسبة مالية بسيطة مثل مكافأة المعصم، أو ربحية السهم أو شيء أكثر صعوبة مثل تسعير الخيارات والتدفقات النقدية المخصومة هي أشكال من التحليل الكمي. كما يمكنك أن تتخيل، البيانات أمر بالغ الأهمية في التحليل هو في كثير من الأحيان فقط جيدة مثل البيانات الجارية في الكثير من كوانتس التركيز على نوعية البيانات المستخدمة لملء نماذجها الرياضية والإحصائية.

أمثلة للتحليل الكمي أو الإحصائي.

لم يكن لديك ليكون أزيز الرياضيات أو لديك الدكتوراه في الاقتصاد القياسي للاستفادة من التحليل الإحصائي. مع الإحصاءات، كنت تبحث في الاعتماد أو جمعية اثنين من المتغيرات العشوائية أو إلى مجموعات البيانات. ويستفيد التجار من التحليل الإحصائي المشترك للارتباطات، التي تشير إلى فئة واسعة من العلاقات الإحصائية والاعتماد.

وهناك ارتباط مشترك في سوق العملات الأجنبية هو ارتباط ضعف الدولار مع ضعف الأسواق الناشئة. آخر إنتيرماركيت العلاقة قوة الين وضعف سوق الأسهم.

التحليل الإحصائي مفيد في تحديد الاحتمالات المستقبلية ولكن ليس المقصود أن يكون تنبؤيا بحت. والبيان النموذجي هو أن الترابط ليس سببية.

تعني السببية السبب والنتيجة الصريحين، في حين أن الارتباط يعني ببساطة الحركات المشتركة المحتملة بين متغيرين عشوائيين. حجم معاملات الترابط هو -1 إلى & # 43؛ 1 في حين أن العلاقة السالبة هي علاقة عكسية أو علاقة عكسية مثالية، صفرا هو ارتباط صفري، وإيجابية واحدة هي ارتباط إيجابي تماما تقريبا مثل المتغيرين أو الأسواق مقيدة اليدين لكل منهما آخر.

وهناك شكل آخر موات للتحليل الإحصائي يعرف باسم تحليل الانحدار. تحليل الانحدار هو نموذج إحصائي موات جدا والتحليل الكمي من أجل مساعدتك على رؤية العلاقة بين المتغيرات. يركز تحليل الانحدار على العلاقة بين متغير تابع ومتغير واحد أو أكثر. على وجه التحديد، تحليل الانحدار يساعدك على فهم كيف تتغير القيمة النموذجية للمتغير التابع عندما يتغير أي من المتغيرات المستقلة المختلفة. معظم حزم رسم العملات الأجنبية لديها قناة الانحدار التي تقوم بحساب تحليل الانحدار بالنسبة لك وغالبا ما يكون من الأسهل للوصول إليها من الارتباطات.

ويقدر تحليل الانحدار عادة التوقعات المشروطة أو اتجاه سعر المتغير التابع نظرا للمتغير المستقل.

وهذا يعني متوسط ​​قيمة المتغير التابع بالنسبة لمتغير مستقل ثابت. وغالبا ما يظهر هذا في خط منحدر أعلى أو خفض أقل من خلال السعر في اتجاه الاتجاه أو في التحرك جانبية خط الانحدار غالبا ما تكون مسطحة.

ما هو المطلوب؟

في حين أن النماذج الرياضية خارج نطاق هذه المقالة، العديد من التجار استخدام إكسيل من ميكروسوفت واستخدام الدالة الارتباط بين المتغيرات على مدى مجموعة معينة من الوقت لتحديد ما إذا كان هناك ارتباط إيجابي أو سلبي. ومع ذلك، فإن العديد من منافذ البحوث وضع تقارير الارتباط ويمكن العثور عليها أيضا على محطات البحث مثل بلومبرغ أو رويترز.

إذا كنت ترغب في القيام بهذه الأنواع من النماذج بنفسك، فمن المهم أن نلاحظ النتائج هي البيانات قاد والبيانات المفقودة أو غير مكتملة قد يؤدي لك ضلال.

لذلك، يجب أن تأخذ الرعاية من البيانات المفقودة أولا من أجل الحصول على تحليل فعال للبيانات. إكسيل من المرجح أفضل رهان من حيث القيام بتحليل بسيط ولكن العديد من السماسرة توفير الأدوات التي يمكن أن تساعدك على القيام بالكثير من التحليل كذلك.

في الختام، المقصود من التحليل الإحصائي للتفاف رأسك حول المتغيرات العشوائية على ما يبدو لنمط التي يمكنك التجارة. يجب أن تدار المخاطر دائما، ولكن هذه الأنماط يمكن أن تستمر لفترة طويلة حتى من دون وجود السببية القائمة. في حين تبدو مماثلة، باكتستينغ هو الذئب المثل في ملابس الأغنام في كثير من الأحيان التحليل الإحصائي أو الكمي. وهو يدفع إلى أن يكون على بينة من اختبار الظهر ضارية كما النمذجة الإحصائية لأنه في كثير من الأحيان لا يتم باكتستينغ على مجموعات البيانات مثالية التي يمكن أن تحدث ثقة كاذبة، الإفراط في الاستفادة، والخسائر الكبيرة المحتملة عندما تختلف البيئة الحالية من مجموعة البيانات.

تحليل كمي.

فريف.

وبشكل أساسي، ينطوي مفهوم التداول للتحليل الكمي على عملية تطبيق تقنية تجارية أو مالية تسعى إلى فهم السلوك داخل سوق العملات من خلال تطبيق نظام معقد لنمذجة رياضية وإحصائية، إلى جانب قياس قيم السوق والبحوث.

وبوجه عام، يمكن تحقيق ذلك من خلال طريقة تطبيق سلسلة من القيم العددية على متغيرات معينة يحاول المحللون الكميون تكرار الواقع الرياضي ومن ثم التنبؤ بالتغيرات والتحركات مع الأسواق.

هناك العديد من األسباب التي تدعو إلى توظيف كمية) كما يعرف المحللون الكميون في كثير من األحيان بمودة (حيث يمكن إجراء التحليل الكمي نفسه لعدد من األسباب، مثل تقييم أداء أو قياس أو تقييم أداة مالية معينة. على سبيل المثال في شروط الصرف الأجنبي لنمط تجاري معين أو نمط معين، في حين أنه يمكن أن تستخدم أيضا على نحو دقيق جدا للتنبؤ بعض الأحداث في العالم الحقيقي مثل التغيرات في أسعار الأسهم ونقاط التحول في التضخم.

ومع ذلك، فإن التحليل الكمي هو بطريقة أكثر بساطة طريقة لقياس وتفسير أشياء وأحداث معينة ويمكن استخدامها لمهام أكثر شيوعا مثل حساب نسب مالية بسيطة مثل الأرباح المكتسبة للسهم الواحد، أو لأسباب أكثر تعقيدا مثل وحساب تسعیر الخیارات أو التدفقات النقدیة المخصومة.

في حين أنه ليس هناك شك في أنه على الرغم من التحليل الكمي هو في الواقع أداة قوية لتقييم إمكانات الاستثمار، انها حقا جانب واحد فقط من القصة ونظيره، يجب أيضا أن تستخدم التحليل النوعي من أجل الحصول على الصورة الكاملة.

البنود ذات الصلة.

إذا كنت تبحث عن قراءة إضافية لتكملة التعليم تداول الفوركس الخاص بك، كنت قد وصلنا إلى.

في المالية، والخيار الثنائي (وتسمى أيضا خيار العودة الثابتة، كل شيء أو لا شيء أو الخيار الرقمي) هو نوع من.

بيتكوين النقدية هو النقد الإلكتروني نظير إلى نظير للإنترنت. وهو لامركزية تماما، مع عدم وجود المركزية.

تحليل المشاعر هو فن عدم اتباع عربة. وهو يركز بشكل فعال على تحديد.

عند تحليل السوق، يمكن عموما تقسيم المحللين إلى معسكرين - أساسيات و.

مقالات ذات صلة.

أهم محرري السوق في الأسبوع (10-14 يوليو 2017)

هل تهتم بتخمين العملة التي كانت العملة الوحيدة التي تحكمها كل هذا الأسبوع؟ (تلميح: انها ليست لوني)

أهم محترفي السوق في الأسبوع (6-10 تشرين الثاني / نوفمبر 2017)

وعلى غرار الأسبوع الماضي، كان التقلب ضيقا نسبيا هذا الأسبوع. مع ذلك، كانت قوة الجنيه الإسترليني والضعف في الدولار الأمريكي الموضوعين الرئيسيين هذا الأسبوع. لذا، ما الذي دفع تحرك سعر الفوركس هذا الأسبوع؟ وماذا عن العملات الأخرى؟ كيف دفعت أجرة؟

أزمة الديون الصينية تضرب شركات القروض النقدية.

أصبح المديرون التنفيذيون من الشركات الصينية المتخصصة في تقديم المستهلكين صغيرة وسهلة للحصول على قروض شيء من لاعبا اساسيا في وول ستريت هذا العام.

وول ستريت الأسبوع المقبل: الأمازون الظل يلوح في الأفق كبير من أرباح التجزئة.

كما المنافسين الأمازون القديمة والجديدة يستعدون للإبلاغ عن الأرباح، والمستثمرين حريصون على معرفة كيف يخططون لتحمل نمو التجزئة على الانترنت رقم 1 على الانترنت.

سر المعيشة هو العثور على الناس الذين سوف تدفع لك المال للقيام بما كنت ستدفع للقيام إذا كان لديك المال. سارة كالدويل.

يساعد بابيبيبس التجار الأفراد تعلم كيفية التجارة في سوق الفوركس.

نحن نقدم الناس إلى عالم تداول العملات، وتوفير المحتوى التعليمي لمساعدتهم على تعلم كيفية أن تصبح التجار مربحة. نحن أيضا مجموعة من التجار الذين يدعمون بعضهم البعض في رحلة التداول اليومية.

نظرة عامة بسيطة من التحليل الكمي.

يمكن لجميع المستويات المرتفعة المحتملة، والهبوط، والمشاعر المرتبطة بالاستثمار أن تطغى على الهدف النهائي - كسب المال. وفي محاولة للتركيز على هذه الأخيرة والقضاء على النهج الأول، يسعى النهج "الكمي" للاستثمار إلى إيلاء الاهتمام للأرقام بدلا من الأصول غير الملموسة.

أدخل "كوانتس"

ويرجع هاري ماركويتز عموما إلى بداية حركة الاستثمار الكمي عندما نشر "اختيار المحفظة" في مجلة المالية في مارس من عام 1952. ماركويتز يستخدم الرياضيات لقياس التنويع، ويشار إليه باعتباره التبكير في وقت مبكر من مفهوم أن النماذج الرياضية يمكن على الاستثمار.

وفاز روبرت ميرتون، وهو رائد في النظرية المالية الحديثة، بجائزة نوبل لبحث عمله في الطرق الرياضية لتسعير المشتقات. وقد أرسى عمل ماركويتز وميرتون الأساس للنهج الكمي (كمي) للاستثمار.

على عكس المحللين الاستثماريين النوعيين التقليديين، لا يقوم كوانتس بزيارة الشركات، أو يجتمع مع فرق الإدارة أو يبحثون عن المنتجات التي تبيعها الشركات في محاولة لتحديد ميزة تنافسية. وكثيرا ما لا يعرفون أو يهتمون بالجوانب النوعية للشركات التي يستثمرون فيها، ويعتمدون فقط على الرياضيات لاتخاذ قرارات الاستثمار.

واعتمد مديرو صناديق التحوط المنهجية والتقدم في تكنولوجيا الحوسبة التي زادت من تقدم المجال، حيث يمكن حساب الخوارزميات المعقدة في غمضة العين. ازدهر الحقل خلال ازدهار دوتكوم والكساد، كما تجنبت كثيرا إلى حد كبير الهيجان من انهيار التكنولوجيا وانهيار السوق.

في حين أنها تعثرت في الركود الكبير، لا تزال استراتيجيات الكمية قيد الاستخدام اليوم واكتسبت اهتماما ملحوظا لدورها في تجارة عالية التردد (هفت) التي تعتمد على الرياضيات لاتخاذ قرارات التداول. كما يمارس الاستثمار الكمي على نطاق واسع كأنظمة قائمة بذاتها وبالاقتران مع التحليل النوعي التقليدي لكل من تعزيز العودة وتخفيف المخاطر.

البيانات، البيانات في كل مكان.

وقد أتاح ظهور عصر الحاسوب إمكانية حدوث كميات هائلة من البيانات في فترات زمنية قصيرة للغاية. وقد أدى ذلك إلى استراتيجيات تجارية كمية متزايدة التعقيد، حيث يسعى التجار إلى تحديد أنماط متسقة، ووضع نماذج لتلك الأنماط واستخدامها للتنبؤ بتحركات الأسعار في الأوراق المالية.

ويطبق الكانتون استراتيجياتهم باستخدام البيانات المتاحة للجمهور. ويتيح تحديد الأنماط لهم إنشاء محفزات آلية لشراء أو بيع الأوراق المالية.

على سبيل المثال، قد تكون استراتيجية التداول القائمة على أنماط حجم التداول قد حددت العلاقة بين حجم التداول والأسعار. لذلك إذا ارتفع حجم التداول على سهم معين عندما يصل سعر السهم إلى 25 دولارا للسهم الواحد وينخفض ​​عندما يصل السعر إلى 30 دولارا، فإن الكميات قد تنشئ عملية شراء تلقائية عند 25.50 دولار وتبيع آلي عند 29.50 دولار.

ويمكن أن تستند استراتيجيات مماثلة إلى الأرباح، وتوقعات الأرباح، مفاجآت الأرباح ومجموعة من العوامل الأخرى. في كل حالة، والتجار كمية نقية لا يهتمون آفاق مبيعات الشركة، وفريق الإدارة، وجودة المنتج أو أي جانب آخر من أعمالها. وهم يضعون أوامرهم لشراء وبيع على أساس صارم على الأرقام التي تمثلها في الأنماط التي حددتها.

تحديد الأنماط للحد من المخاطر.

ويمكن استخدام التحليل الكمي لتحديد الأنماط التي قد تتناسب مع الصفقات الأمنية المربحة، ولكن هذه ليست قيمتها الوحيدة. في حين جعل المال هو الهدف كل مستثمر يمكن أن نفهم، ويمكن أيضا أن تستخدم التحليل الكمي للحد من المخاطر.

إن السعي لتحقيق ما يسمى "العوائد المعدلة المخاطر" ينطوي على مقارنة تدابير المخاطر مثل ألفا وبيتا و R-سكارد والانحراف المعياري ونسبة شارب من أجل تحديد الاستثمار الذي سيحقق أعلى مستوى من العائد للمستوى المعطى خطر. والفكرة هي أن المستثمرين لا ينبغي أن تأخذ أي خطر أكثر مما هو ضروري لتحقيق مستوى عائدهم المستهدف.

لذلك، إذا كشفت البيانات عن أن اثنين من الاستثمارات من المرجح أن تولد عائدات مماثلة، ولكن واحد سيكون أكثر تقلبا بكثير من حيث صعودا وهبوطا تقلبات الأسعار، فإن الكوانت (والحس السليم) أن يوصي الاستثمار أقل خطورة. مرة أخرى، فإن كوانتس لا يهتمون من الذي يدير الاستثمار، ما تبدو ميزانيتها العمومية، ما المنتج يساعد على كسب المال أو أي عامل نوعي آخر. أنها تركز كليا على الأرقام واختيار الاستثمار الذي (يتحدث رياضيا) يقدم أدنى مستوى من المخاطر.

وتعترب حمافظ تعادل املخاطر مثالا على االسرتاتيجيات الكمي ة يف العمل. وينطوي املفهوم األساسي على اتخاذ قرارات لتخصيص األصول استنادا إلى تقلبات السوق. وعندما ينخفض ​​التذبذب، يرتفع مستوى المخاطرة في المحفظة. وعندما يزداد التقلب، ينخفض ​​مستوى المخاطرة في المحفظة.

لجعل المثال أكثر واقعية قليلا، النظر في محفظة تقسم أصولها بين النقد وصندوق مؤشر S & أمب؛ P 500. وباستخدام مؤشر شيكاغو لتقلبات أسعار الخيارات (فيكس) كمؤشر لتقلب سوق الأسهم، عندما ترتفع التقلبات، فإن محفظة افتراضتنا ستحول أصولها نحو النقد. وعندما ينخفض ​​التذبذب، ستحول محفظتنا الأصول إلى صندوق مؤشر S & P 500. يمكن أن تكون النماذج أكثر تعقيدا بكثير من تلك التي نشير إليها هنا، ربما بما في ذلك الأسهم والسندات والسلع والعملات والاستثمارات الأخرى، ولكن المفهوم لا يزال هو نفسه.

فوائد كوانت التداول.

التداول الكمي هو عملية صنع القرار النادرة. الأنماط والأرقام هي كل ما يهم. وهو نظام شراء / بيع فعال، كما يمكن تنفيذه باستمرار، دون عوائق من العاطفة التي غالبا ما ترتبط مع القرارات المالية.

بل هو أيضا استراتيجية فعالة من حيث التكلفة. وبما أن الحواسيب تقوم بهذا العمل، فإن الشركات التي تعتمد على استراتيجيات كمية لا تحتاج إلى توظيف فرق كبيرة ومكلفة من المحللين ومديري المحافظ. كما أنها لا تحتاج إلى السفر في جميع أنحاء البلاد أو العالم تفتيش الشركات والاجتماع مع الإدارة من أجل تقييم الاستثمارات المحتملة. انهم ببساطة استخدام أجهزة الكمبيوتر لتحليل البيانات وتنفيذ الصفقات.

ما هي المخاطر؟

"الكذب، لعنة الأكاذيب والإحصاءات" هو اقتباس غالبا ما تستخدم لوصف عدد لا يحصى من الطرق في البيانات يمكن التلاعب بها. وفي حين يسعى المحللون الكميون إلى تحديد الأنماط، فإن العملية ليست بأي حال من الأحوال خدعة. ويتضمن التحليل اإلفادة من خالل كميات هائلة من البيانات. اختيار البيانات الصحيحة هو بأي حال من الأحوال ضمانة، تماما كما الأنماط التي يبدو أنها تشير إلى نتائج معينة قد تعمل تماما حتى لا. حتى عندما يبدو أن نمط العمل، والتحقق من صحة أنماط يمكن أن يكون تحديا. كما يعلم كل مستثمر، ليست هناك رهانات مؤكدة.

نقاط الانعطاف، مثل تراجع سوق الأسهم 2008/2009، يمكن أن تكون صعبة على هذه الاستراتيجيات، لأن أنماط يمكن أن تتغير فجأة. من المهم أيضا أن نتذكر أن البيانات لا تخبر دائما القصة بأكملها. يمكن أن يرى البشر فضيحة أو تغيير الإدارة أثناء تطورها، في حين أن النهج الرياضي البحت لا يمكن أن يفعل ذلك بالضرورة. أيضا، تصبح الاستراتيجية أقل فعالية مع تزايد عدد المستثمرين الذين يحاولون توظيفه. وستصبح الأنماط التي تعمل أقل فعالية كلما حاول المزيد والمزيد من المستثمرين الاستفادة منها.

الخط السفلي.

وتستخدم العديد من استراتيجيات الاستثمار مزيجا من الاستراتيجيات الكمية والنوعية على السواء. وهي تستخدم استراتيجيات كمية لتحديد الاستثمارات المحتملة ومن ثم استخدام التحليل النوعي لاتخاذ جهودهم البحثية إلى المستوى التالي في تحديد الاستثمار النهائي.

وقد يستخدمون أيضا رؤى نوعية لتحديد الاستثمارات والبيانات الكمية لإدارة المخاطر. وفي حين أن استراتيجيات الاستثمار الكمي والنوعي لها أنصارها ونقادهم، فإن الاستراتيجيات لا تحتاج إلى أن تكون متبادلة.

التحليل الكمي تداول الفوركس.

التحليل الكمي تداول الفوركس.

التحليل الكمي تداول الفوركس.

التمويل الكمي للمبتدئين في الفوركس الفوركس.

كمي فكس الشركاء هو فريق صغير، مركزة من الباحثين النقد الأجنبي مقرها في أوروبا الشرقية. لدينا الكمي / النهج النوعي للتجارة، و.

أورانجكانت التحليل الكمي للأسهم والفوركس.

17.09.2017 & # 0183؛ & # 32؛ وهناك افتراض أساسي كبير من التيسير الكمي خطأ. الهدف الأول من التيسير الكمي هو الرأي والتحليل لتداول العملات الأجنبية الحقيقية.

أخبار الفوركس | أخبار تداول العملات الأجنبية، أبحاث السوق & أمب؛ أفكارا.

ديفيد رودريجيز هو كبير المحللين في ديليفكس مع أكثر من عشر سنوات من الخبرة في التداول الخوارزمي والكمي أساسيات تداول الفوركس و.

الفوركس.

تعلم الآلة لدورة التداول. من التحليل الكمي برامج البرمجيات. اذهب الى: برنامج الملاحة، ابحث. حول التحليل الكمي دورات البرمجيات؛

ديليفس - أخبار تجارة الفوركس & أمب؛ تحليل.

24.11.2003 & # 0183؛ & # 32؛ الفيديو المضمنة & # 0183؛ & # 32؛ تداول الفوركس مخاطر السوق مجانا باستخدام تداول العملات الأجنبية مجانا يتم استخدام التحليل الكمي لكمية مقابل. التحليل النوعي.

# الفوركس سلخ فروة الرأس ★★ أزواج التداول الطرق الكمية و.

كيف يمكن للمبتدئين مع القليل من الخبرة الرياضية / لا سابقة التداول كسر في التحليل الكمي والتداول حسابي؟ هو تداول العملات الأجنبية جيدة ل.

Секреты торговли на рынке فوريكس.

Всё для فوريكس здесь. Смотрите!

التحليل الفني لفوركس بواسطة ماسد المؤشر - إسيت.

سيعقد التحليل الكمي في تجارة السلع في لندن، المملكة المتحدة ابتداء من 13 مايو 2018. هذا المؤتمر هو حدث لمدة 3 أيام، وسوف ينتهي في 15 مايو 2018.

فوركس فيديو | التحليل الكمي | 30 تموز (يوليو) 2008 - يوتوب.

يستخدم التداول الكمي التحليل الفائق والخوارزميات المعقدة لاكتشاف الاتجاهات والأنماط في البيانات المالية. ترتبط ارتباطا وثيقا التداول الخوارزمية.

التداول مع بيثون | تصبح كمية.

11.03.2018 & # 0183؛ & # 32؛ أساسا، مفهوم التداول للتحليل الكمي ينطوي على عملية تطبيق الأعمال التجارية أو التقنية المالية التي تسعى لفهم.

Качайте прибыль из черного золота!

Анализ финансовых рынков от Форекс-дилера Телетрейд с лицензией ЦБ.

توقعات فوركس - وارتون المالية.

التحليل الكمي في الأساس، تتضمن الفكرة التجارية للتحليل الكمي إجراء تلطيخ تقنية مالية أو تجارية تسعى إلى.

الأمازون: التحليل الكمي - وايلي التداول: كتب.

التحليل الكمي والبحوث واستراتيجيات التداول في الأسواق المالية في جميع الأطر الزمنية.

أخبار الفوركس | أخبار تداول العملات الأجنبية، أبحاث السوق & أمب؛ أفكارا.

& كوت؛ التحليل الكمي & كوت؛ إلغاء. التداول الكمي: كيفية الربحية والتداول المنهجي: نهج كمي للربحية، والمخاطر،

استراتيجيات كمية - التحليل الكمي، والبحوث.

تعلم استراتيجيات تداول العملات الأجنبية مع ديل وودز - متخصص في استراتيجيات العمل سعر التداول! التركيز على منهجيات التداول البديل.

المالية & أمب؛ التحليل الكمي - البحث الكمي.

15.10.2018 & # 0183؛ & # 32؛ التمويل الكمي للمبتدئين في تكتل النظري بقعة يمكن أن تنطبق على الفور الفوركس التداول وخطر بسيط باستخدام التحليل الكمي.

التداول الكمي - إنفستوبيديا.

12.11.2018 & # 0183؛ & # 32؛ الفيديو المضمنة & # 0183؛ & # 32؛ التحليل الكمي للتجارة باستخدام إكسيل 1 أساسيات التداول الكمي - المدة: أداة إكسيل لتحليل تداول الفوركس - المدة:

مقدمة في استراتيجيات التداول الحسابية محاضرة 1.

هناك فئات فرعية مختلفة من التداول الكمي لتشمل التحليلات الإحصائية العالية وتحليل التنبؤ بالسوق. في ألغوريثميكترادينغ،

استراتيجية التداول | جيكو كوانت - التداول الكمي.

29.05.2018 & # 0183؛ & # 32؛ هذه الورقة هي الأولى من سلسلة التي تهدف إلى دراسة بالتفصيل استراتيجية أنانتا، على المدى القصير نموذج فكس منهجي باستخدام إشارات الدخل الثابت. سنقوم.

التحليل الكمي في الفوركس - الميزان.

07.12.2018 & # 0183؛ & # 32؛ ما هو التداول الكمي؟ استراتيجيات التداول القائمة على التحليل الكمي التي تعتمد على الحسابات الحسابية وتداول الفوركس.

تجارة خوارزمية: هل التداول الخوارزمي فعلا؟

08.06.2018 & # 0183؛ & # 32؛ تعلم التداول حسابي، التمويل الكمي وتجارة عالية التردد على الانترنت من خبراء الصناعة في كوانتينستي - معهد التدريب بايونير ل.

المحلل الكمي - ويكيبيديا.

التحليل األساسي في التحليل الكمي للتجارة الفوركس يحاول تحليل مؤشرات مثل ماسد و P-سار في حين أن التحليل القائم على النوع.

التحليل الكمي التعريف | Investopedia.

تحليل كمي من استراتيجيات العقود الآجلة المدارة لينتندر ريفيتد ريان أبرامز، كفا، فرم مدير محفظة ويسكونسن مؤسسة خريجي البحوث.

تجارة الرياضيات.

تطبيق التحليل الكمي للحصول على ميزة في الأسواق المالية.

دفاعا عن نهج كمي للأسواق المالية.

لدي شعور بأن هناك بعض خفية بعد انتشار سوء فهم حول البحوث التي تعتمد على البيانات في الأسواق المالية، وسوف تأخذ هذه المقالة: البحث عن ألفا & # 8211؛ لا حتى الخطأ: لماذا توقعات السوق الملغومة البيانات أسوأ من غير مجدية من قبل القاضي ليتل (تظهر أيضا في موقعه على الانترنت: المرتزقة التاجر) كنقطة انطلاق للمناقشة.

ولدت المادة نفسها كخطوة ضد هذه المادة على ياهو المالية: لماذا مملة هو الصاعد، الذي & # 8220؛ إنفيرز & # 8221؛ فرصة 89٪ للعمل الصعودي على S & أمب؛ P استنادا إلى عينة من 18 الحالات السابقة حيث كان لدينا مماثلة & # 8220؛ انخفاض فول & # 8221؛ الأن.

الآن، اسمحوا لي أن أقول بوضوح أن مقالة ياهو لا يمكن الدفاع عنها لعدد من الأسباب في رأيي (على سبيل المثال لا الحصر: طريقة حجم عينة صغيرة جدا، لا تحليل المتانة، لا ذكر لأعداد المحاكمات التي تم تشغيلها)، وذلك في هذا وأنا أتفق مع السيد ليتل.

لكن السيد ليتل يتجاوز ذلك ويوضح لماذا لا يمكن أن تكون أسواق الأسهم & # 8220؛ مملة & # 8221؛ الآن:

& # 8220؛ المسار المحتمل لأسواق الأسهم هو التأثير المباشر من مسار أسواق الدين والعملة (وهي أوبوسيت من مملة الآن). [& # 8230؛] & # 8220؛ الهدوء قبل العاصفة مملة، & # 8221؛ يمكن. عادي ممل مملة القديمة؟ آه، لا. & # 8221؛ [& # 8230؛]

وينتقل في نهاية المطاف منتقديه إلى استخراج البيانات في الأسواق المالية بشكل عام:

& # 8220؛ الأسواق بعيدة كل البعد عن البساطة. في الواقع أنها معقدة جدا. وعلى هذا النحو، فإن التنبؤات القائمة على استخراج البيانات من متغير تاريخي واحد أو مراقبة نمط واحد مختارة من الكرز هي أسوأ دائما تقريبا من غير مجدية لأنها تتجاهل التقاء الأساسية من العوامل. & # 8221؛ [& # 8230؛]

& # 8220؛ عندما يتعلق الأمر بالتنبؤ بالمخرجات المستقبلية للأنظمة المعقدة، فإن جميع أشكال التفكير الإحصائي الواحد المتغير تكون معيبة. & # 8221؛ [& # 8230؛]

& # 8220؛ الطريقة الوحيدة لتجنب الحصول على خداع من قبل بيانات زائفة أو التفكير السطحي هو وضع حقيقي الكوع الشحوم في فهم حقا ما يدفع الأسواق والسبب ... وبمجرد أن يكون لديك هذا الفهم الذي لا تحتاج إلى اختيار الكرز أو البيانات الألغام لأن لديك شيء أفضل: القدرة على تقييم التقاء العوامل الرئيسية في الوقت الحاضر، كما أثرت على علاقات السوق الهامة هنا والآن. & # 8221؛

الآن، بينما أنا أوافق على أن الأسواق المالية معقدة جدا، وأنه من السهل جدا أن ينخدع، وأعتقد أن هذه البيانات عن استخراج البيانات هي تاد عامة جدا.

باستخدام متغير تاريخي واحد أو مع الأخذ بعين الاعتبار تأثير عوامل متعددة يقول شيئا مطلقا في حد ذاته على مدى جيدة التنبؤ (ومع & # 8220؛ التنبؤ & # 8221؛ أشير إلى أي نوع من الاستدلال الإحصائي على المستقبل).

بشكل عام، لتكون قادرة على جعل التنبؤ مع بعض قيمة واحدة لتحديد بعض الميزات (المتغيرات) التي مجتمعة بطريقة معينة لديها بعض القدرة التنبؤية على الأحداث المستقبلية. وهذا ينطبق على أي مجال ولأي طريقة التنبؤ، سواء كان ذلك منظمة العفو الدولية أو العقل البشري.

الجزء الصعب بالطبع هو العثور على هذه الميزات والجمع بينهما.

وبالنظر إلى الأمور بهذه الطريقة، فإن مؤلف مقال ياهو يدعي فقط أن (تعريف معين من) مستوى منخفض من التقلب لديه بعض القوة التفسيرية على العائدات المستقبلية. ما يستجيب له ليتل هو أن السياسة النقدية والديون وأسواق العملات بدلا من ذلك هي ميزات أفضل للاستخدام، استنادا إلى خبرته ورؤيته للعالم.

هل هذا حقا مختلف عن استخراج البيانات بشكل صحيح؟

السؤال الكبير هو ما إذا كان & # 8220؛ فهم & # 8221؛ فإن أسباب بعض ديناميات السوق هي عامل رئيسي في جعلها قابلة للتنبؤ إلى حد ما (لاحظ علامات الاقتباس في & # 8220؛ فهم & # 8221؛).

أنا لا & # 8217؛ ر نعتقد أن هذا هو الحال.

لجعل موازاة مع عالم الفيزياء، والفيزيائيين بالتأكيد دون & # 8217؛ ر دائما نفهم لماذا بعض الأمور تتبع قانون معين. بل إنهم يراقبون سلوكا معينا ويحاولون وصفه. إذا على طول الطريق يمكن أن تجد نوعا من التفسير لذلك، كان ذلك أفضل. ولكن سيكون هناك دائما & # 8220؛ لماذا & # 8221؛ والتي تتطلب إجابة (لماذا يقع التفاح نحو الأرض؟ - & غ؛ الجاذبية - & غ؛ لماذا الجاذبية موجودة؟ - & غ؛ النسبية - & غ؛ الخ).

بالطبع هناك فرق رئيسي مع الفيزياء هو أن الأسواق المالية لا يمكن وصفها تماما من المعادلات، كونها نتائج التفاعلات المعقدة المليارات من الناس. من وجهة نظر عملية هذا يعني أنه مع نهج يحركها البيانات علينا أن نضع المزيد من الاهتمام في وضع إطار لتقييم القدرة التنبؤية الفعلية لأي نموذج، والتي أيضا سوف بالكاد تعمل & # 8220؛ إلى الأبد & # 8221؛.

ولكن هناك صعوبات مماثلة تنطبق على أي نوع من التجارة التقديرية. والحقيقة نفسها التي توجد فيها عوامل كثيرة في اللعب (وبالتالي الكثير من الضجيج) تجعل من الصعب على دماغنا تحليل الوضع بموضوعية، وبالتأكيد العديد من التحيزات المعرفية التي تؤثر علينا دون مساعدة.

لذلك لدينا & # 8220؛ فهم & # 8221؛ من أسباب تحركات السوق يمكن & # 8217؛ ر حقا الذهاب إلى هذا الحد. مثلا قد نفهم أن هناك عدم كفاءة معينة بسبب بعض المؤسسات العاملة تحت بعض القيود، ولكننا لم نعلم كم من الوقت سوف تبقى هذه القيود في مكان أو عندما بعض المنافسين سوف تختار على هذا عدم الكفاءة خفض هامش الربح لدينا أو حتى تسبب في الأسواق على التصرف بطريقة لا يمكن التنبؤ بها تماما.

مع هذا أنا لا أريد أن أقول أن استخدام بعض السلطة التقديرية لا طائل & # 8211؛ بدلا من أنني أحاول أن أجادل بأن هناك مكانا لكلا في التداول ولا أرى ازدواجية هنا. تؤدي البحوث البحتة (التي يتم إجراؤها بشكل صحيح) والبحوث الكلية الكلية / التقديرية البحتة إلى مجموعتين مختلفتين من الفرص التي يمكن أن تتداخل أيضا في بعض الحالات.

من المحتمل أن يكون التداول الإختياري أكثر استجابة لديناميكيات السوق المتغيرة، في حين أن النهج القائم على البيانات قد يكون له قوته في قابلية العمليات إلى الأسواق المختلفة، وكيف يمكن قياسها كميا.

وعلى أي حال أعتقد بقوة أن أي تحليل يستند إلى البيانات هو فقط جيدة مثل الفكر الذي وضعنا فيه، وبالمثل أي نوع من التجارة التقديرية يمكن أن تستفيد فقط من الاستفادة من بعض التحليل الكمي.

للتعليق على النقطة الأخيرة التي أثارها السيد ليتل:

& # 8220؛ ومع ذلك فإننا ننفق ما يقرب من صفر من الوقت في استخراج البيانات، مع عدم الاهتمام في عبارات مثل & # 8220؛ على مدى السنوات الماضية X، و S & أمب؛ P فعلت هذا X في المئة من الوقت. & # 8221؛

لماذا هذا التباين؟ لأن الأسواق هي بحر معقد من المتغيرات المتشابكة والمتشابكة & # 8211؛ وهي الدوافع التاريخية والعلاقات النوعية السبب والنتيجة هي ما لها قيمة دائمة. ليس ناتج جدول بيانات يهم & # 8211؛ فإن اختيار الكرز القائم على نمط تفتقر إلى نظرة ثاقبة ما خلقت النتائج & # 8211؛ ولكن العلاقات النوعية تعزى حقا إلى السببية المشتركة من مختلف النتائج، على أساس كل حالة على حدة، مع إشارة كبيرة جدا للتاريخ والسياق. & # 8221؛

أوافق على أن ما يهم هو العثور على بعض & # 8220؛ العلاقات & # 8221؛ التي لديها قوة تنبؤية حقيقية على المستقبل. ولكن كيف يجد المرء أن هذه العلاقات هي مسألة معقدة ويجب على المرء أن يحفر في تفاصيل كل حالة لمعرفة ما إذا كان التحليل له بعض القيمة، لأن عموما الناتج من جدول البيانات يمكن أن تكون جيدة أو سيئة مثل أي علاقات نوعية قد يعتقد المرء أن عقد.

ترتيب خوارزميات مطابقة.

وفي أسواق اليوم التي تهيمن عليها الطحالب ذات التردد العالي، تتضاءل بشكل عام مساحة الأرباح بالنسبة لغير هف (والأهم من ذلك، غير هف) الرجال. من المرجح أن يكون تأثير الأداء النسبي للموجات الديكامترية (هف) أكبر كلما كان حجم التداول أقل وأقصر فترة عقدك.

ومع ذلك، في تجربتي هذا لا يجب أن تكون ضرورية الحالة: ببساطة، كما هو الحال في أي عمل لديك للتكيف مع المنافسين، وفي هذه الحالة طريقة واحدة للقيام بذلك هو إيلاء المزيد من الاهتمام وتحسين التنفيذ جانب التداول الخاص بك. هذا ليس دائما يمكن القيام به بسهولة (انظر & # 8220؛ الطابع الزمني الاحتيال & # 8221؛ ذكرت من قبل زيروهيدج)، ولكن هناك بعض الفواكه منخفضة شنقا التي يمكن اختيارها كخطوة أولى.

إذا كان هذا البيان قد يبدو غامضا بالنسبة لك، لدي مثال على أساس تجربتي التي تدعم ذلك، وأعتقد أنه يمكن أن يكون مفيدا للآخرين (في حين نأمل ألا يكون لها الكثير من التأثير على استراتيجيات بلدي).

في حين أن جميع نماذج بلدي مؤتمتة بالكامل، ما زلت أحب أن ننظر إلى الأسواق وخاصة في الكتب النظام عندما يتم تنفيذ أوامر بلدي.

شيء لاحظته منذ بعض الوقت عندما كان تداول العقود الآجلة لسندات الولايات المتحدة 30 يوما أنه كلما تم تنفيذ أوامر الحد، كنت على الفور في حيرة.

ما يعنيه هذا هو أفضل مثال على ذلك. لنفترض أن لدينا كتاب طلب يشبه هذا:

وأن الأمر الخاص بالبيع قد تم تضمينه في تلك 750 @ 134.6.

كلما أعدمت، فإن منتصف السعر ثم تتحرك على الفور ضد لي، والكتاب ثم تبدو شيئا من هذا القبيل:

في الأساس كان ما يحدث هو أن طلبي كان دائما واحدا من آخر ليتم تنفيذها، وبالتالي فإن حقيقة بسيطة أن حصلت على شغل يعني أنه لم يكن هناك المزيد من العروض (العطاءات) على مستواي، وأفضل عرض والعطاء سوف تتحرك صعودا ( أسفل) علامة واحدة.

وكشف تحقيق سريع على موقع سم أن السبب في ذلك هو نوع من النظام مطابقة ألغو المستخدمة من قبل تبادل، الأول في، أولا خارج (فيفو) ألغو.

ما هي خوارزمية مطابقة؟

خوارزمية مطابقة هي تقنية لتخصيص الكميات المطابقة، وتستخدم عندما يتطابق ترتيب المعتدي مع واحد أو عدة أوامر يستريح. تنطبق الخوارزميات على كل من المطابقة الصريحة والضمنية.

في راجيف رانجان & # 8217؛ ق الموقع يمكنك العثور على مقدمة أكثر عمقا لخوارزميات ترتيب مطابقة (فضلا عن الموارد الأخرى على هفت / ألغو التداول).

في المثال أعلاه، تم توجيه نموذج التداول لي بإرسال أمر الحد فقط عندما كان السعر قريب بما فيه الكفاية إلى المستوى المطلوب، والذي جعلني دائما واحدا من آخر للانضمام إلى قائمة الانتظار، ومن ثم واحد من آخر أن يتم شغلها، وفقا ل إلى نموذج فيفو.

من الناحية العملية، ما يعنيه هذا هو أنني كنت أعدم دائما في أسوأ السيناريوهات الممكنة، وهذا هو عندما يستمر السعر في الاتجاه المعاكس من طلبي، وفي الوقت نفسه أنا لم ينفذ في أفضل السيناريوهات، وهذا هو عندما يكون السعر & # 8220؛ المس & # 8221؛ مستواي ثم عكسي في صالحي.

كما يمكنك أن تتخيل، كان الحل البديل بالنسبة لي لإرسال أوامر حد بلدي (عند التشغيل تحت الطحالب مطابقة فيفو) في أقرب وقت ممكن، ولكن عموما، هذه الملاحظة يمكن أن تشير أشياء مختلفة لمختلف الناس. بالنسبة لمتداولي اليوم الذين لا يتداولون بطريقة آلية، فإن التشغيل تحت خوارزميات مطابقة فيفو قد يعني في كثير من الأحيان زيادة الحد الأدنى للتنفيذ السلبي بواسطة علامة واحدة (والتي يمكن أن تكون كبيرة جدا، اعتمادا على ما يقوم به)، ما لم يكن واحدا غير قادرة على اللعب من حوله.

وبالمثل لهذه الحالة، هناك حالات أخرى عندما يكون ترتيب مطابقة ألغو في الاستخدام وتداول التنفيذ بشكل عام يمكن أن تصبح مهمة مثل الاستراتيجيات / الأفكار التجارية أنفسهم.

مثال آخر على الاستخدام الجيد للخوارزميات مطابقة النظام يمكن أن يكون للتاجر تعمل تحت خوارزمية مطابقة تناسبيا، نموذجية من العقود الآجلة اليورو دولار (إر). إذا كنت تريد حقا ملء X الكثير، هل يمكن أن ترسل فقط أمر الذي هو إلى حد ما أكبر من X & # 8211؛ مع كمية إضافية تمليها كيف العدوانية تريد / تحتاج إلى أن & # 8211؛ ومرة واحدة في محاولة لإلغاء الكثير المتبقية (تنويه: بطبيعة الحال من خلال القيام بذلك كنت مخاطرة بنشاط من شغلها في جميع الكثير، حتى مجرد لا & # 8217؛ ر تأخذ كلمتي على هذا كونها ممارسة جيدة وتفعل ذلك في الخاص بك المخاطر الخاصة).

بالطبع الانتباه إلى خوارزمية مطابقة هو مجرد خدش سطح العالم عالية التردد، ولكن أود أن أعتقد أنه في بعض الحالات انها & # 8217؛ s سهلة & # 8220؛ الصفر & # 8221؛ أن تفعل واحدة يمكن أن تضيف مباشرة بعض القيمة.

ولختتام هذه الوظيفة، اسمحوا لي أن أقول بوضوح أنه لمدى جيدة محاكاة السوق لدينا، يمكن تنفيذ الصفقات & # 8217؛ ر دائما أن يكون نموذجا مسبقا. وهذا لا يعني أننا يجب أن نتخلى عن محاولة جعل المحاكاة واقعية (ومتحفظة إلى حد ما) قدر الإمكان، على سبيل المثال. من حيث الملء والانزلاق (هنا & # 8217؛ s وظيفة لطيفة على ما هو الانزلاق من قبل البروفيسور تاكر بالش). بدلا من ذلك، ينبغي أن نتذكر فقط أنه لا يوجد بديل حقيقي للمراقبة الشخصية الأولى والتفاعل مع العالم.

الكل في الكل، فإنه لا ينبغي & # 8217؛ ر حقا تأتي بمثابة مفاجأة أن الملاحظة بسيطة هي أداة قوية، كونها الخطوة الأولى من المنهج العلمي.

اختيار ميزة في خوارزميات التداول.

في الآونة الأخيرة لقد كنت تبحث عن طريقة أكثر منهجية للالتفاف حول الإفراط وفي سعودي وجدت أنه من المفيد الاقتراض بعض التقنيات من مجال التعلم الآلي.

إذا كنت تفكر في ذلك، خوارزمية التداول هو مجرد شكل من أشكال منظمة العفو الدولية تطبيقها على سلسلة الأسعار. هذا البيان، على الرغم من أنه ربما واضح، يضعنا في وضع يمكنها من تطبيق عدد من تقنيات التعلم الآلي لتصميم استراتيجيات التداول لدينا.

توسيع ما نوقش هنا (وهنا)، يبدو بديهية أن المزيد من الميزات في نموذج، وبشكل عام نموذج قد تكون عرضة لالبث الزائد. وتعرف هذه المشكلة بمقايضة التباين بين التحيز، وعادة ما تلخصها الرسم البياني على اليمين.

ومع زيادة التعقيد، يزداد الأداء في مجموعة التدريب بينما تتراجع قوة التنبؤ.

ما هو أقل بديهية ربما هو أن الميزات المحددة المستخدمة في العلاقة مع ديناميات للتنبؤ تلعب دورا رئيسيا في تحديد ما إذا كنا الإفراط في تجهيز البيانات الماضية، بحيث سلوك الخطأ أظهرت في الرسم البياني هو مجرد تعميم.

وهناك شيء مثير للاهتمام بشكل خاص هو أن استخدام نفس الميزة (على سبيل المثال في تطبيقنا مؤشرا أو آلية للربح أو وقف الخسارة وما إلى ذلك) قد يتسبب أو قد لا يسبب الإفراط في التجميع وفقا للديناميات التي نحاول وضعها.

والسبب في ذلك هو أن بعض الظواهر (أو بعض الأوقات حتى المتغيرات من نفس الظاهرة) ببساطة يمكن وصفها من قبل بعض الميزات.

وكمثال على ذلك، تخيل أنك تحاول التنبؤ بالمبيعات المستقبلية لمتجر للأحذية الرياضية في أستراليا. A & # 8220؛ جيد & # 8221؛ ميزة للاستخدام يمكن أن يكون الموسم من السنة، كما (يقول) الأستراليون حريصون بشكل خاص في الرياضات المائية، وبالتالي الينابيع والصيف تميل إلى إظهار أفضل المبيعات لهذا العام.

الآن تخيل محاولة للتنبؤ المبيعات المستقبلية من متجر لبيع الملابس الرياضية مماثلة تقع في مكان ما في الولايات المتحدة. قد يكون الأمر كذلك هو أن المواطنين الأمريكيين لا يفضلون أي موسم معين، كما هو الحال في الصيف يمارسون الرياضات المائية وفي الشتاء يذهبون للتزلج. في هذا السيناريو الجديد، من المرجح أن يؤدي النموذج الذي يستخدم موسم السنة كميزة إلى نموذج محمل بسبب مختلف الديناميات الكامنة.

العودة إلى الأسواق المالية، مثال على ذلك يمكن أن يكون كيف أن آلية وقف الخسارة تميل إلى أن تكون (بشكل عام ووفقا لتجربتي) ميزة جيدة للاستراتيجيات التالية الاتجاه، ولكن ليس لاستراتيجيات المتوسط ​​انعكاس (والعكس لتحقيق الربح المستهدف أوامر). ويمكن أن يكون هناك تفسير محتمل لذلك أن الاتجاهات موصوفة جيدا بعدم وجود حركات ضارة كبيرة، ولكن تمديدها الكامل لا يمكن أن يعرف مسبقا (ولكن هذا هو مجرد محاولة لترشيد النتائج التجريبية).

لذلك، كيف يمكنك أن تفهم ما هي الميزات المرشحين جيدة؟

لحسن الحظ بالنسبة لنا، وهناك مجموعة كاملة من التقنيات المتقدمة في مجال التعلم الآلي لتشغيل ميزة التحديد. أوصي ورقة 2003 التالية للحصول على لمحة عامة عن الأساليب: مقدمة في متغير وميزة اختيار من قبل إيزابيل غويون. أي نص لتعلم الآلة يجب أن يغطي أيضا بعض التقنيات، كما يفعل استانفورد ستانفورد & # 8217؛ s آلة التعلم الطبقة في كورسيرا.

أي قراء آخرين & # 8217؛ التوصية (أو التعليق) هو بالطبع موضع ترحيب كبير.

تقديرات مقلدة للأداء.

هذا هو متابعة سريعة على منصبي السابق على التطبيع الكمي.

فبدلا من إزالة الكمية العليا من العوائد / الصفقات عند تحسين مساحة المعلمات الاستراتيجية، كان النهج الأخير لإزالة الكميات العلوية والسفلية X، وذلك باستخدام مقدر تقليم قوي للأداء بدلا من المقدر بحد ذاتها.

المزايا متماثلة لتلك التي تمت مناقشتها في الوظيفة السابقة، طالما أن باكتست الخاص بك يسمح لنمذجة واقعية لتنفيذ الصفقات & # 8211؛ مثلا إذا كنت تستخدم أوامر التوقف والقضبان التجارية (بدلا من بيانات القراد)، وربما كنت ترغب في إضافة كمية من الانزلاق في بعض الطريق يتناسب مع حجم شريط (مواصفات اللازمة لأن النمذجة المحافظ لأوامر الحد هو أسهل لتحقيق) .

ويعد تقليم أسوأ العوائد مفيدا بشكل خاص في حالة وجود استراتيجيات ذات خسائر كبيرة واحدة (مثل استراتيجيات الانعكاس المتوسط ​​من نوع ما عادة)، في حين أن تقليم أفضل العوائد يكون أكثر فائدة للاستراتيجيات التي لها أيام إيجابية كبيرة (مثل استراتيجيات الاتجاه) .

اثنان (من العديد) المتغيرات المحتملة هي:

- للحفاظ على أوتوكوريلاتيونس من استراتيجية & # 8217؛ عوائد، يمكن للمرء أن يقرر لإزالة كتل من الصفقات / أيام، بدلا من الصفقات الفردية / أيام (بطريقة مماثلة لما يفعله عندما بوتسترابينغ كتل من الصفقات / أيام).

- للحفاظ على عدد العينات في نتائجنا بدلا من إزالة أعلى (أسوأ) أيام، يمكن للمرء أن يحل محلها مع متوسط ​​/ متوسط ​​إيجابية (فقدان) أيام.

شيء آخر هو أن نلاحظ أنه إذا كان قياس الأداء الخاص بك يجعل من استخدام الانحراف ستد (كما هو الحال بالنسبة ل شارب نسبة)، وتقليم ذيول العائد من حسابه من المرجح أن يؤدي إلى المبالغة في تقدير الأداء.

أخيرا، هنا & # 8217؛ s ماتلاب التعليمات البرمجية:

(عادة ما يكون المتغير normalise_excess_pnl تلقائيا إنيتياليزد إلى 1 أو 0 من البيئة الخارجية، وفقا لما إذا كان أو لا 'أنا تشغيل التحسين).

إلغاء تركيب برامج ألفا & # 8217 وإساءة فهمها وفهمها.

في حين أن التجاوز هو بالتأكيد التحدي، والسقوط على الطرف المعاكس هو أيضا إمكانية.

الإبلاغ عن جزء من مقابلة مع ويليام إشكاردت من مجلة فوتشرز (والتي أوصي بقراءتها بالكامل هنا):

& # 8220؛ أستطيع أن أتحدث أكثر قليلا عن الإفراط في تركيب، إن لم يكن بلدي تقنيات الملكية الشخصية. أولا وقبل كل شيء أحب [المدى] الإفراط في تركيب بدلا من منحنى المناسب لأن منحنى المناسب هو مصطلح من تحليل الانحدار غير الخطية. فمن حيث لديك الكثير من البيانات وكنت تركيب نقاط البيانات إلى بعض منحنى. حسنا، أنت لا تفعل ذلك مع العقود الآجلة. من الناحية الفنية ليس هناك منحنى المناسب هنا. لا ينطبق هذا المصطلح. ولكن ما يمكنك القيام به هو يمكنك الإفراط في صالح. السبب أنا أحب مصطلح أكثر من صالح بدلا من منحنى صالح هو أن الإفراط في صالح يدل على أنك أيضا يمكن أن يصلح مناسبا. الأشخاص الذين لا يحسنون هم أقل من المناسب. & # 8221؛

الإبطال والإساءة.

إذا كنا نستخدم عددا غير كاف من درجات الحرية، حتى أن نظامنا لا يفرق بين بعض التغييرات الرئيسية في سلوك السوق، ثم ما نقوم به هو نقص. ويمكن أن يكون مثال تافهة على نقص التموين شراء مخزون عشوائي من الكون الأسهم في نقطة عشوائية في الوقت المناسب والاحتفاظ بها لفترة زمنية عشوائية.

ومن الواضح أن ما يجعل المتغير & # 8220؛ الحق & # 8221؛ لنموذج معين وأصل معين هو جدال للغاية.

وبالمثل لما قال عن الإفراط في الكتابة، لا أعتقد أننا يمكن أن أقول بسهولة في الشروط المطلقة ما إذا كان نموذج معيبة مع نقص أو سوء تجهيز (باستثناء حالات واضحة جدا). بدلا من ذلك، أود أن العقل من حيث احتمال وجود نموذج أفضل & # 8217؛ ق أننا نتجاهل، على سبيل المثال. يمكن أن يكون هناك عامل رئيسي في أن نموذجنا حساس بشكل خاص وأننا لا نحتسب (سواء من حيث الأصول المحددة التي نطبقها النموذج أو من حيث ديناميات السوق الحالية). أو قد يكون الأمر هو أننا نستخدم بعض المتغيرات التي ترتبط فقط بالعامل الحقيقي، ولكنها ليست سائق ألفا الفعلي.

وتشمل تقنيات أداء هذا النوع من التحليل تحليل ال يكا وتحليل العوامل، ولكن وفقا لما يمكن تطبيقه بالضبط على العديد من التقنيات الكمية الأخرى (على مستوى المحفظة، يبدو أن شيئا مثل تجميع السوق المقدم من ديفيد فارادي يبشر بالخير).

بطبيعة الحال (ولسوء الحظ)، علينا أن نضع في اعتبارنا أنه كلما عملنا هذا النوع من التحليل الخلفي، والأرجح أننا سوف تذهب واحدة متطرفة (نقصان / سوء التجهيز) إلى الآخر (الإفراط في).

الدهون ذيول وتغيير ديناميات السوق.

في جزء آخر من المقابلة المذكورة أعلاه، السيد إشكاردت يرتبط بدقة عدد درجات الحرية لعدد من الصفقات في باكتست لدينا، مدعيا أن واحد يحتاج إلى المزيد من الصفقات مما كان متوقعا في العالم & # 8220؛ غوسيان العالم & # 8221؛ بسبب ذيل الدهون من الأسواق & # 8217؛ عائدات. بينما أنا أتفق مع العلاقة النوعية بين درجات الحرية وعدد الصفقات، لست متأكدا من أنني أتفق مع العلاقة الكمية الصارمة بين المتغيرين.

والسبب في ذلك ذو شقين:

1) ليس من الممكن دائما تحديد العدد الفعلي لدرجات الحرية المستخدمة أو كم من الوقت الذي نتدفق فيه في نمذجةنا (كما نوقش في منصبي السابق)؛

2) أعتقد الدهون الذيل هو جزء فقط من القصة. جزء كبير آخر هو التغيرات المستمرة التي تذهب الأسواق الحوض الصغير (تحت شكل غير متجانسة ولكن ليس فقط).

تخيل أنك اختبار نموذج أكثر من 2 سنوات من البيانات، وذلك لأن النموذج هو نموذج عالية التردد نسبيا (وهكذا تنتج عدد كبير جدا من الصفقات) كنت تعتقد أنك تحمي نفسك من الإفراط في الكتابة. ما قد تتجاهله هو أنه بعد اختبار النموذج خلال فترة زمنية قصيرة نسبيا، لا يمكن أن تختبره ضد ظروف السوق المختلفة. قد تكون الأسواق قبل 2.5 سنة كانت الأسواق مختلفة نوعا ما وكان نموذجك عديم الجدوى، مما يعني أنه بمجرد تغير الأسواق مرة أخرى سوف تفقد الحافة الخاصة بك. مثال يمكن أن يكون نموذجا يستفيد دون علم من بعض سلوك السوق ولدت من بنك الاحتياطي الفدرالي على الانتظار على مدى هذه الفترة الزمنية الطويلة.

وهذا شكل آخر من أشكال الإزدحام إذا أردت، ولكن يمكن حسابها من خلال النظر ببساطة في عدد الصفقات مقابل عدد من النماذج & # 8217؛ s المعلمات.

وبسبب هذا، أريد دائما اختبار أي إستراتيجية جديدة بشأن أكبر قدر ممكن من البيانات التاريخية. فيما يتعلق بهذا، أنا في خلاف جزئي مع الدكتور تشان، الذي يقول أنه نادرا ما يختبر استراتيجيات مع بيانات أقدم من عام 2007 (اقرأ المزيد هنا: علم الزائفة من الفرضية اختبار). كل الأشياء الأخرى على قدم المساواة، أجد استراتيجية عملت بشكل جيد لفترة طويلة لتكون أكثر عرضة للعمل في المستقبل القريب من استراتيجية عملت بشكل جيد على مدى تاريخ قصير (وهذا لا يعني أن شيئا بدأ العمل فقط مؤخرا يمكن & # 8217؛ ر الاستمرار في العمل). أيضا، حتى لو كان لديك شيء بدأ العمل فقط في الآونة الأخيرة، وجود نظرة على كيفية تصرفه عندما لم تفعل حقا يمكن بالتأكيد تقديم بعض الأفكار مثيرة للاهتمام & # 8211؛ خاصة إذا كنت غير متأكد من ما السائق وراء ألفا الخاص بك هو حقا.

وهذا يقودني إلى النقطة الأخيرة قبل اختتام هذا المنصب الطويل: هل علينا حقا أن نفهم ما يفعله نموذجنا ونوع عدم الكفاءة الذي نستغله؟

شخصيا، وأعتقد أن فهم محرك الكامنة وراء ألفا لدينا هو بالتأكيد زائد كبير، لأنه يتيح لك مراقبة مباشرة لسلوك السائق الرئيسي، والتي بدورها يمكن أن تعطيك بعض الأفكار العملية في الأوقات المضطربة. ومع ذلك، هذا ليس دائما كاف & # 8211؛ فكر في الأموال الكمية خلال الانهيار 07-08: كانوا على دراية كاملة من السائق وراء استراتيجيات حقوق الملكية الفكرية الأسهم، لكنها لا تزال محاصرة في تدفقات أوامر والتصفية القسري. مثال آخر يمكن أن يكون جيدا تفجير لسم.

من المعنوية من القصة أن هناك يمكن أن يكون هناك دائما طبقة إضافية من التعقيد لا ينظر فيها، بحيث (جزئيا) فهم لدينا ألفا & # 8217؛ ق السائق قد لا تقدم أي صعود إضافي.

لذلك، على الرغم من أنني لطيفة لا & # 8217؛ ر من الضروري أن نفهم السائق الحقيقي وراء ألفا & # 8211؛ شريطة أن يعطينا التحليل الإحصائي لنا الثقة الكافية لتداول إستراتيجيتنا.