Friday 27 October 2017

Building Models For High Frequency Algorithmic Trading Strategies Using Matlab


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Este post se espera que servir a dos audiencias. El primero será individuos que tratan de obtener un trabajo en un fondo como un comerciante cuantitativa. La segunda será individuos que desean tratar de establecer su propio negocio de comercio minorista algorítmica. comercio cuantitativo es un área extremadamente sofisticada de las finanzas cuant. Se puede tomar una cantidad significativa de tiempo para adquirir los conocimientos necesarios para pasar una entrevista o construir sus propias estrategias de operación. No sólo eso, sino que requiere una amplia experiencia en programación, por lo menos en un idioma como Matlab, R o Python. Sin embargo, como la frecuencia de negociación de los incrementos de estrategia, los aspectos tecnológicos se vuelven mucho más relevante. Por lo tanto estar familiarizado con C / C será de vital importancia. Un sistema de comercio cuantitativa consiste en cuatro componentes principales: Estrategia de Identificación - Encontrar una estrategia, la explotación de un borde y decidir sobre la frecuencia de negociación Estrategia Backtesting - La obtención de datos, análisis de rendimiento de la estrategia y la eliminación de los prejuicios Execution System - Vinculación a una casa de valores, la automatización del comercio y reducir al mínimo los costos de transacción de Gestión de Riesgos - óptima asignación de capital, tamaño de la apuesta criterio / Kelly y el comercio de la psicología Bueno comenzar por echar un vistazo a la forma de identificar una estrategia de negociación. Estrategia de Identificación Todos los procesos de negociación cuantitativa comienzan con un período inicial de la investigación. Este proceso de investigación abarca la búsqueda de una estrategia, ver si la estrategia se inscribe en una cartera de otras estrategias puede que esté ejecutando, la obtención de los datos necesarios para poner a prueba la estrategia y tratar de optimizar la estrategia para un mayor rendimiento y / o menor riesgo. Tendrá que tener en cuenta sus propias necesidades de capital si se ejecuta la estrategia como un comerciante al por menor y cómo los costes de transacción afectarán a la estrategia. Contrariamente a la creencia popular en realidad es bastante fácil de encontrar estrategias rentables a través de diversas fuentes públicas. Académicos publican regularmente los resultados comerciales teóricos (aunque en su mayoría bruto de los costes de transacción). blogs de finanzas cuantitativas discutirán estrategias en detalle. Los diarios comerciales darán un resumen de las estrategias empleadas por los fondos. Es posible pregunta de por qué los individuos y las empresas están dispuestos a discutir sus estrategias rentables, especialmente cuando saben que otros estorbar el comercio pueden detener la estrategia de trabajar en el largo plazo. La razón radica en el hecho de que no van a menudo discutir los parámetros exactos y métodos de ajuste que se han llevado a cabo. Estas optimizaciones son la clave para convertir una estrategia relativamente mediocre en una altamente rentable. De hecho, una de las mejores maneras de crear sus propias estrategias únicas es encontrar métodos similares y luego llevar a cabo su propio procedimiento de optimización. He aquí una pequeña lista de lugares para comenzar a buscar ideas estratégicas: Muchas de las estrategias que se verá en caerá en las categorías de reversión a la media de seguimiento de tendencias y / impulso. Una estrategia de reversión a la media es aquella que intenta explotar el hecho de que significa un largo plazo en una serie de precios (por ejemplo, el diferencial entre los dos activos correlacionados) existe y que las desviaciones a corto plazo de este medio, finalmente, se revertirán. Una estrategia de momentum intenta aprovechar tanto la psicología de los inversores y gran estructura fondo por enganchar un paseo en una tendencia de mercado, lo que puede cobrar impulso en una dirección, y seguir la tendencia hasta que se invierte. Otro aspecto de gran importancia cuantitativa de la negociación es la frecuencia de la estrategia de negociación. comercio de baja frecuencia (LFT) se refiere en general a cualquier estrategia que mantiene activos más largo que un día de negociación. En consecuencia, la negociación de alta frecuencia (HFT) generalmente se refiere a una estrategia que mantiene activos intradía. comercio de ultra alta frecuencia (UHFT) se refiere a las estrategias que tienen activos del orden de segundos y milisegundos. Como practicante menor HFT y UHFT son ciertamente posibles, pero sólo con un conocimiento detallado de la pila y la cartera de pedidos dinámica de la tecnología de operaciones. No vamos hablar de estos aspectos en gran medida en este artículo introductorio. Una vez que una estrategia, o un conjunto de estrategias, se ha identificado que ahora tiene que ser probado para la rentabilidad en los datos históricos. Ese es el dominio de backtesting. Estrategia Backtesting El objetivo de backtesting es proporcionar evidencia de que la estrategia identificada a través del proceso anterior es rentable cuando se aplica tanto a los datos fuera de la muestra histórica y. Esto establece la expectativa de cómo la estrategia llevará a cabo en el mundo real. Sin embargo, pruebas retrospectivas no es una garantía de éxito, por diversas razones. Es quizás el área más sutil de la negociación cuantitativa, ya que implica numerosos sesgos, los cuales deben ser considerados y eliminarse lo más posible con cuidado. Vamos a discutir los tipos comunes de sesgo incluido el sesgo de preanálisis. sesgo de supervivencia y el sesgo de optimización (también conocido como sesgo de datos de espionaje). Otras áreas de importancia dentro de backtesting incluyen la disponibilidad y la limpieza de los datos históricos, la factorización de los costes de transacción realistas y decidir sobre una plataforma robusta backtesting. Así discutir los costos de transacción más detalle en la sección Sistemas de Ejecución de abajo. Una vez que una estrategia ha sido identificado, es necesario obtener los datos históricos en la cual llevar a cabo las pruebas y, tal vez, el refinamiento. Hay un número importante de proveedores de datos a través de todas las clases de activos. Sus costos generalmente son proporcionales a la calidad, la profundidad y la puntualidad de los datos. El tradicional punto de partida para el comienzo de los comerciantes quant (al menos en el nivel minorista) es el uso de los conjunto de datos libre de Yahoo Finanzas. No voy a detenerme en los proveedores demasiado aquí, y no me gustaría concentrarse en las cuestiones de carácter general cuando se trata de conjuntos de datos históricos. Las principales preocupaciones con los datos históricos incluyen la precisión / limpieza, sesgo de supervivencia y el ajuste de las acciones corporativas tales como dividendos y la división de acciones: La precisión se refiere a la calidad global de los datos - si contiene algún error. Los errores a veces puede ser fácil de identificar, tal como con un filtro de picos. el cual recogerá los picos incorrectas en los datos de series de tiempo y correcta para ellos. En otras ocasiones pueden ser muy difíciles de detectar. A menudo es necesario tener dos o más proveedores y luego comprobar todos sus datos uno contra el otro. sesgo de supervivencia es a menudo una característica de los datos gratuitos o baratos. Un conjunto de datos con sesgo de supervivencia significa que no contiene activos que ya no son el comercio. En el caso de la renta variable, esto significa las poblaciones excluidas de la cotización / quiebra. Este sesgo significa que cualquier estrategia comercial probado en un conjunto de datos tales probablemente un mejor desempeño que en el mundo real como los ganadores históricos ya se han preseleccionado. Las acciones corporativas incluyen actividades logísticas llevadas a cabo por la empresa que por lo general causan un cambio de paso-función en el precio de crudo, que no debe ser incluido en el cálculo de los rendimientos del precio. Ajustes por dividendos y las fracturas comunes son los culpables más comunes. Un proceso conocido como ajuste de espalda es necesario llevar a cabo en cada una de estas acciones. Hay que tener mucho cuidado de no confundir una división de acciones con un cierto ajuste de las devoluciones. Más de un comerciante ha sido atrapado por una acción corporativa Con el fin de llevar a cabo un procedimiento de backtest es necesario el uso de una plataforma de software. Usted tiene la posibilidad de elegir entre el software backtest dedicado, como Tradestation, una plataforma numérica como Excel o MATLAB o una aplicación personalizada completo en un lenguaje de programación como Python o C no voy a insistir demasiado en Tradestation (o similar), Excel o MATLAB, como yo creo en la creación de una pila completa en la empresa de tecnología (por razones que se exponen a continuación). Uno de los beneficios de hacerlo es que el sistema de software y ejecución backtest puede ser estrechamente integrado, incluso con estrategias estadísticas muy avanzadas. Para las estrategias HFT En particular, es esencial utilizar una implementación personalizada. Cuando un sistema de backtesting uno debe ser capaz de cuantificar lo bien que se está realizando. Las métricas estándar de la industria para las estrategias cuantitativas son el máximo de disposición y la ratio de Sharpe. La reducción máxima caracteriza a la mayor caída de pico a valle de la curva de capital de la cuenta durante un período de tiempo determinado (normalmente anual). Esto es lo más a menudo citado como un porcentaje. estrategias LFT tenderán a tener Disposiciones más grandes que las estrategias de HFT, debido a una serie de factores estadísticos. Un backtest histórica mostrará el pasado aspiración máxima, que es una buena guía para el futuro rendimiento de reducción de la estrategia. La segunda medida es el ratio de Sharpe, que se define de forma heurística como el promedio de los rendimientos en exceso dividido por la desviación estándar de los retornos en exceso. Aquí, exceso de rentabilidad se refiere a la devolución de la estrategia por encima de un punto de referencia predeterminado. tales como el SP500 o 3 meses de Letras del Tesoro. Tenga en cuenta que retorno anualizado no es una medida generalmente utilizada, ya que no toma en cuenta la volatilidad de la estrategia (a diferencia del ratio de Sharpe). Derechos de Autor 2016 - ALGOTRADES - Sistema Automatizado de comercio algorítmico CFTC REGLA 4.41 - Los resultados hipotéticos o simulados TIENEN CIERTAS LIMITACIONES. Diferencia de un registro RENDIMIENTO actuales, resultados SIMULADOS NO representan operaciones reales. También, ya que los comercios no se han ejecutado, los resultados pueden tener BAJO-O-OVER compensado el impacto, de haberlo, de ciertos factores de mercado, como la falta de liquidez. PROGRAMAS comerciales simuladas, en general, están sujetos a los hecho de que están diseñados con el beneficio de la retrospectiva. NO SE REALIZA LA REPRESENTACIÓN QUE CUALQUIER CUENTA O ES pueda lograr beneficios o pérdidas similares a las indicadas. Ninguna representación está siendo hecha o la presunción de que el uso del sistema de comercio algorítmico generará ingresos o garantizar un beneficio. Existe un riesgo importante de pérdida asociada con el comercio de futuros y los fondos negociados intercambio comerciales. El comercio de futuros y el intercambio de comercio negocian fondos implican un riesgo importante de pérdida y no es adecuado para todo el mundo. Estos resultados se basan en los resultados de rendimiento simulados o hipotéticas que tienen ciertas limitaciones inherentes. A diferencia de los resultados que se muestran en un registro de rendimiento real, estos resultados no representan operaciones reales. Además, debido a que estos oficios en realidad no han sido ejecutados, estos resultados pueden tener bajo-o sobre-compensado por el impacto, si lo hay, de ciertos factores del mercado, tales como la falta de liquidez. programas de simulación de operaciones o hipotéticas en general también están sujetos al hecho de que están diseñados con el beneficio de la retrospectiva. Ninguna representación se está haciendo que cualquier cuenta o pueda lograr beneficios o pérdidas similares a las que se muestran. 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