Algo-Handel ist ein multidisziplinäres Feld, das diese Bereiche umfasst: 1. Marktanalyse: Grundsätzlich Technische Indikatoren, Statistiken und Lesen von Biet-Angeboten. There039re Tonnen von Büchern über Technische und Statistiken, aber I039d vorschlagen, eine sehr interessante einleitende Lesung in Forex von einem erfahrenen Händler, dass sein System aus nur beobachten Preisbewegungen macht. Trading in the Buff von John Templeton 2. Trading-Software oder Broker039s API, die Ihnen die Entwicklung Ihrer automatischen Strategien ermöglicht. Ich schlage vor, Sie beginnen mit: Ninjatrader, it039s kostenlos, verwendet es die C-Sprache zu entwickeln. Sie müssen nur es zu kaufen, wenn you039re gonna verwenden es für Live-echten Handel. 3. Offensichtlich you039ll haben Code (in der Sprache, die mit Trading-Plattform kommt) oder you039ll müssen jemanden, der es zu tun. Sobald Sie ein Algo abgeschlossen haben, ist der erste Schritt, Backtest es, mit vorzugsweise die gleichen broker039s Daten Ihrer Wahl. Denken Sie daran, dass ein Backtest nicht der ultimative Test ist, denn es gibt viele Faktoren, die, sobald Sie es ausführen quotlivequot, you039ll sehen, dass Abfüllung Bestellungen, schnelle Märkte, Nachrichten könnten Auswirkungen auf die Ergebnisse. Seien Sie klug, don039t eilen Sie hinein. 2.9k Views middot Ansicht Upvotes middot Nicht für die Reproduktion middot Antwort von Gorkem GeronimHow zur Identifizierung von algorithmischen Trading-Strategien In diesem Artikel möchte ich Ihnen die Methoden vorstellen, mit denen ich selbst identifizieren profitable algorithmische Handelsstrategien. Unser Ziel ist es heute zu verstehen, wie diese Systeme zu finden, zu bewerten und auszuwählen sind. Ill erklären, wie Identifizierung Strategien ist so viel über persönliche Präferenz, wie es um Strategie-Performance, wie die Art und Menge der historischen Daten für die Prüfung zu bestimmen, wie man leidenschaftslos eine Handelsstrategie zu bewerten und schließlich, wie man auf die Backtesting-Phase und Strategie Umsetzung gehen . Identifizieren Sie Ihre eigenen persönlichen Präferenzen für den Handel Um ein erfolgreicher Trader - entweder diskret oder algorithmisch - zu sein, ist es notwendig, sich einige ehrliche Fragen zu stellen. Trading bietet Ihnen die Möglichkeit, Geld mit einer alarmierenden Rate zu verlieren, so ist es notwendig, sich selbst zu kennen, so viel wie es notwendig ist, um Ihre gewählte Strategie zu verstehen. Ich würde sagen, die wichtigste Überlegung im Handel ist bewusst Ihre eigene Persönlichkeit. Handel und algorithmischen Handel im Besonderen erfordert ein erhebliches Maß an Disziplin, Geduld und emotionale Distanzierung. Da Sie einen Algorithmus Ihren Handel für Sie durchführen lassen, ist es notwendig, behoben zu werden, um die Strategie nicht zu stören, wenn sie ausgeführt wird. Dies kann sehr schwierig sein, vor allem in Zeiten der erweiterten Drawdown. Allerdings können viele Strategien, die sich in einem Backtest als hochprofitabel erwiesen haben, durch einfache Interferenz zerstört werden. Verstehen, dass, wenn Sie in die Welt des algorithmischen Handels geben Sie emotional getestet werden wollen und dass, um erfolgreich zu sein, ist es notwendig, durch diese Schwierigkeiten zu arbeiten Die nächste Überlegung ist eine der Zeit. Haben Sie einen Vollzeitjob Sie arbeiten Teilzeit Sie arbeiten von zu Hause aus oder haben eine lange pendeln jeden Tag Diese Fragen helfen, bestimmen die Häufigkeit der Strategie, die Sie suchen sollten. Für diejenigen von Ihnen in Vollzeit-Beschäftigung, eine Intraday-Futures-Strategie möglicherweise nicht angemessen (zumindest bis es vollautomatisch ist). Ihre Zeitbeschränkungen diktieren auch die Methodik der Strategie. Wenn Ihre Strategie häufig gehandelt wird und auf teuren Newsfeeds (wie ein Bloomberg-Terminal) angewiesen ist, müssen Sie eindeutig realistisch sein über Ihre Fähigkeit, diese im Büro zu erledigen. Für diejenigen von Ihnen mit viel Zeit oder den Fähigkeiten Um Ihre Strategie zu automatisieren, möchten Sie vielleicht in eine mehr technische HF-Strategie zu suchen. Mein Glaube ist, dass es notwendig ist, kontinuierliche Forschung in Ihre Trading-Strategien, um ein konsequent profitables Portfolio zu halten. Wenige Strategien bleiben unter dem Radar für immer. Daher wird ein bedeutender Teil der Zeit, die dem Handel zugewiesen wird, in der Durchführung laufender Forschung sein. Fragen Sie sich, ob Sie bereit sind, dies zu tun, da es der Unterschied zwischen starker Rentabilität oder ein langsamer Rückgang in Richtung Verluste sein kann. Sie müssen auch Ihr Handelskapital berücksichtigen. Die allgemein akzeptierte ideale Mindestmenge für eine quantitative Strategie ist 50.000 USD (ungefähr 35.000 für uns in Großbritannien). Wenn ich wieder anfangen würde, würde ich mit einer größeren Menge beginnen, wahrscheinlich näher bei 100.000 USD (ca. 70.000). Dies liegt daran, dass Transaktionskosten extrem teuer für mittlere bis hochfrequente Strategien sein können und es notwendig ist, genügend Kapital zu haben, um sie in Zeiten des Drawdowns zu absorbieren. Wenn Sie erwägen, beginnen mit weniger als 10.000 USD, dann müssen Sie sich auf niederfrequente Strategien, Handel in ein oder zwei Vermögenswerte zu beschränken, da die Transaktionskosten schnell in Ihre Renditen zu essen. Interactive Brokers, die eine der freundlichsten Broker für diejenigen mit Programmierkenntnissen, aufgrund ihrer API ist, hat ein Retail-Konto mindestens 10.000 USD. Programmierkenntnisse sind ein wichtiger Faktor bei der Schaffung einer automatisierten algorithmischen Handelsstrategie. Die Kenntnisse in einer Programmiersprache wie C, Java, C, Python oder R ermöglichen es Ihnen, End-to-End-Datenspeicherung, Backtest-Engine und Execution-System selbst zu erstellen. Dies hat eine Reihe von Vorteilen, vor allem die Fähigkeit, vollständig bewusst sein, alle Aspekte der Handelsinfrastruktur. Es erlaubt Ihnen auch, die höheren Frequenzstrategien zu erforschen, wie Sie in der vollen Steuerung Ihres Technologiestapels sein werden. Während dies bedeutet, dass Sie Ihre eigene Software testen und Fehler beseitigen können, bedeutet dies auch mehr Zeit verbrachte Kodierung der Infrastruktur und weniger auf die Umsetzung Strategien, zumindest in den früheren Teil Ihrer Algo Trading Karriere. Sie können feststellen, dass Sie komfortabel Handel in Excel oder MATLAB und können die Auslagerung der Entwicklung von anderen Komponenten. Ich würde dies aber nicht empfehlen, vor allem für diejenigen, die mit hoher Frequenz handeln. Sie müssen sich fragen, was Sie durch algorithmischen Handel zu erreichen hoffen. Sind Sie interessiert an einem regelmäßigen Einkommen, wobei Sie hoffen, Einnahmen aus Ihrem Trading-Konto zu ziehen Oder sind Sie an einem langfristigen Kapitalgewinn interessiert und können es sich leisten, ohne die Notwendigkeit, Drawdown-Fonds Einkommensabhängigkeit wird die Häufigkeit Ihrer Strategie diktieren . Mehr regelmäßige Einkommensentzüge benötigen eine höhere Frequenzhandelsstrategie mit geringerer Volatilität (d. h. ein höheres Sharpe-Verhältnis). Langfristige Händler können eine sedierende Handelsfrequenz leisten. Schließlich lassen Sie sich nicht von der Vorstellung des Werdens äußerst wohlhabend in einer kurzen Zeitspanne täuschen Algo-Handel ist nicht ein Get-Rich-Quick-System - wenn überhaupt, kann es ein schlecht-schnell-Schema werden. Es braucht erhebliche Disziplin, Forschung, Sorgfalt und Geduld, um bei algorithmischen Handel erfolgreich zu sein. Es kann Monate dauern, wenn nicht Jahre, um konsistente Rentabilität zu generieren. Sourcing Algorithmic Trading Ideas Trotz allgemeiner Wahrnehmungen im Gegenteil, ist es eigentlich ganz einfach zu finden profitable Handelsstrategien in der Öffentlichkeit. Nie waren Trading-Ideen leichter verfügbar, als sie heute sind. Akademische Finanzjournale, Pre-Print-Server, Handelsblogs, Handelsforen, wöchentliche Börsenmagazine und Fachtexte bieten Tausende von Handelsstrategien, mit denen Sie Ihre Ideen stützen können. Unser Ziel als quantitative Trading-Forscher ist es, eine Strategie-Pipeline, die uns mit einem Strom von laufenden Handel Ideen. Im Idealfall wollen wir einen methodischen Ansatz für die Beschaffung, Bewertung und Umsetzung von Strategien schaffen, auf die wir stoßen. Ziel der Pipeline ist es, eine konstante Menge neuer Ideen zu generieren und uns einen Rahmen zu geben, um die Mehrheit dieser Ideen mit minimaler emotionaler Betrachtung abzulehnen. Wir müssen sehr vorsichtig sein, damit nicht kognitive Vorurteile unsere Entscheidungsfindungsmethodik beeinflussen. Dies könnte so einfach sein, wie eine Präferenz für eine Anlageklasse über eine andere (Gold und andere Edelmetalle in den Sinn kommen), weil sie als mehr exotisch wahrgenommen werden. Unser Ziel sollte immer sein, konsequent rentable Strategien mit positiver Erwartung zu finden. Die Auswahl der Anlagenklasse sollte auf anderen Überlegungen beruhen, wie z. B. Handelskapitalbeschränkungen, Brokergebühren und Leverage-Fähigkeiten. Wenn Sie völlig unbekannt sind mit dem Konzept einer Handelsstrategie dann ist der erste Ort, um zu sehen ist mit etablierten Lehrbüchern. Klassische Texte bieten eine breite Palette von einfacheren, einfacheren Ideen, mit denen Sie sich mit dem quantitativen Handel vertraut machen. Hier ist eine Auswahl, die ich für diejenigen, die neue zu quantitativen Handel, die allmählich mehr anspruchsvoll, wie Sie durch die Liste arbeiten zu empfehlen: Für eine längere Liste der quantitativen Handelsbücher, besuchen Sie bitte die QuantStart Leseliste. Der nächste Ort, um mehr anspruchsvolle Strategien zu finden ist mit Trading-Foren und Trading-Blogs. Allerdings ist ein Hinweis der Vorsicht: Viele Handels-Blogs verlassen sich auf das Konzept der technischen Analyse. Die technische Analyse beinhaltet die Verwendung von Basisindikatoren und Verhaltenspsychologie, um Trends oder Umkehrmuster in den Vermögenspreisen zu bestimmen. Trotz äußerst beliebt in den gesamten Handelsraum, wird die technische Analyse als etwas ineffizient in der quantitativen Finanz-Community. Einige haben vorgeschlagen, dass es nicht besser als das Lesen eines Horoskops oder das Studium Teeblätter in Bezug auf ihre prädiktive Macht In Wirklichkeit gibt es erfolgreiche Personen, die Nutzung der technischen Analyse. Als Quants mit einer anspruchsvolleren mathematischen und statistischen Toolbox können wir jedoch die Effektivität solcher TA-basierten Strategien bewerten und datenbasierte Entscheidungen treffen und nicht auf emotionale Überlegungen oder Vorurteile zurückgreifen. Hier ist eine Liste von gut respektierten algorithmischen Handel Blogs und Foren: Sobald Sie einige Erfahrung bei der Bewertung von einfacheren Strategien hatte, ist es Zeit, auf die anspruchsvolleren akademischen Angebote zu suchen. Einige akademische Zeitschriften sind schwer zugänglich, ohne hohe Abonnements oder einmalige Kosten. Wenn Sie ein Mitglied oder Absolvent einer Universität sind, sollten Sie in der Lage sein, Zugang zu einigen dieser finanziellen Zeitschriften zu erhalten. Andernfalls können Sie auf Pre-Print-Servern zu suchen. Die Internet-Repositories der späten Entwürfe von akademischen Papieren, die unterziehen Peer-Review sind. Da wir nur an Strategien interessiert sind, die wir erfolgreich replizieren, backtest und profitabel machen können, ist eine Peer-Review für uns von geringerer Bedeutung. Der größte Nachteil der akademischen Strategien ist, dass sie oft veraltet sein können, obskure und teure historische Daten benötigen, den Handel mit illiquiden Anlageklassen oder Faktoren für Gebühren, Rutschung oder Verbreitung nicht berücksichtigen. Es kann auch unklar sein, ob die Handelsstrategie mit Marktaufträgen, Limit Orders oder Stop-Loss etc. durchgeführt werden soll. Daher ist es absolut notwendig, die Strategie selbst so gut wie möglich nachzubilden, sie zu backtest und in realistischer Transaktion zu addieren Hier finden Sie eine Liste der beliebtesten Pre-Print-Server und Finanz-Zeitschriften, die Sie Quelle Ideen aus: Was über die Bildung Ihrer eigenen quantitativen Strategien Dies erfordert im Allgemeinen ( Aber nicht beschränkt auf) Kompetenz in einer oder mehreren der folgenden Kategorien: Marktmikrostruktur - Für höhere Frequenzstrategien insbesondere kann man Marktmikrostrukturen nutzen. D. H. Das Verständnis der Auftragsbuchdynamik, um Rentabilität zu erzeugen. Unterschiedliche Märkte werden verschiedene technologische Beschränkungen, Regelungen, Marktteilnehmer und Einschränkungen haben, die alle zur Ausbeutung durch spezifische Strategien offen sind. Dies ist ein sehr anspruchsvolles Gebiet und Einzelhandel Praktiker finden es schwierig, in diesem Raum wettbewerbsfähig zu sein, zumal der Wettbewerb große, gut-kapitalisierte quantitative Hedge-Fonds mit starken technologischen Fähigkeiten umfasst. Fondsstruktur - Pooled Investment Funds wie Pensionskassen, Private Investment Partnerships (Hedgefonds), Rohstoffhandelsberater und Investmentfonds werden sowohl durch eine starke Regulierung als auch durch ihre großen Kapitalreserven eingeschränkt. So können bestimmte konsequente Verhaltensweisen mit denen, die mehr flinke ausgenutzt werden. Beispielsweise sind große Fonds aufgrund ihrer Größe Kapazitätsengpässen ausgesetzt. Wenn sie also eine Menge von Wertpapieren schnell abladen (verkaufen) müssen, müssen sie sie schwanken, um den Markt nicht zu bewegen. Ausgefeilte Algorithmen können diese und andere Eigenheiten in einem allgemeinen Prozess, der als Fundstruktur-Arbitrage bekannt ist, nutzen. Maschinelles Lernen von künstlicher Intelligenz - Maschinelle Lernalgorithmen sind in den letzten Jahren auf den Finanzmärkten immer häufiger geworden. Klassifikatoren (wie Naive-Bayes et al.) Wurden nicht-lineare Funktionsanpassungen (neuronale Netze) und Optimierungsroutinen (genetische Algorithmen) verwendet, um Asset-Pfade vorherzusagen oder Handelsstrategien zu optimieren. Wenn Sie einen Hintergrund in diesem Bereich haben Sie vielleicht einen Einblick, wie bestimmte Algorithmen auf bestimmte Märkte angewendet werden könnten. Es gibt, natürlich, viele andere Bereiche für quants zu untersuchen. Nun diskutieren, wie zu kommen mit benutzerdefinierten Strategien im Detail in einem späteren Artikel. Indem Sie diese Quellen wöchentlich oder sogar täglich überwachen, setzen Sie sich für eine konsistente Liste von Strategien aus unterschiedlichsten Quellen ein. Der nächste Schritt besteht darin, zu bestimmen, wie eine große Teilmenge dieser Strategien zurückgewiesen wird, um die Verschwendung Ihrer Zeit und Backtesting-Ressourcen auf Strategien, die wahrscheinlich unrentabel sind, zu minimieren. Auswerten von Handelsstrategien Die erste und wohl offensichtlichste Betrachtung ist, ob Sie die Strategie tatsächlich verstehen. Würden Sie in der Lage, die Strategie prägnant zu erklären oder erfordert es eine Reihe von Einschränkungen und endlose Parameter-Listen Darüber hinaus hat die Strategie eine gute, solide Basis in der Realität Zum Beispiel könnten Sie auf einige verhaltensbezogene Begründung oder Fond Struktur Einschränkung, die zeigen Kann das verursachende Muster verursachen, das Sie ausnutzen möchten, würde diese Einschränkung bis zu einem Regimewechsel halten, wie eine drastische regulatorische Umgebungsunterbrechung Verlässt sich die Strategie auf komplexe statistische oder mathematische Regeln Gilt es für jede finanzielle Zeitreihe oder ist Es spezifisch für die Asset-Klasse, dass es behauptet wird, profitabel zu sein Sie sollten ständig über diese Faktoren bei der Bewertung neuer Handelsmethoden denken, sonst können Sie eine beträchtliche Menge an Zeit zu versuchen, Backtest und Optimierung unrentabler Strategien zu verschwenden. Sobald Sie festgestellt haben, dass Sie die grundlegenden Prinzipien der Strategie verstehen, müssen Sie entscheiden, ob es mit Ihrem oben genannten Persönlichkeitsprofil passt. Dies ist nicht so vage eine Überlegung, wie es klingt Strategien werden erheblich unterscheiden sich in ihren Leistungsmerkmalen. Es gibt bestimmte Persönlichkeitstypen, die mehr bedeutende Zeitabschnitte behandeln können oder bereit sind, ein größeres Risiko für eine größere Rückkehr zu akzeptieren. Trotz der Tatsache, dass wir als Quants versuchen, so viel kognitive Vorurteile wie möglich zu eliminieren und in der Lage sein sollten, eine Strategie leidenschaftslos zu bewerten, werden Bias immer kriechen. Daher brauchen wir ein konsequentes, nicht-emotionales Mittel, um die Performance von Strategien zu bewerten . Hier ist die Liste der Kriterien, die ich beurteilen, eine mögliche neue Strategie durch: Methodik - Ist die Strategie Momentum, Mittelwert-Umkehrung, Markt-Neutral, Richtungsabhängige Hat die Strategie auf anspruchsvolle (oder komplexe) statistische oder maschinelle Lerntechniken, die hart sind Zu verstehen und zu verlangen, einen Doktortitel in der Statistik zu begreifen Diese Techniken führen eine signifikante Menge an Parametern, die zu einer Optimierung Bias führen könnte Ist die Strategie wahrscheinlich widerstehen eine Regimewechsel (dh potenzielle neue Regulierung der Finanzmärkte) Sharpe Ratio - Die Sharpe-Ratio Heuristisch charakterisiert das Reward-Risiko-Verhältnis der Strategie. Es quantifiziert, wie viel Rendite Sie erreichen können, für das Niveau der Volatilität durch die Equity-Kurve. Natürlich müssen wir die Periode und Häufigkeit bestimmen, die diese Renditen und die Volatilität (d. h. Standardabweichung) überschreiten. Eine höhere Frequenzstrategie erfordert eine größere Abtastrate der Standardabweichung, beispielsweise eine kürzere Gesamtzeitspanne der Messung. Hebelwirkung - Benötigt die Strategie eine beträchtliche Hebelwirkung, um rentabel zu sein, erfordert die Strategie den Einsatz von Leveraged Derivat-Kontrakten (Futures, Optionen, Swaps), um eine Rendite zu erzielen. Diese Leveraged-Kontrakte können schwere Volatilitäten aufweisen und somit leicht führen Margin-Anrufe. Haben Sie das Handelskapital und das Temperament für eine solche Volatilität? Häufigkeit - Die Häufigkeit der Strategie ist eng mit Ihrem Technologie-Stack (und damit technologische Kompetenz), der Sharpe-Ratio und dem Gesamtniveau der Transaktionskosten verbunden. Alle anderen Fragen berücksichtigt, höhere Frequenz Strategien erfordern mehr Kapital, sind anspruchsvoller und schwerer zu implementieren. Unter der Annahme, dass Ihre Backtesting-Engine anspruchsvoll und fehlerfrei ist, haben sie oft deutlich höhere Sharpe-Ratios. Volatilität - Volatilität ist stark mit dem Risiko der Strategie verbunden. Das Sharpe-Verhältnis charakterisiert dies. Eine höhere Volatilität der zugrunde liegenden Assetklassen führt, wenn sie ungesichert ist, häufig zu einer höheren Volatilität in der Aktienkurve und damit zu kleineren Sharpe-Ratios. Ich bin natürlich davon ausgegangen, dass die positive Volatilität etwa gleich der negativen Volatilität ist. Einige Strategien können größere Abwärts-Volatilität haben. Sie müssen sich dieser Attribute bewusst sein. WinLoss, Durchschnittliche ProfitLoss - Strategien unterscheiden sich in ihrer Winloss und durchschnittlichen Profit-Verlust-Eigenschaften. Man kann eine sehr rentable Strategie haben, auch wenn die Anzahl der verlierenden Trades die Anzahl der Gewinne überschreitet. Momentum-Strategien neigen dazu, dieses Muster haben, da sie auf eine kleine Anzahl von großen Hits verlassen, um rentabel zu sein. Mean-Reversion-Strategien neigen dazu, gegnerische Profile haben, wo mehr der Gewinne Gewinner sind, aber die verlierenden Trades kann ziemlich schwer sein. Maximaler Drawdown - Der maximale Drawdown ist der größte prozentuale Rückgang des Gesamt-Peak-to-Tires auf die Eigenkapitalkurve der Strategie. Momentum-Strategien sind weithin bekannt, um von den Perioden der verlängerten Drawdowns zu leiden (wegen einer Zeichenkette von vielen inkrementellen Verlusttrades). Viele Händler werden in Zeiten des erweiterten Drawdowns aufgeben, auch wenn historische Tests darauf hindeuten, dass dies geschäftlich wie üblich für die Strategie ist. Sie müssen bestimmen, welcher Prozentsatz des Drawdowns (und über welchen Zeitraum) Sie akzeptieren können, bevor Sie den Handel mit Ihrer Strategie einstellen. Dies ist eine sehr persönliche Entscheidung und muss daher sorgfältig geprüft werden. CapacityLiquidity - Auf der Retail-Ebene, wenn Sie nicht in einem sehr illiquiden Instrument (wie ein Small-Cap-Aktien) handeln, müssen Sie sich nicht große Sorgen mit Strategiekapazität. Capacity bestimmt die Skalierbarkeit der Strategie für weiteres Kapital. Viele der größeren Hedgefonds leiden unter erheblichen Kapazitätsproblemen, da ihre Strategien die Kapitalallokation erhöhen. Parameter - Bestimmte Strategien (insbesondere jene, die in der maschinellen Lerngemeinschaft gefunden werden) erfordern eine große Anzahl von Parametern. Jeder zusätzliche Parameter, den eine Strategie erfordert, lässt es anfälliger für Optimierungsvorspannung (auch bekannt als Kurvenanpassung). Sie sollten versuchen und Ziel-Strategien mit so wenig Parameter wie möglich oder stellen Sie sicher, dass Sie ausreichende Mengen an Daten, mit denen Ihre Strategien zu testen. Benchmark - Fast alle Strategien (sofern nicht als absolute Rendite bezeichnet) werden mit einem Performance-Benchmark bewertet. Der Benchmark ist in der Regel ein Index, der eine große Stichprobe der zugrunde liegenden Assetklasse charakterisiert, die die Strategie abwickelt. Wenn die Strategie großkapitalisierte US-Aktien abwickelt, wäre die SP500 ein natürlicher Maßstab für Ihre Strategie. Sie hören die Begriffe alpha und beta, angewandt auf Strategien dieses Typs. Wir werden diese Koeffizienten in späteren Artikeln vertiefen. Beachten Sie, dass wir nicht über die tatsächlichen Erträge der Strategie diskutiert haben. Warum ist diese In Isolation, die Renditen tatsächlich bieten uns mit begrenzten Informationen über die Wirksamkeit der Strategie. Sie geben Ihnen keinen Einblick in Leverage, Volatilität, Benchmarks oder Kapitalanforderungen. So werden Strategien selten auf ihre Rückkehr allein beurteilt. Betrachten Sie immer die Risikoattribute einer Strategie, bevor Sie die Rendite betrachten. In diesem Stadium werden viele der Strategien, die von Ihrer Pipeline gefunden werden, von Hand abgelehnt, da sie nicht Ihre Kapitalanforderungen treffen, Hebelbeschränkungen, maximale Drawdown Toleranz oder Volatilitätspräferenzen. Die bisherigen Strategien können nun für Backtesting berücksichtigt werden. Bevor dies jedoch möglich ist, ist es notwendig, ein endgültiges Ablehnungskriterium zu berücksichtigen - das der verfügbaren historischen Daten, um diese Strategien zu testen. Erfassen historischer Daten Die Breite der technischen Anforderungen an Assetklassen für historische Datenspeicherung ist heutzutage beträchtlich. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, investieren sowohl die Buy-Side-Fonds als auch die Sell-Side-Investmentbanken stark in ihre technische Infrastruktur. Es ist unerlässlich, seine Bedeutung zu berücksichtigen. Insbesondere interessieren wir uns für Aktualität, Genauigkeit und Speicheranforderungen. Ich werde jetzt skizzieren die Grundlagen der Erlangung historischer Daten und wie sie zu speichern. Leider ist dies ein sehr tiefes und technisches Thema, so dass ich nicht in der Lage, alles in diesem Artikel zu sagen. Allerdings werde ich in Zukunft viel mehr darüber schreiben, da meine bisherige Branchenerfahrung in der Finanzindustrie hauptsächlich mit der Erfassung, Speicherung und dem Zugriff von Finanzdaten beschäftigt war. Im vorherigen Abschnitt hatten wir eine Strategie-Pipeline eingerichtet, die es uns erlaubte, bestimmte Strategien auf der Grundlage unserer eigenen Ablehnungskriterien abzulehnen. In diesem Abschnitt werden wir weitere Strategien auf der Grundlage unserer eigenen Präferenzen für den Erhalt historischer Daten zu filtern. Die wichtigsten Überlegungen (insbesondere auf der Ebene des Einzelhandels) sind die Kosten der Daten, der Speicherplatzbedarf und Ihr technisches Fachwissen. Wir müssen auch die verschiedenen Arten von verfügbaren Daten zu diskutieren und die verschiedenen Überlegungen, die jede Art von Daten auf uns auferlegen wird. Beginnen wir mit der Diskussion über die verfügbaren Daten und die wichtigsten Themen, die wir brauchen werden: Grunddaten - Dazu gehören Daten über makroökonomische Trends wie Zinssätze, Inflationszahlen, Kapitalmaßnahmen (Dividenden, Aktiensplits), SEC-Einreichungen , Unternehmenskonten, Ertragszahlen, Ernteberichte, Meteorologiedaten etc. Diese Daten werden häufig verwendet, um Unternehmen oder andere Vermögenswerte grundsätzlich zu bewerten, dh über bestimmte Mittel der erwarteten zukünftigen Cashflows. Es enthält keine Aktienkursreihen. Einige grundlegende Daten sind frei verfügbar von der Regierung Websites. Andere langfristige historische Fundamentaldaten können extrem teuer sein. Die Speicheranforderungen sind oft nicht besonders groß, es sei denn, Tausende von Unternehmen werden sofort untersucht. News Daten - News Daten sind oft qualitativen in der Natur. Es besteht aus Artikeln, Blog-Posts, Microblog-Posts (Tweets) und Editorial. Maschinelle Lernmethoden wie Klassifikatoren werden oft verwendet, um Stimmung zu interpretieren. Diese Daten sind auch häufig frei verfügbar oder billig, über das Abonnement der Medien. Die neueren NoSQL-Dokumenten-Speicher-Datenbanken sind entworfen, um diese Art von unstrukturierten, qualitativen Daten zu speichern. Asset Price Data - Dies ist die traditionelle Daten-Domäne der quant. Es besteht aus Zeitreihen von Vermögenspreisen. Aktien (Aktien), festverzinsliche Wertpapiere (Anleihen), Rohstoffe und Devisenpreise befinden sich in dieser Klasse. Tägliche historische Daten sind oft einfach, um für die einfacheren Asset-Klassen, wie Aktien zu erhalten. Sobald jedoch Genauigkeit und Sauberkeit eingeschlossen sind und statistische Vorspannungen entfernt werden, können die Daten teuer werden. Darüber hinaus besitzen Zeitreihendaten oft erhebliche Speicheranforderungen, insbesondere wenn Intraday-Daten betrachtet werden. Finanzinstrumente - Aktien, Anleihen, Futures und die exotischeren Derivate haben sehr unterschiedliche Charakteristiken und Parameter. So gibt es keine einzige Größe passt alle Datenbankstruktur, die sie unterbringen können. Bei der Konzeption und Implementierung von Datenbankstrukturen für verschiedene Finanzinstrumente ist besonderes Augenmerk zu legen. Wir werden die Situation ausführlich diskutieren, wenn wir kommen, um eine Wertpapier-Master-Datenbank in zukünftigen Artikeln zu bauen. Frequenz - Je höher die Frequenz der Daten, desto größer sind die Kosten und Speicheranforderungen. Für niederfrequente Strategien sind oftmals tägliche Daten ausreichend. Für Hochfrequenzstrategien kann es notwendig sein, Tick-Level-Daten und sogar historische Kopien von bestimmten Trading Exchange Orderbuchdaten zu erhalten. Die Implementierung eines Speicher-Engine für diese Art von Daten ist sehr technologisch intensiv und nur für diejenigen mit einem starken programmtechnischen Hintergrund. Benchmarks - Die oben beschriebenen Strategien werden häufig mit einer Benchmark verglichen. Dies zeigt sich in der Regel als zusätzliche finanzielle Zeitreihen. Für Aktien ist dies oft ein nationaler Aktien-Benchmark, wie der SP500-Index (US) oder FTSE100 (UK). Für einen Rentenfonds ist es sinnvoll, einen Korb von Anleihen oder Rentenprodukten zu vergleichen. Der risikofreie Zinssatz (d. H. Der angemessene Zinssatz) ist ebenfalls eine weit verbreitete Benchmark. Alle Asset-Class-Kategorien verfügen über eine bevorzugte Benchmark, so dass es notwendig sein wird, diese basierend auf Ihrer speziellen Strategie zu erforschen, wenn Sie Interesse an Ihrer Strategie nach außen gewinnen möchten. Technologie - Die Technologiestacks hinter einem Finanzdatenspeicher sind komplex. Dieser Artikel kann nur zerkratzen die Oberfläche über das, was in den Aufbau eines beteiligt ist. Allerdings handelt es sich um ein Datenbankmodul, wie z. B. ein relationales Datenbankmanagementsystem (RDBMS) wie MySQL, SQL Server, Oracle oder eine Document Storage Engine (d. H. NoSQL). Dies erfolgt über einen Business-Logic-Anwendungscode, der die Datenbank abfragt und Zugriff auf externe Tools wie MATLAB, R oder Excel bietet. Oft ist diese Geschäftslogik in C, C, Java oder Python geschrieben. Sie müssen auch diese Daten irgendwo, entweder auf Ihrem eigenen PC oder remote über Internet-Server Host. Produkte wie Amazon Web Services haben diese einfacher und billiger in den letzten Jahren gemacht, aber es erfordert noch erhebliche technische Kompetenz, um in einer robusten Weise zu erreichen. Wie zu sehen ist, wird es notwendig sein, die Verfügbarkeit, Kosten, Komplexität und Implementierungsdetails eines bestimmten Satzes von historischen Daten zu bewerten, sobald eine Strategie über die Pipeline identifiziert wurde. Möglicherweise ist es notwendig, eine Strategie abzulehnen, die ausschließlich auf historischen Daten beruht. Dies ist ein großer Bereich und Teams von PhDs Arbeit an großen Fonds, die sicherstellen, dass die Preisgestaltung ist genau und rechtzeitig. Unterschätzen Sie nicht die Schwierigkeiten, ein robustes Rechenzentrum für Ihre Backtesting-Zwecke zu schaffen. Ich möchte jedoch sagen, dass viele Backtesting-Plattformen diese Daten für Sie automatisch zur Verfügung stellen können - zu einem Preis. So wird es viel von der Umsetzung Schmerzen weg von Ihnen nehmen, und Sie können sich nur auf die Umsetzung und Optimierung der Strategie konzentrieren. Tools wie TradeStation besitzen diese Fähigkeit. Allerdings ist meine persönliche Ansicht, so viel wie möglich intern zu implementieren und zu vermeiden, Outsourcing Teile des Stapels an Software-Anbieter. Ich bevorzuge höhere Frequenz Strategien aufgrund ihrer attraktiveren Sharpe Ratios, aber sie sind oft eng an den Technologie-Stack gekoppelt, wo fortgeschrittene Optimierung kritisch ist. Nun, da wir die Fragen rund um historische Daten diskutiert haben, ist es an der Zeit, unsere Strategien in einem Backtesting-Motor umzusetzen. Dies wird das Thema von anderen Artikeln sein, da es ein ebenso großes Gebiet der Diskussion ist 5 Grundlegende Anfänger-Bücher für algorithmischen Handel Algorithmischen Handel wird in der Regel als ein komplexes Gebiet für Anfänger, um in den Griff zu bekommen. Es deckt eine breite Palette von Disziplinen, mit bestimmten Aspekten, die einen erheblichen Maß an mathematischen und statistischen Reife. Folglich kann es für die Uneingeweihten außerordentlich ausfallen. In Wirklichkeit sind die Gesamtkonzepte einfach zu verstehen, während die Details iterativ und kontinuierlich erlernt werden können. Die Schönheit des algorithmischen Handels ist, dass es keine Notwendigkeit, um herauszufinden, welche Kenntnisse über das reale Kapital, wie viele Makler bieten sehr realistische Markt Simulatoren. Zwar gibt es bestimmte Einschränkungen mit solchen Systemen verbunden sind, bieten sie eine Umgebung, um ein tiefes Verständnis zu fördern, mit absolut kein Kapital Risiko. Eine allgemeine Frage, die ich von den Lesern von QuantStart empfange, ist Wie fange ich im quantitativen Handel an? Ich habe bereits einen Anfängerführer zum quantitativen Handel geschrieben. Aber ein Artikel kann nicht hoffen, die Vielfalt des Themas zu decken. So Ive beschlossen, meine Lieblings-Einstiegs-Quant-Trading-Bücher in diesem Artikel empfehlen. Die erste Aufgabe ist es, einen soliden Überblick über das Thema zu gewinnen. Ich habe es weit einfacher, schwere mathematische Diskussionen zu vermeiden, bis die Grundlagen abgedeckt und verstanden werden. Die besten Bücher, die ich für diesen Zweck gefunden habe, sind wie folgt: 1) Quantitative Trading von Ernest Chan - Dies ist eines meiner Lieblings-Finanzen Bücher. Dr. Chan bietet einen umfassenden Überblick über den Prozess der Einrichtung eines quantitativen Handelssystems mit Hilfe von MatLab oder Excel. Er macht das Thema sehr ansprechbar und vermittelt den Eindruck, dass jeder es kann. Obwohl es viele Details, die übersprungen werden (vor allem für die Kürze), ist das Buch eine gute Einführung in die algorithmische Handel funktioniert. Er diskutiert Alpha-Generation (das Handelsmodell), Risikomanagement, automatisierte Ausführungssysteme und bestimmte Strategien (insbesondere Impuls und mittlere Reversion). Dieses Buch ist der Startpunkt. 2) Innerhalb der Black Box von Rishi K. Narang - In diesem Buch erklärt Dr. Narang im Detail, wie ein professioneller quantitativer Hedgefonds funktioniert. Es wird auf einem versierten Investor, der überlegt, ob in einer solchen Black Box zu investieren. Trotz der scheinbaren Irrelevanz eines Einzelhändlers enthält das Buch tatsächlich eine Fülle von Informationen darüber, wie ein angemessenes Quanthandelsystem durchgeführt werden sollte. So werden beispielsweise die Bedeutung der Transaktionskosten und das Risikomanagement skizziert, mit Ideen, wo man nach weiteren Informationen suchen kann. Viele Einzelhändler Algo Händler könnte gut daran tun, dieses aufzuheben und zu sehen, wie die Profis ihren Handel durchführen. 3) Algorithmic Trading amp DMA von Barry Johnson - Der Begriff algorithmischen Handel, in der Finanzindustrie, in der Regel bezieht sich auf die Ausführung Algorithmen von Banken und Brokern verwendet, um effiziente Handlungen auszuführen. Ich verwende den Begriff, um nicht nur jene Aspekte des Handels zu decken, sondern auch quantitativen oder systematischen Handel. Dieses Buch ist vor allem über die ehemalige, geschrieben von Barry Johnson, der eine quantitative Software-Entwickler bei einer Investmentbank ist. Bedeutet dies, dass es keinen Nutzen für die Retail-Quant gar nicht. Besitzen ein tieferes Verständnis, wie der Austausch funktioniert und Markt-Mikrostruktur kann immens helfen die Rentabilität der Retail-Strategien. Obwohl es ein schweres Tome ist, lohnt es sich abholen. Sobald die grundlegenden Konzepte erfasst sind, ist es notwendig, beginnen die Entwicklung einer Handelsstrategie. Dies wird gewöhnlich als die Alphamodellkomponente eines Handelssystems bezeichnet. Strategien sind einfach zu finden, in diesen Tagen, aber der wahre Wert kommt bei der Festlegung Ihrer eigenen Handelsparameter über umfangreiche Forschung und Backtesting. Die folgenden Bücher diskutieren bestimmte Arten von Handels-und Ausführungssysteme und wie man sie umsetzen: 4) Algorithmic Trading von Ernest Chan - Dies ist das zweite Buch von Dr. Chan. Im ersten Buch entging er dem Momentum, der mittleren Reversion und bestimmten Hochfrequenzstrategien. Dieses Buch diskutiert solche Strategien in der Tiefe und bietet wesentliche Implementierungsdetails, wenn auch mit mehr mathematischen Komplexität als in der ersten (z. B. Kalman Filter, StationarityCointegration, CADF usw.). Die Strategien, noch einmal, umfassende Nutzung von MatLab, aber der Code kann leicht geändert werden, um C, Pythonpandas oder R für diejenigen mit Programmierkenntnissen. Es gibt auch Updates über die neuesten Marktverhalten, wie das erste Buch wurde ein paar Jahre zurück geschrieben. 5) Handel und Börsen durch Larry Harris - Dieses Buch konzentriert sich auf Marktmikrostruktur. Die ich persönlich fühle, ist ein wesentliches Gebiet, um zu lernen, auch an den Anfangsstadien des Quanthandels. Markt-Mikrostruktur ist die Wissenschaft, wie die Marktteilnehmer interagieren und die Dynamik, die im Orderbuch auftreten. Es ist eng verknüpft, wie der Austausch funktioniert und was tatsächlich geschieht, wenn ein Handel platziert wird. Dieses Buch ist weniger über Handelsstrategien als solche, sondern mehr über Dinge, die beim Entwerfen von Ausführungssystemen bewusst sein müssen. Viele Fachleute im quant Finance Bereich betrachten dies als ein hervorragendes Buch und ich kann es auch sehr empfehlen. In diesem Stadium, als Einzelhändler, werden Sie in einem guten Ort, um die Erforschung der anderen Komponenten eines Handelssystems wie der Ausführungsmechanismus (und seine tiefe Beziehung mit Transaktionskosten), sowie Risiko-und Portfolio-Management beginnen. Ich werde dicuss Bücher für diese Themen in späteren Artikeln. Klicken Sie unten, um mehr darüber zu erfahren. Die Informationen auf dieser Website ist die Meinung der einzelnen Autoren auf der Grundlage ihrer persönlichen Beobachtung, Forschung und jahrelange Erfahrung. Der Herausgeber und seine Autoren sind nicht registrierte Anlageberater, Rechtsanwälte, CPAs oder andere Finanzdienstleister und machen keine Rechts-, Steuer-, Rechnungswesen, Anlageberatung oder andere professionelle Dienstleistungen. Die Informationen, die von dieser Web site angeboten werden, sind nur allgemeine Ausbildung. Weil jeder Einzelne sachliche Situation anders ist, sollte der Leser seinen persönlichen Berater suchen. Weder der Autor noch der Herausgeber übernehmen jegliche Haftung oder Verantwortung für Fehler oder Unterlassungen und haben weder eine Haftung noch Verantwortung gegenüber Personen oder Körperschaften in Bezug auf Schäden, die direkt oder indirekt durch die auf dieser Website enthaltenen Informationen verursacht oder vermutet werden. Benutzung auf eigene Gefahr. Darüber hinaus kann diese Website erhalten finanzielle Entschädigung von den Unternehmen erwähnt durch Werbung, Affiliate-Programme oder auf andere Weise. Preise und Angebote von Inserenten auf dieser Website ändern sich häufig, manchmal ohne Vorankündigung. Während wir uns bemühen, rechtzeitige und genaue Informationen aufrechtzuerhalten, können Angebot Details veraltet sein. Besucher sollten daher die Bedingungen dieser Angebote vor der Teilnahme an ihnen überprüfen. Der Autor und sein Herausgeber haften nicht für die Aktualisierung der Informationen und haften nicht für Inhalte, Produkte und Dienstleistungen von Drittanbietern, auch wenn sie über Hyperlinks oder Anzeigen auf dieser Website aufgerufen werden.
No comments:
Post a Comment