Kauplemissüsteemide uurimine. Kaks lähenemisviisi: andmete kaevandamine ja statistika vs turustruktuuri uuringud

Kauplemisstrateegiate loomine keskmiste väärtuste ja impulsside põhjal

Vaadatud: 734 seisukohad
Lugemise aeg: 6 minutit



Arvan, et kauplemissüsteemide uurimine on kauplemisstrateegiate loomise peamine küsimus. Meie peamine eesmärk on koostada strateegia, mis on ka tulevikus edukas ja mitte ainult tagasikatsetel (kõverjooneline). Seetõttu pean õigeks teema alustamist kahe lähenemisviisi kirjeldusega kauplemisstrateegiate loomisel.

Kaks lähenemisviisi kauplemissüsteemide uurimiseks: andmete kaevandamine ja statistika vs turustruktuuri uuringud

Turustruktuuri uuringud

Turustruktuuri uuringud

Süsteemi sissetulekute aluseks oleva ebaefektiivsuse olemuse mõistmine. Spekulatsioonideks võib selle aluse väljendada Buffetti aforismis: "Kui sa oled pool tundi pokkerit mänginud ja sa ikka veel ei tea, kes on patsy, oled sa patty." Kui te ei tea, kes kaotab börsil, siis kaotate. Te peaksite seda kauplemisel teadma. Süsteemis raha teenimiseks peavad teised kauplejad selles süsteemis kaotama. Jällegi on kauplemine nullsumma mäng. Turunähtuse mõistmine erineb väga "arvamuste turule toomisest".

Esiteks sõnastame hüpoteesi ühe või teise tüüpi osalejate käitumise kohta. Seejärel väljendame seda hüpoteesi hinna, mahu jms osas. Ja alles siis proovime seda hüpoteesi ajaloo osas. Kui see “kokku tuli” täpselt nii, nagu me eeldasime, on tõenäosus, et see on lihtsalt õnnetus, äärmiselt väike. sel viisil saame samal ajal nii "sisseehitatud" robustsuse kui ka "päästiku", mille jõudlus võimaldab meil otsustada, et nähtus on surnud.

Näiteks:

  1. Investeerimisfondide käitumisharjumused on mõned tavalised, näiteks paar päeva enne kuu lõppu müüvad nad likviidsed aktsiad välja ja uue kuu alguse esimese kahe-kolme päeva jooksul ostavad nad need tagasi. Niisiis, saate need tuvastada ja proovida nende hinnaliikumiste põhjal üles ehitada keskmist muutmist hõlmavaid kauplemisstrateegiaid.
  2. Brasiilias olid 2014. aastal külmad ja kohvi hinda tõsteti märkimisväärselt. See oli nagu suur kohvisaak. Need, kellel oli juurdepääs ekspordisertifikaatides eksporditava Brasiilia kohvi koguse andmetele, nägid, et ekspordiks ettevalmistatud mahud ei vähenenud eriti. * Ekspordiks peate esmalt hankima sertifikaadi (peate esitama teabe analüüsimiseks kohvi mahu ja partii kohta). Teisisõnu nägid põllumehed, et külmakahjustused pole nii tugevad, ja müüsid julgelt kohvi. Hind naasis siis varasemale tasemele.

Selle lähenemisviisi eelised:

  • Protsessi, selle mehhanismide mõistmine
  • Võimalus õigeaegselt kauplemist alustada ja lõpetada

Selle lähenemisviisi puudused:

  • Uurimistöö keerukus (palju mitteametlikku lisateavet)
  • Järelevalve keerukus

Andmete kaevandamine ja statistika

Andmete kaevandamine on arvutiteaduse alamhulk. See ühendab infotehnoloogia, masinõppe, tehisintellekti alamkategooria ja andmebaasisüsteemide harusid statistikaga. See on teabe leidmise protsess suurtes andmekogumites. Andmete kaevandamise eesmärk on muuta andmekogum arusaadavaks ja kasutatavaks teabeks.

Hinna ja mittehinnaga seotud andmete abil saate töötada välja ja uurida strateegiaid, kasutades masinõppe tehnikaid mis tahes turul või aja jooksul. Saate genereerida ja kontrollida miljoneid erinevaid sisenemis- ja väljumistingimusi, tellimustüüpe ja hinnatasemeid, et leida oma valikukriteeriumide järgi kõige paremini toimivaid strateegiaid - näiteks puhaskasum, tootlus vs tootlus, Sharpe-suhe jne.

Sobituse allikaks võib olla absoluutselt juhuslike kokkusattumuste kogum või mõni pikaajaline tegur, mis mõjutas olulist osa katseperioodist, kuid mitte asjaolu, et see jätkub ka tulevikus. Näited, pikad bullish trendid ja pikkade kauplemissüsteemide eelis.

"Ära aja geeniust segamini pullituruga" (с).

Kuid võib olla ka teisi näiteid - näiteks pikk püsiv periood või suundumus jne. Siin võib muidugi väita, et mis tahes süsteem kasutab soodsa faasi, mis on selle jaoks pikale veninud, ja pole garantiid, et see jätkub. Ja pulliturul võite olla vaid härg, kui teate, millal peatuda. Kui süsteemi jaoks soodsate etappide eraldamine on vormistatud ja rakendatud süsteemifiltrite kujul, on see hea. Kuid kõike ei saa vormistada ja teada ette. Selleks on olemas süsteemi tagasilükkamise kriteeriumid, valimi valideerimata jätmine jne.

Selle lähenemisviisi eelised:

  • Uurimiskiirus
  • Lihtsustatud järelevalve ametlike kriteeriumide alusel
  • Saate paralleelselt kaubelda kümnete strateegiatega

Selle lähenemisviisi puudused:

  • Ebaefektiivsuse kadumise lisakulud (viivitus kauplemise alustamiseks ja lõpetamiseks)
  • Ei mõista turu mikrostruktuuri.

Keskmine pöördväärtus vs hetkestrateegiad

Keskmine pöördumine vs hetkestrateegiad

Momentum ja Mean-reversion on 2 globaalset klassi, mis hõlmavad peaaegu kõiki kauplemissüsteeme. Need on kaks vastandit. See on hinna omadus, et jätkata liikumist, võrreldes hinna omadusega, et tagasi liikuda.

Kes armastab füüsilisi analooge, siis on Momentumil füüsiliste kehade omadus jätkata liikumist ka siis, kui algimpulss on lakanud toimimast. Keskmine pöördepunkt on nagu pendl, mis impulsiga ületab tasakaalupunkti ja on sunnitud selle tagasi saatma.

Tundub, et nad mõlemad on üksteisega vastandlikud, kuid mõlemad töötavad hästi. Võimalik põhjus, miks nad töötavad erineval ajal. Kui üldistada, siis põhjus on selles, et investorid käituvad teatud viisil.

Trendide järgimise (hoogsuse) strateegiatel on pikk jõudlus. Kuulus väljend "Trend on sinu sõber" viitab Momentumile. Ühepoolne, kuid kirjutatud eelmise sajandi trenditurule.

Keskmine pöördepunkt, eriti lühema aja jooksul, töötab hästi. Vaatame suundumusi jälgivaid strateegiaid

Miks trendi järgivad strateegiad toimivad?

Trendi jälgimine toimib, kui vaadata tulude suundumusi viimase aasta jooksul. Kui vaatate lühemaid kestusi, nagu viimase kuu trend, ja proovite järgida, et võite särgi kaotada. Kui trendi järgivad strateegiad töötavad, on neil tavaliselt palju kasu. Kuid kui nad ei tööta, on neil väikesed kaotused. Seda nimetatakse positiivseks viltuseks.

Mõned impulssmõõdikud

  1. Erinevat tüüpi fondide varade sunnitud müük / ost (kaubeldavate mahtudega).
  2. Ajasarja hoog. Hinnasarjade varasem tootlus on positiivses korrelatsioonis tulevase tootlusega.
  3. Likviidsuse piirangud. Suurusesse sisenemiseks või sellest väljumiseks on kaupleja sunnitud selle tükkideks jagama. Perioodiliste tehingute tulemusel moodustub teatud aja jooksul liikumine.
  4. Ajutised likviidsusprobleemid teatavatel tasemetel või teatud ajahetkedel. Kui näiteks müümise likviidsus on madal (börsil korralduste piiramine), siis isegi suhteliselt väikesed ostud põhjustavad märkimisväärset tõusu.

Mis on keskväärtuse muutmise strateegiad?

Keskmise väärtuse muutmine toimib lühiajalise nõudluse ja pakkumise tasakaalustamatuse tõttu. Tavaliselt kasutavad inimesed keskmise muutmise strateegiaid lühikese aja jooksul (minutid või päevad või isegi mikrosekundid. Kaubanduse mikrosekundiline osa oleks HFT. See võib olla paarikaubandus, hajutatud kauplemine, arbitraaž ja kvaasiarbitraaž on samad; nad avanevad) positsioonid, milles varade hinnad on väga erinevad.

Keskmise väärtuse muutmise strateegiatel oleks väike kasu, kuid suured kaotused. väidetavalt töötab see enamuse ajast ja suurte kahjude vältimiseks on meil vaja väga ranget mehhaniseeritud riskijuhtimist.

Mõned mõõtetulemuste keskväärtused

  1. Madal volatiilsus (FX keskööaeg).
  2. Limiidikorralduste poole ajutine tugevus võrreldes turukorralduste poolega. Tavaliselt on see teatud aegadel ööpäevaringselt toimuvatel turgudel.
  3. Paljude osalejate (mitte ainult spekulantide) sissepääsule järgneb väljumine (nende positsioonide sulgemine). Näiteks enamus päevasisestest aktsiatega kauplejatest, kes sisenesid pika positsiooni, müüvad selle kauplemissessiooni lõpus. See loob vastupidise liikumise.

Kas on olemas üldistatud matemaatilisi mudeleid?

Mudeleid on mitu - Hursti eksponent, H-volatiilsus ja mõned teised, mis sisaldavad kohe impulsi ja keskväärtuse mudeleid, aga ka 3 vaheseisundit. Seal on näiteks selline mudel nagu kooselustamine, mille eest selle loojad said Nobeli preemia. See on üldine keskväärtuse pöördumise mudel.

Näide aktsiate tõusutrendi pika strateegia kohta

Leiate sisse https://rtrader.umstel.com/. See strateegia põhineb algoritmil, mis võimaldab teil 30-minutilisel diagrammil tuvastada impulsi ostmise alguse, liikudes tõusutendentsi.

  • AAPL, vähemalt 30 ajakava.
  • Pikk sisenemissignaal: kolm viimast tulpa avanevad eelmisest kõrgemale, sulguvad eelmisest kõrgemale. EMA (14)> EMA (50).
  • Ja erinevus EMA (14) ja EMA (50) vahel on väiksem kui 3%.
  • Väljumissignaal: võtke kasumit = 100 puugi, peatage kadu = 50 puugi või SMA (9) <ületage EMA (14)
  • Tellimuse maht: 100 aktsiat.
  • Aeg: Tööpäevad, kell 16: 40-22: 40.
Järeltestimine. Diagramm on joonistatud rakenduses R Trader Strategy Builder
Järeltestimine. Diagramm on joonistatud rakenduses R Trader Strategy Builder

Järgmises artiklis räägime üksikasjalikumalt algoritmiliste strateegiate ehitamisest ja testimisest.

Varsti näeme!

Avatud kauplemiskonto




Kommentaarid

Eelmine artikkel

Ganni kontseptsioon kauplemisel: alused, algoritm

Gann sai tuntuks tänu snaipriprognoosidele, mis põhinesid ainulaadsel kauplemismeetodil, mis hiljem kujunes terviklikuks kontseptsiooniks.

Järgmine artikkel

Nädal turul (01 - 13): statistika ja keskpankade otsused

Jaanuari uus nädal tundub üsna tavapärane. Meil on statistika, poliitika ja mõned rahaotsused. Näib, et ülemaailmsed majandused ja kapitaliturud töötavad pärast jõulupühade ja uusaastapühade täismahus.