Tirdzniecības sistēmu izpēte. Divas pieejas: datu ieguve un statistika salīdzinājumā ar tirgus struktūras izpēti

Tirdzniecības stratēģiju izveidošana, balstoties uz vidējo reversiju un impulsu

Views: views 708
Lasīšanas laiks: 6 min



Es domāju, ka tirdzniecības sistēmu izpēte ir galvenais tirdzniecības stratēģiju veidošanas jautājums. Mūsu galvenais mērķis ir izveidot stratēģiju, kas nākotnē būs veiksmīga un ne tikai balstoties uz pārbaudēm (līknes pielāgošana). Tāpēc es uzskatu par pareizu sākt šo tēmu ar abu pieeju aprakstu tirdzniecības stratēģiju izveidošanai.

Divas pieejas tirdzniecības sistēmu izpētei: datu ieguve un statistika salīdzinājumā ar tirgus struktūras izpēti

Tirgus struktūras izpēte

Tirgus struktūras izpēte

Izpratne par neefektivitātes būtību, kas ir sistēmas ieņēmumu pamatā. Par spekulācijām šī pamata pamatā var būt Bafeta aforisms: “Ja tu jau pusstundu spēlēji pokeru un tu joprojām nezini, kurš ir pats, tu esi pats”. Ja jūs nezināt, kurš zaudē biržā, tad jūs zaudējat. Jums tas jāzina, tirgojoties. Lai nopelnītu naudu sistēmā, citiem tirgotājiem šajā sistēmā ir jāzaudē. Atkal tirdzniecība ir nulles summas spēle. Izpratne par tirgus fenomenu ļoti atšķiras no "viedokļu vilkšanas tirgū".

Pirmkārt, mēs formulējam hipotēzi par viena vai otra veida dalībnieku izturēšanos. Tad mēs izsakām šo hipotēzi attiecībā uz cenu, apjomu utt. Un tikai tad mēs pārbaudām šo hipotēzi par vēsturi. Ja tas “sanāca” tieši tā, kā mēs pieņēmām, tad izredzes, ka tas ir tikai negadījums, ir ārkārtīgi zemas. šādā veidā mēs vienlaikus iegūstam gan “iebūvēto” noturību, gan “sprūdu”, kuru darbība ļauj spriest, ka parādība ir gājusi bojā.

Piemēram:

  1. Pastāv daži kopīgi ieguldījumu fondu uzvedības modeļi, piemēram, dažas dienas pirms mēneša beigām viņi pārdod likvīdos krājumus un jaunā mēneša sākuma pirmajās divās trīs dienās tos pērk. Tātad, jūs varat tos identificēt un mēģināt izveidot Mean-Reversion tirdzniecības stratēģijas, pamatojoties uz šīm cenu izmaiņām.
  2. Brazīlijā 2014. gadā bija salnas, un kafijas cena tika ievērojami paaugstināta. Tas bija kā liels kafijas ražas zaudējums. Tie, kuriem bija pieejami dati par Brazīlijas kafijas daudzumu eksportam eksporta sertifikātos, redzēja, ka eksportam sagatavotie apjomi nemazinās. * Eksportam vispirms jāiegūst sertifikāts (jums ir jāsniedz informācija par analīzes veikšanai paredzēto kafijas daudzumu un partiju). Citiem vārdiem sakot, lauksaimnieki redzēja, ka sala radītie postījumi nav tik spēcīgi, un drosmīgi pārdeva kafiju. Pēc tam cena atgriezās iepriekšējā līmenī.

Šīs pieejas priekšrocības:

  • Izpratne par procesu, tā mehānismiem
  • Iespēja savlaicīgi sākt un pārtraukt tirdzniecību

Šīs pieejas trūkumi:

  • Pētījuma sarežģītība (daudz papildu informācijas, kas nav saistīta ar cenām)
  • Monitoringa sarežģītība

Datu ieguves un statistikas pieeja

Datu ieguve ir datorzinātņu apakškopa. Tas apvieno datorzinātnes, mašīnmācību, mākslīgā intelekta apakškategoriju un datu bāzes sistēmas ar statistiku. Tas ir informācijas atklāšanas process lielās datu kopās. Datu ieguves mērķis ir pārveidot datu kopu saprotamā un izmantojamā informācijā.

Izmantojot cenu un bezcenu datus, varat izstrādāt un izpētīt stratēģijas, izmantojot mašīnmācīšanās paņēmienus jebkuram tirgum vai laika grafikam. Varat ģenerēt un pārbaudīt miljoniem dažādu ienākšanas un iziešanas nosacījumu, pasūtījumu veidu un cenu līmeņu, lai atrastu labākās veiktspējas stratēģijas atbilstoši atlases kritērijiem - piemēram, tīrā peļņa, atdeve vs izņemšana, Sharpe attiecība utt.

Piemērotības avots varētu būt absolūti nejaušu sakritību kopums vai kāds ilgstošs faktors, kas ietekmēja ievērojamu testa perioda daļu, bet ne fakts, ka tas turpināsies arī nākotnē. Piemēri, garas bullish tendences un garu tirdzniecības sistēmu priekšrocības.

"Nejauciet ģēniju ar vēršu tirgu" (с).

Bet var būt arī citi piemēri - piemēram, ilgs plakans periods vai tendence utt. Protams, šeit var apgalvot, ka jebkura sistēma izmanto labvēlīgu fāzi, kas tai ir ieilgusi, un nav garantiju, ka tā turpināsies. Un jūs varat būt vēršs buļļu tirgū tikai tad, ja zināt, kad apstāties. Ja sistēmai labvēlīgu fāzu piešķiršana tiek formalizēta un ieviesta sistēmas filtru veidā, tad tas ir labi. Bet visu nevar formalizēt un iepriekš zināt. Šim nolūkam ir kritēriji, kā noraidīt sistēmu, ārpus parauga validācijas utt.

Šīs pieejas priekšrocības:

  • Pētījuma ātrums
  • Vienkāršota uzraudzība pēc formāliem kritērijiem
  • Jūs varat paralēli tirgot desmitiem stratēģiju

Šīs pieejas trūkumi:

  • Papildu izmaksas par neefektivitātes izzušanu (kavēšanās sākt un pārtraukt tirdzniecību)
  • Nav izpratnes par tirgus mikrostruktūru.

Vidējā reversija pret mirkļa stratēģijām

Vidējā reversija salīdzinājumā ar mirkļa stratēģijām

Momentum un Mean-reversija ir 2 globālās klases, kurās ietilpst gandrīz jebkura tirdzniecības sistēma. Tie ir divi pretstati. Tas ir cenas īpašums, lai turpinātu kustību, salīdzinot ar cenas īpašību, lai mainītu atpakaļgaitu.

Kas mīl fiziskas analoģijas, tad Momentum ir fizisko ķermeņu īpašums turpināt kustību pat pēc sākotnējā impulsa darbības pārtraukšanas, un vidējā reversija ir kā svārsts, kas ar impulsu iziet līdzsvara punktu, ir spiests to atgriezt.

Šķiet, ka viņi abi ir viens otram pretī, taču abi darbojas labi. Iespējams, ka viņi strādā dažādos laika periodos. Ja jūs vispārināt, iemesls ir tas, ka investori rīkojas noteiktā veidā.

Trend-Follow (Momentum) stratēģijām jau sen ir panākumi. Slavenais izteiciens "Tendence ir tavs draugs", tas attiecas uz Momentum. Vienpusējs, bet rakstīts pagājušā gadsimta tendenču akciju tirgum.

Vidējā reversija, īpaši īsākā laika posmā, darbojas labi. Apskatīsim tendences sekojošas stratēģijas

Kāpēc darbojas tendences sekojošas stratēģijas?

Tendences sekojošas, aplūkojot ienesīguma tendences aptuveni pēdējā gada laikā. Ja skatāties uz īsāku laiku, piemēram, tendenci pēdējā mēnesī, un mēģināt ievērot, ka jūs varētu pazaudēt savu kreklu. Kad darbojas tendenču izsekošanas stratēģijas, tām parasti ir liels ieguvums. Bet, kad viņi nedarbojas, viņiem ir mazi zaudējumi. To sauc par “pozitīvu šķību”.

Daži mirkļa rādītāji

  1. Dažādu veidu aktīvu piespiedu pārdošana / pirkšana (tirgotais apjoms).
  2. Laika sērijas impulss. Iepriekšējā cenu sērijas peļņa ir pozitīvi korelē ar nākotnes peļņu.
  3. Likviditātes ierobežojumi. Lai ievadītu vai izietu no liela izmēra, tirgotājs ir spiests to sadalīt gabalos. Periodisko darījumu rezultātā noteiktā laika posmā tiek veidota kustība.
  4. Pagaidu likviditātes mazspējas noteiktos līmeņos vai noteiktā laika posmā. Piemēram, ja ir zema likviditāte pārdot (ierobežot pasūtījumus, ja tie atrodas biržā), pat salīdzinoši nelieli pirkumi radīs ievērojamu impulsu.

Kas ir vidējā reversijas stratēģija

Vidējā reversija darbojas īstermiņa pieprasījuma un piedāvājuma nelīdzsvarotības dēļ. Parasti cilvēki izmanto vidējās reversijas stratēģijas īsos laika periodos (minūtēs vai dienās vai pat mikrosekundēs. Tirdzniecības mikrosekundē ietilpstošā daļa būtu HFT. Tā varētu būt pāra tirdzniecība, izplatītā tirdzniecība, arbitrāža un kvaziarbitrāža ir vienāda; viņi atver) pozīcijas ar ievērojamām aktīvu cenu atšķirībām.

Vidējās vērtības maiņas stratēģijām būtu neliels ieguvums, bet lieli zaudējumi. domājams, ka tas darbosies lielāko daļu laika un lai izvairītos no lieliem zaudējumiem, mums ir jābūt ļoti stingrai mehanizētai riska pārvaldībai.

Daži metrikas ar vidējo reversiju

  1. Zema nepastāvība (FX pusnakts laiks).
  2. Limitēto pasūtījumu puses pagaidu spēks salīdzinājumā ar tirgus rīkojumu pusēm. Parasti tas notiek diennakts tirgos noteiktos laikos.
  3. Pēc daudzu dalībnieku (ne tikai spekulantu) ieejas seko izeja (šo pozīciju slēgšana). Piemēram, vairums dienas akciju tirgotāju, kuri ievadīja garo pozīciju, to pārdos tirdzniecības sesijas beigās. Tas radīs pretēju kustību.

Vai ir vispārināti matemātiskie modeļi?

Ir vairāki modeļi - Hērsta eksponents, H-volatilitāte un daži citi, kas uzreiz satur impulsa un vidējā reversijas modeļus, kā arī 3 starpposma stāvokļus. Ir, piemēram, tāds modelis kā kointegrācija, par kuru tā veidotāji saņēma Nobela prēmiju. Šis ir vispārināts vidējā reversijas modelis.

Krājumu pieauguma tendences ilgas stratēģijas piemērs

Jūs varat atrast https://rtrader.umstel.com/. Šīs stratēģijas pamatā ir algoritms, kas ļauj 30 minūšu diagrammā noteikt impulsa pirkuma sākumu, virzoties augšupvērstā virzienā.

  • AAPL, vismaz 30 laika grafiks.
  • Gara ieejas signāls: pēdējie trīs stabiņi tiek atvērti virs iepriekšējā, aizveras virs iepriekšējā. EMA (14)> EMA (50).
  • Un atšķirība starp EMA (14) pret EMA (50) ir mazāka par 3%.
  • Izejas signāls: Ņemiet peļņu = 100 ērces, Stop Loss = 50 ērces vai SMA (9) <šķērsojiet EMA (14)
  • Pasūtījuma apjoms: 100 akcijas.
  • Laiks: darba dienās, plkst.16: 40-22: 40.
Atkārtota pārbaude. Diagramma ir sastādīta R Trader Strategy Builder
Atkārtota pārbaude. Diagramma ir sastādīta R Trader Strategy Builder

Nākamajā rakstā mēs sīkāk runāsim par algoritmisko stratēģiju veidošanu un testēšanu.

Drīz tiksimies!

Atvērt tirdzniecības kontu




komentāri

Iepriekšējais raksts

Ganna koncepcija tirdzniecībā: pamati, algoritms

Ganns kļuva pazīstams ar savām “snaipera” prognozēm, kuru pamatā bija viņa unikālā tirdzniecības metode, kas vēlāk pārveidojās par veselu jēdzienu.

Nākamais raksts

Nedēļa tirgū (01/13 - 01/19): statistika un centrālo banku lēmumi

Jaunā janvāra nedēļa izskatās diezgan ierasta. Mums ir statistika, politika, kā arī daži monetāri lēmumi. Liekas, ka pasaules ekonomika un kapitāla tirgi pēc Ziemassvētku un Jaunā gada brīvdienām darbojas pilnā apjomā.