Terwyl ek graag waar hierdie vraag gaan, sou ek raai om dit 'n bietjie meer konkrete maak. Watter dele van die back testing proses sal jy graag wil weet kan enige plek wissel van net die skatte van 'n normale terugkeer, waar die portefeulje opbrengste van jou strategie reeds tot die implementering van 'n volledige portefeulje vorming reël algoritmies word. â € Constantin 30 Desember 14 by 21:06 Om eerlik te wees ek don39t veel oor back testing weet nie. Ek is meegedeel dat ek sal moet nuwe strategieë backtest of verbeter huidige een in my internskap. So ek wil graag 'n bietjie meer oor die onderwerp te wete voor die aanvang van. Wat is die verskillende dele daarvan. â € Maxime 30 Desember 14 by 21:31 Die algemene idee vir ekwiteitsekuriteite, 'n eenvoudige backtest sal tipies bestaan uit twee stappe: Berekening van die portefeulje-opbrengste as gevolg van jou portefeulje vorming reël (of handel strategie) Risiko-aanpassing van portefeulje opbrengste met behulp van 'n bate prysmodel Stap 2 is bloot 'n regressie en bestryk baie eenvoudig in Matlab. Wat moeiliker is die implementering van stap 1, wat jy sal benodig baie gemaklik in Matlab te wees, en daar is verskillende maniere om dit te doen. As jy weet hoe om 'n OLS regressie in Matlab te doen, wat jy moet fokus op is alle vorme van matriksbewerkings. Implementering in Matlab Portefeulje vorming en opbrengste berekening Om jou 'n voorbeeld van hoe 'n primitiewe handel strategie in Matlab geïmplementeer kan word gee, kan aanvaar maandelikse opbrengs data en 'n eenvormige hou tydperk van een maand op N bates oor k periodes, waar ek in en k in. Die aanvaarding van geen verandering in die samestelling van jou voorraad heelal, jou opbrengs matriks X is van dimensies k keer n. X begin x amp kolle amp x amp kolle amp x vdots amp ddots amp vdots amp ddots amp vdots x amp kolle amp x amp kolle amp x vdots amp ddots amp vdots amp ddots amp vdots x amp kolle amp x amp kolle amp x einde Waar opbrengste word bereken as x frac -1. Die veronderstelling dat jou keuse maatstaf is 'n soort van voorraad eienskap wat beskikbaar is op maandelikse frekwensie, sal jy ook 'n eienskappe matriks C. Jy kan dan 'n algoritme wat die inskrywings in C wat jou keuse maatstaf voldoen identifiseer skryf (bv bo 'n sekere drumpel ) en die ooreenstemmende inskrywings (waar ek en t is dieselfde) van 'n aanwyser matriks I (wat is geïnisialiseer as 'n nul matriks met behulp van die nulle funksie) met kinders te vervang. Jy kan dan vermeerder die inskrywings van ek deur dié van die opbrengste matriks X 'n oorsig R wat die opbrengste as gevolg van jou hoewes dui verkry. Jy kan dan bereken die gemiddelde van die nie-nul inskrywings vir elke ry van R om jou vektor van portefeulje opbrengste verkry. Risiko-aanpassing en identifisering van abnormale opbrengste In stap 2 te vergelyk u hierdie vektor na die normale opbrengste verkry uit regressie skatting van 'n bate prysmodel soos die Fama-Franse model. Deur te trek die normale opbrengs vektor van jou portefeulje opbrengste vektor, jy bepaal of jou handel strategie het gelei tot 'n positiewe abnormale terugkeer, en dit is wat julle streef na. Aanbevelings As jy nuut is tot Matlab, ek persoonlik stel voor dat jy jouself vertroud te maak met dit voldoende om hierdie eenvoudige strategie te implementeer voordat ontspan 'n paar van die vereenvoudigende aannames (soos uniform hou tydperk en periodisiteit) en voort te gaan om meer gesofistikeerde implementering. Weereens, wat ek wil beklemtoon is dat dit vereis dat jy baie gemaklik met Matlab en veral die verskillende maniere te wees om matrikse te manipuleer, wat 'n geruime tyd kan neem. As jy nie verwag om Matlab te gebruik vir jou internskap en wil resultate vinnig te kry, kan jy stap 1 in Excel doen in plaas daarvan, wat is vervelig, maar nie die geval vereis dat die (die moeite werd) aanvanklike belegging wat jy nodig het om te maak vir Matlab. Om vertroud te raak met Matlab, ek is seker jy het al die baie goeie dokumentasie wat daarmee gepaard gaan ontdek. Dit, vir my, is die enkele mees waardevolle hulpbron en waarskynlik meer nuttig as 'n meer finansies-spesifieke hulpbronne (waarmee ek sou wag totdat jy vertroud is met Matlab self is). Alle dis nodig om die normale opbrengs te bepaal is 'n OLS regressie en 'n rudimentêre begrip van bate pryse modelle. antwoord 30 Desember 14 aan 22: 20Quantocracy is een van die voorste Quant skakel aggregator webwerwe. Ek lees dit elke dag en ek raai jy check dit uit as jy wil om te bly op die top van die nuus in die quant blogosfeer: Welkom by jou GRATIS Algorithmic Trading hulpbron waar jy sal leer hoe om winsgewend algoritmiese handel strategieë te ontwikkel en kry 'n loopbaan in kwantitatiewe handel. Laaste Artikels deur Michael Saal-Moore op 28 September 2016 Dit is 'n kort boodskap om jou te laat QuantStart lesers weet dat Siek praat op 'n sekere gebeure in New York en Singapoer oor die volgende paar maande: Lees meer. Deur Michael Saal-Moore op 27 September 2016 In die vorige artikel in die reeks verborge Markov Models bekendgestel. Hulle is in die konteks van die breër klas van Markov Models bespreek. Hulle is gemotiveer deur die behoefte aan kwantitatiewe handelaars om die vermoë om regimes mark op te spoor ten einde aan te pas hoe hul Quant strategieë bestuur het. Lees meer. Deur Michael Saal-Moore op 21 September 2016 Voorheen op QuantStart ons die wiskundige onderbou van toestand modelle en Kalman filters beskou. sowel as die toepassing van die pykalman biblioteek om 'n paar van ETF's te dinamies aanpas 'n heining verhouding as 'n basis vir 'n gemiddelde terugkeer handel strategie. Lees meer. Deur Michael Saal-Moore op 6 September 2016 Die wêreld van kwantitatiewe finansies voort om te ontwikkel teen 'n vinnige tempo. Selfs in die laaste vier jaar van die bestaan van hierdie werf die mark vir Quant werk het aansienlik verskuif. In hierdie artikel skets ons hierdie verskuiwings. Die raad oor wat waarskynlik is om te wees in die vraag in die volgende paar jaar sal van toepassing beide diegene wat nog in die onderwys, asook diegene dink vooruit na 'n loopbaan verandering wees. Lees meer. Deur Michael Saal-Moore op 5 September 2016 'n konsekwente uitdaging vir kwantitatiewe handelaars is die gereelde gedragsverandering van finansiële markte, dikwels skielik, as gevolg van die verandering van tydperke van die regering se beleid, regulatoriese omgewing en ander makro-ekonomiese gevolge. Sulke tye is die omgangstaal bekend as regimes mark en die opsporing van sulke veranderinge is 'n algemene, al is dit moeilik proses wat deur kwantitatiewe deelnemers aan die mark. Lees more. Strategy back testing Strategie back testing is 'n noodsaaklike instrument om te sien of jou strategie werk of nie. Back testing sagteware simuleer jou strategie op historiese data en bied 'n back testing verslag, wat jou toelaat om behoorlike handel stelsel analise uit te voer. Die 64-bis weergawe kan jy soveel data te laai as wat jy nodig het vir selfs die mees veeleisende back testing. Vir tegniese inligting oor hierdie funksie blik op die verwante Wiki bladsy. Akkuraatheid is die sleutel MultiCharts is 'n oplossing wat spesifiek vir strategie-ontwikkeling en back testing. Ons filosofie is dat die strategie back testing so realisties moet wees as die moderne tegnologie maak dit moontlik - dis hoekom gebruik ons multi-threading en 64-bit-tegnologie. Minimale aannames te skep meer realistiese toets Selfs al geen benadering 100 perfekte kan wees, het ons alles gedoen om akkuraat te herskep verlede marktoestande en orde uitvoering vir strategie handel. Tipiese back testing enjins het 'n baie aannames en kortpaaie, wat lei tot onrealistiese toetsing en onbetroubare resultate. MultiCharts is 'n institusionele-vlak verhandelingsplatform wat aannames verminder en is van mening baie faktore. Moderne tegnologie vir 'n kragtige rekenaars Strategie back testing moet dikwels 'n baie data en sagteware wat in staat is van die verwerking van dit. Byna al die rekenaars nou funksie multi-core setups met baie van die geheue, sodat jy nodig het om voordeel te trek uit dit. Multi-threading beteken dat MultiCharts versprei baie take in verskillende cores, sodat hulle baie vinniger af te handel. 64-bis weergawe van MultiCharts kan jy soveel data te laai as pas in jou geheue vir analise - selfs jare en jare van bosluis data vir 'n gedetailleerde prysbewegings. Maak 'n regmerkie-vir-blok simulasie Ons noem hierdie funksie die Bar vergrootglas. Dit is noodsaaklik vir die verhoging van presisie tydens back testing. MultiCharts kan groter bars bou uit kleiner bars componentssecond en minuut uit bosluise, uur en dag bars uit minute. Jy kan presies prysbewegings in elke bar te herskep deur die gebruik van die Bar vergrootglas, wat groter bars sal bou uit kleiner komponente. Byvoorbeeld, een-uur bars het vier visuele pointsopen, hoog, laag, en naby. Die Bar vergrootglas kan onsigbaar laai minute wat die uur, en strategie sal backtested wees op 'n minuut-vir-minuut basis. Vra, uitnooi en handel pryse back testing in ag neem dat die werklike aankoop gebeur teen pryse, ware verkoop vra bod pryse. Dit maak ons back testing simulasie so realisties as possible. Walk vorentoe Analise: Die gebruik van MATLAB om jou handel strategie Kawee Numpacharoen backtest, MathWorks Baie handelaars, fondsbestuurders, of beleggers mag vind dat hulle loop in beperking op hul handel idees backtest. Of die bestaande back testing raamwerke kan nie gebruik word om hul handel idees ten volle te toets. 'N toenemende kompleksiteit in die mark data, handel strategieë, en back testing raamwerke is 'n uitdagende probleem. In hierdie webinar, sal jy leer hoe MATLAB die prototipe en ontwikkeling van loop-forward ontleding kan ondersteun ten einde jou handel idees backtest, vanaf kry markdata, implementeer handel strategie, toets raamwerk, en prestasie analise. Jy sal sien hoe MATLAB bied 'n enkele platform wat die doeltreffende oplossing van loop-forward ontleding laat. Met MATLAB, kan jy effektief te verken, te ontleed en te visualiseer jou data. 160Through hierdie webinars, sal jy leer: Die uitdagende kwessies op die ontwikkeling van handel strategieë Verskillende tipes back testing raamwerk Verskillende tipes optimalisering metode wat gebruik kan word vir die optimalisering van handel parameters Die basiese paar handel strategie wat gebaseer is op Bollinger Band Die berekening van tegniese aanwysers en prestasie metrieke die belangrikste van parallel rekenaar vir scalability Dit webinar is vir finansiële spesialiste, kwantitatiewe navorsers en ontleders, handelaars, en portefeuljebestuurders wie se fokus is kwantitatiewe ontleding, handel strategie ontwikkeling, of aandele navorsing. Oor die aanbieder: Kawee Numpacharoen is 'n rekenaar Finansies produk bestuurder by MathWorks. Voordat hy by MathWorks, Kawee gewerk by Phatra Securities as 'n senior vise-president in Ekwiteit en Derivatives Trading departement. Kawee verdien 'n B. S. in elektriese ingenieurswese aan King Mongkuts Institute of Technology Ladkrabang, M. S. in Finansiële Ingenieurswese aan die Universiteit van Michigan, Ann Arbor, en 'n Ph. D. in Wiskunde van Mahidol Universiteit. Produk Fokus Finansiële Gereedskap MATLAB Parallel Computing Gereedskap Datafeed Gereedskap aangeteken word. 17 Augustus 2016 Verwante hulpbronne vir Finansiële Gereedskap Kies 'n land Kies jou land te kry vertaalde inhoud waar beskikbaar en sien plaaslike gebeure en aanbiedings. Op grond van jou plek, beveel ons aan dat jy kies:.Strategy Toets Need more info Terug-toetsing handel strategieë met Wealth-Lab Pro. Die handel strategieë en strategie toets funksie en handel seine wat gegenereer word deur die strategieë word vir opvoedkundige doeleindes en slegs as voorbeelde, en hulle moet nie gebruik word of staatgemaak om besluite te neem oor jou eie situasie te maak. Jy kan die strategie Toets parameters verander soos jy goeddink. Fidelity is nie aanneem, maak 'n aanbeveling vir of aansluit by enige handels - of beleggingstrategie of bepaalde sekuriteit. Die strategie toets funksie bied 'n hipotetiese berekening van hoe 'n sekuriteit of portefeulje van sekuriteite, onderhewig aan 'n voorbeeld handel strategie, sou die loop van 'n historiese tydperk. Slegs sekuriteite wat bestaan tydens die historiese tydperk was en wat historiese pryse data is beskikbaar vir gebruik in die funksie Strategie toets. Die funksie het slegs 'n beperkte vermoë om hipotetiese handel kommissies te bereken, en dit nie rekening vir enige ander gelde of vir belasting gevolge wat kan ontstaan as gevolg van 'n handel strategie. Jy moet nie aanneem dat Strategie Toets van 'n handel strategie enige aanduiding van hoe jou portefeulje van effekte, of 'n nuwe portefeulje van effekte sou vervul met verloop van tyd sal gee. Jy moet jou eie handel strategieë te kies wat gebaseer is op jou spesifieke doelwitte en toleransies risiko. Maak seker dat jy jou besluite van tyd tot tyd hersien om seker te maak hulle is nog steeds in ooreenstemming met jou doelwitte te bereik. Vorige prestasie is geen waarborg van toekomstige resultate. kopieer 1998 ndash 2012 FMR LLC. Alle regte voorbehou.
No comments:
Post a Comment