PracticalQuant.
احدث التعليقات.
الاقسام.
في العقدين الماضيين، أدت التطورات في الحوسبة وشعبية المكتبات التحليلية مفتوحة المصدر (على سبيل المثال ل R و بيثون على سبيل المثال) إلى تمكين أي شخص لديه كمبيوتر محمول حديث مع القدرة على تشغيل بعض تحليل البيانات المتطورة جدا. وقد أثر ذلك على العديد من المجالات المختلفة، ولا سيما مجال التمويل والاستثمار.
هدفي هو إظهار السهولة التي يمكن لأي شخص مع المعرفة البرمجة وبعض التمويل الأساسي تطوير وتشغيل كامل باكتست التداول الكمي. إن االختبار األولي، ألغراضنا، هو العملية التي نطبق من خاللها استراتيجية منهجية ضد البيانات التاريخية من أجل تحديد العوائد والمخاطر المرتبطة باإلستراتيجية. بنهاية هذه المقالة، ستتمكن من تكرار معظم التحليل إن لم يكن كله أدناه. يتم استضافة جميع التعليمات البرمجية (وبعض المدخلات) للاستراتيجية على جيثب.
1. صياغة فرضية التداول.
3. اختيار المحفظة وإعادة التوازن.
4. باكتستينغ ث / عوائد التاريخية.
5. تحديد ألفا: كابم ونماذج فاما-الفرنسية.
6 - تركيزات القطاع.
صياغة فرضية التداول.
سيبدأ المحللون عادة بفرضية حول كيفية تصرف أسعار الأصول بناء على عوامل مختلفة. وهذا قد يأتي إما من الحدس، والخبرة، أو قد يستند إلى بعض التجارب التجريبية. وبالنسبة للأسهم، قد تتضمن هذه العوامل مقاييس تستند إلى الربحية أو القيمة أو المستحقات أو الزخم.
الفرضية التي سأختبرها مأخوذة من & # 8220؛ الاستراتيجيات الكمية لتحقيق ألفا & # 8220؛، بقلم ريتشارد تورتوريلو. هناك العديد من العوامل والتوليفات المثلى التي نوقشت في الكتاب، لكنني اخترت مزيج تقييم الربحية لهذا باكتست معين. استراتيجيات التداول هي أيضا موضوعا رئيسيا من البحوث الأكاديمية، مع الكثير من الأوراق في الجسم الأكاديمي للاختيار من بينها.
وستستخدم االستراتيجية، التي سنقوم باستدعاءها بروفا-1، عاملين:) 1 (العائد على رأس المال المستثمر) رويك (، الذي يعمل كمؤشر للربحية، و) 2 (إيف / إبيتدا) قيمة / أرباح المؤسسة قبل إطفاء ضرائب الفائدة). هذه هي القيمة الإجمالية للشركة على مقياس الدخل التشغيلي & # 8211؛ كلما انخفضت النسبة، كلما زادت قيمة الصفقة & # 8220؛ صفقة & # 8221؛ والشركة هي. من خلال اختيار مزيج من ارتفاع رويك وانخفاض إيف / إبيتدا، تسعى الاستراتيجية للاستثمار في الشركات التي تولد عوائد عالية، ولكن لن يكون مطلوبا المستثمر لدفع ما ل. الصوت المنطقي؟
بيانات الاستراتيجية.
هناك نوعان من مجموعات البيانات الأولية التي تستخدمها الاستراتيجية في جوهر باكتست ل بروفا-1. الأول هو بيانات الأساسيات السنوية (التي تشمل جميع المقاييس المحاسبية التي أبلغت عنها الشركات المتداولة في تقاريرها العشرة آلاف)، والتي كانت حوالي 39 ميغابايت في الحجم. مجموعة البيانات الرئيسية الثانية هي بيانات العائدات الشهرية لجميع الشركات المتداولة بشكل عام، حوالي 159MB في الحجم. I & # 8217؛ لقد اخترت استخدام حوالي 36 عاما قيمة البيانات، والعودة إلى عام 1980.
هناك بعض مجموعات البيانات المتاحة على كواندل، ومعظمها يسمح لك للاشتراك في نسخة تجريبية مجانية. لقد اخترت استخدام بيانات كرسب / كومبوستات، التي تتوفر من خلال وارتون ريزارتش داتا سيرفيسز & # 8211؛ وهذا يتطلب أيضا الاشتراك. نظرا لحقوق الطبع والنشر، لا أستطيع & # 8217؛ ر نشر تلك الملفات، ولكنني سوف نشر تعليمات التحميل في ملفات ريدم على جيثب، على افتراض لديك اشتراك. في المستقبل سوف أكتب مقالا آخر باستخدام بيانات كواندل أو مورد آخر أكثر سهولة الوصول.
اختيار محفظة وإعادة التوازن.
وتفترض استراتيجية البرنامج 1 - إعادة التوازن السنوية للمحفظة استنادا إلى المقياسين. كما يفترض أننا نأخذ موقفا متساويا في جميع الأسهم المختارة لتلك السنة، بغض النظر عن حجم الشركة. في حالة الاستثمار الحقيقي، يمكنك ضبط تخصيص الاستثمار نحو أو بعيدا عن الأسهم الكبيرة أو الصغيرة، اعتمادا على تحمل المخاطر الخاصة بك. ويمكن ترميز جميع هذه العوامل في قواعد تخصيص الحافظة.
لكل سنة استثمارية) أي السنة التالية للسنة المالية لألرقام المبلغ عنها والبالغة 10 آلاف (، نقوم بما يلي:
ترتيب جميع الأسهم للسنة من قبل رويك، وتقسيم الأسهم إلى خمسية (أي 5 قطاعات متساوية) خذ الخمس الأعلى (أي الخامس رقم 5) لقياس رويك، وتجاهل الأربعة الأخرى. هذا يختار الأسهم الأكثر ربحية لهذا العام رتبة هذا الخماس من قبل إيف / إبيتدا، وتقسيم الأسهم إلى خميس حسب هذا العامل. خذ الخمس السفلي (أي الخامس رقم 1) ل إيف / إبيتدا، تجاهل الأربعة الأخرى. هذا يختار أدنى إيف لكل أرباح التشغيل، والتي هي الأكثر & # 8220؛ بأسعار معقولة & # 8217؛ من الأسهم. الأسهم المتبقية هي اختيارنا الاستثمار.
هنا & # 8217؛ ق قليلا من الناتج من استراتيجية & # 8217؛ s إعادة التوازن حلقة (أدناه). وقد ضاقت عملية الاختيار الكون من الأسهم من 3000+ وصولا الى ما يقرب من 125. إذا قررنا استخدام العشائر، ونحن سوف تضييق الحقل إلى ما يقرب من 30.40 مخزون سنويا.
وكما يوحي اسم المقال (وإذا رأيت الرمز على جيثب)، فإن الإستراتيجية مكتوبة في بيثون. أنا الاستفادة من مكتبة الباندا على نطاق واسع جدا لقراءة / التلاعب / الاستعلام / دمج مجموعات البيانات، وكذلك لأداء التجميعات. I & # 8217؛ كما استوردت ستاتسموديلز والمكتبات نومبي كذلك.
باكتستينغ مع العوائد التاريخية.
لدينا الآن قراراتنا الاستثمارية السنوية تعود 35+ سنوات. ولتقييم العوائد، يتم دمج مخصصات الحافظة مع مجموعة بيانات العائدات الشهرية حسب السنة. هذا يعطينا العائد الشهري لكل سهم في المحفظة. كما نقوم بتجميع ذلك من خلال حساب متوسط العائد لكل سهم لإنشاء إجمالي العائد الشهري للمحفظة. بالنسبة لهذه الاستراتيجية يمكننا أن نتوسط عوائد الأسهم حسب الشهر، لأننا نفترض تخصيص استثمار متساو في كل سهم. وكانت مكتبة الباندا مفيدة للغاية مع وظيفة الدمج والتجميع.
وفيما يلي قطع من العائدات السنوية مع العوائد السنوية للمؤشر S & أمب؛ P 500، وفوق مؤشر S & أمب؛ P 500. في السنوات الأخيرة الاستراتيجية أداء أقل من المؤشر، ولكن إذا كنت قد تم تشغيل هذه الاستراتيجية لبضعة عقود، كنت & # 8217؛ d أن تفعل بشكل جيد.
وفي محفظة واقعية، يمكن لمديري الاستثمار تنفيذ شاشات إضافية لاستبعاد المخزونات أو القطاعات ذات المخاطر الخاصة، وكذلك الشركات الصغيرة التي قد تعرض قضايا السيولة. ومن شأن التدابير المعقولة لإدارة المخاطر أن تضعف بالتأكيد العائدات الإجمالية لسبب وجيه. وتستخدم العديد من شركات الاستثمار الكمي أيضا عمليات الفحص والتحقق الأساسية لتوجيه المحفظة بعيدا أو نحو الاستثمارات التي قد لا تكون البيانات وحدها قادرة على التقاطها.
تحديد ألفا: كابم و فاما-الفرنسية نماذج.
مقارنة العوائد والأداء مع مؤشر S & أمب؛ P 500 (أو أي مؤشر السوق الأخرى في الاختيار) هو الممارسة القياسية جدا في صناعة & # 8211؛ فقد افترض أن مدير المحفظة قد أضاف قيمة إذا كان (ق) يتفوق على المعيار المحدد. ولكن هو مدير محفظة نشط الذي يتفوق هامشيا بعض مؤشر حقا إضافة أي ألفا إضافية؟ أم أنها ببساطة تأخذ المزيد من المخاطر فوق وخارج السوق؟ أفضل المحافظ تحقق عوائد متفوقة لوحدة معينة من المخاطر.
طريقة واحدة لتحديد حجم المخاطر من الاستراتيجية هو قياس حجم المخاطر المنهجية والفقهي من خلال اشتقاق بيتا والألفا لاحقة من باكتست التاريخية. المخاطر المنتظمة هي المخاطر التي تنشأ عن االستثمار في السوق أو محفظة متنوعة. بصفتك مستثمرا، فإنك مهتم ب & # 8220؛ ألفا & # 8221؛، وهو العائد الإضافي الذي توفره هذه الإستراتيجية. إذا كنت تحصل على ألفا منخفضة جدا أو حتى ألفا سلبية، وكنت أفضل حالا الاستثمار في مؤشر السوق على نطاق واسع.
لاستخلاص البيتا، أركض انحدار خطي على عوائد المحفظة الشهرية التاريخية مقابل عوامل السوق الرئيسية. وبالنسبة ل كابم، فإن التراجع هو عائد السوق الزائد عن المعدل الخالي من المخاطر. بالنسبة لنموذج فاما-فرينش 3-فاكتور، فإن ريجرسورس هي عائد السوق، وعاملان إضافيان يدعى & # 8220؛ سمب & # 8221؛ و & # 8220؛ همل & # 8221؛ (المزيد عن هذا أدناه). يمكنني استخدام حزمة ستاتسموديلز في بيثون لتشغيل انحدارات عملية شريان الحياة للسودان على عوامل المدخلات (النتائج أدناه).
انحدار كابم يعطينا بيتا السوق من 1.038، وهو ما يتماشى تقريبا مع السوق. بيتا هو وكيل للمحفظة & # 8217؛ s (أو الأصول & # 8217؛ s) علاقة ث / أن عامل خطر منتظم. نحن أيضا تركت مع ألفا الشهرية من 0.0097، التي السنوية يتحول إلى أن يكون تقريبا 0.1164، أو 12٪. فما هو ألفا؟ ألفا هي عائد إضافي أن هذه الاستراتيجية تعطينا فوق وعوائد منهجية من الاستثمار في السوق. 12٪ عائدات إضافية سنويا لا & # 8217؛ ر سيئة! الذهاب بروفا-1!
يستخدم نموذج عامل فاما-فرينش 3، مثل كابم، عامل عائد السوق، لكنه يضيف أيضا سمب و همل كعوامل منهجية إضافية. ويقيس سمب، أو ناقص صغيرة، العائد الإضافي الذي حصل عليه المستثمرون تاريخيا من شركات ذات سقف سوقي أصغر. A beta. SMB من 0.7881 أدناه يشير إلى أن المحفظة هو منحرف نحو الشركات كاب أكبر. همل، أو عالية-ناقص-منخفض، يقيس العائد الذي حصل عليه المستثمرون تاريخيا من شركات النمو (مقابل الشركات ذات القيمة). ونظرا لأننا حددنا بشكل صريح للشركات ذات القيمة في هذه الإستراتيجية (انخفاض إيف / إبيتدا)، فإنه يفسر لماذا beta. HML لدينا هو 0.412. ألفا الشهري هو 0.0079، والتي يتم احتسابها سنويا لتكون 0.0948، أو 9.48٪. لذلك نحن & # 8217؛ ذهبت إلى أسفل.
250 نقطة أساس (2.5٪) من ألفا السنوي كابم، وهذا أمر منطقي، لأننا قد أضفنا عوامل توضيحية إضافية.
ورقة أكاديمية كبيرة (ترجمة: قصيرة وسهلة القراءة) التي تصف كلا من نموذج كابم و فف-3 فضلا عن المخاطر المنهجية هي & # 8220؛ فهم المخاطر والعودة، كابم، و فاما الفرنسية ثلاثة عامل نموذج & # 8221؛ من قبل كينت وماك ويينغ تشانغ.
ملاحظة: تم تحميل جميع العوامل من مكتبة البيانات كينيث الفرنسية (هذا هو مجاني وتحديثها شهريا). الملف الذي أنا & # 8217؛ تم استخدامه لهذا باكتست هو أيضا في دليل الإدخال على جيثب & ستوريج.
تركيزات القطاع.
ومن الأمور التي يجب مراعاتها ما إذا كانت المقاييس الخاصة تميل إلى أن تكون أكثر انتشارا في قطاعات أو صناعات معينة. على سبيل المثال، قد يؤدي استخدام المستحقات العالية أو رأس المال العامل كعامل في إستراتيجية التداول إلى التركيز فقط على تخصيصات محفظة الإستراتيجية في الصناعات التي تعمل على أساس الاستحقاق المرتفع ورأس المال العامل لأي سبب كان. ويجب أن يكون لأي استراتيجية مزيج جيد من القطاعات، أو قد تتعرض لمخاطر معينة بالنسبة لقطاع معين. البيانات الكاملة عن كل عام هي في النتائج الكاملة (أدناه)، ولكن يمكننا أن نحول تقريبا مقلة العين تركيزات القطاع لعام 2018 و 2018. ونحن نرى زيادة في عام 2018 في أسهم الطاقة، ونحن نعلم أن لديها أداء ضعيفا في النصف الأخير من 2018 وفي عام 2018. هذه الملاحظة تبدو أيضا متسقة مع العوائد السلبية لهذه الاستراتيجية في 2018 و ضعف الأداء بالنسبة إلى مؤشر S & P 500.
الحكم: للاستثمار أم لا الاستثمار؟
لذلك نحن & # 8217؛ لقد فعلنا باكتست منهجية على بروفا-1، عوائد كميا وخطر الاستراتيجية، وأخذت نظرة على تركيزات القطاع. وكان بإمكاننا أيضا أن ننظر إلى التركيزات على المقاييس الأخرى (أي توزيع رأس المال السوقي) لوضع عدسة أوضح على بيان المخاطر. وعلاوة على ذلك، سيكون من المفيد الحصول على فكرة عن كيفية تطور التركيزات والمخاطر على مر الزمن، وخاصة خلال فترات الركود أو فترات العوائد السلبية.
كما أنت على الأرجح قد حددت الآن، هذه ليست استراتيجية تداول عالية التردد، أو حتى واحدة على أساس حركة السوق خلال اليوم. وتتمثل النتيجة الخلفية الكامنة وراء هذه الاستراتيجية للمستثمرين في أفق زمني أطول (أي سنة واحدة أو أكثر)، وإعادة التوازن مرة واحدة سنويا. فإنه يضييق المجال في السوق حيث لدينا الآلاف من الاستثمارات للاختيار من بينها.
ومن العوامل العملية الأخرى التي يجب مراعاتها عدد الأوراق المالية في هذه المحفظة سنويا. 120+ الأسهم هو الكثير لعقد في محفظة الشخصية، وكنت قد ترغب في النظر في المعلمات أكثر تشددا لتضييق الحقل (أي النظر في عامل إضافي، أو استخدام الحزام بدلا من الخماسي، على سبيل المثال).
آمل أن يكون هذا كافيا لتبدأ!
شارك هذا:
آخر الملاحة.
3 أفكار حول & لدكو؛ بروفا-1: استراتيجية التداول الكمي بسيطة باكتست في بيثون & رديقو؛
هذا هو معلومات رهيبة! أنا أحب الطريقة التي كسر فاما الفرنسية أسفل، فإنه يجعل من السهل حتى غير كمي مثلي لفهم.
شكرا لكم! سعيد لمعرفة أنه كان مفيدا.
لطيفة الكتابة حتى، العديد من الأمثلة الكمية / التركيز لقد جئت عبر هو على التداول خلال اليوم / عالية التردد. كان لديك فقط ما كنت أبحث عنه.
بيثون ستراتيجيك ترادينغ بيثون
سحب طلبات 0.
تاريخ جيثب اليوم.
جيثب هي موطن لأكثر من 20 مليون مطورين يعملون معا لاستضافة ومراجعة التعليمات البرمجية، وإدارة المشاريع، وبناء البرمجيات معا.
استنساخ مع هتبس.
استخدام جيت أو الخروج مع سفن باستخدام ورل على شبكة الإنترنت.
بسيط، بيثون، بوت، ب، تداول، فوريكس، عن، أواندا.
ولا يمكن أن يتاجر إلا بأداة واحدة.
هذه ليست سوى عينة لالروبوت الخاص بك مع استراتيجية عينة بسيطة. تحتاج إلى تنفيذ منطق أفضل، وإلا فإنك سوف تفقد المال.
لدي استراتيجيات بلدي أنني تشغيل هذا بوت مع، تحتاج إلى تنفيذ المنطق الخاص بك في المنطق / strategic. py.
يوجد حاليا نموذج للمتوسط المتحرك عبر مثال كمثال.
&نسخ؛ 2018 جيثب، Inc. شروط الخصوصية تعليمات حالة الأمان.
لا يمكنك تنفيذ هذا الإجراء في الوقت الحالي.
لقد سجلت الدخول باستخدام علامة تبويب أو نافذة أخرى. أعد التحميل لتحديث الجلسة. لقد سجلت الخروج في علامة تبويب أو نافذة أخرى. أعد التحميل لتحديث الجلسة.
بيثون ستراتيجيك ترادينغ بيثون
أنا جديد هنا في كوانتوبيان وخلق وخوارزميات باكتستينغ. كنت أتساءل كيفية الحصول على الواقع بدأت في خلق سعر خوارزمية التداول التحكيم. أي مساعدة على الإطلاق ستكون كبيرة!
على blog. quantopian / سوف تجد روابط إلى خوارزميات مختلفة نشرت إلى المنتدى (انظر آخر وظيفة، و 10 فبراير واحد).
عندما تقول & كوت؛ سعر خوارزمية التداول المراجحة & كوت؛ في ماذا تفكر؟
شكرا لك على المعلومات. وما أعنيه بالمراجحة هو تداول الأرباح من خلال استغلال الفروقات السعرية للأدوات المالية المماثلة أو المشابهة. تبحث عن أوجه القصور في السوق لتحقيق الربح من.
للحصول على مثال آخر آخر للأزواج أرب ألغو تحقق من هذه المشاركة على إرني تشان إوا / إوك التجارة الزوج مع فلتر كالمان.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا للبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان. وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
لتحديد زوج من الأسهم جيدة لتداول الزوج يمكنك إلقاء نظرة على بيرزلوغ (التسجيل المطلوبة ولكنه مجاني). أنها تجعل فحص في رأيي هو جيد.
ل باكتست الأزواج التي اقترحها بيرزلوغ باستخدام نفس القواعد كتبت نصا بسيطا على أساس زيبلين (السوق مفتوحة المصدر.
محاكاة التي وضعتها كوانتوبيان): سأقوم بنشر رمز هنا في الأيام القليلة المقبلة (لديك لتنظيف والتعليق على التعليمات البرمجية قبل نشر).
شكرا لكم جميعا على الموارد! وسوف ألقي نظرة على كل هذا والعودة إذا كان لدي أي أسئلة. شكرًا لك مرة أخرى!
هنا أرفق رمز زيبلين أن أستخدم ل باكتست أزواج أن أأخذ من بيرزلوغ.
أنا باستخدام زيبلين لأنني لا أحب إيد كوانتوبيان (عدم وجود مرافق التحرير، وقطع الأشجار.
بطيئة ومحدودة يجعل التصحيح تجربة مؤلمة. ).
حاولت محاذاة إلى قواعد الاختبار المستخدمة من قبل بيرزلوغ (0 لجنة والانزلاق، بيانات التخلص من الذخائر المتفجرة، 14 يوما.
لمتوسط ستد)، ومع ذلك لم أتمكن من إعادة إنتاج نتائجها في فترة العودة (عوائدي أقل).
ربما هناك بعض العوامل التي لا أخذه بعين الاعتبار. أي اقتراحات هي موضع ترحيب!
رمز تبدو لطيفة. بالتأكيد سوف نلقي نظرة على ذلك عندما أحصل على فرصة! شكرا لكم.
ليو هذا رائع - كيف يمكنني الحصول على وحدة نمطية لطباعة الصفقات وتواريخ التجارة؟
عذرا، هناك خطأ ما. حاول مرة أخرى أو اتصل بنا عن طريق إرسال الملاحظات.
لقد أرسلت بنجاح تذكرة دعم.
سيكون فريق الدعم لدينا على اتصال قريبا.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا للبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان.
وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا للبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان.
وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
LearnDataSci.
الصفحة الرئيسية »بيثون للتمويل، الجزء 3: المتوسط المتحرك استراتيجية التداول.
بيثون فور فينانس، بارت 3: A موفينغ أفيراج ترادينغ ستراتيغي.
بيثون فور فينانس، بارت 3: موفينغ أفيراج ترادينغ ستراتيغي.
في المقالة السابقة من هذه السلسلة، واصلنا مناقشة المفاهيم العامة التي هي أساسية لتصميم و باكتستينغ من أي استراتيجية التداول الكمي. في التفاصيل، ناقشنا حول.
النسبية والسجلات والعوائد وخصائصها والاختلافات وكيفية استخدام كل واحد، وتمثيل عام لاستراتيجية التداول باستخدام الأوزان الأصول المقيسة $ w_i \ ليفت (t \ يمين) $ لمجموعة من $ N $
والأصول القابلة للتداول واستراتيجية بسيطة جدا، ولكنها مربحة، والطريقة لتمثيلها وكيفية حساب عائدها الإجمالي.
إذا وجدت هذه المقالة فقط، انظر الجزء 1 والجزء 2.
في هذه المقالة، سنبدأ بتصميم استراتيجية تداول أكثر تعقيدا، والتي سيكون لها أوزان غير ثابتة $ w_i \ ليفت (t \ رايت) $، وبالتالي التكيف بطريقة ما مع السلوك الأخير لسعر أصولنا.
سوف نفترض مرة أخرى أن لدينا كون من 3 أصول قابلة للتداول فقط، وأسهم أبل ومايكروسوفت (مع شريط آبل و مسفت على التوالي) ومؤشر S & P 500 (شريط ^ غسيك).
كتذكير، فإن داتافريم تحتوي على ثلاثة & # 8220؛ تنظيف & # 8221؛ تتضمن أوقات الأسعار التنسيق التالي:
متوسط اعتبارات الانتقال.
واحدة من أقدم وأبسط استراتيجيات التداول الموجودة هي التي تستخدم المتوسط المتحرك للسعر (أو إرجاع) تيمسيريز للوكالة الاتجاه الأخير للسعر.
الفكرة بسيطة جدا، لكنها قوية. إذا استخدمنا المتوسط المتحرك لمدة 100 يوم لسعرنا الزمني، فإن جزءا كبيرا من ضجيج السعر اليومي سيكون & # 8220؛ متوسطه & # 8221 ؛. وبالتالي، يمكننا أن نلاحظ عن كثب سلوك أطول للأصل.
دعونا، مرة أخرى، حساب المتوسطات المتحركة بسيطة المتداول (سما) من هذه المرات الثلاث على النحو التالي. تذكر، مرة أخرى، أنه عند حساب $ M $ أيام سما، أول $ M-1 $ غير صالحة، كما مطلوب $ M $ الأسعار لأول نقطة بيانات المتوسط المتحرك.
دعونا مؤامرة الماضي $ 2 $ سنوات لهذه المرات الثلاث ل ميكروسوفت الأسهم، للحصول على شعور حول كيفية تصرف هذه.
فمن السهل أن نلاحظ أن مداوات سما هي أقل بكثير صاخبة من الأوقات السعر الأصلي. ومع ذلك، فإن هذا يأتي بتكلفة: تاغريسي سما تأخر الأوقات السعر الأصلي، مما يعني أن التغييرات في الاتجاه ينظر فقط مع تأخير (تأخر) من $ L $ أيام.
كم هو هذا يتخلف $ L $؟ بالنسبة للمتوسط المتحرك المتوسط المحسوب باستخدام $ M $ دايس، فإن الفارق الزمني هو $ $ فراك $ دايس. وبالتالي، إذا كنا نستخدم $ 100 $ أيام سما، وهذا يعني أننا قد يكون متأخرا بنحو 50 $ $ أيام، والتي يمكن أن تؤثر بشكل كبير على استراتيجيتنا.
طريقة واحدة للحد من الفارق الناجم عن استخدام سما هو استخدام ما يسمى المتوسط المتحرك الأسي (إما)، والمعرف بأنه.
وأمبير. \ تكست \ ليفت (t \ رايت) & أمب؛ = \ ليفت (1- \ ألفا \ رايت) \ تكست \ ليفت (t-1 \ رايت) + \ ألفا \ p \ ليفت (t \ رايت) \ & أمب؛ \ تكست \ ليفت (t_0 \ رايت) & أمب؛ = p \ ليفت (t_0 \ رايت)
حيث $ p \ ليفت (t \ رايت) $ هو السعر في الوقت $ t $ و $ \ ألفا $ تسمى معلمة الاضمحلال ل إما. $ \ ألفا $ مرتبط بالتخلف كما $$ \ ألفا = \ فراك $$ وطول النافذة (سبان) $ M $ أس $$ \ ألفا = \ فراك $$.
السبب إما يقلل الفارق هو أنه يضع المزيد من الوزن على الملاحظات الأخيرة، في حين أن الأوزان سما جميع الملاحظات بالتساوي $ $ فراك $. باستخدام الباندا، حساب المتوسط المتحرك الأسي أمر سهل. نحن بحاجة إلى توفير قيمة تأخر، من الذي يحسب المعلمة تسوس $ \ ألفا $ تلقائيا. لتكون قادرة على مقارنة مع سما قصيرة الوقت سوف نستخدم قيمة تمتد من 20 $ $.
A المتوسط المتحرك للتجارة الاستراتيجية.
دعونا نحاول استخدام المتوسطات المتحركة المحسوبة أعلاه لتصميم استراتيجية التداول. ستكون محاولتنا الأولى ستراغتفوروارد نسبيا وستستفيد من حقيقة أن المتوسطات المتحركة المتحركة (سواء سما أو إما) تتخلف عن سلوك السعر الفعلي.
مع الأخذ في الاعتبار هذا، فمن الطبيعي أن نفترض أنه عندما يحدث تغيير في السلوك على المدى الطويل للأصل، فإن أوقات السعر الفعلية تتفاعل أسرع من واحد إما. ولذلك، فإننا سوف تنظر في عبور اثنين كما إشارات التداول المحتملة.
عندما يرتفع السعر $ p \ ليفت (t \ رايت) $ يعبر إما تيمسيريز $ e \ ليفت (t \ رايت) $ من أسفل، سنقوم بإغلاق أي موقف قصير موجود و نذهب لفترة طويلة (شراء) وحدة واحدة من الأصول.
عندما يرتفع السعر $ p \ ليفت (t \ رايت) $ يعبر إما تيمزيريز $ e \ ليفت (t \ رايت) $ من أعلاه، سنقوم بإغلاق أي موقف طويل قائم و نبيع (بيع) وحدة واحدة من الأصول.
كيف يتم ترجمتها إلى الإطار الموصوف في مقالنا السابق حول الأوزان $ w \ ليفت (t \ رايت) $؟
حسنا لهذه الاستراتيجية انها ستراغتفوروارد جميلة. كل ما نحتاجه هو أن يكون لديك موقف طويل، أي $ w_i \ ليفت (t \ رايت) $ & غ؛ 0، طالما أن أوقات الدوام أعلى من ميقات إما وموقف قصير، أي $ w_i \ ليفت (t \ رايت ) $ & لوت؛ 0، طالما أن أوقات الدوام أقل من مداخيل إما.
منذ ذلك الحين، في هذه المرحلة، ونحن لسنا مهتمين حتى الآن في موقف التحجيم، وسوف نفترض أن نستخدم جميع أموالنا المتاحة للتجارة الأصول $ i $. سوف نفترض أيضا أن أموالنا تنقسم بالتساوي على جميع الأصول $ 3 $ (مسفت، آبل و ^ غسيك).
واستنادا إلى هذه الافتراضات، يمكن ترجمة استراتيجيتنا لكل من الأصول $ i، i = 1، \ لدوتس، 3 $ على النحو التالي:
الذهاب إلى حالة طويلة: إذا كان $ p_i \ ليفت (t \ رايت) & غ؛ e_i \ ليفت (t \ رايت) $، ثم $ w_i \ ليفت (t \ رايت) = \ فراك $ غو شورت كونديتيون: إف $ p_i \ ليفت (t \ رايت) & لوت؛ e_i \ ليفت (t \ رايت) $، ثم $ w_i \ ليفت (t \ رايت) = - \ فراك $
كلما استوفى شروط التجارة، تكون الأوزان $ \ فراك $ لأن $ \ فراك $ من إجمالي الأموال يتم تعيينها لكل أصل وكلما كنا طويلا أو قصيرا، يتم استثمار جميع الأموال المتاحة.
كيف يتم تنفيذ هذا في بايثون؟ الحيلة هي أن تأخذ علامة الفرق بين السعر ثم $ p_i \ ليفت (t \ رايت) $ و إما $ e_i \ ليفت (t \ رايت) $.
واحد التحذير النهائي.
قبل رؤية أداء هذه الإستراتيجية، دعنا نركز على اليوم الأول $ t_o $ عندما يكون السعر الزمني $ p \ ليفت (t_o \ رايت) $ كروسس أبوف أند إما تيمسريز $ e_i \ ليفت (t_o \ رايت) $. منذ $ p \ ليفت (t_o \ رايت) & غ؛ e_i \ الأيسر (t_o \ يمين) $. عند هذه النقطة يصبح وزن التداول $ w_i \ ليفت (t_o \ رايت) $ إيجابي، وبالتالي وفقا لاستراتيجية التداول لدينا، نحن بحاجة إلى تعيين لهذا اليوم $ w_i \ ليفت (t_o \ رايت) = \ فراك $.
ومع ذلك، ضع في اعتبارك أن $ p \ ليفت (t_o \ رايت) $ هي سعر الأصل في نهاية اليوم $ t_o $. ولهذا السبب، لن نعلم أن $ p \ ليفت (t_o \ رايت) & غ؛ e_i \ ليفت (t_o \ رايت) $ حتى نهاية يوم التداول. لذلك، عند حساب عوائد الاستراتيجية، لنفترض أنه في يوم $ t_o $ كان لدينا موقف طويل هو خطأ. وهو ما يعادل لنا ذروتها في المستقبل، لأننا نعلم فقط علينا أن نذهب طويلا في نهاية اليوم $ t_o $.
أفضل ما يمكننا القيام به هو افتراض أننا تداولنا في نهاية هذا اليوم $ t_o $. ولذلك سيكون موقفنا طويلا ابتداء من اليوم التالي، $ t_o + 1 $. يتم تصحيح هذا بسهولة بسبب تأخر مراكز التداول لدينا يوم واحد، بحيث في اليوم $ t_o $ موقفنا الفعلي هو أن من اليوم السابق $ t_o & # 8211؛ 1 $ وفقط في اليوم $ t_o + 1 $ هل لدينا موقف طويل. على النحو التالي:
دعونا ندرس ما تبدوه المرات الزمنية والموقف التجاري المعني مثل واحد من أصولنا، ومايكروسوفت.
الآن وقد تم حساب الموقف الذي تمليه استراتيجيتنا كل يوم، يمكن تقدير أداء هذه الاستراتيجية بسهولة. ولتحقيق هذه الغاية، سنحتاج مرة أخرى إلى سجل عوائد الأصول الثلاثة $ r_i \ ليفت (t \ رايت) $. وتحسب هذه على النحو التالي:
تجدر الإشارة إلى أن إستراتيجيتنا تقوم بتداول كل أصل على حده، وهي غير ملتزمة بما هو سلوك الأصول الأخرى. وسواء كنا سنكون طويلين أو قصيرين (ومقدار) في مسفت لا تتأثر بأي حال من الأحوال بالأصول الأخرى. ومع أخذ ذلك في الاعتبار، يتم حساب العائد اليومي لاستراتيجية كل أصل $ $ i $ $ r_ ^ s \ ليفت (t \ رايت) $ على النحو التالي.
r_ ^ s \ ليفت (t \ رايت) = w_i \ ليفت (t \ رايت) r_i \ ليفت (t \ رايت)
حيث $ w_i \ ليفت (t \ رايت) $ هو موقع الإستراتيجية على اليوم $ t $ والذي تم تحقيقه بالفعل في نهاية يوم التداول $ t-1 $.
ماذا يعني هذا؟
افترض أن $ p \ ليفت (t \ رايت) $ كروسس $ $ e_i \ ليفت (t \ رايت) $ سوميتيمي أون ذي ترادينغ سيسيون أون موندي، داي $ t-1 $. نحن نفترض أنه في ختام يوم الاثنين نشتري ما يكفي من وحدات من الأصول $ i $ لقضاء $ \ فراك $ من مجموع الأموال لدينا، وهذا هو $ \ $ \ فراك $ وأن السعر الذي اشترى في هو $ P \ يسار (ر -1 \ رايت) = \ $ 10 $. لنفترض أيضا أنه يوم الثلاثاء، اليوم $ t $، يغلق السعر عند $ p \ ليفت (t \ رايت) = \ $ 10.5 $. ثم لدينا سجل العودة للأصول $ i $ يوم الثلاثاء، هو ببساطة.
العائد الفعلي $ r_، i> ^ s \ ليفت (t \ رايت) $ إس.
r_، i> ^ s \ ليفت (t \ رايت) = w_i \ ليفت (t \ رايت) \ تيمس \ ليفت [\ إكس \ ليفت (r_i \ ليفت (t \ رايت) \ رايت) & # 8211؛ 1 \ رايت] = \ فراك.
من حيث الدولارات، يوم الثلاثاء، اليوم $ t $، قدمنا $ N \ مرات r_، i> ^ s \ يسار (ر \ يمين) = \ $ \ فراك $.
للحصول على كل سجل استراتيجية-إرجاع لجميع الأيام، يحتاج المرء ببساطة لمضاعفة المواقف الاستراتيجية مع سجل الأصول-الإرجاع.
تذكر أنه يمكن إضافة سجل-العودة لإظهار الأداء عبر الوقت، دعونا رسم عوائد السجل التراكمي والعوائد النسبية الإجمالية التراكمية لاستراتيجيتنا لكل من الأصول.
ما هو العائد الإجمالي للاستراتيجية؟
بالمعنى الدقيق للكلمة، يمكننا فقط إضافة عوائد النسبية لحساب عوائد الاستراتيجية. لذلك $$ r_> ^ s \ ليفت (t \ رايت) = \ sum_ ^ r_، i> ^ s \ ليفت (t \ رايت) $$.
ولكن رأينا في المقالة السابقة أنه بالنسبة للقيم الصغيرة للعوائد النسبية، فإن التقريب التالي يحمل $$ r_i \ ليفت (t \ رايت) \ سيمق r_، i> \ ليفت (t \ رايت) $$
وبالتالي، فإن طريقة بديلة هي ببساطة إضافة كل سجل استراتيجية يعود أولا ثم تحويلها إلى العائدات النسبية. دعونا نفحص كيف جيدة هذا التقريب.
كما نستطيع أن نرى، لفترات زمنية صغيرة نسبيا وطالما افتراض أن العائدات النسبية صغيرة بما فيه الكفاية، وحساب إجمالي العائد إرجاع باستخدام التقريب سجل العودة يمكن أن تكون مرضية. ومع ذلك، عندما ينهار الافتراض على نطاق صغير، ثم التقريب هو الفقراء. لذلك ما نحتاج إلى تذكر ما يلي:
يمكن العودة-العودة ويمكن إضافة عبر الزمن لأصل واحد لحساب مرات التكرار التراكمي عبر الوقت. ومع ذلك، عند جمع (أو المتوسط) سجل عوائد عبر الأصول، ينبغي توخي الحذر. يمكن إضافة عوائد النسبية، ولكن سجل عوائد فقط إذا كنا نستطيع أن نفترض بأمان أنها تقريب جيد بما فيه الكفاية من العائدات النسبية.
ويمكن حساب الأداء العام والسنوي لاستراتيجيتنا مرة أخرى على النحو التالي:
ويمكن للمرء أن يالحظ أن هذه االستراتيجية تضعف بشكل كبير استراتيجية الشراء واالحتفاظ التي تم عرضها في المقالة السابقة. دعنا نقارنها مرة أخرى:
ما هي الاستراتيجية الأفضل؟
هذا ليس سؤالا بسيطا للرد عليه في هذه المرحلة. عندما نحتاج إلى الاختيار بين إستراتيجيتين أو أكثر، نحتاج إلى تحديد مقياس (أو مقاييس) يستند إلى مقارنتها. وهذا الموضوع الهام جدا ستغطيه المادة التالية.
وبالإضافة إلى ذلك، نلاحظ في هذا الرسم البياني الأخير أن أداء الاستراتيجيتين ليست ثابتة عبر الزمن. هناك بعض الفترات عندما يتفوق واحد على الفترات الأخرى والفترات الأخرى عندما لا يكون. لذلك السؤال الثاني الذي ينشأ بطبيعة الحال هو كيف يمكننا التخفيف من خطر أن يكون & # 8220؛ خداع & # 8221؛ من خلال الأداء الجيد باكتستينغ في فترة معينة.
جورجيوس إفستاثوبولوس.
جورجيوس لديه 7+ سنوات من الخبرة كمحلل كمي في القطاع المالي، وعملت على نطاق واسع في النماذج الإحصائية وآلات التعلم الآلي للتجارة الكمية والسوق وإدارة مخاطر الائتمان والنمذجة السلوكية. يحمل جورجيوس درجة الدكتوراه في الرياضيات التطبيقية والإحصاء في كلية إمبريال كوليدج في لندن، وهو المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة كواناليتيكش المحدودة، وهي شركة استشارية تركز على الحلول الكمية وتحليل البيانات للأفراد والمنظمات الذين يرغبون في حصاد إمكانات بياناتهم الخاصة لتنمية أعمالهم .
موصى به.
بيثون للتمويل، الجزء الأول: ياهو المالية أبي، الباندا، و ماتلوتليب.
في التفاصيل، في أول الدروس لدينا، ونحن نذهب لإظهار كيف يمكن للمرء بسهولة استخدام بايثون لتحميل البيانات المالية من قواعد البيانات على الانترنت مجانا، والتعامل مع البيانات التي تم تحميلها ثم إنشاء بعض المؤشرات الفنية الأساسية التي سيتم استخدامها بعد ذلك كأساس لدينا استراتيجية كمية.
بيثون فور فينانس، الجزء 2: مقدمة لاستراتيجيات التداول الكمية.
وبناء على هذه النتائج، سيكون هدفنا النهائي هو تصميم استراتيجية تداول بسيطة ولكنها واقعية. ومع ذلك، أولا نحن بحاجة للذهاب من خلال بعض المفاهيم الأساسية المتعلقة باستراتيجيات التداول الكمي، فضلا عن الأدوات والتقنيات في هذه العملية.
أعلى البيانات العلوم دورات على الانترنت في عام 2017.
وفيما يلي قائمة واسعة من دورات علوم البيانات والموارد، من منصات مثل كورسيرا، إدكس، و أوداسيتي، التي تعطيك المهارات اللازمة لتصبح عالم البيانات.
مهلا أنا بحاجة إلى بعض المساعدة & # 8211؛ عندما أذهب من خلال الدروس البرنامج النصي توقف عن العمل في البرنامج التعليمي الثاني. على وجه التحديد، عندما أحاول الشيء الأول جدا (بعد توصيل كل شيء من البرنامج التعليمي الأول)
أحصل على: فلينوتفونديرور: [إرنو 2] لا يوجد ملف أو دليل: & # 8216؛ ./ data. pkl & # 8217؛
كيف يمكنني اصلاح هذا؟
أيضا، في أول تعليمي راجع للشغل أنه لا & # 8217؛ ر مثل & # 8220؛.ix & # 8221؛ حتى أغيره إلى & # 8220؛.loc & # 8221؛ b / c أحصل على هذا الخطأ:
ديبريكاتيونوارنينغ:.ex تم إيقاف. الرجاء استخدام.
.loc للفهرسة القائمة على التسمية أو.
.iloc للفهرسة الموضعية.
وأنا أعلم أن هذا تم الرد في نهاية المطاف على موضوع رديت، ولكن أنا & # 8217؛ م مجرد الذهاب إلى إعادة الإجابة هنا في حالة أي شخص آخر لديه قضية مماثلة.
سبب فلينوتفونديرور لأن الملف data. pkl لم يكن موجودا في الريبو جيثب المحلي. هذا هو الملف الذي يحتوي على بيانات نموذجية لهذا التمرين. وقد تمت معالجة هذا الأمر الآن.
و ديبريكاتيونوارنينغ لا شيء يدعو للقلق، وينجم عن ترقية في حزمة الباندا.
كوبيرايت © 2017 ليرنداتاسي. كل الحقوق محفوظة.
بيثون ستراتيجيك ترادينغ بيثون
مرحبا ومرحبا بكم في الجزء 13 من سلسلة بيثون المالية البرنامج التعليمي. في هذا البرنامج التعليمي، سنبدأ في الحديث عن الاستراتيجية للاختبار الخلفي. مجال اختبار الظهر، ومتطلبات للقيام بذلك الحق هي ضخمة جدا. في الأساس، ما هو مطلوب بالنسبة لنا هو إنشاء نظام من شأنها أن تأخذ بيانات التسعير التاريخية ومحاكاة التداول في تلك البيئة، ومن ثم يعطينا النتائج. قد يبدو ذلك بسيطا، ولكن من أجل تحليل الاستراتيجية، نحتاج إلى تتبع مجموعة من المقاييس مثل ما باعنا، ومتى، وكم عدد المرات التي نتاجر بها، وما لدينا بيتا وألفا، جنبا إلى جنب مع غيرها من المقاييس مثل الانسحاب، شارب نسبة، التقلب، الرافعة المالية، وحفنة أكثر. جنبا إلى جنب مع ذلك، ونحن نريد عموما أن تكون قادرة على تصور كل هذا. لذلك، يمكننا إما كتابة كل هذا أنفسنا، أو يمكننا استخدام منصة لمساعدتنا في ذلك.
. وهذا هو السبب في أننا سوف تكون إدخال كوانتوبيان، وهو منصة تسمح لنا لكتابة واختبار الظهر استراتيجيات التداول بالطاقة بايثون بسهولة جدا.
ما يفعله كوانتوبيان هو أنه يضيف طبقة واجهة المستخدم الرسومية على رأس مكتبة الاختبار الخلفي زيبلين لبيثون، جنبا إلى جنب مع مجموعة من مصادر البيانات أيضا، وكثير منها خالية تماما للعمل مع. يمكنك أيضا الحصول على مخصصات رأس المال من كوانتوبيان عن طريق ترخيص الاستراتيجية الخاصة بك لهم إذا كنت تستوفي معايير معينة. عموما، بيتا بين -0.3 و +0.3 هو نقطة انطلاق جيدة، ولكن عليك أيضا أن يكون لها مقاييس صحية أخرى للتنافس. المزيد عن هذا في وقت لاحق، دعونا نتعلم أساسيات كوانتوبيان أولا. منذ كوانتوبيان هو مدعوم من قبل المصدر المفتوح المكتبات في المقام الأول مثل زيبلين، ألفالنس، و بيفول، يمكنك أيضا تشغيل منصة تشبه كوانتوبيان محليا إذا أردت. أجد معظم الناس الذين يرغبون في تشغيل محليا مهتمون في هذا للحفاظ على خوارزميات خاصة بهم. كوانتوبيان لا عرض الخوارزميات الخاصة بك إلا إذا كنت منحهم الإذن ل، والمجتمع يرى فقط الخوارزميات الخاصة بك إذا كنت مشاركتها. وأنا أشجعكم بشدة على النظر إلى علاقتك مع كوانتوبيان ليس كخصم، ولكن بدلا من ذلك كشراكة. إذا كنت تأتي مع شيء من جودة عالية، كوانتوبيان مهتمة جدا في العمل مع، ولديه التمويل للاستثمار في، أنت. في هذه العلاقة، كوانتوبيان هو جلب منصة، والتمويل، وغيرهم من الخبراء في هذا المجال لمساعدتك، انها صفقة جيدة جدا في رأيي.
للبدء، توجه إلى كوانتوبيان، إنشاء حساب إذا لم يكن لديك واحدة، وتسجيل الدخول. لا تتردد في كزة حول قليلا. منتديات المجتمع كوانتوبيان هي مكان عظيم لاستيعاب بعض المعرفة. كما تدير كوانتوبيان مسابقة متكررة لأسعار النقد. سنبدأ بالخوارزميات. مرة واحدة هناك، واختيار الزر الأزرق "خوارزمية جديدة". في الوقت الحالي، سننفق معظم وقتنا في مكانين، ويمكن العثور عليهما تحت زر "رمزاتي". للبدء، سنتوجه إلى الخوارزميات، وننشئ خوارزمية جديدة باستخدام الزر الأزرق "خوارزمية جديدة".
عند إنشاء الخوارزمية، يجب أن تؤخذ إلى صفحة خوارزميات التحرير النشط مع الخوارزمية المستنسخة، والتي تبدو مثل هذا (ناقص الصناديق الملونة)، وبعض التغييرات ربما إلى واجهة المستخدم.
بيثون إديتور - هذا هو المكان الذي رمز منطق بيثون الخاص بك ل ألغويرثم. نتائج خوارزمية مدمجة - عند بناء الخوارزمية، سوف تظهر النتائج الرسومية هنا. سجل / خطأ الإخراج - أي وحدة تحكم الإخراج / معلومات السجل سيأتي هنا. من الشائع أن يكون البرنامج إخراج بت مختلفة من النص لتصحيح الأخطاء أو لمجرد مزيد من المعلومات. بناء خوارزمية - استخدام هذا لاختبار بسرعة ما كنت قد كتبت. لن يتم حفظ النتائج، ولكن يمكنك أن ترى النتيجة في قسم النتائج الخوارزمية المدمج. باكتست الكامل - وهذا سيتم تشغيل اختبار العودة الكاملة على أساس خوارزمية الحالية. اختبارات العودة الكاملة تأتي مع تحليل أكثر قليلا، يتم حفظ النتائج، ويتم حفظ الخوارزمية التي ولدت تلك النتائج أيضا، حتى تتمكن من العودة من خلال الاختبارات مرة أخرى وعرض التعليمات البرمجية بالضبط التي ولدت نتيجة محددة.
رمز عينة البداية هو شيء مثل:
ما هو عظيم، ولكن ربما قليلا الكثير لتبدأ. كما يقدم كوانتوبيان بعض خوارزميات المثال إذا كان حسابك جديدا. لا تتردد في التحقق من تلك، ولكن قد تجد لهم أن تكون مربكة. والوظيفتان الوحيدتان اللتان تحتاجان في كل خوارزمية هما: تهيئة الملف والتعامل معه. يتم تشغيل وظيفة التهيئة مرة واحدة، في بداية النص البرمجي. سوف تستخدم هذا الإعداد الكرات مثل القواعد، وظائف لاستخدامها في وقت لاحق، ومعلمات مختلفة. بعد ذلك، الدالة handle_data التي يتم تشغيلها كل دقيقة مقابل بيانات السوق.
دعونا نكتب استراتيجية بسيطة لدينا للحصول على راحة مع كوانتوبيان. سنقوم بتنفيذ إستراتيجية كروس أوفر متوسطة، ونرى كيف يفعل ذلك.
إذا لم تكن معتادا على المتوسطات المتحركة، فإن ما يفعلونه هو أخذ عدد معين من "النوافذ" من البيانات. وفي حالة الترشح مقابل الأسعار اليومية، ستكون النافذة الواحدة يوما واحدا. إذا أخذت المتوسط المتحرك 20، فإن ذلك يعني متوسط متحرك لمدة 20 يوما. من هنا، الفكرة لنفترض أن لديك 20 متوسط متحرك و 50 متوسط متحرك. قد يبدو رسم هذا الرسم البياني على الشكل التالي:
هنا، الخط الأزرق هو سعر السهم، والخط الأحمر هو المتوسط المتحرك 20 والخط الأصفر هو المتوسط المتحرك 50. والفكرة هي أنه عندما يتحرك المتوسط المتحرك 20، الذي يتفاعل بشكل أسرع، يتحرك فوق المتوسط المتحرك 50، فهذا يعني أن السعر قد يتجه نحو أعلى، وقد نرغب في الاستثمار. على العكس من ذلك، إذا انخفض المتوسط المتحرك 20 إلى ما دون المتوسط المتحرك 50، فإن هذه الإشارات ربما تتجه للأسفل، وأننا قد نرغب في البيع أو الاستثمار أو حتى بيع الشركة لفترة قصيرة، وهو المكان الذي تراهن عليه.
ولأغراضنا هنا، دعونا نطبق إستراتيجية كروسوفر المتوسط المتحرك لشركة أبل (آبل)، بين تاريخ 7 أكتوبر 2018 و 7 أكتوبر 2018. لهذه الفترة، انخفضت أسهم آبل، ثم ارتفعت مع تغير صافي ضئيل جدا . من المفترض أن تبقى استراتيجية كروسوفر بعيدا أو قصيرة (تراهن ضد) مع انخفاض السعر، ثم القفز على السعر عندما يرتفع. تقصير الشركة يتطلب اقتراض أسهم من شخص آخر، وبيعها، ثم إعادة شراء الأسهم في وقت لاحق. أملك هو أن سعر الأسهم ينخفض، وكنت إعادة شرائها مرة أخرى أرخص بكثير، وإعطاء المالك الأصلي يعود أسهمهم، جيبه الفرق. للبدء، دعنا نبني طريقة التهيئة:
في الوقت الحالي، نحن فقط بصدد تحديد مخزون أبل لدينا. إذا كنت فعلا تبدأ في كتابة سيد (، كوانتوبيان لديه وظيفة إكمال السيارات لطيفة حيث يمكنك أن تبدأ إما اكتب اسم الشركة أو رمز شريط للعثور على سيدهم. سبب استخدام سيد هو لأن الشركة يمكن أن تتغير شريط على مدى فترات من الزمن هذه طريقة واحدة لضمان حصولك على المؤشر الذي تنوي فعله الحصول عليه، ويمكنك أيضا استخدام الرمز () لاستخدام الشريط، وجعل الشفرة أكثر سهولة في القراءة، ولكن هذا غير مستحسن ، منذ شريط يمكن أن تتغير.
في كل مرة تقوم بإنشاء خوارزمية مع زيبلين أو كوانتوبيان، سوف تحتاج إلى أن يكون أساليب التهيئة والتعامل معها.
طريقة التهيئة تشغيل مرة واحدة على بدء الخوارزمية (أو مرة واحدة في اليوم إذا كنت تقوم بتشغيل خوارزمية العيش في الوقت الحقيقي). يدير Hand_data مرة واحدة في الفترة الدقيقة.
ضمن طريقة التهيئة لدينا، نقوم بتمرير معلمة السياق هذه. السياق هو قاموس بايثون، وهو ما سنستخدمه لتعقب ما قد نستخدمه المتغيرات العالمية لولا ذلك. ببساطة، يتم استخدام متغير السياق لتتبع وضعنا الاستثماري الحالي، مع أشياء مثل محفظتنا والنقدية.
بعد ذلك، ما زلنا بحاجة إلى وظيفة handle_data لدينا. تأخذ هذه الدالة كل من السياق والبيانات كمعلمات.
وقد تم بالفعل شرح معامل السياق، ويستخدم متغير البيانات لتتبع البيئة خارج محفظتنا الفعلية. هذا يتتبع أشياء مثل أسعار الأسهم وغيرها من المعلومات حول الشركات التي قد نستثمر فيها، أو لا، لكنها شركات نتتبعها.
لبدء الدالة handle_data:
يمكننا استخدام طريقة. history لانتزاع الأسعار التاريخية لشركة آبل، لآخر 50 يوما، في فترات 1 يوم. الآن يمكننا أن نفعل:
قيمة sma_50 هي فقط كل ما متوسط / متوسط هو لبيانات التاريخ سحبنا فقط. و sma_20 هو آخر 20 يوما من البيانات. لاحظ أن هذا موجود في أسلوب hand_data، الذي يعمل لكل فترة، وذلك كل ما علينا القيام به لتتبع القيم اليومية للمتوسطات المتحركة 50 و 20 بسيطة.
في البرنامج التعليمي المقبل، ونحن في طريقنا للحديث عن صنع أوامر.
أنا جديد هنا في كوانتوبيان وخلق وخوارزميات باكتستينغ. كنت أتساءل كيفية الحصول على الواقع بدأت في خلق سعر خوارزمية التداول التحكيم. أي مساعدة على الإطلاق ستكون كبيرة!
على blog. quantopian / سوف تجد روابط إلى خوارزميات مختلفة نشرت إلى المنتدى (انظر آخر وظيفة، و 10 فبراير واحد).
عندما تقول & كوت؛ سعر خوارزمية التداول المراجحة & كوت؛ في ماذا تفكر؟
شكرا لك على المعلومات. وما أعنيه بالمراجحة هو تداول الأرباح من خلال استغلال الفروقات السعرية للأدوات المالية المماثلة أو المشابهة. تبحث عن أوجه القصور في السوق لتحقيق الربح من.
للحصول على مثال آخر آخر للأزواج أرب ألغو تحقق من هذه المشاركة على إرني تشان إوا / إوك التجارة الزوج مع فلتر كالمان.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا للبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان. وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
لتحديد زوج من الأسهم جيدة لتداول الزوج يمكنك إلقاء نظرة على بيرزلوغ (التسجيل المطلوبة ولكنه مجاني). أنها تجعل فحص في رأيي هو جيد.
ل باكتست الأزواج التي اقترحها بيرزلوغ باستخدام نفس القواعد كتبت نصا بسيطا على أساس زيبلين (السوق مفتوحة المصدر.
محاكاة التي وضعتها كوانتوبيان): سأقوم بنشر رمز هنا في الأيام القليلة المقبلة (لديك لتنظيف والتعليق على التعليمات البرمجية قبل نشر).
شكرا لكم جميعا على الموارد! وسوف ألقي نظرة على كل هذا والعودة إذا كان لدي أي أسئلة. شكرًا لك مرة أخرى!
هنا أرفق رمز زيبلين أن أستخدم ل باكتست أزواج أن أأخذ من بيرزلوغ.
أنا باستخدام زيبلين لأنني لا أحب إيد كوانتوبيان (عدم وجود مرافق التحرير، وقطع الأشجار.
بطيئة ومحدودة يجعل التصحيح تجربة مؤلمة. ).
حاولت محاذاة إلى قواعد الاختبار المستخدمة من قبل بيرزلوغ (0 لجنة والانزلاق، بيانات التخلص من الذخائر المتفجرة، 14 يوما.
لمتوسط ستد)، ومع ذلك لم أتمكن من إعادة إنتاج نتائجها في فترة العودة (عوائدي أقل).
ربما هناك بعض العوامل التي لا أخذه بعين الاعتبار. أي اقتراحات هي موضع ترحيب!
رمز تبدو لطيفة. بالتأكيد سوف نلقي نظرة على ذلك عندما أحصل على فرصة! شكرا لكم.
ليو هذا رائع - كيف يمكنني الحصول على وحدة نمطية لطباعة الصفقات وتواريخ التجارة؟
عذرا، هناك خطأ ما. حاول مرة أخرى أو اتصل بنا عن طريق إرسال الملاحظات.
لقد أرسلت بنجاح تذكرة دعم.
سيكون فريق الدعم لدينا على اتصال قريبا.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا للبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان.
وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا للبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان.
وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
LearnDataSci.
الصفحة الرئيسية »بيثون للتمويل، الجزء 3: المتوسط المتحرك استراتيجية التداول.
بيثون فور فينانس، بارت 3: A موفينغ أفيراج ترادينغ ستراتيغي.
بيثون فور فينانس، بارت 3: موفينغ أفيراج ترادينغ ستراتيغي.
في المقالة السابقة من هذه السلسلة، واصلنا مناقشة المفاهيم العامة التي هي أساسية لتصميم و باكتستينغ من أي استراتيجية التداول الكمي. في التفاصيل، ناقشنا حول.
النسبية والسجلات والعوائد وخصائصها والاختلافات وكيفية استخدام كل واحد، وتمثيل عام لاستراتيجية التداول باستخدام الأوزان الأصول المقيسة $ w_i \ ليفت (t \ يمين) $ لمجموعة من $ N $
والأصول القابلة للتداول واستراتيجية بسيطة جدا، ولكنها مربحة، والطريقة لتمثيلها وكيفية حساب عائدها الإجمالي.
إذا وجدت هذه المقالة فقط، انظر الجزء 1 والجزء 2.
في هذه المقالة، سنبدأ بتصميم استراتيجية تداول أكثر تعقيدا، والتي سيكون لها أوزان غير ثابتة $ w_i \ ليفت (t \ رايت) $، وبالتالي التكيف بطريقة ما مع السلوك الأخير لسعر أصولنا.
سوف نفترض مرة أخرى أن لدينا كون من 3 أصول قابلة للتداول فقط، وأسهم أبل ومايكروسوفت (مع شريط آبل و مسفت على التوالي) ومؤشر S & P 500 (شريط ^ غسيك).
كتذكير، فإن داتافريم تحتوي على ثلاثة & # 8220؛ تنظيف & # 8221؛ تتضمن أوقات الأسعار التنسيق التالي:
متوسط اعتبارات الانتقال.
واحدة من أقدم وأبسط استراتيجيات التداول الموجودة هي التي تستخدم المتوسط المتحرك للسعر (أو إرجاع) تيمسيريز للوكالة الاتجاه الأخير للسعر.
الفكرة بسيطة جدا، لكنها قوية. إذا استخدمنا المتوسط المتحرك لمدة 100 يوم لسعرنا الزمني، فإن جزءا كبيرا من ضجيج السعر اليومي سيكون & # 8220؛ متوسطه & # 8221 ؛. وبالتالي، يمكننا أن نلاحظ عن كثب سلوك أطول للأصل.
دعونا، مرة أخرى، حساب المتوسطات المتحركة بسيطة المتداول (سما) من هذه المرات الثلاث على النحو التالي. تذكر، مرة أخرى، أنه عند حساب $ M $ أيام سما، أول $ M-1 $ غير صالحة، كما مطلوب $ M $ الأسعار لأول نقطة بيانات المتوسط المتحرك.
دعونا مؤامرة الماضي $ 2 $ سنوات لهذه المرات الثلاث ل ميكروسوفت الأسهم، للحصول على شعور حول كيفية تصرف هذه.
فمن السهل أن نلاحظ أن مداوات سما هي أقل بكثير صاخبة من الأوقات السعر الأصلي. ومع ذلك، فإن هذا يأتي بتكلفة: تاغريسي سما تأخر الأوقات السعر الأصلي، مما يعني أن التغييرات في الاتجاه ينظر فقط مع تأخير (تأخر) من $ L $ أيام.
كم هو هذا يتخلف $ L $؟ بالنسبة للمتوسط المتحرك المتوسط المحسوب باستخدام $ M $ دايس، فإن الفارق الزمني هو $ $ فراك $ دايس. وبالتالي، إذا كنا نستخدم $ 100 $ أيام سما، وهذا يعني أننا قد يكون متأخرا بنحو 50 $ $ أيام، والتي يمكن أن تؤثر بشكل كبير على استراتيجيتنا.
طريقة واحدة للحد من الفارق الناجم عن استخدام سما هو استخدام ما يسمى المتوسط المتحرك الأسي (إما)، والمعرف بأنه.
وأمبير. \ تكست \ ليفت (t \ رايت) & أمب؛ = \ ليفت (1- \ ألفا \ رايت) \ تكست \ ليفت (t-1 \ رايت) + \ ألفا \ p \ ليفت (t \ رايت) \ & أمب؛ \ تكست \ ليفت (t_0 \ رايت) & أمب؛ = p \ ليفت (t_0 \ رايت)
حيث $ p \ ليفت (t \ رايت) $ هو السعر في الوقت $ t $ و $ \ ألفا $ تسمى معلمة الاضمحلال ل إما. $ \ ألفا $ مرتبط بالتخلف كما $$ \ ألفا = \ فراك $$ وطول النافذة (سبان) $ M $ أس $$ \ ألفا = \ فراك $$.
السبب إما يقلل الفارق هو أنه يضع المزيد من الوزن على الملاحظات الأخيرة، في حين أن الأوزان سما جميع الملاحظات بالتساوي $ $ فراك $. باستخدام الباندا، حساب المتوسط المتحرك الأسي أمر سهل. نحن بحاجة إلى توفير قيمة تأخر، من الذي يحسب المعلمة تسوس $ \ ألفا $ تلقائيا. لتكون قادرة على مقارنة مع سما قصيرة الوقت سوف نستخدم قيمة تمتد من 20 $ $.
A المتوسط المتحرك للتجارة الاستراتيجية.
دعونا نحاول استخدام المتوسطات المتحركة المحسوبة أعلاه لتصميم استراتيجية التداول. ستكون محاولتنا الأولى ستراغتفوروارد نسبيا وستستفيد من حقيقة أن المتوسطات المتحركة المتحركة (سواء سما أو إما) تتخلف عن سلوك السعر الفعلي.
مع الأخذ في الاعتبار هذا، فمن الطبيعي أن نفترض أنه عندما يحدث تغيير في السلوك على المدى الطويل للأصل، فإن أوقات السعر الفعلية تتفاعل أسرع من واحد إما. ولذلك، فإننا سوف تنظر في عبور اثنين كما إشارات التداول المحتملة.
عندما يرتفع السعر $ p \ ليفت (t \ رايت) $ يعبر إما تيمسيريز $ e \ ليفت (t \ رايت) $ من أسفل، سنقوم بإغلاق أي موقف قصير موجود و نذهب لفترة طويلة (شراء) وحدة واحدة من الأصول.
عندما يرتفع السعر $ p \ ليفت (t \ رايت) $ يعبر إما تيمزيريز $ e \ ليفت (t \ رايت) $ من أعلاه، سنقوم بإغلاق أي موقف طويل قائم و نبيع (بيع) وحدة واحدة من الأصول.
كيف يتم ترجمتها إلى الإطار الموصوف في مقالنا السابق حول الأوزان $ w \ ليفت (t \ رايت) $؟
حسنا لهذه الاستراتيجية انها ستراغتفوروارد جميلة. كل ما نحتاجه هو أن يكون لديك موقف طويل، أي $ w_i \ ليفت (t \ رايت) $ & غ؛ 0، طالما أن أوقات الدوام أعلى من ميقات إما وموقف قصير، أي $ w_i \ ليفت (t \ رايت ) $ & لوت؛ 0، طالما أن أوقات الدوام أقل من مداخيل إما.
منذ ذلك الحين، في هذه المرحلة، ونحن لسنا مهتمين حتى الآن في موقف التحجيم، وسوف نفترض أن نستخدم جميع أموالنا المتاحة للتجارة الأصول $ i $. سوف نفترض أيضا أن أموالنا تنقسم بالتساوي على جميع الأصول $ 3 $ (مسفت، آبل و ^ غسيك).
واستنادا إلى هذه الافتراضات، يمكن ترجمة استراتيجيتنا لكل من الأصول $ i، i = 1، \ لدوتس، 3 $ على النحو التالي:
الذهاب إلى حالة طويلة: إذا كان $ p_i \ ليفت (t \ رايت) & غ؛ e_i \ ليفت (t \ رايت) $، ثم $ w_i \ ليفت (t \ رايت) = \ فراك $ غو شورت كونديتيون: إف $ p_i \ ليفت (t \ رايت) & لوت؛ e_i \ ليفت (t \ رايت) $، ثم $ w_i \ ليفت (t \ رايت) = - \ فراك $
كلما استوفى شروط التجارة، تكون الأوزان $ \ فراك $ لأن $ \ فراك $ من إجمالي الأموال يتم تعيينها لكل أصل وكلما كنا طويلا أو قصيرا، يتم استثمار جميع الأموال المتاحة.
كيف يتم تنفيذ هذا في بايثون؟ الحيلة هي أن تأخذ علامة الفرق بين السعر ثم $ p_i \ ليفت (t \ رايت) $ و إما $ e_i \ ليفت (t \ رايت) $.
واحد التحذير النهائي.
قبل رؤية أداء هذه الإستراتيجية، دعنا نركز على اليوم الأول $ t_o $ عندما يكون السعر الزمني $ p \ ليفت (t_o \ رايت) $ كروسس أبوف أند إما تيمسريز $ e_i \ ليفت (t_o \ رايت) $. منذ $ p \ ليفت (t_o \ رايت) & غ؛ e_i \ الأيسر (t_o \ يمين) $. عند هذه النقطة يصبح وزن التداول $ w_i \ ليفت (t_o \ رايت) $ إيجابي، وبالتالي وفقا لاستراتيجية التداول لدينا، نحن بحاجة إلى تعيين لهذا اليوم $ w_i \ ليفت (t_o \ رايت) = \ فراك $.
ومع ذلك، ضع في اعتبارك أن $ p \ ليفت (t_o \ رايت) $ هي سعر الأصل في نهاية اليوم $ t_o $. ولهذا السبب، لن نعلم أن $ p \ ليفت (t_o \ رايت) & غ؛ e_i \ ليفت (t_o \ رايت) $ حتى نهاية يوم التداول. لذلك، عند حساب عوائد الاستراتيجية، لنفترض أنه في يوم $ t_o $ كان لدينا موقف طويل هو خطأ. وهو ما يعادل لنا ذروتها في المستقبل، لأننا نعلم فقط علينا أن نذهب طويلا في نهاية اليوم $ t_o $.
أفضل ما يمكننا القيام به هو افتراض أننا تداولنا في نهاية هذا اليوم $ t_o $. ولذلك سيكون موقفنا طويلا ابتداء من اليوم التالي، $ t_o + 1 $. يتم تصحيح هذا بسهولة بسبب تأخر مراكز التداول لدينا يوم واحد، بحيث في اليوم $ t_o $ موقفنا الفعلي هو أن من اليوم السابق $ t_o & # 8211؛ 1 $ وفقط في اليوم $ t_o + 1 $ هل لدينا موقف طويل. على النحو التالي:
دعونا ندرس ما تبدوه المرات الزمنية والموقف التجاري المعني مثل واحد من أصولنا، ومايكروسوفت.
الآن وقد تم حساب الموقف الذي تمليه استراتيجيتنا كل يوم، يمكن تقدير أداء هذه الاستراتيجية بسهولة. ولتحقيق هذه الغاية، سنحتاج مرة أخرى إلى سجل عوائد الأصول الثلاثة $ r_i \ ليفت (t \ رايت) $. وتحسب هذه على النحو التالي:
تجدر الإشارة إلى أن إستراتيجيتنا تقوم بتداول كل أصل على حده، وهي غير ملتزمة بما هو سلوك الأصول الأخرى. وسواء كنا سنكون طويلين أو قصيرين (ومقدار) في مسفت لا تتأثر بأي حال من الأحوال بالأصول الأخرى. ومع أخذ ذلك في الاعتبار، يتم حساب العائد اليومي لاستراتيجية كل أصل $ $ i $ $ r_ ^ s \ ليفت (t \ رايت) $ على النحو التالي.
r_ ^ s \ ليفت (t \ رايت) = w_i \ ليفت (t \ رايت) r_i \ ليفت (t \ رايت)
حيث $ w_i \ ليفت (t \ رايت) $ هو موقع الإستراتيجية على اليوم $ t $ والذي تم تحقيقه بالفعل في نهاية يوم التداول $ t-1 $.
ماذا يعني هذا؟
افترض أن $ p \ ليفت (t \ رايت) $ كروسس $ $ e_i \ ليفت (t \ رايت) $ سوميتيمي أون ذي ترادينغ سيسيون أون موندي، داي $ t-1 $. نحن نفترض أنه في ختام يوم الاثنين نشتري ما يكفي من وحدات من الأصول $ i $ لقضاء $ \ فراك $ من مجموع الأموال لدينا، وهذا هو $ \ $ \ فراك $ وأن السعر الذي اشترى في هو $ P \ يسار (ر -1 \ رايت) = \ $ 10 $. لنفترض أيضا أنه يوم الثلاثاء، اليوم $ t $، يغلق السعر عند $ p \ ليفت (t \ رايت) = \ $ 10.5 $. ثم لدينا سجل العودة للأصول $ i $ يوم الثلاثاء، هو ببساطة.
العائد الفعلي $ r_، i> ^ s \ ليفت (t \ رايت) $ إس.
r_، i> ^ s \ ليفت (t \ رايت) = w_i \ ليفت (t \ رايت) \ تيمس \ ليفت [\ إكس \ ليفت (r_i \ ليفت (t \ رايت) \ رايت) & # 8211؛ 1 \ رايت] = \ فراك.
من حيث الدولارات، يوم الثلاثاء، اليوم $ t $، قدمنا $ N \ مرات r_، i> ^ s \ يسار (ر \ يمين) = \ $ \ فراك $.
للحصول على كل سجل استراتيجية-إرجاع لجميع الأيام، يحتاج المرء ببساطة لمضاعفة المواقف الاستراتيجية مع سجل الأصول-الإرجاع.
تذكر أنه يمكن إضافة سجل-العودة لإظهار الأداء عبر الوقت، دعونا رسم عوائد السجل التراكمي والعوائد النسبية الإجمالية التراكمية لاستراتيجيتنا لكل من الأصول.
ما هو العائد الإجمالي للاستراتيجية؟
بالمعنى الدقيق للكلمة، يمكننا فقط إضافة عوائد النسبية لحساب عوائد الاستراتيجية. لذلك $$ r_> ^ s \ ليفت (t \ رايت) = \ sum_ ^ r_، i> ^ s \ ليفت (t \ رايت) $$.
ولكن رأينا في المقالة السابقة أنه بالنسبة للقيم الصغيرة للعوائد النسبية، فإن التقريب التالي يحمل $$ r_i \ ليفت (t \ رايت) \ سيمق r_، i> \ ليفت (t \ رايت) $$
وبالتالي، فإن طريقة بديلة هي ببساطة إضافة كل سجل استراتيجية يعود أولا ثم تحويلها إلى العائدات النسبية. دعونا نفحص كيف جيدة هذا التقريب.
كما نستطيع أن نرى، لفترات زمنية صغيرة نسبيا وطالما افتراض أن العائدات النسبية صغيرة بما فيه الكفاية، وحساب إجمالي العائد إرجاع باستخدام التقريب سجل العودة يمكن أن تكون مرضية. ومع ذلك، عندما ينهار الافتراض على نطاق صغير، ثم التقريب هو الفقراء. لذلك ما نحتاج إلى تذكر ما يلي:
يمكن العودة-العودة ويمكن إضافة عبر الزمن لأصل واحد لحساب مرات التكرار التراكمي عبر الوقت. ومع ذلك، عند جمع (أو المتوسط) سجل عوائد عبر الأصول، ينبغي توخي الحذر. يمكن إضافة عوائد النسبية، ولكن سجل عوائد فقط إذا كنا نستطيع أن نفترض بأمان أنها تقريب جيد بما فيه الكفاية من العائدات النسبية.
ويمكن حساب الأداء العام والسنوي لاستراتيجيتنا مرة أخرى على النحو التالي:
ويمكن للمرء أن يالحظ أن هذه االستراتيجية تضعف بشكل كبير استراتيجية الشراء واالحتفاظ التي تم عرضها في المقالة السابقة. دعنا نقارنها مرة أخرى:
ما هي الاستراتيجية الأفضل؟
هذا ليس سؤالا بسيطا للرد عليه في هذه المرحلة. عندما نحتاج إلى الاختيار بين إستراتيجيتين أو أكثر، نحتاج إلى تحديد مقياس (أو مقاييس) يستند إلى مقارنتها. وهذا الموضوع الهام جدا ستغطيه المادة التالية.
وبالإضافة إلى ذلك، نلاحظ في هذا الرسم البياني الأخير أن أداء الاستراتيجيتين ليست ثابتة عبر الزمن. هناك بعض الفترات عندما يتفوق واحد على الفترات الأخرى والفترات الأخرى عندما لا يكون. لذلك السؤال الثاني الذي ينشأ بطبيعة الحال هو كيف يمكننا التخفيف من خطر أن يكون & # 8220؛ خداع & # 8221؛ من خلال الأداء الجيد باكتستينغ في فترة معينة.
جورجيوس إفستاثوبولوس.
جورجيوس لديه 7+ سنوات من الخبرة كمحلل كمي في القطاع المالي، وعملت على نطاق واسع في النماذج الإحصائية وآلات التعلم الآلي للتجارة الكمية والسوق وإدارة مخاطر الائتمان والنمذجة السلوكية. يحمل جورجيوس درجة الدكتوراه في الرياضيات التطبيقية والإحصاء في كلية إمبريال كوليدج في لندن، وهو المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة كواناليتيكش المحدودة، وهي شركة استشارية تركز على الحلول الكمية وتحليل البيانات للأفراد والمنظمات الذين يرغبون في حصاد إمكانات بياناتهم الخاصة لتنمية أعمالهم .
موصى به.
بيثون للتمويل، الجزء الأول: ياهو المالية أبي، الباندا، و ماتلوتليب.
في التفاصيل، في أول الدروس لدينا، ونحن نذهب لإظهار كيف يمكن للمرء بسهولة استخدام بايثون لتحميل البيانات المالية من قواعد البيانات على الانترنت مجانا، والتعامل مع البيانات التي تم تحميلها ثم إنشاء بعض المؤشرات الفنية الأساسية التي سيتم استخدامها بعد ذلك كأساس لدينا استراتيجية كمية.
بيثون فور فينانس، الجزء 2: مقدمة لاستراتيجيات التداول الكمية.
وبناء على هذه النتائج، سيكون هدفنا النهائي هو تصميم استراتيجية تداول بسيطة ولكنها واقعية. ومع ذلك، أولا نحن بحاجة للذهاب من خلال بعض المفاهيم الأساسية المتعلقة باستراتيجيات التداول الكمي، فضلا عن الأدوات والتقنيات في هذه العملية.
أعلى البيانات العلوم دورات على الانترنت في عام 2017.
وفيما يلي قائمة واسعة من دورات علوم البيانات والموارد، من منصات مثل كورسيرا، إدكس، و أوداسيتي، التي تعطيك المهارات اللازمة لتصبح عالم البيانات.
مهلا أنا بحاجة إلى بعض المساعدة & # 8211؛ عندما أذهب من خلال الدروس البرنامج النصي توقف عن العمل في البرنامج التعليمي الثاني. على وجه التحديد، عندما أحاول الشيء الأول جدا (بعد توصيل كل شيء من البرنامج التعليمي الأول)
أحصل على: فلينوتفونديرور: [إرنو 2] لا يوجد ملف أو دليل: & # 8216؛ ./ data. pkl & # 8217؛
كيف يمكنني اصلاح هذا؟
أيضا، في أول تعليمي راجع للشغل أنه لا & # 8217؛ ر مثل & # 8220؛.ix & # 8221؛ حتى أغيره إلى & # 8220؛.loc & # 8221؛ b / c أحصل على هذا الخطأ:
ديبريكاتيونوارنينغ:.ex تم إيقاف. الرجاء استخدام.
.loc للفهرسة القائمة على التسمية أو.
.iloc للفهرسة الموضعية.
وأنا أعلم أن هذا تم الرد في نهاية المطاف على موضوع رديت، ولكن أنا & # 8217؛ م مجرد الذهاب إلى إعادة الإجابة هنا في حالة أي شخص آخر لديه قضية مماثلة.
سبب فلينوتفونديرور لأن الملف data. pkl لم يكن موجودا في الريبو جيثب المحلي. هذا هو الملف الذي يحتوي على بيانات نموذجية لهذا التمرين. وقد تمت معالجة هذا الأمر الآن.
و ديبريكاتيونوارنينغ لا شيء يدعو للقلق، وينجم عن ترقية في حزمة الباندا.
كوبيرايت © 2017 ليرنداتاسي. كل الحقوق محفوظة.
Comments
Post a Comment