En introduktion till algoritmisk handel: Grundläggande till avancerade strategier (Wiley Trading) Författare. Datum: 04 Dec 2011, Visningar: 2011 ISBN: 0470689544 538 sidor PDF 1 MB Algoritmisk handel blir industrin livsnerven - det är billigare, snabbare och lättare att kontrollera än standardhandel och det gör att du kan förutse marknaden, genomföra komplexa matte i realtid. Vi är inte längre begränsade av mänsklig bandbredd, men branschen är hemlighetsfull med få villiga att dela hemligheterna i deras framgång. En introduktion till algoritmisk handel är en introduktionsguide till detta enormt populära område. Det börjar med att avlägsna detta komplexa ämne och ge läsare specifik och användbar algoritmisk handelskunskap. Det skisserar nuvarande handelsalgoritmer, grunderna i deras design, vad de är, hur de arbetar, hur de används, deras styrkor, deras svagheter, var industrin är nu och var den går. Boken innehåller sedan en sektion som beskriver valet av aktier för handel på NASDAQ och New York Stock Exchange, analytics och metrics som används för att optimera handelsresultat - och för den mer äventyrliga läsaren, en del om hur man utformar handelsalgoritmer. Slutligen visar författarna ett urval av detaljerade proprietära och aldrig tidigare sedda algoritmer som uteslutande är avsedda att användas av enskilda näringsidkare för att handla egna konton. Dessa algoritmer har utvecklats och använts av författarna och publiceras här för första gången. Detta är en idealisk bok för läsaren intresserad av att förstå och utnyttja kraften i algoritmiska handelssystem och åtföljs av en CD Rom som ger en snabb hand på väg att utforska kraften i algoritmisk handel på NASDAQ och NYSE-aktier. Upphovsrätt Ansvarsbegränsning: Denna webbplats lagrar inga filer på sin server. Vi indexerar bara och länkar till innehåll som tillhandahålls av andra webbplatser. Vänligen kontakta innehållsleverantörerna för att ta bort upphovsrättsinnehåll om någon och maila oss, ta bort relevanta länkar eller innehåll omedelbart. Machine Learning Applied To Real World Quant Strategies äntligen. genomföra avancerade handelsstrategier med hjälp av tidsserieanalys. maskininlärning och Bayesian-statistik med öppen källkod R och Python programmeringsspråk, för direkta och effektiva resultat på din lönsamhet. Jag är säker på att du har märkt övermättnad av nybörjare Python tutorials och statistikapparat lärande referenser tillgängliga på internet. Få handledningar berättar dig faktiskt hur man applicerar dem på dina algoritmiska handelsstrategier i ett slutet till slutet. Det finns hundratals läroböcker, forskningshandlingar, bloggar och forumposter på tidsserieanalys, ekonometri, maskininlärning och Bayesian statistik. Nästan alla koncentrerar sig på teorin. Vad sägs om praktisk implementering Hur använder du den metoden för din strategi Hur programmerar du faktiskt upp den här formulären i programvara Ive har skrivit Advanced Algorithmic Trading för att lösa dessa problem. Det ger en verklig världsapplikation av tidsserieanalys, statistisk maskininlärning och Bayesian-statistik, för att direkt producera lönsamma handelsstrategier med fritt tillgänglig öppen källkodsprogramvara. Du är nöjd med grundläggande programmering men vill tillämpa dina färdigheter till mer avancerad kvanthandel Om du har läst min tidigare bok, lyckad algoritmisk handel. du kommer ha haft en chans att lära dig några grundläggande Python färdigheter och tillämpa dem på enkla handelsstrategier. Du har dock vuxit bortom enkla strategier och vill börja förbättra lönsamheten och introducera några robusta, professionella riskhanteringsmetoder till din portfölj. I Advanced Algorithmic Trading tar vi en detaljerad titt på några av de mest populära kvantfinansieringsbiblioteken för både Python och R, inklusive pandor. scikit-lär. statsmodeller. QSTrader. tidsföljder . rugarch och prognos bland många andra. Vi kommer att använda dessa bibliotek för att titta på en mängd metoder inom bayesisk statistik, tidsserieanalys och maskininlärning, med hjälp av dessa metoder direkt i handelsstrategins forskning. Vi tillämpar dessa verktyg i ett end-to-end backtesting och riskhanteringsscenario. använder både R och QSTrader-bibliotek, så att du enkelt kan släppa dem in i din nuvarande handelsinfrastruktur. Inget behov av dyra Off-The-Shelf Quant Software Du kan ha spenderat mycket pengar på att köpa några sofistikerade backtestingverktyg i det förflutna och i slutändan hittade dem svårt att använda och inte relevanta för din typ av quant trading. Advanced Algorithmic Trading använder sig av helt gratis öppen källkod, inklusive Python och R-bibliotek, som har kunniga, välkomnande samhällen bakom dem. Ännu viktigare, vi tillämpar dessa bibliotek direkt på verkliga globala handelsproblem som alfa generation och riskhantering av portfölj. Men jag har inte doktorsexamen i statistiken. Medan maskininlärning, tidsserieanalys och Bayesian-statistik är kvantitativa ämnen, innehåller de också en mängd intuitiva metoder, varav många kan förklaras utan att använda avancerad matematik. I Advanced Algorithmic Trading har vi inte bara tillhandahållit teorin för att hjälpa dig att förstå vad du implementerar (och förbättrar dig själv), men också detaljerade steg-för-steg-kodningstutorials som tar ekvationerna och direkt tillämpar dem på riktiga strategier. Således om du är mycket bekvämare kodning än med matematik, kan du enkelt följa fragmenten och börja arbeta för att förbättra din lönsamhet. Om författaren Så whos bakom detta Hej Mitt namn är Mike Halls-Moore och jag är killen bakom QuantStart och Advanced Algorithmic Trading-paketet. Sedan arbetet som en kvantitativ handelsutvecklare i en hedgefonds har jag varit passionerad om kvantitativ handelsforskning och implementering. Jag började QuantStart-communityen och skrev Advanced Algorithmic Trading för att avslöja att utöva detaljhandelskvoter på de metoder som används i kvantitativa hedgefonder och kapitalförvaltningsföretag. Vilka ämnen ingår i bokens tidsserieanalys Du får en komplett nybörjarguide för tidsserieanalys, inklusive tillgångsegenskaper, seriell korrelation, det vita bruset och slumpmässiga gångmodeller. Tidsseriemodeller Ill ger en grundlig diskussion om autoregressiva rörliga medelvärden (ARMA) och autoregressiva villkorliga Heteroskedastic-modeller (ARCH) med hjälp av den statistiska miljön R. Cointegrated Time Series Vi kommer att fortsätta diskussionen om samordnade tidsserier från framgångsrik algoritmisk handel och överväga Johansen-testet och tillämpa det på ETF-strategier. Statliga rymdmodeller och Kalman-filter Du kommer att hitta en djupgående diskussion om hur Kalman-filtret kan användas för att skapa dynamiska säkringsförhållanden mellan par av ETF-tillgångar, med hjälp av fritt tillgängliga Python-verktyg. Dolda Markov Modeller Du får en introduktion till Hidden Markov Modeller och hur de kan appliceras på finansiella data för regimetektering. Ta reda på exakt vad statistisk maskininlärning är, inklusive övervakat och oövervakat lärande, och hur de kan hjälpa oss att skapa lönsamma systematiska handelsstrategier. Vi kommer initialt att använda den välkända tekniken för linjär regression, både i bayesisk och klassisk mening, som ett sätt att lära mer avancerade maskininlärningskoncept. Bias-Variance Tradeoff Ill pratar om en av de viktigaste begreppen inom maskininlärning, nämligen avvägning av bias-varians och hur vi kan minimera effekterna med hjälp av cross-validering. Jag diskuterar en av de mest mångsidiga ML-modellens familes, nämligen beslut Tree, Random Forest och Boosted Tree-modellerna, och hur vi kan tillämpa dem för att förutsäga avkastning. Tja om diskutera familjen Support Vector Classifiers, inklusive Support Vector Machine, och hur vi kan tillämpa den på finansiella data serier. Förklara hur du kan tillämpa oövervakad inlärningsteknik som K-Means Clustering till finansiella OHLCV-bardata för att kluster ljus in i regimer. Naturlig språkbehandling Väl diskutera hur man applicerar maskininlärningsmetoder till ett stort naturligt språkdokumentkorpus och förutse kategorier på osynlig testdata, som en föregångare till sentimentbaserade modeller. Jag ger en fullständig introduktion till bayesiska sannolikhetsmodeller, inklusive en detaljerad titt på inferensen, som ligger till grund för mer komplexa modeller i hela boken. Markov-kedjan Monte Carlo Youll lär dig om MCMC, särskilt Metropolis-Hastings-algoritmen, som är en av de viktigaste teknikerna för provtagning i Bayesian-statistiken, med PyMC3-programvaran. Bayesian Stokastisk Volatilitet Titta väl på stokastiska volatilitetsmodeller under en Bayesian ram, med hjälp av dessa för att identifiera perioder med stor marknadsvolatilitet för riskhantering. Vilka tekniska färdigheter kommer du att lära dig R: Tidsserieanalys Du kommer att introduceras till R, som är en av de mest använda forskningsmiljöerna i kvantitativa hedgefonder och kapitalförvaltare. Vi kommer att utnyttja många bibliotek inklusive timeseries. rugarch och prognos. Vi kommer att använda R och Python för att uppskatta vår strategiska prestanda över tiden, så att vi kan producera strategiska förfallskurvor. Detta kommer att hjälpa till att avgöra huruvida en strategi behöver gå i pension eller fortfarande är lönsam och lönsam. Vi kommer att gräva djupare in i de avancerade funktionerna i scikit-learn. Pythons ML-bibliotek, inklusive parameteroptimering, krypvalidering, parallellisering och producera sofistikerade prediktiva modeller. Hur man skapar effektiva vektoriserade och händelsedrivna backtest för preliminär forskning, med realistiska transaktionskostnadsantaganden och positionshantering, med hjälp av R och det populära QSTrader-biblioteket. Vi presenterar PyMC3. den flexibla Bayesian modelleringen, eller Probabilistic Programming Toolkit och Markov Chain Monte Carlo sampler för att hjälpa oss att utföra effektiv Bayesian inferens på finansiella tidsseriedata. Vi kommer att fortsätta diskussionen om riskhantering från tidigare böcker och titta på regimetektering och stokastisk volatilitet som ett sätt att bestämma vår nuvarande risknivå och portföljallokering. Vilka handels - och riskhanteringsstrategier ska du genomföra månadsvisa uppgraderingsportföljer Vi kommer att introducera vårt backtesting-ramverk med långsiktiga månadsåterbalanserade ETF-portföljer, på flera finansiella marknader, och jämföra våra resultat till ett riktmärke. Vi kommer att titta på en linjär tidsserieteknik baserad på ARIMAGARCH-modellen på en rad aktieindexindex och se hur strategins prestanda ändras över tiden. Kalman Filters for Pairs Trading Vi kommer att tillämpa Bayesian Kalman Filter till samordnade tidsserier för att dynamiskt uppskatta säkringsförhållandet mellan tillgångspar, vilket förbättrar en statisk uppskattning av ett traditionellt hedgeförhållande. Vi kommer att använda Hidden Markov Models för att producera en volatilitetsregistreringsdetektering. Detta kommer att användas för att veto order i en kortsiktig trend efter strategin för att öka lönsamheten. Asset Returns Forecast med ML Vi kommer att använda många maskininlärningstekniker som Random Forests för att prognostisera aktivitetsriktning och nivå genom att regressera mot andra transformerade funktioner. Vi kommer att använda data för sentimentanalysleverantörer för att generera en sentimentsbaserad handelssignalgenerator som tillämpar den på en uppsättning SampP500-aktier över olika marknadssektorer. Frågor Var kan du lära dig mer om mig Jag har skrivit över 200 inlägg på QuantStart som täcker systematisk handel, kvant karriärer, mjukvaruutveckling och maskininlärning. Du kan läsa igenom arkiverna för att lära dig mer om min handelsmetodik och strategier. Vad händer om du inte är nöjd med boken Medan jag tror att du kommer att hitta Advanced Algorithmic Trading mycket användbar i din kvantitativa handelsutbildning tror jag också att om du inte är 100 nöjd med boken av någon anledning kan du returnera det inga frågor om en full återbetalning. Ska du få en papperskopia nr. I detta skede är boken endast tillgänglig i Adobe PDF-format, medan själva koden finns som en zip-fil med fullt fungerande R - och Python-skript, om du köper alternativet Book Software. Vilket paket ska du köpa Det beror mest på din budget. Boken med fullständig extra källkod är bäst om du vill gräva in i koden omedelbart, men boken innehåller en stor mängd kodutdrag som hjälper till med din kvanthandel. Kan jag kontaktas Naturligtvis Om du fortfarande har frågor efter att ha läst den här sidan, var god kontakta mig och jag gör mitt bästa för att ge dig ett nödvändigt svar. Men ta en titt på artikellistan. vilket också kan hjälpa dig. Behöver du en examen i matematik Majoriteten av boken kräver en förståelse av kalkyl, linjär algebra och sannolikhet. Men många av metoderna är intuitiva och koden kan följas utan att använda avancerad matematik. Välj ditt föredragna paket BOKEN FÖR 49 510 sidor av avancerade algoritmiska handelstekniker Boken i PDF-format BOK PROGRAMVARAN FÖR 99 510 sidor av avancerade algoritmiska handelstekniker Boken i PDF-format Full R och Python-källkod En introduktion till algoritmisk handel: Grundläggande för att Avancerade strategier (repost) Wow Vilken bild En introduktion till algoritmisk handel: Grundläggande till avancerade strategier av Edward Leshik och Jane Cralle English 2011 ISBN: 0470689544 538 sidor PDF 1 MB Algoritmisk handel blir industrins livsnerven - det är billigare, snabbare och lättare att kontrollera än standardhandel och det gör att du kan förutse marknaden, genomföra komplex matte i realtid. Vi är inte längre begränsade av mänsklig bandbredd, men branschen är hemlighetsfull med få villiga att dela hemligheterna i deras framgång. En introduktion till algoritmisk handel är en introduktionsguide till detta enormt populära område. Det börjar med att avlägsna detta komplexa ämne och ge läsare specifik och användbar algoritmisk handelskunskap. Det skisserar nuvarande handelsalgoritmer, grunderna i deras design, vad de är, hur de arbetar, hur de används, deras styrkor, deras svagheter, var industrin är nu och var den går. Boken innehåller sedan en sektion som beskriver valet av aktier för handel på NASDAQ och New York Stock Exchange, analytics och metrics som används för att optimera handelsresultat - och för den mer äventyrliga läsaren, en del om hur man utformar handelsalgoritmer. Slutligen visar författarna ett urval av detaljerade proprietära och aldrig tidigare sedda algoritmer som uteslutande är avsedda att användas av enskilda näringsidkare för att handla egna konton. Dessa algoritmer har utvecklats och använts av författarna och publiceras här för första gången. Detta är en idealisk bok för läsaren intresserad av att förstå och utnyttja kraften i algoritmiska handelssystem och åtföljs av en CD Rom som ger en snabb hand på väg att utforska kraften i algoritmisk handel på NASDAQ och NYSE-aktier. gtgtVisit min blogg för mer eBooksltlt Och kan också ansluta till RSS-hämtning från Keep2Share
No comments:
Post a Comment