Negociação Algorítmica.
Desenvolva sistemas de negociação com o MATLAB.
A negociação algorítmica é uma estratégia de negociação que usa algoritmos computacionais para orientar decisões de negociação, geralmente em mercados financeiros eletrônicos. Aplicada em instituições de buy-side e sell-side, a negociação algorítmica forma a base de negociação de alta frequência, negociação de FOREX e análise associada de risco e execução.
Os desenvolvedores e usuários de aplicativos de comércio algorítmico precisam desenvolver, fazer backtest e implantar modelos matemáticos que detectem e explorem os movimentos do mercado. Um fluxo de trabalho efetivo envolve:
Desenvolvendo estratégias de negociação, usando técnicas de séries temporais técnicas, aprendizado de máquina e séries temporais não lineares Aplicando computação paralela e de GPU para backtesting e identificação de parâmetros com eficiência de tempo Calculando lucros e perdas e conduzindo análises de risco Executando análises de execução, como modelagem de impacto de mercado análise de custos de transação e detecção de icebergs Incorporando estratégias e análises em ambientes de negociação de produção.
Exemplos e como.
Análise Walk-Forward: Usando o MATLAB para Backtest sua estratégia de negociação (35:15) - Webinar Introdução ao Trading Toolbox, Parte 1: Conectar-se a corretores interativos (7:22) - Cointegração de vídeo e negociação de pares com o Econometrics Toolbox (1:01) : 27) - Webinar Backtesting Trading Strategies em apenas 8 linhas de código (4:13) - Video CalPERS analisa a dinâmica do mercado de moeda para identificar oportunidades de negociação intraday - História do usuário Quantitative Trading: Como construir o seu próprio negócio de negociação algorítmica, por Ernest Chan - Reserve o Código de Negociação Algorítmica e Outros Recursos - Troca de Arquivos.
Referência de software.
Funções de Caixa de Ferramentas de Negociação - Classificação de Documentação App de Aprendizagem - Estatísticas e Machine Learning Toolbox App movavg: Gráfico de médias móveis atrasadas e atrasadas - Caixa de Ferramentas Financeiras Função sharpe: Compute Sharpe ratio - Caixa de Ferramentas Financeira Função gaoptimset: Criar estrutura de opções de algoritmos genéticos - Global Optimization Toolbox Function Cointegration Testing - Ferramentas de Caixa de Ferramentas da Econometria Ferramenta de Séries Temporais de Rede Neural - Documentação de Ferramentas de Rede Neural.
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Um sistema de negociação em tempo real no MATLAB.
Yair Altman, MATLAB não documentado.
O MATLAB tem sido tradicionalmente usado para analisar dados offline, apresentando recomendações analíticas que foram então manipuladas manualmente. No entanto, o MATLAB suporta uma interface direta com feeds de dados e brokers on-line, bem como a capacidade de apresentar gráficos e interfaces de usuário sofisticados, tudo em tempo real.
Esta apresentação demonstra um sistema de negociação de demonstração de ponta a ponta no MATLAB, destacando seu potencial como uma plataforma de escolha. O Interactive Brokers é usado para demonstrar feed de dados do mercado ao vivo e entrada de conta / portfólio, bem como para enviar ordens de negociação para o mercado. A interface do usuário do sistema mostra a visualização oculta e o potencial de interatividade do MATLAB para rastrear execuções de pedidos e criar gráficos de séries financeiras em tempo real. Algumas práticas recomendadas para melhorar o desempenho em tempo real também são discutidas.
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MatlabTrading.
Blog para MATLAB & # 174; usuários interessados em estratégias de negociação algorítmica, backtesting, pares de negociação, arbitragem estatística etc.
Quarta-feira, 7 de dezembro de 2016.
Teste e Análise de Estratégias de Negociação Algorítmica no MATLAB (Parte 4) & # 8211; Algorítmos genéticos.
Otimização de Algoritmos Genéticos.
Apesar do fato de que o princípio do algoritmo genético (evolucionário) é muito bem explicado nos webinars do MathWorks, nos exemplos, no entanto, ele é usado apenas para otimização da escolha de um grupo de estratégia de um conjunto. Este é um bom exemplo do uso destes algoritmos, no entanto, acontece que há uma necessidade de definir muitas variáveis com intervalos significativos para uma estratégia, você não consegue com uma iteração e a paralelização de processos & # 8211; cálculos podem levar vários dias. Certamente, existem estratégias no estágio final de otimização, quando quase certamente sabemos que a estratégia de negociação é bem-sucedida, podemos esperar vários dias ou alugar todo o cluster - o resultado pode valer a pena. No entanto, se precisamos "estimar" os resultados de uma estratégia "volumosa" e decidir se vale a pena gastar o tempo, então os algoritmos genéticos podem ser perfeitamente adequados.
Método linear & # 8211; é um modo usual de ordenação no qual você verá todos os resultados intermediários (sub-ótimos). Dá máxima precisão. Método paralelo & # 8211; todos os kernels da sua CPU serão usados. Não permite ver resultados intermediários, mas acelera significativamente a operação. Dá máxima precisão durante o aumento da velocidade de cálculo. Método genético & # 8211; ele usa o algoritmo de otimização evolutiva. Permite ver valores sub-ótimos, mas dá o resultado próximo ao melhor. Não é um método muito preciso, mas é preciso o suficiente para a "execução" inicial da estratégia. Muito rápido.
Segunda-feira, 5 de dezembro de 2016.
Teste e Análise de Estratégias de Negociação Algorítmica no MATLAB (Parte 3) & # 8211; Visualização do Processo.
Visualização do processo de teste.
Em minha experiência de trabalho, muitas vezes analisei outras plataformas populares para testes de estratégia de negociação, como TradeStation, MetaStock, Multicharts etc. e sempre fiquei surpreso com a pouca atenção dada à visualização do processo de teste. O problema é que, quando não vemos os resultados dos valores intermediários e sub-ótimos dos parâmetros otimizados, muitas vezes jogamos ouro fora junto com a sujeira. A questão é por causa de uma amostragem excessivamente ampla, a estratégia ajusta os parâmetros da maneira como vemos uma "estratégia perfeita" que falha na vida real ou vê uma ou duas transações, que são supostamente as melhores porque foram selecionados esses dados de intervalo de tempo onde a melhor estratégia de negociação seria comprar e manter, mas por que outras estratégias são necessárias?
E se houver mais de 4 dimensões? Quando você vê quais sinais e em que frequência eles aparecem na faixa de preço, você tem quase toda a representação visual necessária de sua estratégia: a frequência das transações, sua lucratividade (curva de renda), a precisão da abertura, a semelhança com outras valores sub-ótimos, etc .; isso não pode ser dito sobre o desempenho no espaço N-dimensional, onde toda a informação útil é, de fato, que o valor ótimo não é apenas um, mas há toda uma gama de valores sub-ótimos em uma ou mais áreas.
Enquanto otimiza uma estratégia no WFAToolbox & # 8211; Walk-Forward Analysis Toolbox para MATLAB & # 174 ;, como um novo valor ótimo é encontrado, os sinais da estratégia de negociação no período in-sample e out-of-sample aparecem imediatamente no gráfico, para que você possa sempre controlar qual faixa de opções você deve atribuir, e também pode pausar a otimização sem esperar pelo fim do teste, pois fica claro que algo deu errado ou está tudo bem.
Quarta-feira, 30 de novembro de 2016.
Teste e Análise de Estratégias de Negociação Algorítmica no MATLAB (Parte 2) & # 8211; GUI fácil de usar.
GUI fácil de usar.
Vamos começar com o fato de que não há interface gráfica porque se presumimos que quase todo o processo de teste e análise de estratégias de negociação é padronizado (é 99%), você gostaria de ter a interface que ajuda a chamar os dados necessários. e inicie o processo de teste com um clique.
Para usuários novos (e não apenas) do MATLAB, é muito mais conveniente usar uma GUI com botões e campos de entrada do que pesquisar no código; Portanto, há uma GUI, mesmo nas caixas de ferramentas MathWorks, na maioria dos casos, porque é mais conveniente. Ele permite focar apenas no código da sua estratégia, porque o uso de uma GUI não implica, de forma alguma, que ela limita de alguma forma sua capacidade de escrever uma estratégia.
Assim, no WFAToolbox, criamos a possibilidade de escrever qualquer código para sua estratégia, usando qualquer uma das caixas de ferramentas do MATLAB e trabalhando com múltiplos ativos para as estratégias como negociação de pares, negociação de cestas ou arbitragem tripla, etc .; mas, ao mesmo tempo, esse código é facilmente integrado à GUI por meio de padrões, que são simples o suficiente para serem aplicados no código e não limitam as oportunidades.
Terça-feira, 29 de novembro de 2016.
Teste e Análise de Estratégias de Negociação Algorítmica no MATLAB (Parte 1) - Introdução.
Como tudo começou.
Foi em 2008 (se não me engano) quando o primeiro webinar sobre negociação algorítmica no MATLAB com Ali Kazaam foi lançado, abordando o tópico de otimização de estratégias simples baseadas em indicadores técnicos, etc. apesar de um caótico & # 8220; 8221; código, ferramentas eram interessantes o suficiente para usar. Eles serviram como ponto de partida para pesquisa e aprimoramento de um modelo de teste e análise que permitiria usar todo o poder das caixas de ferramentas e a liberdade das ações do MATLAB durante a criação das próprias estratégias comerciais, ao mesmo tempo em que permitiria controlar o processo. de teste e os dados obtidos e sua análise posterior escolheria carteira eficaz de sistemas de negociação robustos.
Por que todo Algotrader deveria reinventar a roda?
No entanto, o Mathworks não ofereceu uma solução completa para testes e análises das estratégias & # 8211; Esses códigos que você poderia obter dos webinars eram os únicos "elementos" de um teste completo do sistema, e era necessário modificá-los, personalizá-los e adicioná-los à GUI para facilitar o uso. Foi muito demorado, colocando-se uma questão: seja qual for a estratégia, ela deve passar pelo mesmo processo de teste e análise, o que permitiria classificá-la como estável e utilizável & # 8211; então, por que todo algotrader deveria reinventar a roda e escrever seu próprio código para estratégias de teste adequadas no MATLAB?
Decidimos chamar a solução WFAToolbox - Walk-Forward Analysis Toolbox, cuja versão demo está disponível no wfatoolbox desde 2013.
Segunda-feira, 7 de novembro de 2016.
Uau?! O que aconteceu com o blog?
O que aconteceu com o blog?
1. Jev Kuznetsov não é mais o dono.
2. Nós mudamos a marca.
O que vai acontecer com o blog?
1. Mais posts e artigos.
Esperamos trazer vida a este blog publicando conteúdos relevantes uma ou duas vezes por semana. Nos primeiros meses, postaremos na maior parte os artigos e vídeos que já temos para facilitar aos nossos queridos leitores a busca de informações sobre um recurso e ter links neles.
A negociação de pares de arbitragem estatística / reversão à média / estratégias de negociação de mercado neutras baseadas em cointegração / bandas de bollinger / filtro de kalman etc para commodities, ações e Forex. Estratégias de acompanhamento de tendências com a média móvel de Jurik e outros filtros digitais sofisticados; Estratégias de previsão com aprendizado de máquina (Support Vector Machines) e outros métodos; Criação de estratégias de negociação robustas usando o gerenciamento visual de dinheiro para reinvestir seu capital (ciência sobre como obter $ 1M de $ 10K em um ano com recompensas máximas, mas estimadas de risco e suor). Talvez depois de ler isso você tenha pensado que esse vai ser um outro artigo idiota para aqueles pobres rapazes que procuram como se tornar rico através da "negociação no forex" e tudo mais. Bem, isso é totalmente falso! Estamos trabalhando no MATLAB, e a maioria de nós somos cientistas e especialistas nesse aspecto, então tudo é sério.
2. Mais interatividade.
Terça-feira, 1 de janeiro de 2013.
Reversão média intradiária.
As regras são simples e semelhantes à estratégia que testei no último post:
Se o retorno da barra do par exceder 1 na pontuação z, troque a próxima barra.
O resultado parece muito bonito:
Se você acha que esse gráfico é bom demais para ser verdade, infelizmente é realmente o caso. Nenhum custo de transação ou spread bid-ask foi considerado. Na verdade, duvido que restaria algum lucro depois de subtrair todos os custos de negociação.
Ainda assim, esse tipo de gráfico é a cenoura pendurada na frente do meu nariz, me fazendo continuar.
Domingo, 30 de dezembro de 2012.
Os pares estão negociando mortos?
A partir desses etfs, 90 pares exclusivos podem ser feitos. Cada par é construído como um spread neutro de mercado.
Em cada dia, para cada par, calcule o z-score com base no desvio padrão de 25 dias.
Se z-score & gt; limiar, ir curto, fechar no dia seguinte.
Se z-score & lt; - limite vai longo, feche no dia seguinte.
Aqui estão os resultados simulados para vários limites:
Esta não é a primeira vez que me deparo com essa mudança no comportamento de reversão da média no etfs. Não importa o que eu tentei, eu não tive sorte em encontrar uma estratégia de negociação de pares que funcionaria em ETFs após 2010. Minha conclusão é que esses tipos de modelos stat-arb simples simplesmente não funcionam mais.
WFAToolbox - Caixa de ferramentas de análise Walk-Forward.
MATLAB Add-on para o desenvolvimento de estratégias de negociação algorítmica no MATLAB, o caminho mais fácil.
Caixa de ferramentas de negociação.
Acessar preços, analisar custos de transação e enviar ordens para sistemas de negociação.
O Trading Toolbox ™ fornece funções para analisar os custos de transação, acessar dados de cotações de negociação e cotação, definir tipos de pedidos e enviar pedidos para mercados financeiros de negociação. A caixa de ferramentas permite integrar dados baseados em fluxo e baseados em eventos no MATLAB®, permitindo que você desenvolva estratégias de negociação financeira e algoritmos que analisam e reagem ao mercado em tempo real. Você pode criar estratégias de negociação algorítmicas ou automatizadas que funcionem em várias classes de ativos, tipos de instrumentos e mercados comerciais, integrando-se às plataformas de execução comercial proprietárias ou padrão da indústria.
Com o Trading Toolbox, você pode analisar e estimar os custos de transação antes de fazer um pedido, bem como atribuir os custos pós-negociação. Você pode analisar os custos de transação associados a impacto de mercado, prazo, liquidez e valorização de preço, e usar curvas de custo para minimizar os custos de transação para ativos únicos ou para uma carteira de ativos.
O Trading Toolbox permite que você acesse fluxos em tempo real de dados de instrumentos negociáveis, incluindo cotações, volumes, negociações, profundidade de mercado e metadados do instrumento. Você pode definir tipos de pedidos e especificar procedimentos de roteamento e preenchimento de pedidos.
Recursos da Caixa de Ferramentas de Negociação.
Gerenciamento de riscos financeiros: aprimorando a governança de modelos com o MATLAB.
Capacidades
Análise de custo de transação.
Use funções para estimar custos de negociação, executar análises de negociação e otimizar estratégias de negociação usando dados e modelos do Kissell Research Group (KRG).
Gerenciamento de execução de pedidos com o Bloomberg EMSX.
Use o Trading Toolbox com a API do Bloomberg Desktop.
Preços de Instrumentos e Gerenciamento de Pedidos com Tecnologias de Negociação X_TRADER.
Use o Trading Toolbox com a API Trading Technologies X_TRADER.
Negociação e Gerenciamento de Pedidos com a Interactive Brokers TWS.
Use a Caixa de Ferramentas de Negociação com a API TWS do Interactive Brokers.
Negociação e Gerenciamento de Pedidos com CQG.
Use o Trading Toolbox com a API CQG.
Recursos do produto.
Descubra mais sobre o Trading Toolbox explorando esses recursos.
Documentação.
Explore a documentação das funções e recursos do Trading Toolbox, incluindo notas de versão e exemplos.
Navegue pela lista de funções disponíveis do Trading Toolbox.
Requisitos de sistema.
Veja os requisitos do sistema para a última versão do Trading Toolbox.
Artigos técnicos.
Veja artigos que demonstram vantagens técnicas do uso do Trading Toolbox.
Comunidade e Suporte.
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