استراتيجية تجارة كالمان

+

استراتيجيات تعلم آلة التطبيقية لريال العالمي كوانت أخيرا. تنفيذ استراتيجيات التداول المتقدمة باستخدام تحليل السلاسل الزمنية. تعلم الآلة وإحصاءات النظرية الافتراضية مع R مفتوحة المصدر ولغات البرمجة بايثون، ل، ونتائج قابلة للتنفيذ مباشرة على ربحية الاستراتيجية الخاصة بك. أنا متأكد من كنت قد لاحظت oversaturation من الدروس للمبتدئين بيثون واحصائيات / المراجع تعلم الآلة المتاحة على شبكة الانترنت. عدد قليل من الدروس اقول لكم فعلا كيفية تطبيقها على استراتيجيات التداول حسابي الخاص بك بطريقة نهاية إلى نهاية. هناك المئات من الكتب والبحوث وبلوق والمشاركات في المنتدى على تحليل السلاسل الزمنية، الاقتصاد القياسي، والتعلم الآلي والإحصاءات النظرية الافتراضية. كلهم تقريبا من التركيز على النظرية. ماذا عن التنفيذ العملي كيف تستخدم هذه الطريقة لديك استراتيجية كيف البرنامج فعليا حتى هذه الصيغة في برنامج أنا لقد كتب المتقدم حسابي التداول على حل هذه المشاكل. ويوفر تطبيق العالم الحقيقي للتحليل السلاسل الزمنية، تعلم الآلة الإحصائية والإحصاءات النظرية الافتراضية، لإنتاج مباشرة استراتيجيات التداول مربحة مع البرمجيات مفتوحة المصدر متاحة بحرية. قمت بإعادة سعيد مع برمجة بسيطة ولكن تريد تطبيق المهارات الخاصة بك لأكثر تقدما كوانت التجارية إذا كنت قد قرأت كتابي السابق، الناجحة حسابي التداول. سيكون لديك كانت لديه فرصة لتعلم بعض المهارات الأساسية بيثون وتطبيقها على استراتيجيات التداول بسيطة. ومع ذلك، لقد نمت بعد استراتيجيات بسيطة وتريد البدء في تحسين الربحية الخاصة بك وإدخال بعض أساليب إدارة المخاطر قوية والمهنية لمحفظتك. في المتقدم حسابي تجارة ونحن نلقي نظرة مفصلة على بعض المكتبات المالية ضليع في الرياضيات الأكثر شعبية لكل من بيثون والبحث، بما في ذلك الباندا. scikit التعلم. statsmodels. السلاسل الزمنية . rugarch وتوقعت ضمن أشياء أخرى كثيرة. سوف نستخدم هذه المكتبات للبحث في مجموعة كبيرة من الأساليب في مجالات الإحصاء النظرية الافتراضية، تحليل السلاسل الزمنية والتعلم الآلي، وذلك باستخدام هذه الأساليب بشكل مباشر في البحث استراتيجية التداول. نحن نطبق هذه المكتبات في vectorised السيناريو backtesting وإدارة المخاطر من النهاية إلى النهاية. مما يسمح لك بأن يشق عليها بسهولة في البنية التحتية التجارية الحالية. لا حاجة للغالية خارج على الرف كوانت البرمجيات كنت قد أنفقت الكثير من المال في شراء بعض الأدوات backtesting متطورة في الماضي، وفي نهاية المطاف وجدت من الصعب عليهم استخدام ولا صلة لها طريقتك في التداول ضليع في الرياضيات. المتقدم حسابي التداول يجعل من استخدام البرمجيات مفتوحة المصدر خال تماما، بما في ذلك بيثون والبحث والمكتبات، والتي لديها المعرفة والمجتمعات الترحيب وراءها. الأهم من ذلك، ونحن نطبق هذه المكتبات مباشرة للمشاكل التجارية ضليع في الرياضيات العالم الحقيقي مثل الجيل ألفا وإدارة مخاطر المحفظة. لكنني ر دون لديك على درجة الدكتوراه في الإحصاء. في حين تعلم الآلة، تحليل السلاسل الزمنية وإحصاءات النظرية الافتراضية هي المواضيع الكمية، كما أنها تحتوي على ثروة من أساليب بديهية، وكثير منها يمكن تفسيرها دون اللجوء إلى الرياضيات المتقدمة. في المتقدم حسابي تجارة أننا لقد قدمت ليس فقط نظرية لمساعدتك على فهم ما يجب إعادة تنفيذ (وتحسين عليه نفسك)، ولكن أيضا المفصلة خطوة بخطوة الترميز الدروس التي تأخذ المعادلات ومباشرة تطبيقها على استراتيجيات حقيقية. وبالتالي إذا قمت بإعادة أكثر راحة الترميز من والرياضيات، ويمكنك اتباع بسهولة قصاصات وبدء العمل لتحسين الربحية الاستراتيجية الخاصة بك. نبذة عن الكاتب حتى الذين ليالي وراء هذا مرحبا اسمي مايك قاعات مور وأنا م الرجل وراء QuantStart وحزمة المتقدم حسابي التداول. منذ تعمل كمطور التداول الكمي في صناديق التحوط لقد كنت متحمسا للبحوث التداول الكمي والتنفيذ. بدأت المجتمع QuantStart وكتب المتقدم حسابي التداول لفضح ممارسة quants التجزئة إلى الأساليب المستخدمة في صناديق التحوط الكمية وشركات إدارة الأصول. ما هي المواضيع التي تم تضمينها في تحليل سلسلة كتاب الوقت ليرة لبنانية الحصول على دليل المبتدئين الكامل الصورة لتحليل السلاسل الزمنية، بما في ذلك عوائد خصائص الأصول، والارتباط التسلسلي، الضوضاء البيضاء ونماذج المشي العشوائي. السلاسل الزمنية نماذج أنا ليرة لبنانية توفر مناقشة مستفيضة لنماذج الانحدار المتوسط ​​المتحرك (ARMA) ونماذج الانحدار الذاتى شرطي Heteroskedastic (ARCH) باستخدام بيئة الإحصائية R. Cointegrated السلاسل الزمنية سنواصل مناقشة سلسلة زمنية cointegrated من نجاح حسابي تجارة والنظر في اختبار جوهانسن، وتطبيق لاستراتيجيات صناديق الاستثمار المتداولة. ليرة لبنانية تجد مناقشة متعمقة بشأن نماذج فضاء الحالة مثل تصفية كالمان وماركوف المخفية النموذجي، كما ينطبق على التداول الكمي. عالية التردد بيانات ليرة لبنانية تحصل على مقدمة التداول على ترددات أعلى ونظرة متعمقة في المجهرية السوق في الأسهم وأسواق النقد الاجنبى. نحن ليرة لبنانية اكتشاف بالضبط ما هو تعلم الآلة الإحصائية، بما في ذلك التعليم تحت اشراف وغير خاضعة للرقابة، وكيف يمكن أن تساعدنا على إنتاج استراتيجيات التداول منهجية مربحة. والتحيز الفروق المبادلة أنا ليرة لبنانية تتحدث عن واحدة من أهم المفاهيم في تعلم الآلة، وهي التحيز التباين مفاضلة وكيف يمكننا الحد من آثارها باستخدام عبر التحقق من الصحة. أنا ليرة لبنانية مناقشة واحدة من باءت نموذج ML أكثر تنوعا، وهي شجرة القرار، غابة عشوائية ونماذج شجرة بالاستفادة، وكيف يمكننا تطبيقها على التنبؤ عوائد الأصول. نحن ليرة لبنانية مناقشة عائلة دعم المتجهات المصنفات، بما في ذلك آلة ناقلات الدعم، وكيف يمكننا تطبيقه على سلسلة البيانات المالية. معالجة اللغات الطبيعية ونحن ليرة لبنانية مناقشة تحليل المشاعر وكيف يمكننا بناء استراتيجيات تداول البيانات اللغة الطبيعية باستخدام التجميع والتشابه جيب التمام. أنا ليرة لبنانية شرح كيف يمكن تطبيق تقنيات التعلم غير خاضعة للرقابة مثل محكمة التحكيم الدائمة، K-وسائل تجميع وNMF لمجموعات كبيرة من البيانات من أجل جعلها أسهل للتحليل. أنا ليرة لبنانية توفير اعتماد الكامل على الاستدلال النظرية الافتراضية في احتمال والسبب في ذلك سيعطينا ميزة كبيرة عند تنفيذ نماذج أكثر تقدما. ماركوف، سلسلة مونتي كارلو ليرة لبنانية تتعلم عن MCMC، بما في ذلك جيبس ​​أخذ العينات ومتروبوليس، هاستينغز، الخوارزمية الرئيسية لأخذ العينات في إحصاءات النظرية الافتراضية، وذلك باستخدام برنامج PyMC3. نحن ليرة لبنانية تحديد ومناقشة شبكات النظرية الافتراضية، وهو نوع من نموذج احتمالي رسومية. نحن ليرة لبنانية تطبيق بايز نتس إلى محفظتنا الاستثمارية. أنا ليرة لبنانية يكون بمثابة مقدمة لهذا جديدة، ولكن مثيرة، مجال الإحصاءات والتجارية حيث نقوم بتطبيق الأساليب النظرية الافتراضية لبيانات الاقتصاد القياسي. ما المهارات الفنية سوف تتعلم R: تحليل السلاسل الزمنية وسيتم عرض عليك لR، التي تعد واحدة من أكثر البيئات البحث الأكثر استخداما على نطاق واسع في صناديق التحوط الكمية ومديري الأصول. سنقوم الاستفادة من العديد من المكتبات بما في ذلك متسلسلة زمنية. rugarch والتوقعات. سوف نستخدم R وبيثون لتقدير الأداء لدينا استراتيجية مع مرور الوقت مما يسمح لنا لإنتاج منحنيات الاضمحلال الاستراتيجية. وهذا سوف يساعد تحديد ما إذا كانت استراتيجية لا بد من المتقاعدين أو لا تزال قابلة للحياة ومربحة. وسوف حفر أعمق في الميزات المتقدمة من scikit التعلم. بيثون الصورة مكتبة ML، بما في ذلك تحسين المعلمة، عبر التحقق من صحة، parallelisation، وإنتاج النماذج التنبؤية المتطورة. كيفية إنشاء backtests vectorised فعالة للبحث تمهيدي، مع تكاليف المعاملات واقعية الافتراضات. باستخدام R والباندا، من دون الحاجة إلى تطبيق نظام الحدث يحركها الكامل. وسوف نقدم PyMC3. ومرنة النظرية الافتراضية أدوات النمذجة وماركوف سلسلة مونتي كارلو العينات لمساعدتنا على تنفيذ الاستدلال النظرية الافتراضية فعال لاستراتيجيات بنيتنا التحتية والتجارة وإدارة المخاطر. وسنواصل مناقشة إدارة المخاطر من الكتب السابقة والنظر في الكشف عن النظام والتقلبات العشوائية باعتبارها وسيلة لمساعدتنا على تحديد مستوى المخاطر التي نواجهها وتخصيص محفظة. ما التجارية واستراتيجيات إدارة المخاطر سيتم تنفيذ ونحن سوف ننظر في نموذج سلسلة الزمن الخطي استنادا إلى نموذج اريما GARCH على مجموعة من الأسهم مؤشرات الأسهم ونرى كيف يتغير أداء استراتيجية مع مرور الوقت. كالمان فلاتر للأزواج تجارة ونحن سوف تطبق النظرية الافتراضية كالمان مرشح لسلسلة زمنية cointegrated لتقدير حيوي نسبة التحوط بين زوجين، وتحسين تقدير ثابت من نسبة التحوط التقليدية. هفت المزايدة، اسأل التنبؤ انتشار سوف نستخدم أساليب السلاسل الزمنية والتعلم آلة متطورة للتنبؤ العرض والطلب تنتشر في بيانات الفوركس عالية التردد من أجل تحديد أفضل الفترات لتنفيذ الصفقات. سوف نستخدم نماذج تقلبات العشوائية لتوقع التقلبات من أجل إنتاج نموذج الكشف عن النظام، التي من شأنها أن تساعدنا على تحديد فترات مخاطر أعلى وأدنى. عودة الأصول التنبؤ باستخدام ML سوف نستخدم العديد من تقنيات التعلم الآلي للتنبؤ باتجاه الأصول والمستوى، وعلى كل من الأسهم وأسواق النقد الاجنبى، والتي تتراجع ضد عوامل أخرى. سوف نستخدم SVMs وطرق ML أخرى لبناء مولد إشارة تحليل المشاعر استنادا إلى بيانات وسائل الاعلام الاجتماعية والبيانات بلوق، تطبيقه على الأسهم السائلة وصناديق الاستثمار المتداولة. الكتاب متوفر حاليا لالتقريبية قص قبل النظام الإصدار ماذا قطع الخام يعني ابتكرته أوريلي ميديا، مفهوم الخام قص يعني أنه يمكنك قبل النظام الكتاب اليوم لمدة 20 من سعر الإفراج الكامل والحصول على التيار جزئيا قطع الانتهاء من كتاب كما هو عليه (250 صفحة). وبالإضافة إلى ذلك سوف تكون قادرة على الوصول إلى تحديثات للكتاب وأنا أكتب لهم. مرة واحدة في كتاب اكتمال ستحصل على نسخة رقمية كاملة. إذا كنت تختار لحزمة الكود سوف تتلقى R الجديد ورمز بيثون كما هو مكتوب أيضا. ومتى سيتم الافراج عن كتاب يتم الافراج عن نسخة كاملة النهائي المتقدم حسابي التداول في وقت متأخر 2016. أنا م حاليا لا يزال كتابة بعض المواد، فضلا عن R ورمز بيثون. بواسطة قبل يأمر قطع الخام ليرة لبنانية الحصول على التحديثات كما تظهر والكتاب كاملا على الافراج عنهم. لماذا أنت الافراج عن قطع الخام أنا استخدمت النهج قطع الخام مع كتبي الأخرى C لالكمي المالية والناجحة حسابي التداول. كان مفيدا للغاية لنفسي والجمهور من الكتاب. العديد من الناس الاقتراحات أثناء قراءة قطع الخام التي جعلت في الإصدار النهائي. لقد كان لي عدد كبير من البريد الالكتروني لي سؤال لوضع المتقدم حسابي التداول في شكل قطع الخام بحيث يمكن تقديم اقتراحات للمواد من أجل الإفراج النهائي. هل تحتاج إلى أن يكون مبرمج يفترض الكتاب أن لديك معرفة البرمجة الأساسية. يجب أن نفهم المتفرعة، حلقات وأساسيات وجوه التوجه. ومع ذلك، فإن الغالبية العظمى من الكتاب مكتوب أن يكون قائما بذاته بقدر الإمكان ورمز واضح ومباشر لمتابعة. الأسئلة أين يمكنك معرفة المزيد عن لي وقد كتبت أكثر من مائة وخمسين وظيفة على QuantStart تغطي التداول ضليع في الرياضيات، وظائف ضليع في الرياضيات، وتطوير ضليع في الرياضيات والعلوم البيانات وتعلم الآلة. يمكنك أن تقرأ من خلال المحفوظات لمعرفة المزيد حول منهجية التداول الخاص بي والاستراتيجيات. ماذا لو قمت بإعادة لم تكن سعيدة مع الكتاب لئن كنت تعتقد أنك سوف تجد المتقدم حسابي تجارة مفيدة جدا في تعليم التداول الكمي الخاص بك، وأعتقد أيضا أنه إذا لم تكن 100 راض عن الكتاب لأي سبب من الأسباب يمكنك إعادته أي الأسئلة التي طرحت ل استرداد كامل. سوف تحصل على نسخة مطبوعة من الكتاب المرقم في هذه المرحلة الكتاب متاح فقط في شكل ملفات PDF، في حين يتم توفير رمز نفسه كملف مضغوط من R تعمل بكامل طاقتها والكتابات بيثون، إذا قمت بشراء خيار البرمجيات الكتاب. الحزمة التي يجب عليك شراء هذا يعتمد في الغالب على ميزانيتك. الكتاب مع رمز مصدر إضافي الكامل هو الأفضل إذا كنت ترغب في حفر في التعليمات البرمجية على الفور، ولكن الكتاب نفسه يحتوي على كمية كبيرة من التعليمات البرمجية المتكررة التي ستساعد عملية التداول ضليع في الرياضيات الخاص بك. يمكنني أن اتصل بالطبع إذا كنت لا تزال الأسئلة بعد قراءة هذه الصفحة يرجى الحصول على اتصال وسأبذل قصارى جهدي لتقديم لكم مع ردا ضروريا. ومع ذلك، يرجى إلقاء نظرة على قائمة المقالات. مما قد يساعد أيضا لك. سوف تحتاج إلى شهادة في الرياضيات غالبية الكتاب يتطلب فهما للحساب التفاضل والتكامل والجبر الخطي والاحتمالات. ومع ذلك، فإن العديد من الأساليب هي بديهية ويمكن أن يتبع التعليمات البرمجية دون اللجوء إلى الرياضيات المتقدمة. اختيار المفضل لديك قبل النظام الخام قص حزمة الكتاب لل39 49 كتاب في شكل PDF وفر 10 على السعر الكامل من 49 THE BOOK SOFTWARE FOR 79 99 كتاب في شكل PDF وفر 20 على السعر الكامل لل99 R كامل وبيثون تقدم شفرة المصدر الزوج تداولاته مختبر أدوات متقدمة لإنشاء والتداول الخاصة المحافظ يتداول الزوج الخاص بك: قاعدة بيانات لأكثر من 10،000،000 أزواج تحليل ما قبل المتقدم backtester على الانترنت اون لاين التكامل المشترك محلل مستودع خاص من backtests والدراسات وأزواج محفظة منظم backtester الآلي منصة التداول ما هو تداول أزواج أزواج التداول هو استراتيجية التداول محايدة سوق تمكين التجار للاستفادة من أي تقريبا ظروف السوق: اتجاه صعودي، الاتجاه الهبوطي، أو حركة جانبية. يتم تصنيف هذه الاستراتيجية بأنها استراتيجية الإحصائية التداول التحكيم والتقارب. أداء المراقبين استراتيجية اثنين من الأوراق المالية المترابطة تاريخيا. عندما يضعف العلاقة المتبادلة بين الأوراق اثنين مؤقتا، أي الأسهم واحد يتحرك صعودا في حين أن التحركات أخرى إلى أسفل، وتجارة أزواج سيكون لالقصير فاق أداء السهم أداء ومنذ فترة طويلة واحدة خاسرة، تراهن على أن الفارق بين الاثنين أن تلتقي في نهاية المطاف. الاختلاف داخل زوج يمكن أن يكون سببها العرض مؤقت / التغييرات الطلب، كبيرة أوامر الشراء / البيع للأمن واحد، رد فعل للأخبار مهمة عن واحدة من الشركات، وهلم جرا. اقرأ المزيد على ويكيبيديا. لماذا التداول أزواج بفضل الحياد السوق، وهذا يمكن أن يكون استراتيجية التداول آمنة جدا (إذا نوعت) وبمنأى عن الأزمة في السوق العالمية، حتى عندما يكون السوق أو القطاع بأكمله تسقط. إذا كنت تتاجر ما يكفي من أزواج في نفس الوقت، يمكن أن محفظة يتداول الزوج الخاص أداء جيدا أيضا في أوضاع السوق الصعبة. دعونا نلقي نظرة على سبيل المثال: نأخذ هذه سهمين - جلاكسو سميث كلاين ونوفارتيس. هذه هي أسهم الشركات في قطاع الرعاية الصحية، وترتبط أسعارها جدا (علاقة 0.73 لمدة 5 سنوات الماضية). والآن، دعونا ق جعل backtest من فترة صعبة من 2008-2009 حيث انخفض سوق الأسهم الكثير بسبب الأزمة: وكما ترون، أسعار كل من أسهم انخفضت إلى حد كبير في هذه الفترة (أي NVS السعر بنسبة مرعبة 38). ولكن إذا كنت تداول هذه الأسهم كزوج، سوف تكسب أنت حسنات مذهلة 128 من رأس المال الأولي (النظر في 50 هامش) مع سحب كونها مجرد 6.4، وهي نتيجة ممتازة في هذه الفترة الصعبة كيف هل يساعد هذا الموقع يمكنك هذا الموقع يمثل مجموعة كاملة من الأدوات التي تحتاجها لإعداد الخاصة محفظة يتداول الزوج الخاص بك، في كل واحدة. تستطيع استخدامه ل: إنشاء backtests أو دراسات من أزواج - يمكنك التحقق من الزوج فكرة التداول لديك في الواقع، وفحص السلوك ومتانة أزواج أزواج اختبار التكامل المشترك على الانترنت، وتحليل مخلفات التكامل المشترك البحث في قاعدة البيانات لدينا أكثر من 10،000،000 السوق تحليل ما قبل الولايات المتحدة أزواج باستخدام مرشحات معقدة (بما في ذلك التدابير التكامل المشترك والربح) 1 خلق والحفاظ على قوائم أزواج مثيرة للاهتمام، نسبة منهم، ومنحهم علامات خلق، والحفاظ على والمحافظ backtest استراتيجيات الزوج 2 تنفيذ المحافظ تلقائيا، ويعيش، في الوقت الحقيقي باستخدام تطبيقنا خطوط الطاقة الكهربائية التاجر 2 1 المتاحة لقسط أعضاء فقط 2 متاحة بالكامل للقسط الأعضاء. تطبيق حدود المستخدمين المنتظمين موقع جديد ميزات أريما GARCH استراتيجية التداول على مؤشر سوق الأسهم S P500 عن طريق R مايكل قاعات مور في 7 أكتوبر 2015 في هذه المقالة أريد أن تظهر لك كيفية تطبيق كل المعارف المكتسبة في السابق المشاركات تحليل السلاسل الزمنية لاستراتيجية التداول على مؤشر سوق الأسهم S P500 الولايات المتحدة. وسوف نرى ذلك من خلال الجمع بين أريما ونماذج GARCH نحن يمكن أن يتفوق بشكل كبير على نهج يبيع، وعقد على المدى الطويل. استراتيجية نظرة عامة على فكرة استراتيجية بسيطة نسبيا ولكن إذا كنت ترغب في تجربة معها واقترح جدا قراءة المشاركات السابقة في تحليل السلاسل الزمنية من أجل فهم ما سيتم تعديل الاستراتيجية وتنفيذها على أساس متجدد: للحصول على كل اليوم، ن، تستخدم الأيام ك السابقة للعودة لوغاريتمي differenced لمؤشر سوق الأسهم كنافذة للتركيب على أريما وGARCH النموذج الأمثل. يتم استخدام نموذج مجتمعة إلى جعل التنبؤ للعوائد في اليوم التالي. إذا كان التوقع هو سلبي وقلل السهم عند الإغلاق السابق، في حين إذا كان إيجابيا ويتوق إليها. إذا كان التوقع هو نفس اتجاه في اليوم السابق ثم يتم تغيير أي شيء. لهذه الاستراتيجية ولقد استخدمت أقصى قدر من البيانات المتاحة من ياهو المالية للS P500. لقد أخذت ك 500 ولكن هذا هو المعلمة التي يمكن أن يكون الأمثل من أجل تحسين الأداء أو تقليل السحب. ويتم backtest خارج بطريقة vectorised مباشرة باستخدام ر لم يتم تنفيذه في backtester الحدث يحركها بيثون اعتبارا من بعد. وبالتالي الأداء الذي تحقق في نظام التداول الحقيقي من المرجح أن يكون أقل قليلا مما كنت قد تحقق هنا، نظرا لجنة والزلل. تنفيذ استراتيجية لتنفيذ استراتيجية نحن نذهب لاستخدام بعض من قانون أنشأناها سابقا في تحليل السلاسل الزمنية المادة سلسلة فضلا عن بعض مكتبات جديدة بما في ذلك rugarch. الذي قيل لي من قبل ايليا Kipnis في أكثر من QuantStrat التاجر. وسوف تذهب من خلال بناء الجملة بطريقة خطوة بخطوة ومن ثم تقديم التنفيذ الكامل في نهاية، وكذلك وجود صلة لبلدي بيانات عن مؤشر أريما GARCH. أنا لقد شملت هذه الأخيرة لأنها اتخذت لي بضعة أيام على جهاز الكمبيوتر الخاص بي dekstop لتوليد الإشارات يجب أن تكون قادرة على تكرار نتائجي في مجملها كما رمز نفسها ليست معقدة جدا، على الرغم من أنه لا يستغرق بعض الوقت لمحاكاة إذا كنت تنفيذه بالكامل. المهمة الأولى هي لتثبيت واستيراد المكتبات اللازمة في البحث: إذا كان لديك بالفعل المكتبات تثبيت يمكنك ببساطة استيرادها: مع أن القيام به ذاهبون إلى تطبيق استراتيجية لS P500. يمكننا استخدام quantmod للحصول على بيانات تعود إلى عام 1950 لمؤشر. يستخدم ياهو المالية للGPSC رمز. يمكننا ثم إنشاء يعود لوغاريتمي differenced من سعر الإغلاق للS P500 وتجريد من قيمة NA الأولية: نحن بحاجة إلى إنشاء ناقل، والتوقعات لتخزين القيم توقعاتنا في تواريخ معينة. وضعنا foreLength طول ليكون مساويا لطول بيانات التداول لدينا ناقص ك، وطول نافذة: في هذه المرحلة نحن بحاجة إلى حلقة من خلال كل يوم في بيانات التداول وتناسب على أريما وGARCH نموذج مناسب للنافذة المتداول من طول ك. وبالنظر إلى أن نحاول 24 نوبات أريما منفصلة ويصلح نموذجا GARCH عن كل يوم، يمكن للمؤشر يستغرق وقتا طويلا لتوليد. نحن نستخدم مؤشر د كمتغير حلقات وحلقة من ك لطول بيانات التداول: نحن ثم إنشاء إطار المتداول عن طريق أخذ عوائد S P500 واختيار القيم بين 1 د و دينار، حيث ك 500 لهذه الاستراتيجية: نحن نستخدم نفس الإجراء كما هو الحال في المادة أريما للبحث من خلال جميع نماذج ARMA مع p في وف في، باستثناء ص، ف 0. نحن التفاف دعوة arimaFit في كتلة معالجة الاستثناء R tryCatch لضمان أنه إذا نحن دون ر الحصول على صالح لقيمة معينة من ف وفاء، فإننا نتجاهل ذلك والانتقال إلى الجمع المقبل من p و ف. لاحظ أن وضعنا قيمة متكاملة من د 0 (هذا هو د مختلفة لمعلمة الفهرسة لدينا) وعلى هذا النحو نحن المناسب حقا نموذج ARMA. بدلا من أريما. وإجراء حلقات توفر لنا أفضل نموذج ARMA المناسب، من حيث المعلومات Akaike الفرقان، والتي يمكننا استخدامها بعدئذ لتغذية في لنموذج GARCH لدينا: في كتلة التعليمات البرمجية القادمة ونحن ذاهبون إلى استخدام المكتبة rugarch، مع GARCH (1،1) نموذج. بناء الجملة من أجل هذا يتطلب منا إنشاء كائن مواصفات ugarchspec أن يأخذ نموذجا لهذه الفروق والمتوسط. يتلقى التباين نموذج GARCH (1،1)، في حين يأخذ متوسط ​​نموذج ARMA (ع، ف)، حيث يتم اختيار ف وفاء أعلاه. نحن أيضا اختيار توزيع sged عن الأخطاء. بعد أن نكون قد اختارت مواصفات نقوم بتنفيذ تركيب الفعلي للARMA GARCH باستخدام الأمر ugarchfit، والتي تأخذ الكائن مواصفات، يعود ك من S P500 وحلالا الأمثل العددي. لقد اخترت استخدام الهجين. الذي يحاول يحلون مختلفة من أجل زيادة احتمالات التقارب: إذا لم نموذج GARCH تتلاقى ثم أننا ببساطة تعيين يوم لإنتاج التنبؤ الطويل، التي من الواضح أنها تخمين. ومع ذلك، إذا كان النموذج لا تتلاقى ثم نحن الانتاج وتاريخ وغدا الصورة الاتجاه التنبؤ (1 أو -1) كسلسلة وعند هذه النقطة يتم إغلاق حلقة قبالة. من أجل إعداد الإخراج لملف CSV لقد خلق سلسلة الذي يحتوي على البيانات مفصولة فاصلة مع الاتجاه توقعات لاحق اليوم: الخطوة قبل الأخيرة هي لإخراج ملف CSV إلى القرص. وهذا يسمح لنا أن نأخذ مؤشر واستخدامها في البرمجيات backtesting بديل لمزيد من التحليل، إذا رغبت في ذلك: ولكن هناك مشكلة صغيرة مع ملف CSV كما هو عليه الآن. الملف يحتوي على قائمة من التمور والتنبؤ لتحديد اتجاه غدا ق. إذا كان لنا أن تحميل هذا إلى رمز backtest أدناه كما هو عليه، وسنكون في الواقع إدخال التحيز نظرة إلى الأمام لأن قيمة التنبؤ سيمثل البيانات غير معروفة في ذلك الوقت من التنبؤ. وذلك لحساب لهذا نحتاج ببساطة لتحريك توقع اليوم قيمة واحدة إلى الأمام. لقد وجدت هذا أن تكون أكثر وضوحا باستخدام بيثون. وبما أنني لا أريد أن نفترض أن كنت قد تثبيت أي المكتبات الخاصة (مثل الباندا)، ولقد أبقى عليه لبيثون النقي. هنا هو السيناريو القصير الذي يحمل هذا الإجراء خارج. تأكد من تشغيله في نفس الدليل كملف forecasts. csv: عند هذه النقطة لدينا الآن ملف مؤشر تصحيح تخزينها في توقعات new. csv. لأن هذا يأخذ قدرا كبيرا من الوقت لحساب، ولقد قدمت ملف كامل لأنك هنا لتحميل نفسك: نتائج استراتيجية والآن ونحن قد ولدت لدينا ملف CSV مؤشر اننا نحتاج الى مقارنة أدائها لشراء عقد. نقرأ أولا في المؤشر من ملف CSV وتخزينها كما spArimaGarch: نحن قم بإنشاء تقاطع مواعيد توقعات أريما GARCH والمجموعة الأصلية من عوائد من S P500. ثم يمكننا حساب عوائد للاستراتيجية أريما GARCH بضرب علامة توقعات (أو) - مع عودة نفسها: بعد أن نكون قد يعود من استراتيجية أريما GARCH يمكننا إنشاء منحنيات الأسهم لكل من نموذج اريما GARCH ويبيع عقد. وأخيرا، فإننا الجمع بينهما في بنية بيانات واحد: وأخيرا، يمكننا استخدام الأمر xyplot لرسم كل من منحنيات الأسهم على نفس قطعة: منحنى الأسهم حتى أكتوبر 6th 2015 على النحو التالي: كما ترون، على مدى 65 عاما الفترة، واستراتيجية أريما GARCH تفوقت بشكل كبير يبيع عقد. ومع ذلك، يمكنك أن ترى أيضا أن الغالبية العظمى من مكاسب حدثت بين عامي 1970 و 1980. لاحظ أن تقلب منحنى هو الحد الأدنى للغاية حتى أوائل 80s، وعند هذه النقطة يزيد تقلب كبير ومتوسط ​​العوائد أقل إثارة للإعجاب. ومن الواضح أن منحنى الأسهم وعود أداء رائعا خلال الفترة بأكملها. ومع ذلك، فإن هذه الاستراتيجية حقا كانت القابلة للتداول أولا وقبل كل شيء، دعونا ق النظر في حقيقة أن النموذج ARMA نشرت فقط في عام 1951. واسن ر حقا تستخدم على نطاق واسع حتى عام 1970 ق عندما ناقش صندوق جنكينز في كتابهم. ثانيا، نموذج ARCH اسن ر اكتشف (علنا) حتى أوائل 80s، من قبل انجل، وGARCH نفسها نشرته Bollerslev في عام 1986. ثالثا، في الواقع تم تنفيذ هذا backtest الخروج على مؤشر سوق الأسهم وليس أداة القابلة للتداول جسديا. من أجل الوصول إلى مؤشر مثل هذا كان يمكن أن يكون ضروريا للتجارة العقود الآجلة S P500 أو تبادل نسخة صندوق المتداولة (ETF) مثل SPDR. ومن ثم هل حقا أن يكون مناسبا لتطبيق هذه النماذج لسلسلة تاريخية قبل اختراعهم وبديل ذلك هو أن يبدأ تطبيق هذه النماذج على مزيد من البيانات الأخيرة. في الواقع، يمكن أن نعتبر أداء في السنوات العشر الماضية، من 1 يناير 2005 إلى اليوم: وكما ترون لا يزال منحنى الأسهم دون استراتيجية عقد بيع ما يقرب من 3 سنوات، ولكن خلال انهيار سوق الأسهم عام 2008/2009 كان بشكل جيد للغاية. وهذا أمر منطقي لأن هناك احتمالا أن يكون الارتباط التسلسلي كبير في هذه الفترة، وسوف يتم القبض جيدا من قبل النماذج أريما وGARCH. استرداد مرة واحدة في السوق بعد عام 2009، ويدخل ما يتطلع إلى أن يكون أكثر من ذلك الاتجاه العشوائية، يبدأ أداء نموذج للمعاناة مرة أخرى. لاحظ أن هذه الاستراتيجية يمكن تطبيقها بسهولة على مؤشرات سوق الأوراق المالية المختلفة، الأسهم أو فئات الأصول الأخرى. وأنا أشجع بقوة لك لمحاولة البحث صكوك أخرى، كما يمكنك الحصول على تحسينات كبيرة على النتائج المقدمة هنا. خطوات القادمة والآن ونحن لقد انتهى مناقشة عائلة أريما وGARCH من النماذج، وأريد الاستمرار في تحليل السلاسل الزمنية مناقشة من خلال النظر في عمليات الذاكرة طويلة، ونماذج فضاء الحالة والسلاسل الزمنية cointegrated. وهذه المناطق لاحقة من سلسلة زمنية يعرض لنا إلى النماذج التي يمكن أن تحسن توقعاتنا تتجاوز تلك التي أنا هاء المعروضة هنا، والتي سوف تزيد بشكل كبير الربحية التداول لدينا و / أو تقليل المخاطر. كود الكامل هنا هو قائمة كاملة للجيل المؤشر، backtesting والتآمر: ورمز بيثون لتطبيق forecasts. csv قبل إعادة الاستيراد: مايكل قاعات مور مايك هو مؤسس QuantStart وشاركت في صناعة التمويل الكمي لل السنوات الخمس الماضية، في المقام الأول كمطور ضليع في الرياضيات وبعد ذلك والاستشارات تاجر ضليع في الرياضيات لصناديق التحوط. مقالات ذات صلة