Quant Trading Segnali

Presentazione di quantmod: E 'possibile con la funzione di un quantmod per caricare i dati da una varietà di fonti, tra cui. Yahoo Finance (dati OHLC) della Federal Reserve Bank di St. Louis FRED174 (11.000 serie economica) Google Finance (dati OHLC) Oanda, la moneta del sito (FX e metalli) database MySQL (I Suoi dati locali) R formati binari (.rdata e. RDA) Comma file separated value (.csv) Più a venire compreso (RODBC, economagic, Rbloomberg.) Come askGetting getSymbols dati GT (YHOO, srcgoogle) da Google Finance 1 YHOO GT getSymbols (GOOG, srcyahoo) da Yahoo Finance 1 GOOG getSymbols gt (DEXJPUS, srcFRED) i tassi di FX da getSymbols FRED 1 DEXJPUS GT (XPTUSD, srcOanda) Platinum da Oanda 1 XPTUSD Ogni risultati delle chiamate nei dati in corso di caricamento direttamente nel vostro spazio di lavoro, con il nome dell'oggetto restituito dalla chiamata. Un po 'a portata di mano, ma c'è di meglio. gt Specificare i parametri di ricerca, e salvare per le sessioni future. gt gt setSymbolLookup (YHOOgoogle, GOOGyahoo) gt setSymbolLookup (DEXJPUSFRED) gt setSymbolLookup (XPTUSDlist (nameXPTUSD, srcoanda)) gt saveSymbolLookup (filemysymbols. rda) gt nuove sessioni chiamano loadSymbolLookup (filemysymbols. rda) getSymbols gt gt (c (YHOO, GOOG, DEXJPUS, XPTUSD)) 1 YHOO GOOG DEXJPUS XPTUSD Ora è facile per caricare i dati provenienti da fonti diverse nel vostro spazio di lavoro (o di qualsiasi altro ambiente) senza richiedere esplicitamente l'assegnazione, o costantemente rememberingspecifying parametri di connessione. Pensate a come un comando di carico in grado di recuperare i dati da quasi ovunque. Provate voi stessi gettingdata. R Charting con quantmod Ora che abbiamo alcuni dati si può decidere di vedere le cose. Inserire le nuove chartSeries funzione. Al momento questo è un bel strumento per visualizzare serie finanziarie in modo che molti praticanti hanno familiarità con - grafici a linee, così come bar e grafici OHLC candela. Ci sono wrapper convenienza per questi diversi stili (Linechart, barchart. E Candlechart), anche se chartSeries fa un bel po 'di gestire automaticamente i dati nel modo più appropriato. Un rapido sguardo a come creare alcuni grafici, tra cui alcune funzionalità e uno sguardo a che cosa è venuta nelle versioni future. gt Specificare i parametri di ricerca, e salvare per le sessioni future. getSymbols gt gt (AAPL, srcyahoo) 1 AAPL gt DiagrammaBarre (AAPL) Gt Aggiungere multi-colorare e cambiare sfondo al bianco gt Candlechart (AAPL, multi. colTRUE, themewhite) non OHLC e serie Anno vengono gestiti automaticamente getSymbols GT (XPTUSD, srcoanda) chartSeries 1 XPTUSD GT (XPTUSD, namePlatinum (.oz) in USD) Platinum, ora settimanale con le candele di colore personalizzati utilizzando la funzione quantmod chartSeries to. weekly GT (to. weekly (XPTUSD), up. colwhite, dn. colblue) tecniche strumenti di analisi grafici a partire dalla versione 0,3-0 uno possono ora aggiungere studi di analisi tecnica dal pacchetto TTR alla tabella qui sopra. Una pagina dettagliata esempi seguiranno a breve, ma qui è un po 'di bontà: Very nice funzionalità tecnica dalla libreria di Josh Ulrich - su CRAN gt richiedere (TTR) getSymbols GT (AAPL) chartSeries 1 AAPL GT (AAPL) gt addMACD ( ) addBBands GT () utilizzando i dati per generare modelli di segnali edificio sarà per lo più lasciati per un esempio di serie successiva, ma per chi vuole continuare a sprecare un pomeriggio di Venerdì al lavoro (quando la maggior parte dei miei visitatori sembrano comparire), continuerò. Modellazione in R è ciò che R è circa. Feed di dati in questa discussione più prevelently dovuto al fatto che gran parte dei dati finanziari non è contenuta in oggetti dati singoli. Molto, se non tutto, deve raccolte e aggregate da voi, il modellista. Questo è dove pre-specificando le fonti di dati e parametri di connessione viene in così a portata di mano. setSymbolLookup permette il modellista la possibilità di istruire quantmod a dati di origine - dato un simbolo specifico - in un modo particolare. Quando si costruisce modelli in R. spesso una formula viene passato alla funzione di raccordo con l'oggetto dati appropriati per la ricerca. Per gestire molte fonti diverse è necessario creare un oggetto dati con tutte le colonne, predefinita, o per utilizzare gli oggetti visibili all'interno dell'ambiente utenti. Entrambi hanno evidenti svantaggi - non ultimo dei quali è una dipendenza del modellatore di aver caricato manualmente e allineato la serie in questione. Nella migliore delle ipotesi questo richiede molto tempo e certamente non molto illuminante. Nel peggiore dei casi può essere pericoloso come la gestione dei dati è intrinsecamente soggetto a errori. errori nei dati della ricerca può essere costoso, errori dei dati nel commercio può portare rapidamente ad una nuova carriera. Detto questo, io sottolineare nuovamente i termini della licenza attestante la MANCANZA COMPLETO DELLA GARANZIA per quanto riguarda il software e tutti R per quella materia. User attenzione Per facilitare questo problema di dati relativamente unico, quantmod crea dinamicamente oggetti di dati da utilizzare all'interno del processo di modellazione, la creazione di una struttura modello internamente dopo aver attraversato una serie di misure per identificare le fonti di dati richiesti - carico, se necessario. specifyModel è la funzione cavallo di battaglia per gestire tutti i problemi relativi ai dati, e il suo file di aiuto deve essere letta per comprendere appieno ciò che sta accadendo internamente. Per i nostri scopi qui, è sufficiente sapere che si può specificare tutti i dati all'interno della chiamata alla specifyModel, e quantmod gestirà per ricerca e aggregazione dei dati per voi. Naturalmente i dati devono essere localizzabile e unico, ma che probabilmente è stato sospettato. Letss dare un'occhiata a un esempio di specifyModel. gt Creare un oggetto quantmod per l'uso in GT nel raccordo modello successivo. Nota non c'è GT c'è bisogno di caricare i dati di prima mano. gt gt setSymbolLookup (SPYyahoo, VXNlist (nameVIX, srcyahoo)) gt gt mm lt - specifyModel (Next (OpCl (SPY)) OpCl (SPY) Cl (VIX)) gt gt modelData (mm) mm è ora un oggetto quantmod tenendo la modello di formula e struttura dei dati che implica i prossimi (Next) periodi aperti per chiudere la SampP 500 ETF (OpCl (SPY)) è modellata come un fucntion del periodo corrente aperto per chiudere e la corrente fine del VIX (Cl (VIX) ). La chiamata a modelData estrae il set di dati rilevanti, con le trasformazioni applicate magicamente. È possibile prendere i dati e fare con essa come youd piace. Una funzione più diretta per ottenere lo stesso fine è buildData. Che cosa è seguente Come su alcuni esempi di quantmods la manipolazione di questo software di dati è scritto e mantenuto da Jeffrey A. Ryan. Vedere licenza per i dettagli sulla copia e l'utilizzo. Copyright 2008.There sono certo numero di indicatori e modelli matematici che sono ampiamente accettate e utilizzate da parte di alcuni software per il trading (anche MetaStock), come MAMA, Hilbert Transform, Fisher Transform (come sostituti di FFT), omodina Discriminatore, Hilbert onda sinusoidale, Trendline istantaneo ecc inventato da John Ehler. Ma questo è tutto. Non ho mai sentito di nessuno diverso da John Ehler studiare in questo settore. Pensi che vale la pena di imparare elaborazione del segnale digitale Dopo tutto, ogni transazione è un segnale e grafici a barre sono un po 'sotto forma di questi segnali filtrati. Ha senso chiesto 15 febbraio 11 alle 20:46 Wavelets sono solo una forma di base decomposizione. Wavelets, in particolare, si decompongono sia nella frequenza e nel tempo e quindi sono più utili di Fourier o altre decomposizioni puramente frequenza based. Ci sono altre scomposizioni tempo-Freq (per esempio l'HHT), che dovrebbero essere esplorate pure. Decomposizione di una serie di prezzi è utile per comprendere il movimento primario all'interno di una serie. In generale, con una decomposizione, il segnale originale è la somma dei suoi componenti base (potenzialmente con qualche moltiplicatore di scala). I componenti vanno dalla frequenza più bassa (a linea retta attraverso il campione) alla frequenza più alta, una curva che oscilla con una frequenza massima avvicina N 2. Come ciò è utile denoising una serie determinare la componente principale di movimento nella serie determinazione perni Denoising viene realizzato ricomporre la serie sommando i componenti dalla decomposizione, meno ultimi componenti di frequenza più alta. Questa serie denoised (o filtrata), se scelto bene, spesso dà una vista sul processo prezzo di base. Supponendo continuazione nella stessa direzione, può essere utilizzato per extropolate per un breve periodo avanti. Come le timeseries zecche in tempo reale, si può osservare come le denoised (o filtraggio) cambiamenti di processo prezzo per determinare se un movimento dei prezzi in una direzione diversa è significativo o solo rumore. Una delle chiavi, però, è determinare come molti livelli di decomposizione di ricomporre in una determinata situazione. Troppo pochi livelli (basso freq) significherà che la serie prezzo ricomposta risponde molto lentamente agli eventi. Troppi livelli (alta frequenza) significherà per una risposta veloce ma. forse troppo rumore in alcuni regimi di prezzi. Dato che il passaggio del mercato tra movimenti laterali e movimenti di moto, un processo di filtraggio deve adattarsi a regime, diventando più o meno sensibile ai movimenti in proiettare una curva. Ci sono molti modi per valutare questo, come guardando la potenza della serie filtrato contro la potenza delle serie di prezzi grezzo, destinate a una certa seconda regime. Supponendo che si è impiegato con successo wavelet o altre decomposizioni per produrre un segnale opportunamente reattiva liscia, può prendere il derivato e utilizzare per rilevare minimi e massimi come la serie prezzo progredisce. Occorre una base che ha buon comportamento al punto finale in modo che la pendenza della curva ai progetti endpoint in una direzione appropriata. La base deve fornire risultati coerenti al punto finale come i timeseries zecche e non può essere prevenuto positionally Purtroppo, io non sono a conoscenza di alcuna base wavelet che evita i problemi di cui sopra. Ci sono alcune altre basi che possono essere scelti che fanno meglio. Conclusione Se si vuole perseguire Wavelets e costruire regole di negoziazione intorno a loro, si aspettano di fare un sacco di ricerca. Si può anche trovare che anche se il concetto è buono, sarà necessario esplorare altre basi di decomposizione per ottenere il comportamento desiderato. Io non uso decomposizioni per le decisioni commerciali, ma ho trovato loro utile per determinare il regime di mercato e altre misure a ritroso alla ricerca. È necessario indagare come differenziare i metodi di interpolazione contro metodi di estrapolazione. La sua facile costruire un modello che si ripete il passato (quasi ogni schema di interpolazione farà il trucco). Il problema è, che il modello è in genere inutile quando si tratta di estrapolare nel futuro. Quando si hearsee i cicli di parola, una bandiera rossa dovrebbe essere salendo. Scavare nella applicazione di Fourier integrale, serie di Fourier, trasformata di Fourier, ecc, e youll scoprire che con abbastanza frequenze è possibile rappresentare qualsiasi serie storica abbastanza bene che la maggior parte dei commercianti al dettaglio possono essere convinti che funziona. Il problema è, non ha alcun potere predittivo di sorta. La ragione metodi Fourier sono utili in engineeringDSP è perché il segnale (tensione, corrente, temperatura, qualunque) tipicamente si ripete nella circuitmachine cui è stato generato. Come risultato, interpolando poi diventa correlate a estrapolare. Nel caso in cui tu sei con R, ecco qualche codice hacky da provare: l'analisi del ciclo e di elaborazione del segnale potrebbero essere utili per i modelli stagionali, ma senza sapere di più sulle prestazioni di un tale approccio alla negoziazione non vorrei prendere in considerazione una laurea in elaborazione dei segnali per appena negoziazione. Saresti felice applicazione ciò che si impara su standard di tipo problema di ingegneria, perché questo può essere quello che youll essere bloccato facendo Se non funziona abbastanza bene con il commercio. risposto 15 Febbraio 11 alle 22:10 DSP e l'analisi delle serie storiche sono la stessa cosa. DSP utilizza Enginering gergo e analisi di serie temporali utilizza gergo matematico, ma i modelli sono molto simular. Indicatore ciclo di cyber Ehlers è un ARMA (3,2). Ehlers ha alcune idee uniche: Qual è il significato della fase di una variabile casuale risposto 26 febbraio 11 a 05:04 Dimentica tutti questi cosiddetti indicatori tecnici. Sono stronzate, soprattutto se non si sa come usarli. Il mio consiglio: acquistare un buon libro Wavelet, e creare la propria strategia. risposto 16 febbraio 11 alle 2:52 Ciao Fred, quale libro wavelet hai usato può consigliare un titolo ndash MisterH 28 marzo 11 al 11:26 Introduzione alla Wavelets e altri metodi di filtraggio in Finanza ed Economia di Ramazan Gencay, Faruk Selcuk Brandon Whitcher ndash RockScience 29 marzo 11 alle 2:15 Ive ha trovato John Ehlers Fisher Transform abbastanza utile come indicatore di futures in particolare su Heikin-Ashi tick grafici. Faccio affidamento su di esso per la mia strategia, ma non penso che sia abbastanza affidabile per basare un intero sistema automatizzato da solo perché non si è dimostrato affidabile durante i giorni mosso, ma può essere molto utile nelle giornate di tendenza come quella di oggi. (Id essere felice di inviare un grafico per illustrare, ma io non sono la reputazione necessaria) risposta 22 marzo 13 a 20: tweet 47Trumps stanno guidando i commercianti quant folle YouTube Margin Call Trailer (Reuters) - I commercianti di giorno amano fare le scommesse sul tweet da Presidente degli Stati Uniti Donald Trump, ma alcuni degli strateghi quantitativi più importanti da hedge funds e le banche non sono ancora pronti a fare grandi commerci, in grassetto sulle sue riflessioni di social media. La presidenti attiva presenza Twitter ha sollevato volatilità dei mercati finanziari, che è buono per i commercianti di giorno che capitalizzano sulle fluttuazioni dei prezzi nei mercati altamente liquidi. Tali operatori, che hanno un orizzonte di breve termine, hanno lottato negli ultimi anni come movimenti di mercato sono diventati più stabile e più prevedibile in mezzo a un ambiente a basso tasso di interesse. Trumps tweets sono una buona occasione per un trader discrezionale a breve termine, ha detto Patrik Safvenblad, un partner ai 1,7 miliardi di sistematica di hedge fund macro armoniche Capital Partners a Londra. Ma ha detto che non è la strategia giusta per la sua ditta in quanto i manager hanno bisogno di dati quantitativi che risale almeno cinque a 10 anni per stabilire un modello. Quants traccia schemi o tendenze dei prezzi di comportamento e delle attività di negoziazione e di creare formule di prevedere i movimenti futuri del mercato. Questi sono inseriti in potenti computer che comprano e vendono automaticamente in base a segnali generati da algoritmi. Per queste mucchio dotato di matematici, Trumps tweets sono troppo sporadici per servire come una strategia di trading significativo. Trumps tweets sono episodici, ha detto Joseph Mezrich, Head of Equities strategie quantitative di Nomura a New York. Il mio modo di vedere i dati è che devo guardare a quanto accade con il campione sufficiente. Si dispone di uno o due eventi su Twitter. e si pretende di fornire molto di affidabilità. Primo quadrante, un altro asset manager che utilizza modelli di computer a macinare dati con circa 22 miliardi di asset, non guarda tweets Trumps di opportunità di investimento. Come manager fondamentale, stiamo davvero cercando proprio questo: un cambiamento fondamentale, ha detto Jeppe Ladekarl, un partner di primo quadrante a Pasadena, in California. trading algoritmico costituisce circa il 55 per cento del volume di scambio Stati Uniti equità, secondo l'ultima ricerca da Greenwich Associates. Nel mercato valutario globale, questa cifra sale al 65-70 per cento, secondo la ricerca dal gruppo Aite. Il quants tiepida risposta ai Tweet Trumps dovrebbe ordinariamente tenere sotto controllo la volatilità. Ma date le molte incognite politiche sotto la nuova amministrazione, ci dovrebbe essere continuato oscillazioni dei prezzi sul mercato, dicono gli analisti. Richard Benson, co-responsabile della gestione del portafoglio della società di gestione valutaria Millennium globale a Londra, pensa di alimentazione Trumps Twitter ha creato più rumore di volatilità significativa. Spesso, il rumore nei dati annega i segnali di trading, con conseguente esiti incerti, dicono gli analisti. Nella migliore delle ipotesi, Trumps tweet possono creare segnali sentimento a breve termine sulle aziende specifiche che possono essere utili nello spazio equità, Benson ha detto. Ma il tweet è ancora oggetto di interpretazione, e non è sicuro che in realtà può prevedere nulla. Millennium gestisce circa 16 miliardi di asset e ha un fondo sistematica, che Benson ha detto non ha alcuna intenzione di usare tweet Trumps. RETAIL TRADING VOLUME SPIKE E 'una storia diversa nel mondo giorno di negoziazione in cui trionfi tweets hanno consegnato un picco di volume per alcuni dei broker online al dettaglio. Robinhood, una applicazione di trading senza commissioni per gli investitori al dettaglio, ha registrato picchi di volume in base all'attività Trumps Twitter, il portavoce companys detto. volume delle transazioni su Robinhood raggiunto livelli record di oltre 1 miliardo nella settimana dopo la vittoria Trumps. L'applicazione di trading, che ha 1 milione di utenti, è sostenuta da importanti società di venture capital di Google Ventures e Andreessen Horowitz, così come Stati Uniti rapper Snoop Dogg e attore Jared Leto. I volumi sono aumentati anche nel mese di novembre a FXCM Inc, uno dei più importanti degli Stati Uniti broker valuta vendita al dettaglio, in parte per le elezioni presidenziali degli Stati Uniti, ha detto la portavoce Jaclyn Sales. Trumps commenti denigratori sul Messico e Cina su Twitter hanno incrementato il volume di scambio di dollari negli ultimi due mesi sulla base di indicatore del volume in tempo reale FXCMs. In Stati Uniti broker di TD Ameritrade Holdings Corp, fiscale volume di scambi giornalieri media del primo trimestre è aumentato 11 per cento rispetto all'anno precedente, l'azienda ha detto sul suo sito web, attribuendo parte di questo aumento di Trump. Durante una chiamata guadagni per il trimestre conclusosi il 31 dicembre, Direttore Ameritrade delegato Tim Hockey ha detto Trumps attività di social media potrebbe continuare a guidare il volume di scambio. Ogni giorno ci svegliamo sperando Trump sarà twittare qualcosa, Hockey ha detto CNBC qualche settimana fa. Trionfi predilezione per tweeting offre opportunità di business per i fornitori di tecnologia, alcuni dei quali hanno sviluppato modelli per aiutare le aziende profitto dai presidenti degli Stati Uniti di Twitter commenti. New York-based di avvio trigger, per esempio, che informa gli investitori al dettaglio sui commenti di social media, ha creato un avviso chiamata grilletto, che le punte fuori degli investitori quando Trump tweets su una società quotata. Rachel Mayer, Trigger amministratore delegato, ha detto che la Trump trigger è diventato di gran lunga il più popolare avviso sulla piattaforma, con gli abbonamenti da circa un terzo dei suoi utenti totali. Io non vedere questi (tweets Trumps) l'arresto, ha detto Mayer. (Montaggio di Megan Davies, Ed Tobin e Matthew Lewis) Altro da Reuters: