Quantitative Trading Strategie Blog

Quantitative Finance Collector è un blog su analisi di finanza quantitativa, metodi di ingegneria finanziaria in finanza matematica concentrandosi sui prezzi derivato, il commercio quantitativa e la gestione del rischio quantitativa. pensieri casuali sui mercati finanziari e sul personale personali sono iscritti al sub blog personale. TrackBack URI: Nota: L'URL di riferimento scade dopo 23:59:59 oggi ho appena tornato a Pechino dal Midwest Finance Association 2016 Annual Meeting di Atlanta, è la mia prima volta in America, e la vita non è molto diverso da quello in le città britanniche. poche persone in centro, difficile andare fuori senza una macchina, le persone sono meno gentile (almeno simile). conferenza annuale MFA fornisce un forum per l'interazione di accademici di finanza e professionisti di condividere l'attività accademica e la pratica corrente in modo da incoraggiare e facilitare il miglioramento della professione. Qui di seguito selezionare più documenti con link per il download che sono di interesse per me, non è affatto una lista dei principali qualità della conferenza però. Short-Term Trading Abilità: analisi di investitore eterogeneità e qualità di esecuzione. Esaminiamo breve orizzonte ritorno prevedibilità utilizzando un unico dati, di proprietà set in un grande universo di operatori istituzionali con nota identità (mascherato). Proponiamo un modello per stimare un'abilità trading a breve termine specifico per investitore e scoprire che non vi è l'eterogeneità pronunciata nel predire i rendimenti a breve termine tra gli investitori istituzionali. Ciò suggerisce che le informazioni a breve termine asimmetria è una motivazione importante per il commercio. Il nostro modello mostra che incorpora capacità predittiva a breve termine, spiega una frazione molto più elevato di rendimenti delle attività a breve termine e consente di stima più accurata dell'impatto dei prezzi. Una semplice strategia di trading sfruttando le nostre stime di abilità produce statisticamente significativo ritorno anomalo quando confrontata un modello a quattro fattori. Indaghiamo la fonte di variazione di abilità trading a breve termine e troviamo una forte evidenza che gli operatori specializzati sono in grado di prevedere i rendimenti a breve termine, seguendo una strategia di momentum di breve termine. Inoltre, illustriamo che la variazione di abilità trading a breve termine è statisticamente dipendente da caratteristiche di ordine, come la durata e la dimensione relativa, che sono associati con il trading più urgente e più informato. Infine, utilizzando sia le stime di abilità di negoziazione che emergono dal nostro modello e le variabili predittive di abilità proposti, ci mostrano che l'eterogeneità degli investitori ha importanti implicazioni per quantificare la qualità di esecuzione. Un documento di rilevazione empirica delle strategie HFT. Questo documento rileva empiricamente la presenza di strategie di trading ad alta frequenza dai dati pubblici ed esamina il loro impatto sui mercati finanziari. L'obiettivo è di fornire un approccio strutturato e strategico per isolare il segnale dal rumore in un ambiente ad alta frequenza. Al fine di dimostrare l'idoneità del metodo proposto, diverse strategie HFT sono valutati sulla base del loro impatto sul mercato, le prestazioni e le caratteristiche principali. carta Trackback URI: Nota: L'URL di riferimento scade dopo scelta 23:59:59 oggi una misura di performance adeguata è importante per gli investitori del fondo, tuttavia, molti ricercatori trovano empiricamente che la scelta delle misure non importa, perché tali misure generano identico rango ordinazione , anche se la distribuzione del rendimento del fondo è non normale. In questo lavoro si certifica le loro scoperte dimostrando la monotonia di una serie di misure di performance ampiamente utilizzati quando la distribuzione è una famiglia posizione scala. I fondi comuni di investimento dati mensili di ritorno dal 1997 al 2015, insieme ai risultati della simulazione, collaborano con la nostra prova. Un adeguato provvedimento performance di rendimento corretto per il rischio di selezionare i fondi di investimento è di fondamentale importanza per gli analisti finanziari e gli investitori. indice di Sharpe è diventata una misura standard regolando il ritorno di un fondo per la sua deviazione standard (Sharpe, 1966), tuttavia, i praticanti domanda che spesso questa misura principalmente per la sua invalidità, se la distribuzione dei rendimenti dei fondi è al di là di normale (Kao 2002 Amin e Kat 2003 Gregoriou e Gueyie 2003, Cavenaile, et al, 2011, di Cesare, et al, 2014). Diverse nuove misure sono state proposte e studiate per superare questa limitazione del rapporto di Sharpe, però, Elini (2008) trova la scelta di una misura di prestazioni non è fondamentale per la valutazione dei fondi comuni, Elini e Schuhmacher (2007) confrontare l'indice di Sharpe con 12 altre misure per gli hedge fund e concludere che l'indice di Sharpe e altre misure generano praticamente identico rango ordinazione, nonostante le deviazioni significative dalla distribuzione normale. analoga valutazione comprende Eling e Faust (2010) sui fondi nei mercati emergenti, Auer e Schuhmacher (2013) sugli hedge fund, e Ora (2015) su investimenti in materie prime. Questo documento dimostra che diverse misure di performance ampiamente utilizzate sono monotona se la distribuzione dei rendimenti delle attività è una famiglia LS, una famiglia di distribuzioni di probabilità univariata parametrizzata da una posizione e un parametri di scala non negativo che viene comunemente applicati in finanza (Levy e Duchin, 2004). La nostra prova certifica i risultati empirici in altri studi sulla indifferenza di scegliere una misura delle prestazioni quando si valuta un fondo. Abbiamo dimostrato che queste misure generano praticamente lo stesso ordinamento rango utilizzando i dati dei rendimenti mensili fondo comune 1997-2005 e simulazioni Monte-Carlo. Pertanto questo lavoro contribuisce sia al mondo accademico e industriale chiarendo il fenomeno. Ad esempio, la figura seguente traccia gli intervalli di confidenza correlazione e basato su 2000 simulazioni per ciascun campione. Per semplicità, si riportano i risultati per la Sharpe (1), la (2) Sharpe-Omega e il rapporto Sortino (3) soltanto. Coerentemente con la constatazione precedente, la correlazione rango tra queste misure di prestazione è approssimativamente uguale, e si avvicina uno con l'aumento della dimensione del campione. TrackBack URI: Nota: L'URL di riferimento scade dopo 23:59:59 oggi Pawel ha scritto un grande articolo sulla previsione pesanti perdite ed estremi in tempo reale per i titolari di portafoglio, l'obiettivo è quello di calcolare la probabilità di un evento molto raro (per esempio, un pesante Andor estrema perdita) nel mercato di scambio (ad esempio, di un magazzino crollo 5 o più) in un orizzonte temporale specificato (ad esempio, il giorno successivo, in una settimana, in un mese, ecc). La probabilità. Non la certezza di quell'evento. In questa parte 1, in primo luogo, guardiamo la coda di una distribuzione ritorno degli asset e comprimere le nostre conoscenze sul Value-at-Risk (VaR) per estrarre l'essenza necessaria per capire il motivo per cui il VaR-roba non è la migliore carta nel nostro mazzo. Successivamente, si passa ad un teorema di Bayes classica che ci aiuta a ricavare una probabilità condizionale di un raro evento determinato sì, un altro evento che (ipoteticamente) avrà luogo. Alla fine, nella parte 2, ci ha colpito il toro tra i suoi occhi con un concetto avanzato tratto dal metodo bayesiano le statistiche e la mappa, in tempo reale, per tutto il ritorno della serie le sue probabilità di perdita. Anche in questo caso, le probabilità, non certezze. Trackback URI: Nota: L'URL di riferimento scade dopo 23:59:59 oggi ho scritto un documento di lavoro su CDS (credit default swap) stock volatilità implicita e trovato alcuni risultati interessanti. Post-it qui solo nel caso in cui qualcuno è interessato. Entrambi i CDS e out-of-money opzione in grado di proteggere gli investitori contro il rischio di ribasso mettere, in modo che siano in relazione, pur non essendo tra loro sostituibili. Questo studio fornisce un collegamento diretto tra i CDS aziendali e equity option, inferendo magazzino volatilità da CDS diffuse e, quindi, permette una diretta analogia con la volatilità implicita dal prezzo dell'opzione. Trovo CDS volatilità dedotto (CIV) e l'opzione volatilità implicita (OIV) sono complementari, entrambi contenenti alcune informazioni che non viene catturata dagli altri. CIV domina OIV in previsione Stock Future volatilità realizzata. Inoltre, una strategia di trading sulla base del CIV-OIV significare spread spettanti genera significativo ritorno corretto per il rischio. Questi risultati completano l'evidenza empirica esistente su analisi cross-market. Trackback URI: Nota: L'URL di riferimento scade dopo 23:59:59 oggi ufficiale Econometrics accetta diversi studi sulla valutazione delle opzioni, alcuni sono molto interessanti e rappresentano i recenti sviluppi del settore. Io li elenco qui solo nel caso in cui si è interessati anche. Sorriso dal passato: un quadro generale di valutazione delle opzioni con più componenti di volatilità e leva nel letteratura corrente, la trattabilità analitica dei modelli di valutazione delle opzioni tempo discreto è garantita solo per i tipi piuttosto specifici di modelli e noccioli di pricing. Vi proponiamo un quadro molto generale e completamente analitico di valutazione delle opzioni, che comprende una vasta classe di modelli a tempo discreto che caratterizzano la struttura multi-componente sia della volatilità e di leva, e un kernel prezzi flessibile con molteplici premi per il rischio. Anche se il quadro proposto è abbastanza generale da includere o GARCH-tipo di volatilità, volatilità realizzata o una combinazione dei due, in questo articolo ci concentriamo su modelli di valutazione delle opzioni volatilità realizzata estendendo il modello eterogeneo Autoregressive Gamma (HARG) di Corsi et al. (2012) per incorporare strutture leva eterogenei con più componenti, preservando le soluzioni in forma chiusa per i prezzi delle opzioni. Applicando la nostra analiticamente trattabili modello HARG asimmetrica ad un ampio campione di SP 500 opzioni su indici, abbiamo dimostrato la sua capacità superiore di prezzo opzioni out-of-the-money rispetto ai parametri di riferimento esistenti. valutazione delle opzioni con scala non gaussiana e infinito di commutazione allo stato di volatilità Volatilità il clustering, la dipendenza a lungo raggio, e il ridimensionamento non gaussiano sono fatti stilizzati di attività finanziarie dinamiche. Essi vengono ignorati nel quadro Black Scholes, ma hanno un impatto rilevante sul prezzo delle opzioni scritte sulle attività finanziarie. Utilizzando un modello recente per le dinamiche di mercato che cattura adeguatamente i fatti stilizzati di cui sopra, deriviamo equazioni forma chiusa per valutazione delle opzioni, ottenendo il Scholes nero come un caso speciale. Applicando le nostre equazioni di prezzo di un grande insieme di dati opzione indice azionario, abbiamo dimostrato che l'inclusione di caratteristiche stilizzate nella modellazione finanziaria si muove prezzi dei derivati ​​su 30 più vicino ai valori di mercato, senza la necessità di calibrare i parametri di modelli su disponibile derivato prices. As leader nel algoritmica Trading System design amp implementazione, i nostri Quants Fornire Automated Trading strategie per commercianti di giorno amp investitori. Il pacchetto commerciante Swing Questo pacchetto utilizza i nostri migliori algoritmi performanti da andare in diretta. Visita la pagina commerciante di oscillazione per visualizzare i prezzi, le statistiche commerciali complete, l'elenco completo commercio e altro ancora. Questo pacchetto è ideale per lo scettico che desidera al commercio un sistema robusto che ha fatto bene in cieco commercio walk-forwardout-di-campione. Stanco di rispetto ai modelli di back-testati ottimistiche che non sembrano funzionare quando scambiato dal vivo Se è così, prendere in considerazione questo sistema di trading. Dettagli su altalena Trader sistema Il SampP frantoio v2 Questo pacchetto utilizza sette strategie di trading, nel tentativo di diversificare meglio il tuo account. Questo pacchetto utilizza mestieri swing, mestieri giorno, condor di ferro e le chiamate coperte di approfittare di diverse condizioni di mercato. Questo pacchetto mestieri dimensioni di unità di 30.000 ed è stato rilasciato al pubblico nel mese di ottobre del 2016. Visita la pagina del prodotto SampP frantoio per vedere i risultati di back-test sulla base di rapporti di TradeStation. Dettagli sul SampP frantoio ciò che separa Trading algoritmico da altre tecniche di trading tecnico In questi giorni, sembra che ognuno di noi ha un parere sulle tecniche commerciali tecnici. Testa spalle amp modelli, MACD rialzista Croci, VWAP divergenze, la lista potrebbe continuare all'infinito. In questi video blog, il nostro progettista di piombo analizza alcuni esempi di strategie di trading trovati on-line. Prende le loro punte di negoziazione. codici su e gestisce un semplice back-test per vedere quanto efficace che realmente sono. Dopo aver analizzato i loro risultati iniziali, si ottimizza il codice per vedere se un approccio quantitativo alla negoziazione in grado di migliorare i risultati iniziali. Se siete nuovi alla negoziazione algoritmica, questi blog video sarà molto interessante. Il nostro designer utilizza macchine a stati finiti per codificare queste punte di trading di base. Come funziona Trading algoritmico differisce dalle negoziazioni tecnica tradizionale In poche parole, Trading algoritmico richiede precisione e dà una finestra in un potenziale di algoritmi basati su test retrospettivi, che ha dei limiti. In cerca di libero Algorithmic Trading Tutorial amp Come Guarda i video più presentazioni video educativo da parte del nostro lead designer di negoziazione algoritmica per includere un video che copre il nostro Algorithmic Trading Design Metodologia e un Trading Tutorial algoritmico. Questi video gratuiti forniscono di trading algoritmico esempi di codifica e farvi conoscere il nostro approccio di negoziazione dei mercati tramite l'analisi quantitativa. In questi video si vedrà molte ragioni per cui trading automatico sta decollando per includere aiutando a rimuovere le vostre emozioni dal commercio. AlgorithmicTrading fornisce algoritmi di negoziazione sulla base di un sistema computerizzato, che è disponibile per l'uso su un personal computer anche. Tutti i clienti ricevono gli stessi segnali all'interno di qualsiasi dato pacchetto algoritmo. Tutti i consigli è impersonale e non su misura per qualsiasi individui specifici situazione unica. AlgorithmicTrading, ei suoi principi, non sono tenuti a registrarsi presso la NFA come CTA e sono pubblicamente sostenendo questa esenzione. Informazioni pubblicate online o distribuito tramite e-mail non è stato rivisto da agenzie di governo questo include ma non si limita rapporti di back-testati, attestati e altri materiali di marketing. Considerare con attenzione questo prima di acquistare i nostri algoritmi. Per ulteriori informazioni in merito all'esenzione noi rivendichiamo, si prega di visitare il sito web NFA: nfa. futures. orgnfa-registrationctaindex. html. Se hai bisogno di una consulenza professionale unico per la vostra situazione, si prega di consultare un brokerCTA licenza. NOTA BENE: Commodity Futures Trading Commission Futures trading ha grandi ricompense potenziali, ma anche grande potenziale rischio. È necessario essere consapevoli dei rischi ed essere disposto ad accettarli, al fine di investire nei mercati a termine. Dont commercio con i soldi non potete permettervi di perdere. Questo non è né una sollecitazione né un'offerta per futuri BuySell. Nessuna rappresentazione è stato fatto che qualsiasi account sarà o sia idonea a conseguire profitti o perdite simili a quelli discussi in questo sito o su eventuali segnalazioni. La performance passata di ogni sistema di negoziazione o metodologia non è necessariamente indicativa di risultati futuri. Se non diversamente specificato, tutti i ritorni pubblicate su questo sito e nei nostri video è considerato prestazioni ipotetico. PRESTAZIONI RISULTATI IPOTETICI HANNO LIMITI molti, alcuni dei quali sono descritti SOTTO. Non viene stato fatto che qualsiasi account volontà o sia idonea a conseguire profitti o le perdite simili a quelli mostrati. INFATTI, CI SONO DIFFERENZE FREQUENTI netta tra PRESTAZIONI RISULTATI IPOTETICI ED I RISULTATI REALI SUCCESSIVAMENTE OTTENUTI DA OGNI PROGRAMMA DI TRADING. Uno dei limiti dei risultati di performance IPOTETICI è che essi sono generalmente preparati CON il senno di poi. INOLTRE, TRADING IPOTETICI non comportino rischi FINANZIARI, E NESSUN RECORD TRADING IPOTETICI può completamente conto dell'impatto di rischio finanziario trading reale. PER ESEMPIO, la capacità di sopportare perdite o ADERIRE AD UN PROGRAMMA DI TRADING NONOSTANTE perdite da negoziazione sono punti materiali che possono anche negativamente sui risultati trading reale. Ci sono numerose altre fattori relativi al mercati in generale o quelle relative all'attuazione di qualsiasi programma commerciale specifico che non possono essere pienamente giustificato NELLA PREPARAZIONE DEI RISULTATI DEL RENDIMENTO ipotetica e ognuno dei quali può negativamente sui risultati trading reale. Con l'eccezione delle dichiarazioni pubblicate da conti live su Tradestation Andor Capital Gain, tutti i risultati, i grafici e le affermazioni fatte su questo sito e in qualsiasi video blog eo email newsletter sono dal risultato di back-testare i nostri algoritmi durante le date indicate. Questi risultati non sono di conti live che commerciano i nostri algoritmi. Sono da conti ipotetici che non hanno limitazioni (vedi CFTC RULE 4,14 qui sotto e ipotetico Disclaimer Prestazione sopra). I risultati effettivi variano dato che i risultati simulati potevano sotto o sopra di compensare l'impatto di alcuni fattori di mercato. Inoltre, i nostri algoritmi utilizzano back-testing per generare elenchi commerciali e relazioni che ha il vantaggio di cerva-vista. Mentre i risultati di back-test potrebbero avere rendimenti spettacolari, una volta spese di slittamento, di commissione e di licenza sono presi in considerazione, rendimenti effettivi possono variare. Pubblicato bassi massimo draw sono misurati su un mese di chiusura a base di chiusura mese. Inoltre, essi si basano su dati di back-test (si riferiscono ai limiti di back-testing di seguito). downs pareggio effettivi possono superare questi livelli in quanto negoziato in conti live. CFTC RULE 4,41 - i risultati delle prestazioni ipotetici o simulate hanno alcune limitazioni. A differenza di un record di prestazioni reali, i risultati simulati non rappresentano trading reale. Inoltre, dal momento che non sono stati eseguiti i mestieri, i risultati possono avere sotto o sopra compensato l'impatto, se del caso, di certi fattori di mercato, come la mancanza di liquidità. programmi di trading simulato in generale sono inoltre soggetti al fatto che essi sono stati progettati con il senno di poi. Nessuna rappresentazione è stato fatto che qualsiasi account sarà o sia idonea a conseguire profitti o perdite simili a quelli mostrati. Dichiarazioni pubblicate dai nostri clienti attuali negoziazione degli algoritmi (algos) includono lo slittamento e commissioni. Dichiarazioni pubblicate non sono pienamente sottoposti alla verifica e devono essere considerati come le testimonianze dei clienti. I risultati individuali variano. Si tratta di dichiarazioni reali da persone reali negoziazione nostri algoritmi con il pilota automatico e per quanto ne sappiamo, non includono nessuna negoziazione discrezionali. Tradelists pubblicate su questo sito si trovano anche lo slittamento e commissioni. Questo è rigorosamente per scopi demonstrationeducational. AlgorithmicTrading non fa comprare, vendere o tenere raccomandazioni. esperienze uniche e performance passate non garantiscono i risultati futuri. Si dovrebbe parlare con il CTA o il rappresentante finanziario, negoziazione titoli, o l'analista finanziaria per garantire che il softwarestrategy che si utilizzano più adatta al proprio profilo di investimento prima di negoziazione di un conto di intermediazione diretta. Tutti i suggerimenti eo consigli qui riportati sono destinati per l'esecuzione di software automatizzati solo in modalità di simulazione. Futures trading non è per tutti e che comportano un alto livello di rischio. AlgorithmicTrading, né alcuno dei suoi principi, non è registrato come un consulente d'investimento. Tutti i consigli dati è impersonale e non su misura per ogni individuo specifico. percentuale pubblicato al mese è basata sui risultati di back-test (vedi limitazioni di test retrospettivi sopra) utilizzando il pacchetto corrispondente. Questo include lo slittamento ragionevole e alla Commissione. Questo non include le tasse si carica per la licenza gli algoritmi che varia in base alle dimensioni del conto. Fare riferimento al nostro accordo di licenza per la divulgazione del rischio completa. 2016 AlgorithmicTrading Tutti i diritti riservati. Privacy PolicyModeling Asset Processi Introduzione Negli ultimi venticinque anni significativi progressi sono stati fatti nella teoria dei processi di asset e c'è ora esiste una varietà di modelli matematici, molti di loro computazionalmente trattabili, che forniscono una ragionevole rappresentazione delle loro caratteristiche distintive. Mentre il modello di movimento browniano geometrico rimane un punto fermo della teoria calcolo stocastico, it8230 Systematic Strategies Fund gennaio 2017 Commento La citazione da Bloomberg dice tutto: Il mese scorso ha caratterizzato più di una bella dose di emozioni politiche, come è arrivato Donald Trump alla Casa Bianca. Eppure è stato decisamente noioso per gli stock degli Stati Uniti, con un mese si rese conto della volatilità sul SampP 500 attestandosi a 6.51 come l'indice passa costantemente superiore. In records8230 valore condizionale a modelli di rischio Una delle misure di rischio più utilizzato è il Value-at-Risk, definito come la perdita attesa su un portafoglio a un livello di confidenza specificato. In altre parole, è un VaR percentile di una distribuzione delle perdite. Ma nonostante la sua VaR popolarità soffre di limitazioni ben note: la sua tendenza a sottovalutare il rischio nel (a sinistra) la coda of8230 Copule in Risk Management Copule nel Risk Management La strategia Volatility sistematica La strategia Volatility sistematica utilizza modelli matematici per quantificare il valore relativo prodotti ETF basato sulla volatilità CBOE SampP500 Index (VIX) e creare una positiva-alfa portafoglio volatilità longshort. La strategia è progettata per funzionare con fermezza in condizioni di mercato estreme, utilizzando la convessità positiva delle attività ETF sottostanti. Non rely8230 Le strategie sistematiche Systematic Strategies Quantitative Equity Strategy iniziato nel 2009 come una ditta di proprietary trading impegnata nel trading ad alta frequenza. Nel 2012 l'azienda ha ampliato nelle strategie di trading sistematico a bassa frequenza con il lancio della nostra strategia ETF VIX, che è stato sostituito nel 2015 dalla strategia di volatilità sistematica. L'azienda ha iniziato la gestione del capitale esterno nella sua piattaforma account gestito in 20158230. strategia del portafoglio Per molti decenni i principi di costruzione del portafoglio stabiliti da Harry Markovitz nel 1950 sono state ampiamente accettati come uno dei capisaldi della moderna teoria di portafoglio (come sintetizzato, per esempio, in questo articolo Wikipedia). I punti di forza e di debolezza della metodologia media-varianza sono ora ampiamente compresi e largamente accettati. Ma le alternative esistono, one8230 HFT VIX Scalper conduce Collective2 La nostra strategia VIX scalping ad alta frequenza è ora l'esecuzione di strategia di 1 superiore sul Collective2, con rendimenti di oltre 2700 da aprile 2016 con un Indice di Sharpe sopra 10 e Fattore di Rendimento di 2.8. Per più di fondo su HFT strategie di scalping vedere il seguente post: sistematiche strategie sistematiche Strategies Fund è stato lanciato nel 2009 come una ditta di proprietary trading impegnata nel trading ad alta frequenza. Nel 2012 l'azienda ha ampliato nelle strategie di trading sistematico a bassa frequenza con il lancio della nostra strategia VIX ETF. La strategia ETF originale VIX è stato sostituito nel 2015 dall'attuale strategia Volatility sistematica, che ha migliorato la versione originale di eliminating8230 L'algoritmo Una sfida è stata pubblicata di recente su LinkedIn per fornire un algoritmo per determinare il palindromo più lungo in una stringa specificata. Essa ha dimostrato di essere abbastanza semplice per gestire il problema in una sola riga di codice di Mathematica, come segue: TestString 8220ItellyoumadamthecatisnotacivicanimalalthoughtisdeifiedinEgypt8221 nlargest 5 TakeLargestByCasesStringCasesteststring,, si sovrappone - gt tutto, PalindromeQ, StringLength, nlargest Flatten8230