Pengantar Perdagangan Algoritma: Strategi Dasar untuk Strategi Lanjutan (Wiley Trading) Penulis. Date: 04 Dec 2011, Views: 2011 ISBN: 0470689544 538 halaman PDF 1 MB Perdagangan algoritma menjadi sumber energi industri - lebih murah, lebih cepat dan lebih mudah dikendalikan daripada perdagangan standar dan memungkinkan Anda untuk memikirkan pasar, mengeksekusi kompleks Matematika secara real time Kita tidak lagi dibatasi oleh bandwidth manusia, namun industri ini penuh rahasia dengan sedikit yang mau berbagi rahasia kesuksesan mereka. Pengantar Algorithmic Trading adalah panduan pengantar untuk area yang sangat populer ini. Ini dimulai dengan demystifying subjek yang kompleks ini dan memberi pembaca pengetahuan perdagangan algoritmik yang spesifik dan bermanfaat. Ini menguraikan algoritma perdagangan saat ini, dasar-dasar desain mereka, apa adanya, bagaimana kinerjanya, bagaimana penggunaannya, kekuatan mereka, kelemahan mereka, di mana industri sekarang dan ke mana tujuannya. Buku ini kemudian menampilkan bagian yang menjelaskan pilihan saham untuk diperdagangkan di NASDAQ dan New York Stock Exchange, analisis, dan metrik yang digunakan untuk mengoptimalkan hasil perdagangan - dan untuk pembaca yang lebih berani, bagian tentang cara merancang algoritme perdagangan. Akhirnya para penulis mendemonstrasikan pilihan algoritma yang terperinci dan tidak pernah terlihat sebelumnya yang ditargetkan secara eksklusif untuk digunakan oleh pedagang perorangan untuk menukar rekening mereka sendiri. Algoritma ini telah dikembangkan dan digunakan oleh penulis dan dipublikasikan di sini untuk pertama kalinya. Ini adalah buku yang ideal bagi pembaca yang tertarik untuk memahami dan memanfaatkan kekuatan sistem perdagangan algoritmik, dan disertai oleh CD Rom yang menyediakan cara cepat untuk mengetahui kekuatan perdagangan algoritmik pada perdagangan saham NASDAQ dan NYSE. Penafian Hak Cipta: Situs ini tidak menyimpan file apapun di servernya. Kami hanya mengindeks dan link ke konten yang disediakan oleh situs lain. Silahkan hubungi penyedia konten untuk menghapus konten hak cipta jika ada dan mengirim email kepada kami, buang tautan atau konten yang relevan segera. Pembelajaran Dasar Terapan Untuk Strategi Kuantitas Dunia Nyata Akhirnya. Menerapkan strategi trading maju dengan menggunakan analisis time series. Mesin belajar dan statistik Bayesian dengan bahasa pemrograman R dan Python open source, untuk hasil langsung dan dapat ditindaklanjuti pada profitabilitas strategi Anda. Saya yakin Anda telah melihat kelebihan tutorial Python pemula dan referensi pembelajaran statsmachine yang tersedia di internet. Beberapa tutorial benar-benar memberi tahu Anda bagaimana menerapkannya pada strategi perdagangan algoritmik Anda secara menyeluruh. Ada ratusan buku teks, makalah penelitian, blog dan posting forum berdasarkan analisis deret waktu, ekonometri, pembelajaran mesin dan statistik Bayesian. Hampir semuanya berkonsentrasi pada teori. Bagaimana dengan implementasi praktis Bagaimana Anda menggunakan metode itu untuk strategi Anda Bagaimana Anda benar-benar memprogram rumus di dalam perangkat lunak yang telah saya tulis Advanced Algorithmic Trading untuk memecahkan masalah ini. Ini memberikan aplikasi analisis deret waktu nyata, statistik mesin belajar dan statistik Bayesian, untuk secara langsung menghasilkan strategi perdagangan yang menguntungkan dengan perangkat lunak open source yang tersedia secara gratis. Youre Happy Dengan Pemrograman Dasar Tapi Ingin Menerapkan Keterampilan Anda Untuk Trading Quant Quant yang Lebih Tinggi Jika Anda telah membaca buku saya sebelumnya, Success Algorithmic Trading. Anda akan memiliki kesempatan untuk mempelajari beberapa keterampilan dasar Python dan menerapkannya pada strategi perdagangan sederhana. Namun, Anda telah berhasil melampaui strategi sederhana dan ingin mulai meningkatkan profitabilitas Anda dan mengenalkan beberapa teknik manajemen risiko profesional yang kuat ke portofolio Anda. Dalam Advanced Algorithmic Trading, kita melihat secara terperinci beberapa perpustakaan keuangan paling populer untuk Python dan R, termasuk panda. Scikit-belajar Statsmodels QSTrader. Timeseries Rugarch dan ramalan di antara banyak lainnya. Kami akan menggunakan perpustakaan ini untuk melihat banyak metode di bidang statistik Bayesian, analisis deret waktu dan pembelajaran mesin, dengan menggunakan metode ini secara langsung dalam riset strategi perdagangan. Kami menerapkan alat ini dalam skenario backtesting dan manajemen risiko secara end-to-end. Menggunakan perpustakaan R dan QSTrader, yang memungkinkan Anda untuk dengan mudah memasukkannya ke infrastruktur perdagangan Anda saat ini. Tidak Perlu Perangkat Lunak Off-The-Shelf Quant Mahal Anda mungkin telah menghabiskan banyak uang untuk membeli beberapa alat backtesting yang canggih di masa lalu dan akhirnya menemukan mereka sulit untuk menggunakan dan tidak relevan dengan gaya trading quant Anda. Advanced Algorithmic Trading menggunakan perangkat lunak open source yang sepenuhnya gratis, termasuk perpustakaan Python dan R, yang memiliki komunitas berpengetahuan luas dan ramah di belakang mereka. Lebih penting lagi, kami menerapkan perpustakaan ini secara langsung ke masalah perdagangan kuantum dunia nyata seperti generasi alpha dan manajemen risiko portofolio. Tapi saya tidak memiliki gelar PhD di bidang statistik. Sementara pembelajaran mesin, analisis deret waktu dan statistik Bayesian adalah topik kuantitatif, namun juga mengandung banyak metode intuitif, banyak di antaranya dapat dijelaskan tanpa bantuan matematika tingkat lanjut. Dalam Advanced Algorithmic Trading, tidak hanya menyediakan teori untuk membantu Anda memahami apa yang Anda implementasikan (dan memperbaiki sendiri), namun juga tutorial penginstalan langkah-demi-langkah yang mengambil persamaan dan langsung menerapkannya pada strategi sebenarnya. Jadi jika Anda lebih nyaman coding daripada dengan matematika, Anda dapat dengan mudah mengikuti potongan dan mulai bekerja untuk meningkatkan profitabilitas strategi Anda. Tentang Penulis Jadi siapa di balik ini Hai Nama saya Mike Halls-Moore dan Im orang di belakang QuantStart dan paket Advanced Algorithmic Trading. Sejak bekerja sebagai pengembang perdagangan kuantitatif dalam hedge fund, saya sangat menyukai riset dan implementasi perdagangan kuantitatif. Saya memulai komunitas QuantStart dan menulis Advanced Algorithmic Trading untuk mengekspos kuasi ritel yang dipraktekkan ke metode yang digunakan dalam hedge fund kuantitatif dan perusahaan manajemen aset. Topik Apa yang Disertakan Dalam Analisis Seri Waktu Buku Anda akan mendapatkan panduan pemula lengkap untuk analisis deret waktu, termasuk karakteristik pengembalian aset, korelasi serial, model kebisingan putih dan model jalan acak. Time Series Model III memberikan pembahasan menyeluruh tentang model Autoregressive Moving Average (ARMA) dan Autoregressive Conditional Heteroskedastic (ARCH) menggunakan lingkungan statistik R. Cointegrated Time Series Kami akan melanjutkan diskusi tentang deret waktu kointegrasi dari Success Algorithmic Trading dan mempertimbangkan uji Johansen, menerapkannya pada strategi ETF. Model Ruang Angkasa dan Kalman Filter Anda bisa menemukan diskusi mendalam tentang bagaimana Filter Kalman dapat digunakan untuk menciptakan rasio lindung nilai dinamis antara pasangan aset ETF, menggunakan alat Python yang tersedia secara bebas. Model Markov Tersembunyi Anda bisa mendapatkan pengenalan Model Hidden Markov dan bagaimana penerapannya pada data keuangan untuk tujuan deteksi rezim. Temukan dengan baik apa itu pembelajaran mesin statistik, termasuk pembelajaran yang diawasi dan tidak diawasi, dan bagaimana mereka dapat membantu kami menghasilkan strategi perdagangan sistematis yang efisien. Awalnya kami akan menggunakan teknik regresi linier yang sudah familiar, baik dalam arti Bayesian maupun klasik, sebagai alat untuk mengajarkan konsep pembelajaran mesin yang lebih maju. The Bias-Variance Tradeoff Ill berbicara tentang salah satu konsep terpenting dalam pembelajaran mesin, yaitu variasi bias trade-off dan bagaimana kita dapat meminimalkan pengaruhnya dengan menggunakan validasi silang. Bahas salah satu model ML yang paling serbaguna, yaitu model Pohon Keputusan, Model Hutan Acak dan Model Boosted, dan bagaimana kita dapat menerapkannya untuk memprediksi pengembalian aset. Nah diskusikan keluarga Support Vector Classifiers, termasuk Support Vector Machine, dan bagaimana kita bisa menerapkannya pada seri data keuangan. Saya menjelaskan bagaimana Anda bisa menerapkan teknik belajar tanpa pengawasan seperti K-Means Clustering ke data bar OHLCV keuangan untuk mengumpulkan lilin ke dalam rezim. Pengolahan Bahasa Alami Nah, diskusikan bagaimana menerapkan metode pembelajaran mesin ke dokumen bahasa alami yang besar dan memprediksi kategori pada data uji yang tidak terlihat, sebagai pendahulu bagi model berbasis sentimen. Saya memberikan pengantar lengkap untuk model probabilitas Bayesian, termasuk tampilan inferensi yang terperinci, yang menjadi dasar bagi model yang lebih kompleks di seluruh buku ini. Rantai Markov Monte Carlo Youll belajar tentang MCMC, khususnya algoritma Metropolis-Hastings, yang merupakan salah satu teknik utama pengambilan sampel dalam statistik Bayesian, menggunakan perangkat lunak PyMC3. Volatilitas Stochastic Bayesian Nah, lihat model volatilitas stokastik di bawah kerangka Bayesian, gunakan ini untuk mengidentifikasi periode volatilitas pasar yang besar untuk manajemen risiko. Keterampilan Teknis Yang Akan Anda Pelajari R: Analisis Seri Waktu Anda akan diperkenalkan ke R, yang merupakan salah satu lingkungan penelitian yang paling banyak digunakan dalam pengelolaan lindung nilai kuantitatif dan manajer aset. Kami akan memanfaatkan banyak perpustakaan termasuk timeseries. Rugarch dan ramalan Kami akan menggunakan R dan Python untuk memperkirakan kinerja strategi kami dari waktu ke waktu memungkinkan kami menghasilkan kurva peluruhan strategi. Ini akan membantu menentukan apakah sebuah strategi perlu dihentikan atau masih layak dan menguntungkan. Kami akan menggali lebih dalam fitur canggih scikit-learn. Pythons ML library, termasuk optimasi parameter, cross-validation, parallelisation, dan menghasilkan model prediktif yang canggih. Cara membuat backtests vectorised dan event-driven yang efisien untuk penelitian pendahuluan, dengan asumsi biaya transaksi yang realistis dan penanganan posisi, menggunakan R dan perpustakaan QSTrader yang populer. Kami akan memperkenalkan PyMC3. Pemodelan Bayesian yang fleksibel, atau toolkit Pemrograman Probabilistik dan perancang Markov Chain Monte Carlo untuk membantu kami melakukan inferensi Bayesian yang efektif pada data deret waktu keuangan. Kami akan melanjutkan diskusi manajemen risiko kami dari buku-buku sebelumnya dan melihat deteksi rezim dan volatilitas stokastik sebagai alat untuk menentukan tingkat risiko dan alokasi portofolio kami saat ini. Strategi Manajemen Perdagangan dan Risiko apa yang Akan Anda Laksanakan Portofolio Rebalance Bulanan Kami akan memperkenalkan kerangka backtesting kami dengan portofolio ETF bulanan-rebalanced, di beberapa pasar keuangan, membandingkan hasil kami dengan tolok ukur. Kita akan melihat teknik deret waktu linier berdasarkan model ARIMAGARCH pada kisaran indeks ekuitas dan melihat bagaimana kinerja strategi berubah dari waktu ke waktu. Filter Kalman untuk Perdagangan Pasangan Kami akan menerapkan Filter Kalian Bayesian ke rangkaian waktu terkointegrasi untuk memperkirakan secara dinamis rasio lindung nilai antara pasangan aset, meningkatkan perkiraan statis rasio lindung nilai tradisional. Kami akan menggunakan Hidden Markov Models untuk menghasilkan model deteksi rezim volatilitas. Ini akan digunakan untuk memveto perintah dalam tren jangka pendek mengikuti strategi untuk meningkatkan profitabilitas. Asset Returns Forecasting menggunakan ML Kami akan menggunakan banyak teknik pembelajaran mesin seperti Random Forests untuk meramalkan arahan dan tingkat aset dengan cara melawan fitur bertransformasi lainnya. Kami akan menggunakan data vendor analisis sentimen untuk menghasilkan generator sinyal perdagangan berbasis sentimen, menerapkannya pada satu set saham SampP500 di berbagai sektor pasar. Pertanyaan Di mana Anda bisa belajar lebih banyak tentang saya, saya telah menulis lebih dari 200 posting di QuantStart yang mencakup perdagangan sistematis, karir singkat, pengembangan perangkat lunak dan pembelajaran mesin. Anda dapat membaca arsip untuk mempelajari lebih lanjut tentang metodologi dan strategi trading saya. Bagaimana jika Anda tidak senang dengan buku ini Sementara saya pikir Anda akan menemukan Advanced Algorithmic Trading sangat berguna dalam pendidikan perdagangan kuantitatif Anda, saya juga percaya bahwa jika Anda tidak puas dengan buku ini karena alasan apapun Anda dapat mengembalikannya tanpa pertanyaan yang diajukan untuk pengembalian dana penuh. Maukah Anda mendapatkan hardcopy dari buku No. Pada tahap ini, buku ini hanya tersedia dalam format Adobe PDF, sedangkan kode itu sendiri disediakan sebagai file zip skrip R dan Python yang berfungsi penuh, jika Anda membeli opsi Book Software. Paket mana yang harus anda beli Ini kebanyakan tergantung dari budget anda. Buku dengan kode sumber tambahan penuh adalah yang terbaik jika Anda ingin langsung menggali kode, namun buku itu sendiri berisi sejumlah besar potongan kode yang akan membantu proses perdagangan kuantum Anda. Dapatkah saya dihubungi Tentu saja Jika Anda masih memiliki pertanyaan setelah membaca halaman ini, hubungi saya dan saya akan melakukan yang terbaik untuk memberi Anda jawaban yang diperlukan. Namun, silakan lihat daftar artikelnya. Yang mungkin juga membantu Anda Maukah Anda membutuhkan gelar di bidang matematika Sebagian besar buku ini memerlukan pemahaman tentang kalkulus, aljabar linear dan probabilitas. Namun, banyak metode yang intuitif dan kode dapat diikuti tanpa bantuan matematika tingkat lanjut. Pilih Paket Pilihan Anda BUKU UNTUK 49 510 halaman teknik perdagangan algoritmik lanjutan Buku ini dalam format PDF PERANGKAT LUNAK BUKU UNTUK 99 510 halaman teknik perdagangan algoritmik lanjutan Buku ini dalam format PDF Kode sumber R dan Python penuh Pengenalan Perdagangan Algoritma: Dasar untuk Strategi Lanjutan (repost) Wow Apa gambaran Pengantar Perdagangan Algoritma: Dasar untuk Strategi Lanjutan oleh Edward Leshik dan Jane Cralle English 2011 ISBN: 0470689544 538 halaman PDF 1 MB Perdagangan algoritma menjadi sumber energi industri - lebih murah, lebih cepat dan lebih mudah. Untuk mengendalikan daripada perdagangan standar dan ini memungkinkan Anda untuk memikirkan pasar sebelumnya, menjalankan matematika kompleks secara real time. Kita tidak lagi dibatasi oleh bandwidth manusia, namun industri ini penuh rahasia dengan sedikit yang mau berbagi rahasia kesuksesan mereka. Pengantar Algorithmic Trading adalah panduan pengantar untuk area yang sangat populer ini. Ini dimulai dengan demystifying subjek yang kompleks ini dan memberi pembaca pengetahuan perdagangan algoritmik yang spesifik dan bermanfaat. Ini menguraikan algoritma perdagangan saat ini, dasar-dasar desain mereka, apa adanya, bagaimana kinerjanya, bagaimana penggunaannya, kekuatan mereka, kelemahan mereka, di mana industri sekarang dan ke mana tujuannya. Buku ini kemudian menampilkan bagian yang menjelaskan pilihan saham untuk diperdagangkan di NASDAQ dan New York Stock Exchange, analisis, dan metrik yang digunakan untuk mengoptimalkan hasil perdagangan - dan untuk pembaca yang lebih berani, bagian tentang cara merancang algoritme perdagangan. Akhirnya para penulis mendemonstrasikan pilihan algoritma yang terperinci dan tidak pernah terlihat sebelumnya yang ditargetkan secara eksklusif untuk digunakan oleh pedagang perorangan untuk menukar rekening mereka sendiri. Algoritma ini telah dikembangkan dan digunakan oleh penulis dan dipublikasikan di sini untuk pertama kalinya. Ini adalah buku yang ideal bagi pembaca yang tertarik untuk memahami dan memanfaatkan kekuatan sistem perdagangan algoritmik, dan disertai oleh CD Rom yang menyediakan cara cepat untuk mengetahui kekuatan perdagangan algoritmik pada perdagangan saham NASDAQ dan NYSE. GtgtKunjungi blog saya untuk eBooksltlt lagi Dan juga bisa terhubung dengan RSS Download dari Keep2Share
Comments
Post a Comment