Negociação algorítmica com MATLAB®: mais sinais.
No AlgoTradingDemo3.m vimos como adicionar dois sinais juntos para obter resultados melhorados usando aprendizagem evolutiva. Nesta demonstração, usaremos a ampliação da abordagem para três sinais: MA, RSI e Williams% R.
Copyright 2018, The MathWorks, Inc. Todos os direitos reservados.
Carregar em alguns dados.
Mais uma vez, nós importaremos os dados do Bund amostrados minuciosamente.
Williams% R.
Williams% R estratégia de negociação.
Gerar um sinal de negociação cada vez que cruzamos a marca de -50% (até uma compra, baixa é uma venda).
WPR desempenho.
Gerar sinais de negociação.
Sinais comerciais.
Trace o "estado" do mercado representado pelos sinais.
Gerar a população inicial.
Gerar população inicial para sinais.
Função Fitness.
Objetivo é encontrar um alvo bitstring (valor mínimo)
Definição da função objetiva.
Avalie o objetivo da população.
Resolva com Algoritmo Genético.
Encontre a melhor regra de negociação e a proporção máxima de Sharpe (min - relação de cruzamento)
Avalie o Melhor Artista.
Este resultado não é tão bom quanto o caso de média móvel pura, mas é um passo na direção certa em comparação com o caso MA + RSI. Outro exercício para tentar é usar esse método para combinar diferentes sinais que melhorem a dinâmica do mercado (digamos um urso, um touro e um mercado paralelo) e calibre usando a janela de treinamento / validação em movimento discutida na demonstração 3.
Mas, infelizmente, estamos passando para a próxima demo, que discute como você pode acelerar o seu código MATLAB, para vocês viciados em desempenho lá fora. Sobre o AlgoTrading5.m.
Negociação algorítmica com MATLAB®: mais sinais.
No AlgoTradingDemo3.m vimos como adicionar dois sinais juntos para obter resultados melhorados usando aprendizagem evolutiva. Nesta demonstração, usaremos a ampliação da abordagem para três sinais: MA, RSI e Williams% R.
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WPR desempenho.
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Sinais comerciais.
Trace o "estado" do mercado representado pelos sinais.
Gerar a população inicial.
Gerar população inicial para sinais.
Função Fitness.
Objetivo é encontrar um alvo bitstring (valor mínimo)
Definição da função objetiva.
Avalie o objetivo da população.
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Encontre a melhor regra de negociação e a proporção máxima de Sharpe (min - relação de cruzamento)
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Este resultado não é tão bom quanto o caso de média móvel pura, mas é um passo na direção certa em comparação com o caso MA + RSI. Outro exercício para tentar é usar esse método para combinar diferentes sinais que melhorem a dinâmica do mercado (digamos um urso, um touro e um mercado paralelo) e calibre usando a janela de treinamento / validação em movimento discutida na demonstração 3.
Mas, infelizmente, estamos passando para a próxima demo, que discute como você pode acelerar o seu código MATLAB, para vocês viciados em desempenho lá fora. Sobre o AlgoTrading5.m.
Negociação algorítmica com MATLAB®: mais sinais.
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Definição da função objetiva.
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Este resultado não é tão bom quanto o caso de média móvel pura, mas é um passo na direção certa em comparação com o caso MA + RSI. Outro exercício para tentar é usar esse método para combinar diferentes sinais que melhorem a dinâmica do mercado (digamos um urso, um touro e um mercado paralelo) e calibre usando a janela de treinamento / validação em movimento discutida na demonstração 3.
Mas, infelizmente, estamos passando para a próxima demo, que discute como você pode acelerar o seu código MATLAB, para vocês viciados em desempenho lá fora. Sobre o AlgoTrading5.m.
Negociação Algorítmica.
Desenvolva sistemas de negociação com MATLAB.
A negociação algorítmica é uma estratégia comercial que usa algoritmos computacionais para gerar decisões comerciais, geralmente nos mercados financeiros eletrônicos. Aplicado em instituições de compra e venda, a negociação algorítmica é a base da negociação de alta freqüência, da negociação FOREX e da análise de riscos e execução associada.
Construtores e usuários de aplicativos de negociação algorítmica precisam desenvolver, testar e implementar modelos matemáticos que detectem e explorem os movimentos do mercado. Um fluxo de trabalho efetivo envolve:
Desenvolvimento de estratégias de negociação, utilizando métodos temporais técnicos, métodos de aprendizagem mecânica e métodos de séries temporais não-lineares Aplicação de computação paralela e de GPU para teste de tempo eficiente e identificação de parâmetros Cálculo de lucro e perda e realização de análise de risco Execução de análise de execução, como modelagem de impacto de mercado, análise de custos de transações e detecção de iceberg Incorporando estratégias e análises em ambientes de negociação de produção.
Exemplos e como fazer.
Análise Walk-Forward: usando o MATLAB para testar sua estratégia comercial 35:15 - Webinar Cointegration e Pairs Trading com Econometria Toolbox 61:27 - Webinar Servidor de Produção MATLAB para Aplicações Financeiras 38:28 - Webinar Começando com o Trading Toolbox, Parte 1: Conecte-se para Interactive Brokers 7:22 - Video CalPERS Analisa a Dinâmica do Mercado de Moedas para Identificar Oportunidades de Negociação Intraday - História do Usuário Negociação Quantitativa: Como Construir Seu Próprio Negócio de Negociação Algorítmica, por Ernest Chan - Algorithmic Trading - Algorithmic Trading Code e Outros Recursos - Arquivo Exchange Financial Analysis & amp; Trading - MathWorks Consulting.
Referência de Software.
Funções da Caixa de Ferramentas de Negociação - Aplicação de Aprendizagem de Classificação de Documentação: Estatística e Ferramenta de Aprendizagem de Máquina Aplicação de movimentos: Gráfico de médias móveis e de atraso avançado - Caixa de ferramentas financeiras Função sharpe: Calcular taxa de Sharpe - Caixa de ferramentas financeiras Função gaoptimset: Criar estrutura de opções de algoritmo genético - Otimização global Toolbox Function Cointegration Testing - Econometria Toolbox Functions Neural Network Time Series Tool - Neural Network Toolbox Documentação.
Escolha o seu país.
Escolha o seu país para obter conteúdo traduzido, quando disponível, e veja eventos e ofertas locais. Com base na sua localização, recomendamos que você selecione:.
Você também pode selecionar um local da seguinte lista:
América Latina (Español) Canadá (Inglês) Estados Unidos (Inglês)
Bélgica (Inglês) Dinamarca (Inglês) Deutschland (Deutsch) España (Español) Finlândia (Inglês) França (Français) Irlanda (Inglês) Italia (Italiano) Luxemburgo (Inglês)
Holanda (Inglês) Noruega (Inglês) Österreich (Deutsch) Portugal (Inglês) Suécia (English) Suíça Deutsch English Français Reino Unido (Inglês)
Ásia-Pacífico.
Austrália (Inglês) Índia (Inglês) Nova Zelândia (Inglês) 中国 (简体 中文) 日本 (日本語) 한국 (한국어)
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Sobre o MathWorks.
Acelerando o ritmo da engenharia e da ciência.
MathWorks é o principal desenvolvedor de software de computação matemática para engenheiros e cientistas.
Negociação proprietária.
Descubra novas estratégias comerciais comerciais com MATLAB.
A negociação exclusiva é a atividade comercial de instituições financeiras ou empresas de investimento independentes que usam seu próprio capital para buscar lucro em vez de negociar usando fundos de clientes. Os reguladores financeiros exigem que as atividades comerciais exclusivas sejam separadas das atividades comerciais e informações relacionadas ao cliente.
Para gerar rentabilidade para a empresa, os comerciantes proprietários empregam estratégias de negociação, como negociação de momentum, arbitragem estatística, negociação em pares, sentimento de notícias, análise fundamental, investimento de longo prazo e negociação de alta freqüência. Como prática recomendada, a empresa geralmente implementa uma política robusta de gerenciamento de risco para monitorar e controlar essas atividades de negociação.
As mesas de negociação exclusivas contam com ferramentas analíticas como MATLAB ® que permitem definir estratégias de negociação, integrar-se a feeds de dados financeiros e poder ser implantada em um ambiente de produção. Tarefas comuns para desenvolver e implementar estratégias de negociação proprietárias incluem:
Importação de vários tipos de dados (por exemplo, dados em tempo real, atuais, históricos, intraday, data-temporal e notícias legíveis por máquina) Execução de pedidos através de plataformas como Bloomberg® EMSX, Cliente Integrado CQG®, Interactive Brokers ® TWS, FIX Flyer ™ e Trading Technologies ® X_TRADER ® Plotando gráficos financeiros e calculando indicadores técnicos Teste de hipóteses, aprendizado de máquina e reconhecimento de padrões Realização de análise de custos de negociação e modelagem de impacto de mercado Análise de séries temporais financeiras para geração de sinais comerciais Computação paralela de alto desempenho usando GPUs, clusters, grades e nuvens.
Exemplos e como fazer.
Referência de Software.
Indicadores Técnicos (Funções Financeiras da Caixa de Ferramentas) Downloading Intraday Tick Dados da Bloomberg (Funções da Datafeed Toolbox) Testes de Cointegração (Funções da Caixa de Ferramentas de Econometria) Ferramenta da Série de Tempo da Rede Neural (Documentação da Caixa de Ferramentas da Rede Neural)
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