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Bordas quantificáveis.
Avaliando a Ação de Mercado com Indicadores e História.
Sexta-feira, 8 de março de 2018.
Revisão do livro - Mean Reversion Trading Systems by Howard Bandy.
5 comentários:
Eu tenho acompanhado seu blog há algum tempo. Mas agora estou surpreso porque você elogia o trabalho de alguém que afirma em seu livro que: (meanreversiontradingsystems / MRTS% 20AnalysisWM. pdf)
O que um mundo triste ao dizer algo agradável sobre o trabalho de outra pessoa traz e-mails me perguntando o que tenho que ganhar.
Em vez de se sentir triste, talvez você fique feliz que alguém tomou o tempo para apontar para você os erros nesse livro que são de natureza fundamental, como a curva, a otimização, o snooping de dados e todas essas bobagens que fazem os comerciantes perderem dinheiro. Não fique triste. O mundo não está triste quando contravemos a realidade, devemos mudar de curso. Obrigado.
Eu recebi o livro de Howard ontem e, embora eu ainda não terminei, eu acho que o "snooping" dos dados é # 39; O comentário é um pouco acima do topo. Howard está constantemente alertando sobre o futuro vazamento & # 39; e técnicas de otimização de falhas. Talvez mati realmente compre o livro antes de dissecê-lo em seu nível.
Encontrei esse comentário e, como alguém que tenha todos os quatro livros do Dr. Bandy, senti que deveria abordar esse tópico.
Plano de auto-estudo para tornar-se um comerciante quantitativo e # 8211; Parte I.
Os papéis quantitativos dos comerciantes dentro de grandes fundos quantitativos são muitas vezes percebidos como sendo um dos postos mais prestigiosos e lucrativos no cenário quantitativo do emprego em finanças. Negociação de carreiras em um & # 8220; pai & # 8221; O fundo é muitas vezes visto como um trampolim para finalmente permitir que um forme seu próprio fundo, com uma alocação inicial de capital do empregador principal e uma lista de investidores iniciais para embarcar.
A concorrência para posições comerciais quantitativas é intensa e, portanto, um investimento significativo de tempo e esforço é necessário para obter uma carreira na negociação quantitativa. Neste artigo, descreverei os caminhos de carreira comuns, as rotas para o campo, os antecedentes necessários e um plano de auto-estudo para ajudar os comerciantes de varejo e futuros profissionais a adquirir habilidades em negociação quantitativa.
Definir expectativas.
Antes de aprofundar as listas de livros didáticos e outros recursos, tentarei estabelecer algumas expectativas sobre o que o papel envolve. A pesquisa comercial quantitativa está muito mais alinhada com o teste de hipóteses científicas e o rigor acadêmico do que o & # 8220; usual & # 8221; percepção dos comerciantes dos bancos de investimento e da bravata associada. Há poucas (ou inexistentes) insumos discricionários na realização de negociação quantitativa, pois os processos são quase universalmente automatizados.
O método científico e o teste de hipóteses são processos altamente valorizados dentro da comunidade de finanças e, como tal, qualquer pessoa que deseje entrar no campo precisará ter sido treinada em metodologia científica. Isso muitas vezes, mas não exclusivamente, significa treinamento para um nível de pesquisa de doutorado & # 8211; geralmente através da obtenção de um mestrado em mestrado em um campo quantitativo. Embora seja possível entrar em negociação quantitativa a nível profissional por meio de alternativas, não é comum.
As habilidades exigidas por um sofisticado investigador de negociação quantitativa são diversas. Um amplo conhecimento em matemática, probabilidade e testes estatísticos fornece a base quantitativa sobre a qual construir. A compreensão dos componentes da negociação quantitativa é essencial, incluindo previsão, geração de sinal, backtesting, limpeza de dados, gerenciamento de portfólio e métodos de execução. É necessário um conhecimento mais avançado para análise de séries temporais, estatistica / aprendizagem mecânica (incluindo métodos não-lineares), otimização e intercâmbio / microestrutura do mercado. Juntamente com isso, é um bom conhecimento da programação, incluindo como levar modelos acadêmicos e implementá-los rapidamente.
Este é um aprendizado significativo e não deve ser introduzido de forma leve. Muitas vezes, é dito que leva 5-10 anos para aprender material suficiente para ser consistentemente rentável no comércio quantitativo em uma empresa profissional. No entanto, as recompensas são significativas. É um ambiente altamente intelectual com um grupo de pares muito inteligente. Isso proporcionará desafios contínuos a um ritmo acelerado. É extremamente bem remunerado e oferece muitas opções de carreira, incluindo a capacidade de se tornar empresário, iniciando seu próprio fundo depois de demonstrar um histórico de longo prazo.
Fundo necessário.
É comum considerar uma carreira em finanças quantitativas (e, finalmente, pesquisas quantitativas), enquanto estuda em uma licenciatura em numeração ou em um doutorado técnico especializado. No entanto, o seguinte conselho é aplicável aos que desejam transição para uma carreira de comércio de quantos, embora com a ressalva de que levará um pouco mais e envolverão redes extensas e muito auto-estudo.
No nível mais básico, a pesquisa profissional de negociação quantitativa requer uma compreensão sólida dos testes de matemática e hipóteses estatísticas. Os suspeitos habituais de cálculos multivariados, álgebra linear e teoria de probabilidade são todos necessários. Uma boa nota de classe em um curso de graduação de matemática ou física de uma escola bem considerada geralmente irá fornecer-lhe os antecedentes necessários.
Se você não tem antecedentes em matemática ou física, então eu sugiro que você deve seguir um curso de graduação de uma escola superior em um desses campos. Você estará competindo com indivíduos que possuem tal conhecimento e, portanto, será altamente desafiador ganhar posição em um fundo sem credenciais académicas definitivas.
Além de ter uma sólida compreensão matemática, é necessário ser adepto da implementação de modelos, através da programação de computadores. As escolhas comuns de linguagens de modelagem atualmente incluem R, o idioma estatístico de código aberto; Python, com suas extensas bibliotecas de análise de dados; ou MatLab. Ganhar familiaridade extensa com um desses pacotes é um pré-requisito necessário para se tornar um comerciante quantitativo. Se você tem uma ampla experiência em programação de computadores, você pode querer considerar entrar em um fundo através da rota do Desenvolvedor Quantitativo.
A principal habilidade final necessária para os pesquisadores de negociação quantitativa é a de poder interpretar objetivamente novas pesquisas e depois implementá-la rapidamente. Esta é uma habilidade aprendida através do treinamento de doutorado e uma das razões pelas quais os candidatos de doutorado das melhores escolas são frequentemente os primeiros a serem escolhidos para posições de negociação quantitativas. Ganhar um doutorado em uma das seguintes áreas (particularmente aprendizado de máquina ou otimização) é uma boa maneira de um fundo de quantos sofisticado.
Negociação quantitativa introdutória.
A negociação quantitativa explodiu em popularidade tanto no espaço de fundo profissional quanto no nível de varejo. É, é claro, o tema principal deste site! Eu escrevi alguns artigos sobre como começar o intercâmbio quantitativo / algorítmico introdutório. O seguinte irá fornecer uma breve visão geral do campo:
Para uma introdução mais profunda, você deve pegar os seguintes textos pelo gerente de fundos de hedge Ernie Chan, que inclui detalhes de implementação significativos nas estratégias comerciais de quant. Eles são lançados no sofisticado investidor de varejo, mas as metodologias de negociação e as técnicas de gerenciamento de riscos são sólidas e são transferidas para o espaço de fundo profissional:
Se você deseja obter mais informações sobre os detalhes de implementação das estratégias de negociação de quant (particularmente no nível de varejo), veja os artigos de troca de quantias neste site.
Econometria / Análise de séries temporais.
Fundamentalmente, a maioria das negociações quantitativas é a análise de séries temporais. Isso inclui predominantemente a série de preços dos ativos em função do tempo, mas pode incluir séries derivadas de alguma forma. Assim, a análise de séries temporais é um tópico essencial para o pesquisador de pesquisa quantitativo. Eu escrevi sobre como começar no artigo sobre os 10 principais recursos essenciais para a Econometria Financeira de Aprendizagem. Esse artigo inclui guias básicos de probabilidade e programação inicial em R, que discutiremos mais detalhadamente na segunda parte desta série de artigos.
Os três textos fundamentais que eu recomendo iniciar na econometria e análise de séries temporais são:
Se você deseja ler mais sobre cada livro e como ele pode ajudá-lo, sugiro examinar o artigo sobre os recursos da econometria.
Recentemente, encontrei um recurso fantástico chamado OTexts, que fornece livros didáticos de acesso aberto. O seguinte livro é especialmente útil para a previsão:
Previsão: Princípios e Prática por Hyndman e Athanasopoulos & # 8211; Este livro gratuito é uma excelente maneira de começar a aprender sobre a previsão estatística através do ambiente de programação R. Abrange técnicas de regressão simples, multivariada, suavização exponencial e ARIMA, bem como modelos de previsão mais avançados. O livro é originalmente lançado em graus de negócios / comércio, mas é suficientemente técnico para ser de interesse para quants de início.
Com o básico das séries temporais abaixo do seu cinto, o próximo passo é começar a estudar técnicas de aprendizagem estatística / máquina, que são o estado atual da arte & # 8221; dentro das finanças quantitativas.
Aprendizado estadístico / automático intermedio.
A pesquisa comercial quantitativa moderna baseia-se em extensas técnicas de aprendizagem estatística. Até recentemente, o único lugar para aprender as técnicas aplicadas às finanças quantitativas foi na literatura. Felizmente são estabelecidos livros didáticos bem estabelecidos que colmam a lacuna entre a teoria ea prática. É o próximo seguimento lógico da econometria e das técnicas de previsão de séries temporais, embora haja uma sobreposição significativa nas duas áreas.
A maneira recomendada de começar a compreender a aprendizagem estatística / máquina é estudar os dois livros seguintes (com autores sobrepostos):
Uma Introdução à Aprendizagem Estatística: com Aplicações em R por James, et al & # 8211; Este texto fornece uma excelente introdução às modernas técnicas de aprendizagem estatística. Destina-se ao praticante, ao invés do estatístico acadêmico, por isso será de utilidade para aqueles que vêm de um plano financeiro com uma experiência mínima de aprendizado de máquina. Faz uso de R para todos os seus exemplos e, como tal, é fácil de implementar. Recomenda-se ler isso antes de ler o livro seguinte abaixo. Os Elementos da Aprendizagem Estatística: Mineração de Dados, Inferência e Previsão por Hastie, et al & # 8211; Conhecida carinhosamente como & # 8220; ESL & # 8221; Dentro da comunidade estatística, este livro é um seguimento fantástico para o ISL & # 8221 lançado recentemente acima. Ele vai muito mais fundo na teoria e proporcionará uma base sólida na aprendizagem estatística. Você também pode baixar uma cópia gratuita para o livro do site do autor (statweb. stanford. edu/
As principais técnicas de interesse incluem a Regressão Linear Multivariada, Regressão Logística, Técnicas de Ressampling, Métodos Baseados em Árvores (incluindo Florestas Aleatórias), Máquinas de Vector de Suporte (SVM), Análise de Componentes Principais (PCA), Clustering (K-Means, Hierarchical), Kernal Métodos e Redes Naturais. Cada um desses tópicos é um exercício de aprendizagem significativo em si mesmo, embora os dois textos acima cubram o material introdutório necessário, fornecendo referências adicionais para um estudo mais profundo.
Um conjunto particularmente útil (e grátis!) De cursos de web em Aprendizado de Máquinas / AI são fornecidos pela Coursera:
Aprendizagem de máquinas por Andrew Ng & # 8211; Este curso aborda os fundamentos dos métodos que eu mencionei brevemente acima. Recebeu grandes elogios de indivíduos que participaram. Provavelmente, é melhor ver como um companheiro para ler ISL ou ESL dado acima. Redes Neurais para Aprendizado de Máquinas por Geoffrey Hinton & # 8211; Este curso centra-se principalmente nas redes neurais, que têm uma longa história de associação com financiamento quantitativo. Se você deseja se concentrar especificamente nesta área, então vale a pena examinar esse curso, em conjunto com um livro de texto sólido sobre a área.
Próximos passos.
No próximo artigo da série, estaremos considerando os tópicos de aprendizado automático não-linear, otimização matemática, intercâmbio / microestrutura de mercado, teoria de portfólio e programação de computadores # 8211; todas as áreas de estudo necessárias para um potencial pesquisador de negociação quantitativa.
Sobre o autor Mike Halls-Moore.
Michael graduou-se com um MMath em Matemática da Universidade de Warwick, obteve um doutorado do Imperial College London em Fluid Dynamics e estava trabalhando em um fundo de hedge como um desenvolvedor de negociação quantitativa nos últimos anos em Mayfair, Londres. Ele agora gasta tempo em pesquisa, desenvolvimento, backtesting e implementação de estratégias intraday de negociação algorítmica.
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Revisão: Quantitative Trading Systems - Howard Bandy.
Sistemas Quantitativos de Negociação foi o primeiro livro que leí de Howard B. Bandy e desde então, foi lançado em um manual de cabecera para mí.
Te lo recomiendo e comece com Amibroker, que Howard Bandy é um autor de referência.
Anteriormente, o autor já foi publicado pela guia de introdução de um Amibroker (não está disponível para download gratuito e não está disponível para download em sua página de download).
Embora debo decir que con Quantitative Trading Systems, ele viu as coisas muito mais claras que estão com a guia.
Além do livro inclui muitos programas diretamente em AFL, por que você está aprendendo um programa pode resultar de mucha ayuda.
Me gusta muito a moda na que é Howard Bandy se aproxima al trading cuantitativo. Sus explicaciones son muito claras e muitos exemplos, permitindo o leitor de conhecimento dos melhores conceitos.
Estes são os pontos principais do livro:
O que é o análisis cuantitativo. Como trabalhar as vendas e as dimensões para a avaliação dos sistemas de negociação. Como selecionar o ativo um operar. Principios básicos para designar um sistema de negociação. Filtros, cronogramas, sinais de entrada e salidas no sistema (stop-loss, stop final, take-profit, etc.) Tipos de sistemas de negociação com exemplos de cada uno: Sistemas seguidores de tendência, significa reverter, pautas estacionales, sistemas rotacionales , patrones de precios, etc. Optimização de um sistema e processo de caminhada. Análise de Montecarlo e teste estadísticos.
Na minha opinião é um livro muito completo. Embora tenha em conta que está muito orientado para a implementação de Amibroker, por lo que si utiliza outras ferramentas, debes trasladar os conceitos.
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