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Uma Introdução à Negociação Algorítmica: Estratégias Básicas a Avançadas, 2 edição (Repost) Wow Que imagem Edward Leshik, Jane Cralle, quotAn Introdução ao Trading Algorítmico: Estratégias Básicas a Avançadas, 2 editionquot English 2017 ISBN: 0470689544 538 páginas PDF 3 MB Algorithmic A negociação está se tornando a força vital da indústria - é mais barato, mais rápido e mais fácil de controlar do que a negociação padrão e permite que você pré-pensar o mercado, executando matemática complexa em tempo real. Nós não estamos mais limitados pela largura de banda humana, mas a indústria é secreta com poucos dispostos a compartilhar os segredos de seu sucesso. Uma Introdução ao Algorithmic Trading é um guia introdutório para esta área extremamente popular. Ele começa com a desmistificação deste assunto complexo e fornecendo aos leitores conhecimento específico e utilizável de negociação algorítmica. Ele descreve os algoritmos de negociação atuais, os conceitos básicos de seu projeto, o que eles são, como eles funcionam, como eles são usados, seus pontos fortes, suas fraquezas, onde a indústria está agora e para onde está indo. O livro apresenta uma seção descrevendo a escolha de ações para negociar no NASDAQ e na Bolsa de Valores de Nova York, análises e métricas usadas para otimizar os resultados de negociação - e para o leitor mais aventureiro, uma seção sobre como criar algoritmos de negociação. Finalmente, os autores demonstram uma seleção de algoritmos detalhados proprietários e nunca antes vistos exclusivamente para uso por comerciantes individuais para negociar suas próprias contas. Estes algoritmos foram desenvolvidos e utilizados pelos autores e estão sendo publicados aqui pela primeira vez. Este é um livro ideal para o leitor interessado na compreensão e aproveitamento do poder dos sistemas de negociação algorítmicos e é acompanhado por um CD Rom que fornece uma rápida mãos sobre a rota para explorar o poder da negociação algorítmica no comércio NASDAQ e NYSE stocks. Machine Learning Aplicado às estratégias do mundo real Quant Finalmente. Implementar estratégias avançadas de negociação usando análise de séries temporais. Aprendizado de máquina e estatísticas bayesianas com as linguagens de programação open source R e Python, para resultados diretos e acionáveis ​​sobre sua lucratividade de estratégia. Tenho certeza youve notado a sobresaturação de iniciante Python tutoriais e statsmachine aprendendo referências disponíveis na internet. Poucos tutoriais realmente dizer-lhe como aplicá-los às suas estratégias de negociação algorítmica de uma forma end-to-end. Existem centenas de livros didáticos, artigos de pesquisa, blogs e fóruns sobre análise de séries temporais, econometria, aprendizado de máquinas e estatísticas bayesianas. Quase todos eles se concentram na teoria. E quanto à implementação prática Como você usa esse método para sua estratégia Como você realmente programar essa fórmula em software Ive escrito Advanced Algorithmic Trading para resolver esses problemas. Fornece a aplicação do mundo real da análise da série de tempo, da aprendizagem estatística da máquina e das estatísticas de Bayesian, para produzir diretamente estratégias negociando rentáveis ​​com software aberto livremente disponível da fonte. Você está feliz com programação básica, mas quer aplicar suas habilidades para negociação Quant mais avançado Se youve ler o meu livro anterior, bem sucedido Algorithmic Trading. Você terá tido a chance de aprender algumas habilidades básicas de Python e aplicá-las a estratégias de negociação simples. No entanto, você cresceu além das estratégias simples e quer começar a melhorar sua lucratividade e introduzir algumas técnicas robustas e profissionais de gerenciamento de risco para seu portfólio. Em Advanced Algorithmic Trading, damos uma olhada detalhada em algumas das mais populares bibliotecas de finanças de Quant para Python e R, incluindo pandas. Scikit-aprende. Statsmodels. QSTrader. Timeseries. Rugarch e previsão entre muitos outros. Usaremos essas bibliotecas para examinar uma grande variedade de métodos nos campos de estatísticas bayesianas, análise de séries temporais e aprendizado de máquinas, usando esses métodos diretamente na pesquisa de estratégia de negociação. Nós aplicamos essas ferramentas em um back-end de ponta a ponta e cenário de gerenciamento de risco. Usando R e as bibliotecas QSTrader, permitindo que você facilmente encaixá-las em sua infra-estrutura de negociação atual. Não há necessidade de caro Off-The-Shelf Quant Software Você pode ter gasto um monte de dinheiro comprando algumas ferramentas sofisticadas backtesting no passado e, finalmente, encontrou-los difíceis de usar e não relevantes para o seu estilo de negociação quant. Advanced Algorithmic Trading faz uso de software de código aberto totalmente livre, incluindo bibliotecas Python e R, que têm comunidades experientes e acolhedoras por trás deles. Mais importante ainda, aplicamos essas bibliotecas diretamente a problemas de comércio de quantos do mundo real, como geração de alfa e gerenciamento de risco de carteira. Mas eu não tenho um PhD em estatísticas. Enquanto a aprendizagem de máquina, análise de séries temporais e estatísticas bayesianas são tópicos quantitativos, eles também contêm uma riqueza de métodos intuitivos, muitos dos quais podem ser explicados sem recorrer à matemática avançada. No Advanced Algorithmic Trading, fornecemos não só a teoria para ajudá-lo a entender o que você está implementando (e melhorá-lo), mas também detalhados tutoriais de codificação passo-a-passo que tomam as equações e aplicam-nas diretamente a estratégias reais. Assim, se você está muito mais confortável de codificação do que com a matemática, você pode facilmente seguir os trechos e começar a trabalhar para melhorar a sua rentabilidade estratégia. Assim whos atrás deste olá! Meu nome é Mike Salões-Moore e Im o guy atrás de QuantStart eo pacote negociando algorítmico avançado. Desde que trabalhei como um desenvolvedor de negociação quantitativa em um fundo de hedge, tenho sido apaixonado por pesquisa quantitativa de negociação e implementação. Comecei a comunidade QuantStart e escrevi Advanced Algorithmic Trading para expor quants de varejo praticante aos métodos usados ​​em fundos de hedge quantitativos e em empresas de gerenciamento de ativos. Quais tópicos estão incluídos na análise da série de tempo do livro Você receberá um guia completo de iniciantes para análise de séries de tempo, incluindo características de retorno de ativos, correlação serial, o ruído branco e modelos de caminhada aleatória. Modelos de séries temporais III fornecer uma discussão aprofundada de modelos de média móvel auto-regressiva (ARMA) e Autoregressive Condicional Heteroskedastic (ARCH) usando o ambiente estatístico R. Cointegrated Time Series Vamos continuar a discussão sobre cointegrated séries temporais de sucesso Algorithmic Trading e considerar o teste de Johansen, aplicando-o para ETF estratégias. Modelos de Espaço de Estado e Filtros de Kalman Você encontrará uma discussão aprofundada sobre como o Filtro de Kalman pode ser usado para criar relações de cobertura dinâmica entre pares de recursos da ETF, usando ferramentas Python livremente disponíveis. Modelos ocultos de Markov Você obterá uma introdução aos Modelos Ocultos de Markov e como eles podem ser aplicados a dados financeiros para fins de detecção de regime. Bem, descubra exatamente o que a aprendizagem de máquina estatística é, incluindo a aprendizagem supervisionada e não supervisionada, e como eles podem nos ajudar a produzir estratégias de negociação sistemáticas lucrativas. Usaremos inicialmente a técnica familiar de regressão linear, tanto em um sentido bayesiano como em um sentido clássico, como meio de ensinar conceitos mais avançados de aprendizagem mecânica. A Troca de Bias-Variância falarei sobre um dos conceitos mais importantes na aprendizagem de máquina, isto é, o trade-off de desvio-variância e como podemos minimizar seus efeitos usando a validação cruzada. Vou discutir um dos mais versáteis ML modelo familes, ou seja, a árvore de decisão, floresta aleatória e Boosted Tree modelos, e como podemos aplicá-los para prever retornos de ativos. Bem discutir a família de Support Vector Classificadores, incluindo o suporte Vector Machine, e como podemos aplicá-lo a série de dados financeiros. Eu vou explicar como você pode aplicar técnicas de aprendizagem sem supervisão, como K-Means Clustering para dados de barra financeira OHLCV, a fim de agrupar velas em regimes. Processamento de Linguagem Natural Bem discutir como aplicar métodos de aprendizagem de máquina a um corpus de documento de linguagem natural grande e prever categorias em dados de teste invisíveis, como um precursor de sentimento baseado em modelos. III fornecer uma introdução completa Bayesian probabilidade modelos, incluindo um olhar detalhado inferência, que constitui a base para modelos mais complexos em todo o livro. Markov-Chain Monte Carlo Você aprenderá sobre MCMC, em particular o algoritmo Metropolis-Hastings, que é uma das principais técnicas de amostragem em estatísticas bayesianas, usando o software PyMC3. Volatilidade Estocástica Bayesiana Examine bem os modelos de volatilidade estocástica em um marco bayesiano, usando-os para identificar períodos de grande volatilidade de mercado para o gerenciamento de risco. Quais habilidades técnicas você aprenderá R: Análise de séries temporais Você será apresentado à R, que é um dos ambientes de pesquisa mais amplamente utilizados em fundos de hedge quantitativos e gerentes de ativos. Faremos uso de muitas bibliotecas incluindo timeseries. Rugarch e previsão. Vamos usar R e Python para estimar o desempenho da nossa estratégia ao longo do tempo, permitindo-nos produzir curvas de decaimento de estratégia. Isso ajudará a determinar se uma estratégia precisa ser aposentada ou ainda é viável e rentável. Vamos aprofundar os recursos avançados do scikit-learn. Pythons ML, incluindo otimização de parâmetros, validação cruzada, paralelização e produção de modelos preditivos sofisticados. Como criar backtests vetorizados e event-driven eficientes para pesquisa preliminar, com suposições de custo de transação realistas e manipulação de posição, usando R ea popular biblioteca QSTrader. Vamos introduzir PyMC3. A modelagem bayesiana flexível, ou o kit de ferramentas de programação probabilística e Markov Chain Monte Carlo sampler para nos ajudar a realizar uma inferência bayesiana eficaz em dados de séries de tempo financeiro. Continuaremos nossa discussão sobre gerenciamento de riscos em livros anteriores e analisaremos a detecção de regime ea volatilidade estocástica como um meio de determinar nosso atual nível de risco e alocação de carteira. Quais são as estratégias de negociação e gerenciamento de risco Você implementará portfólios mensais de reequilíbrio Apresentaremos nossa estrutura de backtesting com portfólios de ETF mensalmente reajustados de longo prazo, em vários mercados financeiros, comparando nossos resultados com um benchmark. Analisaremos uma técnica de séries temporais lineares baseada no modelo ARIMAGARCH em uma série de índices de ações e veremos como o desempenho da estratégia muda ao longo do tempo. Filtros de Kalman para Pares de Negociação Aplicaremos o Filtro Bayman de Kalman a séries de tempo co-integradas para estimar dinamicamente a relação de hedging entre pares de ativos, melhorando uma estimativa estática de uma relação de hedge tradicional. Usaremos Modelos Ocultos de Markov para produzir um modelo de detecção de regime de volatilidade. Isso será usado para vetar as ordens em uma tendência de curto prazo seguindo a estratégia para aumentar a rentabilidade. Asset Returns Forecasting using ML Utilizaremos várias técnicas de aprendizagem de máquinas, como as Florestas Aleatórias, para prever a direção e o nível de ativos, regredindo contra outros recursos transformados. Usaremos os dados do fornecedor de análise de sentimentos para gerar um gerador de sinal de negociação com base em sentimentos, aplicando-o a um conjunto de ações do SampP500 em vários setores do mercado. Perguntas Onde você pode aprender mais sobre mim, escrevi mais de 200 postagens no QuantStart cobrindo a negociação sistemática, carreiras de quant, desenvolvimento de software e aprendizado de máquina. Você pode ler os arquivos para saber mais sobre minha metodologia de negociação e estratégias. E se você não está feliz com o livro Enquanto eu acho que você vai encontrar Algorithmic Trading Avançado muito útil na sua educação comercial quantitativa, também acredito que se você não está 100 satisfeito com o livro, por qualquer motivo, você pode retorná-lo sem perguntas pediu um Reembolso total. Nesta fase, o livro só está disponível no formato Adobe PDF, enquanto o próprio código é fornecido como um arquivo zip de scripts R e Python totalmente funcionais, se você comprar a opção Book Software. Que pacote você deve comprar Isso depende principalmente do seu orçamento. O livro com código-fonte extra completo é o melhor se você quiser escavar o código imediatamente, mas o próprio livro contém uma enorme quantidade de fragmentos de código que ajudarão seu processo de negociação de quant. Posso ser contactado Naturalmente Se você ainda tiver dúvidas depois de ler esta página, entre em contato e farei o meu melhor para lhe fornecer uma resposta necessária. No entanto, por favor, dê uma olhada na lista de artigos. Que também pode ajudá-lo. Você vai precisar de um diploma em matemática? A maioria do livro requer uma compreensão de cálculo, álgebra linear e probabilidade. No entanto, muitos dos métodos são intuitivos eo código pode ser seguido sem recorrer à matemática avançada. Selecione o Seu Pacote Preferido O LIVRO PARA 49 510 páginas de técnicas avançadas de negociação algorítmica O livro em formato PDF O SOFTWARE DE LIVROS PARA 99 510 páginas de técnicas avançadas de negociação algorítmica O livro em formato PDF Full R e código fonte PythonAn Introduction to Algorithmic Trading: Basic to Estratégias Avançadas Sobre este livro O interesse na negociação algorítmica está crescendo em massa - é mais barato, mais rápido e melhor para controlar do que o comércio padrão, que permite que você pré-pensar o mercado, executando matemática complexa em tempo real e tomar as decisões necessárias com base na estratégia definiram. Nós não estamos mais limitados pela largura de banda humana. O custo sozinho (estimado em 6 cêntimos por ação manual, 1 centavo por ação algorítmica) é um motor suficiente para impulsionar o crescimento da indústria. De acordo com a empresa de consultoria, Aite Group LLC, empresas de comércio de alta freqüência sozinho representam 73 de todo o volume de negociação de ações dos EUA, apesar de representar apenas cerca de 2 do total de empresas que operam nos mercados dos EUA. A negociação algorítmica está se tornando a força vital da indústria. Mas é uma indústria secreta com poucos dispostos a compartilhar os segredos de seu sucesso. O livro começa com um guia passo-a-passo para negociação algorítmica, desmistificando este assunto complexo e fornecendo aos leitores um conhecimento de negociação algorítmica específica e utilizável. Ele fornece informações básicas que levam a um trabalho mais avançado, destacando os algoritmos de negociação atuais, os conceitos básicos de seu projeto, o que eles são, como eles funcionam, como eles são usados, suas forças, suas fraquezas, onde estamos agora e para onde estamos indo . O livro, em seguida, passa a demonstrar uma seleção de algoritmos detalhados, incluindo a sua implementação nos mercados. Usando algoritmos reais que foram usados ​​em leitores de comércio ao vivo têm acesso a funcionalidade de negociação em tempo real e pode usar os algoritmos nunca antes visto para o comércio de suas próprias contas. Os mercados são sistemas adaptativos complexos com comportamento imprevisível. À medida que os mercados evoluem, os designers algorítmicos precisam estar constantemente conscientes de quaisquer mudanças que possam afetar seu trabalho, portanto, para os leitores mais aventureiros, há também uma seção sobre como projetar algoritmos de negociação. Todos os exemplos e algoritmos são demonstrados no Excel no CD ROM acompanhante, incluindo exemplos algorítmicos reais que foram utilizados na negociação em tempo real. Sumário Copyright cópia 1999-2017 John Wiley ampères Sons, Inc. Todos os direitos reservados. Sobre a Wiley Wiley Wiley Job Network