Trading strategier statistisk arbitrage

Algoritmisk handel Vad är algoritmisk handel Algoritmisk handel, även kallad algo trading och black box trading, är ett handelssystem som använder avancerade och komplexa matematiska modeller och formler för att göra snabba beslut och transaktioner på finansmarknaderna. Algoritmisk handel innebär användning av snabba dataprogram och komplexa algoritmer för att skapa och bestämma handelsstrategier för optimal avkastning. BREAKA NER Algoritmisk handel Några investeringsstrategier och handelsstrategier som arbitrage. intermarknadsspridning, marknadstillverkning och spekulation kan förbättras genom algoritmisk handel. Elektroniska plattformar kan helt driva investerings - och handelsstrategier genom algoritmisk handel. Som sådan kan algoritmer utföra handelsinstruktioner under särskilda förhållanden i pris, volym och timing. Användningen av algoritmisk handel används mest av stora institutionella investerare på grund av den stora mängd aktier de köper varje dag. Komplexa algoritmer gör det möjligt för dessa investerare att få bästa möjliga pris utan att väsentligt påverka aktiekursen och öka inköpskostnaderna. Arbitrage är skillnaden mellan marknadspriser mellan två olika enheter. Arbitrage praktiseras vanligen i globala företag. Företag kan exempelvis dra nytta av billigare leveranser eller arbetskraft från andra länder. Dessa företag kan sänka kostnaderna och öka vinsten. Arbitrage kan också utnyttjas i handel med SampP-futures och SampP 500-aktierna. Det är typiskt för SampP-futures och SampP 500-aktier att utveckla prisskillnader. När detta inträffar, säljs de aktier som handlas på NASDAQ - och NYSE-marknaderna antingen bakom eller före SampP-terminalerna, vilket ger möjlighet till arbitrage. Höghastighetsalgoritmisk handel kan spåra dessa rörelser och dra nytta av prisskillnaderna. Handel innan Index Fund Rebalancing Pensionssparande som pensionsfonder investeras oftast i fonder. Indexfonderna i fondsmedel justeras regelbundet för att matcha de nya priserna på de underliggande tillgångarnas medel. Innan detta händer utlöser förprogrammerade handelsinstruktioner av algoritmiska handelsstödda strategier, som kan överföra vinster från investerare till algoritmiska handlare. Mean Reversion Mean reversion är matematisk metod som beräknar genomsnittet av en säkerhet tillfälligt höga och låga priser. Algoritmisk handel beräknar detta medelvärde och den potentiella vinsten från rörelsen av säkerhetspriset eftersom det antingen går ifrån eller går mot medelpriset. Scalpers vinst från handel bidragen spridas så snabbt som möjligt flera gånger om dagen. Prisrörelserna måste vara mindre än de spridna säkerheterna. Dessa rörelser sker inom några minuter eller mindre, vilket innebär behovet av snabba beslut, vilket kan optimeras av algoritmiska handelsformler. Andra strategier som optimeras av algoritmisk handel inkluderar transaktionskostnadsreduktion och andra strategier som gäller mörka pooler. Maskininlärning och automatiserad handel Den stora korta (jag gillar det) Söker handelsstrategier med lönsamma backtests - UPPDATERING Jag har haft några mycket intressanta samtal sedan jag erbjöd min icke-offentlig handel inom ramen för handelsdagen i utbyte mot information om lönsamma strategier, varför jag vill förlänga detta initialt tidsbegränsade samtal odefinierat. Observera att jag inte letar efter strategidéer. Jag har massor av dem själv. Utmaningen ligger inte i att komma fram till en idé utan att välja rätt och testa den till slutet, när du antingen vet att den fungerar eller att den inte gör det. Den kritiska faktorn här är tiden. Så vad jag egentligen handlar om är den tid jag har investerat i utvecklingen av en solid solid intraday trading ram mot den tid du har investerat i att utveckla en lönsam handelsstrategi. Det kan vara en aktie, ETF, framtida eller optionsstrategi. Alla diskussioner och informationsutbyte kommer att hållas konfidentiella. Jag är naturligtvis öppen för att bara diskutera idéer, men vänligen förvänta mig inte att testa dem för dig och klaga inte om jag implementerar dem utan att fråga om ditt godkännande. Call for Proposals Söker handelsstrategier med lönsamma backtests Fram till den 15 juni. Jag accepterar förslag till lovande handelsstrategier för aktier, valutor och lagerindex. Strategin måste vara lönsam vid backtesting och ha ett årligt skarpt förhållande på minst 1,0. Den 1 juli kommer de två mest lovande strategierna att väljas och deras författare kan välja ett av följande alternativ: 1) Få en fullständig och fri kopia av den förbättrade, icke-offentliga handelsramen baserad på R som jag har utvecklat och använt sedan 2012 och att författarna kan använda för att handla sina strategier med interaktiva mäklare. (Den förenklade offentliga versionen kan hämtas här) 2) Skriv in ett samarbetsavtal där jag kommer att åta sig att genomföra sin strategi för R och pappershandel i högst tre månader. Alla enskilda handlar kommer att delas med författarna när de är ocurr. Dessutom kommer R-koden som är specifik för strategin (inte koden för handelsramen) att överlämnas till strategibeskrivarna. Vad ska du skicka in: En skriftlig beskrivning av strategin plus en lista över branscher plus returtidsserierna för backtest eller exekverbar Roctavepython-kod som direkt beräknar backtest return-timeseries, tillsammans med den fullständiga dataset av priser som används i backtestet. Skicka till min e-post tillgänglig i Kontakt-avsnittet Uppdatering av ren R Intraday Trading Framework Slutligen hittade jag tiden att göra detta. Långt för sent. Ramverket kör nu med de senaste (unix) versionerna av IB TWSGW (version 9493 och högre). Detta krävde i sig en delvis omskrivning av flera funktioner från det stora men nu lite föråldrade IBrokers R-paketet av Jeff Ryan. Även standardkonfigurationen för handel EURUSD har uppdaterats så att det nu är en bit tårta att köra exemplet dummy-strategin. Klona bara git repo till din lokala maskin. githubcensixINTRADAY-PartAB och följ README. Något om maskinvara Jag är fortfarande en fan av att äga min egen metall. Visst, att göra saker med konfigurerbara maskinbilder i molnet är populära eftersom du inte måste gå igenom krånget för att hantera din egen maskinvara, men det är inte krångel egentligen bara ett problem för stora organisationer där hundratusentals användare måste hållas nöjda med minimal kostnad. Så är molnet inte bara en lösning på ett problem för människor som måste hantera skalan, men försöker samtidigt sälja-på den lösningen till den individuella joe där ute, som gör det, behöver inte verkligen det. Hur som helst, som jag sa, är jag fan av att äga min egen metall. Billig hårdvara kan hjälpa dig långt om du tar dig tid att konfigurera den ordentligt. Ett 16-64 GB RAM-skrivbord med en eller två GPU: er gör ganska mycket vad du behöver. Det verkar som om backtesting-strategier använder sig av fler datortillgångar än den faktiska live-handeln. Det är därför dessa dagar du kan konfigurera och driva en intraday-strategi från en anständig bärbar dator med förtroende, medan för backtesting och forskning du verkligen vill ha RAM-CPU-GPU-monsteret ovan eller ett litet litet supercomputingkluster av din egen, som jag nyligen har beskrivit här. Pure R Intraday trading framwork Fullständig nedladdning tillgänglig Jag har gjort INTRADAY-PartA. tar. gz och INTRADAY-PartB. tgz tillgänglig för nedladdning. censixdownloads. html Hitta relationer mellan tillgångar som kan användas för statistisk arbitrage I stället för att fokusera på att förutsäga prisriktning och prisvolatilitet med olinjära modeller som härrör från maskininlärningsmetoder, skulle ett alternativ vara att försöka upptäcka exploaterbara prisförhållanden mellan tillgångar av samma klass och reagera (handel) när felprissättning sker, med andra ord, göra statistisk arbitrage. På ett visst sätt är det på något sätt lättare än att försöka prognostisera priser, eftersom det enda som man måste göra är att hitta ett förhållandevis stabilt, linjärt eller icke-linjärt förhållande mellan en grupp av minst två tillgångar och antar att, från tiden för dess upptäckt, det förhållandet kommer att fortsätta under en tid i framtiden. Handel med detta antagande är då väldigt mycket en reaktiv process som utlöses av prisrörelser som skiljer sig avsevärt från det modellerade förhållandet. Traditionell parhandel och handel med assetter i ett VECM (Vector Error Correction Model) - förhållande är bra exempel på statarb med linjära modeller. Så varför inte använda ett enkelt ett-lags neuralt nätverk eller till och med en RBM för att upptäcka ett icke-linjärt prisförhållande mellan två icke-samordnade tillgångar och om den här upptäckten är framgångsrik, handla den på samma sätt som ett klassiskt par. Saker blir ännu mer intressanta när grupper med mer än bara två tillgångar beaktas. Detta skulle då vara den icke-linjära ekvivalenten av en VECM. Funktionsval Bredd vs. Djup Låt oss säga att vi har ett univariat tiderörs predikitionsmål som antingen kan vara av typregression eller klassificering, och vi måste bestämma vilka inmatningsfunktioner som ska väljas. Mer konkret har vi ett stort univers av tidsserier som vi kan använda som ingångar och vi skulle vilja veta hur många vi borde välja (bredd) och hur långt tillbaka i tiden vill vi leta efter var och en (djup). Det finns ett tvådimensionellt utrymme för val, avgränsat av följande fyra extrema fall, under antagandet att vi har totalt N-serier och vi kan högst se tillbaka K timesteps: (1) Välj endast en serie och lookback en timestep, (2) plocka endast en serie och lookback K timesteps, (3) välj N-serie och lookback en timestep, (4) välj N-serie och lookback K timesteps. Det optimala valet kommer sannolikt inte att vara någon av dessa, eftersom (1) och (2) kanske inte innehåller tillräcklig förutsägbar information och (3) och särskilt (4) inte heller är möjliga på grund av beredningsförhållanden eller innehåller för mycket slumpmässigt brus. Det föreslagna sättet att närma sig detta är att börja små på (1), se vilken prestanda du får och öka sedan inmatningsutrymmet, antingen bredd eller djupgående, tills du har uppnått tillfredsställande prediktionsprestanda eller tills du har uttömt dina beräkningsresurser och måste antingen överge hela tillvägagångssättet :( eller köpa ett nytt (gård av) skrivbord (er) :) Använda staplade autokodrar och begränsade boltzmannmaskiner i R 12 februari 2014 staplade autokodrar (SA) och begränsade boltzmannmaskiner RBM) är mycket kraftfulla modeller för oövervakat lärande. Tyvärr är det vid skrivetiden som om det inte finns några direkta R-implementeringar tillgängliga, vilket är överraskande eftersom båda modelltyperna har funnits ett tag och R har implementeringar för många andra maskinlärningsmodelltyper. Som en lösning skulle SA kunna implementeras med ett av flera neurala nätverkspaket av R ganska snabbt (nnet, AMORE) och RBMs, ja, någon skulle behöva skriva en bra R-implementering för dem. Men med tanke på att träning både modelltyper kräver mycket beräkningsresurser vill vi också ha ett genomförande som kan utnyttja GPU: er. Så för närvarande är den enklaste lösningen vi verkar ha att använda Theano. Det kan använda GPU: er och det ger implementeringar av staplade (denoising) autoencoders och RBMs. Dessutom är PythonTheano-koden för flera andra exotiska Boltzmann Machine-varianter flytande runt nätet. Vi kan använda rPython för att kalla dessa Python-funktioner från R men utmaningen är data. Att få stora dataset fram och tillbaka mellan R och Python utan att använda den ascii-serialisering som rPython implementerar (för långsam) behöver lösas. En åtminstone lika kraftfull implementering av autokodare som stöder GPU-användning är tillgänglig via Torch7-ramen (demo). Men Torch7-funktionerna kallas med hjälp av lua och ringer dem inifrån. R behöver istället lite arbete på C-nivå. Sammanfattningsvis: Använd Theano (Python) eller Torch7 (lua) för träningsmodeller med GPU-support och skriv de utbildade modellerna till filen. I R, importera den utbildade modellen från filen och använd för prediktion. Uppdatera 25 april 2014: Följande fina lösning Ring Python från R till Rcpp borde ta oss ett steg närmare att använda Theano direkt från R. Vilka frekvenser ska vi handla. 13 januari 2014 När man försöker hitta exploaterbara marknadsmönster som man kan handla som detaljhandlare är en av de första frågorna följande: Vilka handelsfrekvenser ska man titta på månadsvisa dagliga eller intradag var som helst mellan 5 sekunder och 1 timme med begränsad tid tillgänglig för genomföra alla dessa tidsramar, blir det en viktig fråga att svara på. Jag och andra har observerat att det verkar finnas ett enkelt förhållande mellan handelsfrekvens och ansträngning som krävs för att hitta en lönsam strategi som är rent kvantitativ och har acceptabel risk. Kort sagt: Ju lägre (långsammare) frekvensen du vill handla på, desto smartare måste din lönsamma strategi vara. tradefreqvssmartness Som ett exempel kan man titta på spektrumets (mycket) högfrekventa ände, där marknadsföringsstrategier baserade på väldigt enkel matematik kan vara mycket lönsamma om man lyckas vara nära nog till marknadscentret. Med ett stort hopp i det dagliga frekvensområdet blir det mycket svårare att hitta kvantitativa strategier som är lönsamma medan de fortfarande bygger på ganska enkel matematik. Handel med vecko - och månadsintervaller med hjälp av enkla kvantitativa metoder eller tekniska indikatorer är ett mycket bra recept på katastrof. Så om vi antar att det här förhållandet verkligen är sant och med tanke på att vi kan och vill använda avancerade maskininlärningstekniker i våra handelsstrategier, kan vi börja med ett veckovis frekvensfönster och arbeta mot högre frekvenser. Veckohandel behöver inte automatiseras alls och kan göras från alla webbaserade mäklare gränssnitt. Vi kan utveckla en väska med strategier med hjälp av allmänt tillgängliga historiska data i kombination med vår favoritinlärningsalgoritm för att hitta handlingsbara marknadsmönster och sedan genomföra strategin manuellt. I denna skala bör all ansträngning gå in i att hitta och finjustera den kvantitativa strategin och mycket liten tanke behöver ställas in i handeln. Handelsautomatiseringsansträngning: 0. Strategisk smartness krävs: 100 Daglig handel bör automatiseras, såvida inte du verkligen kan ägna en fast del av din dag för att övervaka marknaderna och genomföra affärer. Att integrera maskininlärningsalgoritmer med automatiserad daglig handel är inte en trivial uppgift, men det kan göras. Handelsautomatiseringsansträngning: 20, Strategismarthet krävs: 80 På intradagtidsscheman, allt från minuter och sekunder till undersekunder, måste du anstränga sig för att automatisera dina affärer, var som helst inom intervallet mellan 20 och 90. Lyckligtvis är mindre tidsskala blir dummare din strategi kan vara, men dum är förstås ett relativt koncept här. Handelsautomatiseringsinsats: 80, Strategismarthet krävs: 20 Vilka funktioner ska användas. Handgjord vs lärd 10 december 2013 Vid ett tillfälle i designen av ett (maskin) inlärningssystem kommer du oundvikligen att fråga dig vilka funktioner som ska matas in i din modell. Det finns minst två alternativ. Den första är att använda handgjorda funktioner. Det här alternativet ger normalt bra resultat om funktionerna är väl utformade (det är naturligtvis en tautologi, eftersom du bara skulle kalla dem bra om de gav dig bra resultat.). Att utforma handgjorda funktioner kräver expertkunskaper om det fält som lärningssystemet ska tillämpas på, dvs ljudklassificering, bildigenkänning eller i vårt fallhandel. Problemet här är att du kanske inte har någon expertkunskap (ännu) och det kommer bli mycket svårt att komma med eller ta mycket tid eller troligtvis båda. Så alternativet är att lära kännetecknen från data eller med andra ord, använda oövervakat lärande för att erhålla dem. Ett krav här är att du verkligen behöver massor av data. Mycket mer av det än du skulle behöva för handgjorda funktioner, men då måste det inte märkas. Fördelen är emellertid tydlig. Du behöver inte verkligen vara expert på det specifika område du utformar systemet för, dvs handel och finans. Så medan du fortfarande behöver ta reda på vilken delmängd av de lärda funktionerna som är bäst för ditt inlärningssystem, det är också något du skulle behöva göra med de handgjorda funktionerna. Mitt förslag: Försök att utforma några handgjorda funktioner själv. Om de inte utför och du har goda skäl att tro att det är möjligt att få bättre resultat än de du får får du använda oövervakade inlärningsmetoder för att lära dig funktioner. Du kan till och med skapa ett hybridsystem som använder designade och inlärda funktioner tillsammans. Varför använder jag Open Source-verktyg för att bygga handelsapplikationer 19 november 2013 När jag började undersöka min egen automatiserade handel hade jag tre krav på den uppsättning verktyg som jag ville använda. 1) De borde kosta så lite som möjligt för att få mig igång, även om det innebar att jag var tvungen att göra mycket programmering och anpassningar själv (det skulle kosta tid) 2) Det borde finnas ett samhälle av likasinnade människor där ute använda samma verktyg för ett liknande ändamål. 3) Verktygen ska tillåta mig att gå så djupt in i systemets ingångar som det behövs, även om jag i början var mer att upptäcka grunderna. Jag ville inte hitta mig i en situation där två år längs linjen skulle behöva byta till en annan uppsättning verktyg, bara för att de jag hade börjat med gjorde det inte möjligt för mig att göra vad jag ville ha på grund av problem med slutna källor och restriktiva licensiering. Som ett resultat kom jag att välja R som mitt valfria språk för att utveckla handel algortihms och jag började använda interaktiva mäklare eftersom de tillhandahåller ett API för gränssnitt med deras mäklaresystem. Även om det finns många fina handelsverktyg som ansluter till IB Trader Workstation och vissa kan användas för automatiserad handel, erbjuder ingen av dem samma kraft, flexibilitet och samhällsstöd som R-projektet har. Dessutom har R verkligen ett fantastiskt förråd av gratis och väldigt adavanced statistik och maskininlärningspaket, något som är viktigt om du vill skapa handelsalgoritmer. Upphovsrätt kopia Censix 2013 - 2015Have en åsikt om US Dollar Handel det FXCM En ledande Forex Broker Vad är Forex Forex är marknaden där alla världens valutor handlar. Forexmarknaden är den största och mest likvida marknaden i världen med en genomsnittlig daglig volym som överstiger 5,3 biljoner. Det finns ingen central utbyte när den handlar i disken. Forex trading tillåter dig att köpa och sälja valutor, liknande aktiehandel, förutom att du kan göra det 24 timmar om dygnet, fem dagar i veckan, du har tillgång till marginhandel och du får exponering för internationella marknader. FXCM är en ledande valutahandel. Rättvis och genomskinlig genomförande Sedan 1999 har FXCM utsett att skapa den bästa onlineexportexportupplevelsen på marknaden. Vi ledde fram till exemplet No Dealing Desk forex-exekveringsmodellen, vilket ger konkurrenskraftigt och transparent genomförande för våra handlare. Prisvärd kundservice Med högkvalitativ handelsutbildning och kraftfulla verktyg guidar vi tusentals handlare via valutamarknaden med 247 kundservice. Upptäck FXCM-fördelen. Genomsnittliga spridningar: Tidvägda genomsnittliga spridningar härrör från omsättningsbara priser vid FXCM från 1 oktober 2016 till 31 december 2016. Spridningsuppgifterna är endast avsedda för informationsändamål. FXCM är inte ansvarig för fel, försummelser eller förseningar eller för åtgärder som bygger på denna information. Live Spreads Widget: Dynamiska live spreads är de bästa tillgängliga priserna från FXCMs No Dealing Desk exekvering. När statiska spridningar visas, är siffrorna tidvägda medelvärden härrörande från omsättningsbara priser vid FXCM från 1 oktober 2016 till 31 december 2016. Spridningar som visas är tillgängliga på provisioner med standard och aktiv handel. Spreads är variabla och är föremål för förseningar. Spridningsfigurerna är endast avsedda för informationsändamål. FXCM är inte ansvarig för fel, försummelser eller förseningar eller för åtgärder som bygger på denna information. Mini-konton: Mini-konton erbjuder 21 valutapar och är standard för att utföra Desk-utförande där prissättningsstrategier är förbjudna. FXCM bestämmer, efter eget gottfinnande, vad som omfattar en prisarbitrage strategi. Mini-konton erbjuder spreads plus mark-up prissättning. Spreads är variabla och är föremål för förseningar. Mini-konton som använder förbjudna strategier eller med eget kapital som överstiger 20 000 CCY kan bytas till Exekveringsdebit. Se Utföringsrisker. Kundservice Lanseringsprogram Populära plattformar Om FXCM Forex-konton Fler resurser Hög risk investeringsvarning: Handel med utländsk valuta och kontrakter om skillnader i marginal medför hög risk och kan inte vara lämpliga för alla investerare. Möjligheten finns att du kan behålla en förlust som överstiger dina deponerade medel och därför bör du inte spekulera med kapital som du inte har råd att förlora. Innan du bestämmer dig för handeln med de produkter som FXCM erbjuder, bör du noggrant överväga dina mål, ekonomiska situation, behov och erfarenhetsnivå. Du bör vara medveten om alla risker som är förknippade med handel med marginaler. FXCM ger generell rådgivning som inte tar hänsyn till dina mål, ekonomiska situation eller behov. Innehållet på denna webbplats kan inte tolkas som personlig rådgivning. FXCM rekommenderar dig att söka råd från en separat finansiell rådgivare. Vänligen klicka här för att läsa fullständig riskvarning. FXCM är en registrerad handels - och detaljhandelsförhandlare för Futures Commission med Commodity Futures Trading Commission och är medlem i National Futures Association. NFA 0308179 Forex Capital Markets, LLC (FXCM LLC) är ett verksamhetsdotterbolag inom FXCM-koncernen (gemensamt FXCM-koncernen). Alla referenser på denna sida till FXCM hänvisar till FXCM-gruppen. Observera att informationen på den här webbplatsen endast är avsedd för privatkunder och vissa representationer häri kan inte vara tillämpliga på stödberättigade kontraktsdeltagare (dvs. institutionella kunder) enligt definitionen i råvaruutbyteslagen sekt 1 (a) (12). Copyright kopia 2017 Forex Capital Markets. Alla rättigheter förbehållna. 55 Vatten St. 50: e våningen, New York, NY 10041 USA