Computer generierte Trading-Strategien Platform. Export Ihre Strategien zu MetaTrader4, NinjaTrader oder Tradestation mit voller Quellcode. Improve bestehende Strategien durch die Änderung der Trading-Regeln. Optimieren Sie Ihre Strategie mit Walk-Forward-Optimierung. In StrategyQuant Sie don t müssen die Handelsregeln von definieren Ihr neues Handelssystem Es nutzt maschinelle Lerntechniken, um neue, einzigartige Handelsstrategien zu generieren Kein Programmier - oder Handelswissen ist erforderlich Es ist in der Lage, Strategien zu schaffen, die Sie als Händler nicht denken, und es ist in der Lage, es schnell zu tun und zu testen Generierte Strategien sofort. StrategyQuant kann Ihnen Hunderte von neuen Trading-Strategien - jeder einzigartige, auf mehrere Daten Zeitrahmen, um maximale Robustheit zu gewährleisten. Die daraus resultierenden Strategien können als Tradestation-Strategie in EasyLanguage, NinjaTrader C Strategie oder MetaTrader 4 Expert Advisor mit gespeichert werden Komplette Quellcode. Robust Backtesting und Strategie analytics. StrategyQuant umfasst die meisten com Plex Strategie Performance Analytics auf dem Markt Es enthält mehrere leistungsstarke Tools, mit denen Sie Ihre Strategie für Robustheit zu testen, um Kurvenanpassung und Überoptimierung zu vermeiden, einschließlich Monte Carlo, Walk-Forward-Analyse und 3D-Charts. Supported Plattformen. StrategyQuant generiert Handelsstrategien, die sein können Verwendet auf den folgenden Handelsplattformen. Featured Handelsplattform für Futures, Aktien, ETFs, Rohstoffe. Favorite Handelsplattform für Forex und CFDs. Featured Handelsplattform für Futures, Aktien, ETFs, Rohstoffe. Wie genau funktioniert es. Let s sagen, Sie wollen Um eine neue Handelsstrategie für EURUSD zu erstellen. Sie wählen die EURUSD Datenquelle, wählen Zeitrahmen und Zeitbereich. Define, die die Strategie blockiert sollte aus Indikatoren, Preisdaten, Betreiber, etc. bestehen, was sollten die Parameter der daraus resultierenden Strategie - Zum Beispiel muss der Nettogewinn über 5000 liegen, der Drawdown muss niedriger als 20 sein, die Rücksendungs-DD-Quote muss über 4 liegen, er muss mindestens 300 Trades produzieren T get die Start-Taste und StrategyQuant wird die Arbeit machen Es wird zufällig neue Handelsstrategien mit Bausteinen, die Sie ausgewählt haben, testet sie sofort und speichert die, die Ihren Anforderungen für Ihre Überprüfung passen. Sie können dann die neu generierten Strategien zu überprüfen, durchführen Zusätzliche Tests oder exportiere sie als MetaTrader4 EAs. it s ein erstaunliches Stück Software. Ich habe StrategyQuant im Dezember 2011 gekauft und habe es täglich seitdem verwendet, einfach gesagt - es ist ein erstaunliches Stück Software Bisher habe ich mehrere EAs erstellt Die sehr gut auf backtest, so sehr ich habe sie hinzugefügt, um meine Live-Konten. In der Vergangenheit war ich enttäuscht von kommerziellen EA Ergebnisse und bis heute bin ich überzeugt, dass, wenn eine profitable kommerzielle EA veröffentlicht wird, dass Makler schnell einen Weg finden Von der Neutralisierung an ihrem Ende über die MT4-Broker-Plugins Mit GB kann ich automatisch entwickeln und testen Handelsstrategien, die niemand vor allem mein Makler in der Welt weiß, oder, ist und profitieren von th Em Unterstützung für das Produkt ist auch hervorragend mit einem Mitglieder-Forum, detaillierte Anleitungen und neue Version Releases. I gratuliere Mark und das Team bei StrategyQuant für diese Spiel-ändernde Software vielen Dank noch einmal - Neil Rickaby. Start Entwicklung Ihrer eigenen automatisierten Trading-Systeme. Wir alle wissen, wie schwierig es ist, eine profitable Handelsstrategie zu finden, die mechanisch gehandelt werden kann. Mit StrategyQuant können Sie Ihre eigenen automatisierten Handelssysteme entwerfen. Anstatt EAs zu kaufen, die von jemand anderem entwickelt wurden, können Sie einfach Ihre eigenen erstellen. Sie können sogar generieren Ein Portfolio von verschiedenen EAs, um auf verschiedenen Paaren zu handeln. Der Ansatz in StrategyQuant verwendet wird, ist die Zukunft des automatischen Handels und StrategyQuant ist das beste und komplexeste Tool für Forex Trader. StrategyQuant v 3 8.Lifetime Lizenz mit allen zukünftigen Upgrades kostenlos. Möglichkeit, um unbegrenzte Anzahl von Handelsstrategien zu generieren. Einfacher Export nach MT4 EA, NinjaTrader C oder Tradestation EasyLanguage. Access to Private Community Forum. Machine Learning und Automated Trading. The Big Short Ich mag es. Seeking Trading-Strategien mit profitable Backtests - UPDATE. Ich hatte einige sehr interessante Gespräche, da ich meine nicht-öffentlichen Intraday-Trading-Framework im Austausch für Informationen über profitable Strategien angeboten , Weshalb ich diesen anfänglich zeitlich begrenzten Ruf unbegrenzt verlängern möchte, dass ich keine Strategieideen suche, ich habe viele davon selbst. Die Herausforderung liegt nicht darin, eine Idee zu finden, sondern die richtige zu wählen und zu testen Bis zu dem Ende, wenn Sie entweder wissen, dass es funktioniert oder dass es doesn t Der kritische Faktor hier ist Zeit Also, was ich bin im Wesentlichen Handel ist die Zeit, die ich in die Entwicklung eines Rock solide Intraday Trading Framework gegen die investiert haben Zeit, die Sie in die Entwicklung einer profitable Trading-Strategie investiert haben Es kann eine Aktie, ETF, Zukunft oder Option Strategie Alle Diskussionen und Informationen ausgetauscht werden vertraulich gehalten werden Entity Ich bin natürlich offen für rein diskutieren Ideen, aber bitte don t erwarten mich, um sie für Sie zu testen und don t beschweren, wenn ich sie umsetzen, ohne um Ihre Genehmigung zu fordern. Call for Proposals. Seeking Handelsstrategien mit profitable Backtests. Unter 15. Juni Ich akzeptiere Vorschläge für vielversprechende Handelsstrategien auf Aktien, Währungen und Aktienanleihenindizes Die Strategie muss im Backtesting profitabel sein und eine annualisierte Sharpe-Ratio von mindestens 1 0 haben. Am 1. Juli werden die beiden vielversprechendsten Strategien ausgewählt und ihre Autoren werden ausgewählt Kann eine der folgenden Optionen wählen.1 Erhalten Sie eine vollständige und kostenlose Kopie des erweiterten, nicht-öffentlichen Handelsrahmens auf der Grundlage von R, die ich seit 2012 entwickelt und verwendet habe und dass die Autoren für Live-Trading ihre Strategien mit Interactive Brokers verwenden können Vereinfachte öffentliche Version kann hier heruntergeladen werden 2 Geben Sie in eine Kooperationsvereinbarung ein, in der ich mich verpflichten werde, ihre Strategie im R - und Papierhandel für maximal drei Monate umzusetzen S Alle Einzelhandels-Trades werden mit den Autoren geteilt, wenn sie auftauchen Darüber hinaus wird der R-Code, der spezifisch für die Strategie ist, nicht der Code des Handelsrahmens an die Strategie-Autoren übergeben werden. Was eine schriftliche Beschreibung der Strategie vorzulegen hat Plus eine Liste der Trades plus die Rückkehr Zeitungen der Backtest oder ausführbare R Oktave-Python-Code, der direkt berechnet die Backtest Rückkehr Zeitungen, zusammen mit dem vollständigen Dataset der Preise in den Backtest verwendet. Senden Sie zu meiner E-Mail in der Kontakt-Sektion. Update von Die reine R Intraday Trading Framework. Finally fand ich die Zeit, dies zu tun Lange überfällig Das Framework läuft nun mit den neuesten Unix-Versionen der IB TWS GW Version 9493 und höher Dies in sich erfordert eine teilweise Re-Schreiben von mehreren Funktionen aus dem großen Aber jetzt etwas veraltet IBrokers R Paket von Jeff Ryan Auch die Standard-Konfiguration für den Handel EURUSD wurde aktualisiert, so dass es jetzt ein Stück Kuchen, um die Beispiel-Dummy-Strategie Ju St Klon der Git Repo zu deinem lokalen Rechner und folge dem README. Etwas über Hardware. Ich bin immer noch ein Fan des Besitzes meines eigenen Metalls Sicher, Dinge mit konfigurierbaren Maschinenbildern in der Wolke zu machen, ist beliebt, weil du nicht durch die Ärger der Verwaltung Ihrer eigenen Hardware, aber, ist es nicht so ein Problem für große Organisationen, wo Hunderte Tausende von Benutzern müssen glücklich zu minimalen Kosten gehalten werden So ist die Wolke nicht nur eine Lösung für ein Problem von Menschen, die zu verwalten haben Skala, aber sind zugleich versuchen zu verkaufen-auf diese Lösung für die einzelnen joe da draußen wer, lasst es uns, doesn t wirklich brauchen es sowieso, wie ich schon sagte, ich bin ein Fan von eigenen eigenen Ingenieur - Die Shell-Hardware kann Ihnen einen langen Weg, wenn Sie sich die Zeit nehmen, um es richtig zu konfigurieren Ein 16-64Gb RAM-Desktop mit einem oder sogar zwei GPUs wird so ziemlich alles, was Sie brauchen Es scheint, dass Backtesting-Strategien verwendet viel mehr Computing-Ressourcen als tatsächliche Live-Handel, weshalb diese Tage können Sie eine Intraday-Strategie von jedem anständigen Laptop mit Vertrauen, während für die Backtesting und Forschung Sie wirklich wollen, dass die RAM-CPU-GPU-Monster über oder eine kleine kleine Supercomputing-Cluster von Ihren eigenen, wie ich vor kurzem hier beschrieben habe R Intraday Trading-Framework Vollständiger Download verfügbar. Ich habe gemacht und zum Download zur Verfügung. Finden Sie Beziehungen zwischen Assets, die für statistische Arbitrage verwendet werden können. Statt der Fokussierung auf die Vorhersage Preisrichtung und Preisvolatilität mit nichtlinearen Modellen mit maschinellen Lernmethoden abgeleitet, eine Alternative wäre Um zu versuchen, ausbeutbare Preisverhältnisse zwischen Vermögenswerten derselben Klasse zu entdecken und den Handel zu handeln, wenn Missbrauch geschieht, also statistische Arbitrage. In gewissem Sinne ist dies irgendwie einfacher als der Versuch, die Preise zu prognostizieren, da das einzige, was man tun muss, ist Eine relativ stabile, lineare oder nichtlineare Beziehung zwischen einer Gruppe von mindestens zwei Vermögenswerten zu finden und davon auszugehen, dass von th E Zeit der Erkennung, diese Beziehung wird für einige Zeit in die Zukunft weiter handeln Handel unter dieser Annahme ist dann sehr viel ein reaktiver Prozess, der durch Preisbewegungen ausgelöst wird, die sich deutlich von der modellierten Beziehung unterscheiden. Traditioneller Pair Trading und Handel von Assetts in einem VECM-Vektor-Fehler-Korrektur-Modell-Beziehung sind gute Beispiele für Statarb mit linearen Modellen Also warum nicht ein einfaches einschichtiges neuronales Netzwerk oder sogar ein RBM verwenden, um eine nicht-lineare Preisbeziehung zwischen zwei nicht kointegrierten Vermögenswerten zu entdecken und wenn dieser Entdeckungsprozess erfolgreich ist , Handeln sie in ähnlicher Weise wie ein klassisches Paar Die Dinge werden noch interessanter, wenn Gruppen mit mehr als nur zwei Vermögenswerten betrachtet werden. Dies wäre dann das nichtlineare Äquivalent einer VECM. Feature Selection Breadth vs Depth. Lets sagen wir haben ein Univariate Timeseries Vorhersage Ziel, das entweder von Typ Regression oder Klassifizierung sein kann, und wir müssen entscheiden, welche Eingabe-Features, um Mehr konkrete zu wählen Ly, wir haben ein großes Universum von Zeiträumlichkeiten, die wir als Inputs verwenden können und wir würden gerne wissen, wie viele wir breite wählen sollten und auch wie weit zurück in der Zeit wollen wir für jede Tiefe suchen Es gibt einen zweidimensionalen Raum der Entscheidungen , Abgegrenzt durch die folgenden vier extremen Fälle unter der Annahme, dass wir insgesamt N-Serie haben und wir können höchstens zurückschauen K timesteps 1 wähle nur eine Serie und schaue mal einmal zurück, 2 wähle nur eine Serie und Rückblick K Timesteps, 3 Pick N-Serie und Rückblick ein Mal, 4 Pick N-Serie und Rückblick K timesteps Die optimale Wahl wird wahrscheinlich nicht von denen, da 1 und 2 nicht genug Vorhersage Informationen enthalten und 3 und vor allem 4 wird entweder nicht möglich sein Aufgrund der Berechnung von Kontrahenten oder zu viel zufälligen Rauschen Die vorgeschlagene Art und Weise der Annäherung an diesem ist, um kleine an 1 zu beginnen, sehen Sie, welche Leistung Sie erhalten, und erhöhen Sie dann die Größe des Eingaberaumes, entweder breit oder Tiefe, bis Sie erreicht haben Zufriedensteller Y Vorhersage Leistung oder bis Sie Ihre Computing-Ressourcen erschöpft haben und müssen entweder aufgeben, die ganze Ansatz oder kaufen Sie eine neue Farm von Desktop s. Using Stacked Autoencoder und beschränkte Boltzmann Maschinen in R. February 12, 2014.Stacked Autoencoders SAs und eingeschränkte Boltzmann Maschinen RBMs sind sehr leistungsstarke Modelle für unbeaufsichtigtes Lernen Leider, zum Zeitpunkt des Schreibens, sieht es so aus, als ob es keine direkten R-Implementierungen gibt, was überraschend ist, da beide Modelltypen schon seit einer Weile herum sind und R Implementierungen für viele andere maschinelle Lernmodelle hat Typen Als Workaround konnten SAs mit einem von mehreren neuronalen Netzwerkpaketen von R ziemlich schnell nnet, AMORE und RBMs implementiert werden, gut, jemand müsste eine gute R-Implementierung für sie schreiben. Aber angesichts dieses Trainings haben beide Modelltypen viel Berechnungsressourcen, wir wollen auch eine Implementierung, die von GPUs Gebrauch machen kann. Im Moment ist die einfachste Lösung, die wir zu haben scheinen zu verwenden Theano Es kann GPUs verwenden und es bietet Implementierungen von gestapelten denoising Autoencodern und RBMs Darüber hinaus Python Theano Code für mehrere andere exotische Boltzmann Maschinen Varianten ist auch im Netz schwimmen Wir können rPython verwenden, um diese Python-Funktionen von R aufrufen, aber die Herausforderung ist Die Daten Getting große Datensätze hin und her zwischen R und Python ohne Verwendung der ascii Serialisierung, die rPython implementiert zu langsam muss gelöst werden Eine mindestens gleichermaßen leistungsfähige Implementierung von Autoencodern, die GPU-Nutzung unterstützt, ist über die Torch7 Framework-Demo verfügbar. Allerdings sind die Funktionen von Torch7 Mit der Verwendung von lua und rufen sie aus innerhalb von R stattdessen erfordern einige Arbeit auf C-Ebene Abschließend Verwenden Sie Theano Python oder Torch7 lua für Trainingsmodelle mit GPU-Unterstützung und schreiben Sie die trainierten Modelle in Datei In R, importieren Sie das geschulte Modell aus Datei und verwenden Sie für Prediction. Update 25 April 2014 Die folgende schöne Lösung Call Python von R bis Rcpp sollte uns einen Schritt näher bringen Mit Theano direkt von R. What Frequenzen zu Trade. January 13, 2014.Wenn versucht, verwertbare Marktmuster zu finden, die man als Einzelhändler handeln könnte, ist eine der ersten Fragen, welche Handelshäufigkeiten monatlich wöchentlich täglich oder intraday überall zu sehen sind Zwischen 5 Sekunden und 1 Stunde Mit begrenzter Zeit für die Durchführung von Forschung an all diesen Zeitskalen, wird dies eine wichtige Frage zu beantworten I und andere haben festgestellt, dass es scheint eine einfache Beziehung zwischen Handelsfrequenz und Menge an Aufwand benötigt, um zu finden Profitable Strategie, die rein quantitativ ist und ein akzeptables Risiko hat In Kürze Je niedriger die Häufigkeit, die Sie handeln möchten, desto schlauerer muss Ihre profitable Strategie handelsfrei sein. Als Beispiel könnte man das sehr hochfrequente Ende des Spektrums betrachten, wo die Marktwirtschaft stattfindet Strategien, die auf wirklich sehr einfachen Mathematik basieren, können sehr profitabel sein, wenn man es geschafft hat, dem Marktzentrum nahe genug zu sein Springen in den täglichen Frequenzbereich, es wird viel schwieriger, quantitative Strategien zu finden, die rentabel sind, während sie immer noch auf einfacher Mathematik basieren. Trading in wöchentlichen und monatlichen Intervallen, mit einfachen quantitativen Methoden oder technischen Indikatoren ist nur ein sehr gutes Rezept für die Katastrophe So , Dass für ein Moment, dass diese Beziehung in der Tat wahr ist und auch in Erwägung zieht, dass wir in unseren Handelsstrategien anspruchsvolle maschinelle Lerntechniken einsetzen können und wollen, könnten wir mit einem wöchentlichen Frequenzfenster beginnen und unseren Weg zu höheren Frequenzen arbeiten. Wöchentlicher Handel hat nicht Um überhaupt automatisiert zu werden und von jeder webbasierten Brokerage-Schnittstelle aus durchgeführt werden können Wir könnten eine Tasche mit Strategien entwickeln, indem wir öffentlich verfügbare historische Daten in Kombination mit unserem bevorzugten Lernalgorithmus finden, um handelsübliche Marktmuster zu finden und dann die Strategie manuell auszuführen , Die ganze Anstrengung sollte in die Suche und Feinabstimmung der quantitativen Strategie und sehr litt gehen Le gedacht muss in die handelsabwicklung gehandelt werden Handelsautomatisierungsaufwand 0 Strategie smartness erforderlich 100 Täglicher Handel sollte automatisiert werden, es sei denn, Sie können wirklich einen festen Teil Ihres Tages für die Überwachung der Märkte und die Durchführung von Trades einrichten Integrieren Maschine Lernalgorithmen mit automatisierten täglichen Handel ist Nicht eine triviale Aufgaben, aber es kann getan werden Handelsautomatisierungsaufwand 20, Strategie-Klugheit erforderlich 80 In Intraday-Zeitskalen, von Minuten und Sekunden bis zu Unter-Sekunden, die Anstrengung, die Sie unternehmen müssen, um Ihre Geschäfte zu automatisieren, kann überall im Bereich liegen Zwischen 20 und 90 Glücklicherweise ist das kleinere die Zeitskala wird die dumber Ihre Strategie sein kann, aber dumm ist natürlich ein relatives Konzept hier Trade Automation Anstrengung 80, Strategie smartness erforderlich 20.What Features zu handgefertigten vs gelernt vs. gelernt. 10. Dezember 2013.Ein Punkt in der Gestaltung eines maschinellen Lernsystems werden Sie unvermeidlich fragen Sie sich, welche Funktionen in Ihr Modell zu füttern Es gibt mindestens zwei Optionen Die erste ist, handgefertigte Funktionen zu verwenden Diese Option gibt Ihnen in der Regel gute Ergebnisse, wenn die Features gut entworfen sind, dass natürlich eine Tautologie ist, da man sie nur gut ansprechen würde, wenn sie Ihnen gute Ergebnisse gegeben haben. Entwerfen von handgefertigten Features Erfordert Fachwissen über das Feld, auf das das Lernsystem angewendet wird, dh Audio-Klassifizierung, Bilderkennung oder in unserem Fallhandel Das Problem hier ist, dass Sie vielleicht noch keine dieser Fachkenntnisse haben und es wird sehr schwer zu kommen Oder nehmen Sie viel Zeit oder höchstwahrscheinlich beide So die Alternative ist, die Features aus den Daten zu lernen, oder mit anderen Worten, verwenden Sie unbeaufsichtigtes Lernen, um sie zu erhalten Eine Voraussetzung hier ist, dass Sie wirklich viele Daten viel mehr davon benötigen, als Sie es wären Notwendigkeit für handgearbeitete Features, aber dann muss es noch nicht beschriftet werden Der Nutzen ist aber klar Du musst wirklich ein Experte auf dem spezifischen Feld sein, das du das System entwennst, dh Handel und f Inance Also, während Sie noch herausfinden müssen, welche Teilmenge der gelernten Features am besten für Ihr Lernsystem ist, das ist auch etwas, was Sie mit den handgefertigten Features zu tun haben möchten. Mein Vorschlag Versuchen Sie, einige handgefertigte Funktionen selbst zu entwerfen Wenn Sie don t durchführen und Sie haben gute Gründe zu glauben, dass es möglich ist, bessere Ergebnisse als die, die Sie bekommen, verwenden Sie unbeaufsichtigte Lernmethoden, um Funktionen zu lernen Sie können sogar ein Hybrid-System, das entworfen und gelernte Funktionen zusammen verwendet Verwenden Sie Open-Source-Tools für den Aufbau von Trading-Anwendungen. November 19, 2013.Wenn ich zuerst begann, in meinem eigenen automatisierten Handel zu suchen, hatte ich drei Anforderungen an die Menge der Werkzeuge, die ich verwenden wollte 1 Sie sollten so wenig wie möglich zu kosten Hol mich los, auch wenn das bedeutete, dass ich eine Menge von Programmierung und Anpassungen selber machen musste, würde es Zeit kosten 2 Es sollte eine Gemeinschaft von Gleichgesinnten da draußen mit diesen gleichen Tools für ein si geben Maße Zweck 3 Die Werkzeuge sollen mir erlauben, so tief in die Eingeweide des Systems zu gehen, wie es nötig ist, auch wenn ich anfangs mein Ziel mehr war, die Grundlagen zu entdecken, die ich nicht in einer Situation finden wollte, in der ich zwei Jahre nach unten bin Line Ich müsste auf eine andere Menge von Tools wechseln, nur weil die, die ich begonnen hatte, nicht erlaubte mir zu tun, was ich wollte wegen der Probleme mit geschlossenen Quellen und restriktive Lizenzierung Als Ergebnis kam ich zu wählen R als meine Sprache der Wahl für die Entwicklung von Handel Algortihms und ich begann mit Interactive Brokers, da sie eine API für die Anbindung an ihre Brokerage-System Während es gibt viele schöne Trading-Tools, die Verbindung mit der IB Trader Workstation und einige können für automatisierte Handel verwendet werden, keine dieser Bieten die gleiche Kraft, Flexibilität und Community-Unterstützung, dass das R-Projekt hat Darüber hinaus R hat wirklich ein erstaunliches Repository von kostenlosen und sehr adavanced statistische und maschinelle Lernpakete, was ist Essentiell, wenn Sie Trading-Algorithmen erstellen wollen. Copyright Censix 2013 - 2015.Der Begriff statistische Arbitrage stat-arb umfasst eine Vielzahl von Anlagestrategien, die in der Regel eine statistische Gleichgewichtsbeziehung zwischen zwei oder mehr Wertpapieren ausnutzen wollen. Das allgemeine Prinzip ist, dass jede Divergenz Aus dem Gleichgewicht ist eine vorübergehende Wirkung, und die Wetten sollten auf den Prozess gesetzt werden, der auf das Gleichgewicht zurückkehrt. Der Hauptvorteil von stat-arb-Paaren Handelstyp-Strategien ist, dass, da die Divergenz vom Gleichgewicht wächst, der Handel wünschenswerter wird, jedoch an einigen Punkt die Divergenz wird so groß werden, dass man zugeben muss, dass die Gleichgewichtsbeziehung nicht mehr existiert, ist das Modell gebrochen. Natürlich ist es wünschenswert, die Kraft der statistischen Werkzeuge zu schätzen, die verwendet werden, um diese Beziehungen zu bestimmen und die Dauer eines beobachteten Gleichgewichts auszugleichen Der Probe. Diese Post wird die Macht der statistischen Tests in Bezug auf Paar-Handel zu untersuchen Für die folgenden statistischen Prüfungen ADF, BVR, HURST, PP, PGFF, JO-T und JO-E. Der allgemeine Grundsatz ist, dass für zwei Aktien und sie bilden eine stationäre und definitionsgemäß bedeutende Rückkehr Paar, wenn die folgende Gleichung gilt. Wenn zwischen und dann ist und ko-integriert ist, ist der Koeffizient der mittleren Reversion Eine statistische Prüfung muss durchgeführt werden, um zu überprüfen, ob dies als Einheit Wurzeltest bekannt ist Wenn die Serie eine Einheitswurzel enthält, ist es nicht für Paarhandel geeignet Sind mehrere Einheiten-Wurzeltests, die jeweils einen anderen Test auf den Restprozess ausführen. Man könnte versucht sein, das AR 1-Restmodell abzuschätzen und auf die Verwendung der herkömmlichen linearen Regressionsmethode zu prüfen, die das Standard-T-Verhältnis berechnet. Es wurde jedoch von Dicky und Fuller 1979 gezeigt Dass das t-Verhältnis nicht der t-Verteilung folgt, daher werden nicht standardmäßige Signifikanztests benötigt, die als Einheitswurzeltests bekannt sind. Bei jedem Modell gibt es bei der Bestimmung der Trainingsfenstergröße einen zu langen Zeitpunkt, ein zu langes Fenster und das Modell Contai N irrelevante Daten und sich langsam an die jüngsten Ereignisse anpassen, zu kurz ein Fenster und das Modell nur auf aktuelle Ereignisse reagiert und vergisst über vergangene Ereignisse schnell Dieser Trade-off ist problematisch in Co-Integrationstests, wurde es in Clegg, M Januar 2014 gezeigt Auf der Beharrlichkeit der Kointegration in Paaren Handel, dass für eine feste Fenstergröße die Leistung der meisten Einheit Wurzeltests abnehmen, wie tendiert von 1 von unten, für 250 Datenpunkte mit dem Sperrfeuer der Co-Integrationstests nur erkennen, Co-Integration weniger als 25 Der Zeit. Insofern ist dies sinnvoll, je langsamer der Prozess ist, um wiederherzustellen, desto mehr Datenpunkte werden benötigt, um die Reversion zu sehen. Es ist etwas unerwünscht, dass die Leistung der Einheitswurzeltests je nach den Eigenschaften des zugrunde liegenden Prozesses variiert Es ist nicht erforderlich für erfolgreiche Paarhandel, dass alle kointegrierten Paare als solche identifiziert werden, die unterschiedliche Leistungseigenschaft von Einheitswurzeltests ist weitgehend irrelevant. Was ist interessanter ist die falsch positiv E-Rate, so dass Paare als Mittelrückkehr identifiziert werden, wenn sie nicht sind, und wie beharrlich die Ergebnisse sind. Generate 1000 co-integrierte Zeitreihen mit und gleichmäßig verteilt in der Menge, und in der Menge nach Clegg dies ist ähnlich wie die Arten von Aktienpaare, die in Wirklichkeit angetroffen werden Wiederholen Sie dies für verschiedene Längen der Zeitreihen und testen Sie, um zu sehen, wie viele Zeitreihen korrekt klassifiziert werden, als co-integrierte mittlere Wiederherstellung mit verschiedenen Tests für verschiedene pValues. In der Mehrheit der Tests PP und PGFF übertreffen die anderen Methoden Wann Der Prozess war mit weniger als 0 85 stark rückläufig, die Tests PP, PGFF, JO-E und JO-T korrekt identifiziert den Prozess als kointegrierte Mittelwiedergabe mehr als 75 der Zeit bei pValue 0 01 Für einige der schwächeren revertierenden Paare Mit mehr als 0 95 ist die Leistung der statistischen Tests mit nur 250 Datenpunkten kläglich. Es lohnt sich zu bedenken, dass 250 Datenpunkte annähernd die Anzahl der Handelstage in einem Jahr sind und vielleicht ein Ind Wieviel historische Daten in einer Paarhandelsstrategie benötigt werden. False Positive Tests. Folgen die gleiche Prozedur umrissen für die Genauigkeitstest, sondern wählte in der Menge, um Zeitreihen zu generieren, die nicht ko-integriert sind Sehen Sie, welcher Prozentsatz der Pfade falsch ist Berichtet als co-integrierte Mittelrevertierung. Ich habe noch nie diese Tabelle in einem Textbuch gesehen und war über die Ergebnisse überrascht, sowohl HURST und BVR berichten mehr falsche Positives als Erhöhungen Je mehr der Prozess explodiert desto wahrscheinlicher ist der Test war, um eine falsche zu zeigen Positiv. Die anderen Tests verhalten sich in einer vernünftigen Weise mit wenigen falschen Positiven. Dieser Teil des Tutorials zur Verwendung des NEAT-Algorithmus erklärt, wie die Genome in einer aussagekräftigen Weise übertrieben werden, indem sie ihre topologischen Informationen beibehalten und wie Speziationsgruppengenome in Spezies verwendet werden können Schützen schwache Genome mit neuen topologischen Informationen aus vorzeitiger Ausrottung aus dem Genpool, bevor ihr Gewichtsraum optimiert werden kann. Der erste Teil dieses Tutors Ial kann hier gefunden werden. Tracking Gene Geschichte durch Innovation Numbers. Part 1 zeigte zwei Mutationen, Link Mutate und Knoten Mutate, die beide neue Gene zum Genom hinzugefügt Jedes Mal, wenn ein neues Gen durch eine topologische Innovation erstellt wird eine globale Innovationsnummer inkrementiert und Zugewiesen an dieses Gen. Die globale Innovationsnummer verfolgt den historischen Ursprung jedes Gens Wenn zwei Gene die gleiche Innovationsnummer haben, dann müssen sie dieselbe Topologie darstellen, obwohl die Gewichte unterschiedlich sein können. Dies wird während des Gen Crossover ausgenutzt. Genome Crossover Mating. Genomes Crossover nimmt zwei Elterngenome, die sie A und B nennen und ein neues Genom schafft, nennen es das Kind, das die stärksten Gene von A und B nimmt, die alle topologischen Strukturen auf dem Weg kopieren. Die Crossover-Gene aus beiden Genomen werden mit ihren Innovationsnummer Für jede Innovationsnummer wird das Gen aus dem passendsten Elternteil ausgewählt und in das Kindgenom eingefügt. Wenn beide Elterngenome th sind E gleiche Fitness dann wird das Gen zufällig aus jedem Elternteil mit gleicher Wahrscheinlichkeit ausgewählt Wenn die Innovationsnummer nur in einem Elternteil vorhanden ist, dann ist dies als disjunktes oder überschüssiges Gen bekannt und stellt eine topologische Innovation dar, es wird auch in das Kind eingefügt Bild unten zeigt den Crossover-Prozess für zwei Genome der gleichen Fitness. Speciation nimmt alle Genome in einem bestimmten Genom-Pool und versucht, sie in verschiedene Gruppen als Spezies bekannt Die Genome in jeder Spezies haben ähnliche Merkmale. Eine Art der Messung der Ähnlichkeit zwischen zwei Genomen ist erforderlich, wenn zwei Genome ähnlich sind, sie sind von der gleichen Spezies Eine natürliche Maßnahme zu verwenden wäre eine gewichtete Summe der Anzahl der disjunkte überschüssige Gene, die topologische Unterschiede und die Differenz der Gewichte zwischen passenden Genen darstellen. Wenn die gewichtete Summe Ist unterhalb einer Schwelle, dann sind die Genome von der gleichen Spezies. Der Vorteil der Aufspaltung der Genome in Spezies ist, dass während der genetischen Evolution Schritt, wo Genome mit geringer Fitness werden vollständig aus dem Genom-Pool entfernt, anstatt mit jedem Genom Kampf für sie s Platz gegen jedes andere Genom in der gesamten Genom-Pool können wir es kämpfen für sie s Platz gegen Genome der gleichen Spezies Dies ist Art und Weise Arten, die aus einer neuen topologischen Innovation, die möglicherweise nicht eine hohe Fitness noch aufgrund der nicht mit seinen Gewichten optimiert wird überleben die culling. Summary der gesamten Prozess. Create ein Genom-Pool mit n zufällige Genome. Take jedes Genom und gelten für Problem Simulation und berechnen die Genom Fitness. Assign jedes Genom zu einer Spezies. In jeder Spezies cull die Genome entfernen einige der schwächeren Genome. Breed jeder Spezies zufällig Auswahl Genome in der Spezies entweder Crossover oder mutate. Repeat alle der oben. Post Navigation.
No comments:
Post a Comment