Vi tilbyr online kurs Cryptocurrency Trading med Python gjennomført i sanntid gjennom Adobe Connect. Dette kurset er utført av Nick Kirk, en ekspert på algoritmisk kryptohandel og en kvantitativ utvikler, og modereres av Dr. Ernest Chan. Deltakere vil motta Python kildekode og data for backtesting. Gemini-utvekslinger Sandbox-miljøet vil bli brukt, som tilbyr full utvekslingsfunksjonalitet ved hjelp av testmidler, for testing av API-tilkobling og utførelse av strategier. Maks antall deltagere: 30. Totalt antall timer: 6. Avgift: 499. Datoer og tider: 11. og 18. mars. Lørdager. 10: 00-13: 00 New York Time. Registrering: E-post ernestepchan, eller klikk på knappen nedenfor. Kursoversikt kan lastes ned her. Om Nick Kirk Nick er en aktiv algoritmisk kryptohandler og kvantitativ utvikler. Han har mer enn 10 års erfaring i å utvikle, automatisere og integrere handelssystemer for investeringsbanker og kapitalforetak. Før han jobbet i økonomi, jobbet han hos IBM Labs og Siemens Research. Han har tidligere lært algoritmisk kryptohandel på CQF Institute til bred anerkjennelse. Ros for denne workshoppen Nick er en veldig lidenskapelig talsmann for kryptokurverdier. Jeg var veldig glad for å ha deltatt i en av hans cryptocurrency trading workshops i fortiden. Hans stumme entusiasme sammen med sin dybdegående kunnskap på feltet resulterer i en svært positiv og verdiskapende erfaring med kryptokurshandel med faktisk praktisk implementering. I kombinasjon med Ernie Chan, Guru of Algo Trading, vil blandingen være 8216explosive8217 Kan ikke vente8221 8211 Konstantinos Moutsioulis Porteføljeanalytiker, Den nederlandske utviklingsbanken, Haag-området 8220 Jeg har vært veldig imponert over Ernies tidligere workshops og har hatt glede av å diskutere kryptocurrency trading ideas med Nick ved mange anledninger. Jeg gleder meg til deres unike partnerskap i den kommende Bitcoin workshop8221. 8211 Stephen Hope Tidligere leder av faste inntekter Kvantitative handelsstrategier, BNP Paribas Jeg skal undervise i en online workshop om kunstig intelligenssteknikker for handelsmenn i mai. Dette er en 6-timers workshop som introduserer bruk av kunstig intelligens teknikker for å identifisere nyttige prediktive variabler og handelsregler for avkastningspåmelding. Det legges vekt på teknikker for å unngå data-snooping bias og på utvalgsmodeller. Gratis prøveversjoner for MATLAB Statistikk og Maskinlæring og Neural Network Toolboxes vil bli gitt, samt prøve datasett for backtesting. (Forhåndsinnspilt MATLAB programmeringsopplæring er inkludert.) Maks antall deltagere: 14. Totale timer: 6. Avgift: 899. Datoer og tider: 13. og 20. mai. Lørdager, 10: 00-13: 00, New York Time. Registrering: E-post ernestepchan, eller klikk på knappen nedenfor. Kursoversikt kan lastes ned her. Det forhåndsinnspillte kurset på nettet, Backtesting, er nå tilgjengelig. Dette består av registrerte Adobe Connect-økter. Fokus er på å oppdage og unngå ulike fallgruver under backtesting-prosessen som kan forringe ytelsesprognoser. Illustrasjonsøvelser er hentet fra en futuresstrategi og en børsporteføljehandelstrategi ved bruk av MATLAB. Gratis MATLAB-prøve lisenser vil bli arrangert for omfattende øvelser i klassen. Ingen forkunnskaper om MATLAB er nødvendig, men noen erfaring med programmering er nødvendig. Matematikkkravet er grunnleggende statistikk på høyskolenivå. Totalt antall timer: 7 timer registrert økt. Avgift: 499. Registrering: Email ernestepchan, eller klikk på knappen nedenfor. Kursoversikt kan lastes ned her. Ernie tilbyr også personlige workshops i London. Disse workshops kan kvalifisere for CFA Institute utdanningskurs. Ros for våre workshops: 8220 En utmerket kurs av en flott lærer. Ernie forklarte tydelig og brukte de ulike områdene av kunstig intelligens, ga uvurderlig innsikt om deres relative fortrinn og ga meg selvtilliten til å implementere dem i min egen handel.8221 8211 Dr Nikhil Shenai (Ph. D. Imperial College, BA, Cambridge Universitetet), grunnlegger av EK Technologies (Quantitative Trading amp Development) 82208230thank deg igjen for Momentum Strategies treningskurs denne uken. Det var veldig gunstig. Jeg fant dine forklaringer på begrepene veldig tydelige og eksemplene godt utviklet. Jeg liker den strenge tilnærmingen som du tar til strategievaluering.8221 8211 Andrew B. 8220 Ernie8217s verksted tilbyr spesielt nyttig innsikt i å implementere lønnsomme handelsstrategier og at8217er utenfor hans books8217-innhold. Og han er en av de mest tålmodige og gir instruktører jeg noensinne har møtt 8220 8211 K. W. Fung, CQF, grunnlegger av Quants Investment 8220 Disse verkstedene har gitt meg nok kjennskap og tillit til å takle den nyeste forskningen. Bare segmentet på intermarketing feieordre i MFT-kurset var verdt prisen på opptak til alle tre verkstedene jeg dro til. 8220 8211 Cedric Yau 8220 Dr. Chan 8230 er en fenomenal instruktør8230 8221 8211 Anonym studentevalueringMean Reversion Hva er Mean Reversion Gjennomsnittlig reversering er teorien som tyder på at prisene og avkastningen til slutt går tilbake til gjennomsnittet eller gjennomsnittet. Dette gjennomsnittet eller gjennomsnittet kan være det historiske gjennomsnittet av prisen eller avkastningen, eller et annet relevant gjennomsnitt som vekst i økonomien eller gjennomsnittlig avkastning av en industri. BREAKING DOWN Mean Reversion Denne teorien har ført til mange investeringsstrategier som involverer kjøp eller salg av aksjer eller andre verdipapirer hvis nyere forestillinger har vesentlig avviket fra deres historiske gjennomsnitt. En endring i avkastningen kan imidlertid være et tegn på at selskapet ikke lenger har de samme utsiktene det en gang gjorde, i så fall er det mindre sannsynlig at det vil forekomme reversering. Prosentavkastning og priser er ikke de eneste tiltakene som vurderes å gi tilbake rentenivået, eller selv om et selskaps pris-inntjeningsforhold kan bli gjenstand for dette fenomenet. En reversering innebærer retur av en tilstand tilbake til en tidligere tilstand. I tilfelle av vesentlig reversering, er tanken at enhver pris som strays langt fra den langsiktige normen, vil igjen komme tilbake, tilbake til den forstås tilstanden. Teorien er fokusert på reversering av bare relativt ekstreme endringer, da normal vekst eller andre svingninger er en forventet del av paradigmet. Den gjennomsnittlige reversjonsteorien brukes som en del av en statistisk analyse av markedsforhold, og kan være en del av en samlet handelsstrategi. Det passer godt med ideene om å kjøpe lavt og selge høyt, ved å håpe å identifisere unormal aktivitet som i teorien vil gå tilbake til et normalt mønster. Returen til et normalt mønster er ikke garantert, da en uventet høy eller lav kan være en indikasjon på et skifte i normen. Slike hendelser kan inkludere, men er ikke begrenset til, nye produktutgivelser eller utviklinger på den positive siden, eller tilbakekallinger og rettssaker på den negative siden. Selv med ekstreme hendelser er det mulig at en sikkerhet vil oppleve en vesentlig reversering. Som med mest markedsaktivitet, er det få garantier for hvordan bestemte hendelser vil eller ikke vil påvirke den generelle appellen til enkelte verdipapirer. Mean Reversion Trading Gjennomsnittlig reversering handel ser ut til å kapitalisere på ekstreme endringer innenfor prisingen av en bestemt sikkerhet, basert på antagelsen om at det vil gå tilbake til sin tidligere tilstand. Denne teorien kan brukes til både kjøp og salg, da det tillater en handelsmann å tjene på uventede oppvekst og lagre ved forekomst av unormalt lavt. Basis for algoritmisk handel: Konsepter og eksempler En algoritme er et bestemt sett med klart definerte instruksjoner rettet mot å utføre en oppgave eller prosess. Algoritmisk handel (automatisert handel, svart bokhandel eller ganske enkelt algo-trading) er prosessen med å bruke datamaskiner som er programmert til å følge et definert sett med instruksjoner for å sette en handel for å generere fortjeneste med en hastighet og frekvens som er umulig for en menneskelig næringsdrivende. De definerte settene av regler er basert på timing, pris, kvantitet eller hvilken som helst matematisk modell. Bortsett fra profittmuligheter for næringsdrivende, gjør algo-trading markeder mer likvide og gjør handel mer systematisk ved å utelukke følelsesmessige menneskelige konsekvenser for handelsaktiviteter. Anta at en næringsdrivende følger disse enkle handelskriteriene: Kjøp 50 aksjer på en aksje når 50-dagers glidende gjennomsnitt går over 200-dagers glidende gjennomsnitt. Selg aksjer på aksjene når 50-dagers glidende gjennomsnitt går under 200-dagers glidende gjennomsnitt Ved å bruke dette settet med to enkle instruksjoner, er det enkelt å skrive et dataprogram som automatisk overvåker aksjekursen (og de bevegelige gjennomsnittlige indikatorene) og legger kjøps - og salgsordrene når de definerte betingelsene er oppfylt. Trafikken trenger ikke lenger å holde øye med livepriser og grafer, eller legge inn ordrene manuelt. Det algoritmiske handelssystemet gjør det automatisk for ham ved korrekt å identifisere handelsmuligheten. (For mer om å flytte gjennomsnitt, se: Enkle bevegelige gjennomsnittsverdier Gjør utfordringer.) Algo-trading gir følgende fordeler: Handler utført til best mulig pris Øyeblikkelig og nøyaktig handelsordreplassering (derved høye muligheter for utførelse på ønsket nivå) Handler tidsbestemt korrekt og øyeblikkelig for å unngå betydelige prisendringer. Reduserte transaksjonskostnader (se gjennomføringsbristeksemplet nedenfor) Samtidig automatisert kontroll av flere markedsforhold. Redusert risiko for manuelle feil i å plassere bransjene. Teste algoritmen basert på tilgjengelige historiske og sanntidsdata Redusert Mulighet for feil av menneskelige handelsfolk basert på følelsesmessige og psykologiske faktorer Den største delen av dagens algo-trading er HFT (High Frequency Trading), som forsøker å kapitalisere seg på å plassere et stort antall bestillinger med svært høye hastigheter på tvers av flere markeder og flere beslutninger parametere, basert på forhåndsprogrammerte instruksjoner. (For mer om handel med høyfrekvent handel, se: Strategier og hemmeligheter for høyfrekvenshandelsvirksomhet). Algo-trading brukes i mange former for handels - og investeringsaktiviteter, blant annet: Midtre til langsiktige investorer eller kjøpsselskaper (pensjonskasser , fond, forsikringsselskaper) som kjøper i aksjer i store mengder, men ikke vil påvirke aksjekursene med diskrete, store voluminvesteringer. Kortsiktige forhandlere og selger sidedeltakere (markedstakere, spekulanter og arbitragerer) drar nytte av automatisert handelstiltak i tillegg, algo-trading hjelpemidler for å skape tilstrekkelig likviditet for selgere i markedet. Systematiske handelsfolk (trendfølgere, parhandlere, hedgefond etc.) finner det mye mer effektivt å programmere handelsreglene og la programmet handle automatisk. Algoritmisk handel gir en mer systematisk tilnærming til aktiv handel enn metoder basert på en menneskelig handlende intuisjon eller instinkt. Algoritmiske handelsstrategier Enhver strategi for algoritmisk handel krever en identifisert mulighet som er lønnsom når det gjelder bedre inntjening eller kostnadsreduksjon. Følgende er vanlige handelsstrategier som brukes i algo-trading: De vanligste algoritmiske handelsstrategiene følger trender i flytende gjennomsnitt. kanalutbrudd. prisnivåbevegelser og tilhørende tekniske indikatorer. Dette er de enkleste og enkleste strategiene for å implementere gjennom algoritmisk handel fordi disse strategiene ikke innebærer å gjøre noen spådommer eller prisprognoser. Handler er initiert basert på forekomsten av ønskelige trender. som er enkle og enkle å implementere gjennom algoritmer uten å komme inn i kompleksiteten av prediktiv analyse. Ovennevnte eksempel på 50 og 200 dagers glidende gjennomsnitt er en populær trend-strategi. (For mer om trend trading strategier, se: Enkle strategier for kapitalisering på trender.) Å kjøpe en dobbelt børsnotert aksje til en lavere pris i ett marked og samtidig selge den til en høyere pris i et annet marked, tilbyr prisforskjellen som risikofri gevinst eller arbitrage. Samme operasjon kan replikeres for aksjer kontra futures instrumenter, da prisforskjeller eksisterer fra tid til annen. Implementering av en algoritme for å identifisere slike prisforskjeller og å plassere ordrene gir lønnsomme muligheter på en effektiv måte. Indeksfondene har definert perioder med rebalansering for å bringe sine beholdninger på nivå med sine respektive referanseindekser. Dette skaper lønnsomme muligheter for algoritmiske handelsmenn, som utnytter forventede bransjer som tilbyr 20-80 basispoeng fortjeneste avhengig av antall aksjer i indeksfondet, like før indeksfondets rebalansering. Slike handler initieres via algoritmiske handelssystemer for rettidig utførelse og beste priser. Mange påviste matematiske modeller, som delta-nøytral handelsstrategi, som tillater handel på kombinasjon av opsjoner og underliggende sikkerhet. hvor handler er plassert for å kompensere positive og negative deltakere slik at porteføljens delta blir opprettholdt til null. Gjennomsnittlig reverseringsstrategi er basert på ideen om at høye og lave priser på en eiendel er et midlertidig fenomen som regelmessig vender tilbake til gjennomsnittlig verdi. Identifisere og definere et prisklasse og en implementeringsalgoritme basert på det tillater handel å bli plassert automatisk når prisen på aktivet bryter inn og ut av sitt definerte område. Volumvektet gjennomsnittsprisstrategi bryter opp en stor ordre og frigjør dynamisk bestemte mindre biter av ordren til markedet ved hjelp av aksjespesifikke historiske volumprofiler. Målet er å gjennomføre bestillingen nær Volumvektet Gjennomsnittlig Pris (VWAP), og derved nytte gjennomsnittlig pris. Tidsvektet gjennomsnittsprisstrategi bryter opp en stor ordre og frigjør dynamisk bestemte mindre biter av ordren til markedet ved å bruke jevnt fordelte tidsluker mellom en start og sluttid. Målet er å gjennomføre bestillingen nær gjennomsnittlig pris mellom start - og sluttider, og dermed minimere markedsvirkningen. Inntil handelsordren er fullstendig, fortsetter denne algoritmen å sende partielle ordrer, i henhold til definert deltakelsesforhold og i henhold til volumet som handles på markedene. Den relaterte trinnstrategien sender ordrer til en brukerdefinert prosentandel av markedsvolumer og øker eller reduserer denne deltakelsesraten når aksjekursen når brukerdefinerte nivåer. Strategien for gjennomføring av mangler har til hensikt å minimere eksekveringsprisen for en ordre ved å avregne realtidsmarkedet, og dermed spare på kostnadene for ordren og dra nytte av mulighetskostnaden ved forsinket utførelse. Strategien vil øke den målrettede deltakelsesraten når aksjekursen beveger seg gunstig og reduserer den når aksjekursen beveger seg negativt. Det er noen spesielle klasser av algoritmer som forsøker å identifisere hendelser på den andre siden. Disse sniffingsalgoritmene, som for eksempel brukes av en selger side markedsfører, har den innebygde intelligensen for å identifisere eksistensen av noen algoritmer på kjøpssiden av en stor ordre. Slik gjenkjenning gjennom algoritmer vil hjelpe markedsmakeren til å identifisere store ordre muligheter og gjøre det mulig for ham å få fordel ved å fylle ordrene til en høyere pris. Dette er noen ganger identifisert som high-tech front-running. (For mer om handel med høyfrekvent handel og bedrageri, se: Hvis du kjøper aksjer på nettet, blir du involvert i HFT.) Tekniske krav til algoritmisk handel Implementering av algoritmen ved hjelp av et dataprogram er den siste delen, clubbed med backtesting. Utfordringen er å omdanne den identifiserte strategien til en integrert datastyrt prosess som har tilgang til en handelskonto for å plassere ordrer. Følgende er nødvendige: Programmeringskunnskap for å programmere den nødvendige handelsstrategien, innleid programmører eller ferdigstillet handelsprogramvare Nettverkstilkobling og tilgang til handelsplattformer for å plassere ordrene Tilgang til markedsdata feeds som vil bli overvåket av algoritmen for muligheter til plassering ordrer Evnen og infrastrukturen til å sikkerhetskopiere systemet en gang bygget, før den går live på ekte markeder Tilgjengelig historisk data for backtesting, avhengig av kompleksiteten av regler implementert i algoritmen Her er et omfattende eksempel: Royal Dutch Shell (RDS) er notert på Amsterdam Børs (AEX) og London Stock Exchange (LSE). Lar bygge en algoritme for å identifisere arbitrage muligheter. Her er noen interessante observasjoner: AEX handler i euro, mens LSE handler i Sterling Pounds På grunn av en times tidsforskjell åpner AEX en time tidligere enn LSE, etterfulgt av begge børser som handler samtidig for de neste par timene og deretter handler kun i LSE under Den siste timen når AEX lukkes Kan vi undersøke muligheten for arbitragehandel på Royal Dutch Shell-børsen som er oppført på disse to markedene i to forskjellige valutaer. Et dataprogram som kan lese nåværende markedspriser. Prisene fra både LSE og AEX. A forex rate feed for GBP-EUR-vekslingskurs Bestill plasseringskapasitet som kan ordne bestillingen til riktig utveksling Tilbakestillingskapasitet på historiske prisfeeder Dataprogrammet bør utføre følgende: Les innkommende prisfôr av RDS-lager fra begge børser Ved hjelp av tilgjengelige valutakurser . konvertere prisen på en valuta til andre Hvis det eksisterer en stor nok prisavvik (rabatt på meglerkostnadene) som fører til en lønnsom mulighet, legger du kjøpsordren på lavere prisutveksling og salgsordre på høyere prissentral Hvis ordrene utføres som Ønsket, arbitrage fortjeneste vil følge Simple and Easy Imidlertid er praksis med algoritmisk handel ikke så enkelt å vedlikeholde og utføre. Husk at hvis du kan plassere en algo-generert handel, så kan de andre markedsdeltakere. Følgelig varierer prisene i milli - og til og med mikrosekunder. I eksemplet ovenfor, hva skjer hvis kjøpekjøpet ditt blir henrettet, men selger handel, da selgerprisene endrer seg når bestillingen din treffer markedet. Du vil ende opp med å sitte med en åpen stilling. gjøre arbitrage-strategien din verdiløs. Det er flere risikoer og utfordringer: for eksempel systemfeil, nettverkstilkoblingsfeil, tidsforsinkelse mellom handelsordre og utførelse, og viktigst av alt, ufullkomne algoritmer. Jo mer komplekse en algoritme, desto strengere backtesting er nødvendig før den blir satt i gang. Kvantitativ analyse av en algoritmeprestasjon spiller en viktig rolle og bør undersøkes kritisk. Det er spennende å gå for automatisering hjulpet av datamaskiner med en ide å tjene penger uten problemer. Men man må sørge for at systemet er grundig testet og at det stilles krav om grenser. Analytiske handelsfolk bør vurdere å lære programmerings - og byggesystemer alene, for å være sikre på å implementere de riktige strategiene på idiotsikker måte. Forsiktig bruk og grundig testing av algo-handel kan skape lønnsomme muligheter. Den totale dollarverdien av alle selskapets utestående aksjer. Markedsverdien beregnes ved å multiplisere. Frexit kort for quotFrench exitquot er en fransk spinoff av begrepet Brexit, som dukket opp da Storbritannia stemte til. En ordre som er plassert hos en megler som kombinerer funksjonene til stoppordre med grensene. En stoppordre vil. En finansieringsrunde hvor investorer kjøper aksjer fra et selskap til lavere verdsettelse enn verdsettelsen plassert på. En økonomisk teori om total utgifter i økonomien og dens effekter på produksjon og inflasjon. Keynesian økonomi ble utviklet. En beholdning av en eiendel i en portefølje. En porteføljeinvestering er laget med forventning om å tjene en avkastning på den. Dette.
Comments
Post a Comment