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Quant Trading Signals.

Started by admin, Aug 12, 2020, 02:24 pm

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Introdução ao quantmod: É possível com uma função de quantmod carregar dados de uma variedade de fontes, incluindo. (Dados de OHLC) Banco de Reserva Federal de St. Louis FRED174 (11.000 séries econômicas) Finanças de Google (dados de OHLC) Oanda, o local da moeda corrente (FX e metais) Bancos de dados de MySQL (seus dados locais) R formatos binários. Rda) Comma Separated Arquivos de valor (.csv) Mais para vir incluindo (RODBC, economagic, Rbloomberg.) Como você pedeGetting dados gt getSymbols (YHOO, srcgoogle) de google finance 1 google getSymbols (GOOG, srcyahoo) Gt getSymbols (DEXJPUS, srcFRED) Taxas de FX de FRED 1 DEXJPUS gt getSymbols (XPTUSD, srcOanda) Platinum de Oanda 1 XPTUSD Cada chamada resulta em dados sendo carregados diretamente em sua área de trabalho, com o nome do objeto retornado da chamada. Muito útil, mas fica melhor. Gt Especificar parâmetros de pesquisa e salvar para sessões futuras. Gt gt setSymbolLookup (YHOOgoogle, GOOGyahoo) gt setSymbolLookup (DEXJPUSFRED) gt setSymbolLookup (XPTUSDlist (nameXPTUSD, srcoanda)) gt saveSymbolLookup (filemysymbols. rda) gt novas sessões chamada loadSymbolLookup (filemysymbols. rda) gt gt getSymbols (c (YHOO, GOOG, DEXJPUS XPTUSD Agora é fácil carregar dados de fontes diferentes em seu espaço de trabalho (ou qualquer outro ambiente) sem requerer explicitamente a atribuição, ou constantemente recordando especificando parâmetros de conexão. Pense nisso como um comando de carregamento que pode buscar dados de quase qualquer lugar. Experimente você mesmo getdata. R Charting com quantmod Agora que temos alguns dados que pode querer olhar para ele. Insira a nova função chartSeries. No presente, esta é uma ótima ferramenta para visualizar as séries de tempo financeiro de uma maneira que muitos praticantes estão familiarizados com - gráficos de linha, bem como gráficos OHLC barra e vela. Há conveniência wrappers para esses estilos diferentes (lineChart, barChart. E candleChart), embora chartSeries faz um pouco para lidar automaticamente com os dados da forma mais adequada. Um rápido olhar para como criar alguns gráficos, incluindo algumas características e um olhar para o que está chegando em lançamentos futuros. Gt Especificar parâmetros de pesquisa e salvar para sessões futuras. Gt gt getSymbols (AAPL, srcyahoo) 1 AAPL gt barChart (AAPL) gt Adicionar multi-colorir e mudar o fundo para branco gt candleChart (AAPL, multi. colTRUE, themewhite) Non-OHLC e Volume série são tratados automaticamente gt getSymbols (XPTUSD, Srcoanda) 1 XPTUSD gt chartSeries (XPTUSD, nomePlatinum (.oz) em USD) Platinum, agora semanal com velas de cor personalizadas usando a função quantmod to. weekly gt chartSeries (to. weekly (XPTUSD), up. colwhite, dn. colblue) Ferramentas de análise de análise técnica A partir da versão 0.3-0, pode-se agora adicionar estudos de análise técnica do pacote TTR ao gráfico acima. Uma página de exemplos detalhados seguirá em breve, mas aqui está um pouco da bondade: Muito boa funcionalidade técnica da biblioteca por Josh Ulrich - no CRAN gt require (TTR) gt getSymbols (AAPL) 1 AAPL gt chartSeries (AAPL) gt addMACD ) Gt addBBands () Usando os dados para gerar sinais Modelos de construção serão principalmente deixados para uma série de exemplo posterior, mas para aqueles ansiosos para continuar desperdiçando uma tarde de sexta-feira no trabalho (quando a maioria dos meus visitantes parecem aparecer), vou continuar. Modelagem em R é o que R é sobre. Os fluxos de dados nesta discussão mais prevelently devido ao fato de que muitos dados financeiros não estão contidos em objetos de dados único. Muito, se não todos, tem que coletado e agregado por você, o modelador. É aqui que as fontes de dados pré-especificadas e os parâmetros de conexão são tão úteis. SetSymbolLookup permite ao modelador a oportunidade de instruir quantmod para dados de origem - dado um símbolo específico - de uma maneira particular. Ao construir modelos em R. Muitas vezes uma fórmula é passada para a função de ajuste junto com o objeto de dados apropriado para pesquisa. Para tratar muitas fontes diferentes, é necessário criar um objeto de dados com todas as colunas pré-especificadas, OU para usar objetos visíveis no ambiente de usuários. Ambos têm inconvenientes óbvios - não menos do que é uma confiança no modeller para ter carregado manualmente e alinhado a série em questão. No melhor, isso é demorado e certamente não muito esclarecedor. No pior dos casos, pode ser perigoso, pois o tratamento de dados é inerentemente propenso a erros. Erros de dados na investigação pode ser caro, erros de dados na negociação pode rapidamente levar a uma nova carreira. Dito isto, vou enfatizar os termos da LICENÇA declarando a FALTA DE GARANTIA COMPLETA em relação a este software e todos os R para essa matéria. User beware Para facilitar este problema de dados relativamente único, o quantmod cria dinamicamente objetos de dados para uso dentro do processo de modelagem, criando um frame de modelo internamente depois de passar por uma série de etapas para identificar as fontes de dados necessárias - carregando se necessário. SpecificModel é a função workhorse para lidar com todos os problemas de dados, e seu arquivo de ajuda deve ser lido para entender completamente o que está acontecendo internamente. Para nossos propósitos aqui, basta saber que um pode especificar QUALQUER dado dentro da chamada para especificarModelo, e quantmod irá lidar com pesquisa e agregação de dados para você. É claro que os dados têm de ser localizáveis ​​e únicos, mas que provavelmente foi suspeitado. Vamos dar uma olhada em um exemplo de especificarModelo. Gt Crie um objeto quantmod para uso em gt no modelo de montagem posterior. Observe que há gt não há necessidade de carregar os dados antes da mão. Gt gt setSymbolLookup (SPYyahoo, VXNlist (nomeVIX, srcyahoo)) gt gt mm lt - especificModel (Next (OpCl (SPY)) OpCl (SPY) Cl (VIX)) gt gt modelData (mm) mm é agora um objeto de quantmod segurando o A fórmula do modelo e a estrutura de dados que implicam os próximos períodos (Next) abertos ao fechamento do SampP 500 ETF (OpCl (SPY)) é modelado como uma fucnção do período atual aberto ao fechamento e o fechamento atual do VIX (Cl (VIX) ). A chamada para modelData extrai o conjunto de dados relevantes, com as transformações aplicadas magicamente. Você pode pegar os dados e fazer com ele como você gosta. Uma função mais direta para realizar o mesmo fim é buildData. Whats next Como sobre alguns exemplos de manipulação de dados de quantmods Este software é escrito e mantido por Jeffrey A. Ryan. Consulte a licença para obter detalhes sobre como copiar e usar. Copyright 2008. Há um número de indicadores e de modelos matemáticos que são aceitados extensamente e usados ​​por algum software de troca (mesmo MetaStock), como o MAMA, a transformação de Hilbert, a transformação de Fisher (como substitutos de FFT), o discriminador de Homodyne, a onda de Sine de Hilbert, Etc inventado por John Ehler. Mas é isso. Nunca ouvi falar de ninguém além de John Ehler estudando nesta área. Você acha que vale a pena aprender o processamento de sinal digital Afinal, cada transação é um sinal e os gráficos de barras são um tanto filtrados forma desses sinais. Será que faz sentido pediu Feb 15 11 em 20:46 Wavelets são apenas uma forma de decomposição de base. As wavelets, em particular, se decompõem em freqüência e tempo e, portanto, são mais úteis do que fourier ou outras descomposições baseadas puramente na freqüência. Existem outras decomposições tempo-freq (por exemplo, o HHT) que devem ser exploradas também. A decomposição de uma série de preços é útil na compreensão do movimento primário dentro de uma série. Em geral, com uma decomposição, o sinal original é a soma de seus componentes de base (potencialmente com algum multiplicador de escala). Os componentes variam desde a menor freqüência (uma linha reta através da amostra) até a freqüência mais alta, uma curva que oscila com uma frequência máxima aproximando-se de N 2. Como isso é útil desenergizando uma série determinando a principal componente de movimento na série determinando Pivôs Denoising é realizado através da recomposição da série, somando os componentes da decomposição, menos os últimos componentes de freqüência mais alta. Esta série denoised (ou filtrada), se escolhido bem, muitas vezes dá uma visão sobre o processo de preço de núcleo. Assumindo que a continuação na mesma direção, pode ser usado para extropolar por um curto período para a frente. Como o timeseries ticks em tempo real, pode-se olhar como o denoised (ou filtragem) preço processo muda para determinar se um movimento de preços em uma direção diferente é significativo ou apenas ruído. Uma das chaves, no entanto, é determinar quantos níveis da decomposição para recompor em qualquer situação. Poucos níveis (baixa freq) significarão que a série de preços recomposta responde muito lentamente aos eventos. Demasiados níveis (freq elevado) significarão para a resposta rápida mas. Talvez muito barulho em alguns regimes de preços. Dado que o mercado varia entre movimentos laterais e movimentos de momentum, um processo de filtragem precisa se ajustar ao regime, tornando-se mais ou menos sensível aos movimentos na projeção de uma curva. Há muitas maneiras de avaliar isso, como olhar para o poder da série filtrada versus o poder da série de preços brutos, visando um determinado dependendo do regime. Supondo que um tenha empregado com sucesso a wavelet ou outras decomposições para produzir um sinal suave e apropriadamente reativo, pode tomar a derivada e usar para detectar mínimos e máximos à medida que a série de preços avança. É necessário uma base que tenha bom comportamento no ponto final de modo que a inclinação da curva no ponto final projete em uma direção apropriada.

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A base precisa fornecer resultados consistentes no ponto final como os ticks timeseries e não ser posicionalmente tendenciosa Infelizmente, eu não estou ciente de qualquer base wavelet que evita os problemas acima. Existem algumas outras bases que podem ser escolhidas que fazem melhor. Conclusão Se você quiser perseguir Wavelets e construir regras de negociação em torno deles, espera fazer um monte de pesquisa. Você também pode achar que, embora o conceito é bom, você precisará explorar outras bases de decomposição para obter o comportamento desejado. Eu não uso decomposições para as decisões comerciais, mas eu achei-los úteis na determinação do regime de mercado e outras medidas para trás olhando. Você precisa investigar como diferenciar métodos de interpolação versus métodos de extrapolação. É fácil construir um modelo que repita o passado (praticamente qualquer esquema de interpolação fará o truque). O problema é que esse modelo é normalmente inútil quando se trata de extrapolação para o futuro. Quando você usa a palavra ciclos, uma bandeira vermelha deve estar subindo. Dig para a aplicação de Fourier Integral, Fourier Series, Fourier Transform, etc, e você encontrará que com freqüências suficientes você pode representar qualquer série de tempo bem o suficiente para que a maioria dos comerciantes de varejo pode ser convencido de que ele funciona. O problema é que ele não tem qualquer poder preditivo. A razão pela qual os métodos de Fourier são úteis em engineeringDSP é porque esse sinal (tensão, corrente, temperatura, qualquer) tipicamente se repete na máquina de circuito onde foi gerado. Como resultado, a interpolação torna-se então relacionada à extrapolação. No caso de você está usando R, heres algum código hacky para tentar: Análise de ciclo e processamento de sinal pode ser útil para padrões sazonais, mas sem saber mais sobre o desempenho de tal abordagem para negociação eu não consideraria um grau em processamento de sinal para apenas negociação. Você ficaria feliz aplicando o que você aprende sobre o padrão de engenharia tipo problema, porque isso pode ser o que você vai ser preso fazendo se ele não funciona bem o suficiente com a negociação. Respondeu 15 de fevereiro às 22:10 DSP e análise de séries de tempo são a mesma coisa. DSP usa engingering lingo e análise de séries de tempo usa linguagem matemática, mas os modelos são bastante simular. Ehlers cyber ciclo indicador é um ARMA (3,2). Ehlers tem algumas idéias únicas: Qual é o significado da fase de uma variável aleatória respondida Feb 26 11 at 5:04 Esqueça todos estes chamados indicadores técnicos. Eles são uma porcaria, especialmente se você não sabe como usá-los. Meu conselho: comprar um bom livro wavelet, e criar sua própria estratégia. Respondeu Fev 16 11 at 2:52 Oi fRed, que livro wavelet você usou Você pode recomendar um título ndash MisterH Mar 28 11 às 11:26 Uma Introdução a Wavelets e outros métodos de filtragem em Finanças e Economia por Ramazan Gencay, Faruk Selcuk Brandon Whitcher ndash RockScience Mar 29 11 às 2:15 Ive encontrou John Ehlers Fisher Transforme bastante útil como um indicador em futuros de troca particularmente em cartas de carrapatos Heikin-Ashi. Confio nele para a minha estratégia, mas eu não acho que é confiável o suficiente para basear um sistema automatizado todo por conta própria, porque não provou confiável durante dias agitados, mas pode ser bastante útil em dias de tendência como hoje. (Id ser feliz para postar um gráfico para ilustrar, mas eu não tenho a reputação necessária) respondeu 22 de março 13 às 20: 47Treve tweets estão dirigindo comerciantes quant louco Trailer YouTube chamada de margem (Reuters) - Dia comerciantes gostam de fazer apostas em tweets do presidente dos EUA Donald Trump, mas alguns dos mais proeminentes estrategistas quantitativos de fundos de hedge e bancos não estão prontos para fazer grandes negócios, ousados ​​em seus medos de mídia social. Os presidentes ativos Twitter presença levantou volatilidade nos mercados financeiros, o que é bom para dia comerciantes que capitalizar sobre as flutuações de preços em mercados altamente líquidos. Tais operadores, que têm um horizonte de curto prazo, têm lutado nos últimos anos como movimentos de mercado se tornaram mais estáveis ​​e mais previsível em meio a um ambiente de baixa taxa de juros. Os tweets dos Trumps são uma boa oportunidade para um trader discricionário a curto prazo, disse Patrik Safvenblad, sócio do fundo de hedge macro sistemático de 1,7 bilhão Harmonic Capital Partners em Londres. Mas ele disse que não é a estratégia certa para sua empresa, já que os gerentes quantitativos precisam de dados que remontem pelo menos cinco a dez anos para estabelecer um padrão. Quants rastreia padrões ou tendências no comportamento de negociação e preços de ativos e cria fórmulas para prever futuros movimentos do mercado. Estes são introduzidos em computadores poderosos que compram e vendem automaticamente com base em sinais gerados por algoritmos. Para estes talentosos grupo de matemáticos, Trumps tweets são muito esporádicos para servir como uma estratégia de negociação significativa. Os tweets dos Trumps são episódicos, disse Joseph Mezrich, diretor de estratégias quantitativas de ações da Nomura em Nova York. A maneira como eu olho para os dados é que eu tenho que olhar para o que acontece com amostra suficiente. Você tem um ou dois eventos no Twitter. E não fornece muita confiabilidade. First Quadrant, outro gestor de activos que utiliza modelos de computador para comprimir dados com cerca de 22 mil milhões em activos, não olha para os tweets dos Trumps para oportunidades de investimento. Como gerente fundamental, estamos realmente procurando apenas isso: mudança fundamental, disse Jeppe Ladekarl, sócio do First Quadrant em Pasadena, Califórnia. As negociações algorítmicas representam cerca de 55 por cento do volume de negociação de ações nos EUA, de acordo com as últimas pesquisas da Greenwich Associates. No mercado global de divisas, esse valor sobe para 65-70 por cento, de acordo com pesquisa do grupo Aite. A resposta morna dos quants aos tweets de Trumps deve manter ordinariamente a volatilidade sob o controle. Mas, dadas as muitas incógnitas políticas sob a nova administração, deve haver contínuas oscilações de preços no mercado, dizem os analistas. Richard Benson, co-diretor de gerenciamento de portfólio da Millennium Global em Londres, acredita que o Trumps Twitter criou mais ruído do que volatilidade significativa. Muitas vezes, o ruído nos dados afoga os sinais comerciais, resultando em resultados incertos, dizem analistas. Na melhor das hipóteses, os tweets Trumps podem criar sinais de sentimento de curto prazo sobre empresas específicas que podem ser úteis no espaço de ações, disse Benson. Mas o tweet ainda está sujeito a interpretação, e ele não tem certeza se pode realmente prever nada. O Millennium gerencia cerca de 16 bilhões em ativos e tem um fundo sistemático, que Benson disse que não tem planos de usar tweets Trumps. RETAIL TRADING VOLUME SPIKE É uma história diferente no mundo do comércio do dia onde os tweets de Trumps entregaram um pico no volume para alguns dos corretores de varejo em linha. Robinhood, um aplicativo de troca livre de comissão para investidores de varejo, experimentou surtos em volume com base na atividade do Trumps Twitter, disse o porta-voz da empresa. Os volumes de transações no Robinhood atingiram níveis recorde de mais de 1 bilhão na semana seguinte à vitória dos Trumps. O aplicativo comercial, que tem 1 milhão de usuários, é apoiado pelas principais empresas de capital de risco Google Ventures e Andreessen Horowitz, bem como o rapper dos Estados Unidos Snoop Dogg eo ator Jared Leto. O volume também aumentou em novembro na FXCM Inc., uma das principais corretoras de câmbio de varejo dos EUA, em parte devido às eleições presidenciais nos EUA, disse a porta-voz da empresa, Jaclyn Sales. Trumps comentários desprezíveis sobre o México ea China no Twitter têm impulsionado o volume de negociação de dólares nos últimos dois meses com base no indicador de volume em tempo real FXCMs. No corretor norte-americano TD Ameritrade Holdings Corp, o volume médio diário de negócios no primeiro trimestre aumentou 11% em relação ao ano anterior, informou a empresa em seu site, atribuindo parte desse aumento à Trump. Durante uma chamada de ganhos sobre o trimestre encerrado em 31 de dezembro, o presidente-executivo da Ameritrade, Tim Hockey, disse que a atividade de mídia social da Trumps poderia continuar a impulsionar o volume de negócios. Todos os dias acordamos esperando Trump vai tweet algo, Hockey disse CNBC há algumas semanas. Trumps carinho para tweeting traz oportunidades de negócios para os fornecedores de tecnologia, alguns dos quais desenvolveram modelos para ajudar as empresas a lucrar com os EUA comentários Twitter presidentes. Por exemplo, a startup Trigger, com sede em Nova York, que notifica investidores de varejo sobre comentários de mídia social, criou um alerta chamado trigger, que sugere investidores quando Trump tweets sobre uma empresa listada. Rachel Mayer, executivo-chefe da Triggers, disse que o Trump Trigger se tornou o alerta mais popular na plataforma, com assinaturas de cerca de um terço de seus usuários totais. Eu não vejo esses (tweets Trumps) parando, disse Mayer. (Editado por Megan Davies, Ed Tobin e Matthew Lewis) Mais da Reuters: