Projetando Sistemas De Negociação No Mercado De Ações Com E Sem Soft Computing

Projetando sistemas de negociação de mercado (com e sem soft computing). No entanto, as empresas algotrading empregam cientistas de computação e matemáticos que são capazes de perceber as RNA como não apenas caixas pretas, mas sim uma abordagem não paramétrica para a modelagem com base na minimização de uma função de entropia. Como tal, houve um ressurgimento recente no método, em parte facilitado pelos avanços na arquitetura de computadores modernos (Chen et al. 2013 Niaki e Hoseinzade, 2013 Vanstone e Hahn, 2010). Uma rede neural profunda (DNN) é uma rede neural artificial com múltiplas camadas ocultas de unidades entre as camadas de entrada e saída. Resumo: as redes neurais profundas (DNNs) são poderosos tipos de redes neuronais artificiais (RNAs) que usam várias camadas ocultas. Recentemente, eles ganharam atenção considerável na comunidade de transcrição de fala e reconhecimento de imagem (Krizhevsky et al., 2012) por suas propriedades preditivas superiores, incluindo robustez à superação. No entanto, sua aplicação à previsão do mercado financeiro não foi pesquisada anteriormente, em parte por sua complexidade computacional. Este artigo descreve a aplicação de DNNs para prever as direções de movimento do mercado financeiro. Um passo crítico na viabilidade da abordagem na prática é a capacidade de implementar o algoritmo efetivamente na infra-estrutura de computação de alto desempenho de grande propósito. Usando um co-processador Intel Xeon Phi com 61 núcleos, descrevemos o processo para a implementação eficiente do algoritmo de descida de gradiente estocástico em lotes e demonstramos uma aceleração de 11.4x no Intel Xeon Phi em uma implementação serial no Intel Xeon. Texto completo Documento de conferência Nov 2015 Inteligência aplicada Matthew Dixon Diego Klabjan Jin Hoon Bang questStaticamente falando, a estratégia aleatória é uma estratégia de distribuição normal com o valor médio de R Random Strategy 0. Na análise de negociação, os meios de qualquer estratégia comercial desenvolvida são testados contra A média da curva de distribuição que uma estratégia de negociação aleatória produziria, o que em estatísticas é assumido como sendo zero sob a hipótese nula de retornos excessivos (Vanstone amp Hahn, 2010). Tal como acontece com qualquer variável aleatória normal padrão, o desvio padrão desta estratégia é derivado de simulações de 1000 realizações independentes de estratégias aleatórias não correlacionadas como mostrado na Fig. A evidência crescente está sugerindo que as publicações em fóruns de ações on-line afetam os preços das ações e alteram as decisões de investimento nos mercados de capitais, quer porque as postagens contêm novas informações ou podem ter poder preditivo para manipular os preços das ações. Neste artigo, propomos um novo sistema de suporte comercial inteligente baseado na previsão do sentimento combinando técnicas de mineração de texto, seleção de características e algoritmos de árvore de decisão em um esforço para analisar e extrair termos semânticos expressando um sentimento particular (vender, comprar ou segurar) de Mensagens de microblogging relacionadas ao estoque chamadas StockTwits. Uma tentativa foi feita para investigar se o poder dos sentimentos coletivos de StockTwits poderia ser previsto e como as mudanças nesses sentimentos previstos informam decisões sobre se vender, comprar ou manter o índice Dow Jones Industrial Average (DJIA). Neste artigo, uma abordagem de filtro da seleção de recursos é empregada pela primeira vez para identificar os termos mais relevantes nas publicações de tweet. O modelo de árvore de decisão (DT) é então construído para determinar as decisões de negociação desses termos ou, mais importante, combinações de termos baseados em como eles interagem. Em seguida, uma estratégia de negociação baseada em uma hipótese de investimento predeterminada é construída para avaliar a rentabilidade das decisões de negociação do termo extraídas do modelo DT. Os resultados da experiência com base em estratégias de TTT (122-tweet term trading) alcançam um desempenho promissor e as estratégias (TTT) superam dramaticamente as estratégias de investimento aleatórias. Nossas descobertas também confirmam que as postagens da StockTwits contêm informações valiosas e conduzem atividades comerciais nos mercados de capitais. Texto completo Artigo Ago 2015 Alya Al Nasseri Allan Tucker Sergio de Cesare quotTechnical analysis 1, 58 (às vezes chamado de chartist) só interessa nos movimentos de preços do mercado, identificando padrões e usando-os para prever os preços futuros. Exemplos de indicadores utilizados para análise técnica são: ímpetos, médias móveis, osciladores, convergências, divergências, etc. Os métodos de computação suave demonstram progressivamente sua eficiência no mundo financeiro 4, 8, 55, 76. Diferentes argumentos podem justificar o uso de soft Abordagens de computação para mineração de dados financeiros, como 55. grandes conjuntos de dados, lidar com um problema mal estruturado, melhor compreensão da dinâmica financeira, etc. Diferentes aplicações de soft computing métodos para dados financeiros podem ser encontrados, com base em redes neurais 6, 14, 64, 74, 75 ou com base em sistemas difusos 5, 44, 45, 82 Disposição APIN 10489: Arquivo v.1.3.2 grande: apin284.tex quot Mostrar resumo Ocultar resumo RESUMO: a previsão de séries temporais é uma tarefa importante Para o setor empresarial. Os agentes envolvidos no sector do azeite consideram que, para o preço do azeite, as previsões a médio prazo são mais importantes do que as previsões a curto prazo. Em colaboração com estes agentes, a previsão do preço do azeite virgem extra com seis meses de antecedência foi estabelecida como o objetivo deste trabalho. De acordo com a opinião de especialistas, o uso de variáveis ​​exógenas e indicadores técnicos pode ajudar nesta tarefa e deve ser incluído no processo de previsão. A quantidade de variáveis ​​que podem ser consideradas torna necessário o uso de algoritmos de seleção de características para reduzir o número de variáveis ​​e aumentar a interpretabilidade e utilidade do sistema de previsão obtido. Assim, neste artigo, o CO2RBFN, um algoritmo cooperativo-competitivo para o projeto Radial Basis Function Network e outros métodos de computação suave foram aplicados aos conjuntos de dados com todo o conjunto de variáveis ​​de entrada e aos conjuntos de dados com o conjunto selecionado de variáveis ​​de entrada . A experimentação realizada mostra que o CO2RBFN obtém os melhores resultados na previsão a médio prazo dos preços do azeite com o conjunto e com o conjunto selecionado de variáveis ​​de entrada. Além disso, os métodos de seleção de características aplicados aos conjuntos de dados evidenciaram algumas variáveis ​​influentes que poderiam ser consideradas não apenas para a predição, mas também para a descrição do processo complexo envolvido na previsão de médio prazo do preço do azeite. Artigo de texto completo junho de 2011Projetando sistemas de negociação de mercado de ações Sobre os autores Bruce Vanstone O Dr. Bruce Vanstone é professor assistente na Bond University, na Austrália. Ele completou seu doutorado em Finanças Computacionais em 2006. Ele é um apresentador e editor regular de trabalho acadêmico em sistemas de negociação no mercado de ações em nível internacional. Ele ensina cursos de negociação no mercado de ações na universidade e é consultor de um hedge fund boutique na Austrália. Mais informações sobre Bruces. Leia mais sobre Bruce Vanstone Tobias Hahn Tobias Hahn está atualmente estudando para um doutorado na Bond University, na Austrália. Sua pesquisa centra-se na microestrutura do mercado e, em particular, na aplicação de técnicas de aprendizado de máquinas ao preço de produtos derivados. Índice Listagem Prefácio Agradecimentos Introdução 1. Projetando Sistemas de Negociação de Mercado de Valores 1.1 Introdução 1.2 Motivação 1.3 Escopo e Dados 1.4 A Hipótese do Mercado Eficaz 1.5 A Ilusão do Conhecimento 1.6 Investir versus Negociação 1.6.1 Investir 1.6.2 Negociação 1.7 Construir um Sistema de Negociação Mecânico de Mercado de Valores 1.8 O Lugar da Computação Suave 1.9 Como Usar este Livro 2. Introdução à Negociação 2.1 Introdução 2.2 Diferentes Abordagens à Negociação 2.2.1 Direção de negociação 2.2.2 Prazo de negociação 2.2.3 Tipo de comportamento explorado 2.2.3.1 Tendência baseada na Tendência Negociação 2.2.3.2 Negociação dividida 2.2.3.3 Negociação momentânea 2.2.3.4 Negociação média de reversão 2.2.3.5 Negociação de alta frequência 2.3 Conclusão 2.4 O Próximo Passo 3. Variáveis ​​Fundamentais 3.1 Introdução 3.1.1 Benjamin Graham e investimento de valor 3.2 Vantagem Informativa e Eficiência do Mercado 3.3 Uma nota sobre os ajustes 3.4 Estratégias fundamentais 3.4.1 Estimativas do valor intrínseco 3.4.2 Filtros fundamentais 3.4.3 Filtros de classificação 3.5 Os elemen St de um filtro baseado em fundamentos 3.5.1 Riqueza de uma empresa e seus acionistas 3.5.1.1 Valor contábil 3.5.1.2 Ativo circulante vs. passivo circulante 3.5.1.3 Métricas de alavancagem 3.5.2 Capacidade de ganhos 3.5.3 Capacidade de geração de caixa 3.6 Fundamental Relativas e comparações da indústria 3.7 Uma nota final sobre a pesquisa de investimento entre países 3.8 O próximo passo 3.9 Estudo de caso: Analisando uma variável 3.9.1 Introdução 3.9.2 Exemplo - relação PE 3.9.3 Risk-Lab 3.9.4 SPSS 3.9.5 Outliers 4. Variáveis ​​técnicas 4.1 Introdução 4.1.1 Gráfico 4.1.2 Indicadores técnicos 4.1.3 Outras abordagens 4.2 Análise de cartografia e padrões 4.3 Indicadores técnicos 4.3.1 Análise do inter-mercado 4.3.2 Médias móveis 4.3.3 Volume 4.3.4 Indicadores de Momento 4.3.4.1 Diferença de Convergência Média em Movimento (MACD) 4.3.4.2 Indicador de Força Relativa (RSI) 4.4 Abordagens Alternativas 4.5 Sobre Uso e Uso incorreto da Análise Técnica 4.6 Estudo de Caso: A Análise Técnica tem alguma credibilidade 5. Computação Suave 5.1 Introdução 5.1.1 Tipos de soft Computação 5.1.2 Sistemas experientes 5.1.3 Razão baseada em casos 5.1.4 Algoritmos genéticos 5.1.5 Inteligência em enxame 5.1.6 Redes neurais artificiais 5.2 Revisão da pesquisa 5.2.1 Classificação da computação macia 5.2.2 Pesquisa sobre a previsão da série temporal 5.2.3 Pesquisa em reconhecimento e classificação de padrões 5.2.4 Pesquisa em otimização 5.2.5 Pesquisa em abordagens de conjunto 5.3 Conclusão 5.4 O Próximo Passo 6. Criando Redes Neurais Artificiais 6.1 Introdução 6.2 Expresando seu Problema 6.3 Particionando Dados 6.4 Encontrando Variáveis ​​de Influência 6.5 Opções de Arquitetura da ANN 6.6 Formação de ANN 6.6.1 Momentum 6.6.2 Taxa de treinamento 6.7 Ensaio na amostra da ANN 6.8 Conclusão 6.9 O próximo passo 7. Sistemas de negociação e distribuições 7.1 Introdução 7.2 Estudar um grupo de negociações 7.2.1 Métricas médias de rentabilidade 7.2.1.1 Os estudantes t - Teste 7.2.1.2 O teste de corrida 7.2.2 Métricas vencedoras 7.2.3 Perda de métricas 7.2.4 Métricas resumidas 7.2.5 Distribuições 7.2.5.1 Distribuição a curto prazo 7.2.5.2 A médio prazo dis Tributação 7.2.5.3 Distribuição a longo prazo 7.2.6 Comparação de dois conjuntos de transações brutas 7.3 Conclusões 7.4 O próximo passo 8. Dimensionamento da posição 8.1 Introdução 8.1.1 Dimensionamento da posição fixa 8.1.2 Método de Kelly 8.1.3 Óptimo-f 8.1.4 Porcentagem De equidade 8.1.5 Percentagem de risco máximo 8.1.6 Martingale 8.1.7 Anti-martingale 8.2 Pyramiding 8.3 Conclusões 8.4 O próximo passo 9. Risco 9.1 Introdução 9.2 Risco de comércio 9.2.1 Ordens de parada de perda 9.2.2 Usando a excursão adversa máxima (MAE ) Para selecionar o limite de parada-perda 9.3 Risco de ruína 9.4 Risco de carteira 9.5 Métricas de carteira adicionais 9.6 Análise de Monte Carlo 9.7 Estudo de caso: são úteis no sistema de tendências 10. Estudos de caso 10.1 Introdução 10.2 Uma nota sobre dados 10.3 Uma nota sobre a Estudos de Caso 10.4 Construindo um Sistema de Negociação Técnico com Redes Neurais 10.4.1 Divisão de dados 10.4.2 Regras iniciais do benchmark 10.4.3 Identificar problemas específicos 10.4.4 Identificar entradas e saídas para a ANN 10.4.5 Treinar as redes 10.4.6 Derivar o gerenciamento de dinheiro E Configurações de risco 10.4.7 Avaliação comparativa na amostra 10.4.8 Avaliação comparativa fora da amostra 10.4.9 Decidir sobre o produto final 10.5 Construir um sistema de negociação fundamental com redes neurais 10.5.1 Divisão de dados 10.5.2 Regras iniciais do benchmark 10.5.3 Identificar específicos Problemas 10.5.4 Identificar entradas e saídas para ANN 10.5.5 Treinar as redes 10.5.6 Derivar gerenciamento de dinheiro e configurações de risco 10.5.7 Comparação comparativa da amostra 10.5.8 Avaliação comparativa fora da amostra 10.5.9 Decidir sobre o produto final Pensamentos finais Apêndices Segmentos de script Índice de bibliografia Prefácio Agradecimentos Introdução 1. Projetando Sistemas de Negociação de Mercado de Valores 1.1 Introdução 1.2 Motivação 1.3 Escopo e Dados 1.4 A Hipótese do Mercado Eficiente 1.5 A Ilusão do Conhecimento 1.6 Investir versus Negociação 1.6.1 Investir 1.6.2 Negociação 1.7 Construir um Estoque Mecânico Market Trading System 1.8 O Lugar da Soft Computing 1.9 Como usar este livro 2. Introdução à negociação 2.1. Links úteis Links de criação de sistemas de negociação de mercado de ações (com e sem Soft Computing) Data de publicação: 29 de março de 2011 Projetando Sistemas de Negociação de Mercado de Valores (com e sem Computação Suave) recentemente publicado pela Harriman House, uma editora líder de finanças do Reino Unido descreve a metodologia que o Dr. Bruce Vanstone, Professor Assistente da Bond Business School, criado para desenvolver sistemas de negociação no mercado de ações, enquanto realizou seu PhD em Bond. O livro teve excelentes revisões e atualmente é avaliado como deve ler para qualquer pessoa séria sobre o comércio baseado em sistema e para aqueles que comercializam usando Análise subjetiva, para entender completamente o que eles enfrentam nos mercados. Minha pesquisa envolve a concepção e o desenvolvimento de estratégias de negociação tanto para ações quanto para mercados FX. A metodologia que desenvolvi permitiu a construção de sistemas de negociação com e sem soft computing (técnicas de inteligência artificial). Tenho dois estudantes de doutorado (Tobias Hahn e Bjoern Krollner) trabalhando comigo. Consideramos que todos os aspectos dos sistemas de negociação estão dentro do nosso mandato. Estamos particularmente interessados ​​em gerenciamento de dinheiro, controle de risco e negociação algorítmica. O livro está sendo vendido extremamente bem e acabou de ser revisado por uma revista internacional de comércio líder, Your Trading Edge (veja a revisão). O livro pode ser comprado através da Harriman House. Membros da mídia Links rápidos Entre em contato Programa e admissões Australiano: 1800 074 074 Internacional: 61 7 5595 1024 14 University Drive, ROBINA QLD 4226 AUSTRALIA