Mdfa-forex

Mdfa-forex

Online-trading-academy-reviews-atlanta
Top-5-forex-robot-program
Si-può-guadagnare-con-il-forex


Strategi-opsi biner-60-detik Stock-options-terminology Trading-mingguan-pilihan Online-trading-expo-china Pilihan-dan-dividen-saham Trading-strategy-building-software

Penyajian Sinyal Waktu Real-Time (MDFA) dan Presentasi Perdagangan Algoritma pada tema: Transkrip Presentasi Real-Time Signalextraction (MDFA) dan Algorithmic Trading Presentasi: 1 Real-Time Signalextraction (MDFA) dan Algorithmic Trading marc.wildizhaw.ch blog.zhaw.chidpsefblog idp. Zhaw.chusri idp.zhaw.chMDFA-XT idp.zhaw.chsef 2 Latar belakang Hybrid mathecon. Proyek IDP-ZHAW dengan econ. Mitra Peramalan Perhatian Kesehatan (pengeluaran biaya) Makro (indikator ekonomi real-time: EURI Eurostat- project) Keuangan (MDFA-XT, hedge fund yang besar) Teknik (Telecom, prakiraan beban) Ekstra beragam pendekatan aplikasi Pendekatan metodologis yang umum (es) Perkembangan in-house: (M) Pengambilan data paket DFA R pada CRAN 3 Pendekatan Analisis Algoritma Algoritma Klasik SP500 Penutup Harian SP500 MA (200), Sama Tertimbang 6 Mengapa Pedagang Sering Mengadopsi Filter Filter Crossings Karakteristik Mengapa MDFA blog.zhaw.chidpsefblogindex .phparchives54- Intermezzo-Mengapa-lakukan-Trader-Sering-Pertimbangkan-Crossings-of-Trading-Filter-Pairs.html 8 Karakteristik Filter Fungsi Amplitudo: Sinyal mana yang diekstraksi Waktu-shift: Seberapa besar penundaan 11 Kesimpulan Crossing-rules Adalah cara yang tidak perlu untuk diimplementasikan) Filter bandpass Crossing-rules (bandpass) memiliki penundaan waktu yang kecil Mengapa MDFA fleksibel efisien real-time (bandpass) desain Cepat dan lancar 16 Kesimpulan Damp atau avoi D semua resesi besar-besaran secara efektif Ideal untuk investor yang menghindari risiko (dana pensiun) Fundamental Trading: benar-benar keluar dari sampel Fokus pada data makro (data keuangan diabaikan) NBER Kelemahan: kurang aktif Texto: Sulit untuk membenarkan biaya 25 Kesimpulan Perdagangan lebih tinggi Frekuensi dikaitkan dengan Bandpass bergeser ke kanan Lebih fleksibel daripada penyaring filter tradisional Pergeseran tunda yang lebih kecil 27 Menyetel Total biaya perdagangan degeneratif sebesar 0,3 per pesanan (dana kecil) Tidak hanya bebas risiko 33 Kesimpulan Frekuensi perdagangan yang lebih tinggi dikaitkan dengan pengurangan ringan Dari kinerja Hasil undian yang lebih besar USRI akan menghindari penurunan dan kemudian kinerjanya akan meningkat Peningkatan aktivitas pasar (biaya) Kombinasi dengan USRI mungkin (disarankan) Filter akan tersedia secara on-line pada akhir Juli 35 Tutorial Excel di blog SEF-Blog .zhaw.chidpsefblogindex.php archives65-Real-Time-Detection-of-Turning-Poin-a-Tutorial-Bagian-Saya-Mean- Square-Error-Norm.htmlblog.zha W.chidpsefblogindex.php archives65-Real-Time-Detection-of-Turning-Poin-a-Tutorial-Bagian-Saya-Mean- Square-Error-Norm.html blog.zhaw.chidpsefblogindex.php archives67-Real-Time-Detection -baling-Poin-a-Tutorial-Bagian-II- Menekankan-Mengubah-Poin.htmlblog.zhaw.chidpsefblogindex.php archives67-Real-Time-Detection-of-Turning-Poin-a-Tutorial-Bagian-II- Emphasizing-Turning-Points.html 36 Tujuan Latihan Yoga untuk melepaskan diri dari arus utama kemungkinan maksimum dunia Entri Pertama Blog: bagaimana pendekatan ekonometrik tradisional bekerja Secara intuitif langsung Baik (optimal) pertunjukan persegi-rata Orang telah menjadi malas berpikiran Kedua Blog Entry : Deteksi dini titik balik Apakah latihan lawan bicara yang sangat kuat Menghasilkan desain filter yang tampaknya salah (sangat kuat) Teknik Peringatan Peringatan (Penerangan) 40 Pendekatan Ekonometrika Standar Prosiding: Identifikasi model deret waktu (ruang ARIMAstate) Perluas seri dengan perkiraan optimal Terapkan Filter simetris pada waktu yang diperpanjang s Ereksi X-12-ARIMA, TRAMO, STAMP, RS Klaim: Filter satu sisi optimal (mean-square sense) Asumsi: Model DGPtrue 47 Desain yang Memandang Kesenjangan (Korelasi Puncak) Korelasi antara perkiraan waktu dan siklus sebagai fungsi Time-lag k 57 Kesimpulan Tampaknya desain yang salah spesifikasi adalah Faster Smoother (TP atau alarm kurang salah) Tidak rata-rata optimal Jauh Jauh lebih baik dalam perspektif TP 58 Dari Parameter filter Excel ke MDFA Tweak dengan tangan di Excel Tutorial Kelemahan contoh Tidak realistis sederhana Latihan simulasi buatan Dalam prakteknya: gangguan dan sinyal gangguan yang lebih kompleks Sertakan informasi dari rangkaian waktu lebih dari satu kali (kerangka multivariat) Wish: kriteria pengoptimalan formal Selamat Datang di Kriteria Optimasi DFA dan MDFA 61 (I (0)) Minimalkan perkiraan superconsistent (seragam) (Secara seragam) estimasi efisien dari kesalahan mean-kuadrat filter (Disesuaikan) Efisiensi masuk secara eksplisit dalam Desain Kriteria Optimalisasi 62 Did You Say andor Mean Periodogra M Periodogram adalah contoh khas perkiraan statistik Perkiraan tidak konsisten dari kerapatan spektral Smoothing (parametrik atau non-parametrik) Periodogram memiliki sifat statistik yang indah Kecukupan (Larry Brethorst) Seseorang dapat memperoleh hasil formal yang baik menghasilkan ekstraksi sinyal real-time Bekerja pada serangkaian Entri Blog baru tentang topik yang akan direhabilitasi sampai batas tertentu - data statistik Survei 63 Performances (Efficiency of Univariate DFA) (KOF, FED, 2004,2005) X-12-ARIMA, TramoSeats MSE-gain 30 US- dan Euro- PDB (2008): Titik balik CF yang diantisipasi oleh 1-2 perempat ESI (2006): Dainties TP ditemukan 2-3 bulan sebelumnya 64 Performances (Efisiensi) dengan Mengandalkan TP TP periodogram memenangkan NN3 (2007) dan NN5 (2008 ) Peramalan kompetisi (60 peserta) IIF dan data makro dan keuangan bulanan Universitas Lancaster (111 time series) dan data keuangan harian (111 time series) Juara dan ronde kedua dari kompetisi M3 bergengsi, X-12-ARIMA , Tramo, Forecast-Pro, Autobox, Eksponensial pemulusan: Sederhana, Holt, Damped, Neural jaring, kecerdasan buatan blog.zhaw.chidpsefblogblog.zhaw.chidpsefblog 66 Mengontrol Keterlambatan Waktu (Kustomisasi) 1: menekankan waktu tunda dalam pass- Band 1: filter tingkat terbaik 1: tekankan waktu tunda di pass-band 1: tingkat filter terbaik judulControlling the Time Delay (Kustomisasi) 1: tekankan waktu tunda di pass-band 1: filter tingkat terbaik 67 Kustomisasi: Waktu pengontrolan Keterlambatan dan kelancaran Peredam suara frekuensi tinggi yang lebih tinggi di stop-band Penundaan waktu yang lebih kecil pada pass-band W () bersifat monoton (meningkat) dan 1 1 judulKustomisasi: Mengontrol waktu tunda dan kehalusan Kerusakan yang lebih kuat dari noise frekuensi tinggi di stop-band Keterlambatan waktu yang lebih kecil pada pass-band W () bersifat monoton (meningkat) dan 1 74 Efisiensi (Teorema 4.1, Wildi2008, WildiSturm2008) Istilah kesalahan e T sekecil mungkin seragam Kriteria Seragam Penyesuaian 75 Kriteria Optimal (Efisien) di bawah Cointeg Ransum (Rank1) Pembatasan Filter terpenuhi 76 Pertunjukan Keluaran MDFA-USG dan Euro-PDB (2008): CF dan titik balik CF multivariat yang diantisipasi oleh 1-2 perempat USRI Mengungguli Markov-switching (Chauvet, ChauvetPiger), Faktor Dinamis Model (CFNAI), model ruang negara (ADS), Hodrick-Prescott (OECD-CLI), Christiano-Fitzgerald SEF-Blog MDFA-XT EURI 77 PERINGATAN. INI BUKAN PENDEKATAN PUSH-THE-BUTTON Pembalap Formula 1: bisa cepat (Ferrari) dan dapat diandalkan (Mercedes) tapi Anda harus men-tweaknya dengan saksama: FerradesMercearri Filter design (ZPC) Filter constraints (menekankan frekuensi nol) Memahami dengan menafsirkan: kecerdasan 2008-Book: idp.zhaw.chsefidp.zhaw.chsef Bahagia memberikan dukungan yang diberikan insentif keuangan 79 marc.wildizhaw.ch blog.zhaw.chidpsefblog Ilustrasi masalah metodologis dengan mengandalkan proyek dunia nyata dengan mitra ekonomi idp.zhaw.chusri Real -Time Indikator Resesi AS idp.zhaw.chMDFA-XT Eksperimental Trader untuk MSCI Emerging Markets Filter on-line akhir Juli idp.zhaw.chsef Perumusan Ekstraksi Sinyal Situs, Artikel, Perangkat LunakKozmetiki saloni odavno su prestali biti mjesto gdje se dolazi samo na tretman , Sebuah zahtijevi klijenata sve su vei. Svakom svom klijentu posveujemo se sa posebnom panjom, podiui na taj nain i ljestvicu Vaih oekivanja. Oslukujemo sve Vae potrebe i elje i uvodimo novitete sukladno njima. Sretni smo kad ste Vi sretni Anda menggunakan Internet Explorer 8.0 atau lebih tua untuk melihat web. Karena risiko keamanan dan kurangnya dukungan untuk standar web, situs web ini tidak mendukung versi IE Anda. Silakan upgrade ke browser yang lebih baru untuk menikmati situs ini dan keseluruhan web. Setelah Anda memperbarui, kembalilah dan Anda dapat melihat situs kami. Copy hak cipta 2017. Hotel Pastura. Sla prava pridrana Dizajn i odravanje: Toni Informatika LTDGambar 1: Di-sampel (pengamatan 1-250) dan kinerja out-of-sample sinyal perdagangan yang dibuat dalam tutorial ini menggunakan MDFA. (Atas) Harga log Yen (FXY) dalam interval 15 menit dan perdagangan yang dihasilkan oleh sinyal perdagangan. Disini black line adalah buy (long), blue sell (short position). (Bawah) Kembali akumulasi (uang tunai) yang dihasilkan oleh perdagangan, dalam persentase yang didapat atau hilang. Dalam artikel saya sebelumnya tentang perdagangan frekuensi tinggi di iMetrica di FOREXGLOBEX. Saya memperkenalkan beberapa strategi ekstraksi sinyal yang kuat di iMetrica menggunakan pendekatan filter langsung multidimensional (MDFA) untuk menghasilkan sinyal berkinerja tinggi untuk diperdagangkan di pasar valuta asing dan pasar berjangka. Pada artikel ini saya mengambil cuti singkat dari dunia saya untuk mengembangkan sinyal perdagangan keuangan di iMetrica dan bermigrasi ke dalam bahasa populer yang digunakan di bidang keuangan karena serangkaian paket, pengelolaan data dan penanganan grafis yang cepat, dan dari Tentu saja fakta itu bebas (seperti dalam pidato dan bir) di hampir semua platform komputasi di dunia. Artikel ini memberikan tutorial intro tentang penggunaan R untuk perdagangan frekuensi tinggi di pasar FOREX menggunakan paket R untuk MDFA (yang ditawarkan oleh Herr Doktor Marc Wildi von Bern) dan beberapa strategi yang dikembangkan untuk menghasilkan sinyal perdagangan yang kuat secara finansial. Untuk tutorial ini, saya mempertimbangkan contoh kedua yang diberikan pada artikel saya sebelumnya dimana saya melakukan rekayasa sinyal perdagangan untuk pengembalian Yen Jepang selama 15 menit (dari bel pembukaan ke pasar dekat EST). Ini menyajikan sedikit tantangan baru daripada sebelumnya karena variasi lompatan jarak dekat hampir dibuka jauh lebih besar daripada yang dihasilkan oleh pendapatan per jam atau harian. Tapi seperti yang saya tunjukkan, variasi yang lebih besar pada harga yang hampir terbuka ini tidak menimbulkan masalah bagi MDFA. Sebenarnya, ini memanfaatkan lompatan ini dan menghasilkan keuntungan besar dengan memprediksi arah lompatan. Gambar 1 di bagian atas artikel ini menunjukkan hasil pengamatan sampel (observasi 1-250) dan out-of-sample (pengamatan 251 seterusnya) yang akan saya bangun di bagian pertama tutorial ini. Sepanjang tutorial ini, saya mencoba untuk meniru hasil-hasil yang saya bangun di iMetrica dan mengembangkannya sedikit menggunakan bahasa R dan penerapan MDFA tersedia di sini. Data yang kami anggap adalah 15 menit pengembalian kembali Yen dari tanggal 4 Januari sampai 17 Januari dan saya menyimpannya sebagai file .RData yang diberikan oleh ldfxyinsamp. Saya memiliki seri penjelasan tambahan yang tertanam dalam file .RData yang digunakan I8217m untuk memprediksi harga Yen. Selain itu, saya juga akan menggunakan pricefxyinsamp yang merupakan harga log Yen, yang digunakan untuk menghitung kinerja (buysells) dari sinyal perdagangan. Ldfxyinsamp akan digunakan sebagai data dalam sampel untuk membangun sinyal filter dan perdagangan untuk FXY. Untuk mendapatkan data ini, Anda bisa melakukan contoh ini di rumah, email saya dan saya akan mengirimkan semua fileRData yang diperlukan (data sampel dalam sampel dan data di luar sampel) dalam file .zip. Dengan sekilas data ldfxyinsamp, kami melihat pengembalian kembali Yen setiap 15 menit mulai dari pembukaan pasar (zona waktu UTC). Data target (Yen) ada di kolom pertama beserta dua seri penjelasan (Yen dan aset lain yang terintegrasi dengan pergerakan Yen). Gt head (ldfxyinsamp), 1, 2, 3 2013-01-04 13:30:00 0.000000e00 0.000000e00 0.0000000000 2013-01-04 13:45:00 4.763412e-03 4.763412e-03 0.0033465833 2013-01-04 14:00:00 -8.966599e-05 -8.966599e-05 0.0040635638 2013-01-04 14:15:00 2.597055e-03 2.597055e-03 -0.0008322064 2013-01-04 14:30:00 -7.157556e- 04 -7.157556e-04 0.0020792190 2013-01-04 14:45:00 -4.476075e-04 -4.476075e-04 -0.0014685198 Pindah, untuk mulai membangun sinyal perdagangan pertama untuk Yen, kita mulai dengan mengunggah data ke Lingkungan R kami, tentukan beberapa parameter awal untuk pemanggilan fungsi MDFA, kemudian hitunglah DFT dan periodogram untuk Yen. Seperti yang saya sebutkan di artikel sebelumnya, strategi langkah demi langkah untuk membangun sinyal perdagangan selalu dimulai dengan analisis cepat tentang periodogram aset yang diperdagangkan. Memegang kunci untuk memberikan wawasan tentang karakteristik bagaimana perdagangan aset, periodogram adalah alat penting untuk menavigasi bagaimana ekstraktor dipilih. Di sini, saya mencari puncak spektral utama yang sesuai dengan domain waktu untuk bagaimana dan di mana sinyal saya akan memicu perdagangan buysell. Gambar 2 menunjukkan periodogram hasil pengembalian Yen Jepang selama 15 menit selama periode sampel dari tanggal 4 Januari sampai 17 Januari 2013. Tanda panah mengarah ke puncak spektral utama yang saya cari dan memberikan panduan bagaimana saya Akan mendefinisikan fungsi saya Garis putus-putus hitam menunjukkan dua cutoff frekuensi yang akan saya pertimbangkan dalam contoh ini, yang pertama dan yang kedua di. Perhatikan bahwa kedua cutoffs ditetapkan langsung setelah puncak spektral, sesuatu yang saya sangat menyarankan. Dalam perdagangan dengan frekuensi tinggi di FOREX menggunakan MDFA, seperti yang akan kita lihat, triknya adalah untuk mencari puncak spektral yang menjelaskan variasi harga yang hampir dibuka dalam harga mata uang asing. Kami ingin memanfaatkan puncak spektral ini karena di sinilah keuntungan besar dalam perdagangan mata uang asing menggunakan MDFA akan terjadi. Gambar 2: Periodogram FXY (Yen Jepang) bersamaan dengan puncak spektral dan dua cutoff frekuensi yang berbeda. Dalam contoh pertama kami, kami mempertimbangkan frekuensi yang lebih besar sebagai cutoff karena dengan mengaturnya ke (garis paling kanan pada gambar periodogram). Saya kemudian awalnya mengatur parameter ketepatan waktu dan kelancaran, dan penguraian ke 0 bersamaan dengan mengatur semua parameter regularisasi menjadi 0 juga. Ini akan memberi saya sebuah barometer untuk tempat dan berapa banyak untuk menyesuaikan parameter filter. Dalam memilih panjang filter, studi empiris saya mengenai banyak eksperimen dalam membangun sinyal perdagangan menggunakan iMetrica telah menunjukkan bahwa pilihan 8216good8217 berada di antara 14 dan 15 dari total jumlah sampel dalam data deret waktu. Tentu saja, panjangnya bergantung pada frekuensi pengamatan data (yaitu 15 menit, per jam, harian, dll.), Namun secara umum kemungkinan besar Anda tidak akan memerlukan lebih dari 14 ukuran dalam sampel. Jika tidak, regularisasi bisa menjadi terlalu rumit untuk ditangani secara efektif. Dalam contoh ini, total sampel dalam sampel adalah 335 dan dengan demikian saya menetapkan yang tersisa untuk sisa tutorial ini. Bagaimanapun, panjang filter bukanlah parameter yang paling penting untuk dipertimbangkan dalam membangun sinyal perdagangan yang baik. Untuk pemilihan yang bagus dari beberapa parameter filter dengan seri penjelasan yang tepat, hasil sinyal perdagangan dengan dibandingkan dengan, katakanlah, hampir tidak akan berbeda. Jika ya, parameterisasi tidak cukup kuat. Setelah mengupload data log-return dalam sampel bersama dengan harga log yang sesuai dari Yen untuk menghitung kinerja perdagangan, kami melanjutkan dalam R untuk menyetel pengaturan filter awal untuk rutin MDFA dan kemudian menghitung filter menggunakan fungsi IMDFAcomp. Ini mengembalikan koordinat holding objek imdfaamp, fungsi respons frekuensi, dan statistik filter, bersamaan dengan sinyal yang dihasilkan untuk setiap seri penjelasan. Kami menggabungkan sinyal ini untuk mendapatkan sinyal perdagangan akhir dalam sampel. Semua ini semua dilakukan di R sebagai berikut: Fungsi respons frekuensi yang dihasilkan dari filter dan koefisien diplot pada gambar di bawah ini. Gambar 3: Fungsi respons Frekuensi filter (atas) dan koefisien filter (di bawah) Perhatikan kelimpahan suara yang masih ada melewati frekuensi cutoff. Ini diredakan dengan meningkatkan parameter kelancaran ekspres. Koefisien untuk masing-masing seri penjelasan menunjukkan korelasi dalam gerakan mereka karena kenaikan lags. Namun, kelancaran dan pembusukan koefisien meninggalkan banyak hal yang diinginkan. Kami akan memperbaiki ini dengan mengenalkan parameter regularisasi. Plot sinyal perdagangan dalam sampel dan kinerja sampel sampel ditunjukkan pada dua gambar di bawah ini. Perhatikan bahwa sinyal perdagangan berperilaku cukup baik dalam sampel. Namun, tampilannya bisa menipu. Performa bintang ini sebagian disebabkan oleh fenomena penyaringan yang disebut overfitting. Seseorang dapat menyimpulkan bahwa overfitting adalah pelakunya di sini dengan hanya melihat ketidakkonsistenan koefisien beserta jumlah kebebasan terbebaskan, yang dalam contoh ini kira-kira 174 (dari 174), terlalu tinggi. Kami ingin mendapatkan angka ini sekitar setengah dari jumlah total derajat kebebasan (jumlah seri penjelasan x L). Gambar 4: Sinyal perdagangan dan data log-return Yen. Kinerja sampel dalam filter ini menunjukkan jenis hasil yang ingin kami lihat setelah regularisasi diterapkan. Tapi sekarang datang untuk efek overfitting yang serius. Kami menerapkan koefisien filter ini untuk 200 observasi 15 menit Yen dan seri penjelasan dari 18 Januari sampai 1 Februari 2013 dan bandingkan dengan karakteristik dalam sampel. Untuk melakukan ini di R, pertama-tama kita memuat data out-of-sample ke lingkungan R, dan kemudian menerapkan filter ke data out-of-sample yang saya definisikan sebagai xout. Plot pada Gambar 5 menunjukkan sinyal perdagangan di luar sampel. Perhatikan bahwa sinyalnya tidak semulus yang ada dalam sampel. Pengambilan data secara berlebihan di beberapa daerah juga jelas ada. Meskipun karakteristik overfitting out-of-sample dari sinyal tidak sangat mencurigakan, saya tidak akan mempercayai filter ini untuk menghasilkan keuntungan bintang dalam jangka panjang. Gambar 5. Filter yang digunakan untuk 200 observasi 15 menit Yen out-of-sample untuk menghasilkan sinyal perdagangan (ditunjukkan dengan warna biru) Setelah analisis sebelumnya tentang solusi kuadrat-kuadrat (tidak ada penyesuaian atau regularisasi), sekarang kita lanjutkan untuk membersihkan Masalah overfitting yang terlihat jelas pada koefisiennya bersamaan dengan mollifying noise pada stopband (frekuensi after). Untuk memilih parameter untuk smoothing dan regularisasi, satu pendekatan adalah pertama-tama menerapkan parameter kehalusan terlebih dahulu, karena pada umumnya ini akan memperlancar koefisien sambil bertindak sebagai regulator frekuensi 8216pre8217, dan kemudian maju untuk memilih kontrol regularisasi yang sesuai. Dalam melihat koefisien (Gambar 3), kita dapat melihat bahwa cukup banyak perataan diperlukan, hanya dengan sedikit sentuhan pembusukan. Untuk memilih kedua parameter di R, satu pilihan adalah dengan menggunakan pengoptimasi Troikaner (temukan di sini) untuk menemukan kombinasi yang sesuai (saya memiliki pendekatan algoritme saus rahasia yang saya kembangkan untuk iMetrica untuk memilih kombinasi parameter yang optimal yang diberikan oleh ekstraktor dan indikator kinerja , Meskipun panjangnya (bahkan di GNU C) dan tidak praktis untuk digunakan, jadi saya biasanya lebih menyukai strategi yang dibahas dalam tutorial ini). Dalam contoh ini, saya mulai dengan mengatur lambdasmooth ke .5 dan pembusukan ke (, 1, .1) bersamaan dengan parameter kelancaran ekspres set ke 8,5. Setelah melihat koefisiennya, masih cukup mulus, jadi saya terus menambahkan lagi akhirnya mencapai 0,63, yang melakukan triknya. Saya kemudian memilih lambda untuk menyeimbangkan efek dari smoothing expweight (lambda selalu merupakan parameter tweaking terakhir). Gambar 6 menunjukkan fungsi respons frekuensi yang dihasilkan untuk kedua seri penjelasan (Yen in red). Perhatikan bahwa puncak spektral terbesar yang ditemukan secara langsung sebelum cutoff frekuensi ditekan dan sedikit diremehkan (nilai mendekati 0,8, bukan 1,0). Puncak spektral lainnya di bawah ini juga ada. Untuk koefisien, cukup smoothing dan pembusukan diterapkan untuk menjaga struktur lag, siklis, dan berkorelasi koefisien tetap utuh, tapi sekarang terlihat lebih baik dalam bentuknya yang merapikan. Jumlah derajat bebas yang terbebaskan telah berkurang menjadi sekitar 102. Gambar 6: Fungsi respons frekuensi dan koefisien setelah regularisasi dan perataan telah diterapkan (atas). Koefisien merapikan dengan sedikit pembusukan pada ujung (bawah). Jumlah derajat bebas yang terbebaskan adalah sekitar 102 (dari 172). Seiring dengan tingkat kebebasan bebas yang meningkat dan tidak ada malapetaka yang berlebihan, kami menerapkan sampel out-of-sample ini ke 200 pengamatan di luar sampel untuk memverifikasi perbaikan struktur koefisien filter (ditunjukkan di bawah ini Gambar 7). Perhatikan perbaikan yang luar biasa pada sifat sinyal perdagangan (dibandingkan dengan Gambar 5). Overshooting data telah dihilangkan dan kelancaran keseluruhan sinyal telah meningkat secara signifikan. Hal ini disebabkan fakta bahwa kita telah memberantas adanya overfitting. Gambar 7: Sinyal perdagangan out-of-sample dengan regularisasi. Dengan semua indikasi filter yang dilengkapi dengan karakteristik yang kami butuhkan untuk ketahanan, sekarang kami menerapkan sinyal perdagangan baik dalam sampel maupun sampel untuk mengaktifkan perdagangan belisil dan melihat kinerja akun perdagangan dalam nilai tunai. Bila sinyal di bawah nol, kita jual (masuk posisi pendek) dan bila sinyal naik di atas nol, kita beli (masuk posisi long). Plot atas Gambar 8 adalah harga log Yen untuk interval 15 menit dan garis putus-putus mewakili di mana sinyal perdagangan menghasilkan perdagangan (persimpangan nol). Garis putus-putus hitam mewakili beli (posisi long) dan garis biru menunjukkan sell (dan posisi pendek). Perhatikan bahwa sinyal tersebut meramalkan semua lompatan dekat-ke-terbuka untuk Yen (sebagian berkat seri penjelasan). Inilah yang akan kita perjuangkan saat kita menambahkan regularisasi dan penyesuaian ke filter. Rekening kas dari perdagangan selama periode di sampel ditunjukkan di bawah, dimana biaya transaksi ditetapkan sebesar 0,05 persen. Dalam sampel, sinyal tersebut menghasilkan sekitar 6 persen dalam 9 hari perdagangan dan rasio keberhasilan perdagangan sebesar 76 persen. Gambar 8: Kinerja dalam sampel dari filter baru dan perdagangan yang dihasilkan. Sekarang untuk ujian akhir untuk melihat seberapa baik kinerja filter dalam menghasilkan sinyal perdagangan yang menang, kami menerapkan filter ke pengamatan 200-out-of-sample 200 Yen dan seri penjelasan dari tanggal 18 Januari sampai 1 Februari dan buatlah Perdagangan berdasarkan zero crossing. Hasilnya ditunjukkan di bawah pada Gambar 9. Garis hitam mewakili garis beli dan garis biru yang dijual (celana pendek). Perhatikan saringan yang masih bisa memprediksi lompatan close-to-open bahkan out-of-sample berkat regularisasi. Filter tersebut hanya memiliki tiga kerugian kecil masing-masing kurang dari 0,08 persen antara pengamatan 160 dan 180 dan satu kerugian kecil di awal, dengan rasio keberhasilan perdagangan di luar sampel mencapai 82 persen dan ROI lebih dari 4 persen dibandingkan Interval 9 hari Gambar 9: Kinerja out-of-sample filter reguler pada 200 out-of-sample 15 menit pengembalian Yen. Filter mencapai 4 persen ROI selama 200 pengamatan dan rasio keberhasilan perdagangan sebesar 82 persen. Bandingkan dengan hasil yang dicapai di iMetrica menggunakan pengaturan parameter MDFA yang sama. Pada Gambar 10, baik kinerja in-sample maupun out-of-sample ditunjukkan. Pertunjukannya hampir identik. Gambar 10: Pencocokan sampel dan sampel sampel dari filter Yen di iMetrica. Hampir identik dengan kinerja yang diperoleh di R. Sekarang kita mengambil sebuah tikaman untuk menghasilkan filter perdagangan lain untuk Yen, baru kali ini kita ingin mengidentifikasi hanya frekuensi terendah untuk menghasilkan sinyal perdagangan yang diperdagangkan lebih jarang, hanya mencari siklus terbesar. Seperti kinerja filter sebelumnya, kami masih ingin menargetkan frekuensi yang mungkin bertanggung jawab terhadap variasi harga yang hampir mendekati harga Yen. Untuk melakukan ini, kita memilih cutoff kita yang akan secara efektif menjaga tiga puncak spektral terbesar yang ada di band low pass. Untuk filter baru ini, kami menyimpan hal-hal sederhana dengan terus menggunakan parameter regularisasi yang sama yang dipilih di filter sebelumnya karena hasilnya menghasilkan hasil yang baik dari sampel. Namun, parameter penyesuaian dan penyesuaian kadaluarsa perlu disesuaikan dengan persyaratan penindasan kebisingan baru di stopband dan properti fase pada passband yang lebih kecil. Dengan demikian saya meningkatkan parameter smoothing dan menurunkan parameter ketepatan waktu (yang hanya mempengaruhi passband) untuk memperhitungkan perubahan ini. Fungsi respons frekuensi baru dan koefisien filter untuk desain lowpass yang lebih kecil ini ditunjukkan di bawah pada Gambar 11. Perhatikan bahwa puncak spektral kedua diperhitungkan dan hanya sedikit diredakan dalam perubahan baru. Koefisien masih memiliki kelancaran dan pembusukan yang terlihat pada kelambatan terbesar. Gambar 11: Fungsi respons frekuensi dari dua filter dan koefisien yang sesuai. Untuk menguji keefektifan perancangan frekuensi perdagangan rendah yang baru ini, kami menerapkan koefisien filter ke 200 pengamatan di luar sampel dari pengembalian dana Yen 15 menit. Kinerja ditunjukkan di bawah pada Gambar 12. Dalam filter ini, kami melihat dengan jelas bahwa filter tersebut masih berhasil memprediksi dengan benar lompatan dekat-ke-terbuka yang besar dengan harga Yen. Hanya tiga kerugian total yang diamati selama periode 9 hari. Kinerja keseluruhan tidak semenarik desain filter sebelumnya karena jumlah perdagangan yang sedikit, dengan rasio ROI mendekati 2 persen dan rasio keberhasilan perdagangan sebesar 76 persen. Namun, desain ini bisa sesuai dengan prioritas trader yang jauh lebih sensitif terhadap biaya transaksi. Gambar 12: Kinerja out-of-sample filter dengan cutoff yang lebih rendah. Kesimpulan Verifikasi dan validasi silang penting, sama seperti pria paling menarik di dunia yang akan memberi tahu Anda. Inti dari tutorial ini adalah untuk menunjukkan beberapa konsep dan strategi utama yang saya jalani saat mendekati masalah membangun sinyal perdagangan yang kuat dan sangat efisien untuk setiap aset yang diberikan pada frekuensi apapun. Saya juga ingin melihat apakah saya bisa mencapai hasil yang sama dengan paket R MDFA sebagai paket perangkat lunak iMetrica saya. Hasilnya berakhir hampir sejajar kecuali beberapa perbedaan kecil. Poin utama yang ingin saya soroti adalah pertama-tama menganalisis periodogram untuk mencari puncak spektral yang penting (seperti yang diasosiasikan dengan variasi yang hampir terbuka) dan untuk menunjukkan bagaimana pilihan cutoff mempengaruhi perdagangan sistematis. Ini adalah rekap cepat tentang strategi dan hacks yang bagus untuk diingat. Ringkasan strategi untuk membangun sinyal perdagangan menggunakan MDFA di R: Seperti yang saya sebutkan sebelumnya, periodogram adalah teman terbaik Anda. Terapkan cutoff langsung setelah rentang puncak spektral yang ingin Anda pertimbangkan. Puncak ini adalah apa yang menghasilkan perdagangan. Manfaatkan pilihan panjang filter tidak lebih dari 14. Apa pun yang lebih besar tidak perlu dilakukan. Mulailah dengan menghitung filter dalam arti mean-square, yaitu tanpa menggunakan penyesuaian atau regularisasi dan melihat secara tepat apa yang perlu disetujui setelah melihat fungsi respons dan koefisien frekuensi untuk setiap seri penjelasan. Kinerja yang baik dari sinyal perdagangan dalam sampel (dan bahkan di luar sampel dalam banyak kasus) tidak ada artinya kecuali jika koefisiennya memiliki karakteristik solid kuat baik dalam domain frekuensi maupun domain lag. Saya sarankan mulai dengan mengutak-atik eksponen parameter kustomisasi kehalusan dan parameter regularisasi lambdasmooth terlebih dahulu. Kemudian lanjutkan dengan sedikit penyesuaian pada parameter lambdadecay. Akhirnya, sebagai upaya terakhir, kustomisasi lambda. Aku benar-benar tidak pernah repot-repot melihat lambdacross. Ini jarang membantu dengan cara yang signifikan. Karena data yang kita gunakan untuk menargetkan dan membangun sinyal trading adalah return-return, tidak perlu repot-repot dengan i1 dan i2. Itu adalah untuk ekstraktor sinyal yang benar-benar maju dan sabar, dan seharusnya hanya ditinggalkan untuk orang-orang yang diberkahi dengan iMetrica Jika Anda memiliki pertanyaan, atau menginginkan data Yen frekuensi tinggi yang saya gunakan dalam contoh ini, jangan ragu untuk menghubungi saya dan saya akan mengirim Mereka untuk Anda Sampai lain kali, dengan senang hati membaca data ldfxyinsamp, kami melihat pengembalian kembali Yen setiap 15 menit mulai dari pembukaan pasar (zona waktu UTC). Data target (Yen) ada di kolom pertama beserta dua seri penjelasan (Yen dan aset lain yang terintegrasi dengan pergerakan Yen) .8221 Jadi, dalam file Anda masukan Anda menggunakan log (close-returns) dua kali (col1 Dan 2) dan aset lain Bisakah Anda ceritakan lebih banyak tentang aset lain ini yang berkointegrasi. Bagaimana Anda menemukannya Sementara itu tidak begitu jelas untuk menentukan satu set variabel penjelas yang akan memperbaiki kinerja sinyal (dan perdagangan), saya mengembangkan sebuah alat yang disebut analisis komponen frekuensi fundamental yang membantu saya memilih seri dengan korelasi lag yang kuat pada frekuensi tertentu yang diminati I8217m. Metode ini nampaknya berjalan cukup baik sejauh pengalaman saya. Terima kasih Chris, sudahkah anda merencanakan thread lain dalam beberapa minggu mendatang Ya, saya punya banyak ide baru untuk artikel, dan akan segera menulisnya. Saya telah lama sibuk beberapa bulan terakhir memperbaiki metodologi ini bahkan membuatnya lebih kuat untuk perdagangan finansial. Masalahnya adalah saya mulai memberikan terlalu banyak rahasia saya dan pada akhirnya akan kehilangan keunggulan kompetitif saya, jadi saya harus tetap sedikit samar Apa kerangka waktu favorit Anda. 15 menit saya pikir 15 menit adalah rentang yang baik, semakin rendah frekuensi sinyal yang lebih baik dan lebih kuat. Namun, dalam praktiknya I8217m saat ini menggunakan keuntungan 5 menit dengan perusahaan dagang eksklusif di Chicago pada Index Futures. Anda menuliskan waktu di data Anda. Anda berdagang hanya pukul 13.30 sampai 20:00 Anda bermalam
Forex-seluk beluk
S-corp-stock-options