Quantitative Finance Collector er en blogg om kvantitativ økonomi analyse, økonomi metoder i matematisk økonomi fokuserer på derivative priser, kvantitative trading og kvantitative risikostyring. Tilfeldige tanker om finansmarkeder og personell er lagt ut på underpersonlig blogg. Trackback URI: Merk: Trackback-URLen utløper etter 23:59:59 i dag Jeg har nettopp returnert Beijing fra Midwest Finance Association 2016 årsmøte i Atlanta, det er min første gang i Amerika, og livet er det ganske forskjellig fra det i de britiske byene. få mennesker i sentrum, vanskelig å gå uten bil, folk er mindre vennlige (i det minste ser ut som). MFA årskonferanse gir et forum for samspillet mellom finans akademikere og utøvere for å dele akademisk aktivitet og gjeldende praksis for å oppmuntre og lette forbedringen av yrket. Nedenfor velger jeg flere papirer med nedlastingskoblinger som er av interesse for meg, det er på ingen måte en liste over toppkvaliteten til konferansen skjønt. Kortsiktig Trading Ferdighet: En analyse av Investor Heterogenity og Execution Quality. Vi undersøker forutsigbarhet med kort horisonten med et unikt, proprietært datasett over et stort univers av institusjonelle handelsmenn med kjent (maskert) identitet. Vi foreslår en modell for å estimere en investor-spesifikk kortsiktig trading ferdighet og finne ut at det er uttalt heterogenitet i å forutse kortsiktig avkastning blant institusjonelle investorer. Dette tyder på at kortsiktig informasjons asymmetri er en betydelig motivasjon for handel. Vår modell illustrerer at innlemme kortsiktige prediktive evner forklarer en mye høyere brøkdel av kortsiktig avkastning og muliggjør mer nøyaktig estimering av prispåvirkning. En enkel handelsstrategi som utnytter våre estimater av ferdigheter gir statistisk signifikant unormal avkastning når det er benchmarked mot en firefaktormodell. Vi undersøker kilden til variasjon i kortsiktig handelskunnskap og finner sterke bevis for at dyktige handlende kan forutsi kortsiktig avkastning ved å følge en kortsiktig momentumstrategi. Videre illustrerer vi at variasjonen i kortsiktig handelskompetanse er statistisk avhengig av ordreegenskaper som varighet og relativ størrelse, som er knyttet til mer presserende og mer informert handel. Til slutt, ved å benytte både trading ferdighetsestimater som kommer fra vår modell og foreslåtte ferdighetsprediktive variabler, viser vi at investor heterogenitet har store implikasjoner for kvantifisering av utførelseskvalitet. papir En empirisk deteksjon av HFT-strategier. Dette papiret oppdager empirisk tilstedeværelsen av High Frequency Trading-strategier fra offentlige data og undersøker deres innvirkning på finansmarkedene. Målet er å gi en strukturert og strategisk tilnærming til å isolere signal fra støy i en høyfrekvent innstilling. For å bevise at den foreslåtte tilnærmingen er egnet, evalueres flere HFT-strategier ut fra deres markedsvirkninger, ytelse og hovedegenskaper. Paper Trackback URI: Merk: Trackback-URLen utløper etter 23:59:59 i dag. Å velge et passende ytelsesmål er viktig for fondinvestorer, men mange forskere finner empirisk at valg av tiltak ikke er viktig fordi disse tiltakene genererer identisk rangordre , selv om fordelingen av fondets avkastning ikke er normal. I dette papiret sertifiserer vi sine funn ved å demonstrere monotoniciteten til flere brukte prestasjonsmålinger når distribusjonen er en lokaliseringsfamilie. Fondets månedlige returdata fra 1997 til 2015, sammen med simuleringsresultater, samarbeider med vårt bevis. En tilstrekkelig risikojustert avkastningsforanstaltning for å velge investeringsfond er avgjørende for finansielle analytikere og investorer. Sharpe-forholdet er blitt et standardmål ved å justere avkastningen av et fond ved standardavviket (Sharpe, 1966), men utøverne stiller ofte spørsmål til dette tiltaket, hovedsakelig for at det er ugyldig, hvis fordelingen av fondets avkastning er utenfor normal (Kao, 2002 Amin og Kat, 2003 Gregoriou og Gueyie, 2003, Cavenaile, et al., 2011, Di Cesare, et al., 2014). Flere nye tiltak har blitt foreslått og undersøkt for å overvinne denne begrensningen av Sharpe-forholdet, men Eling (2008) finner at et valgresultat ikke er kritisk for evaluering av fond, Eling og Schuhmacher (2007) sammenligner Sharpe-forholdet med 12 andre tiltak for sikringsfond og konkluderer at Sharpe-forholdet og andre tiltak genererer praktisk talt identisk rangordre, til tross for de betydelige avvikene fra normalfordeling. Tilsvarende evaluering inkluderer Eling og Faust (2010) på fond i fremvoksende markeder, Auer og Schuhmacher (2013) på hedgefond, og Auer (2015) på råvareinvesteringer. Dette papiret viser at flere brukte ytelsesmålinger er monotoniske dersom fordelingen av eiendomsavkastning er en LS-familie, en familie av univariate sannsynlighetsfordeler parametrert av et sted og en ikke-negativ skala parametere som vanligvis brukes i økonomi (Levy and Duchin, 2004). Vårt bevis sertifiserer de empiriske funnene i andre studier om likegyldigheten av å velge et resultatmål når verdsettelse av et fond. Vi viser at disse tiltakene genererer praktisk talt samme rangordre ved å bruke månedlige gjensidige avkastningsdata fra 1997 til 2005 og Monte-Carlo simuleringer. Derfor bidrar dette papiret til både akademia og industri ved å klargjøre fenomenet. For eksempel viser bildet nedenfor korrelasjons - og konfidensintervaller basert på 2000 simuleringer for hver prøveformat. For enkelhet viser vi resultatene for Sharpe (1), Sharpe-Omega (2) og Sortino-forholdet (3). I samsvar med det forrige funnet, er rangkorrelasjonen blant disse ytelsesmålingene omtrent like, og nærmer seg en med økningen av prøvestørrelsen. Trackback URI: Merk: Trackback-URLen utløper etter 23:59:59 i dag Pawel skrev en god artikkel om å forutsi store og store tap i sanntid for porteføljeinnehavere. Målet er å beregne sannsynligheten for en svært sjelden begivenhet (f. eks. et tungt og eller ekstremt tap) i handelsmarkedet (f. eks. av en aksjepumpe 5 eller mer) i en angitt tidshorisont (f. eks. neste dag, på en uke, i en måned, etc.). Sannsynligheten. Ikke sikkerheten til den hendelsen. I denne delen 1 ser vi først på halen av en ressursfordeling og komprimerer vår kunnskap om Value-at-Risk (VaR) for å trekke ut essensen som kreves for å forstå hvorfor VaR-ting ikke er det beste kortet i vårt dekk. Deretter flytter vi til en klassisk Bayes-setning som hjelper oss med å oppnå en betinget sannsynlighet for en sjelden hendelse gitt yep, en annen hendelse som (hypotetisk) vil finne sted. Til slutt, i del 2, vil vi slå oksen mellom øynene med et avansert konsept tatt fra Bayesian tilnærming til statistikk og kart, i sanntid, for eventuelle returserier er tapssannsynlighetene. Igjen, sannsynlighetene, ikke sikkerheter. Trackback URI: Merk: Trackback-URLen utløper etter 23:59:59 i dag har jeg skrevet et arbeidsdokument på CDS (credit default swap) implisitt volatilitet og funnet noen interessante resultater. Legg det inn her bare hvis noen er interessert. Både CDS og out-of-money-opsjon kan beskytte investorer mot nedsatt risiko, så de er relaterte mens de ikke er gjensidig utskiftbare. Denne studien gir en enkel sammenheng mellom selskapets CDS og egenkapitalalternativ ved å utlede volatiliteten fra CDS-spredningen og muliggjør dermed en direkte analogi med den underforståtte volatiliteten fra opsjonsprisen. Jeg finner CDS-utledet volatilitet (CIV) og alternativstyrt volatilitet (OIV) er komplementære, begge inneholder noe informasjon som ikke er fanget av den andre. CIV dominerer OIV i prognostisering av aksjekursen realisert volatilitet. Videre medfører en handelsstrategi basert på CIV-OIV at tilbakevendende spreads gir betydelig risikojustert avkastning. Disse funnene kompletterer eksisterende empiriske bevis på kryssmarkedsanalyse. Trackback URI: Merk: Trackback-URLen utløper etter 23:59:59 i dag Journal of Econometrics aksepterer flere papirer om opsjonsprising, noen er ganske interessante og representerer den siste utviklingen av dette feltet. Jeg liste dem her bare i tilfelle du er også interessert. Smil fra fortiden: Et generelt valgrammevilkår med flere volatilitet og innflytningskomponenter I den nåværende litteraturen, er den analytiske holdbarheten til diskrete tidsalternativer prismodeller kun garantert for ganske bestemte typer modeller og priskjerner. Vi foreslår et meget generelt og fullt analytisk alternativ prissettingsramme, som omfatter en bred klasse diskrete tidsmodeller med flerkomponentstruktur i både volatilitet og innflytelse, og en fleksibel prissettingskjerne med flere risikopremier. Selv om det foreslåtte rammeprogrammet er generelt nok til å inkludere enten volatilitet i GARCH-typen, realisert volatilitet eller en kombinasjon av de to, fokuserer vi på realiserte volatilitetsalternativprisemodeller ved å utvide den heterogene autoregressive gamma-modellen (HARG) av Corsi et al. (2012) for å inkorporere heterogene løftestrukturer med flere komponenter, samtidig som de beholder lukkede løsninger for opsjonspriser. Ved å bruke vår analytisk trekkbare asymmetriske HARG-modell til en stor utvalg av SP 500-indeksalternativer, demonstrerer vi sin overlegne evne til å koste ut-av-pengene alternativer sammenlignet med eksisterende referanser. Alternativprising med ikke-Gaussisk skalering og uendelig-state-svingningsvolatilitet Volatilitetsklynging, langdistanseavhengighet og ikke-gaussisk skalering er stiliserte fakta om finansiell eiendomsdynamikk. De blir ignorert i Black Scholes-rammen, men har en relevant innvirkning på prisingen av opsjoner på finansielle eiendeler. Ved å bruke en nylig modell for markedsdynamikk som på en tilstrekkelig måte fanger de ovenfor stiliserte fakta, utledes vi lukkede formekvasjoner for opsjonsprising, og oppnår Black Scholes som et spesielt tilfelle. Ved å bruke våre prissettingsligninger til et stort aksjeindeks-datasett, viser vi at inkludering av stiliserte funksjoner i finansiell modellering beveger derivatpriser rundt 30 nærmere markedsverdiene uten at det er behov for å kalibrere modellparametere på tilgjengelige derivatpriser. Som en leder i algoritmisk Trading System Design amp Implementering, Våre Quants Gi Automated Trading Strategies For Day Traders Amp Investors. Swing Trader Package Denne pakken bruker våre best performing algoritmer siden du går live. Besøk swing trader siden for å se priser, fullstendig handel statistikk, full handel liste og mer. Denne pakken er ideell for skeptikeren som ønsker å handle et robust system som har gjort det bra i blind walk-forwardout-of-sample-handel. Lei av over optimistiske, testede modeller som aldri ser ut til å fungere når de handles live. Hvis så, vurder dette handelssystemet. Detaljer om Swing Trader System SampP Crusher v2-pakken Denne pakken bruker syv handelsstrategier for å bedre diversifisere kontoen din. Denne pakken utnytter svinghandler, daghandel, jernkondorer og dekksamtaler for å utnytte ulike markedsforhold. Denne pakken handler i enhetsstørrelser på 30.000 og ble utgitt for offentligheten i oktober 2016. Besøk SampP Crusher produktsiden for å se de testene som er testet basert på handelsrapporter. Detaljer om SampP Crusher Hva separerer algoritmisk handel fra andre tekniske handelsteknikker Disse dager virker det som om alle har en mening om Teknisk Trading teknikker. Head amp Shoulder mønstre, MACD Bullish Crosses, VWAP Divergens, listen fortsetter og fortsetter. I disse videobloggene analyserer vår ledende designingeniør noen eksempler på handelsstrategier som er funnet på nettet. Han tar sine Trading Tips. koder det opp og kjører en enkel backtest for å se hvor effektive de egentlig er. Etter å ha analysert sine opprinnelige resultater optimaliserer han koden for å se om en kvantitativ tilnærming til handel kan forbedre de første funnene. Hvis du er ny til algoritmisk handel, vil disse videobloggene være ganske interessante. Vår designer benytter finite state maskiner for å kode opp disse grunnleggende trading tips. Hvordan er Algoritmisk Trading forskjellig fra tradisjonell teknisk handel Enkelt sagt, Algorithmic Trading krever presisjon og gir et vindu inn i et algoritmepotensial basert på tilbakest testing som har begrensninger. Ser etter gratis algoritmisk handel Tutorial amp Slik videoer Se flere pedagogiske video presentasjoner av vår ledende designer på algoritmisk handel for å inkludere en video som dekker vår Algorithmic Trading Design Methodology og en Algoritmisk Trading Tutorial. Disse gratis videoene gir eksempler på algoritmiske handelskoder og presenterer deg for vår tilnærming til handel med markedene ved hjelp av kvantitativ analyse. I disse videoene ser du mange grunner til at automatisert handel tar av for å inkludere å bidra til å fjerne dine følelser fra handel. AlgoritmicTrading gir handelsalgoritmer basert på et datastyrt system, som også er tilgjengelig for bruk på en personlig datamaskin. Alle kunder mottar de samme signalene i en hvilken som helst algoritmpakke. Alt råd er upersonlig og ikke skreddersydd for en bestemt persons unike situasjon. AlgoritmicTrading, og dens prinsipper, er ikke pålagt å registrere seg hos NFA som en CTA og er offentlig hevdet dette unntaket. Informasjon som er lagt ut på Internett eller distribuert via e-post, har IKKE blitt vurdert av noen offentlige byråer som inkluderer, men er ikke begrenset til, testede rapporter, uttalelser og andre markedsføringsmaterialer. Se nøye gjennom dette før du kjøper våre algoritmer. For mer informasjon om fritaket som vi hevder, vennligst besøk NFA-nettsiden: nfa. futures. orgnfa-registrationctaindex. html. Hvis du har behov for profesjonelt råd som er unikt for din situasjon, vennligst kontakt med en lisensiert meglerCTA. DISCLAIMER: Commodity Futures Trading Commission Futures trading har store potensielle belønninger, men også stor potensiell risiko. Du må være oppmerksom på risikoen og være villig til å godta dem for å investere i futures-markedene. Ikke handle med penger du ikke har råd til å tape. Dette er verken en oppfordring eller et tilbud til BuySell futures. Ingen representasjon blir gjort at en hvilken som helst konto vil eller vil trolig oppnå fortjeneste eller tap som ligner de som diskuteres på denne nettsiden eller på eventuelle rapporter. Tidligere resultater av ethvert handelssystem eller metode er ikke nødvendigvis indikativ for fremtidige resultater. Med mindre annet er nevnt, blir alle avkastninger som er lagt ut på dette nettstedet og i våre videoer betraktet som hypotetisk ytelse. HYPOTETISKE PRESTASJONSRESULTATER HAVER mange uavhengige begrensninger, noen av hvilke beskrives nedenfor. INGEN REPRESENTASJON SKAL GJORT AT ENKEL KONTO VIL ELLER ER LIKELIG Å HENT RESULTATER ELLER TAPER SOM LIGER TIL DINE VISTE. Faktisk er det jevnlig forskjell mellom forskjeller mellom hypotetiske resultater og de faktiske resultatene som etterfølgende er oppnådd av ethvert bestemt handelsprogram. ÉN AV BEGRENSNINGENE OM HYPOTETISKE PRESTASJONSRESULTATER ER AT DE GENERELT FORBEREDES MED HINDSIGHT. I tillegg bidrar hypotetisk handel ikke til finansiell risiko, og ingen hypotetisk handel registrerer fullstendig regnskap for konsekvensene av finansiell risiko i faktisk handel. For eksempel kan evnen til å motstå tap eller overholde et bestemt handelsprogram i spalt av forretningsmessige tap er materielle poeng som også kan påvirke reelle handlingsresultater. DET ER RIKTIG ANDRE FAKTORER SOM ER RELATERTE TIL MARKEDER I ALMINDELIGT ELLER TIL GENNEMFØRELSEN AV NOEN SPESIELT HANDELSPROGRAM, DER KAN IKKE FULLT REGNSKYTTES FOR I FORBEREDELSE AV HYPOTETISKE RESULTATRESULTATER, OG ALLE AV HVILKE KAN DIREKTE GJØRE AKTUELLE HANDELSRESULTATER. Med unntak av utsagnene fra Live-kontoer på Tradestation andor Gain Capital, er alle resultater, grafer og påstander på denne nettsiden og i noen videoblogger og eller nyhetsbrev-e-postmeldinger fra resultatet av tilbakestesting av våre algoritmer under de angitte datoene. Disse resultatene er ikke fra live kontoer som handler våre algoritmer. De er fra hypotetiske kontoer som har begrensninger (se CFTC RULE 4.14 nedenfor og Hypotetisk ytelsesvarsel ovenfor). Faktiske resultater varierer da gitt at simulerte resultater kan under eller over kompensere virkningen av visse markedsfaktorer. Videre bruker våre algoritmer back-testing for å generere handelslister og rapporter som har fordelen av hind-sight. Mens tilbakekrunnede resultater kan ha spektakulær avkastning, en gang slippe, provisjon og lisensavgifter tas i betraktning, vil den faktiske avkastningen variere. Postet maksimale nedskudd er målt på en sluttmåned til sluttmånedersbasis. Videre er de basert på tilbakeprøvde data (se begrensninger av tilbakestesting nedenfor). Faktiske nedslag kan overskride disse nivåene når det handles på livekontoer. CFTC RULE 4.41 - Hypotetiske eller simulerte resultatresultater har visse begrensninger. I motsetning til en faktisk ytelsesrekord representerer simulerte resultater ikke faktisk handel. Siden transaksjonene ikke har blitt utført, kan resultatene under eller over kompenseres for eventuelle konsekvenser av visse markedsfaktorer, som manglende likviditet. Simulerte handelsprogrammer generelt er også underlagt det faktum at de er utformet til fordel for ettersyn. Ingen representasjon blir gjort at en hvilken som helst konto vil eller vil trolig oppnå fortjeneste eller tap som ligner på de som vises. Uttalelser fra våre faktiske kunder som handler algoritmer (algos) inkluderer slipp og provisjon. Utgitte uttalelser er ikke fullstendig revidert eller verifisert og bør betraktes som kundefortellinger. Individuelle resultater varierer. De er reelle utsagn fra ekte mennesker som handler våre algoritmer på auto-pilot, og så vidt vi vet, inkluderer IKKE noen skjønnsmessige handler. Tradelister oppført på dette nettstedet inkluderer også slipp og provisjon. Dette er strengt for demonstrasjonsutdannelsesformål. AlgorithmicTrading gjør ikke kjøp, selg eller hold anbefalinger. Unike opplevelser og tidligere forestillinger garanterer ikke fremtidige resultater. Du bør snakke med din CTA eller finansiell representant, meglerforhandler eller finansanalytiker for å sikre at softwarestrategien du bruker, passer for investeringsprofilen din før du handler i en live meglerkonto. Alle råd og forslag gitt her er ment å kjøre automatisert programvare kun i simuleringsmodus. Trading futures er ikke for alle og har et høyt risikonivå. AlgoritmicTrading, eller noen av dens prinsipper, er IKKE registrert som investeringsrådgiver. Alt gitt råd er upersonlig og ikke skreddersydd for noen bestemt person. Publisert prosentandel per måned er basert på tilbakeprøvde resultater (se begrensninger på tilbakest testing ovenfor) ved hjelp av den tilsvarende pakken. Dette inkluderer rimelig slippage og provisjon. Dette inkluderer IKKE avgifter vi tar betalt for lisensiering av algoritmer som varierer basert på kontostørrelse. Se vår lisensavtale for fullstendig risikoopplysning. 2016 AlgorithmicTrading Alle rettigheter reservert. PersonvernpolicyModeling Asset Processes Innledning I løpet av de siste tjuefem årene er det gjort betydelige fremskritt i teorien om eiendomsprosesser, og det finnes nå en rekke matematiske modeller, mange av dem beregningsmessige, som gir en rimelig representasjon av deres definerende egenskaper. Mens den geometriske Brownian Motion-modellen forblir en stiftastisk kalkulærsteori, er it8230 Systematic Strategies Fund Jan 2017 Kommentar Sitatet fra Bloomberg sier alt: Forrige måned inneholdt mer enn sin rettferdige andel av politiske spenninger, som Donald Trump ankom i Det hvite hus. Likevel var det resolutt kjedelig for amerikanske aksjer, med en måneds realisert volatilitet på SampP 500 som kom inn på 6,51 da indeksen beveget seg stadig høyere. I records8230 Betingede risikodiskmodeller En av de mest brukte risikomålingene er Value-at-Risk, definert som forventet tap på en portefølje på et spesifisert konfidensnivå. Med andre ord er VaR en prosentil av en tapfordeling. Til tross for sin popularitet, har VaR lider av kjente begrensninger: sin tendens til å undervurdere risikoen i den (venstre) halen of8230 Copulas i Risk Management Copulas i Risk Management Den systematiske volatilitetsstrategien Den systematiske volatilitetsstrategien bruker matematiske modeller til å kvantifisere den relative verdien av ETF-produkter basert på CBOE SampP500 volatilitetsindeksen (VIX) og opprette en positiv-alfa longshort volatilitetsportefølje. Strategien er utformet for å fungere robust under ekstreme markedsforhold, ved å benytte den positive konveksiteten til de underliggende ETF-eiendelene. Det stammer ikke fra. The Systematic Strategies Quantitative Equity Strategy Systematic Strategies startet i 2009 som et proprietært handelsfirma engasjert i høyfrekvent handel. I 2012 utvidet firmaet til lavfrekvente systematiske handelsstrategier med lanseringen av VIX ETF-strategien, som ble erstattet i 2015 av Systematic Volatility Strategy. Firmaet begynte å administrere ekstern kapital i sin administrerte kontoplattform i 20158230. Strategi Porteføljebygging I mange årtier har prinsippene om porteføljekonstruksjon som ble utarbeidet av Harry Markovitz på 1950-tallet blitt akseptert som en av hjørnesteinene til moderne porteføljeorientering (som oppsummert, for eksempel i denne Wikipedia-artikkelen). Styrken og svakheten til middelvarianteringsmetoden er nå mye forstått og bredt akseptert. Men alternativer eksisterer. One8230 HFT VIX Scalper Leads on Collective2 Vår high frequency VIX scalping-strategi er nå den 1 beste utførelsesstrategien på Collective2, med avkastning på over 2700 siden april 2016 med en Sharpe-ratio på over 10 og fortjenestefaktor på 2,8. For mer bakgrunn på HFT scalping strategier se følgende innlegg: Systematic Strategies Fund Systematic Strategies ble lansert i 2009 som et proprietært handelsfirma engasjert i høyfrekvent handel. I 2012 utvidet firmaet til lavfrekvente systematiske handelsstrategier med lanseringen av VIX ETF-strategien. Den opprinnelige VIX ETF-strategien ble erstattet i 2015 av den nåværende systematiske volatilitetsstrategien, som forbedret den opprinnelige versjonen ved eliminating8230 Algoritmen En utfordring ble nylig publisert på LinkedIn for å gi en algoritme for å bestemme lengste palindrom i en spesifisert streng. Det viste seg å være ganske grei å håndtere problemet i en enkelt linje med Mathematica-koden, som følger: teststreng 8220ItellyoumadamthecatisnotacivicanimalalthoughtisdeifiedinEgypt8221 nlargest 5 TakeLargestByCasesStringCasesteststring, Overlap - gt Alle, PalindromeQ, StringLength, nlargest Flatten8230
No comments:
Post a Comment