Trading Systems: Designing Your System - Teil 1 13 Im vorigen Abschnitt dieses Tutorials wurden die Elemente betrachtet, die ein Handelssystem bilden und die Vor - und Nachteile der Nutzung eines solchen Systems in einem Live-Handelsumfeld erörtert haben. In diesem Abschnitt bauen wir auf diesem Wissen auf, indem wir untersuchen, welche Märkte sich besonders gut für den Systemhandel eignen. Wir werden dann die verschiedenen Gattungen der Handelssysteme genauer betrachten. Handel in verschiedenen Märkten Aktienmärkte Der Aktienmarkt ist wahrscheinlich der häufigste Markt für den Handel, vor allem bei Anfängern. In dieser Arena dominieren große Spieler wie Warren Buffett und Merrill Lynch, und traditionelle Wert - und Wachstumsinvestitionsstrategien sind bei weitem am häufigsten. Dennoch haben viele Institutionen erheblich in die Planung, Entwicklung und Umsetzung von Handelssystemen investiert. Einzelne Investoren treten diesem Trend bei, aber langsam. Hier sind einige Schlüsselfaktoren, die bei der Verwendung von Handelssystemen an den Aktienmärkten zu beachten sind: 13 Die große Menge an verfügbaren Aktien ermöglicht es Händlern, Systeme auf vielen verschiedenen Arten von Aktien zu testen - alles von extrem volatilen OTC-Aktien bis hin zu Nicht-flüchtige blaue Chips. Die Effektivität der Handelssysteme kann durch die geringe Liquidität einiger Aktien, insbesondere OTC - und Pink-Sheet-Themen, begrenzt werden. Provisionen können in Gewinne von erfolgreichen Geschäften gelangen und können Verluste erhöhen. OTC - und Pink-Sheet-Aktien entstehen oft zusätzliche Provisionsgebühren. Die wichtigsten Handelssysteme, die verwendet werden, sind diejenigen, die nach Wert suchen - das heißt, Systeme, die unterschiedliche Parameter verwenden, um festzustellen, ob eine Sicherheit im Vergleich zu ihrer bisherigen Leistung, ihren Kollegen oder dem Markt im Allgemeinen unterbewertet ist. Devisenmärkte Der Devisenmarkt oder Forex. Ist der größte und liquideste Markt der Welt. Die Welten Regierungen, Banken und anderen großen Institutionen Handel Trillionen von Dollar auf dem Forex-Markt jeden Tag. Die Mehrheit der institutionellen Händler auf dem Forex setzt auf Handelssysteme. Das gleiche gilt für Einzelpersonen auf dem Forex, aber einige Geschäfte auf der Grundlage von Wirtschaftsberichten oder Zinsauszahlungen. Hier sind einige Schlüsselfaktoren zu beachten bei der Verwendung von Handelssystemen auf dem Forex-Markt: Die Liquidität in diesem Markt - aufgrund der riesigen Volumen - Macht Handelssysteme genauer und effektiver. Es gibt keine Provisionen in diesem Markt, nur breitet sich aus. Daher ist es viel einfacher, viele Transaktionen ohne Erhöhung der Kosten zu machen. Im Vergleich zur Menge der verfügbaren Aktien oder Rohstoffe ist die Anzahl der zu handelnden Währungen begrenzt. Aber wegen der Verfügbarkeit von exotischen Währungspaaren - also Währungen aus kleineren Ländern - ist das Spektrum der Volatilität nicht zwangsläufig begrenzt. Die wichtigsten Handelssysteme, die in Forex verwendet werden, sind diejenigen, die Trends folgen (ein populäres Sprichwort auf dem Markt ist der Trend ist Ihr Freund) oder Systeme, die kaufen oder verkaufen auf Ausbrüche. Dies ist, weil ökonomische Indikatoren oft große Preisbewegungen auf einmal verursachen. Futures Equity, Forex und Rohstoffmärkte bieten alle Futures-Trading. Dies ist ein beliebtes Fahrzeug für den Systemhandel wegen der höheren Menge an Leverage verfügbar und die erhöhte Liquidität und Volatilität. Allerdings können diese Faktoren auf beide Weisen schneiden: Sie können entweder Ihre Gewinne verstärken oder Ihre Verluste verstärken. Aus diesem Grund ist die Verwendung von Futures in der Regel für fortgeschrittene Einzel - und institutionelle Systemhändler vorbehalten. Dies ist, weil Handelssysteme, die in der Lage sind, auf dem Futures-Markt zu profitieren, viel größere Anpassungen erfordern, fortgeschrittene Indikatoren verwenden und viel länger dauern, um zu entwickeln. Also, was ist das Beste Sein bis zu dem einzelnen Investor zu entscheiden, welcher Markt am besten für den Systemhandel geeignet ist - jeder hat seine eigenen Vor-und Nachteile. Die meisten Menschen sind mit den Aktienmärkten vertraut, und diese Vertrautheit macht die Entwicklung eines Handelssystems einfacher. Allerdings ist Forex üblicherweise die überlegene Plattform, um Handelssysteme laufen - vor allem bei erfahrenen Händlern. Darüber hinaus, wenn ein Händler beschließt, auf erhöhte Hebelwirkung und Volatilität zu profitieren, ist die Futures-Alternative immer offen. Letztlich liegt die Wahl in den Händen des Systementwicklers. Typen von Trading-Systemen Trendfolgesysteme Die gängigste Methode des Systemhandels ist das Trend-Nachfolgesystem. In seiner fundamentalsten Form wartet dieses System einfach auf eine signifikante Preisbewegung, dann kauft oder verkauft er in dieser Richtung. Diese Art von Systembanken auf die Hoffnung, dass diese Preisbewegungen den Trend beibehalten werden. Moving Average Systems Häufig in der technischen Analyse verwendet. Ein gleitender Durchschnitt ist ein Indikator, der einfach den durchschnittlichen Preis einer Aktie über einen Zeitraum zeigt. Das Wesentliche der Trends ergibt sich aus dieser Messung. Die häufigste Art der Einreise und Ausreise ist ein Crossover. Die Logik dahinter ist einfach: ein neuer Trend wird festgestellt, wenn der Preis über oder unter dem historischen Preisdurchschnitt liegt (Trend). Hier ist ein Diagramm, das sowohl den Preis (blaue Linie) als auch die 20-Tage-MA (rote Linie) von IBM aufzeichnet: Breakout-Systeme Das grundlegende Konzept hinter dieser Art von System ist ähnlich wie bei einem gleitenden Durchschnittssystem. Die Idee ist, dass, wenn ein neues hoch oder niedrig ist, die Preisbewegung am ehesten in Richtung des Ausbruchs fortsetzen wird. Ein Indikator, der bei der Ermittlung von Ausbrüchen verwendet werden kann, ist ein einfaches Bollinger Band Overlay. Bollinger Bands zeigen Mittelwerte von hohen und niedrigen Preisen, und Ausbrüche treten auf, wenn der Preis den Kanten der Bands entspricht. Hier ist ein Diagramm, das den Preis (blaue Linie) und die Bollinger Bands (graue Linien) von Microsoft verzeichnet: Nachteile von Trendfolgesystemen: Empirische Entscheidungsfindung erforderlich - Bei der Bestimmung von Trends gibt es immer ein empirisches Element zu berücksichtigen: die Dauer von Der historische Trend Zum Beispiel könnte der gleitende Durchschnitt für die letzten 20 Tage oder für die letzten fünf Jahre sein, so dass der Entwickler bestimmen muss, welche am besten für das System ist. Weitere Faktoren sind die durchschnittlichen Höhen und Tiefen in Breakout-Systemen. Lagging Nature - Moving Averages und Breakout-Systeme werden immer zurückbleiben. Mit anderen Worten, sie können niemals die genaue Top - oder Unterseite eines Trends treffen. Dies führt zwangsläufig zu einem Verfall von potenziellen Gewinnen, was manchmal erheblich sein kann. Whipsaw-Effekt - Unter den Marktkräften, die für den Erfolg von Trendfolgesystemen schädlich sind, gehört dies zu den häufigsten. Der Whipsaw-Effekt tritt auf, wenn der gleitende Durchschnitt ein falsches Signal erzeugt - das heißt, wenn der Durchschnitt nur in Reichweite fällt, dann kehrt er plötzlich die Richtung um. Dies kann zu massiven Verlusten führen, solange keine effektiven Stop-Verluste und Risikomanagement-Techniken angewendet werden. Seitwärtsmärkte - Trendfolgesysteme sind von Natur aus in der Lage, nur in Märkten Geld zu verdienen, die tatsächlich Trend machen. Die Märkte bewegen sich aber auch seitwärts. In einem bestimmten Bereich für einen längeren Zeitraum bleiben. Extreme Volatilität kann auftreten - Gelegentlich können Trendfolgesysteme eine extreme Volatilität erleben, aber der Trader muss mit seinem System zusammenhängen. Die Unfähigkeit, dies zu tun, führt zu einem versicherten Versagen. Countertrend Systems Grundsätzlich ist das Ziel mit dem Gegensprechsystem, auf dem niedrigsten Tief zu kaufen und am höchsten zu verkaufen. Der Hauptunterschied zwischen diesem und dem Trendfolgesystem besteht darin, dass das Gegensprechsystem nicht selbstkorrigiert ist. Mit anderen Worten, es gibt keine festgelegte Zeit, um Positionen zu verlassen, und dies führt zu einem unbegrenzten Abwärtspotenzial. Arten von Gegensprechsystemen Viele verschiedene Arten von Systemen gelten als Gegensprechsysteme. Die Idee hier ist zu kaufen, wenn Schwung in einer Richtung beginnt zu verblassen. Dies wird am häufigsten mit Oszillatoren berechnet. Zum Beispiel kann ein Signal erzeugt werden, wenn Stochastik oder andere relative Stärkeindikatoren unter bestimmte Punkte fallen. Es gibt andere Arten von Gegentrend Handelssysteme, aber alle von ihnen teilen das gleiche grundlegende Ziel - zu kaufen niedrig und verkaufen hoch. Nachteile von Gegenströmen Folgesysteme: E mpirische Entscheidungsfindung erforderlich - Zum Beispiel ist einer der Faktoren, die der Systementwickler entscheiden muss, die Punkte, an denen die relativen Stärkeindikatoren verblassen. Extreme Volatilität kann auftreten - Diese Systeme können auch einige extreme Volatilität erleben und eine Unfähigkeit, mit dem System zu bleiben, trotz dieser Volatilität wird zu einem versicherten Ausfall führen. Unbegrenzter Nachteil - Wie bereits erwähnt, gibt es unbegrenztes Abwärtspotenzial, da das System nicht selbstkorrigierend ist (es gibt keine festgelegte Zeit, um Positionen zu verlassen). Schlussfolgerung Die Hauptmärkte, für die Handelssysteme geeignet sind, sind die Aktien-, Devisen - und Futures-Märkte. Jeder dieser Märkte hat seine Vor - und Nachteile. Die beiden Hauptgenres der Handelssysteme sind die Trendfolgen und die Gegensprechsysteme. Trotz ihrer Unterschiede erfordern beide Arten von Systemen in ihren Entwicklungsstadien eine empirische Entscheidungsfindung seitens des Entwicklers. Auch diese Systeme unterliegen extremen Volatilität und dies kann eine gewisse Ausdauer erfordern - es ist wichtig, dass der Systemhändler mit seinem System während dieser Zeiten haftet. In der folgenden Tranche, gut einen genaueren Blick auf, wie man ein Handelssystem entwerfen und diskutieren einige der Software, die System-Händler verwenden, um ihr Leben leichter machen. Designing Stock Market Trading Systems: Mit und ohne Soft Computing Während der Überprüfung dieses Buches war ich Durch die Beobachtung, dass es erst vor kurzem, dass Bücher über Systeme und Systementwicklung und - tests für Einzelhändler zur Verfügung stehen. Ich vermute, dass ständige Verbesserungen in den Personalcomputern und ihre zunehmende Leistung und die Verfügbarkeit geeigneter Programme dazu beigetragen haben. Sobald die Domain von großen Hedgefonds und institutionellen Händlern, Handelssystemen und mechanischem Handel immer mehr akzeptiert und von einzelnen Händlern genutzt wird. Händler finden sie zu einem viel zuverlässigeren Weg, um den Handelserfolg zu erreichen, als mit willkürlichen Entscheidungsprozessen und anderen esoterischen Ansätzen, um zu kaufen und verkaufen Entscheidungen zu erreichen. Doch zurück zu diesem Buch. Dr. Bruce Vanstone ist Assistant Professor an der Bond University in Australien, wo er Börsenhandel Kurse unterrichtet. Er hat einen Doktortitel in Computational Finance, veröffentlichte akademische Arbeit an Börsenhandelssystemen und ist ein Berater für einen Boutique Hedgefonds. Er ist gut qualifiziert, ein Buch über den Handelssystemdesign zu schreiben. Sein Co-Autor, Tobias Hahn, promoviert an der Bond University und konzentriert sich auf die Marktmikrostruktur und die Anwendung von Maschinenlerntechniken auf die Preisgestaltung von Derivatprodukten. Das Design, die Prüfung und die Implementierung von mechanischen Handelssystemen ist nicht das aufregendste Thema für diejenigen, die den Hype von Vertriebsmitarbeitern und Spruisten versprochen haben, die mehr versprechen, als die meisten Ansätze zum Handel liefern können. Allerdings werden Einzelhändler und Investoren sich bewusst, dass ein mechanischer oder mathematischer Ansatz für die Märkte, der auf eine langfristige Kante oder Reichweite von wahrscheinlichen Ergebnissen fokussiert, ein sehr professioneller Ansatz ist, der auf der Retail-Ebene angewendet werden kann. Die Autoren erklären, wie sie ein regelbasiertes System aufbauen. Sie zeigen die Schritte beim Entwerfen und Testen eines Systems, bis eine Kante gefunden wird, und dann, wie man diese Kante vollständig ausnutzt, um die Rendite zu maximieren. Sie nehmen einen detaillierten Einblick in die Entwicklung eines Handelssystems sowie die vielen Dinge, die nicht in ein Handelssystem zu integrieren sind. Teile dieses Buches werden viele Leser Glauben und Paradigmen über die Märkte herausfordern und wie sie arbeiten. Ein Beispiel ist Kapitel 4.5, Bei Verwendung und Missbrauch der technischen Analyse, wo Autoren diskutieren das Konzept der Daten Snooping, die von vielen technischen Analysten beschäftigt ist. In einer Fallstudie über den Ort der Stopps in einem Trendhandelssystem wird die Verwendung von Stopverlusten in großen mathematischen Details untersucht, insbesondere die Verwendung der gemeinsam angewandten Average True Range (ATR) stoppt. Ihre Forschungsergebnisse sind, dass wir, nachdem wir eine Vielzahl von mittelfristigen und langfristigen, trendbasierten Systemen getestet haben, noch keinen Einzelfall gefunden haben, in dem die Ergebnisse des Systems durch die Verwendung einer Stop-Loss-Regel verbessert werden. Wie ich schon sagte, dieses Buch fordert viele der vorhandenen Kastanien, die in Trader-Bildung Kreise existieren. Dieses Buch ist ein Muss für jeden, der ernsthaft über ihren systembasierten Handel und für diejenigen, die mit subjektiven Analysen handeln, um zu verstehen, was sie gegen in den Märkten sind. Es ist eines der interessantesten Bücher, in denen ich das Vergnügen habe. View article on source websiteDesigning Börsenhandelssysteme Über die Autoren Bruce Vanstone Dr. Bruce Vanstone ist Assistant Professor an der Bond University in Australien. Er absolvierte sein Doktorat in Computational Finance im Jahr 2006. Er ist ein regelmäßiger Moderator und Herausgeber der akademischen Arbeit an Börsenhandelssystemen auf internationaler Ebene. Er unterrichtet Börsenhandel Kurse an der Universität und ist ein Berater für ein Boutique-Hedge-Fonds in Australien. Mehr Informationen über Bruces. Lesen Sie mehr über Bruce Vanstone Tobias Hahn Tobias Hahn studiert zurzeit an der Bond University in Australien. Seine Forschung konzentriert sich auf Marktmikrostruktur und insbesondere die Anwendung von maschinellen Lerntechniken auf die Preisbildung von Derivaten. Inhalt Listing Vorwort Danksagungen Einleitung 1. Gestaltung von Börsenhandelssystemen 1.1 Einleitung 1.2 Motivation 1.3 Geltungsbereich und Daten 1.4 Die effiziente Markthypothese 1.5 Die Illusion des Wissens 1.6 Investing versus Trading 1.6.1 Investing 1.6.2 Trading 1.7 Aufbau eines Mechanical Stock Market Trading Systems 1.8 Der Ort des Soft Computing 1.9 So verwenden Sie dieses Buch 2. Einführung in den Handel 2.1 Einleitung 2.2 Verschiedene Ansätze zum Handel 2.2.1 Handelsrichtung 2.2.2 Zeitrahmen des Handels 2.2.3 Art des verbotenen Verhaltens 2.2.3.1 Trendbasiert Handel 2.2.3.2 Breakout-Handel 2.2.3.3 Momentum-Handel 2.2.3.4 Mittlerer Reversion-Handel 2.2.3.5 Hochfrequenzhandel 2.3 Schlussfolgerung 2.4 Der nächste Schritt 3. Grundvariablen 3.1 Einleitung 3.1.1 Benjamin Graham und Value Investing 3.2 Informationeller Vorteil und Marktwirksamkeit 3.3 A Anmerkung zu den Anpassungen 3.4 Kernstrategien 3.4.1 Intrinsische Wertschätzungen 3.4.2 Fundamentale Filter 3.4.3 Ranking-Filter 3.5 Die Elemente eines Fundamentals-Filters 3.5.1 Reichtum eines Unternehmens und seiner Aktionäre 3.5.1.1 Buchwert 3.5. 1.2 Umlaufvermögen gegenüber kurzfristigen Verbindlichkeiten 3.5.1.3 Leverage-Kennzahlen 3.5.2 Ertragskapazität 3.5.3 Bargeldfähig 3.6 Fundamentalverhältnisse und Branchenvergleiche 3.7 Ein endgültiger Hinweis auf die länderübergreifende Investitionsforschung 3.8 Der nächste Schritt 3.9 Fallstudie: Analyse eines Variable 3.9.1 Einleitung 3.9.2 Beispiel - PE-Verhältnis 3.9.3 Wealth-Lab 3.9.4 SPSS 3.9.5 Ausreißer 4. Technische Variablen 4.1 Einleitung 4.1.1 Diagramm 4.1.2 Technische Indikatoren 4.1.3 Sonstige Ansätze 4.2 Diagramm und Muster Analyse 4.3 Technische Indikatoren 4.3.1 Intermarketanalyse 4.3.2 Gleitende Mittelwerte 4.3.3 Volumen 4.3.4 Impulsindikatoren 4.3.4.1 Verschieben der durchschnittlichen KonvergenzDivergenz (MACD) 4.3.4.2 Relative Stärkenindikator (RSI) 4.4 Alternative Ansätze 4.5 Bei Verwendung und Missbrauch von Technische Analyse 4.6 Fallstudie: Hat die technische Analyse eine Glaubwürdigkeit 5. Soft Computing 5.1 Einführung 5.1.1 Arten von Soft Computing 5.1.2 Expertensysteme 5.1.3 Fallbasierte Argumentation 5.1.4 Genetische Algorithmen 5.1.5 Schwarm Intelligenz 5.1.6 Künstliche neuronale Netze 5.2 Untersuchungsforschung 5.2.1 Soft-Computing-Klassifizierung 5.2.2 Erforschung der Zeitreihenvorhersage 5.2.3 Erforschung der Mustererkennung und - klassifizierung 5.2.4 Optimierung der Forschung 5.2.5 Erforschung der Ensemble-Ansätze 5.3 Schlussfolgerung 5.4 Der nächste Schritt 6 Erstellen von künstlichen neuronalen Netzwerken 6.1 Einführung 6.2 Ausdrücken des Problems 6.3 Partitionieren von Daten 6.4 Suchen von Variablen des Einflusses 6.5 ANN-Architektur-Auswahl 6.6 ANN-Training 6.6.1 Momentum 6.6.2 Trainingsrate 6.7 ANN In-Probe-Testung 6.8 Schlussfolgerung 6.9 Der nächste Schritt 7. Handel Systeme und Distributionen 7.1 Einleitung 7.2 Studium einer Handelsgruppe 7.2.1 Durchschnittliche Profitabilitätskennzahlen 7.2.1.1 Die Studierenden t-Test 7.2.1.2 Die Läufentests 7.2.2 Gewinnende Metriken 7.2.3 Loslassen von Metriken 7.2.4 Zusammenfassung Metriken 7.2.5 Verteilungen 7.2.5.1 Kurzfristige Verteilung 7.2.5.2 Mittelfristige Verteilung 7.2.5.3 Langfristige Verteilung 7.2.6 Vergleich von zwei Sorten Rohhandel 7.3 Schlussfolgerungen 7.4 Der nächste Schritt 8. Positionsbestimmung 8.1 Einleitung 8.1.1 Festpositionsgröße 8.1. 2 Kelly-Methode 8.1.3 Optimal-f 8.1.4 Prozentsatz des Eigenkapitals 8.1.5 Maximaler Risikoanteil 8.1.6 Martingale 8.1.7 Anti-Martingale 8.2 Pyramiden 8.3 Schlussfolgerungen 8.4 Der nächste Schritt 9. Risiko 9.1 Einleitung 9.2 Handelsrisiko 9.2.1 Stop-Loss-Aufträge 9.2.2 Maximale Nebenwirkung (MAE) zur Auswahl der Stop-Loss-Schwelle 9.3 Risiko der Ruine 9.4 Portfolio-Risiko 9.5 Zusätzliche Portfolio-Metriken 9.6 Monte-Carlo-Analyse 9.7 Fallstudie: Stopps Nützlich im Trend Trading System 10. Fall Studien 10.1 Einleitung 10.2 A Anmerkung zu Daten 10.3 A Anmerkung zu den Fallstudien 10.4 Aufbau eines technischen Handelssystems mit neuronalen Netzwerken 10.4.1 Aufteilung von Daten 10.4.2 Benchmark-Anfangsregeln 10.4.3 Identifizieren spezifischer Probleme 10.4.4 Identifizieren von Ein - und Ausgängen für die ANN 10.4.5 Vernetzung der Netze 10.4.6 Abwicklung von Geldmanagement - und Risikoeinstellungen 10.4.7 Stichproben-Benchmarking 10.4.8 Out-of-Sample-Benchmarking 10.4.9 Festlegung des Endprodukts 10.5 Aufbau eines fundamentalen Handelssystems mit neuronalen Netzwerken 10.5. 1 Aufteilung von Daten 10.5.2 Benchmark-Anfangsregeln 10.5.3 Identifizieren spezifischer Probleme 10.5.4 Identifizierung von Ein - und Ausgängen für ANN 10.5.5 Vernetzung der Netze 10.5.6 Abwicklung von Geldmanagement und Risikoeinstellungen 10.5.7 In-Beispiel-Benchmarking 10.5.8 Out - of-Beispiel-Benchmarking 10.5.9 Festlegung des Endprodukts Endgültige Gedanken Anhänge Skript Segmente Bibliographie Index Vorwort Danksagungen Einleitung 1. Gestaltung von Börsenhandelssystemen 1.1 Einleitung 1.2 Motivation 1.3 Geltungsbereich und Daten 1.4 Die effiziente Markthypothese 1.5 Die Illusion des Wissens 1.6 Investing versus Handel 1.6.1 Investition 1.6.2 Handel 1.7 Aufbau eines mechanischen Börsenhandelssystems 1.8 Der Ort des Soft Computing 1.9 So verwenden Sie dieses Buch 2. Einführung in den Handel 2.1. Nützliche LinksDesigning Börsenhandelssysteme Melden Sie sich an, um Ihre Bibliothek zu speichern In Designing Stock Market Trading Systems Bruce Vanstone und Tobias Hahn führen Sie durch ihre bewährte Methodik für den Aufbau von regelbasierten Börsenhandelssystemen mit fundamentalen und technischen Daten. Dieses Buch zeigt die notwendigen Schritte, um ein Handelssystem zu entwerfen und zu testen, bis eine Handelskante gefunden wird, wie man künstliche neuronale Netze und Soft Computing einsetzt, um eine Kante zu entdecken und voll auszuschöpfen. Erfahren Sie, wie Sie Trading-Systeme mit mehr Einsicht und Zuverlässigkeit als je zuvor aufbauen Die meisten Trading-Systeme heute nicht enthalten Daten aus der bestehenden Forschung in ihren Betrieb. Hier ist die Methodik von Vanstone und Hahns einzigartig. Entworfen, um die besten vergangenen Untersuchungen über die Funktionsweise der Finanzmärkte in den Aufbau neuer Handelssysteme zu integrieren, hilft diese Synthese, Börsenhandelssysteme mit konkurrenzloser Tiefe und Genauigkeit zu produzieren. Dieses Buch enthält daher eine detaillierte Überprüfung der wichtigsten akademischen Forschung, zeigt, wie man bestehende Forschung zu testen, wie man davon profitieren, indem sie es zu einem regelbasierten Handelssystem entwickelt und wie man es mit künstlichen Intelligenztechniken verbessert. Die in diesem Buch beschriebenen Ideen und Methoden wurden in der Hitze des Marktes erprobt und getestet. Sie wurden von Hedge-Fonds verwendet, um ihre Handelssysteme zu bauen. Jetzt können Sie sie auch benutzen. Publikation Details Verlag: Harriman House Ausgabe: 1 Erscheinungsdatum: 2011 Verfügbar in: Singapur, Indien Kindle Buch OverDrive Lesen Sie Adobe EPUB eBook 1,6 MB Bruce Vanstone (Autor) Dr. Bruce Vanstone ist Assistant Professor an der Bond University in Australien. Er absolvierte sein Doktorat in Computational Finance im Jahr 2006. Er ist ein regelmäßiger Moderator und Herausgeber der akademischen Arbeit an Börsenhandelssystemen auf internationaler Ebene. Tobias Hahn (Autor) Tobias Hahn studiert zur Promotion an der Bond University in Australien. Seine Forschung konzentriert sich auf Marktmikrostruktur und insbesondere die Anwendung von maschinellen Lerntechniken auf die Preisbildung von Derivaten.
No comments:
Post a Comment