capacidade de estratégia de negociação
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Como você estima a capacidade de uma estratégia a partir de dados históricos?
Quais são algumas boas maneiras de estimar a capacidade de uma estratégia a partir de dados históricos (incluindo a profundidade de mercado total)?
Obviamente, uma abordagem ingênua é que você deseja que o retorno da estratégia exceda seu impacto no mercado. PBs principalmente fornecem seus clientes institucionais com pacotes de software que estimam o impacto no mercado para grandes encomendas. No entanto, muitas estratégias têm entradas e saídas únicas e intrincadas do que a compra e a compra de grandes quantidades. Além disso, existem estratégias que são de baixa capacidade e estão sujeitas a eventos de profundidade de mercado, dos quais eu acho que exigem pressupostos subjacentes muito diferentes dos modelos de impacto de mercado usados para grandes pedidos.
Eu acredito que você abordou toda essa questão do lado errado.
O impacto do mercado é uma função enorme do tamanho de suas ordens e, portanto, você não pode começar a perguntar quais estratégias superarem determinado impacto no mercado.
Em vez disso, você deve começar a pensar nos retornos exigidos e na tolerância a riscos associados. Defina também regras prudentes de gerenciamento de riscos. A partir disso resulta uma idéia sobre o tamanho aproximado da negociação que você está disposto a colocar em risco.
Depois de definir claramente seu risco / recompensa, você começará a verificar quais classes de ativos, mercado, períodos de manutenção, provavelmente satisfazem suas necessidades.
Depois disso, ajuste sua estratégia e comece a pensar em estratégias específicas.
E quando você tiver feito tudo isso, começará a pensar sobre o impacto de mercado em seus pedidos, em função de todos os itens acima e dos tamanhos estimados das posições.
Sem qualquer outra informação no seu fim, acho impossível ajudá-lo ainda mais. Não estou pedindo nada relacionado à sua estratégia, mas é muito difícil adivinhar se o retorno bruto esperado da sua estratégia em particular excede o custo relacionado à transação, incluindo o impacto no mercado. Você rejeitou para se oferecer qualquer outra informação com uma atitude condescendente. Talvez outros apreciem sua abordagem particular para pedir ajuda mais do que eu.
A Capacidade de Estratégias de Negociação.
55 Páginas Publicadas: 27 de março de 2015 Última revisão: 8 de abril de 2015.
Augustin Landier.
Escola de Economia de Toulouse.
Guillaume Simon.
Gestão do Fundo de Capital.
David Thesmar.
Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) - Economia, Finanças, Contabilidade (EFA)
Data escrita: 26 de março de 2015.
Devido aos custos de transação não-lineares, o desempenho financeiro de uma estratégia de negociação diminui com o tamanho do portfólio. Usando um modelo comercial dinâmico a la Garleanu e Pedersen (2013), derivamos fórmulas fechadas para a fronteira performance-a-escala alcançada por um comerciante dotado de um sinal que prevê o retorno das ações. A decadência com a escala da razão de Sharpe realizada é mais lenta para as estratégias que (1) negociam mais ações líquidas (2) são baseadas em sinais que não desaparecem rapidamente e (3) têm um desempenho forte e sem fricção. Para um investidor pronto para aceitar uma redução de Sharpe em 30%, a escala do portfólio (medida em volatilidade do dólar) é dada por uma fórmula simples que é uma função do Sharpe sem fricção, uma medida de impacto no preço e uma medida da velocidade em que o sinal desaparece. Nós aplicamos a estrutura para quatro estratégias bem conhecidas. Como as ações se tornaram mais líquidas, a capacidade das estratégias aumentou nos anos 2000 em comparação com a década de 1990. Devido à alta persistência do sinal, a capacidade de uma estratégia de "qualidade" é uma ordem de grandeza maior do que as demais e é a única que é altamente escalável na faixa de médio alcance.
Palavras-chave: custos de negociação, anomalias de preços de ativos, gerenciamento de ativos, arbitragem.
Classificação JEL: G11, G12.
Augustin Landier.
Escola de Economia de Toulouse (email)
Toulouse Cedex, F-31042.
Guillaume Simon.
Gestão do Fundo de Capital (email)
23 rue de l'Université.
David Thesmar (Autor do Contato)
Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) - Economia, Finanças, Contabilidade (EFA) (e-mail)
77 Massachusetts Avenue.
Cambridge, MA 02139-4307.
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R & amp; D Blog.
I. Estratégia de negociação.
Desenvolvedor: Joseph Granville (On-Balance Volume); R. D. Donchian (Breakout Channels). Conceito: estratégia de negociação baseada em breakouts de preços confirmados pelos filtros OBV (Balance On-Balance). Pergunta de pesquisa: os filtros de volume podem melhorar os breakouts de preços? Especificação: Tabela 1. Resultados: Figura 1-2. Configuração de comércio: configuração de entrada longa: alta [i] & gt; EntryUpPriceChannel [i-1]. Configuração de Entrada Curta: Low [i] & lt; EntryDnPriceChannel [i - 1]. Índice: i.
Barra atual. Filtro de comércio: Filtro de volume (Tabela 1). Entrada de Comércio: Entrada de Longo Comércio: Uma compra no aberto é colocada após a Configuração de Entrada Longa e o Filtro de Entrada Longa. Entrada de curto comércio: uma venda no aberto é colocada após a Configuração de Entrada Curta e o Filtro de Entrada Curta. Trade Exit: Tabela 1. Carteira: 42 mercados de futuros de quatro principais setores de mercado (commodities, moedas, taxas de juros e índices de participação). Dados: 37 anos desde 1980. Plataforma de teste: MATLAB®.
II. Teste de sensibilidade.
Todos os gráficos 3-D são seguidos por gráficos de contorno bidimensionais para Fator de lucro, Ratio de Sharpe, Índice de Desempenho de Úlcera, CAGR, Drawdown Máximo, Percentagem de Negociações Rentáveis e Média. Win / Avg. Rácio de perda. A imagem final mostra a sensibilidade da Equity Curve.
Variáveis testadas: Entry_Look_Back & amp; Exit_Index (Definições: Tabela 1):
Figura 1 | Desempenho do portfólio (Entradas: Tabela 1, Comissão e Slippage: $ 0).
EntryUpPriceChannel (Entry_Look_Back) é a maior alta ao longo de um período de Entry_Look_Back.
EntryDnPriceChannel (Entry_Look_Back) é o menor baixo ao longo de um período de Entry_Look_Back.
ExitUpPriceChannel (Exit_Look_Back) é a maior alta ao longo de um período de Exit_Look_Back.
ExitDnPriceChannel (Exit_Look_Back) é o menor baixo ao longo de um período de Exit_Look_Back.
Se fechar [i] & gt; Feche [i-1] então OBV [i] = OBV [i-1] + Volume [i];
Se fechar [i] & lt; Feche [i-1] então OBV [i] = OBV [i-1] - Volume [i];
Se Fechar [i] = Fechar [i-1], então OBV [i] = OBV [i-1];
EntryUpOBVChannel (Entry_Look_Back) é o OBV mais alto durante um período de Entry_Look_Back.
EntryDnOBVChannel (Entry_Look_Back) é o OBV mais baixo durante um período de Entry_Look_Back.
ExitUpOBVChannel (Exit_Look_Back) é o OBV mais alto durante um período de Exit_Look_Back.
ExitDnOBVChannel (Exit_Look_Back) é o OBV mais baixo durante um período de Exit_Look_Back.
Exit_Index = [5, 100], Etapa = 5 (% de Entry_Look_Back);
Exit_Look_Back = Entry_Look_Back * Exit_Index ÷ 100;
Configuração de entrada curta: se baixo [i] & lt; EntryDnPriceChannel [i-1];
Configuração de saída longa: se baixo [i] & lt; ExitDnPriceChannel [i - 1];
Configuração de saída curta: se Alto [i] & gt; ExitUpPriceChannel [i-1];
Filtro de Entrada Curta: Se OBV [i] & lt; EntryDnOBVChannel [i-1];
Filtro de saída longo: se OBV [i] & lt; ExitDnOBVChannel [i-1];
Filtro de saída curto: se OBV [i] & gt; ExitUpOBVChannel [i - 1];
Operações curtas: uma venda no aberto é colocada após a Configuração de Entrada Curta (ou seja, Breakout de Preço Curto) e Filtro de Entrada Curta (ou seja, Curto OBV Breakout).
Long Trades: Uma venda no aberto é colocada após a Configuração de Saída Longa e o Filtro de Saída Longa.
Negociações curtas: uma venda no aberto é colocada após a Configuração de Saída Curta e Filtro de Saída Curta.
Stop Loss Sair: ATR (ATR_Length) é o alcance real médio em um período de ATR_Length. ATR_Stop é um múltiplo de ATR (ATR_Length). Long Trades: um stop de venda é colocado em [Entry - ATR (ATR_Length) * ATR_Stop]. Operações curtas: uma parada de compra é colocada em [Entrada + ATR (ATR_Length) * ATR_Stop]. Stop Loss Exit é usado para normalizar o risco através do dimensionamento da posição.
Exit_Index = [5, 100], Etapa = 5 (% de Entry_Look_Back)
Exit_Look_Back = Entry_Look_Back * Exit_Index ÷ 100.
ATR_Stop = 6 (ATR.
Faixa verdadeira média
Tabela 1 | Especificação da Estratégia de Negociação.
III. Teste de sensibilidade com a Comissão & amp; Slippage.
Variáveis testadas: Entry_Look_Back & amp; Exit_Index (Definições: Tabela 1):
Figura 2 | Desempenho do portfólio (Entradas: Tabela 1, Comissão e Slippage: $ 100 Round Turn).
IV. Avaliação comparativa.
Nós avaliamos a estratégia do caso base (ou seja, os filtros OBV foram desligados, a Tabela 2) contra a mesma estratégia usando filtros de volume (ou seja, filtros OBV ativados, Tabela 3):
Caso # 1a: Entry_Look_Back = 200 (barras); Exit_Index = 50 (%); Filtros OBV: Off.
Caso # 2a: Entry_Look_Back = 150 (barras); Exit_Index = 50 (%); Filtros OBV: Off.
Caso # 3a: Entry_Look_Back = 100 (barras); Exit_Index = 50 (%); Filtros OBV: Off.
Caso # 4a: Entry_Look_Back = 50 (barras); Exit_Index = 50 (%); Filtros OBV: Off.
Tabela 2 | Entradas: Tabela 1; Dimensão Fracionada Fixa: 1%; Comissão & amp; Slippage: R $ 100 Turno redondo.
Caso # 1b: Entry_Look_Back = 200 (barras); Exit_Index = 50 (%); Filtros OBV: On.
Caso # 2b: Entry_Look_Back = 150 (barras); Exit_Index = 50 (%); Filtros OBV: On.
Caso # 3b: Entry_Look_Back = 100 (barras); Exit_Index = 50 (%); Filtros OBV: On.
Caso # 4b: Entry_Look_Back = 50 (barras); Exit_Index = 50 (%); Filtros OBV: On.
Tabela 3 | Entradas: Tabela 1; Dimensão Fracionada Fixa: 1%; Comissão & amp; Slippage: R $ 100 Turno redondo.
V. Classificação: Filtros de volume (Parte 2) | Estratégia de Negociação.
VI. Resumo.
(a) Os filtros de volume melhoram os retornos ajustados de risco para costas mais curtas; (b) Os filtros de volume não adicionam valor para versões mais longas (Tabela 2 vs. Tabela 3).
REGRA CFTC 4.41: RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS OU SIMULADOS TÊM CERTAS LIMITAÇÕES. A PARTIR DE UM REGISTRO DE DESEMPENHO REAL, OS RESULTADOS SIMULADOS NÃO REPRESENTAM A NEGOCIAÇÃO REAL. TAMBÉM, DESDE QUE OS NEGÓCIOS NÃO FORAM EXECUTADOS, OS RESULTADOS PODERÃO TER COMPRIMIDO COM COMPENSADO PARA O IMPACTO, SE QUALQUER, DE CERTOS FATORES DE MERCADO, COMO FALTA DE LIQUIDEZ. PROGRAMAS DE NEGOCIAÇÃO SIMULADOS EM GERAL TAMBÉM ESTÃO SUJEITOS AO FATO DE QUE ELES FORAM CONCEBIDOS COM O BENEFÍCIO DE HINDSIGHT. NENHUMA REPRESENTAÇÃO ESTÁ SENDO FEITA QUE QUALQUER CONTA PODERÁ OU POSSIBILITAR LUCROS OU PERDAS SEMELHANTES AOS APRESENTADOS.
DIVULGAÇÃO DE RISCOS: GOVERNO DOS ESTADOS UNIDOS EXERCÍCIOS RENÚNCIA | REGRA CFTC 4.41.
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Capacidade de estratégia de negociação
Ao invés de postar um novo tópico de cada vez, pode também publicar papéis e links aqui. Por favor, guarde-o em ideias de estratégias concretas, quanto mais explícito melhor, e de preferência aquelas que poderiam ser implementadas em Quantopian!
Boa ideia e bom papel.
A base de futuros de VIX: Evidências e Estratégias de Negociação devem ser capazes de implementar algo semelhante usando os futuros VIX a curto prazo versus ETFs de futuros de médio prazo e puxando os preços VIX com fetcher.
EDITAR: link corrigido, h / t Dennis C.
Eu nunca vi esse site Turnkey Alpha antes. O que é isso?
E você quer dizer a seção Academic Alpha? (o link requer o login)
Sim, eu fiz, meu erro. É um registro gratuito. Eles são a metade dos caras que escreveram Valor Quantitativo (a outra metade é Empiritrage), e eles regularmente escrevem pequenos artigos sobre o tipo de oportunidades exploráveis que as pessoas aqui podem estar interessadas. Eu não sou afiliado com eles.
Não tenho certeza se você viu. se não:
Se você pesquisar no fórum da Comunidade Quantopian com a palavra-chave & quot; OLMAR & quot; Você encontrará vários tópicos com as implementações da quespian. Eu também tenho algum código que posso compartilhar.
O site do autor: cais. ntu. edu. sg/
Não é uma estratégia de negociação em si, mas idéias interessantes sobre o dimensionamento do comércio.
Alguns links aleatórios.
Toneladas de estratégias aqui para experimentar.
Obrigado. você estaria disposto a fornecer algumas recomendações específicas da lista acima? Quais são os 3 melhores que recomendamos ler cuidadosamente, que poderiam ser codificados em Quantopian (sem um esforço heróico)?
Desculpe, eu não li todos eles! O que quer que seja seu temperamento, eu acho!
Eu acho que o bom seguimento da velha tendência é sempre divertido. É muito prático. Caso não tenha verificado isso, notei que Claus Herther tem um ótimo ponto de partida. Eu gostaria de adicionar na medida da inclinação de uma tendência, impulso e Williams para ajudar a adicionar alguma "antecipação de tendência" em uma tendência padrão seguindo o sistema.
Apenas tropeçou com essa mina de centenas de papéis, a maioria com links de pdf, em uma variedade de tópicos:
Além disso, os tutoriais Kaggle / livros gratuitos merecem uma aparência:
Note que ele na verdade não dá a fórmula para este indicador, então alguém teria que fazer algum trabalho para tentar descobrir o que ele está falando.
Oi a todos, é possível programar a abordagem do macarrão preto com o Quantopian? Dicas são muito bem vindas. Agradeço antecipadamente por sua ajuda.
Deve ser possível, alguém escreveu um algoritmo de reequilíbrio de portfólio de variância mínima há alguns meses. Você precisa usar o fetcher para obter seu peso de índice para o seu anterior, certifique-se de buscá-los como "quot; como & quot; A data em que você está no back-test. Então você "apenas" precisa fazer todas as manipulações da matriz bayesiana, juntamente com suas visualizações / sombras de mercado de entrada, apresentar os pesos alvo e, em seguida, enviar pedidos para passar do seu portfólio atual para o portfólio de destino.
Seria uma excelente demonstração e exemplo, talvez você possa fazer com que os povos quantopianos o codifiquem!
Obrigado Simon pelo seu comentário. Eu escrevi minha última tese sobre BL, então eu tenho o plano teórico. Mas, para ser sincero com você, não estou bem na programação. No entanto, tentarei e informarei a comunidade.
Cheers Grant. Você fez meu dia. Eu apreciaria mais artigos desse tipo.
Thomas Wiecki publicou o artigo primeiro em quantopian / posts / interesting-papers. Acabei de copiar o link aqui. Se você tiver comentários sobre o artigo, sugiro publicá-los para o Thomas & # 39; fio.
Mebane Faber tem alguns artigos interessantes na Cambria Investments & # 39; website cambriainvestments / research /, especialmente uma das estratégias de Relative Strength papers. ssrn / sol3 / papers. cfm? abstract_id = 1585517.
Vários dos sistemas da Mebane foram implementados em quantopian seis a doze meses atrás, TAA global, valor relativo, valor relativo + TAA. Eu também escrevi alguma otimização de força bruta picloud + zipline do modelo TAA. Se você procurar Mebane, você deve encontrá-los. Eu não sei se eles ainda funcionam no backtester.
A essência: implementar uma estratégia de alto e baixo momento de mercado neutro, mas cortar os shorts à medida que o mercado cai. Isto, claro, adicionará um forte fator de reversão médio longo e tendencioso a longo prazo para o sistema.
Estar no campo quando o jogo ainda está em andamento. The Financial Press e Stock Markets em tempos de crise.
Este artigo analisa a relação entre notícias negativas e mercados de ações em tempos de crise global, como o período 2008/2009. Analisamos um ano de manchetes de títulos de três jornais financeiros, Wall Street Journal, Financial Times e Il Sole24ore para examinar a influência de más notícias tanto na volatilidade do mercado de ações quanto na correlação dinâmica. Nossos resultados mostram que a imprensa e os mercados influenciaram-se mutuamente na geração de volatilidade do mercado e, em particular, que o Wall Street Journal teve um efeito crucial tanto na volatilidade quanto na correlação entre os mercados norte-americano e externo. Também encontramos diferenças significativas entre os jornais em sua interpretação da crise, com o Financial Times significativamente pessimista, mesmo em fases de baixa volatilidade do mercado. Nossos resultados confirmam a natureza reflexiva dos mercados de ações. Quando a situação é incerta e imprevisível, o comportamento do mercado pode mesmo refletir informações qualitativas, grandes e subjetivas, como as flâmulas em um jornal, cujo valor econômico e informativo é questionável.
O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta de prestação de serviços de consultoria de investimento pela Quantopian. Além disso, o material não oferece nenhuma opinião em relação à adequação de qualquer segurança ou investimento específico. Nenhuma informação contida neste documento deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou abster-se de qualquer curso de ação relacionado ao investimento, já que nenhuma das empresas atacadas ou nenhuma das suas afiliadas está a comprometer-se a fornecer conselhos de investimento, atuar como conselheiro de qualquer plano ou entidade sujeito a A Lei de Segurança de Renda de Aposentadoria do Empregado de 1974, conforme alterada, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em capacidade fiduciária em relação aos materiais aqui apresentados. Se você é um aposentadorio individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado a Quantopian sobre se qualquer idéia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não oferece garantias sobre a precisão ou integridade das opiniões expressas no site. Os pontos de vista estão sujeitos a alterações e podem ter se tornado pouco confiáveis por vários motivos, incluindo mudanças nas condições do mercado ou nas circunstâncias econômicas.
Em resposta ao post de Simon de reversão de média rentável após grandes preços: uma história do dia e da noite nos índices S & P 500, 400 Mid Cap e 600 Small Cap, alguém codificou um algo que replica a estratégia delineada neste documento que eles não se importariam de compartilhar? Há uma queda clara e consistente, à medida que os anos avançam de 2000 para 2010, e eu tenho curiosidade para ver se essa tendência continuou nos três anos que se seguiram.
Percebi que as muitas trocas de criptomoedas por aí têm uma disseminação significativa. A propagação entre o Monte. Gox e BTC-e, por exemplo, costumam custar US $ 100 e podem subir ainda mais se o monte Gox tem um aumento. Isso nem sequer está entrando nas oportunidades de negociação de arbitragem BTC para LTC (litecoin) e outras criptografia que seguem em grande parte as tendências do mercado BTC. Pessoalmente, estou fascinado por isso.
Eu encontrei esta visão geral do investimento de quant. Por Max Dama decal / file / 2945.
Na página 16, ele explica muito brevemente uma possível idéia comercial através da exploração do "primeiro conceito do dia do mês".
& quot; o primeiro dia do mês. É provavelmente o dia de negociação mais importante do mês, já que os influxos vêm de 401 (k) planos, IRAs, etc. e o fundo mútuo tem que sair e colocar esse novo dinheiro em ações. & Quot;
Trading idea one:
"Nos últimos 16 anos, comprar o fechamento no SPY (o S & amp; P 500 ETF) no último dia do mês e vender um dia depois resultaria em um comércio bem sucedido 63% do tempo com um retorno médio de 0,37 % (em oposição.
para 0,03% e uma taxa de sucesso de 50% -50% se você comprar qualquer dia aleatório durante este período). & quot;
Trading idea two:
"Várias condições ocorrem que melhoram significativamente este resultado. Por exemplo, uma vez eu estava visitando o escritório de Victors no primeiro dia de um mês e um de seus comerciantes me mostrou um sistema e disse: se você mostrar isso a alguém, teremos que matá-lo.
Basicamente, o sistema era: se a última metade do último dia do mês fosse negativa e a primeira metade do.
O primeiro dia do próximo mês foi negativo, compre às 11h. m. e aguarde o resto do dia. Esta é uma máquina ATM.
O comerciante me disse. Deixo para o leitor testar este sistema. & Quot; & quot;
Então, e. se no dia 31 de março às 12: am, o capital escolhido tenha um retorno negativo para o dia e no dia seguinte, ele tenha um retorno negativo até as 11:00.
então compre e segure até fechar.
Eu tentei isso usando o excel e os dados intradiários que recebi de um site russo que fornece preços históricos gratuitos para as 40 ações mais negociadas nos EUA, mas, obviamente.
A quantopia é uma maneira muito melhor de tentar essa estratégia simples.
Os poucos estoques que realmente apresentaram esse padrão de negativos negativos-> comprar-manter até perto mostraram um pequeno ganho positivo.
Eu não calculo a proporção de sharpe, mas acho que se a proporção de sharpe é alta e você faz isso 12 mths por ano e usa uma quantidade de alavancagem saudável.
Você pode fazer uma boa recompensa estatística.
Eu sou um novato para codificar, então não fiz uma tentativa de codificar isso, então, se alguém de vocês que são rápidos nisso, sinta-se livre para experimentá-lo e postar um backtest.
Aplicando Aprendizagem Profunda para Melhorar as Estratégias de Negociação Momentum em Stocks.
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Este parece particularmente fácil de implementar em Quantopian, uma vez que é basicamente apenas uma análise técnica.
Parece promissor, mas provavelmente requer um simulador de backtester / microestrutura de nível de tiquetaque.
Há um seguimento ou dois, e isso parece uma repetição, mas apenas no caso.
Vasta coleção de artigos acadêmicos relacionados à negociação quantitativa.
Os ETFs aumentam a volatilidade?
Nós estudamos se os fundos negociados em bolsa (ETFs) - um bem de importância crescente - influenciam a volatilidade de seus estoques subjacentes. Usando estratégias de identificação com base na variação mecânica na propriedade da ETF, apresentamos evidências de que os estoques de ETFs exibem volatilidade intradía e diária significativamente maior. Estimamos que um aumento de um desvio padrão na propriedade da ETF está associado a um aumento de 16% na volatilidade diária das ações. O canal de condução parece ser uma atividade de arbitragem entre ETFs e os estoques subjacentes. Consistente com essa visão, os efeitos são mais fortes para ações com menor spread bid-ask e taxas de empréstimo. Finalmente, a evidência de que a participação da ETF aumenta a rotatividade de ações sugere que a arbitragem da ETF adiciona uma nova camada de negociação aos títulos subjacentes.
Parece ideal para uma assimetrização.
Uau excelente, eu não tinha visto este artigo. Clássico!
Achei isso muito interessante, parece relevante.
Eu não sei como esta página ainda não foi completada, a menos que eu perdi.
Estar dentro / fora do mercado em certas semanas de acordo com o calendário da reunião do FOMC. Parece promissor e simples para alguém implementar!
O homem é sempre difícil de encontrar este segmento sempre, a pesquisa não funciona bem. De qualquer forma, não é uma estratégia per se, mas um excelente papel no VIX ETPs:
EDIT: Eu estava errado, há uma estratégia de negociação no segundo semestre!
Existe alguma coisa neste tópico que seria particularmente interessante para codificar em Quantopian e backtest?
Acabei de me deparar com isso, Critical Line Algorithm for Portfolio Optimization, que inclui uma implementação em Python. Eu verificaria quantpapers, lá centenas de papéis lá.
Grant, acho que é realmente uma questão pessoal, que tipo de estratégia de negociação alguém deseja implantar e como ela se encaixa nas estratégias de negociação existentes? Por interesse puramente acadêmico, não tenho certeza de que estaria fazendo negociação de quant
Grant, Simon. Qualquer coisa que trate de Vix, estrutura de termos Vix, Vix etn's seria de grande interesse.
Bem, deixe-me colocar a questão de outra forma. Alguma das idéias listadas neste tópico foi lançada como papel / algos de comércio ao vivo no IB? Se sim, qual foi o resultado? --Conceder.
Darell: volatilitymadesimple / segue uma dúzia de estratégias VIX ETP, e suas próprias, claro.
Grant: desculpe, eu não fiz nenhum trabalho em Quantopian por cerca de um ano. Não podemos falar pelos outros.
Olá a todos, alguém pode apontar-me na direção de um sistema de fim de dia / swing para S & amp; P ou Dow ou Nasdaq? Algo com uma boa taxa de perda de ganhos seria ideal.
Eu adoraria isso.
Alguém sabe se você pode importar dados futuros?
De volatilidade Made Simple.
"comparando os futuros VIX do primeiro e segundo mês. Os comerciantes costumam usar essa abordagem simples para determinar se a estrutura de termo futuro do VIX está em contango (favorecendo XIV) ou retrocesso (favorecendo VXX) & quot;
Principalmente, se podemos importar futuros VIX de meses anteriores e posteriores para iniciar posições em XIV e VXX, respectivamente?
Sam, não sei sobre como tornar os dados de volatilidade simplificados, mas você pode usar Quandl para importar os dados ou obtê-lo diretamente do CBOE.
Atualização: Você também pode obter a composição diária das participações do mês da frente / volta dos ETNs do ipath em seu site, que pode ajudá-lo a refinar sua estratégia um pouco mais também. Eu acredito que eles também têm as participações históricas. Este link é para VXX, os outros também estão disponíveis. ipathetn / US / 16 / pt / details. app? instrumentId = 259118.
O conceito de "Dual Momemtum" é muito intrigante. Além disso, estendendo-a da maneira que é descrita aqui:
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O site da Campbell Harvey também é um site útil para glossários financeiros e artigos sobre risco. people. duke. edu/
Não é claro se esta é uma estratégia de reversão média nesta cesta cointegrada, ou se é um portfólio de investimento estático de alguma forma otimizado para baixa variação.
Simon - você olhou através do & quot; premium? ofertas da Quantpedia? Estou curioso se eles valem a pena ou não.
Eu não, não, eu estava pensando em passar por suas coisas grátis para ver o que as anomalias e os papéis parecem interessantes e adequados.
Eu realmente amo os papéis de Tony Cooper, tão claro e legível.
Identificando pequenas carteiras de reversão médias:
Uma maneira simples de estimar a oferta - Pergunte Spreads de preços diários altos e baixos.
Grande peça com muitas idéias implementáveis sobre co-integração, implementação de alta freqüência etc.
Algumas idéias sobre como melhorar o comércio de pares.
Obrigado pelo artigo! É uma boa leitura.
Ambos por Jonathan Kinlay.
Não tenho certeza de onde mais colocar isso. Eu não classificaria isso como estratégia, mas é bom saber o spread / oferta spread% das empresas. Útil para o desenvolvimento de HF algo.
Jonathan Kinlay escreve algumas das melhores coisas lá fora, obrigado!
Concordo totalmente com você Simon em Jonathan Kinlay.
Vídeos e PDF estão disponíveis.
Visão geral surpreendente da matemática disponível para projetar estratégias quantitativas.
Matthieu, parece um ótimo recurso. O link parece ter mudado, aqui está um atualizado:
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Gente, embora todos pareçam ótimos recursos, eles precisam de um certo conhecimento em Estatística. Qual é a quantidade básica de conhecimento estatístico de onde se pode chutar? Algum livro ou recurso para os não iniciados?
Os preliminares são (penso) uma análise básica única e multivariada (talvez alguma análise real e combinatória intermediária), a álgebra linear, em seguida, entra na teoria básica de probabilidade e depois dessa inferência estatística, processos estocásticos (e simulação) e econometria e depois da análise de matemática financeira e teoria da otimização e equações diferenciais parciais estocásticas. Apenas Google ou vá para Amazon etc. para encontrar livros (com soluções).
Eu concordo com a ordem de Patrick.
Você pode pegar o básico sobre probabilidades e estatísticas em estatutos.
Então você pode seguir a aula de aprendizado de máquina de boa introdução de Andrew Ng no Coursera.
Se quiser avançar para uma compreensão mais avançada dos algoritmos de aprendizagem, você pode querer dar uma olhada nos Elementos da Aprendizagem Estatística.
Depois disso (e talvez alguns cálculos estocásticos e análise de séries temporais) você deve ser capaz de entender a maioria dos artigos que você está interessando ou, pelo menos, saber o que o Google preencher a lacuna.
Construção de portfólio neutro do mercado com implementação de excel.
Carteiras esperançosas de ônus e momentum. Alguns bons resultados surtam lá.
Otimização de portfólio para estratégias usando informações de classificação sobre retornos esperados.
Editar: Subbed para este feed do Twitter há muito tempo e redescobriu isso hoje. Eles postam documentos quantitativos do SSRN.
Veja isso! A maioria dos trabalhos foram mencionados por vocês acima.
Um par de bons recursos de estilo de tutorial que eu encontrei recentemente:
* "AHL explica", um par de vídeos passando por conceitos-chave como o impulso comercial: man / DE / ahl-explain Seria legal implementá-los em Quantopian (embora ainda não tenhamos futuros).
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Há muitos papéis e litraturas detalhadas neste link.
Eu encontrei este 130 30 stretagy pensei que seria bom lugar para.
Artigo interessante sobre a liquidez da ETF e a liquidez dos títulos subjacentes:
Haven ainda leu o documento, mas parece ter aplicações promissoras para negociação.
Não tenho certeza se este artigo é realmente uma estratégia, mas achei interessante.
Este é um artigo de Michael Gayed, CFA e Charlie Bilello, CMT, que visita a idéia de rotação beta.
O trabalho foi um vencedor do Prêmio Dow de 2014.
Um monte de artigos / artigos escritos por Cliff Asness da AQR. Bastante interessante.
Há já algumas postagens sobre o comportamento do estoque no final do mês acima, mas aqui está um artigo detalhado sobre isso:
A partir da introdução: "achamos que, desde julho de 1926, um poderia ter mantido o índice de ações ponderado de valor dos EUA (CRSP) por apenas sete.
dias por mês e embolsou todo o excesso de mercado com quase uma volatilidade de quase cinquenta por cento.
em comparação com uma estratégia de compra e retenção. & quot;
O gráfico da curva de equidade na página 22 do documento é a abertura do olho.
Uma forma "paridade de risco" usando a Evolução Diferencial para otimizar as contribuições do portfólio para o risco.
Outro documento D-39; Aspremont.
Outro algoritmo de negociação de pares usando a correlação de 2 estágios e a abordagem baseada em co-integração em dados intra-dia de 15 minutos de OHLC sobre estoques do setor de petróleo. Eles reivindicam mensalmente 2,67 Sharpe e um índice anual de Sharper 9,25 para o período entre 2012-13. Será interessante ver se isso pode ser replicado em Quantopian.
Reivindica que a aceleração (diferença de retornos) tem mais poder explicativo do que o impulso simples.
Não é uma estratégia de negociação & # 39; por si só, mas um site interessante com algum código relacionado com python e algum pensamento claro.
Olá a todos. Atualmente, em certas conferências de finanças acadêmicas, hoje em dia, como parte do nosso alcance acadêmico. Eu vejo muitos papéis interessantes e ficaria feliz em fazer algumas das melhores listas da próxima vez que eu estiver em uma conferência. As pessoas estariam interessadas em listas como essa para ideias em potencial?
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Isso parece ótimo Delaney, eu definitivamente estaria interessado.
Sim, eu leio cerca de 5-10 trabalhos por semana, sempre preciso de mais!
Ótimo, eu estou na FMA em Orlando na semana que vem. Vou iniciar um tópico do fórum e publicar uma vez que eu esteja lá.
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Espero não ser presunçoso, mas acho que todo mundo que segue este tópico está interessado.
Outro documento de arbitragem estatística, mas usando testes de regressão e variância passo a ponto para identificar cestas co-integradas. O papel reivindica uma quota de 7 + com custos de transação de 50 pontos base. Um papel muito antigo, no entanto.
Eu lê-o (reversão média após queda de preços) várias vezes porque eu mando algumas pesquisas de Josef Rudy para minha tese para ver se suas descobertas mantêm a água.
Não implementável em Quantopian ainda, mas talvez em breve. ? :)
Parece interessante! Obrigado, Simon.
Delaney que seria fantástico. Eu tenho trabalhado na conversão das idéias deste artigo em código Python.
Eu adicionarei trabalhos nos próximos dias.
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Idéia simples - compre ações EV negativas e aguente por um ano! No segmento de microcap, supostamente tem retornos médios de 60% por comércio durante o período de holding (um ano). Provavelmente, uma redução perversa.
Ações às quintas-feiras e Bonds às sextas-feiras.
Um sistema de aprendizagem simples. É bom aprender sobre o comportamento do mercado e excesso de ajuste.
A idéia é simular a lógica de composição de qualquer estoque ETF / Index e investir em stcock para ser adicionado / excluído dele. Mantendo-o a partir da data do anúncio até 14 dias depois (quando a ação real for realizada) resultará em retornos positivos por longos estoques e baixos em exclusivos. A idéia é que, uma vez que o estoque seja anunciado para ser adicionado / excluído a um índice, o índice deve comprá-lo / vendê-lo cerca de 14 dias depois e o mercado reage. comprando antes e vendê-lo no final do anúncio de 14 dias.
Há uma grande quantidade de ETF, portanto, muita arbitragem está disponível.
Esta é a lógica de composição de S & amp; P como exemplo.
Se alguém fez alguma coisa ou quer trabalhar juntas.
Este artigo tem uma coleção de estratégias que podem ser úteis. Olhando através da lista e, embora alguns sejam simples, há vários que parecem interessantes.
Do Resumo:
Apresentamos fórmulas explícitas - que também são código de computador - para 101 alfas de negociação quantitativa da vida real. Seu período médio de detenção varia aproximadamente entre 0,6 e 6,4 dias. A correlação média em pares desses alfas é baixa, 15,9%. Os retornos estão fortemente correlacionados com a volatilidade, mas não têm dependência significativa do volume de negócios, confirmando diretamente um resultado anterior por dois de baseados em uma análise empírica mais indireta. Além disso, encontramos empiricamente que o volume de negócios tem um poder explicativo fraco para as correlações alfa.
Grande discussão, obrigado por isso!
Você poderia me dizer o que significa & # 39; alpha & # 39; significar?
Por exemplo, existe uma simples reversão à média alfa-ln (hoje está aberto / ontem está próximo)
Como trocar?
Ou é apenas um sinal útil (= recurso) para o algoritmo de aprendizado?
Alpha é uma métrica de uso comum de quanto informações novas estão contidas em outro sinal. Ele é encontrado executando uma regressão linear entre o fluxo de retorno gerado pelo novo sinal e os fatores existentes, como o mercado. A equação pode ser assim.
R_new = alpha + beta * R_market + beta * R_oil +.
Ao ver o quanto de seus retornos são historicamente explicados por cada um dos outros fatores, você pode fazer uma estimativa de quanto de seus retornos são provenientes de novas informações, o que é restado no alfa. Para mais informações, veja as palestras 4, 13 e 14 na série de aulas de Quantopian.
O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta de prestação de serviços de consultoria de investimento pela Quantopian. Além disso, o material não oferece nenhuma opinião em relação à adequação de qualquer segurança ou investimento específico. Nenhuma informação contida neste documento deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou abster-se de qualquer curso de ação relacionado ao investimento, já que nenhuma das empresas atacadas ou nenhuma das suas afiliadas está a comprometer-se a fornecer conselhos de investimento, atuar como conselheiro de qualquer plano ou entidade sujeito a A Lei de Segurança de Renda de Aposentadoria do Empregado de 1974, conforme alterada, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em capacidade fiduciária em relação aos materiais aqui apresentados. Se você é um aposentadorio individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado a Quantopian sobre se qualquer idéia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não oferece garantias sobre a precisão ou integridade das opiniões expressas no site. Os pontos de vista estão sujeitos a alterações e podem ter se tornado pouco confiáveis por vários motivos, incluindo mudanças nas condições do mercado ou nas circunstâncias econômicas.
Não é um novo, mas foi cavando em dados curtos recentemente e achei isso interessante.
Na verdade, não é um artigo, mas esta é uma excelente publicação para o processo geral para testar idéias comerciais:
importante -! Leia os comentários.
Previsão de forex usando a codificação de entropia.
Teoria da mente da entropia. Numericamente, deriva o vínculo entre Entropia em física e finanças. Também constrói uma estrutura de modelo quantitativo que combina entropia, valor de julgamento / viés, decisões comerciais e volume. O único artigo que eu li é que os modelos comercializam o volume de uma forma um tanto intuitiva.
O link para o PDF está no primeiro parágrafo. Escrito por Jonathan Kinlay, ele estabelece o enquadramento para o método ARFIMA-GARCH de estimação da volatilidade e chega à conclusão de que o preço tradicional da opção Black-Scholes é ineficiente e prova isso testando uma estratégia de opções simples com base nos resultados de sua volatilidade previsões.
Alguns estudos meus, esses modelos realmente trocaram dinheiro real por um longo período de 20 anos, não hipoteticamente.
Aqui está o link para Li-Xin Wang mais recente papel de Modelagem de Dinâmica dos Preços das Ações com Fuzzy Opinion Networks. pdf.
Construído para ilustrar a ideia de desvio padrão comercial, aqui está o link para uma estratégia simples de petróleo bruto com um z de 1,5.
Construído para ilustrar as idéias de relações comerciais, fundamentos, ontem e sazonais, aqui está o link para uma segunda estratégia simples de petróleo bruto. Este tem um z de 2,2.
Construído para ilustrar as idéias de negociação de uma volatilidade sazonal e comercial, e negociação ontem, aqui está o link para uma terceira estratégia simples de petróleo bruto. Este tem um z de 2.3.
Construído para ilustrar as idéias de negociação das caudas de um candelabro e volatilidade comercial, aqui está o link para uma quarta estratégia de petróleo bruto simples. Este tem um z de 3.0.
Construído para ilustrar as idéias de carteiras de sistemas e sistemas de reutilização, aqui está o link para o portfólio das quatro estratégias de petróleo bruto anteriormente descritas. O portfólio tem um retorno anual de 13,6%, uma redução máxima de 9,2% e um Sharpe de 1,4 dos anos de 2006 a fevereiro de 2016.
Construído para mostrar a idéia de negociar a cauda de um castiçal em vez do corpo quando a volatilidade deixa uma grande cauda após o relatório de fornecimento de gás natural na quarta-feira, aqui está o link para a primeira estratégia simples de gás natural. Essa estratégia tem z de 2,8.
Construído para ilustrar as idéias de negociar outros comerciantes e negociar um fundamental, este sistema de gás natural negocia o posicionamento antes do relatório da fonte de quarta-feira. Aqui está o link. Esta estratégia tem um z de 1.8.
esse site tem uma seção de vocabulário. como o que é um escore z.
Um z-score é um termo de estatísticas, ele mede quantos desvios padrão um valor é da média de um conjunto de valores. Z = 0 significa o mesmo que a média, Z = 1 significa que o valor é 1 desvio padrão acima da média, etc.
Eu prometo que não estou tentando ser sarcástico, mas você pode aprender sozinho em aproximadamente 3 segundos pesquisando "z score" no Google. Isso provavelmente será verdade para a maioria dos termos de finanças e estatísticas que você vê aqui. Alguns deles serão complexos (como funciona o processo GARCH), mas a maioria não o fará.
Normalmente, é normalmente o (desvio padrão da inovação) / padrão, mas acho que Henry comprovou sua própria definição, não tenho certeza do que ele está se referindo.
O escore z é a significância estatística do teste / sistema. Maior que 1.6 significa que cerca de 95% de chance de resultados não são aleatórios.
Obrigado a ambos. Eu concluo que o escore z é uma maneira de quantificar a qualidade de um teste de retorno para que você possa saber se você faz a mesma coisa jogando uma moeda (ou não). Desculpe eu tenho que reduzir tudo para algum formato supersimplificado.
Eu costumava negociar um local no NYFE e agora vivo na Colômbia S América. Medellin é exato. Eu possuo uma fazenda de café chamada Finca Milena e o colocarei se você chegar aqui e me pegar em quants, algos, thoery etc etc. Por falar na forma em que eu fiz o google z score e surgiu como uma teoria para quantificar as chances futuras de uma empresa de declarar falência e nenhuma ofensa tomada. Pergunto-me qual é o escore z para esse algo.
Ponto de interesse - um cara chamado Edward Altman não fez realmente qualquer favor a qualquer um quando ele também nomeou seu modelo de previsão de falências o "ponto z".
William, Aqui está um exemplo simples de zscore de um recurso, outros comentarão se for errado de qualquer maneira.
Eu supor por isso que você gostaria de ver um escore z de 1 ou melhor para concluir que o sistema é melhor do que apenas qualquer abordagem aleatória. ou seja, jogar moeda.
Você deveria mudar.
zscore = (série - média) / std.
Backtest of z-score de Darrell algo w / z = (série-média) / std dev.
Este terceiro sistema de gás natural ilustra as idéias de relações comerciais, mudanças de negociação e taxa de troca de câmbio entre o gás natural eo petróleo bruto. Esta estratégia tem um z de 2.2. As regras e os resultados estão aqui.
Não está claro quão dependente essa estratégia está no regime recente.
Na verdade, já fizemos um monte de trabalho implementando o trabalho que você postou, Pravin. Figurado ligando para ele pode ser útil para algumas pessoas.
O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta de prestação de serviços de consultoria de investimento pela Quantopian. Além disso, o material não oferece nenhuma opinião em relação à adequação de qualquer segurança ou investimento específico. Nenhuma informação contida neste documento deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou abster-se de qualquer curso de ação relacionado ao investimento, já que nenhuma das empresas atacadas ou nenhuma das suas afiliadas está a comprometer-se a fornecer conselhos de investimento, atuar como conselheiro de qualquer plano ou entidade sujeito a A Lei de Segurança de Renda de Aposentadoria do Empregado de 1974, conforme alterada, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em capacidade fiduciária em relação aos materiais aqui apresentados. Se você é um aposentadorio individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado a Quantopian sobre se qualquer idéia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não oferece garantias sobre a precisão ou integridade das opiniões expressas no site. Os pontos de vista estão sujeitos a alterações e podem ter se tornado pouco confiáveis por vários motivos, incluindo mudanças nas condições do mercado ou nas circunstâncias econômicas.
Na verdade, já fizemos um monte de trabalho implementando o papel que publicou, Pravin. O fato de ser vinculado a ele pode ser útil para algumas pessoas.
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Não podemos negociar com Quantopian, mas parece legítimo.
Ansioso para a conversa real, para descobrir o que o método é! :) (Marcos Lopez de Prado de Guggenheim Partners in Global Derivatives 2016)
Obrigado por compartilhar, Simon.
O site do Dr. Lopez del Prado está aqui.
Conhecendo as coisas de De Prado, o que é muito bom, ele estará afirmando que a análise de variância média não funciona mais na prática. É fácil substituí-lo por algum período histórico por otimizar ingenuamente, mas terá pouca correlação com o desempenho da amostra. This is similar to Thomas Wiecki's recent paper on how sharpe ratio also has no correlation between in and out of sample performance.
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I am curious what his suggestion/replacement is. Bootstrapping works great for avoiding overfitting, but you end up with pretty average portfolios.
I suspect just not using mean-variance and using other more sophisticated portfolio selection techniques. Correlation reduction filters, sector neutrality filters, etc.
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The book, Systematic Trading , by Robert Carver, was recommended to me by Simon, and I just finished an entire chapter dedicated to over-fitting. There is a quantitative discussion of relevant backtest time scales to distinguish one approach from another. And approaches to avoiding fitting to a single historical period. Etc. Flipping ahead in the book, bootstrapping is covered, as well. The author seems to be very sober and realistic and is not promoting particular strategies, per se (althoug he does distinguish styles of trading). The focus is on the process and the pitfalls. It is very approachable from a technical standpoint. No fancy math/statistics. It might be a good starting point for many Quantopian users who are aspiring quants.
Agree with you on that book Grant. Must say there are parts that I have difficulty getting my head around. A practitioner's book. His blog is excellent as well.
Vladimir, I was trying to understand how the z-score can be applied to the simple XLP+TLT portfolio algo you posted elsewhere. Would you be able to add the z-score code to it and repost here?
Also, if we are looking for a z-score of >1.6, what are we looking for? That the z-score curve stays above 1.6 most of the time? Or something different? Desde já, obrigado..
rb rb, z-score is really just a measurement of how "rare" an event is in terms of it's distribution. So if you have a z-score >1.6 it would mean that it has a roughly 5% chance of occurring, so a relatively "rare" event indeed (for those who are not old enough to have used this in math class #throwback, the z-table is a great way to illustrate a z-score for normal distribution. In this case, this is a positive table so one would do 0.50 - p(z = 1.6) = 0.50 - 0.4452 = 0.0548 access-excel. tips/wp-content/uploads/2015/09/z-score-02.png).
Applied to any trading strategy, z-scores are a common way to assign a statistical probability value of something occurring, which can act as a "confidence" interval. Using Henry Casten's quick z-score example from above, the attached is an algorithm that shorts SPY when the z-score > 1.6 and long when z-score < -1.6, and closes out positions when -1.4<zscore<1.4, based on the assumption that it is "rare" event and SPY will revert to it's mean price over time.
Z scores can only be interpreted as a measure of event rarity when the underlying distribution of data is known. In most cases distributions in finance are not normally behaved, so assuming normality will not be a good estimator of the rarity of an event. It is better often to think of a z score as a measure of extremity, and only convert to actual rarity when you know more about the data generating process.
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Yes thats right. Pardon my oversimplification :)
No problem, it's a super common and easy to miss mistake that shows up a lot in professional finance practice. Can lead to nasty surprises when you get hit with way more extreme events than you expect.
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One of my favourite papers that had a huge impact on my FX trading, unfortunately quantopian doesn't have FX (or FX futures) yet as this doesn't apply to equities.
Stop-Loss Orders and Price Cascades in Currency Markets.
I also found this paper quite interesting.
I'm also not sure if this has been posted here.
Grant, nice paper - no surprise that downside returns are followed by positive returns - buy and hold an its simplest and best (if not buy and hold, then long bias "algos" are affected by the general market to such extent that they end up resembling buy and hold, less transaction costs)! The more subtle issue is that upside returns contain no information about future returns, which means that they 1. are not skilled at taking profit, or 2. taking profits results in subsequent poor decision making. both of which make sense.
Here's a strategy idea/exploration called Ebb and Flow. It trades ES and Bonds when both are at extremes and is Interesting because it goes long stocks and bonds.
The idea, rules and results are here (henrycarstens): wp. me/p6O8fA-aT.
101 Trading Ideas.
I am thinking about implementing a macro trading strategy that will produce trading signals based on changes in measures such as: risk premium, interest rates, margin requirements and haircuts of pledged collateral.
At the moment for the universe of stocks to trade that I have in mind is (can be expanded): shadow banking ETFs, safe asset bond ETFs, clearing houses, financial institutions in the repo business, derivatives trading hedge funds and other heavily OTC involved companies.
I am not sure where to find data on haircuts and margin requirements, but I've seen an announcement from IB that they will be offering OTC data:
The idea comes from my master thesis which is titled: "The Decline of Safe Assets and Shortage of Collateral". I've been heavily engaged with this topic for years now and I think that it explains the modern macro world pretty well, so a trading strategy based on it should be profitable.
I am looking for comments, suggestions or questions from other Quantopian traders. This is still just an idea, there are some questions still to be answered like: whats going to be the universe of stocks, where will I find data, how will signals be interpreted etc. but I think that there's a lot of potential and I haven't seen many macro strategies on Quantopian.
Here's a strategy idea called Silver and Gold and trades Gold based on momentum, pullbacks and Silver. It might be really interesting to adapt to silver and gold equities.
The idea, rules and results are here (henrycarstens): [wp. me/p6O8fA-b5][1]
101 Trading Ideas.
Here's a strategy idea called Corn Predator-Prey that trades corn based on the agriculture ecosystem viewed as a predator-prey model. Wheat and soybeans are the prey and the dollar is the predator.
The idea, rules and results are here (henrycarstens): [wp. me/p6O8fA-b8][1]
101 Trading Ideas.
Here's a strategy idea called Effectiveness that trades the dollar based on its relative ease of movement vs bonds.
The idea, fully disclosed rules and results are here (henrycarstens): wp. me/p6O8fA-bh.
101 Trading Ideas.
Here's another dollar strategy that tries to find the beginning of a trend in the dollar.
The idea, fully disclosed rules and results are here (henrycarstens): wp. me/p6O8fA-bn.
101 Trading Ideas.
Here's a strategy idea called Econ101 based on the Krebs Cycle idea from 101 Trading Ideas. Econ101 uses the employment report and the dollar to trade bonds. Strategy idea with rules.
101 Trading Ideas.
Here's a strategy idea based on camoflage: How does the market camouflage it's moves? When crude oil and natural gas move in opposite directions is it a signal or camouflage?
Idea, rules and notes are here (henrycarstens): wp. me/p6O8fA-bv.
101 Trading Ideas.
Here's a strategy idea based on trading tomorrow: How does gold react when bonds go the opposite direction?
Idea, rules and notes are here (henrycarstens): wp. me/p6O8fA-c5.
101 Trading Ideas.
Here's a strategy idea for gold based on fear: How does gold react to fear?
Idea, rules, and notes are here (henrycarstens): wp. me/p6O8fA-cn.
101 Trading Ideas.
Everything you need to know about trading ideas:
How to measure when you need new trading ideas,
Ways to create trading ideas,
Ways to measure the effectiveness of trading idea creation,
Ways to measure the effectiveness of trading ideas.
101 Trading Ideas.
arxiv/pdf/1212.2129v2.pdf Mostly posting this so I don't forget about it lol.
I had posted this in the public forum, but here might be more beneficial.
I just been introduced to Robinhood and caught wind of the Quantopian intergration.
I do not know Python at all, but I am an options trader that uses the MACD using the values of 9, 20, 6 for my entries and an 11 MA as my exit position.
I would like to take this strategy and turn it into an algorithm and have it running in Robinhood.
The strategy would work like this:
A entry uses 20% of available buying power (if a robinhood instant account, PDT counter should be no greater than 1 for safety purposes)
A buy order is triggered when MACD has a crossover and stock price is above 11MA.
And when stock price falls below 11 MA, liquidates position.
If MACD signals buy, but stock price is below 11MA it's ignored.
I have attached a photo, for a visual description - imgur/a/nI6X6.
So stocks that are high liquidity, high momentum like FB, AAPL, NFLX, GOOG/GOOGL, BABA, PCLN, AMZN, TSLA, etc, waits to meet criteria, rinse and repeat.
The reason for the 9, 20, 6 is this triggers on the first candle, and the 11 MA minimizes the potential loss incurred.
Qualquer ajuda seria muito apreciada. Obrigado.
This thread has gotten a bit off-topic; can we please keep it to simple links to actual papers detailing a trading strategy, rather than links to personal/promotional websites, requests for help, or other clutter.
EDIT: not to be rude, but there is an entire forum wherein one can post such things. I created this thread to be a focused place to find academic & practitioner research.
Sorry, I thought this would fall under a strategy idea.
If managers use non-public information or misvaluation to time a.
firm’s corporate actions, it is likely that equity issues will precede.
bad earnings while buyback announcements will precede good earnings.
Consistent with this expectation, we find evidence of earnings.
predictability: the market reaction to earnings following buyback.
announcements is higher by 4.56% than the reaction to earnings.
following equity issuance over a 25-trading day window (-10, 15). O.
difference in market reactions to earnings is smaller at 1.85% when a.
5-day window (0, 5) is considered. Short-term stock returns reported.
in this paper are more meaningful and sidestep the sensitivity of.
long-term returns to benchmarking concerns documented in the.
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An implementation of an idea triggered by the Clustering Illusion from List of Biases using crude oil etf's.
101 Trading Ideas.
An intraday trading model based on Artificial Immune Systems.
it looks promising.
Do you have a PDF source for this paper? I can't find it via my usual sources? It looks interesting and I may implement it, but like to keep original sources around for reference.
Steven Shack sorry i don't have.
i was wondering how to implement the futures based ideas. is it possible in quantopian? i know theyve been talking about futures for a while. are there other resources similar to quantopian that have some sort of backtesting like quantopian, that allows for algo-trading futures? or options?
OPTIMAL EXECUTION HORIZON.
by Easley, López de Prado, and O'Hara.
This approach may be a strong complement to any short-term trading strategy.
The authors do a good job of laying out their intent:
"Execution traders know that market impact greatly depends on whether.
their orders lean with or against the market. We introduce the OEH.
model, which incorporates this fact when determining the optimal.
trading horizon for an order, an input required by many sophisticated.
and apparent result:
"Our empirical study shows that OEH allows traders to achieve greater.
profits on their information, as compared to VWAP. If the trader’s.
information is right, OEH will allow her to capture greater profits on.
that trade. If her information is inaccurate, OEH will deliver smaller.
losses than VWAP. OEH is not an investment strategy on its own, but.
delivers substantial “execution alpha” by boosting the performance of.
Authors: Eric C. So of MIT and Sean Wang of UNC.
This study documents a six-fold increase in short-term return.
reversals during earnings announcements relative to non-announcement.
períodos. Following prior research, we use reversals as a proxy for.
expected returns market makers demand for providing liquidity. Nosso.
findings highlight significant time-series variation in the magnitude.
of short-term return reversals and suggest that market makers demand.
higher expected returns prior to earnings announcements because of.
increased inventory risks that stem from holding net positions through.
the release of anticipated earnings news. Collectively, our findings.
suggest that uncertainty regarding anticipated information events.
elicits predictable increases in expected returns to liquidity.
provision and that these increases significantly affect the dynamics.
and information content of market prices.
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Just wanted to let you know that we've been putting together a curated list of trading strategy and research ideas from the community. At the moment, it's research that folks from Quantopian have published, but we're hoping to feature some from you. Send suggestions to [email protected]
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NONLINEAR MARKET DYNAMICS BETWEEN STOCK RETURNS AND TRADING VOLUME: EMPIRICAL EVIDENCES FROM ASIAN STOCK MARKETS.
Can Google predict the stock market?
Deviations from Put-Call Parity and Stock Return Predictability.
"Using the difference in implied volatility between pairs of call and put options to measure these deviations we find that stocks with relatively expensive calls outperform stocks with relatively expensive puts by 51 basis points per week"
Upon first-glance, appears particularly germane to the Q program of long-short algos:
"Extending Rules-Based Factor Portfolios to a Long-Short Framework"
Note the section "The Costs and the Risks of Shorting" which is not captured yet (as I understand) in the Q backtester.
Has anyone tried a long/short using estimize's new weekly top10 long/shorts?
Not necessarily a strategy but a paper on decomposition of risk into various factors that can be used for hedging. Anyone volunteers to port this octave code to Python?
Aqua interesting paper on decomposition of risk. The code is copyrighted; it has a disclaimer but does not state the protections. Can it really be ported to Python AND shared? Not a lawyer here .
Does anyone know any new (or alternative) trading strategy for forex currency market ?
The 7 Reasons Most Machine Learning Funds Fail (Presentation Slides)
45 Pages Posted: 6 Sep 2017.
Marcos Lopez de Prado.
Guggenheim Partners, LLC; Lawrence Berkeley National Laboratory; Harvard University - RCC.
Date Written: September 2, 2017.
The rate of failure in quantitative finance is high, and particularly so in financial machine learning. The few managers who succeed amass a large amount of assets, and deliver consistently exceptional performance to their investors. However, that is a rare outcome, for reasons that will become apparent in this presentation. Over the past two decades, I have seen many faces come and go, firms started and shut down. In my experience, there are 7 critical mistakes underlying most of those failures.
Nice/devastating article Grant. Has anyone here used familiar fractional differentiation when looking at price changes?
Ahead of Print: 2 October 2017.
Estimating Time-Varying Factor Exposures by Andrew Ang, Ananth Madhavan, and Aleksander Sobczyk.
Does anyone try to backtest candle engulfing pattern on forex (or crude oil future) ? I tested using engulfing pattern by pulling historical data from IB but the result is not that good. I am just wondering how to make a better guess on engulfing pattern.
Not a trading paper, but would seem to be relevant in pairs searching and perhaps factor analyses:
Maximal information coefficient (MIC) is an indicator to explore the correlation between pairwise variables in large data sets, and the accuracy of MIC has an impact on the measure of dependence for each pair. To improve the equitability in an acceptable run-time, in this paper, an intelligent MIC (iMIC) is proposed for optimizing the partition on the y-axis to approximate the MIC with good accuracy. It is an iterative algorithm on quadratic optimization to generate a better characteristic matrix. During the process, the iMIC can quickly find out the local optimal value while using a lower number of iterations. It produces results that are close to the true MIC values by searching just.
times, rather than computations required for the previous method. In the compared experiments of 169 indexes about 202 countries from World Health Organization (WHO) data set, the proposed algorithm offers a better solution coupled with a reasonable run-time for MIC, and good performance search for the extreme values in fewer iterations. The iMIC develops the equitability keeping the satisfied accuracy with fast computational speed, potentially benefitting the relationship exploration in big data.
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Era tão fácil como roubar golos de um bebê! Mesmo! Quero dizer!
Ao invés de postar um novo tópico de cada vez, pode também publicar papéis e links aqui. Por favor, guarde-o em ideias de estratégias concretas, quanto mais explícito melhor, e de preferência aquelas que poderiam ser implementadas em Quantopian!
Boa ideia e bom papel.
A base de futuros de VIX: Evidências e Estratégias de Negociação devem ser capazes de implementar algo semelhante usando os futuros VIX a curto prazo versus ETFs de futuros de médio prazo e puxando os preços VIX com fetcher.
EDITAR: link corrigido, h / t Dennis C.
Eu nunca vi esse site Turnkey Alpha antes. O que é isso?
E você quer dizer a seção Academic Alpha? (o link requer o login)
Sim, eu fiz, meu erro. É um registro gratuito. Eles são a metade dos caras que escreveram Valor Quantitativo (a outra metade é Empiritrage), e eles regularmente escrevem pequenos artigos sobre o tipo de oportunidades exploráveis que as pessoas aqui podem estar interessadas. Eu não sou afiliado com eles.
Não tenho certeza se você viu. se não:
Se você pesquisar no fórum da Comunidade Quantopian com a palavra-chave & quot; OLMAR & quot; Você encontrará vários tópicos com as implementações da quespian. Eu também tenho algum código que posso compartilhar.
O site do autor: cais. ntu. edu. sg/
Não é uma estratégia de negociação em si, mas idéias interessantes sobre o dimensionamento do comércio.
Alguns links aleatórios.
Toneladas de estratégias aqui para experimentar.
Obrigado. você estaria disposto a fornecer algumas recomendações específicas da lista acima? Quais são os 3 melhores que recomendamos ler cuidadosamente, que poderiam ser codificados em Quantopian (sem um esforço heróico)?
Desculpe, eu não li todos eles! O que quer que seja seu temperamento, eu acho!
Eu acho que o bom seguimento da velha tendência é sempre divertido. É muito prático. Caso não tenha verificado isso, notei que Claus Herther tem um ótimo ponto de partida. Eu gostaria de adicionar na medida da inclinação de uma tendência, impulso e Williams para ajudar a adicionar alguma "antecipação de tendência" em uma tendência padrão seguindo o sistema.
Apenas tropeçou com essa mina de centenas de papéis, a maioria com links de pdf, em uma variedade de tópicos:
Além disso, os tutoriais Kaggle / livros gratuitos merecem uma aparência:
Note que ele na verdade não dá a fórmula para este indicador, então alguém teria que fazer algum trabalho para tentar descobrir o que ele está falando.
Oi a todos, é possível programar a abordagem do macarrão preto com o Quantopian? Dicas são muito bem vindas. Agradeço antecipadamente por sua ajuda.
Deve ser possível, alguém escreveu um algoritmo de reequilíbrio de portfólio de variância mínima há alguns meses. Você precisa usar o fetcher para obter seu peso de índice para o seu anterior, certifique-se de buscá-los como "quot; como & quot; A data em que você está no back-test. Então você "apenas" precisa fazer todas as manipulações da matriz bayesiana, juntamente com suas visualizações / sombras de mercado de entrada, apresentar os pesos alvo e, em seguida, enviar pedidos para passar do seu portfólio atual para o portfólio de destino.
Seria uma excelente demonstração e exemplo, talvez você possa fazer com que os povos quantopianos o codifiquem!
Obrigado Simon pelo seu comentário. Eu escrevi minha última tese sobre BL, então eu tenho o plano teórico. Mas, para ser sincero com você, não estou bem na programação. No entanto, tentarei e informarei a comunidade.
Cheers Grant. Você fez meu dia. Eu apreciaria mais artigos desse tipo.
Thomas Wiecki publicou o artigo primeiro em quantopian / posts / interesting-papers. Acabei de copiar o link aqui. Se você tiver comentários sobre o artigo, sugiro publicá-los para o Thomas & # 39; fio.
Mebane Faber tem alguns artigos interessantes na Cambria Investments & # 39; website cambriainvestments / research /, especialmente uma das estratégias de Relative Strength papers. ssrn / sol3 / papers. cfm? abstract_id = 1585517.
Vários dos sistemas da Mebane foram implementados em quantopian seis a doze meses atrás, TAA global, valor relativo, valor relativo + TAA. Eu também escrevi alguma otimização de força bruta picloud + zipline do modelo TAA. Se você procurar Mebane, você deve encontrá-los. Eu não sei se eles ainda funcionam no backtester.
A essência: implementar uma estratégia de alto e baixo momento de mercado neutro, mas cortar os shorts à medida que o mercado cai. Isto, claro, adicionará um forte fator de reversão médio longo e tendencioso a longo prazo para o sistema.
Estar no campo quando o jogo ainda está em andamento. The Financial Press e Stock Markets em tempos de crise.
Este artigo analisa a relação entre notícias negativas e mercados de ações em tempos de crise global, como o período 2008/2009. Analisamos um ano de manchetes de títulos de três jornais financeiros, Wall Street Journal, Financial Times e Il Sole24ore para examinar a influência de más notícias tanto na volatilidade do mercado de ações quanto na correlação dinâmica. Nossos resultados mostram que a imprensa e os mercados influenciaram-se mutuamente na geração de volatilidade do mercado e, em particular, que o Wall Street Journal teve um efeito crucial tanto na volatilidade quanto na correlação entre os mercados norte-americano e externo. Também encontramos diferenças significativas entre os jornais em sua interpretação da crise, com o Financial Times significativamente pessimista, mesmo em fases de baixa volatilidade do mercado. Nossos resultados confirmam a natureza reflexiva dos mercados de ações. Quando a situação é incerta e imprevisível, o comportamento do mercado pode mesmo refletir informações qualitativas, grandes e subjetivas, como as flâmulas em um jornal, cujo valor econômico e informativo é questionável.
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Em resposta ao post de Simon de reversão de média rentável após grandes preços: uma história do dia e da noite nos índices S & P 500, 400 Mid Cap e 600 Small Cap, alguém codificou um algo que replica a estratégia delineada neste documento que eles não se importariam de compartilhar? Há uma queda clara e consistente, à medida que os anos avançam de 2000 para 2010, e eu tenho curiosidade para ver se essa tendência continuou nos três anos que se seguiram.
Percebi que as muitas trocas de criptomoedas por aí têm uma disseminação significativa. A propagação entre o Monte. Gox e BTC-e, por exemplo, costumam custar US $ 100 e podem subir ainda mais se o monte Gox tem um aumento. Isso nem sequer está entrando nas oportunidades de negociação de arbitragem BTC para LTC (litecoin) e outras criptografia que seguem em grande parte as tendências do mercado BTC. Pessoalmente, estou fascinado por isso.
Eu encontrei esta visão geral do investimento de quant. Por Max Dama decal / file / 2945.
Na página 16, ele explica muito brevemente uma possível idéia comercial através da exploração do "primeiro conceito do dia do mês".
& quot; o primeiro dia do mês. É provavelmente o dia de negociação mais importante do mês, já que os influxos vêm de 401 (k) planos, IRAs, etc. e o fundo mútuo tem que sair e colocar esse novo dinheiro em ações. & Quot;
Trading idea one:
"Nos últimos 16 anos, comprar o fechamento no SPY (o S & amp; P 500 ETF) no último dia do mês e vender um dia depois resultaria em um comércio bem sucedido 63% do tempo com um retorno médio de 0,37 % (em oposição.
para 0,03% e uma taxa de sucesso de 50% -50% se você comprar qualquer dia aleatório durante este período). & quot;
Trading idea two:
"Várias condições ocorrem que melhoram significativamente este resultado. Por exemplo, uma vez eu estava visitando o escritório de Victors no primeiro dia de um mês e um de seus comerciantes me mostrou um sistema e disse: se você mostrar isso a alguém, teremos que matá-lo.
Basicamente, o sistema era: se a última metade do último dia do mês fosse negativa e a primeira metade do.
O primeiro dia do próximo mês foi negativo, compre às 11h. m. e aguarde o resto do dia. Esta é uma máquina ATM.
O comerciante me disse. Deixo para o leitor testar este sistema. & Quot; & quot;
Então, e. se no dia 31 de março às 12: am, o capital escolhido tenha um retorno negativo para o dia e no dia seguinte, ele tenha um retorno negativo até as 11:00.
então compre e segure até fechar.
Eu tentei isso usando o excel e os dados intradiários que recebi de um site russo que fornece preços históricos gratuitos para as 40 ações mais negociadas nos EUA, mas, obviamente.
A quantopia é uma maneira muito melhor de tentar essa estratégia simples.
Os poucos estoques que realmente apresentaram esse padrão de negativos negativos-> comprar-manter até perto mostraram um pequeno ganho positivo.
Eu não calculo a proporção de sharpe, mas acho que se a proporção de sharpe é alta e você faz isso 12 mths por ano e usa uma quantidade de alavancagem saudável.
Você pode fazer uma boa recompensa estatística.
Eu sou um novato para codificar, então não fiz uma tentativa de codificar isso, então, se alguém de vocês que são rápidos nisso, sinta-se livre para experimentá-lo e postar um backtest.
Aplicando Aprendizagem Profunda para Melhorar as Estratégias de Negociação Momentum em Stocks.
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Este parece particularmente fácil de implementar em Quantopian, uma vez que é basicamente apenas uma análise técnica.
Parece promissor, mas provavelmente requer um simulador de backtester / microestrutura de nível de tiquetaque.
Há um seguimento ou dois, e isso parece uma repetição, mas apenas no caso.
Vasta coleção de artigos acadêmicos relacionados à negociação quantitativa.
Os ETFs aumentam a volatilidade?
Nós estudamos se os fundos negociados em bolsa (ETFs) - um bem de importância crescente - influenciam a volatilidade de seus estoques subjacentes. Usando estratégias de identificação com base na variação mecânica na propriedade da ETF, apresentamos evidências de que os estoques de ETFs exibem volatilidade intradía e diária significativamente maior. Estimamos que um aumento de um desvio padrão na propriedade da ETF está associado a um aumento de 16% na volatilidade diária das ações. O canal de condução parece ser uma atividade de arbitragem entre ETFs e os estoques subjacentes. Consistente com essa visão, os efeitos são mais fortes para ações com menor spread bid-ask e taxas de empréstimo. Finalmente, a evidência de que a participação da ETF aumenta a rotatividade de ações sugere que a arbitragem da ETF adiciona uma nova camada de negociação aos títulos subjacentes.
Parece ideal para uma assimetrização.
Uau excelente, eu não tinha visto este artigo. Clássico!
Achei isso muito interessante, parece relevante.
Eu não sei como esta página ainda não foi completada, a menos que eu perdi.
Estar dentro / fora do mercado em certas semanas de acordo com o calendário da reunião do FOMC. Parece promissor e simples para alguém implementar!
O homem é sempre difícil de encontrar este segmento sempre, a pesquisa não funciona bem. De qualquer forma, não é uma estratégia per se, mas um excelente papel no VIX ETPs:
EDIT: Eu estava errado, há uma estratégia de negociação no segundo semestre!
Existe alguma coisa neste tópico que seria particularmente interessante para codificar em Quantopian e backtest?
Acabei de me deparar com isso, Critical Line Algorithm for Portfolio Optimization, que inclui uma implementação em Python. Eu verificaria quantpapers, lá centenas de papéis lá.
Grant, acho que é realmente uma questão pessoal, que tipo de estratégia de negociação alguém deseja implantar e como ela se encaixa nas estratégias de negociação existentes? Por interesse puramente acadêmico, não tenho certeza de que estaria fazendo negociação de quant
Grant, Simon. Qualquer coisa que trate de Vix, estrutura de termos Vix, Vix etn's seria de grande interesse.
Bem, deixe-me colocar a questão de outra forma. Alguma das idéias listadas neste tópico foi lançada como papel / algos de comércio ao vivo no IB? Se sim, qual foi o resultado? --Conceder.
Darell: volatilitymadesimple / segue uma dúzia de estratégias VIX ETP, e suas próprias, claro.
Grant: desculpe, eu não fiz nenhum trabalho em Quantopian por cerca de um ano. Não podemos falar pelos outros.
Olá a todos, alguém pode apontar-me na direção de um sistema de fim de dia / swing para S & amp; P ou Dow ou Nasdaq? Algo com uma boa taxa de perda de ganhos seria ideal.
Eu adoraria isso.
Alguém sabe se você pode importar dados futuros?
De volatilidade Made Simple.
"comparando os futuros VIX do primeiro e segundo mês. Os comerciantes costumam usar essa abordagem simples para determinar se a estrutura de termo futuro do VIX está em contango (favorecendo XIV) ou retrocesso (favorecendo VXX) & quot;
Principalmente, se podemos importar futuros VIX de meses anteriores e posteriores para iniciar posições em XIV e VXX, respectivamente?
Sam, não sei sobre como tornar os dados de volatilidade simplificados, mas você pode usar Quandl para importar os dados ou obtê-lo diretamente do CBOE.
Atualização: Você também pode obter a composição diária das participações do mês da frente / volta dos ETNs do ipath em seu site, que pode ajudá-lo a refinar sua estratégia um pouco mais também. Eu acredito que eles também têm as participações históricas. Este link é para VXX, os outros também estão disponíveis. ipathetn / US / 16 / pt / details. app? instrumentId = 259118.
O conceito de "Dual Momemtum" é muito intrigante. Além disso, estendendo-a da maneira que é descrita aqui:
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O site da Campbell Harvey também é um site útil para glossários financeiros e artigos sobre risco. people. duke. edu/
Não é claro se esta é uma estratégia de reversão média nesta cesta cointegrada, ou se é um portfólio de investimento estático de alguma forma otimizado para baixa variação.
Simon - você olhou através do & quot; premium? ofertas da Quantpedia? Estou curioso se eles valem a pena ou não.
Eu não, não, eu estava pensando em passar por suas coisas grátis para ver o que as anomalias e os papéis parecem interessantes e adequados.
Eu realmente amo os papéis de Tony Cooper, tão claro e legível.
Identificando pequenas carteiras de reversão médias:
Uma maneira simples de estimar a oferta - Pergunte Spreads de preços diários altos e baixos.
Grande peça com muitas idéias implementáveis sobre co-integração, implementação de alta freqüência etc.
Algumas idéias sobre como melhorar o comércio de pares.
Obrigado pelo artigo! É uma boa leitura.
Ambos por Jonathan Kinlay.
Não tenho certeza de onde mais colocar isso. Eu não classificaria isso como estratégia, mas é bom saber o spread / oferta spread% das empresas. Útil para o desenvolvimento de HF algo.
Jonathan Kinlay escreve algumas das melhores coisas lá fora, obrigado!
Concordo totalmente com você Simon em Jonathan Kinlay.
Vídeos e PDF estão disponíveis.
Visão geral surpreendente da matemática disponível para projetar estratégias quantitativas.
Matthieu, parece um ótimo recurso. O link parece ter mudado, aqui está um atualizado:
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Gente, embora todos pareçam ótimos recursos, eles precisam de um certo conhecimento em Estatística. Qual é a quantidade básica de conhecimento estatístico de onde se pode chutar? Algum livro ou recurso para os não iniciados?
Os preliminares são (penso) uma análise básica única e multivariada (talvez alguma análise real e combinatória intermediária), a álgebra linear, em seguida, entra na teoria básica de probabilidade e depois dessa inferência estatística, processos estocásticos (e simulação) e econometria e depois da análise de matemática financeira e teoria da otimização e equações diferenciais parciais estocásticas. Apenas Google ou vá para Amazon etc. para encontrar livros (com soluções).
Eu concordo com a ordem de Patrick.
Você pode pegar o básico sobre probabilidades e estatísticas em estatutos.
Então você pode seguir a aula de aprendizado de máquina de boa introdução de Andrew Ng no Coursera.
Se quiser avançar para uma compreensão mais avançada dos algoritmos de aprendizagem, você pode querer dar uma olhada nos Elementos da Aprendizagem Estatística.
Depois disso (e talvez alguns cálculos estocásticos e análise de séries temporais) você deve ser capaz de entender a maioria dos artigos que você está interessando ou, pelo menos, saber o que o Google preencher a lacuna.
Construção de portfólio neutro do mercado com implementação de excel.
Carteiras esperançosas de ônus e momentum. Alguns bons resultados surtam lá.
Otimização de portfólio para estratégias usando informações de classificação sobre retornos esperados.
Editar: Subbed para este feed do Twitter há muito tempo e redescobriu isso hoje. Eles postam documentos quantitativos do SSRN.
Veja isso! A maioria dos trabalhos foram mencionados por vocês acima.
Um par de bons recursos de estilo de tutorial que eu encontrei recentemente:
* "AHL explica", um par de vídeos passando por conceitos-chave como o impulso comercial: man / DE / ahl-explain Seria legal implementá-los em Quantopian (embora ainda não tenhamos futuros).
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Há muitos papéis e litraturas detalhadas neste link.
Eu encontrei este 130 30 stretagy pensei que seria bom lugar para.
Artigo interessante sobre a liquidez da ETF e a liquidez dos títulos subjacentes:
Haven ainda leu o documento, mas parece ter aplicações promissoras para negociação.
Não tenho certeza se este artigo é realmente uma estratégia, mas achei interessante.
Este é um artigo de Michael Gayed, CFA e Charlie Bilello, CMT, que visita a idéia de rotação beta.
O trabalho foi um vencedor do Prêmio Dow de 2014.
Um monte de artigos / artigos escritos por Cliff Asness da AQR. Bastante interessante.
Há já algumas postagens sobre o comportamento do estoque no final do mês acima, mas aqui está um artigo detalhado sobre isso:
A partir da introdução: "achamos que, desde julho de 1926, um poderia ter mantido o índice de ações ponderado de valor dos EUA (CRSP) por apenas sete.
dias por mês e embolsou todo o excesso de mercado com quase uma volatilidade de quase cinquenta por cento.
em comparação com uma estratégia de compra e retenção. & quot;
O gráfico da curva de equidade na página 22 do documento é a abertura do olho.
Uma forma "paridade de risco" usando a Evolução Diferencial para otimizar as contribuições do portfólio para o risco.
Outro documento D-39; Aspremont.
Outro algoritmo de negociação de pares usando a correlação de 2 estágios e a abordagem baseada em co-integração em dados intra-dia de 15 minutos de OHLC sobre estoques do setor de petróleo. Eles reivindicam mensalmente 2,67 Sharpe e um índice anual de Sharper 9,25 para o período entre 2012-13. Será interessante ver se isso pode ser replicado em Quantopian.
Reivindica que a aceleração (diferença de retornos) tem mais poder explicativo do que o impulso simples.
Não é uma estratégia de negociação & # 39; por si só, mas um site interessante com algum código relacionado com python e algum pensamento claro.
Olá a todos. Atualmente, em certas conferências de finanças acadêmicas, hoje em dia, como parte do nosso alcance acadêmico. Eu vejo muitos papéis interessantes e ficaria feliz em fazer algumas das melhores listas da próxima vez que eu estiver em uma conferência. As pessoas estariam interessadas em listas como essa para ideias em potencial?
O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta de prestação de serviços de consultoria de investimento pela Quantopian. Além disso, o material não oferece nenhuma opinião em relação à adequação de qualquer segurança ou investimento específico. Nenhuma informação contida neste documento deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou abster-se de qualquer curso de ação relacionado ao investimento, já que nenhuma das empresas atacadas ou nenhuma das suas afiliadas está a comprometer-se a fornecer conselhos de investimento, atuar como conselheiro de qualquer plano ou entidade sujeito a A Lei de Segurança de Renda de Aposentadoria do Empregado de 1974, conforme alterada, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em capacidade fiduciária em relação aos materiais aqui apresentados. Se você é um aposentadorio individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado a Quantopian sobre se qualquer idéia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não oferece garantias sobre a precisão ou integridade das opiniões expressas no site. Os pontos de vista estão sujeitos a alterações e podem ter se tornado pouco confiáveis por vários motivos, incluindo mudanças nas condições do mercado ou nas circunstâncias econômicas.
Isso parece ótimo Delaney, eu definitivamente estaria interessado.
Sim, eu leio cerca de 5-10 trabalhos por semana, sempre preciso de mais!
Ótimo, eu estou na FMA em Orlando na semana que vem. Vou iniciar um tópico do fórum e publicar uma vez que eu esteja lá.
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Espero não ser presunçoso, mas acho que todo mundo que segue este tópico está interessado.
Outro documento de arbitragem estatística, mas usando testes de regressão e variância passo a ponto para identificar cestas co-integradas. O papel reivindica uma quota de 7 + com custos de transação de 50 pontos base. Um papel muito antigo, no entanto.
Eu lê-o (reversão média após queda de preços) várias vezes porque eu mando algumas pesquisas de Josef Rudy para minha tese para ver se suas descobertas mantêm a água.
Não implementável em Quantopian ainda, mas talvez em breve. ? :)
Parece interessante! Obrigado, Simon.
Delaney que seria fantástico. Eu tenho trabalhado na conversão das idéias deste artigo em código Python.
Eu adicionarei trabalhos nos próximos dias.
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Idéia simples - compre ações EV negativas e aguente por um ano! No segmento de microcap, supostamente tem retornos médios de 60% por comércio durante o período de holding (um ano). Provavelmente, uma redução perversa.
Ações às quintas-feiras e Bonds às sextas-feiras.
Um sistema de aprendizagem simples. É bom aprender sobre o comportamento do mercado e excesso de ajuste.
A idéia é simular a lógica de composição de qualquer estoque ETF / Index e investir em stcock para ser adicionado / excluído dele. Mantendo-o a partir da data do anúncio até 14 dias depois (quando a ação real for realizada) resultará em retornos positivos por longos estoques e baixos em exclusivos. A idéia é que, uma vez que o estoque seja anunciado para ser adicionado / excluído a um índice, o índice deve comprá-lo / vendê-lo cerca de 14 dias depois e o mercado reage. comprando antes e vendê-lo no final do anúncio de 14 dias.
Há uma grande quantidade de ETF, portanto, muita arbitragem está disponível.
Esta é a lógica de composição de S & amp; P como exemplo.
Se alguém fez alguma coisa ou quer trabalhar juntas.
Este artigo tem uma coleção de estratégias que podem ser úteis. Olhando através da lista e, embora alguns sejam simples, há vários que parecem interessantes.
Do Resumo:
Apresentamos fórmulas explícitas - que também são código de computador - para 101 alfas de negociação quantitativa da vida real. Seu período médio de detenção varia aproximadamente entre 0,6 e 6,4 dias. A correlação média em pares desses alfas é baixa, 15,9%. Os retornos estão fortemente correlacionados com a volatilidade, mas não têm dependência significativa do volume de negócios, confirmando diretamente um resultado anterior por dois de baseados em uma análise empírica mais indireta. Além disso, encontramos empiricamente que o volume de negócios tem um poder explicativo fraco para as correlações alfa.
Grande discussão, obrigado por isso!
Você poderia me dizer o que significa & # 39; alpha & # 39; significar?
Por exemplo, existe uma simples reversão à média alfa-ln (hoje está aberto / ontem está próximo)
Como trocar?
Ou é apenas um sinal útil (= recurso) para o algoritmo de aprendizado?
Alpha é uma métrica de uso comum de quanto informações novas estão contidas em outro sinal. Ele é encontrado executando uma regressão linear entre o fluxo de retorno gerado pelo novo sinal e os fatores existentes, como o mercado. A equação pode ser assim.
R_new = alpha + beta * R_market + beta * R_oil +.
Ao ver o quanto de seus retornos são historicamente explicados por cada um dos outros fatores, você pode fazer uma estimativa de quanto de seus retornos são provenientes de novas informações, o que é restado no alfa. Para mais informações, veja as palestras 4, 13 e 14 na série de aulas de Quantopian.
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Não é um novo, mas foi cavando em dados curtos recentemente e achei isso interessante.
Na verdade, não é um artigo, mas esta é uma excelente publicação para o processo geral para testar idéias comerciais:
importante -! Leia os comentários.
Previsão de forex usando a codificação de entropia.
Teoria da mente da entropia. Numericamente, deriva o vínculo entre Entropia em física e finanças. Também constrói uma estrutura de modelo quantitativo que combina entropia, valor de julgamento / viés, decisões comerciais e volume. O único artigo que eu li é que os modelos comercializam o volume de uma forma um tanto intuitiva.
O link para o PDF está no primeiro parágrafo. Escrito por Jonathan Kinlay, ele estabelece o enquadramento para o método ARFIMA-GARCH de estimação da volatilidade e chega à conclusão de que o preço tradicional da opção Black-Scholes é ineficiente e prova isso testando uma estratégia de opções simples com base nos resultados de sua volatilidade previsões.
Alguns estudos meus, esses modelos realmente trocaram dinheiro real por um longo período de 20 anos, não hipoteticamente.
Aqui está o link para Li-Xin Wang mais recente papel de Modelagem de Dinâmica dos Preços das Ações com Fuzzy Opinion Networks. pdf.
Construído para ilustrar a ideia de desvio padrão comercial, aqui está o link para uma estratégia simples de petróleo bruto com um z de 1,5.
Construído para ilustrar as idéias de relações comerciais, fundamentos, ontem e sazonais, aqui está o link para uma segunda estratégia simples de petróleo bruto. Este tem um z de 2,2.
Construído para ilustrar as idéias de negociação de uma volatilidade sazonal e comercial, e negociação ontem, aqui está o link para uma terceira estratégia simples de petróleo bruto. Este tem um z de 2.3.
Construído para ilustrar as idéias de negociação das caudas de um candelabro e volatilidade comercial, aqui está o link para uma quarta estratégia de petróleo bruto simples. Este tem um z de 3.0.
Construído para ilustrar as idéias de carteiras de sistemas e sistemas de reutilização, aqui está o link para o portfólio das quatro estratégias de petróleo bruto anteriormente descritas. O portfólio tem um retorno anual de 13,6%, uma redução máxima de 9,2% e um Sharpe de 1,4 dos anos de 2006 a fevereiro de 2016.
Construído para mostrar a idéia de negociar a cauda de um castiçal em vez do corpo quando a volatilidade deixa uma grande cauda após o relatório de fornecimento de gás natural na quarta-feira, aqui está o link para a primeira estratégia simples de gás natural. Essa estratégia tem z de 2,8.
Construído para ilustrar as idéias de negociar outros comerciantes e negociar um fundamental, este sistema de gás natural negocia o posicionamento antes do relatório da fonte de quarta-feira. Aqui está o link. Esta estratégia tem um z de 1.8.
esse site tem uma seção de vocabulário. como o que é um escore z.
Um z-score é um termo de estatísticas, ele mede quantos desvios padrão um valor é da média de um conjunto de valores. Z = 0 significa o mesmo que a média, Z = 1 significa que o valor é 1 desvio padrão acima da média, etc.
Eu prometo que não estou tentando ser sarcástico, mas você pode aprender sozinho em aproximadamente 3 segundos pesquisando "z score" no Google. Isso provavelmente será verdade para a maioria dos termos de finanças e estatísticas que você vê aqui. Alguns deles serão complexos (como funciona o processo GARCH), mas a maioria não o fará.
Normalmente, é normalmente o (desvio padrão da inovação) / padrão, mas acho que Henry comprovou sua própria definição, não tenho certeza do que ele está se referindo.
O escore z é a significância estatística do teste / sistema. Maior que 1.6 significa que cerca de 95% de chance de resultados não são aleatórios.
Obrigado a ambos. Eu concluo que o escore z é uma maneira de quantificar a qualidade de um teste de retorno para que você possa saber se você faz a mesma coisa jogando uma moeda (ou não). Desculpe eu tenho que reduzir tudo para algum formato supersimplificado.
Eu costumava negociar um local no NYFE e agora vivo na Colômbia S América. Medellin é exato. Eu possuo uma fazenda de café chamada Finca Milena e o colocarei se você chegar aqui e me pegar em quants, algos, thoery etc etc. Por falar na forma em que eu fiz o google z score e surgiu como uma teoria para quantificar as chances futuras de uma empresa de declarar falência e nenhuma ofensa tomada. Pergunto-me qual é o escore z para esse algo.
Ponto de interesse - um cara chamado Edward Altman não fez realmente qualquer favor a qualquer um quando ele também nomeou seu modelo de previsão de falências o "ponto z".
William, Aqui está um exemplo simples de zscore de um recurso, outros comentarão se for errado de qualquer maneira.
Eu supor por isso que você gostaria de ver um escore z de 1 ou melhor para concluir que o sistema é melhor do que apenas qualquer abordagem aleatória. ou seja, jogar moeda.
Você deveria mudar.
zscore = (série - média) / std.
Backtest of z-score de Darrell algo w / z = (série-média) / std dev.
Este terceiro sistema de gás natural ilustra as idéias de relações comerciais, mudanças de negociação e taxa de troca de câmbio entre o gás natural eo petróleo bruto. Esta estratégia tem um z de 2.2. As regras e os resultados estão aqui.
Não está claro quão dependente essa estratégia está no regime recente.
Na verdade, já fizemos um monte de trabalho implementando o trabalho que você postou, Pravin. Figurado ligando para ele pode ser útil para algumas pessoas.
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Na verdade, já fizemos um monte de trabalho implementando o papel que publicou, Pravin. O fato de ser vinculado a ele pode ser útil para algumas pessoas.
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Não podemos negociar com Quantopian, mas parece legítimo.
Ansioso para a conversa real, para descobrir o que o método é! :) (Marcos Lopez de Prado de Guggenheim Partners in Global Derivatives 2016)
Obrigado por compartilhar, Simon.
O site do Dr. Lopez del Prado está aqui.
Conhecendo as coisas de De Prado, o que é muito bom, ele estará afirmando que a análise de variância média não funciona mais na prática. É fácil substituí-lo por algum período histórico por otimizar ingenuamente, mas terá pouca correlação com o desempenho da amostra. This is similar to Thomas Wiecki's recent paper on how sharpe ratio also has no correlation between in and out of sample performance.
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I am curious what his suggestion/replacement is. Bootstrapping works great for avoiding overfitting, but you end up with pretty average portfolios.
I suspect just not using mean-variance and using other more sophisticated portfolio selection techniques. Correlation reduction filters, sector neutrality filters, etc.
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The book, Systematic Trading , by Robert Carver, was recommended to me by Simon, and I just finished an entire chapter dedicated to over-fitting. There is a quantitative discussion of relevant backtest time scales to distinguish one approach from another. And approaches to avoiding fitting to a single historical period. Etc. Flipping ahead in the book, bootstrapping is covered, as well. The author seems to be very sober and realistic and is not promoting particular strategies, per se (althoug he does distinguish styles of trading). The focus is on the process and the pitfalls. It is very approachable from a technical standpoint. No fancy math/statistics. It might be a good starting point for many Quantopian users who are aspiring quants.
Agree with you on that book Grant. Must say there are parts that I have difficulty getting my head around. A practitioner's book. His blog is excellent as well.
Vladimir, I was trying to understand how the z-score can be applied to the simple XLP+TLT portfolio algo you posted elsewhere. Would you be able to add the z-score code to it and repost here?
Also, if we are looking for a z-score of >1.6, what are we looking for? That the z-score curve stays above 1.6 most of the time? Or something different? Desde já, obrigado..
rb rb, z-score is really just a measurement of how "rare" an event is in terms of it's distribution. So if you have a z-score >1.6 it would mean that it has a roughly 5% chance of occurring, so a relatively "rare" event indeed (for those who are not old enough to have used this in math class #throwback, the z-table is a great way to illustrate a z-score for normal distribution. In this case, this is a positive table so one would do 0.50 - p(z = 1.6) = 0.50 - 0.4452 = 0.0548 access-excel. tips/wp-content/uploads/2015/09/z-score-02.png).
Applied to any trading strategy, z-scores are a common way to assign a statistical probability value of something occurring, which can act as a "confidence" interval. Using Henry Casten's quick z-score example from above, the attached is an algorithm that shorts SPY when the z-score > 1.6 and long when z-score < -1.6, and closes out positions when -1.4<zscore<1.4, based on the assumption that it is "rare" event and SPY will revert to it's mean price over time.
Z scores can only be interpreted as a measure of event rarity when the underlying distribution of data is known. In most cases distributions in finance are not normally behaved, so assuming normality will not be a good estimator of the rarity of an event. It is better often to think of a z score as a measure of extremity, and only convert to actual rarity when you know more about the data generating process.
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Yes thats right. Pardon my oversimplification :)
No problem, it's a super common and easy to miss mistake that shows up a lot in professional finance practice. Can lead to nasty surprises when you get hit with way more extreme events than you expect.
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One of my favourite papers that had a huge impact on my FX trading, unfortunately quantopian doesn't have FX (or FX futures) yet as this doesn't apply to equities.
Stop-Loss Orders and Price Cascades in Currency Markets.
I also found this paper quite interesting.
I'm also not sure if this has been posted here.
Grant, nice paper - no surprise that downside returns are followed by positive returns - buy and hold an its simplest and best (if not buy and hold, then long bias "algos" are affected by the general market to such extent that they end up resembling buy and hold, less transaction costs)! The more subtle issue is that upside returns contain no information about future returns, which means that they 1. are not skilled at taking profit, or 2. taking profits results in subsequent poor decision making. both of which make sense.
Here's a strategy idea/exploration called Ebb and Flow. It trades ES and Bonds when both are at extremes and is Interesting because it goes long stocks and bonds.
The idea, rules and results are here (henrycarstens): wp. me/p6O8fA-aT.
101 Trading Ideas.
I am thinking about implementing a macro trading strategy that will produce trading signals based on changes in measures such as: risk premium, interest rates, margin requirements and haircuts of pledged collateral.
At the moment for the universe of stocks to trade that I have in mind is (can be expanded): shadow banking ETFs, safe asset bond ETFs, clearing houses, financial institutions in the repo business, derivatives trading hedge funds and other heavily OTC involved companies.
I am not sure where to find data on haircuts and margin requirements, but I've seen an announcement from IB that they will be offering OTC data:
The idea comes from my master thesis which is titled: "The Decline of Safe Assets and Shortage of Collateral". I've been heavily engaged with this topic for years now and I think that it explains the modern macro world pretty well, so a trading strategy based on it should be profitable.
I am looking for comments, suggestions or questions from other Quantopian traders. This is still just an idea, there are some questions still to be answered like: whats going to be the universe of stocks, where will I find data, how will signals be interpreted etc. but I think that there's a lot of potential and I haven't seen many macro strategies on Quantopian.
Here's a strategy idea called Silver and Gold and trades Gold based on momentum, pullbacks and Silver. It might be really interesting to adapt to silver and gold equities.
The idea, rules and results are here (henrycarstens): [wp. me/p6O8fA-b5][1]
101 Trading Ideas.
Here's a strategy idea called Corn Predator-Prey that trades corn based on the agriculture ecosystem viewed as a predator-prey model. Wheat and soybeans are the prey and the dollar is the predator.
The idea, rules and results are here (henrycarstens): [wp. me/p6O8fA-b8][1]
101 Trading Ideas.
Here's a strategy idea called Effectiveness that trades the dollar based on its relative ease of movement vs bonds.
The idea, fully disclosed rules and results are here (henrycarstens): wp. me/p6O8fA-bh.
101 Trading Ideas.
Here's another dollar strategy that tries to find the beginning of a trend in the dollar.
The idea, fully disclosed rules and results are here (henrycarstens): wp. me/p6O8fA-bn.
101 Trading Ideas.
Here's a strategy idea called Econ101 based on the Krebs Cycle idea from 101 Trading Ideas. Econ101 uses the employment report and the dollar to trade bonds. Strategy idea with rules.
101 Trading Ideas.
Here's a strategy idea based on camoflage: How does the market camouflage it's moves? When crude oil and natural gas move in opposite directions is it a signal or camouflage?
Idea, rules and notes are here (henrycarstens): wp. me/p6O8fA-bv.
101 Trading Ideas.
Here's a strategy idea based on trading tomorrow: How does gold react when bonds go the opposite direction?
Idea, rules and notes are here (henrycarstens): wp. me/p6O8fA-c5.
101 Trading Ideas.
Here's a strategy idea for gold based on fear: How does gold react to fear?
Idea, rules, and notes are here (henrycarstens): wp. me/p6O8fA-cn.
101 Trading Ideas.
Everything you need to know about trading ideas:
How to measure when you need new trading ideas,
Ways to create trading ideas,
Ways to measure the effectiveness of trading idea creation,
Ways to measure the effectiveness of trading ideas.
101 Trading Ideas.
arxiv/pdf/1212.2129v2.pdf Mostly posting this so I don't forget about it lol.
I had posted this in the public forum, but here might be more beneficial.
I just been introduced to Robinhood and caught wind of the Quantopian intergration.
I do not know Python at all, but I am an options trader that uses the MACD using the values of 9, 20, 6 for my entries and an 11 MA as my exit position.
I would like to take this strategy and turn it into an algorithm and have it running in Robinhood.
The strategy would work like this:
A entry uses 20% of available buying power (if a robinhood instant account, PDT counter should be no greater than 1 for safety purposes)
A buy order is triggered when MACD has a crossover and stock price is above 11MA.
And when stock price falls below 11 MA, liquidates position.
If MACD signals buy, but stock price is below 11MA it's ignored.
I have attached a photo, for a visual description - imgur/a/nI6X6.
So stocks that are high liquidity, high momentum like FB, AAPL, NFLX, GOOG/GOOGL, BABA, PCLN, AMZN, TSLA, etc, waits to meet criteria, rinse and repeat.
The reason for the 9, 20, 6 is this triggers on the first candle, and the 11 MA minimizes the potential loss incurred.
Qualquer ajuda seria muito apreciada. Obrigado.
This thread has gotten a bit off-topic; can we please keep it to simple links to actual papers detailing a trading strategy, rather than links to personal/promotional websites, requests for help, or other clutter.
EDIT: not to be rude, but there is an entire forum wherein one can post such things. I created this thread to be a focused place to find academic & practitioner research.
Sorry, I thought this would fall under a strategy idea.
If managers use non-public information or misvaluation to time a.
firm’s corporate actions, it is likely that equity issues will precede.
bad earnings while buyback announcements will precede good earnings.
Consistent with this expectation, we find evidence of earnings.
predictability: the market reaction to earnings following buyback.
announcements is higher by 4.56% than the reaction to earnings.
following equity issuance over a 25-trading day window (-10, 15). O.
difference in market reactions to earnings is smaller at 1.85% when a.
5-day window (0, 5) is considered. Short-term stock returns reported.
in this paper are more meaningful and sidestep the sensitivity of.
long-term returns to benchmarking concerns documented in the.
O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta de prestação de serviços de consultoria de investimento pela Quantopian. Além disso, o material não oferece nenhuma opinião em relação à adequação de qualquer segurança ou investimento específico. Nenhuma informação contida neste documento deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou abster-se de qualquer curso de ação relacionado ao investimento, já que nenhuma das empresas atacadas ou nenhuma das suas afiliadas está a comprometer-se a fornecer conselhos de investimento, atuar como conselheiro de qualquer plano ou entidade sujeito a A Lei de Segurança de Renda de Aposentadoria do Empregado de 1974, conforme alterada, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em capacidade fiduciária em relação aos materiais aqui apresentados. Se você é um aposentadorio individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado a Quantopian sobre se qualquer idéia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não oferece garantias sobre a precisão ou integridade das opiniões expressas no site. Os pontos de vista estão sujeitos a alterações e podem ter se tornado pouco confiáveis por vários motivos, incluindo mudanças nas condições do mercado ou nas circunstâncias econômicas.
An implementation of an idea triggered by the Clustering Illusion from List of Biases using crude oil etf's.
101 Trading Ideas.
An intraday trading model based on Artificial Immune Systems.
it looks promising.
Do you have a PDF source for this paper? I can't find it via my usual sources? It looks interesting and I may implement it, but like to keep original sources around for reference.
Steven Shack sorry i don't have.
i was wondering how to implement the futures based ideas. is it possible in quantopian? i know theyve been talking about futures for a while. are there other resources similar to quantopian that have some sort of backtesting like quantopian, that allows for algo-trading futures? or options?
OPTIMAL EXECUTION HORIZON.
by Easley, López de Prado, and O'Hara.
This approach may be a strong complement to any short-term trading strategy.
The authors do a good job of laying out their intent:
"Execution traders know that market impact greatly depends on whether.
their orders lean with or against the market. We introduce the OEH.
model, which incorporates this fact when determining the optimal.
trading horizon for an order, an input required by many sophisticated.
and apparent result:
"Our empirical study shows that OEH allows traders to achieve greater.
profits on their information, as compared to VWAP. If the trader’s.
information is right, OEH will allow her to capture greater profits on.
that trade. If her information is inaccurate, OEH will deliver smaller.
losses than VWAP. OEH is not an investment strategy on its own, but.
delivers substantial “execution alpha” by boosting the performance of.
Authors: Eric C. So of MIT and Sean Wang of UNC.
This study documents a six-fold increase in short-term return.
reversals during earnings announcements relative to non-announcement.
períodos. Following prior research, we use reversals as a proxy for.
expected returns market makers demand for providing liquidity. Nosso.
findings highlight significant time-series variation in the magnitude.
of short-term return reversals and suggest that market makers demand.
higher expected returns prior to earnings announcements because of.
increased inventory risks that stem from holding net positions through.
the release of anticipated earnings news. Collectively, our findings.
suggest that uncertainty regarding anticipated information events.
elicits predictable increases in expected returns to liquidity.
provision and that these increases significantly affect the dynamics.
and information content of market prices.
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Just wanted to let you know that we've been putting together a curated list of trading strategy and research ideas from the community. At the moment, it's research that folks from Quantopian have published, but we're hoping to feature some from you. Send suggestions to [email protected]
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NONLINEAR MARKET DYNAMICS BETWEEN STOCK RETURNS AND TRADING VOLUME: EMPIRICAL EVIDENCES FROM ASIAN STOCK MARKETS.
Can Google predict the stock market?
Deviations from Put-Call Parity and Stock Return Predictability.
"Using the difference in implied volatility between pairs of call and put options to measure these deviations we find that stocks with relatively expensive calls outperform stocks with relatively expensive puts by 51 basis points per week"
Upon first-glance, appears particularly germane to the Q program of long-short algos:
"Extending Rules-Based Factor Portfolios to a Long-Short Framework"
Note the section "The Costs and the Risks of Shorting" which is not captured yet (as I understand) in the Q backtester.
Has anyone tried a long/short using estimize's new weekly top10 long/shorts?
Not necessarily a strategy but a paper on decomposition of risk into various factors that can be used for hedging. Anyone volunteers to port this octave code to Python?
Aqua interesting paper on decomposition of risk. The code is copyrighted; it has a disclaimer but does not state the protections. Can it really be ported to Python AND shared? Not a lawyer here .
Does anyone know any new (or alternative) trading strategy for forex currency market ?
The 7 Reasons Most Machine Learning Funds Fail (Presentation Slides)
45 Pages Posted: 6 Sep 2017.
Marcos Lopez de Prado.
Guggenheim Partners, LLC; Lawrence Berkeley National Laboratory; Harvard University - RCC.
Date Written: September 2, 2017.
The rate of failure in quantitative finance is high, and particularly so in financial machine learning. The few managers who succeed amass a large amount of assets, and deliver consistently exceptional performance to their investors. However, that is a rare outcome, for reasons that will become apparent in this presentation. Over the past two decades, I have seen many faces come and go, firms started and shut down. In my experience, there are 7 critical mistakes underlying most of those failures.
Nice/devastating article Grant. Has anyone here used familiar fractional differentiation when looking at price changes?
Ahead of Print: 2 October 2017.
Estimating Time-Varying Factor Exposures by Andrew Ang, Ananth Madhavan, and Aleksander Sobczyk.
Does anyone try to backtest candle engulfing pattern on forex (or crude oil future) ? I tested using engulfing pattern by pulling historical data from IB but the result is not that good. I am just wondering how to make a better guess on engulfing pattern.
Not a trading paper, but would seem to be relevant in pairs searching and perhaps factor analyses:
Maximal information coefficient (MIC) is an indicator to explore the correlation between pairwise variables in large data sets, and the accuracy of MIC has an impact on the measure of dependence for each pair. To improve the equitability in an acceptable run-time, in this paper, an intelligent MIC (iMIC) is proposed for optimizing the partition on the y-axis to approximate the MIC with good accuracy. It is an iterative algorithm on quadratic optimization to generate a better characteristic matrix. During the process, the iMIC can quickly find out the local optimal value while using a lower number of iterations. It produces results that are close to the true MIC values by searching just.
times, rather than computations required for the previous method. In the compared experiments of 169 indexes about 202 countries from World Health Organization (WHO) data set, the proposed algorithm offers a better solution coupled with a reasonable run-time for MIC, and good performance search for the extreme values in fewer iterations. The iMIC develops the equitability keeping the satisfied accuracy with fast computational speed, potentially benefitting the relationship exploration in big data.
Any good strategy database for crypto trading? or any link where I can study a bit more about it. Muito obrigado.
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