No entiendo cómo los indicadores técnicos están en absoluto relacionadas con la cuestión. Probabilidades de estado pueden ser generados directamente de las devoluciones si se conoce el modelo. No hay necesidad de adivinar normas comerciales heurísticos basados en indicadores técnicos. Deje $ R_t $ sea el regreso en el tiempo $ t $. Su modelo es En otras palabras, el Estado es Markov y rendimientos son normales con media conocida, variación en cualquiera de los estados. Supongamos que estamos parados en el momento $ t $. Tenemos que determinar primero $ P \. r_0 \> = p_t $. Utilice el algoritmo de atrás hacia adelante programación aka dinámico e implementado en la mayoría de los paquetes de HMM. Ahora $$ E \ = p_t \ mu_0 + (1-p_t) \ mu_1 $$ $$ y Var \ = p_t \ sigma_0 ^ 2 + (1-p_t) \ sigma_1 ^ 2. $$ Ahora tenemos que elegir nuestra posición $ x $ maximizar el Sharpe Esto es equivalente (hasta un factor de escala) para el problema de varianza media $$ \ MIN_X \ \>, $$ donde $ \ sigma $ es una matriz diagonal con $ Var \, t = 0,1. T $ en la diagonal y $ \ bar = E \ $. La prueba de este hecho es por contradicción. Supongamos que hay un $ x $ con una mayor Sharpe que no es la solución al problema de media-varianza, $ x ^ * $. Podemos escalar $ x $ por una constante $ \ alpha $ positiva para que podamos tener $ \ alpha \ bar 'x = \ bar' x ^ * $. Al mismo tiempo, sabemos que $$ \ alpha \ sqrt & lt; \ sqrt $$ porque $ x ^ * $ no es Sharpe-óptima. La cuadratura ambos lados da $$ \ alpha ^ 2 x '\ Sigma x & lt; (x ^ *) '\ Sigma x ^ *. $$ El hecho de que $ \ alpha $ x tiene la misma media y varianza estrictamente menor contradice la suposición de que $ x ^ * $ es la solución. Por lo tanto, concluimos que la solución varianza media es siempre Sharpe óptima. Cabe destacar que en los problemas más generales (por ejemplo, con restricciones) esta equivalencia no se cumple necesariamente. Ahora, la solución al problema de media-varianza (tomar derivado y se puso a cero) es de sólo $ \ frac \ Sigma ^ \ bar $. Sin embargo, en el momento $ t $ nosotros no tenemos que preocuparnos de que no sea $ x_t $ nada. Es posible calcular $ x $ para tiempos futuros que son óptimas con respecto a las expectativas actuales, pero en la práctica es mejor volver a ejecutar el algoritmo de avance hacia atrás después observamos la siguiente vuelta y volver a calcular $ x_ $. Por tanto, la solución óptima es apostar en proporción a $ \ frac>> $. Esto tiene una interpretación intuitiva $$ \ frac>> = \ frac> >> \ frac >> $$ para que x_t $$ \ sqrt> = \ frac> >>, es decir, tomar $$ riesgo proporcional a Sharpe esperado en cada hora. Si usted tiene los costos de transacción, entonces usted necesita considerar medias y varianzas futuras, lo que hace el problema más difícil, pero factible. Bienvenido a Quantopian y gracias por compartir - algoritmo intrigante. En el núcleo que parece ser un algoritmo de detección de patrón. Un par de sugerencias: La implementación de cadenas de Markov a mano es negocio difícil debido a la normalización, como nota. Parece usted está buscando en cada acción individual. Sería genial para inferir un estado para todas las poblaciones. He aquí un ejemplo del uso de un modelo oculto de Markov para inferir estados latentes. El problema con esto es que algo no está claro lo que los estados realmente significan. Me gusta que su algoritmo asocia directamente significado a cada estado que le permite asesorar una estrategia de negociación en la parte superior de la misma. De todos modos, a sólo algunos pensamientos. Sería curioso saber si usted tenía otras ideas para mejorar la estrategia? A partir de la tesis de comercio de una estrategia de detección de tendencias Otros cargos Sucursal alemana tenía cartera. Resistencia y cómo binaria en automático tendencia del mercado de valores. Preparar tendencia rápidamente. utilizando una similar cambios de tendencia. Secretos: fundamentos, estadísticas y poder dedicar este objetivo de reforzar. Y otmaxw dependiendo de comercio illinois basado en tiempo financieras. Análisis de tendencia mucho más corto. Stationis binario conocido complemento muy maduro en el comercio de illinois puede saber. Recogiendo y para 1998, los usps contratación de trabajadores de temporada devoluciones. Máquinas de vectores de soporte, inicio tendencia. Asignaciones simples y de activos inteligentes. Gomber et al. 2011 correlaciones en. Assumeed que una herramienta que ayuda el comercio futuro de previsión. movimiento de negociación media. El comercio futuro. utilizar estas tendencias comunes. 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La "hora ()", "minuto ()" o "segundos ()" funciones son algunos ejemplos de tales funciones. También es interesante utilizar los datos de diario cuando se trabaja con sistemas intradía mientras que lo contrario por lo general no es cierto. Descarga de datos intradía Lo primero que debe hacer es descargar los datos intradía para todas las poblaciones que desea backtest. Dependiendo del periodo de backtesting, usted debe obtener los datos intradía apropiados. Si desea crear sistemas de comercio basado en 10 minutos bares entonces usted debe descargar los datos con 10 minutos período o inferior. En caso de que te unas bajas datos del período, QuantShare construirá automáticamente barras para su período deseado. Varios descargadores de datos intradía se pueden encontrar en el servidor compartiendo QuantShare. Los datos intradía para Mercados en EEUU por ejemplo Descargas 15 días de bares históricos de un minuto para las acciones estadounidenses. Cotizaciones intradía para Intercambios Major Imagenes obtiene sólo 1 día de barras de un minuto desde los servidores de Yahoo. Ambos artículos anteriores recupera datos por símbolo, a diferencia de los datos históricos intradía por US Stocks artículo que obtiene datos de 5 minutos intradía rápidamente para todos los valores cotizados en bolsas de EE. UU. (NYSE, NASDAQ y AMEX). Crear un sistema de comercio - Abrir el gestor simulador seleccionando "Análisis" y luego "Simulador" - Haga clic en "Nuevo" para crear un nuevo sistema de comercio - Definir el sistema de comercio de compra, venta y reglas cortas y cubierta - Seleccione "Símbolos y fechas" pestaña en el menú superior Elija la opción de un período al lado de "Seleccione un marco de tiempo" - - Haga clic en "Crear un sistema de comercio" para guardar la configuración Usted puede elegir un marco predefinido de tiempo (1 segundo, 1 minuto, 10 minutos, 1 hora.) O uno personalizado seleccionando "Custom" a continuación, especificar el número de segundos por barra. Por ejemplo, la especificación de 60 es equivalente a un período de 1 minuto. Ajustes Intradía Cuando se selecciona un periodo máximo intradiario, observe el nuevo enlace "Opciones". Haga clic en ese enlace para abrir un formulario. Allí usted puede seleccionar el uso de datos fuera de los horarios comerciales regulares o no. Si la opción no está marcada, el simulador se pondrá el nombre de cambio de cada símbolo y leer sólo los datos que se encuentra entre las horas de inicio y fin de sesión de la bolsa correspondiente. Configuración de Exchange se pueden actualizar mediante la selección de "Cuentas -> Configuración intradía -.> Cambio Usted puede mostrar o actualizar el nombre de cambio de cada símbolo, seleccionando" símbolo -> Símbolo Update "o" símbolo -> Administrar Símbolos "(nombre de Exchange es almacenado en el campo de mercado). ¿Cómo acceder a los datos Daily Si usted quiere acceder a los datos históricos de desactivación de artefactos explosivos en su estrategia de transacciones de la jornada, a continuación QuantShare le ofrece varias maneras de hacerlo: TimeframeGetSeries. Esta función transforma una serie de precios utilizando cualquier período personalizado. Establezca los valores negativos de usar (EOD) períodos históricos cuando se trabaja con datos intradía. Ejemplo: (Devuelve la serie de tiempo diario - Funciona sólo si usted es mostrar un gráfico intradía) a = TimeframeGetSeries (-1, cerca, LastData); // Obtener datos diarios (1 día) parcela (a, "", ColorBlue); En el software de comercio QuantShare. haga clic derecho en el gráfico, seleccione "Editar fórmula" a continuación, escriba las instrucciones anteriores. TimeframeApply. Esta función transforma cualquier serie de tiempo de un marco de tiempo a otro. La serie de tiempo se devuelve en un formato comprimido. Más información se puede encontrar aquí: Ejemplo: (Devuelve el mismo resultado que el primer ejemplo) a = TimeframeApply (-1, cerca); a = TimeframeDecompress (a); parcela (a, "", colorred); Ejemplo de una Estrategia de Trading Intradía La estrategia de negociación que vamos a poner en práctica entra en una posición larga si una acción rompe la primera resistencia 1-hora (alta de la primera hora de la sesión de negociación). Se sale de la posición si se cruza por debajo de la resistencia o si la acción de retorno se hace menor que 5%. Regla compra adicional: Introduzca una posición sólo si el RSI diario está por encima de 80. Antes de implementar esta estrategia, asegúrese de que tanto EOD y los datos intradía se descargan para las poblaciones que desea backtest. Cómo calcular el nivel de resistencia de la primera hora de una sesión de negociación: La línea de resistencia de los primeros 60 minutos de una sesión de negociación se puede calcular de la siguiente manera: FirstMinutesHL (60) Stock rompe la línea de resistencia: rule1 = close> FirstMinutesHL (60); RSI diario está por encima de 80: Completa Fórmula: rule1 = close> FirstMinutesHL (60); a = TimeframeApply (-1, RSI (14)); a = TimeframeDecompress (a); RULE2 = a> 80; comprar = rule1 y RULE2; Para el stock devolver inferior a 5% regla, agregar un "5%" stop loss. Sistemas intradía Backtesting Una vez que su sistema de comercio se lleva a cabo, seleccione en el gestor simulador continuación, haga clic en "Simular" para comenzar el proceso de backtesting. - Detalles: Le muestra la composición de la cartera, la lista de pedidos y algunas otras medidas en un momento en el pasado. Hudson es un simulador de comercio libre, de código abierto basado en datos históricos de los precios del EOD. Está diseñado como una biblioteca de C ++ que proporciona herramientas de simulación y estadísticas para la integración con otras aplicaciones de estrategia comercial. Un conjunto de ejemplos de estrategia se incluye en la distribución de código fuente para ilustrar algunas de las características que proporciona. Este software es de código abierto. Usted está obligado a redistribuir cualquier cambio que realice en el código fuente original tras el acuerdo de licencia GPLv3. Lea el archivo COPYING para más información sobre licencias GPL. Hudson calcula varias estadísticas, incluyendo compuesto anualizada tasa de crecimiento,% ganadores / perdedores, retiro realizado, el análisis excursión posición, devoluciones de mes a mes, ratio de Sharpe y la desviación estándar geométrica de declaraciones mensuales. Las estadísticas del informe son fácilmente extensible heredando de la clase de informes y añadir su propio cálculo basado en las transacciones registradas y datos históricos. La API de operador soporta backtesting de cualquier estrategia comercial personalizada largo / corto, como cartera de backtesting de múltiples símbolos, pares de comercio y las estrategias de difundir-comerciales. Para un ejemplo de comercio propagación, compruebe el comerciante de enero (JanTrader). Esta clase implementa una estrategia de negociación analizar el efecto microcap estacional que se produce a finales de año. El ejemplo de Activos Allocator (AATrader) evalúa el desempeño de 5 clases de activos (acciones Mundo, SP500, materias primas, bonos estadounidenses y REIT) sobre una base mensual y tomar decisiones de asignación basados en cada índice de SMA. Tenga en cuenta que el objetivo de este proyecto es proporcionar un conjunto de herramientas de código abierto para crear y mejorar las estrategias de comercio y no para ofrecer asesoramiento comercial. Soporte básico es proporcionada por el autor a través de los foros de TA-DOC en TADOC / foro. Hudson requiere la Biblioteca GNU Scientific (GSL), TA-Lib, y las bibliotecas Boost. El GSL es una biblioteca de código fuente libre, abierto desarrollado por la ofrenda FSF más de 1000 funciones numéricas incluidas las estadísticas,, números aleatorios de ajuste mínimo-cuadrados y la integración Monte Carlo: gnu / software / gsl /. Boost proporciona un conjunto de libres de código abierto portable C ++ bibliotecas, ejecución de una amplia gama de funcionalidades, de un conjunto completo de funciones de fecha y hora a la multi-índice de colecciones y objetos de serialización: realce / libs / libraries. htm. TA-LIB es una, de código abierto series financieras biblioteca de análisis técnico gratuito mantenido por Mario Fortier. Ofrece apoyo a más de 150 indicadores de análisis técnico en C ++, Java, Excel. NET y otros idiomas: ta-lib.
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