ปริมาณ ซื้อขาย กลยุทธ์ แบบ pdf ดาวน์โหลด

คู่มือการเริ่มต้นการซื้อขายเชิงปริมาณของผู้เริ่มต้นในบทความนี้ Im จะแนะนำคุณเกี่ยวกับแนวคิดพื้นฐานบางอย่างที่มาพร้อมกับระบบการซื้อขายเชิงปริมาณแบบ end-to-end โพสต์นี้หวังว่าจะให้บริการแก่ผู้ชมสองคน คนแรกจะเป็นบุคคลที่พยายามหางานทำที่กองทุนรวมในฐานะพ่อค้าเชิงปริมาณ ประการที่สองคือบุคคลที่ต้องการจะลองจัดตั้งธุรกิจการค้าปลีกของตนเองขึ้น การค้าเชิงปริมาณเป็นพื้นที่ที่มีความซับซ้อนมากของการเงินในเชิงปริมาณ อาจใช้เวลาเป็นจำนวนมากเพื่อให้ได้ความรู้ที่จำเป็นในการสัมภาษณ์หรือสร้างกลยุทธ์การซื้อขายของคุณเอง ไม่เพียง แต่ต้องใช้ความชำนาญด้านการเขียนโปรแกรมมากมายอย่างน้อยที่สุดในภาษาเช่น MATLAB, R หรือ Python อย่างไรก็ตามเมื่ออัตราการค้าของกลยุทธ์เพิ่มขึ้นด้านเทคโนโลยีกลายเป็นสิ่งที่เกี่ยวข้องมากขึ้น ดังนั้นการทำความคุ้นเคยกับ CC จะมีความสำคัญยิ่ง ระบบการซื้อขายเชิงปริมาณประกอบด้วยองค์ประกอบหลัก 4 ส่วน ได้แก่ การระบุกลยุทธ์การหากลยุทธ์การใช้ประโยชน์จากขอบและการตัดสินใจเกี่ยวกับความถี่ของการซื้อขายกลยุทธ์การทำย้อนหลังการได้รับข้อมูลการวิเคราะห์ประสิทธิภาพของกลยุทธ์และการลบความลำเอียงระบบการดำเนินการการเชื่อมโยงกับนายหน้าการซื้อขายอัตโนมัติและการลดราคา ค่าใช้จ่ายในการทำธุรกรรมการจัดการความเสี่ยง - การจัดสรรเงินทุนที่เหมาะสม, เกณฑ์การเดิมพันขนาดและจิตวิทยาการซื้อขายเริ่มต้นด้วยการดูวิธีการระบุกลยุทธ์การซื้อขาย การระบุกระบวนการเชิงกลยุทธ์กระบวนการซื้อขายเชิงปริมาณทั้งหมดเริ่มตั้งแต่ช่วงเริ่มต้นของการวิจัย กระบวนการวิจัยนี้ครอบคลุมถึงการค้นหากลยุทธ์โดยคำนึงถึงว่ากลยุทธ์นี้เหมาะสมกับกลยุทธ์อื่น ๆ ที่คุณอาจใช้หรือไม่ได้รับข้อมูลใด ๆ ที่จำเป็นในการทดสอบกลยุทธ์และพยายามเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์เพื่อสร้างผลตอบแทนที่สูงขึ้นและหรือลดความเสี่ยง คุณจำเป็นต้องคำนึงถึงความต้องการด้านเงินทุนของคุณเองหากใช้กลยุทธ์เป็นผู้ประกอบการค้าปลีกและค่าใช้จ่ายในการทำธุรกรรมจะส่งผลต่อกลยุทธ์อย่างไร ตรงกันข้ามกับความเชื่อที่เป็นที่นิยมนั้นเป็นเรื่องที่ค่อนข้างตรงไปตรงมาในการหากลยุทธ์ที่ทำกำไรได้จากแหล่งสาธารณะต่างๆ นักวิชาการมักเผยแพร่ผลการค้าเชิงทฤษฎี (แม้ว่าจะเป็นส่วนใหญ่ของค่าใช้จ่ายในการทำธุรกรรม) บล็อกการเงินเชิงปริมาณจะกล่าวถึงกลยุทธ์ในรายละเอียด วารสารการค้าจะร่างบางส่วนของกลยุทธ์ที่ใช้โดยกองทุน คุณอาจตั้งคำถามว่าเหตุใดบุคคลและ บริษัท จึงกระตือรือร้นที่จะหารือเกี่ยวกับกลยุทธ์ที่ทำกำไรได้โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพวกเขารู้ว่าคนอื่น ๆ กำลังค้าขายอาจหยุดกลยุทธ์จากการทำงานในระยะยาว เหตุผลอยู่ในข้อเท็จจริงที่ว่าพวกเขาจะไม่ค่อยพูดถึงพารามิเตอร์ที่แน่นอนและวิธีการปรับแต่งที่พวกเขาได้ดำเนินการ การเพิ่มประสิทธิภาพเหล่านี้เป็นกุญแจสำคัญในการเปลี่ยนกลยุทธ์ที่ค่อนข้างปานกลางให้กลายเป็นกลยุทธ์ที่ทำกำไรได้มาก ในความเป็นจริงหนึ่งในวิธีที่ดีที่สุดในการสร้างกลยุทธ์เฉพาะของคุณเองคือการหาวิธีการที่คล้ายคลึงกันและดำเนินการตามขั้นตอนการเพิ่มประสิทธิภาพของคุณเอง นี่คือรายชื่อเล็ก ๆ ของสถานที่ที่จะเริ่มมองหาแนวคิดเชิงกลยุทธ์: หลายยุทธศาสตร์ที่คุณจะดูจะตกอยู่ในประเภทของการพลิกกลับหมายถึงและแนวโน้มต่อไปเรื่อย ๆ กลยุทธ์การคืนค่าเฉลี่ยคือการใช้ประโยชน์จากข้อเท็จจริงที่ว่าค่าเฉลี่ยระยะยาวในชุดราคา (เช่นการแพร่กระจายระหว่างสองสินทรัพย์ที่มีความสัมพันธ์) มีอยู่และความเบี่ยงเบนระยะสั้น ๆ จากค่าเฉลี่ยนี้จะเปลี่ยนกลับคืนมา กลยุทธ์ด้านโมเมนตัมพยายามใช้ประโยชน์จากทั้งด้านจิตวิทยาของนักลงทุนและโครงสร้างเงินทุนที่มีขนาดใหญ่โดยยึดตามแนวโน้มตลาดซึ่งสามารถรวบรวมแรงผลักดันไปในทิศทางเดียวและปฏิบัติตามแนวโน้มจนกว่าจะกลับรายการ อีกด้านที่สำคัญอย่างหนึ่งของการซื้อขายเชิงปริมาณคือความถี่ของกลยุทธ์การซื้อขาย การซื้อขายคลื่นความถี่ต่ำ (LFT) โดยทั่วไปหมายถึงกลยุทธ์ใด ๆ ที่มีทรัพย์สินเกินกว่าวันซื้อขาย ตามลําดับการซื้อขายความถี่สูง (HFT) โดยทั่วไปหมายถึงกลยุทธที่มีสินทรัพยระหวางวัน การค้าขายความถี่สูง (UHFT) หมายถึงกลยุทธ์ที่มีสินทรัพย์ตามลำดับวินาทีและมิลลิวินาที ในฐานะที่เป็นผู้ประกอบการค้าปลีก HFT และ UHFT เป็นไปได้อย่างแน่นอน แต่มีเฉพาะความรู้ด้านเทคโนโลยีการซื้อขายและการเปลี่ยนแปลงหนังสือสั่งซื้อเท่านั้น เราจะไม่พูดถึงประเด็นเหล่านี้ในบทความที่แนะนำในบทความนี้ เมื่อกลยุทธ์หรือชุดของกลยุทธ์ได้รับการระบุแล้วตอนนี้จำเป็นต้องได้รับการทดสอบเพื่อหาผลกำไรจากข้อมูลทางประวัติศาสตร์ นั่นคือโดเมนของ backtesting เป้าหมายของการทำ backtesting คือการแสดงหลักฐานว่ากลยุทธ์ที่ระบุผ่านกระบวนการข้างต้นเป็นประโยชน์เมื่อนำมาใช้กับข้อมูลทั้งในอดีตและนอกกลุ่มตัวอย่าง สิ่งนี้กำหนดความคาดหวังว่ายุทธศาสตร์จะดำเนินการอย่างไรในโลกแห่งความเป็นจริง อย่างไรก็ตามการทำ backtesting ไม่ใช่การรับประกันความสำเร็จด้วยเหตุผลหลายประการ อาจเป็นพื้นที่ที่ละเอียดที่สุดในการซื้อขายเชิงปริมาณเนื่องจากมีความลำเอียงจำนวนมากซึ่งต้องพิจารณาอย่างรอบคอบและกำจัดให้มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ เราจะหารือเกี่ยวกับประเภททั่วไปของอคติรวมทั้งมองไปข้างหน้าอคติ (หรือที่เรียกว่า data-snooping bias) พื้นที่อื่น ๆ ที่มีความสำคัญภายใน backtesting รวมถึงความพร้อมใช้งานและความสะอาดของข้อมูลในอดีตรวมถึงค่าใช้จ่ายในการทำธุรกรรมจริงและการตัดสินใจบนแพลตฟอร์ม backtesting ที่มีประสิทธิภาพ ปรึกษาเรื่องต้นทุนการทำธุรกรรมในส่วนระบบการดำเนินการด้านล่างนี้ เมื่อมีการระบุกลยุทธ์แล้วจำเป็นต้องได้รับข้อมูลทางประวัติศาสตร์ที่จะทำการทดสอบและอาจปรับแต่ง มีผู้จัดจำหน่ายข้อมูลจำนวนมากในทุกหมวดสินทรัพย์ ค่าใช้จ่ายของพวกเขาโดยทั่วไปมีขนาดตามคุณภาพความลึกและตรงเวลาของข้อมูล จุดเริ่มต้นแบบดั้งเดิมสำหรับผู้ค้าปลีกรายเริ่มต้น (อย่างน้อยในระดับค้าปลีก) คือการใช้ชุดข้อมูลฟรีจาก Yahoo Finance ฉันจะไม่ค่อยอาศัยผู้ให้บริการมากเกินไปในที่นี้ แต่ฉันต้องการเน้นปัญหาทั่วไปเมื่อเกี่ยวข้องกับชุดข้อมูลทางประวัติศาสตร์ ความกังวลหลักเกี่ยวกับข้อมูลทางประวัติศาสตร์ ได้แก่ ความถูกต้องความถูกต้องความลำเอียงการรอดชีวิตและการปรับตัวสำหรับการกระทำขององค์กรเช่นการจ่ายเงินปันผลและการแบ่งหุ้น: ความถูกต้องเกี่ยวข้องกับคุณภาพโดยรวมของข้อมูล - ไม่ว่าจะมีข้อผิดพลาดใด ๆ ข้อผิดพลาดบางครั้งสามารถระบุได้ง่ายเช่นด้วยตัวกรองขัดขวาง ซึ่งจะคัดลอกข้อมูลที่ไม่ถูกต้องในข้อมูลชุดเวลาและแก้ไขให้ถูกต้อง ในเวลาอื่น ๆ พวกเขาอาจเป็นเรื่องยากที่จะจุด บ่อยครั้งที่จำเป็นต้องมีผู้ให้บริการตั้งแต่สองรายขึ้นไปและตรวจสอบข้อมูลทั้งหมดของตนต่อกันและกัน อคติการรอดชีวิตมักเป็นคุณลักษณะของชุดข้อมูลฟรีหรือราคาถูก ชุดข้อมูลที่มีความลำเอียงรอดชีวิตหมายความว่าไม่มีข้อมูลที่ไม่มีการซื้อขายอีกต่อไป ในกรณีของหุ้นหมายถึงหุ้นที่ถูกเพิกถอนจากการเป็นหลักทรัพย์จดทะเบียน ความลำเอียงนี้หมายความว่ากลยุทธ์การซื้อขายหุ้นใด ๆ ที่ทดสอบบนชุดข้อมูลดังกล่าวน่าจะมีผลดีกว่าในโลกจริงเนื่องจากผู้ชนะในอดีตได้รับการคัดเลือกมาแล้ว การดำเนินธุรกิจของ บริษัท รวมถึงกิจกรรมด้านโลจิสติกส์ซึ่งดำเนินการโดย บริษัท ซึ่งมักจะทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงขั้นตอนในราคาวัตถุดิบซึ่งไม่ควรรวมอยู่ในการคำนวณผลตอบแทนของราคา การปรับเงินปันผลและการแยกสต็อกเป็นข้ออ้างที่พบบ่อย กระบวนการที่เรียกว่าการปรับหลังเป็นสิ่งจำเป็นที่จะต้องดำเนินการในแต่ละการกระทำเหล่านี้ เราต้องระมัดระวังอย่างมากที่จะไม่สับสนในการแยกหุ้นด้วยการปรับผลตอบแทนที่แท้จริง นักลงทุนจำนวนมากได้รับความสนใจจากการดำเนินการขององค์กรเพื่อที่จะปฏิบัติตามขั้นตอนการทำข้อสอบ backtest จำเป็นต้องใช้แพลตฟอร์มซอฟต์แวร์ คุณมีทางเลือกระหว่างซอฟต์แวร์ backtest โดยเฉพาะเช่น Tradestation, แพลตฟอร์มตัวเลขเช่น Excel หรือ MATLAB หรือการติดตั้งแบบกำหนดเองทั้งหมดในภาษาเขียนโปรแกรมเช่น Python หรือ C. ฉันจะไม่ค่อยมีที่อยู่ใน Tradestation (หรือคล้ายกัน), Excel หรือ MATLAB เนื่องจากฉันเชื่อมั่นในการสร้างสแต็คเทคโนโลยีภายในองค์กรแบบเต็มรูปแบบ (สำหรับเหตุผลด้านล่าง) หนึ่งในประโยชน์ของการทำเช่นนั้นก็คือซอฟต์แวร์ backtest และระบบการปฏิบัติงานสามารถผนวกรวมได้แม้จะมีกลยุทธ์ทางสถิติขั้นสูงมาก สำหรับกลยุทธ์ HFT โดยเฉพาะคุณจำเป็นต้องใช้การติดตั้งแบบกำหนดเอง เมื่อ backtesting ระบบหนึ่งจะต้องสามารถปริมาณวิธีการที่ดีที่มีประสิทธิภาพ เมตริกมาตรฐานอุตสาหกรรมสำหรับกลยุทธ์เชิงปริมาณคือการเบิกใช้สูงสุดและอัตราส่วน Sharpe การเบิกจ่ายสูงสุดจะทำให้เกิดการลดลงสูงสุดในช่วงเส้นโค้งของบัญชีในช่วงเวลาหนึ่ง ๆ (โดยปกติเป็นประจำทุกปี) ค่านี้มักถูกอ้างถึงเป็นเปอร์เซ็นต์ กลยุทธ์ LFT มีแนวโน้มที่จะมีการเบี่ยงเบนมากกว่ากลยุทธ์ HFT เนื่องจากปัจจัยทางสถิติจำนวนมาก ผลการทดสอบย้อนหลังในอดีตจะแสดงการเบิกใช้สูงสุดที่ผ่านมาซึ่งเป็นแนวทางที่ดีสำหรับการลดประสิทธิภาพในอนาคตของกลยุทธ์ การวัดที่สองคืออัตราส่วน Sharpe ซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยของผลตอบแทนส่วนเกินที่หารด้วยส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของผลตอบแทนส่วนเกินเหล่านั้น ที่นี่ผลตอบแทนส่วนเกินหมายถึงการกลับมาของกลยุทธ์เหนือเกณฑ์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า เช่น SP500 หรือตั๋วเงินคลัง 3 เดือน โปรดทราบว่าผลตอบแทนรายปีไม่ใช่มาตรการที่มักใช้เนื่องจากไม่คำนึงถึงความผันผวนของกลยุทธ์ (ซึ่งแตกต่างจากอัตราส่วน Sharpe) เมื่อกลยุทธ์ได้รับการ backtested และถือว่าเป็นอิสระจากความลำเอียง (ในเท่าที่เป็นไปได้) กับชาร์ปที่ดีและ drawdowns ลดลงก็เป็นเวลาที่จะสร้างระบบการดำเนินการ ระบบการดำเนินการ (Execution Systems) ระบบการดำเนินงานคือวิธีการที่รายการซื้อขายที่เกิดจากกลยุทธ์จะถูกส่งและดำเนินการโดยโบรกเกอร์ แม้จะมีการสร้างการค้าแบบกึ่งอัตโนมัติหรือแม้แต่แบบอัตโนมัติก็ตามกลไกการเรียกใช้งานอาจเป็นแบบคู่มือกึ่งมือ (เช่นคลิกเดียว) หรือแบบอัตโนมัติทั้งหมด สำหรับกลยุทธ์ LFT เทคนิคคู่มือและกึ่งคู่มือเป็นเรื่องปกติ สำหรับกลยุทธ์ HFT มีความจำเป็นต้องสร้างกลไกการดำเนินการโดยอัตโนมัติแบบเต็มรูปแบบซึ่งมักจะเป็นคู่ขนานกับเครื่องกำเนิดการค้า (เนื่องจากการพึ่งพาซึ่งกันและกันของกลยุทธ์และเทคโนโลยี) ข้อควรพิจารณาที่สำคัญในการสร้างระบบการดำเนินการคือส่วนติดต่อกับนายหน้าซื้อขายหลักทรัพย์ การลดค่าใช้จ่ายในการทำธุรกรรม (รวมถึงค่าคอมมิชชั่นการลื่นไถลและการแพร่กระจาย) และความแตกต่างของประสิทธิภาพของระบบออนไลน์จากผลการดำเนินงานที่ได้รับการสนับสนุน มีหลายวิธีในการติดต่อกับนายหน้าซื้อขายหลักทรัพย์ ตั้งแต่การโทรหาโบรกเกอร์ของคุณทางโทรศัพท์ไปจนถึง Application Programming Interface (API) ที่มีประสิทธิภาพสูงโดยอัตโนมัติ คุณต้องการทำให้ธุรกรรมการค้าของคุณดำเนินไปโดยเร็วที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ ช่วยให้คุณสามารถเรียกใช้กลยุทธ์หรือแม้แต่กลยุทธ์ของความถี่สูง (ในความเป็นจริง HFT เป็นไปไม่ได้อย่างยิ่งโดยไม่ต้องดำเนินการโดยอัตโนมัติ) ซอฟต์แวร์ backtesting ที่กล่าวถึงข้างต้นเช่น MATLAB, Excel และ Tradestation เหมาะสำหรับการใช้ความถี่ต่ำและกลยุทธ์ที่ง่ายกว่า อย่างไรก็ตามจำเป็นที่จะต้องสร้างระบบการดำเนินการภายในที่เขียนด้วยภาษาที่มีประสิทธิภาพสูงเช่น C เพื่อทำ HFT จริง เป็นเรื่องเล็ก ๆ น้อย ๆ ในกองทุนที่ผมเคยทำงานมาเรามีวงเงินการซื้อขาย 10 นาทีโดยที่เราจะดาวน์โหลดข้อมูลตลาดใหม่ ๆ ทุกๆ 10 นาทีจากนั้นจะดำเนินการซื้อขายตามข้อมูลดังกล่าวในกรอบเวลาเดียวกัน นี่เป็นการใช้สคริปต์ Python ที่เพิ่มประสิทธิภาพ สำหรับข้อมูลที่มีข้อมูลใกล้เคียงกับนาทีหรือสองความถี่ฉันเชื่อว่า CC น่าจะเหมาะกว่ามาก ในกองทุนที่มีขนาดใหญ่มักไม่ใช่โดเมนของผู้ประกอบการระบบควอนตัมเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน อย่างไรก็ตามในร้านค้าขนาดเล็กหรือ บริษัท HFT พ่อค้าเป็นผู้บริหารและดังนั้นทักษะที่กว้างมากมักเป็นที่น่าพอใจ จำไว้ว่าถ้าคุณต้องการที่จะจ้างโดยกองทุน ทักษะการเขียนโปรแกรมของคุณจะมีความสำคัญถ้าไม่มากไปกว่าสถิติและความสามารถทางเศรษฐมิติของคุณอีกประเด็นสำคัญที่อยู่ภายใต้แบนเนอร์ของการดำเนินการคือการลดต้นทุนการทำธุรกรรม ค่าคอมมิชชั่น (หรือภาษี) โดยทั่วไปมีอยู่ 3 ส่วนคือค่าธรรมเนียมที่เรียกเก็บจากนายหน้าซื้อขายหลักทรัพย์อัตราแลกเปลี่ยนและหน่วยงานกำกับดูแลของ SEC (หรือหน่วยงานกำกับดูแลของรัฐบาลที่คล้ายคลึงกัน) ซึ่งเป็นความแตกต่างระหว่างสิ่งที่คุณต้องการให้เป็น เต็มไปด้วยสิ่งที่มันเป็นจริงเต็มไปด้วยการแพร่กระจายซึ่งเป็นความแตกต่างระหว่างราคา bidask ของการรักษาความปลอดภัยที่มีการซื้อขาย โปรดทราบว่าการแพร่กระจายจะไม่คงที่และขึ้นอยู่กับสภาพคล่องในปัจจุบัน (เช่นความพร้อมในการสั่งซื้อ buysell) ในตลาด ค่าใช้จ่ายในการทำธุรกรรมสามารถสร้างความแตกต่างระหว่างกลยุทธ์ที่ทำกำไรได้มากกับอัตราส่วน Sharpe ที่ดีและเป็นกลยุทธ์ที่ไม่หวังผลกำไรมากด้วยอัตราส่วน Sharpe ที่แย่มาก อาจเป็นความท้าทายในการทำนายค่าใช้จ่ายในการทำธุรกรรมได้อย่างถูกต้องจากแบบทดสอบหลังการขาย ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับความถี่ของกลยุทธ์คุณจะต้องเข้าถึงข้อมูลการแลกเปลี่ยนข้อมูลซึ่งจะรวมถึงข้อมูลการติเตียนสำหรับราคา bidask ทีมทั้งหมดของ quants จะทุ่มเทเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของการดำเนินการในกองทุนขนาดใหญ่ด้วยเหตุผลเหล่านี้ พิจารณาสถานการณ์ที่กองทุนต้องระงับการค้าจำนวนมาก (ซึ่งเหตุผลที่ต้องทำเช่นนั้นมีมากมายและแตกต่างกันไป) การทุ่มตลาดหุ้นจำนวนมากเข้าสู่ตลาดจะเป็นการกดดันราคาอย่างรวดเร็วและอาจไม่ได้รับการดำเนินการที่ดีที่สุด ดังนั้นขั้นตอนวิธีที่หยดฟีดคำสั่งเข้าสู่ตลาดอยู่แม้ว่ากองทุนจะเสี่ยงต่อการลื่นไถล นอกจากนั้นกลยุทธ์อื่น ๆ ยังเป็นประโยชน์ต่อความจำเป็นเหล่านี้และสามารถใช้ประโยชน์จากความไร้ประสิทธิภาพ นี่คือโดเมนของ arbitrage โครงสร้างของโครงสร้าง ประเด็นสำคัญที่สำคัญที่สุดสำหรับระบบการดำเนินการคือความแตกต่างของประสิทธิภาพของกลยุทธ์จากผลการดำเนินงานที่ได้รับการสนับสนุน นี้สามารถเกิดขึ้นได้จากหลายสาเหตุ ใดก็ตามเราได้กล่าวถึงอคติดูล่วงหน้าและการเพิ่มประสิทธิภาพอคติในเชิงลึกเมื่อพิจารณา backtests อย่างไรก็ตามกลยุทธ์บางอย่างไม่ได้ทำให้ง่ายต่อการทดสอบอคติเหล่านี้ก่อนที่จะมีการใช้งาน นี้เกิดขึ้นใน HFT ส่วนใหญ่ อาจมีข้อผิดพลาดในระบบการดำเนินการรวมถึงกลยุทธ์การซื้อขายที่ไม่ปรากฏในแบบทดสอบหลังการขาย แต่แสดงในการซื้อขายสด ตลาดอาจได้รับการเปลี่ยนแปลงระบอบการปกครองหลังจากการปรับใช้กลยุทธ์ของคุณ สภาพแวดล้อมด้านการกำกับดูแลใหม่การเปลี่ยนแปลงความเชื่อมั่นของนักลงทุนและปรากฏการณ์ทางเศรษฐกิจมหภาคอาจนำไปสู่ความแตกต่างในด้านการตลาดและความสามารถในการทำกำไรของกลยุทธ์ของคุณ การจัดการความเสี่ยงชิ้นสุดท้ายของปริศนาการค้าเชิงปริมาณคือกระบวนการบริหารความเสี่ยง ความเสี่ยงรวมถึงอคติทั้งหมดที่กล่าวมาก่อนหน้านี้ ซึ่งจะรวมถึงความเสี่ยงด้านเทคโนโลยีเช่นเซิร์ฟเวอร์ที่อยู่ในที่ทำการแลกเปลี่ยนอย่างฉับพลันทำให้เกิดความผิดปกติของฮาร์ดดิสก์ ซึ่งรวมถึงความเสี่ยงในการเป็นนายหน้าซื้อขายหลักทรัพย์เช่นนายหน้าล้มละลาย (ไม่ใช่เรื่องที่บ้าคลั่งเนื่องจากเป็นเรื่องที่ทำให้กลัวกับ MF Global) ในระยะสั้นมันครอบคลุมเกือบทุกอย่างที่อาจจะรบกวนการดำเนินงานการค้าซึ่งมีหลายแหล่ง หนังสือทั้งเล่มมีไว้สำหรับการจัดการความเสี่ยงสำหรับกลยุทธ์เชิงปริมาณดังนั้นฉันจึงไม่พยายามทำความเข้าใจกับแหล่งความเสี่ยงที่เป็นไปได้ทั้งหมดที่นี่ การบริหารความเสี่ยงยังครอบคลุมถึงสิ่งที่เรียกว่าการจัดสรรทุนที่เหมาะสม ซึ่งเป็นสาขาของทฤษฎีพอร์ตโฟลิโอ นี่คือวิธีการจัดสรรทุนให้กับชุดของกลยุทธ์ที่แตกต่างกันและการค้าภายในกลยุทธ์เหล่านั้น เป็นพื้นที่ที่ซับซ้อนและใช้คณิตศาสตร์บางอย่างที่ไม่ใช่คณิตศาสตร์เล็กน้อย มาตรฐานอุตสาหกรรมที่การจัดสรรเงินทุนและการใช้ประโยชน์จากกลยุทธ์ที่เหมาะสมเกี่ยวข้องกับการนี้เรียกว่าเกณฑ์ Kelly ตั้งแต่นี้เป็นบทความเบื้องต้นผมไม่ได้อยู่ในการคำนวณของ เกณฑ์ของเคลลี่ทำให้สมมติฐานเกี่ยวกับลักษณะทางสถิติของผลตอบแทนซึ่งมักไม่ค่อยถือเป็นจริงในตลาดการเงินดังนั้นนักค้ามักจะระมัดระวังในการดำเนินการ อีกหนึ่งองค์ประกอบสำคัญของการบริหารความเสี่ยงคือการจัดการกับรายละเอียดทางจิตใจของตัวเอง มีอคติทางความคิดหลายอย่างที่สามารถเล็ดลอดเข้าสู่การซื้อขายได้ แม้ว่าจะเป็นปัญหาที่เกิดขึ้นกับการซื้อขายแบบอัลกอริทึมหากกลยุทธ์เหลือเพียงอย่างเดียวความอคติแบบทั่วไปคือการสูญเสียการสูญเสียที่ตำแหน่งที่สูญเสียจะไม่ถูกปิดออกเนื่องจากความเจ็บปวดที่ต้องตระหนักถึงความสูญเสีย ในทำนองเดียวกันผลกำไรสามารถทำได้เร็วเกินไปเพราะความกลัวในการสูญเสียกำไรที่ได้รับแล้วอาจจะมากเกินไป อีกประการหนึ่งที่เป็นที่รู้จักกันทั่วไปว่าเป็นความอคติใหม่ เรื่องนี้แสดงออกเมื่อผู้ค้าใส่ใจมากเกินไปในเหตุการณ์ล่าสุดและไม่ได้อยู่ในระยะยาว แล้วแน่นอนว่ามีคู่แบบคลาสสิกของอารมณ์อคติ - ความกลัวและความโลภ สิ่งเหล่านี้มักจะนำไปสู่การใช้ประโยชน์หรือทำให้เกิดการใช้ประโยชน์ได้มากเกินไปซึ่งอาจทำให้เกิดการระเบิด (ซึ่งเป็นส่วนของบัญชีที่มุ่งไปที่ศูนย์หรือแย่ลง) หรือลดผลกำไร ที่สามารถมองเห็นได้การซื้อขายเชิงปริมาณเป็นเรื่องที่ซับซ้อนมากและน่าสนใจมากในด้านการเงินเชิงปริมาณ ฉันมีรอยขีดข่วนแท้จริงของพื้นผิวของหัวข้อในบทความนี้และได้รับแล้วค่อนข้างยาวหนังสือและเอกสารทั้งหมดได้รับการเขียนเกี่ยวกับปัญหาที่ฉันได้รับเฉพาะประโยคหรือสองต่อ ด้วยเหตุผลดังกล่าวก่อนที่จะสมัครงานการจัดหาเงินทุนเป็นจำนวนมากจึงจำเป็นต้องมีการศึกษาขั้นพื้นฐานเป็นจำนวนมาก อย่างน้อยที่สุดคุณจะต้องมีภูมิหลังที่กว้างขวางในสถิติและเศรษฐมิติที่มีประสบการณ์มากในการใช้งานผ่านทางภาษาโปรแกรมเช่น MATLAB, Python หรือ R. สำหรับกลยุทธ์ที่ซับซ้อนมากขึ้นในตอนท้ายของความถี่ที่สูงขึ้นชุดทักษะของคุณอาจเป็นไปได้ รวมถึงการแก้ไขเคอร์เนลลินุกซ์, CC, การเขียนโปรแกรมประกอบและการเพิ่มประสิทธิภาพแฝงของเครือข่าย หากคุณสนใจในการพยายามสร้างกลยุทธ์การซื้อขายแบบอัลกอรึทึมของตัวเองข้อเสนอแนะแรกของฉันก็คือการทำให้การเขียนโปรแกรมเป็นไปอย่างดี การตั้งค่าของฉันคือการสร้างข้อมูล grabber, backtester กลยุทธ์และระบบการทำงานให้มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ หากเงินทุนของคุณอยู่ในสายคุณจะไม่นอนหลับดีขึ้นในเวลากลางคืนโดยรู้ว่าคุณได้ทดสอบระบบของคุณอย่างครบถ้วนและตระหนักถึงข้อผิดพลาดและปัญหาเฉพาะของ Outsourcing นี้ไปยังผู้ขายในขณะที่อาจช่วยประหยัดเวลาในระยะสั้นอาจเป็นอย่างมาก แพงในระยะยาว เพียงแค่เริ่มต้นกับการค้าเชิงปริมาณก็ไม่ได้ดูเหมือนเป็นไปได้ แต่ด้วยยุทธศาสตร์การค้าอัลกอริทึมของเราเราไม่สามารถทำได้ ระบบการซื้อขายแบบอัลกอริธึมที่มีการระบุถึงแนวโน้มมากการวิเคราะห์วัฏจักรปริมาณการซื้อขายด้าน buysell กลยุทธ์การซื้อขายหลายรายการรายการแบบไดนามิกกำหนดเป้าหมายและหยุดราคาและเทคโนโลยีสัญญาณอัลตร้าไวด์ แต่มันคือ. อันที่จริงแพลตฟอร์มระบบการค้าอัลกอริธึม AlgoTrades เป็นเพียงระบบเดียวเท่านั้น ไม่มีการค้นหาหุ้นร้อนภาคสินค้าโภคภัณฑ์ดัชนีหรืออ่านความคิดเห็นของตลาด Algotrades ทำการค้นหาระยะเวลาและการซื้อขายให้กับคุณโดยใช้ระบบการซื้อขายแบบอัลกอรึทึมของเรา AlgoTrades พิสูจน์กลยุทธ์สามารถปฏิบัติด้วยตนเองโดยได้รับอีเมลและการแจ้งเตือนข้อความ SMS หรือสามารถ 100 ซื้อขายแฮนด์ฟรีขึ้นอยู่กับคุณคุณสามารถเปิด onoff การซื้อขายอัตโนมัติได้ตลอดเวลาเพื่อให้คุณอยู่เสมอในการควบคุมโชคชะตาของคุณ ระบบการซื้อขายอัตโนมัติสำหรับนักลงทุน Savvy Copyright 2017 - ALGOTRADES - ระบบการซื้อขายขั้นตอนแบบอัตโนมัติ CFTC RULE 4.41 - ผลการดำเนินงานที่สมมุติฐานหรือผลการดำเนินงานที่จำลองขึ้นมีข้อ จำกัด บางอย่าง ไม่ว่าจะเป็นบันทึกผลการดำเนินงานที่แท้จริงผลลัพธ์ที่จำลองไม่ได้แสดงถึงการซื้อขายตามปกติ นอกจากนี้เนื่องจากการค้ายังไม่ได้รับผลกระทบผลลัพธ์อาจมีน้อยกว่าหรือมากกว่าที่จะได้รับผลกระทบหากมีปัจจัยการตลาดบางอย่างเช่นการขาดสภาพคล่อง โปรแกรมเทรดดิ้งที่จำลองในเรื่องทั่วไปจะต้องเป็นไปตามข้อเท็จจริงที่ว่าพวกเขาได้รับการออกแบบมาพร้อมกับประโยชน์ของยุคเีดียว ไม่มีผู้ถือหุ้นรายใดแสดงว่าบัญชีใดจะเป็นประโยชน์หรือเป็นไปได้ที่จะทำกำไรหรือขาดทุนให้คล้ายคลึงกัน ไม่มีการแสดงหรือการบอกกล่าวเป็นนัยว่าการใช้ระบบการค้าแบบอัลกอลิกึมจะสร้างรายได้หรือรับประกันผลกำไร มีความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นจากการซื้อขายสัญญาซื้อขายล่วงหน้าและซื้อขายแลกเปลี่ยน การซื้อขายสัญญาซื้อขายล่วงหน้าและการซื้อขายแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศเกี่ยวข้องกับความเสี่ยงที่สำคัญของการสูญเสียและไม่เหมาะสำหรับทุกคน ผลลัพธ์เหล่านี้ขึ้นอยู่กับผลการปฏิบัติงานจำลองหรือสมมุติฐานที่มีข้อ จำกัด บางประการ ผลการค้นหาเหล่านี้ไม่ได้แสดงถึงการซื้อขายจริง นอกจากนี้เนื่องจากธุรกิจการค้าเหล่านี้ไม่ได้รับการดำเนินการจริงผลลัพธ์เหล่านี้อาจได้รับผลกระทบต่ำกว่าหรือมากกว่าที่ชดเชยสำหรับผลกระทบหากมีปัจจัยทางการตลาดบางอย่างเช่นการขาดสภาพคล่อง โปรแกรมการค้าจำลองหรือสมมุติโดยทั่วไปยังขึ้นอยู่กับข้อเท็จจริงที่ว่าพวกเขาได้รับการออกแบบมาเพื่อประโยชน์ในการมองย้อนกลับ ไม่ได้มีการระบุว่าบัญชีใด ๆ จะเป็นไปได้หรือมีแนวโน้มที่จะบรรลุผลกำไรหรือขาดทุนเช่นเดียวกับที่แสดง ข้อมูลในเว็บไซต์นี้จัดทำขึ้นโดยไม่คำนึงถึงวัตถุประสงค์ในการลงทุนสถานการณ์ทางการเงินและความต้องการของนักลงทุนรายใดและแนะนำให้ผู้ใช้บริการไม่ดำเนินการใด ๆ โดยไม่ได้รับคำแนะนำจากที่ปรึกษาทางการเงินของตนโดยไม่ต้องอาศัยข้อมูลจากเว็บไซต์เป็นพื้นฐานหลัก สำหรับการตัดสินใจลงทุนของพวกเขาและเพื่อพิจารณาความเสี่ยงของตัวเองความอดทนความเสี่ยงและการสูญเสียหยุดของตัวเอง - ขับเคลื่อนด้วย Enfold WordPress ThemeSelf-Study Plan สำหรับการเป็นผู้ค้าเชิงปริมาณ 8211 Part I ปริมาณผู้ประกอบการค้าที่มีบทบาทในกองทุนขนาดใหญ่ปริมาณมากมักจะรับรู้ว่าเป็นหนึ่งในตำแหน่งที่ทรงเกียรติที่สุดและร่ำรวยที่สุดในเชิงปริมาณเชิงปริมาณการจ้างงานภูมิทัศน์ อาชีพการค้าในกองทุน 8220parent8221 มักถูกมองว่าเป็นกระดานกระโดดไปสู่การอนุญาตให้กองทุนสำรองเลี้ยงชีพของตนเองโดยการจัดสรรทุนครั้งแรกจากนายจ้างรายแรกและรายชื่อนักลงทุนก่อนที่จะนำขึ้นเรือ การแข่งขันในตำแหน่งการค้าเชิงปริมาณมีความรุนแรงและทำให้การลงทุนครั้งสำคัญของเวลาและความพยายามเป็นสิ่งที่จำเป็นเพื่อให้ได้อาชีพในการซื้อขายแบบค่อยเป็นค่อยไป ในบทความนี้ฉันจะร่างเส้นทางอาชีพทั่วไปเส้นทางในเขตข้อมูลพื้นหลังที่จำเป็นและแผนการศึกษาด้วยตนเองเพื่อช่วยให้ผู้ค้าปลีกรายย่อยและผู้เชี่ยวชาญด้านวิชาชีพจะมีทักษะในการซื้อขายเชิงปริมาณ การตั้งค่าความคาดหวังก่อนที่เราจะเจาะลึกรายชื่อตำราเรียนและแหล่งข้อมูลอื่น ๆ เราจะพยายามตั้งความคาดหวังเกี่ยวกับบทบาทที่เกี่ยวข้อง การวิจัยการค้าเชิงปริมาณสอดคล้องกับการทดสอบสมมติฐานทางวิทยาศาสตร์และความรุนแรงทางวิชาการมากกว่าการรับรู้ 8220usual8221 ของผู้ค้าธนาคารเพื่อการลงทุนและความสัมพันธ์ที่โหดร้าย มีข้อมูลการตัดสินใจที่น้อยมาก (หรือไม่มีอยู่จริง) เมื่อทำการค้าเชิงปริมาณเนื่องจากกระบวนการนี้มีอยู่ทั่วไปเกือบทั้งหมด วิธีการทางวิทยาศาสตร์และการทดสอบสมมุติฐานเป็นกระบวนการที่มีมูลค่าสูงภายในชุมชนการเงินเชิงปริมาณและผู้ที่ต้องการเข้าร่วมภาคสนามจะต้องได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับระเบียบวิธีการทางวิทยาศาสตร์ นี้มักจะ แต่ไม่เฉพาะเจาะจงหมายถึงการฝึกอบรมในระดับปริญญาเอกการวิจัย 8211 มักจะผ่านการมีระดับปริญญาโทหรือปริญญาโทในสาขาเชิงปริมาณ แม้ว่าจะสามารถเข้าสู่การซื้อขายเชิงปริมาณได้ในระดับมืออาชีพด้วยวิธีการอื่น ๆ แต่ก็ไม่เป็นที่แพร่หลาย ทักษะที่นักการตลาดเชิงปริมาณมีความหลากหลายมีความหลากหลาย พื้นหลังกว้างขวางในวิชาคณิตศาสตร์ ความน่าจะเป็นและการทดสอบทางสถิติให้ฐานข้อมูลเชิงปริมาณที่จะสร้าง ความเข้าใจเกี่ยวกับส่วนประกอบของการซื้อขายเชิงปริมาณเป็นสิ่งสำคัญรวมทั้งการคาดการณ์การสร้างสัญญาณการทำ backtesting การทำความสะอาดข้อมูลการจัดการพอร์ตโฟลิโอและวิธีการดำเนินการ ความรู้ขั้นสูงเพิ่มเติมจำเป็นสำหรับการวิเคราะห์อนุกรมเวลาการเรียนรู้ทางสถิติ (รวมถึงวิธีการที่ไม่ใช่เชิงเส้น) การเพิ่มประสิทธิภาพและการแลกเปลี่ยนโครงสร้างทางการเงิน ควบคู่ไปกับความรู้ที่ดีเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรมรวมถึงวิธีการใช้แบบจำลองทางวิชาการและใช้งานได้อย่างรวดเร็ว นี่คือการฝึกงานที่มีนัยสำคัญและไม่ควรเข้าสู่ภาวะเบา ๆ มักกล่าวว่าต้องใช้เวลา 5-10 ปีในการเรียนรู้เนื้อหาที่เพียงพอที่จะทำกำไรอย่างต่อเนื่องในการซื้อขายเชิงปริมาณใน บริษัท มืออาชีพ อย่างไรก็ตามผลตอบแทนที่มีนัยสำคัญ เป็นสภาพแวดล้อมทางปัญญาที่มีกลุ่มเพื่อนฝูงที่ชาญฉลาดมาก จะให้ความท้าทายอย่างต่อเนื่องในอัตราที่รวดเร็ว ได้รับการตอบแทนเป็นอย่างดีและมีทางเลือกในการประกอบอาชีพมากมายรวมถึงความสามารถในการเป็นผู้ประกอบการด้วยการเริ่มต้นกองทุนของคุณเองหลังจากแสดงประวัติการยาวนาน พื้นฐานที่จําเปนตองพิจารณาการประกอบอาชีพดานการเงินเชิงปริมาณ (และการวิจัยดานการคาในเชิงพาณิชยในที่สุด) ในขณะที่ศึกษาในระดับปริญญาตรีหรือในหลักสูตรดุษฎีบัณฑิตเฉพาะทางดานเทคนิค อย่างไรก็ตามคำแนะนำต่อไปนี้สามารถใช้ได้กับผู้ที่ต้องการเปลี่ยนอาชีพการค้าแบบ Quant จากที่อื่นแม้ว่าจะมีข้อแม้ว่าจะใช้เวลานานกว่านี้และจะเกี่ยวข้องกับเครือข่ายที่กว้างขวางและการศึกษาด้วยตนเองเป็นจำนวนมาก ในระดับพื้นฐานที่สุดงานวิจัยการค้าเชิงปริมาณแบบมืออาชีพจำเป็นต้องมีการทำความเข้าใจเกี่ยวกับคณิตศาสตร์และการทดสอบสมมุติฐานเชิงสถิติ ผู้ต้องสงสัยตามปกติของแคลคูลัสหลายตัวแปรพีชคณิตเชิงเส้นและทฤษฎีความน่าจะเป็นสิ่งที่จำเป็นทั้งหมด การทำเครื่องหมายชั้นดีในวิชาคณิตศาสตร์หรือฟิสิกส์ระดับปริญญาตรีจากโรงเรียนที่ได้รับการยกย่องเป็นอย่างดีมักจะให้ข้อมูลที่จำเป็นแก่คุณ ถ้าคุณไม่มีพื้นฐานทางด้านฟิสิกส์หรือคณิตศาสตร์ผมขอแนะนำให้คุณศึกษาต่อในหลักสูตรปริญญาจากโรงเรียนชั้นนำในสาขาเหล่านี้ คุณจะแข่งขันกับบุคคลที่มีความรู้ดังกล่าวและทำให้มันเป็นเรื่องท้าทายมากที่จะได้รับตำแหน่งในกองทุนโดยไม่ได้รับการรับรองทางวิชาการบางประการ นอกเหนือจากการมีความเข้าใจทางคณิตศาสตร์ที่มั่นคงแล้วยังมีความเชี่ยวชาญในการใช้โมเดลด้วยการเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์ ตัวเลือกทั่วไปของภาษาแบบจำลองวันนี้ ได้แก่ R งูหลามสถิติภาษาโอเพนซอร์ส ด้วยห้องสมุดการวิเคราะห์ข้อมูลที่กว้างขวางหรือ MatLab การทำความคุ้นเคยอย่างกว้างขวางกับหนึ่งในแพคเกจเหล่านี้เป็นสิ่งจำเป็นที่จำเป็นในการเป็นนักลงทุนเชิงปริมาณ หากคุณมีพื้นฐานที่กว้างขวางในการเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์คุณอาจต้องการเข้าร่วมในกองทุนโดยใช้เส้นทาง Quantitative Developer ทักษะสำคัญขั้นสุดท้ายที่จำเป็นสำหรับนักวิจัยเชิงปริมาณคือความสามารถในการตีความผลงานวิจัยใหม่ ๆ และนำไปใช้อย่างรวดเร็ว นี่เป็นทักษะที่ได้เรียนรู้ผ่านการฝึกอบรมระดับปริญญาเอกและเป็นหนึ่งในสาเหตุที่ทำให้ผู้สมัครระดับปริญญาเอกจากโรงเรียนชั้นนำมักเป็นคนแรกที่ได้รับเลือกสำหรับตำแหน่งการซื้อขายเชิงปริมาณ การได้รับปริญญาเอกในสาขาใดด้านหนึ่งต่อไปนี้ (โดยเฉพาะการเรียนรู้เกี่ยวกับเครื่องจักรหรือการเพิ่มประสิทธิภาพ) เป็นวิธีที่ดีในการลงทุนในกองทุนควอนตัมที่ซับซ้อน การค้าเชิงปริมาณเบื้องต้นการค้าขายเชิงปริมาณได้ขยายความนิยมทั้งในด้านการเงินและระดับค้าปลีก แน่นอนหัวข้อหลักของเว็บไซต์นี้คือ I8217ve ได้เขียนบทความเกี่ยวกับวิธีการเริ่มต้นการซื้อขายเชิงปริมาณเชิงปริมาณเบื้องต้น ข้อมูลต่อไปนี้จะให้ภาพรวมคร่าวๆของข้อมูล: สำหรับบทแนะนำลึก ๆ คุณควรอ่านบทความต่อไปนี้โดยผู้จัดการกองทุนเฮดจ์ฟันเออร์นี่ชานซึ่งรวมถึงรายละเอียดการดำเนินการที่สำคัญเกี่ยวกับกลยุทธ์การซื้อขายแบบควอนตัม แต่วิธีการซื้อขายและเทคนิคการบริหารความเสี่ยงเป็นเสียงที่ดีและนำไปสู่พื้นที่ของกองทุนมืออาชีพหากคุณต้องการทราบข้อมูลการดำเนินกลยุทธ์การซื้อขายแบบควอนตัม (โดยเฉพาะอย่างยิ่งในระดับธุรกิจค้าปลีก) ดูที่บทความการซื้อขายควอนตัมบนไซต์นี้ EconometricsTime Series Analysis ส่วนใหญ่การซื้อขายเชิงปริมาณเป็นเรื่องเกี่ยวกับการวิเคราะห์อนุกรมเวลา ซึ่งรวมถึงชุดราคาสินทรัพย์ตามเวลา แต่อาจรวมถึงตราสารอนุพันธ์ในรูปแบบบางส่วน ดังนั้นการวิเคราะห์อนุกรมเวลาเป็นหัวข้อสำคัญสำหรับนักวิจัยการลงทุนเชิงปริมาณ I8217ve เขียนเกี่ยวกับวิธีการเริ่มต้นในบทความเกี่ยวกับ Top 10 สาระสำคัญสำหรับการเรียนรู้เศรษฐมิติทางการเงิน บทความนี้มีคำแนะนำเบื้องต้นเกี่ยวกับความน่าจะเป็นและการเขียนโปรแกรมเริ่มต้นใน R ซึ่งเราจะหารือในรายละเอียดเพิ่มเติมในส่วนที่สองของชุดบทความนี้ ข้อความพื้นฐานสามข้อที่ผมแนะนำให้เริ่มต้นในการวิเคราะห์ข้อมูลทางอิเลคโตเมตริกและลำดับเวลาคือ: ถ้าคุณต้องการอ่านข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับหนังสือแต่ละเล่มและวิธีที่จะสามารถช่วยคุณได้ผมขอแนะนำให้อ่านบทความเกี่ยวกับทรัพยากรทางเศรษฐมิติ เมื่อเร็ว ๆ นี้ฉันได้พบทรัพยากรที่ยอดเยี่ยมที่เรียกว่า OTexts ซึ่งมีตำราเรียนแบบเปิด หนังสือเล่มนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการคาดการณ์: การพยากรณ์: หลักการและการปฏิบัติโดย Hyndman และ Athanasopoulos 8211 หนังสือฟรีนี้เป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการเริ่มเรียนรู้เกี่ยวกับการคาดการณ์ทางสถิติผ่านสภาพแวดล้อมการเขียนโปรแกรม R ครอบคลุมการถดถอยแบบเรียบง่ายและหลายตัวแปรการเรียบและเทคนิค ARIMA รวมถึงรูปแบบการคาดการณ์ขั้นสูงอื่น ๆ หนังสือเล่มนี้เป็นเสียงสูงที่องศาธุรกิจ แต่เป็นเทคนิคที่พอจะเป็นที่น่าสนใจสำหรับ quants เริ่มต้น ด้วยพื้นฐานของชุดเวลาภายใต้เข็มขัดของคุณขั้นตอนต่อไปคือการเริ่มต้นการเรียนรู้เทคนิคการเรียนรู้ทางสถิติซึ่งเป็น 8220state ปัจจุบันของ art8221 ภายในการเงินเชิงปริมาณ การศึกษาเกี่ยวกับการค้าเชิงปริมาณในปัจจุบันอาศัยเทคนิคการเรียนรู้ทางสถิติอย่างกว้างขวาง จนกระทั่งเมื่อไม่นานมานี้สถานที่แห่งเดียวในการเรียนรู้เทคนิคดังกล่าวเช่นเดียวกับการใช้เงินเชิงปริมาณในเอกสาร ปัจจุบันมีตำราเรียนที่มีชื่อเสียงซึ่งช่วยลดช่องว่างระหว่างทฤษฎีกับการปฏิบัติ เป็นไปตามตรรกะถัดไปจาก econometrics และเทคนิคการคาดการณ์อนุกรมเวลาแม้ว่าจะมีความซ้ำซ้อนอย่างมีนัยสำคัญในสองพื้นที่ วิธีที่แนะนำเพื่อเริ่มทำความเข้าใจการเรียนรู้ทางสถิติคือการศึกษาหนังสือสองเล่มต่อไปนี้ (ผู้เขียนทับซ้อนกัน): บทนำสู่การเรียนรู้ทางสถิติ: กับแอ็พพลิเคชันใน R โดย James, et al 8211 ข้อความนี้เป็นบทแนะนำที่ยอดเยี่ยมสำหรับเทคนิคการเรียนรู้ทางสถิติสมัยใหม่ มีจุดมุ่งหมายเพื่อให้ผู้ประกอบวิชาชีพมากกว่านักสถิติทางวิชาการจึงจะเป็นประโยชน์กับผู้ที่มาจากพื้นฐานทางการเงินที่มีประสบการณ์การเรียนรู้ด้วยเครื่องน้อยที่สุด ใช้ R สำหรับตัวอย่างทั้งหมดและเป็นเช่นใช้งานง่าย ขอแนะนำให้อ่านสิ่งนี้ก่อนที่จะอ่านหนังสือเล่มต่อ ๆ ไปด้านล่าง องค์ประกอบของการเรียนรู้ทางสถิติ: การทำเหมืองข้อมูลการอนุมานและการทำนายโดย Hastie, et al 8211 8220ESL8221 ที่รู้จักกันในนามของ 8220ESL8221 ในชุมชนสถิติหนังสือเล่มนี้เป็นผลงานที่น่าอัศจรรย์ตาม 8220ISL8221 ที่เผยแพร่เมื่อเร็ว ๆ นี้ มันจะลึกมากขึ้นในทฤษฎีและจะให้รากฐานที่มั่นคงในการเรียนรู้ทางสถิติ นอกจากนี้คุณยังสามารถดาวน์โหลดหนังสือฟรีได้จากเว็บไซต์ author8217s (statweb. stanford. edu) โดย Coursera มีการจัดหลักสูตรเว็บบน Learning Machine Learning โดย: Coursera: Machine Learning โดย Andrew Ng 8211 หลักสูตรนี้ครอบคลุมพื้นฐาน ของวิธีการที่ฉันได้กล่าวสั้น ๆ ข้างต้นได้รับการยกย่องสูงจากบุคคลที่มีส่วนร่วมอาจดูดีที่สุดเป็นสหายในการอ่าน ISL หรือ ESL ให้ไว้ข้างต้น Neural Networks for Machine Learning โดย Geoffrey Hinton 8211 หลักสูตรนี้เน้นหลักใน เครือข่ายประสาทซึ่งมีประวัติศาสตร์อันยาวนานของการเชื่อมโยงกับการเงินเชิงปริมาณหากคุณต้องการเน้นเฉพาะในพื้นที่นี้แล้วหลักสูตรนี้มีมูลค่าการดูร่วมกับตำราแข็งในพื้นที่ขั้นตอนถัดไปในบทความถัดไป ในชุดที่เราจะได้รับการพิจารณาหัวข้อของการเรียนรู้แบบไม่ใช้เชิงเส้น, การเพิ่มประสิทธิภาพทางคณิตศาสตร์, โครงสร้างพื้นฐานด้านการแลกเปลี่ยน, ทฤษฎีพอร์ตโฟลิโอและการเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์ 8211 พื้นที่ที่จำเป็นทั้งหมดของการศึกษาสำหรับนักวิจัยการค้าเชิงปริมาณในอนาคต 8212 โดย Michael Halls-Moore จาก QuantStart ไมเคิลจบการศึกษาด้วยวิชาคณิตศาสตร์ในมหาวิทยาลัย Warwick ได้รับปริญญาเอกจาก Imperial College London ใน Fluid Dynamics และกำลังทำงานในกองทุนเฮดจ์ฟันด์ในรูปแบบการซื้อขายเชิงปริมาณ นักพัฒนาซอฟต์แวร์ในช่วงสองสามปีที่ผ่านมาในลอนดอนเมย์แฟร์ ตอนนี้เขาใช้เวลาในการวิจัยพัฒนา backtesting และการใช้กลยุทธ์การซื้อขายอัลกอริธึมในวันนี้การวิเคราะห์เชิงประจักษ์ของกลยุทธ์การซื้อขายเชิงปริมาณการวิเคราะห์เชิงประจักษ์ของกลยุทธ์การซื้อขายเชิงปริมาณที่ปรึกษา: Andrew W. Lo แผนก: Sloan School of Management นอกจากนี้ยังมีพลังการประมวลผลที่เพิ่มขึ้นความพร้อมในการใช้งานของสตรีมข้อมูลต่างๆการแนะนำระบบการแลกเปลี่ยนทางอิเล็กทรอนิกส์การลดต้นทุนการซื้อขายและการแข่งขันที่ร้อนขึ้นในอุตสาหกรรมการลงทุนทางการเงินกลยุทธ์การซื้อขายเชิงปริมาณหรือกฎการซื้อขายเชิงปริมาณ ได้มีการพัฒนาอย่างรวดเร็วภายในเวลาไม่กี่ทศวรรษ พวกเขาท้าทายสมมติฐานตลาดที่มีประสิทธิภาพโดยพยายามคาดการณ์การเคลื่อนไหวของราคาในอนาคตของสินทรัพย์ที่มีความเสี่ยงจากข้อมูลตลาดที่ผ่านมาด้วยวิธีเชิงอัลกอริทึมหรือในรูปแบบทางสถิติ พวกเขาพยายามหาข้อมูลเชิงปริมาณหรือแนวโน้มจากข้อมูลทางประวัติศาสตร์และใช้ข้อมูลเหล่านี้เพื่อเอาชนะเกณฑ์มาตรฐานของตลาด ในงานวิจัยนี้ผมได้แนะนำกลยุทธ์การซื้อขายเชิงปริมาณหลายรูปแบบและตรวจสอบการแสดงของพวกเขาโดยการใช้การทดสอบย้อนกลับสมมติว่าดัชนีหุ้นของ SampP 500 เป็นสินทรัพย์ที่มีความเสี่ยงในการซื้อขาย กลยุทธ์ใช้ข้อมูลทางประวัติศาสตร์ของดัชนีหุ้นตัวการเคลื่อนไหวของปริมาณการซื้อขายการเคลื่อนไหวของอัตราดอกเบี้ยที่ปราศจากความเสี่ยงและการเคลื่อนไหวผันผวนโดยนัยเพื่อสร้างสัญญาณการซื้อขายซื้อหรือขาย จากนั้นฉันพยายามที่จะพูดถึงและสลายแหล่งความสำเร็จของกลยุทธ์บางอย่างในการทดสอบกลับเป็นหลายปัจจัยเช่นรูปแบบแนวโน้มหรือความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรข้อมูลทางการตลาดในรูปแบบที่ใช้งานง่าย กลยุทธ์บางอย่างมีการบันทึกการแสดงที่สูงกว่าเกณฑ์มาตรฐานในการทดสอบหลังอย่างไรก็ตามปัญหานี้ยังคงเป็นปัญหาที่เราสามารถแยกแยะกลยุทธ์ผู้ชนะเหล่านี้ออกจากกลุ่มผู้แพ้ได้ในช่วงเริ่มต้นของระยะเวลาการลงทุนของเรา การพิจารณาของมนุษย์เช่นมุมมองของแมโครที่มีต่อแนวโน้มตลาดในอนาคตถือว่ายังคงมีบทบาทสำคัญต่อการค้าเชิงปริมาณเพื่อให้ประสบความสำเร็จในระยะยาว วิทยานิพนธ์ (M. B.A) - Massachusetts Institute of Technology, Sloan School of Management, 2008 รวมถึงการอ้างอิงบรรณานุกรม (หน้า 277-280) คำสำคัญ: Sloan School of Management บัญชีของฉันดาวน์โหลดหรืออ่านหนังสือออนไลน์ในรูปแบบ PDF, EPUB และ Mobi คลิกปุ่มดาวน์โหลดหรืออ่านออนไลน์เพื่อรับหนังสือเลย ไซต์นี้เหมือนกับไลบรารีใช้ช่องค้นหาในวิดเจ็ตเพื่อรับ ebook ที่คุณต้องการ บันทึก. หากเนื้อหาไม่พบคุณต้องรีเฟรชหน้านี้ด้วยตนเองหรือเพียงรอให้หน้านี้รีเฟรชอัตโนมัติ 15 วินาที เป็นทางเลือกลองใช้ Book Search Engine ของเราได้ที่นี่ Author by: Lars Kestner Languange ใช้แล้ว: en วันที่วางจำหน่าย: 2003-07-22 ผู้จัดจำหน่าย: McGraw Hill Professional รายละเอียด การควบคุมพลังของเทคนิคเชิงปริมาณเพื่อสร้างโปรแกรมการเทรดที่ชนะเลิศกลยุทธ์การซื้อขายเชิงปริมาณของ Karsel มีผู้อ่านผ่านขั้นตอนการพัฒนาและประเมินผลในวันนี้ อ่าน Online ผู้ค้ากลยุทธ์การค้า BookQuantitative วันที่: 26 มกราคม 2554, Views: กลยุทธ์การซื้อขายเชิงปริมาณ: การใช้พลังของเทคนิคเชิงปริมาณเพื่อสร้างโปรแกรมการซื้อขายที่ชนะการประมูล 0071412395 ประเภทไฟล์: PDF 2 mb การใช้พลังของเทคนิคเชิงปริมาณในการสร้าง โปรแกรมการเทรดดิ้งที่ชนะเลิศ Lars Kestner กลยุทธ์การซื้อขายเชิงปริมาณใช้ผู้อ่านผ่านขั้นตอนการพัฒนาและประเมินผลของกลยุทธ์การซื้อขายทางเทคนิคที่เป็นที่นิยมและได้รับความนิยมมากที่สุดในปัจจุบัน ปริมาณการตัดสินใจเชิงอัตนัยในกระบวนการซื้อขายหนังสือวิเคราะห์ฉบับนี้ประเมินผลงานของ Quants ที่รู้จักกันดีจาก John Henry ไปยัง Monroe Trout และแนะนำกลยุทธ์การซื้อขายใหม่ทั้งหมด 12 กลยุทธ์ มัน debunks ความเข้าใจผิดที่นิยมมากและมีบางอย่างที่จะทำให้คลื่นและเปลี่ยนความคิดในโลกของการวิเคราะห์ทางเทคนิคและการค้า ข้อสงวนสิทธิ์: เว็บไซต์นี้ไม่ได้จัดเก็บไฟล์ใด ๆ ไว้บนเซิร์ฟเวอร์ เราจัดทำดัชนีและเชื่อมโยงไปยังเนื้อหาจากเว็บไซต์อื่นเท่านั้น โปรดติดต่อผู้ให้บริการเนื้อหาเพื่อลบเนื้อหาลิขสิทธิ์หากมีและส่งอีเมลถึงเราให้นำลิงก์หรือเนื้อหาที่เกี่ยวข้องออกจากกันได้อย่างรวดเร็วการซื้อขายเชิงปริมาณด้วย R ดาวน์โหลด PDF การซื้อขายเชิงปริมาณกับ R: การทำความเข้าใจเครื่องมือทางคณิตศาสตร์และคอมพิวเตอร์จากมุมมอง Quant8217s จุดผู้เขียน: Harry Georgakopoulos Language : PDF, EPUB การค้าเชิงปริมาณกับ R: การทำความเข้าใจเครื่องมือทางคณิตศาสตร์และคอมพิวเตอร์จากมุมมอง Quant8217s ดาวน์โหลด PDF ดาวน์โหลดรุ่นอิเล็กทรอนิกส์ของหนังสือที่เลือกการซื้อขายเชิงปริมาณกับ R: การทำความเข้าใจเครื่องมือทางคณิตศาสตร์และคอมพิวเตอร์จากมุมมอง Quant8217s ดาวน์โหลดไฟล์ PDF จาก Mediafire , rapishare และกระจกเชื่อมโยงการค้าเชิงปริมาณกับ R ให้ผู้อ่านเหลือบในกิจกรรมประจำวันของ quantstraders ที่จัดการกับการวิเคราะห์ข้อมูลทางการเงินและการกำหนดรูปแบบการค้ากลยุทธ์ จากประสบการณ์ของตัวเองของ author8217 ในฐานะนักวิทยากรเชิงควอนตัมและผู้ประกอบการที่มีความถี่สูงหนังสือเล่มนี้ได้ให้ความกระจ่างถึงปัญหามากมายที่ผู้เชี่ยวชาญเหล่านี้พบเจอในชีวิตประจำวัน คำตอบสำหรับคำถามที่เกี่ยวข้องมากขึ้นบางส่วนและตัวอย่างที่ง่ายต่อการใช้งานแสดงให้ผู้อ่านทราบถึงวิธีการสร้างรหัสคอมพิวเตอร์ R ที่ใช้งานได้ในกระบวนการนี้ Georgakopoulos ได้เขียนงานนำเสนอที่ทรงคุณค่าสำหรับนักศึกษานักวิจัยและผู้ปฏิบัติงานเหมือนกัน ผู้ที่สนใจในการประยุกต์ใช้แนวคิดการเขียนโปรแกรมคณิตศาสตร์และการเงินในการสร้างและวิเคราะห์กลยุทธ์การซื้อขายแบบง่ายๆจะได้ประโยชน์จากบทเรียนในหนังสือเล่มนี้ ปริมาณการซื้อขายเชิงปริมาณที่เข้าถึงได้โดยสิ้นเชิงและมุ่งเน้นการช่วยให้ผู้อ่านบรรลุความสามารถในการใช้ภาษา R ที่เป็นที่นิยมสำหรับการสำรวจข้อมูลและการพัฒนากลยุทธ์ Georgakopoulos นำเสนอแนวคิดการซื้อขายขั้นพื้นฐานและนำทางผู้อ่านผ่านทางคณิตศาสตร์ที่จำเป็นการวิเคราะห์ข้อมูลการเงินและการเขียนโปรแกรมที่ผู้มุ่งเน้นที่ quantstraders หากต้องการเพิ่มการเก็บรักษาและผลกระทบกรณีศึกษาแต่ละกรณีจะแบ่งออกเป็นโมดูลขนาดเล็ก บทที่มีการผสมผสานระหว่างคณิตศาสตร์ฟิสิกส์ทฤษฎีการเขียนโปรแกรมและครอบคลุมหัวข้อหลากหลายเช่นสถิติการวิเคราะห์ข้อมูลการจัดการชุดข้อมูลเวลาการทดสอบย้อนหลังและการเขียนโปรแกรม R ในการซื้อขายเชิงปริมาณกับ R. Georgakopoulos มีหนังสือแนะนำที่อ่านได้สูงและยังมีเนื้อหาในเชิงลึก ผู้อ่านจะคุ้นเคยกับภาษา R และแพคเกจที่เกี่ยวข้องซึ่งใช้โดยนักวิชาการและผู้ปฏิบัติงานในขอบเขตการซื้อขายเชิงปริมาณ ดาวน์โหลดหนังสือล่าสุดเกี่ยวกับ Mediafire และการเชื่อมโยงอื่น ๆ การค้าเชิงปริมาณกับ R: การทำความเข้าใจเครื่องมือทางคณิตศาสตร์และคอมพิวเตอร์จาก Quant8217s Perspective Kindle Edition ดาวน์โหลด PDF ขนาดไฟล์: 10209 KB ความยาวพิมพ์: 368 หน้าสำนักพิมพ์: Palgrave Macmillan (6 มกราคม 2015) จัดจำหน่ายโดย: Amazon Digital Services, Inc. ภาษา: ภาษาอังกฤษ ASIN: B00S9ZQZRA ข้อความ-to-Speech: เปิดใช้งาน Word Wise: ไม่สามารถใช้การให้ยืม: ไม่สามารถใช้งานได้ Amazon ขายดีอันดับ: 26,741 จ่ายในร้าน Kindle (ดูยอด 100 จ่ายในร้าน Kindle) 5 ในจุด Store eBooks gt ebook gt e-commerce gt gt แลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศ 9 in kindle eBooks eBooks gt คอมพิวเตอร์แอ็กเซส gt gt ซอฟต์แวร์ 12 ในหนังสือ gt ธุรกิจแอ็คชันอีทีเอ็กซ์ gt gt แลกเปลี่ยนชื่อเรื่องนี้เริ่มมีการเริ่มต้นเพียง 5 เพราะไม่มีใครอีก ข้อมูลนี้เป็นลายลักษณ์อักษร (อย่างน้อยไม่อยู่นอกห้องสมุดภายในและมีการรักษาความปลอดภัยสูงของกลุ่มการค้าที่เป็นกรรมสิทธิ์และกองทุนป้องกันความเสี่ยง) ดังนั้นหนังสือเล่มนี้เป็นคู่มือและสมุดงานสำหรับการทำกลยุทธ์การซื้อขาย กลยุทธ์ที่สอดคล้องกันซึ่งผู้เชี่ยวชาญด้านการเก๋าจะชนะคุณหัวเราะเยาะคุณในกรณีที่คุณพยายามจะพูดคุยกับพวกเขาเพื่อให้คุณสามารถเรียกใช้การแสดงของคุณเองหรือยืมเงิน คุณสามารถพูดได้ว่า: 034 แต่ดูไม่เท่ากันของฉัน timeseries ได้รับการแปลงเพื่อกลับเข้าสู่ระบบการค้าคู่เป็น cointegrated, I8217ve ใช้การถดถอยถัวเฉลี่ยอย่างน้อยที่สุดเพื่อหาอัตราส่วนการป้องกันความเสี่ยงและดูความเสี่ยงนี้อัตราส่วน Sortino นี้ gorgeous034 ด้านดี หนังสือเล่มนี้เต็มไปด้วยข้อเสนอแนะการอ้างอิงและข้อเสนอแนะบทแนะนำ หมายเหตุมีส่วนแยกจากการอ้างอิงและการสอนและคำแนะนำอื่น ๆ อยู่ในข้อความ It8217s สไตล์รอบคอบในกรณีที่คุณต้องการที่จะกระโดดออกเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับอัตราส่วนการป้องกันความเสี่ยงหรือถ้าคุณต้องการข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับแพ็คเกจ R8230 ในด้านที่ไม่ดี I8217ll ต้องบ่นสักครู่เกี่ยวกับส่วนใน Backtesting It8217s บิตรีบร้อน Backtesting มักส่งผลให้เกิดผลบวก 8211 ที่เป็นเท็กซ์แบ็คเตอร์ของคุณบอกคุณว่ากลยุทธ์นี้มีผลกำไรเมื่อจริงๆไม่ใช่ ต้องมีการอภิปรายว่าควรหยุดกลยุทธ์เมื่อใด ด้านอื่น ๆ ของผลการทดสอบย้อนกลับเป็นผลร้ายเชิงลบ นี่เป็นเรื่องที่ไม่เคยพูดถึงที่ไหนเลย: It8217s เมื่อผลการทดสอบย้อนหลังของคุณทำให้สูญเสีย แต่ในชีวิตจริงกลยุทธ์จะได้รับรางวัลชนะเลิศ (การทดสอบที่เป็นประโยชน์เกี่ยวกับ backtester คือการให้กลยุทธ์ที่ดีที่สุดและดูว่าอะไรที่คุณถ่มน้ำลายออกไป) สิ่งที่น่าตื่นเต้นที่สุดประการหนึ่งเกี่ยวกับหนังสือเล่มใดคือที่คุณสามารถไปได้และคุณสามารถทำอะไรได้บ้างหลังจากอ่าน การค้าเชิงปริมาณกับ R: การทำความเข้าใจเกี่ยวกับเครื่องมือทางคณิตศาสตร์และการคำนวณจากมุมมอง Quant8217s ดาวน์โหลดการค้าเชิงปริมาณด้วย Navigasi โดย R Download PDF การค้าเชิงปริมาณกับ R: การทำความเข้าใจเครื่องมือทางคณิตศาสตร์และคอมพิวเตอร์จาก Quant8217s Perspective Kindle Edition ผู้แต่ง: Harry Georgakopoulos ภาษา: English ISBN: B00S9ZQZRA รูปแบบ: PDF, EPUB การค้าเชิงปริมาณกับ R: การทำความเข้าใจเครื่องมือทางคณิตศาสตร์และคอมพิวเตอร์จากมุมมอง Quant8217s ดาวน์โหลด PDF ดาวน์โหลดรุ่นอิเล็กทรอนิกส์ของหนังสือที่เลือกการซื้อขายเชิงปริมาณกับ R: การทำความเข้าใจเครื่องมือทางคณิตศาสตร์และคอมพิวเตอร์จากมุมมอง Quant8217s ดาวน์โหลด PDF จาก mediafire, rapishare และมิเรอร์ลิงค์ Quantitative การค้าขายกับ R ช่วยให้ผู้อ่านเข้าใจถึงกิจกรรมประจำวันของนักวิเคราะห์เชิงปริมาณที่จัดการกับการวิเคราะห์ข้อมูลทางการเงินและการกำหนดกลยุทธ์การซื้อขายแบบจำลอง จากประสบการณ์ของตัวเองของ author8217 ในฐานะนักวิทยากรเชิงควอนตัมและผู้ประกอบการที่มีความถี่สูงหนังสือเล่มนี้ได้ให้ความกระจ่างถึงปัญหามากมายที่ผู้เชี่ยวชาญเหล่านี้พบเจอในชีวิตประจำวัน คำตอบสำหรับคำถามที่เกี่ยวข้องมากขึ้นบางส่วนและตัวอย่างที่ง่ายต่อการใช้งานแสดงให้ผู้อ่านทราบถึงวิธีการสร้างรหัสคอมพิวเตอร์ R ที่ใช้งานได้ในกระบวนการนี้ Georgakopoulos ได้เขียนงานนำเสนอที่ทรงคุณค่าสำหรับนักศึกษานักวิจัยและผู้ปฏิบัติงานเหมือนกัน ผู้ที่สนใจในการประยุกต์ใช้แนวคิดการเขียนโปรแกรมคณิตศาสตร์และการเงินในการสร้างและวิเคราะห์กลยุทธ์การซื้อขายแบบง่ายๆจะได้ประโยชน์จากบทเรียนในหนังสือเล่มนี้ ปริมาณการซื้อขายเชิงปริมาณที่เข้าถึงได้โดยสิ้นเชิงและมุ่งเน้นการช่วยให้ผู้อ่านบรรลุความสามารถในการใช้ภาษา R ที่เป็นที่นิยมสำหรับการสำรวจข้อมูลและการพัฒนากลยุทธ์ Georgakopoulos นำเสนอแนวคิดการซื้อขายขั้นพื้นฐานและนำทางผู้อ่านผ่านทางคณิตศาสตร์ที่จำเป็นการวิเคราะห์ข้อมูลการเงินและการเขียนโปรแกรมที่ผู้มุ่งเน้นที่ quantstraders หากต้องการเพิ่มการเก็บรักษาและผลกระทบกรณีศึกษาแต่ละชิ้นจะแบ่งออกเป็นโมดูลขนาดเล็ก บทที่มีการผสมผสานระหว่างคณิตศาสตร์ฟิสิกส์ทฤษฎีการเขียนโปรแกรมและครอบคลุมหัวข้อหลากหลายเช่นสถิติการวิเคราะห์ข้อมูลการจัดการชุดข้อมูลเวลาการทดสอบย้อนหลังและการเขียนโปรแกรม R ในการซื้อขายเชิงปริมาณกับ R. Georgakopoulos มีหนังสือแนะนำที่อ่านได้สูงและยังมีเนื้อหาในเชิงลึก ผู้อ่านจะคุ้นเคยกับภาษา R และแพคเกจที่เกี่ยวข้องซึ่งใช้โดยนักวิชาการและผู้ปฏิบัติงานในขอบเขตการซื้อขายเชิงปริมาณ ดาวน์โหลดหนังสือล่าสุดเกี่ยวกับ Mediafire และการเชื่อมโยงอื่น ๆ การค้าเชิงปริมาณกับ R: การทำความเข้าใจเครื่องมือทางคณิตศาสตร์และคอมพิวเตอร์จาก Quant8217s Perspective Kindle Edition ดาวน์โหลด PDF ขนาดไฟล์: 10209 KB ความยาวพิมพ์: 368 หน้าสำนักพิมพ์: Palgrave Macmillan (6 มกราคม 2015) จัดจำหน่ายโดย: Amazon Digital Services, Inc. ภาษา: ภาษาอังกฤษ ASIN: B00S9ZQZRA Text-to-Speech: เปิดใช้งาน Word Wise: ไม่สามารถใช้การให้ยืม: ไม่สามารถใช้งานได้ Amazon ขายดีที่สุดอันดับ: 26,741 จ่ายในร้าน Kindle (ดูยอด 100 จ่ายในร้าน Kindle) 5 ในจุด Store eBooks gt ebook gt e-commerce e-commerce gt แลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศ 9 in Kindle eBooks eBooks gt คอมพิวเตอร์แอ็กเซสเทคโนโลยี gt ซอฟต์แวร์ 12 ในหนังสือ gt ธุรกิจแอ็กเซสพอยท์ gt gt gt แลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศชื่อเรื่องนี้เริ่มมีการเริ่มต้นเพียง 5 เพราะเพียงอย่างเดียวเพราะ there8217s ไม่มีที่ไหน ข้อมูลนี้เป็นลายลักษณ์อักษร (อย่างน้อยไม่อยู่นอกห้องสมุดภายในและมีการรักษาความปลอดภัยสูงของกลุ่มการค้าที่เป็นกรรมสิทธิ์และกองทุนป้องกันความเสี่ยง) ดังนั้นหนังสือเล่มนี้เป็นคู่มือและสมุดงานสำหรับการทำกลยุทธ์การซื้อขาย กลยุทธ์ที่สอดคล้องกันซึ่งผู้เชี่ยวชาญด้านการเก๋าจะชนะคุณหัวเราะเยาะคุณในกรณีที่คุณพยายามจะพูดคุยกับพวกเขาเพื่อให้คุณสามารถแสดงการแสดงของคุณเองหรือยืมเงิน คุณสามารถพูดได้ว่า: 034 แต่ดูไม่เท่ากันของฉัน timeseries ได้รับการแปลงเพื่อกลับเข้าสู่ระบบการค้าคู่เป็น cointegrated, I8217ve ใช้การถดถอยถัวเฉลี่ยอย่างน้อยที่สุดเพื่อหาอัตราส่วนการป้องกันความเสี่ยงและดูความเสี่ยงนี้อัตราส่วน Sortino นี้ gorgeous034 ด้านดี หนังสือเล่มนี้เต็มไปด้วยข้อเสนอแนะการอ้างอิงและคำแนะนำการสอน หมายเหตุมีส่วนแยกจากการอ้างอิงและการสอนและคำแนะนำอื่น ๆ อยู่ในข้อความ It8217s สไตล์รอบคอบในกรณีที่คุณต้องการที่จะกระโดดออกเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับอัตราส่วนการป้องกันความเสี่ยงหรือถ้าคุณต้องการข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับแพ็คเกจ R8230 ในด้านที่ไม่ดี I8217ll ต้องบ่นสักครู่เกี่ยวกับส่วนใน Backtesting It8217s บิตรีบร้อน Backtesting มักส่งผลให้เกิดผลบวก 8211 ที่เป็นเท็กซ์แบ็คเตอร์ของคุณบอกคุณว่ากลยุทธ์นี้มีผลกำไรเมื่อจริงๆไม่ใช่ ต้องมีการอภิปรายว่าควรหยุดกลยุทธ์เมื่อใด ด้านอื่น ๆ ของผลการทดสอบย้อนกลับเป็นผลร้ายเชิงลบ นี่เป็นเรื่องที่ไม่เคยพูดถึงที่ไหนเลย: It8217s เมื่อผลการทดสอบย้อนหลังของคุณทำให้สูญเสีย แต่ในชีวิตจริงกลยุทธ์จะได้รับรางวัลชนะเลิศ (การทดสอบที่เป็นประโยชน์เกี่ยวกับ backtester คือการให้กลยุทธ์ที่ดีที่สุดและดูว่าอะไรที่คุณถ่มน้ำลายออกไป) สิ่งที่น่าตื่นเต้นที่สุดประการหนึ่งเกี่ยวกับหนังสือเล่มใดคือที่คุณสามารถไปได้และคุณสามารถทำอะไรได้บ้างหลังจากอ่าน การค้าเชิงปริมาณกับ R: การทำความเข้าใจเครื่องมือทางคณิตศาสตร์และการคำนวณจากมุมมอง Quant8217s ดาวน์โหลดตำแหน่ง Navigasi