Síntese e aumento do sistema de negociação

Pioneer no ensaio de aprendizagem de máquinas, desenvolvimento de sistema de negociação não-linear e filtragem de impulsos de sinal desde 1979. Iniciou o Raden Research Group em 1982 e supervisionou o desenvolvimento do PRISM (Pattern Recognition Information Synthesis Modeling). Técnico de mercado fretado certificado pela The Market Technicians Association desde 1992. Comerciante proprietário de ações para Spear, Leeds e Kellogg 1997 2002. Professora adjunta de finanças que documente um curso de graduação em análise técnica, mineração de dados e análises preditivas para MBA e estudantes de engenharia financeira a partir de 2002 Para 2017. Autor da Análise Técnica Baseada em Evidências publicada por John Wiley amp Sons 2006. Primeiro livro popular para lidar com viés de mineração de dados e Método de Permutação de Monte Carlo para gerar p-valores livres de polarização. Co-designer da TSSB (Trading System Synthesis and Boosting), uma plataforma de software para o desenvolvimento automatizado de sistemas de negociação baseados em modelos preditivos estatisticamente sólidos. Autor amplificador editor de Estatisticamente Sound Machine Learning para a negociação algorítmica de instrumentos financeiros. Desenvolvimento de sistemas de negociação baseados em modelos preditivos usando o TSSB. Propôs um método para a purificação de indicadores e Pure VIX Inovou o conceito de aumento de sinal: usando a aprendizagem de máquinas para melhorar o desempenho das estratégias existentes. Estabilidade de correlação da janela móvel e sua utilização na avaliação de indicadores, Journal of the Market Technicians Association, Spring 1992 pp. 21-28 Filtros de sinal de reconhecimento de padrões, Journal of the Market Technicians Association, Spring 1991, pp.42-51 The Cells Method of Indicator Avaliação, A Enciclopédia dos Indicadores Técnicos de Mercado, capítulo 15, de Colby e Meyers, Dow Jones-Irwin, 1988 Reconhecimento de Padrões de Inteligência Artificial Aplicados à Previsão de Tendências do Mercado Financeiro, Journal of the Market Technicians Association, maio de 1985 pp. 91-132 Inteligência Artificial Amostra Reconhecimento de padrões para auxiliar o analista de mercado, análise de software de investimento financeiro e investimento, tutorial de três partes, Summer, Fall amp. Edição de inverno 1984. Cybernetics, The Trading Approach para os anos 80, Commodities Magazine, janeiro de 1980. Análise técnica baseada em evidências: Application the Scientific Método e Inferência Estatística para Sinais de Negociação. John Wiley amp Sons, novembro de 2006 Indicadores de sentimento purificado para o mercado de ações publicado no Journal of Technical Analysis, 2010. Os interesses externos de Davids incluem esqui, caminhadas, tricô e trompete de jazz. Dr. Timothy Masters tem um doutorado em estatística, com especializações em estatística aplicada e computação numérica. Ele é o autor de quatro livros altamente conceituados sobre inteligência artificial (Recurso Prático de Rede Neural em Processamento de Sinal e Imagem C com Algoritmos Avançados de Redes Neurais para Algoritmos Neurais, Novelos e Híbridos para Previsão da Série de Tempo. Dr. Masters trabalhou na Campo de negociação automatizada de instrumentos financeiros desde 1995. Antes disso, ele desenvolveu software para aplicações de engenharia biomédica e de sensoriamento remoto. Sua pesquisa atual se concentra em algoritmos para controlar o viés de mineração de dados, a fim de avaliar com precisão o potencial de desempenho dos sistemas automáticos de negociação de mercado. Também está desenvolvendo ferramentas gráficas e analíticas para ajudar os comerciantes financeiros a entender melhor a dinâmica do mercado. Seus interesses externos incluem música (ele toca teclado, violino e baixo em várias bandas) e as artes marciais (ele é um faixa-preta de segundo grau que estuda Washin - Ryu Karate com o Mestre Hidy Ochiai.) Mais sobre Tim Masters, incluindo informações sobre seu último livro Avaliando e Melhorando a Previsão e a Classificação. Pode ser encontrada em TimothyMasters. info. Esta é uma estrutura de automação para Synthesis e Boosting do Sistema de Negociação (TSSB). O TSSB é um bom pacote disponível aqui da Hood River Research para o desenvolvimento de sistemas de negociação baseados em modelos preditivos, mas agora é apenas GUI e a saída está em arquivos de log detalhados. A estrutura tssbutil usa pywinauto para permitir que um usuário execute um script TSSB através de uma invocação de função Python. Ele também fornece um analisador que converte a saída TSSB para um modelo de dados hierárquico intuitivo (consulte a documentação em tssbrun. py. Tssbutil, é claro, depende do TSSB. Siga o link acima para a página de download e, em seguida, coloque o link tssb64.exe em seu PATH em algum lugar. Tssbutil também depende do pacote Python e pywinauto. Como o TSSB é um pacote apenas para Windows, assume-se que a instalação eo uso ocorrerão em uma plataforma Windows (embora os analisadores sejam multiplataforma e funcionem em qualquer ambiente). Tssbutil É conhecido por trabalhar com o Python 2.7 de 32 bits. Provavelmente também funciona com Python 3.X, mas isso não foi testado. O pywinauto padrão é específico de 32 bits neste ponto - existem vários garfos que pretendem fazer funcionar com 64 - bit Python, mas não consegui fazer nenhum desses trabalhos e o Pwinner pywinauto de 32 bits funcionou bem na minha instalação do Windows 7 de 64 bits e no executável TSSB de 64 bits. A página de download do Python está aqui. Recomendo o 2.7.x 32- Bit instalador do Windows. Instalar para um terrível Ctory de sua escolha e adicione o diretório Python ao seu PATH por conveniência. Em seguida, baixe o pacote pywinauto daqui. As instruções de instalação estão aqui. Em seguida, você precisa clonar esse repositório. Se você é um usuário do cygwin como eu, você pode instalar e usar git do shell do cygwin: Alternativamente, existe uma versão do Windows do git disponível aqui. Observe que ao escolher um diretório para clonar, é melhor escolher um caminho sem um. Nela se você quiser usar o exemplo como é (ex. C: usersjohn. doeworkspace não funcionaria). Isto é devido a uma limitação TSSB e seu comando READ MARKET HISTORIES. Depois de ter clonado com sucesso o repositório tssbutil, execute o seguinte. Tssbutil Componente Visão geral Esta seção contém uma breve visão geral dos componentes tssbutil. Todos os módulos, classes e métodos possuem documentação embutida de estilo docstring para mais detalhes. Este módulo contém a função runtssb () que pode ser chamada para invocar TSSB para um determinado script. Este módulo contém a classe AuditParser que é usada para analisar um arquivo de saída AUDIT. LOG do TSSB. Este módulo contém o modelo de dados utilizado para representar a saída de uma execução TSSB. Uma instância do TSSBRun é criada pelo AuditParser quando analisa um arquivo AUDIT. LOG. Veja a documentação docstring para obter detalhes sobre o modelo. Este módulo contém a classe VarParser que pode ser usada para analisar um arquivo de definição de variável TSSB. Esses módulos contém a classe DbParser que pode ser usada para analisar um arquivo de banco de dados TSSB. Este módulo contém o método sedlite (). Esta é uma função de utilidade que pode ser usada para facilitar a criação de arquivos de script parametrizados (veja a página externa. py em exemplos para um exemplo de instanciação de modelo). Usando o exemplo Existe um exemplo que usa os principais componentes do tssbutil para implementar um loop de caminhada externo. O exemplo é totalmente autônomo dentro do tssbutil, então executar é tão simples quanto: Sem argumentos, isso exibirá a tela de uso: Antes de executar o exemplo, aqui está mais detalhado o que realmente acontecerá. O modelo está prevendo o retorno do dia seguinte para a IBM. Stage1.txt é o loop walk-forward interno - ele cria três modelos de regressão linear de 2 entradas usando a seleção gradual (em um grupo de exclusão para evitar o uso de entrada redundante) e depois avança por 10 anos por um único ano (o ano de validação) . Em seguida, a saída do stage1.txt é examinada para determinar quais modelos melhoraram no período fora da amostra (ou seja, o ano de validação). Os dois melhores modelos de 2 entradas são inseridos no stage2.txt. O loop externo de caminhada, onde eles são executados de forma independente, assim como entradas em dois COMITÉS diferentes. Em seguida, stage2.txt treina um período de 11 anos (o conjunto de treinamento original mais o ano de validação) e testa um período de caminhada (o ano de teste). O desempenho no ano de teste deve ser uma estimativa imparcial do desempenho futuro deste modelo. Este processo é repetido uma vez por ano entre ltyear-startgt e ltyear-endgt especificado na linha de comando. O exemplo produz um arquivo. csv perf. csv com rácios de melhoria do fator de lucro longo para os períodos fora da amostra de cada modelo e comissão do stage2.txt. Note-se que, por convenção, os anos especificados na linha de comando e relatados em perf. csv são o último ano no conjunto de treinamento. Assim, para o ano de 2002, o ano de validação é 2003 e o ano de teste é 2004 - isto significa que o desempenho reportado em perf. csv para 2002 é o resultado fora da amostra de 2004. O resultado de um exemplo é executado: o conteúdo de Perf. csv: Observe que há muitas mais medidas do que apenas a ração de melhoria do fator de lucro longo que é desejável a partir do loop walk-forward externo. Estes são facilmente obtidos a partir do modelo de dados produzido pelo analisador para a execução do stage2.txt. Isso é deixado como um exercício para outros com base em seu caso de uso particular. Troubleshooting amp Misc. Ao criar tssbutil, o comportamento de pywinauto foi considerado altamente não determinista, especialmente em corridas de TSSB intensivas em computação e também corridas de TSSB muito curtas. Eu acredito que o runtssb atual () seja geralmente utilizável, mas, sem dúvida, outros problemas surgirão. O código depende de certos atrasos arbitrários e várias verificações diferentes que de outra forma deveriam ser redundantes. Finalmente, note que há garantidos para ser muito AUDIT. LOG saída que o AuditParser não suporta. Atualmente funciona para o treinamento de avançadas padrão com modelos e comitês, bem como uma corrida de FIND GROUPS. O TSSB tem muitas, muitas outras opções - o suporte futuro para análise será adicionado conforme necessário. Tssbutil inclui um conjunto de testes de unidade que devem ser usados ​​para teste de regressão, quaisquer alterações feitas na estrutura. Todos os testes podem ser executados a partir do diretório repo de nível superior usando o script test. bat incluído. Você verá muitas janelas indo e vindo dos testes runtssb () - quando isso terminar, procure Ok para ver que todos os testes passaram. July 2, 2017 6:00 am 3 comentários Exibições: 3281 8220 Este livro serve para dois propósitos. Em primeiro lugar, ensina a importância de usar métodos estatísticos sofisticados e acessíveis para avaliar um sistema de negociação antes de ser colocado no mundo real. Para acomodar os leitores com um fundo matemático limitado, essas técnicas são ilustradas com exemplos passo a passo usando dados de mercado reais e todos os exemplos são explicados em linguagem simples.8221 8220Segundo, este livro mostra como o programa gratuito TSSB (Trading System Synthesis Amp Boosting) pode ser usado para desenvolver e testar sistemas de negociação. Os algoritmos de aprendizado da máquina e estatística disponíveis no TSSB vão muito além dos disponíveis em outro software de desenvolvimento off-the-shelf. O uso inteligente dessas técnicas de última geração melhora consideravelmente a probabilidade de obter um sistema de negociação cujos resultados de backtest impressionantes continuem quando o sistema é usado em uma conta de negociação.8221 Jeff é o fundador do System Trader Success 8211 um inBox Revista dedicada a compartilhar idéias e conceitos excelentes do mundo dos sistemas de negociação automatizados. Leia mais Google 4 de julho de 2017 9h40 Este livro soa como um esquema de marketing para um programa que vem com uma taxa de suporte de 100 horas, por isso não é gratuito. É uma avenida complicada de criar um sistema comercial que confunde ingenuamente estatística descritiva para estatísticas preditivas. Os autores pretendem vender seus serviços de suporte a um preço elevado em uma área que é um conhecimento muito antigo, com hedge funds que exploraram todas as oportunidades possíveis. 8 de julho de 2017 8:10 am Joe: Há alguns erros em seu comentário. Nossas taxas de suporte não são 100 por hora, mas variam de 150 a mais, dependendo do tipo de suporte. O livro é um tutorial passo a passo para aqueles que desejam se beneficiar da TSSB (Trading System Synthesis and Boosting) sem precisar de suporte de consultoria. O TSSB é gratuito. Na verdade, desde a disponibilização do TSSB em janeiro, vendemos um total de uma hora de suporte. O fato de publicarmos um tutorial completo, detalhado e passo a passo é a evidência de que um suporte caro não é nosso objetivo. Na verdade, estabelecemos as taxas nas nossas taxas de consultoria padrão. O livro está sendo vendido para ajudar o Hood River a recuperar seu investimento no desenvolvimento do TSSB. Se você chamar isso de esquema de marketing, então seja assim. Quanto ao seu ponto de vista, o conhecimento que oferecemos é antigo, algumas das suas características (ARMA, PCA, GRNN etc.) são conhecidas. Nós incorporamos o melhor que está lá fora. Mas outras características, os modelos OPstring, os modelos Split Linear, a Purify Transform, Oracles (conjuntos inteligentes), a redução dimensional inteligente, apenas para citar alguns são novos e não encontrados em nenhum outro lugar a qualquer preço, e muito menos gratuitos. O que também é novo é a capacidade de testar a solidez estatística de um sistema de negociação baseado em modelo-preditivo, um conjunto modelo ou mesmo uma carteira de sistemas de negociação desenvolvidos através da aprendizagem por máquinas. O teste, Permutação de Monte Carlo, foi proposto pelo meu co-autor Dr. Timothy Masters. Se você tem conhecimento de qualquer outro software (gratuito ou não) que permita a computação de um valor p que seja robusto para os efeitos do viés de mineração de dados, publique um novo comentário. Quanto ao seu ponto de vista, os autores não entendem a diferença entre as estatísticas descritivas e preditivas é completamente errôneo. Se você tivesse lido o livro, perceberia o quão ridículo é esse comentário. Os sistemas de negociação desenvolvidos com o TSSB são explicitamente baseados em modelagens preditivas ao invés de regras propostas humanamente. Claro que oferece uma gama completa de estatísticas descritivas. Mas mesmo nesta área, o TSSB oferece coisas inteiramente novas, como histogramas baseados em lógica de limiar e gráficos de densidade marginal. O livro destina-se a usuários que desejam dominar o TSSB sem suporte ou com o suporte muito mínimo. É um tutorial passo a passo para usar todos os recursos do software8217s, que são numerosos, e para o nosso conhecimento, não existem em nenhum outro pacote, a qualquer preço. O que os desenvolvedores de sistemas precisam de mais do que qualquer outra coisa é uma estimativa imparcial dos sistemas fora da amostra de desempenho e uma probabilidade de que esse desempenho foi alcançado pela sorte. Desenvolvemos o TSSB durante um período de sete anos a um custo considerável para o nosso próprio trabalho de consultoria porque não conseguimos encontrar um produto a qualquer preço que o fizesse. O livro não é gratuito. Custa 130, embora o TSSB venha com um manual de usuário gratuito de 200 páginas. Minha sugestão é comprar o livro, lê-lo e, se você sentir que foi arruinado, envie-o para reembolsar. Mas devo avisá-lo de que o TSSB é uma plataforma abrangente e complicada destinada apenas aos desenvolvedores de sistemas comerciais mais sofisticados. Não espere dominar isso em algumas semanas. No entanto, você poderá desenvolver um sistema de comércio autônomo e um filtro de sinal do sistema comercial até o final do 2º capítulo. Obrigado por seus comentários. David R. Aronson cria sistemas de negociação rentáveis