Sustentação Do Sistema De Negociação Impulsionando

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 2011. 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 terminar, procure Ok para ver que todos os testes passaram. David Aronson. Presidente da Hood River Research, gentilmente forneceu este trecho de seu livro, Statistically Sound Machine Learning para negociação algorítmica de instrumentos financeiros: Desenvolvimento de sistemas de negociação baseados em modelos preditivos usando o TSSB. Este livro explora tópicos chave como: Como estimar o desempenho futuro com algoritmos rigorosos Como avaliar a influência da boa sorte nos testes de retorno Como detectar superposição antes da implantação do sistema Como estimar o viés de desempenho devido ao encaixe do modelo e seleção de sistemas aparentemente superiores Como Use conjuntos de modelos de última geração para formar decisões de comércio de consenso Como criar carteiras ótimas de sistemas de negociação e testar rigorosamente o desempenho esperado Como pesquisar milhares de mercados para encontrar subconjuntos especialmente previsíveis Como criar sistemas de negociação especializados Em regimes de mercado específicos, como voltagem de tendência ou alta volatilidade. Neste trecho, David apresenta o TSSB (Trading System Synthesis amp Boosting) e estabelece duas abordagens para o comércio automatizado. Para mais informações, você pode comprar o livro aqui. David irá sediar uma mesa redonda no próximo Trading Show de Nova York. Sobre o tema, como adotar novas técnicas de aprendizado de máquinas para explorar o Big Data. Compartilhe isso: Sobre o autor Sobre o autor. Diretor de Marketing da Terrapinns New York business. Interessado em uma variedade de tópicos, das mídias sociais e do marketing, para a vida e as finanças, e tudo o mais. Posso publicar em coisas que eu acho interessantes - deixe-me saber o que você pensa Mais deste autor. Se você gostou deste artigo, inscreva-se agora para receber mais como ele. Você está em risco de não ser um adotador precoce Como o dilúvio de dados continua crescendo a um ritmo exponencial, os gerentes de fundos mais avançados estão investindo pesadamente no potencial de geração de alfa de dados não convencionais. ClipperData é um dos fornecedores inovadores na vanguarda desta revolução de dados. Fundada em 2013, o Hellip com base em Nova York Compartilhe isso: Girish Mutreja, CEO da Neeve Research, foi entrevistado no Trading Show Chicago 2016. Nosso gerente de conferência, Jesse Collin, perguntou sobre sua empresa Neeve Research e onde ele vê o título da indústria nos anos futuros. Girish foi convidado as seguintes perguntas: 1) Você tem mais de duas décadas de experiência como um sistema hellip Compartilhe isso: