المتاجرة استراتيجية التنفيذ

مسغ ماناجيمنت ستودي غايد استراتيجية تنفيذ - معنى وخطوات تنفيذ استراتيجية تنفيذ الاستراتيجية هو ترجمة الاستراتيجية المختارة إلى عمل تنظيمي لتحقيق الأهداف والغايات الاستراتيجية. ويعرف تنفيذ الاستراتيجية أيضا بأنه الطريقة التي ينبغي بها للمنظمة أن تطور وتدمج وتدمج الهيكل التنظيمي وأنظمة المراقبة والثقافة من أجل اتباع استراتيجيات تؤدي إلى ميزة تنافسية وأداء أفضل. ويخصص الهيكل التنظيمي مهام وأدوار تطوير قيمة خاصة للموظفين، ويوضح كيف يمكن ربط هذه المهام والأدوار بما يحقق أقصى قدر من الكفاءة والجودة ورضا العملاء - وهي أركان الميزة التنافسية. ولكن الهيكل التنظيمي ليس كافيا في حد ذاته لتحفيز الموظفين. ويلزم أيضا وجود نظام رقابة تنظيمية. ويزود نظام التحكم هذا المديرين بحوافز تحفيزية للموظفين، فضلا عن ردود الفعل على الموظفين والأداء التنظيمي. وتشير الثقافة التنظيمية إلى المجموعة المتخصصة للقيم والمواقف والمعايير والمعتقدات التي يتقاسمها الأعضاء والمجموعات التنظيمية. فالولوينج هي الخطوات الرئيسية في تنفيذ الاستراتيجية: تطوير منظمة لديها القدرة على تنفيذ الاستراتيجية بنجاح. صرف الموارد الوفيرة للأنشطة الاستراتيجية الأساسية. وضع سياسات استراتيجية مشجعة. توظيف أفضل السياسات والبرامج من أجل التحسين المستمر. ربط هيكل المكافأة لتحقيق النتائج. الاستفادة من القيادة الاستراتيجية. وسوف تفشل الاستراتيجيات المصممة بشكل ممتاز إذا لم تنفذ بشكل صحيح. ومن الضروري أيضا ملاحظة أن تنفيذ الاستراتيجية غير ممكن ما لم يكن هناك استقرار بين الاستراتيجية وكل بعد تنظيمي مثل الهيكل التنظيمي وهيكل المكافأة وعملية تخصيص الموارد وما إلى ذلك. ويشكل تنفيذ الاستراتيجية تهديدا لكثير من المديرين والموظفين في منظمة. وتوقعت علاقات قوة جديدة وحققت. وتشكل مجموعات جديدة (رسمية وغير رسمية) قد لا تعرف قيمها ومواقفها ومعتقداتها وشواغلها. ومع تغير أدوار السلطة والوضع، يمكن للمديرين والموظفين استخدام سلوك المواجهة. 10094 بريفيوس أرتيكل هذا هو الغرض العام خفيفة الوزن باكتستينغ المحرك للأسهم، وكتب في جاوة الحديثة 8. بعض المزايا بالمقارنة مع غيرها من تطبيقات باكتستينغ هي: ويستخدم نموذج الاستدعاء ومنذ تنفيذها في جافا يجب أن يكون أدفانتانت جدا عند تشغيل العديد من باكتيستس نفذت في لغة البرمجة الناضجة استراتيجيات قابلة للتوسيع بسهولة هي سهلة التصحيح باستخدام جافا إيد خفيفة الوزن، وبالتالي فإن محرك باكتستينغ يمكن التحقق منها بسهولة لا التبعيات نتائج الاختبار الخلفي هي أكثر قابلية للتحليل في R أو إكسيل لأنه يستخدم تنسيق الإخراج كسف لقد كتب هذه المكتبة في المقام الأول لمحاولة الخروج وهذه الاستراتيجية الخاصة. استراتيجية التكامل المشترك، أو المعروفة أيضا باسم استراتيجية التداول أزواج، يحاول اتخاذ اثنين من الأسهم وخلق نموذج خطي لإيجاد أفضل نسبة التحوط بينهما من أجل خلق عملية ثابتة. نفترض الأسهم A و B مع أسعار با والرصاص على التوالي، وضعنا با ألفا بيتاب ومحاولة العثور على ألفا الأمثل وبيتا. طريقة واحدة للعثور على ألفا وبيتا يستخدم ما يسمى فلتر كالمان الذي هو نموذج بايزي الديناميكي ونحن نستخدمه كنموذج الانحدار الخطي على الانترنت للحصول على قيمنا. بعد أن وجدنا القيم ننظر إلى المخلفات التي تعطيها بقايا با - ألفا - بيتاب. وإذا كان المتبقي الأخير هو أكبر من بعض قيمة عتبة تذهب قصيرة ن الأسهم والأسهم نبيتا B طويلة، لبعض الثابتة ن. لمزيد من التوضيح والتعريف الرسمي للتكامل المشترك والاستراتيجية قد ترغب في النظر في: وهناك سلسلة فيديو مقدمة جيدة لتصفية كالمان يمكن العثور عليها في أوداسيتي (udacitywikics373unit-2). تشغيل باكتست تشغيل هيكل عظمي باكتست: إنشاء استراتيجية جديدة فقط إنشاء فئة التي تنفذ org. lst. trading. lib. model. TradingStrategy. على سبيل المثال استراتيجية شراء وشراء بسيطة قد تبدو مثل هذا: ويسمى الأسلوب أونتيك () لكل تغيير الأسعار، وجميع المعلومات ذات الصلة (مثل الأسعار التاريخية، الخ ..) متاحة من خلال ترادينغكونتيكست ويمكن أيضا أن تقدم أوامر من خلال ذلك. فئات مثيرة للاهتمام للنظر في باكتست. الطبقة الأساسية التي تدير باكتست حزمة org. lst. trading. lib. series. السلاسل الزمنية. تنفيذ بنية بيانات سلسلة زمنية عامة للأغراض العامة والذي يعالج أشياء مثل رسم الخرائط ودمجها وترشيحها. DoubleSeries. فئة السلاسل الزمنية التي تضاعف كقيم. (يتوافق مع pandas. Series (الثعبان)) مولتيبلدوبلزيريز. فئة السلاسل الزمنية التي لديها مضاعفات مضاعفة كقيم. (يتوافق مع pandas. DataFrame أو R داتافريم) كالمانفيلتر. غرض عام وسريع تنفيذ فلتر كالمان. التكامل المشترك. نموذج التكامل المشترك باستخدام مرشح كالمان. CointegrationTradingStrategy. تنفيذ استراتيجية التكامل المشترك. مثال تشغيل استراتيجية التكامل المشترك لتشغيل باكتست، تحرير ثم قم بتشغيل الفئة الرئيسية org. lst. trading. main. BacktestMain. افتراضيا يتم تنفيذ استراتيجية التكامل المشترك مع غلد مقابل غكس إتفس وقد تحصل على نتيجة مثل هذا: لمزيد من التحقيق في النتائج يمكنك استيراد ملفات كسف إلى بعض أداة تحليل البيانات مثل R أو إكسيل. إيف خلق النصي R الذي يفعل بعض التحليل البدائي (في srcmainrreport. r). المنحنى العائد للاستراتيجية المذكورة أعلاه تم رسمها باستخدام R: هذا هو مؤامرة من المخلفات الضمنية: التكامل المشترك يمكن أن تكون مربحة جدا ولكن الصعوبة هي العثور على بعض أزواج كوينيغراتد جيدة. قد ترغب في محاولة على سبيل المثال كوكا كولا (كو) و بيبسي (بيب) والذهب (غلد) ومناجم الذهب (غكس) أو مؤشر الأسهم أوسترياليا (إوا) ومؤشر الأسهم الكندي (إوك) (كندا وأستراليا على حد سواء سلعة ). إم مهتمة عموما في التداول حسابي وقرأت عن استراتيجية التداول المشترك في إرنست تشانس كتاب وأراد أن تحاول ذلك. وأنا أعلم أن الكثير من الناس يفضلون استخدام أدوات مثل ماتلاب و R لمحاولة الخروج من استراتيجياتهم، وأنا أتفق معهم أيضا كنت غير قادر على الحصول على نموذج يعمل بشكل أسرع باستخدام هذه التقنيات، ولكن بعد مرحلة النماذج الأولى أنا أفضل لتنفيذ استراتيجياتي في برمجة مهب كامل اللغة حيث لدي إيد ناضجة، أدوات التصحيح جيدة وأقل السحر حيث أعرف بالضبط ما يجري تحت غطاء محرك السيارة. هذا هو مشروع جانبي و إم لا تخطط لتوسيع هذا أبعد من ذلك. ويعتقد أنه مشروع تعليمي، إذا كنت تريد أن تفعل شيئا مماثلا، وهذا قد يكون نقطة انطلاق جيدة أو إذا كنت ترغب فقط في محاولة استراتيجيات مختلفة. اعتقدت أنه قد يكون من المفيد لشخص ما لذلك قررت أن تجعل هذا المصدر المفتوح. لا تتردد في فعل أي شيء ما تريد مع التعليمات البرمجية. اسمي لوكاس شتاينبريشر، إم حاليا في العام الماضي من المعلوماتية التجارية (الاقتصاد وعلوم الكمبيوتر) الماجستير في جامعة فيينا للتكنولوجيا. إم المهتمة في الأسواق المالية، (الخوارزمية) التداول، وعلوم الكمبيوتر، وكذلك الإحصاءات بايزي (وخاصة أساليب مكك). إذا كان لديك أي أسئلة أو تعليقات لا تتردد في الاتصال بي عن طريق لوكاسلوكستي أو لوكستي. نوفمبر 30، 2016، 12:34 م قبل بضعة أشهر قارئ يشير لي من هذه الطريقة الجديدة لربط R و إكسيل. أنا don8217t أعرف كم من الوقت كان هذا حولها، ولكن أنا لم تأتي عبر ذلك و I8217ve لم أر أي مدونة أو مقال حول هذا الموضوع. لذلك قررت أن أكتب وظيفة كأداة حقا يستحق كل هذا العناء وقبل أي شخص يسأل، I8217m لا علاقة للشركة بأي شكل من الأشكال. يقف بيرت لمجموعة أدوات إكسيل R الأساسية. it8217s مجانا (المرخصة تحت V2 غل) وقد تم تطويره من قبل هيكلة البيانات ليك. في وقت كتابة النسخة الحالية من بيرت هو 1.07. ويمكن الاطلاع على مزيد من المعلومات هنا. من منظور أكثر تقنية، تم تصميم بيرت لدعم تشغيل وظائف R من خلايا جداول البيانات إكسل. في مصطلحات إكسيل، فإنه 8217s لكتابة الدالات المعرفة من قبل المستخدم (أودف) في R. في هذه المشاركة I8217m لن تظهر لك كيفية تفاعل R و إكسيل عبر بيرت. هناك دروس جيدة جدا هنا. هنا وهنا. بدلا من ذلك أريد أن تظهر لك كيف اعتدت بيرت لبناء برج 8220control 8221 لتداول بلدي. يتم إنشاء إشارات التداول الخاصة بي باستخدام قائمة طويلة من الملفات R ولكن أنا بحاجة إلى مرونة إكسيل لعرض النتائج بسرعة وكفاءة. كما هو مبين أعلاه بيرت يمكن أن تفعل هذا بالنسبة لي ولكن أريد أيضا أن خياط التطبيق لاحتياجاتي. من خلال الجمع بين قوة شمل، فبا، R و بيرت يمكنني إنشاء تطبيق جيد حتى الآن قوية في شكل ملف إكسيل مع الحد الأدنى من التعليمات البرمجية فبا. في نهاية المطاف لدي ملف إكسيل واحد يجمع كل المهام اللازمة لإدارة محفظتي: تحديث قاعدة البيانات، توليد إشارة، تقديم الطلبات الخ 8230 يمكن تقسيم نهجي أسفل في 3 خطوات أدناه: استخدام شمل لبناء القوائم المحددة المستخدم والأزرار في إكسيل ملف. القوائم المذكورة أعلاه وأزرار هي أساسا يدعو إلى وظائف فبا. تلك الوظائف فبا هي التفاف حول وظائف R المعرفة باستخدام بيرت. مع هذا النهج يمكنني الحفاظ على تمييز واضح بين جوهر بلدي رمز الاحتفاظ بها في R، سكل وبيثون وكل ما يستخدم لعرض وتنسيق النتائج المحفوظة في إكسيل، فبا أمبير شمل. في الأقسام التالية أقدم الشرط الأساسي لتطوير مثل هذا النهج ودليل خطوة بخطوة يوضح كيف يمكن استخدام بيرت لمجرد تمرير البيانات من R إلى إكسيل مع الحد الأدنى من التعليمات البرمجية فبا. 1 8211 تحميل وتثبيت بيرت من هذا الرابط. بمجرد اكتمال التثبيت يجب أن يكون لديك قائمة الوظائف الإضافية الجديدة في إكسيل مع الأزرار كما هو موضح أدناه. هذه هي الطريقة التي تحققت بيرت في إكسيل. 2 8211 قم بتنزيل وتثبيت محرر واجهة المستخدم المخصص. يسمح محرر واجهة المستخدم المخصصة بإنشاء قوائم وأزرار محددة من قبل المستخدم في شريط إكسيل. يتوفر إجراء خطوة بخطوة هنا. دليل خطوة بخطوة 1 8211 R كود: وظيفة R أدناه هي قطعة بسيطة جدا من التعليمات البرمجية لأغراض التوضيح فقط. ويحسب ويعيد البقايا من الانحدار الخطي. هذا هو ما نريد استرداد في إكسيل. حفظ هذا في ملف يسمى myRCode. R (أي اسم آخر على ما يرام) في دليل من اختيارك. 2 8211 function. R في بيرت. من إكسيل حدد الوظائف الإضافية - gt الصفحة الرئيسية الدليل وفتح الملف يسمى functions. R. في هذا الملف قم بلصق التعليمة البرمجية التالية. تأكد من إدراج المسار الصحيح. هذا هو مجرد مصادر في بيرت ملف R قمت بإنشائه أعلاه. ثم حفظ وإغلاق الملف functions. R. إذا كنت تريد إجراء أي تغيير على ملف R التي تم إنشاؤها في الخطوة 1 سيكون لديك لإعادة تحميله باستخدام زر بيرت 8220Reload ستارتوب File8221 من القائمة الوظائف الإضافية في إكسيل 3 8211 في إكسيل: إنشاء وحفظ ملف يسمى myFile. xslm (أي اسم آخر على ما يرام). هذا هو ملف تمكين ماكرو الذي تقوم بحفظه في الدليل الذي تختاره. مرة واحدة يتم حفظ الملف إغلاقه. 4 8211 افتح الملف الذي تم إنشاؤه أعلاه في محرر واجهة المستخدم المخصصة: بعد فتح الملف، الصق الرمز أدناه. يجب أن يكون لديك شيء من هذا القبيل في محرر شمل: أساسا هذه القطعة من رمز شمل بإنشاء قائمة إضافية (رترادر)، مجموعة جديدة (مجموعتي) وزر تعريف المستخدم (زر جديد) في الشريط إكسيل. بمجرد الانتهاء من 8217re، افتح myFile. xslm في إكسيل وأغلق محرر واجهة المستخدم المخصص. يجب أن نرى شيئا من هذا القبيل. 5 8211 فتح محرر فبا. في myFile. xlsm إدراج وحدة نمطية جديدة. قم بلصق التعليمة البرمجية أدناه في الوحدة النمطية التي تم إنشاؤها حديثا. يؤدي ذلك إلى محو النتائج السابقة في ورقة العمل قبل التعامل مع نتائج جديدة. 6 8211 انقر فوق زر جديد. الآن ارجع إلى جدول البيانات وفي القائمة رترادر ​​انقر فوق الزر 8220New Button8221. يجب أن تشاهد شيئا مثل ما يظهر أدناه. الدليل أعلاه هو نسخة أساسية جدا من ما يمكن تحقيقه باستخدام بيرت لكنه يظهر لك كيفية الجمع بين قوة عدة أدوات محددة لبناء التطبيق المخصص الخاص بك. من وجهة نظري مصلحة هذا النهج هو القدرة على الغراء معا R و إكسيل الواضح ولكن أيضا لتشمل عن طريق شمل (والدفعة) قطعة من التعليمات البرمجية من بايثون، سكل وأكثر من ذلك. هذا هو بالضبط ما كنت بحاجة إليه. وأخيرا أود أن يكون من الغريب أن نعرف ما إذا كان أي شخص لديه أي خبرة مع بيرت 19 أغسطس 2016، 9:26 صباحا عند اختبار استراتيجيات التداول نهج مشترك هو تقسيم مجموعة البيانات الأولية في البيانات عينة: الجزء من البيانات المصممة لمعايرة النموذج والخروج من بيانات العينة: جزء من البيانات المستخدمة للتحقق من صحة المعايرة والتأكد من أن الأداء الذي تم إنشاؤه في العينة سوف تنعكس في العالم الحقيقي. وكقاعدة عامة يمكن استخدام حوالي 70 من البيانات الأولية للمعايرة (أي في العينة) و 30 للتحقق من صحة (أي من العينة). ثم تساعد مقارنة البيانات داخل وخارج العينة على تحديد ما إذا كان النموذج قويا بما فيه الكفاية. ويهدف هذا المنصب إلى المضي قدما خطوة أخرى ويوفر طريقة إحصائية لتقرير ما إذا كان خارج العينة البيانات يتماشى مع ما تم إنشاؤه في العينة. في الرسم البياني أدناه تمثل المنطقة الزرقاء خارج أداء العينة لأحد استراتيجياتي. الفحص البصري البسيط يكشف عن ملاءمة جيدة بين أداء العينة وخارجها ولكن درجة الثقة لدي في هذا في هذه المرحلة ليس كثيرا وهذا هو القضية. والمطلوب حقا هو مقياس للتشابه بين مجموعات البيانات داخل وخارج العينة. ومن الناحية الإحصائية، يمكن ترجمة ذلك على أنه احتمال أن تأتي أرقام أداء العينة وخارجها من نفس التوزيع. هناك اختبار إحصائي غير بارامتري الذي يفعل بالضبط هذا: اختبار كروسكال واليس. ويمكن العثور على تعريف جيد لهذا الاختبار على جمع R-توتور 8220A من عينات البيانات مستقلة إذا كانت تأتي من السكان غير ذات الصلة والعينات لا تؤثر على بعضها البعض. باستخدام اختبار كروسكال واليس. یمکننا أن نقرر ما إذا کانت توزیعات السکان متطابقة دون افتراض أنھم یتبعون التوزیع الطبیعي. 8221 الفائدة المضافة لھذا الاختبار لا تفترض توزیع طبیعي. وتوجد اختبارات أخرى من نفس الطبيعة يمكن أن تتلاءم مع هذا الإطار. اختبار مان-ويتني-ويلكوكسون أو اختبارات كولموغوروف-سميرنوف يناسب تماما الإطار يصف هنا ولكن هذا خارج نطاق هذه المقالة لمناقشة إيجابيات وسلبيات كل من هذه الاختبارات. ويمكن الاطلاع على وصف جيد جنبا إلى جنب مع الأمثلة R هنا. هنا 8217s الكود المستخدم لتوليد المخطط أعلاه والتحليل: في المثال أعلاه في فترة العينة أطول من خارج الفترة عينة لذلك أنا عشوائيا إنشاء 1000 مجموعات فرعية من البيانات في العينة كل واحد منهم لها نفس الطول كما خارج من بيانات العينة. ثم اختبرت كل عينة فرعية في مقابل عينة من البيانات وسجلت قيم p. هذه العملية لا تخلق قيمة P واحدة لاختبار كروسكال واليس ولكن التوزيع يجعل التحليل أكثر قوة. في هذا المثال يكون متوسط ​​قيم p أعلى بكثير من الصفر (0.478) مما يشير إلى أنه يجب قبول الفرضية الصفرية: فهناك أدلة قوية على أن البيانات داخل وخارج العينة تأتي من نفس التوزيع. كالمعتاد ما هو عرض في هذا المنصب هو مثال لعبة أن خدوش فقط على سطح المشكلة ويجب أن تكون مصممة لتلبية الاحتياجات الفردية. ومع ذلك أعتقد أنه يقترح إطارا إحصائيا للاهتمام والعقلاني لتقييم نتائج العينة. هذا المقال مستوحى من الورقتين التاليتين: فيجير ألكسندر، شميل سوان (2007)، آثار وظائف التحسين المختلفة على الخروج من عينة أداء استراتيجيات التداول المتطورة وراثيا، والتنبؤ مؤتمر الأسواق المالية فيجير ألكسندر، شميل سوان (2010)، و عملية التحسين لتحسين إنوت من عينة الاتساق، حالة سوق الأسهم، مؤتمر مورغان كازينوف الأسهم الكمية، لندن أكتوبر 2010 13 ديسمبر 2015، 2:03 بعد الظهر القيام البحوث الكمية ينطوي على الكثير من البيانات الطحن واحد يحتاج إلى بيانات نظيفة وموثوق بها إلى تحقيق ذلك. ما هو مطلوب حقا هو البيانات النظيفة التي يمكن الوصول إليها بسهولة (حتى من دون اتصال بالإنترنت). وكانت الطريقة الأكثر فعالية للقيام بذلك بالنسبة لي للحفاظ على مجموعة من ملفات كسف. من الواضح أن هذه العملية يمكن التعامل معها في نواح كثيرة ولكن وجدت العمل الإضافي فعالة جدا وبسيطة للحفاظ على الدليل حيث يمكنني تخزين وتحديث ملفات كسف. لدي ملف كسف واحد لكل أداة ويسمى كل ملف بعد الصك أنه يحتوي على. والسبب في أنني تفعل ذلك هو شقين: أولا، أنا don8217t تريد تحميل البيانات (السعر) من ياهو، جوجل الخ 8230 في كل مرة أريد أن اختبار فكرة جديدة ولكن الأهم من ذلك مرة واحدة حددت وتحديد المشكلة، وأنا don8217t تريد أن تضطر إلى تفعل ذلك مرة أخرى في المرة القادمة أحتاج نفس الصك. بسيطة لكنها فعالة جدا حتى الآن. يتم تلخيص العملية في الرسم البياني أدناه. في كل ما يلي، أفترض أن البيانات تأتي من ياهو. وسوف يكون رمز لتعديل البيانات من جوجل، كواندل الخ 8230 وبالإضافة إلى ذلك أقدم عملية تحديث بيانات الأسعار اليومية. سيكون الإعداد مختلفا عن بيانات التردد الأعلى والنوع الآخر من مجموعات البيانات (أي مختلف عن الأسعار). 1 8211 تحميل البيانات الأولية (listOfInstruments. R أمب HistoryData. R) الملف listOfInstruments. R هو ملف يحتوي فقط على قائمة بجميع الأدوات. إذا كان أداة isn8217t جزء من قائمتي (أي ملف كسف في مجلد البيانات) أو إذا كنت تفعل ذلك للمرة الأولى لديك لتحميل مجموعة البيانات التاريخية الأولية. المثال أدناه ينزل مجموعة من صناديق المؤشرات المتداولة يوميا من ياهو فينانس إلى يناير 2000 وتخزين البيانات في ملف كسف. 2 8211 تحديث البيانات الموجودة (updateData. R) يبدأ الرمز التالي من الملفات الموجودة في المجلد المخصص ويقوم بتحديث كل واحد منهم بعد الآخر. أنا عادة تشغيل هذه العملية كل يوم إلا عندما I8217m في عطلة. لإضافة أداة جديدة، ببساطة تشغيل الخطوة 1 أعلاه لهذا الصك وحده. 3 8211 إنشاء ملف دفعي (updateDailyPrices. bat) جزء مهم آخر من المهمة إنشاء ملف دفعي يقوم بأتمتة عملية التحديث أعلاه (I8217m مستخدم ويندوز). هذا يتجنب فتح رستوديو وتشغيل التعليمات البرمجية من هناك. يتم وضع التعليمات البرمجية أدناه على ملف. bat (المسار يجب أن يتم تعديله مع إعداد القارئ 8217s). لاحظ أنني أضفت ملف الإخراج (updateLog. txt) لتتبع التنفيذ. العملية المذكورة أعلاه بسيطة للغاية لأنها تصف فقط كيفية تحديث بيانات الأسعار اليومية. I8217ve تم استخدام هذا لفترة من الوقت، وأنها كانت تعمل بسلاسة جدا بالنسبة لي حتى الآن. لمزيد من البيانات المتقدمة أندور ترددات أعلى، يمكن للأشياء الحصول على أكثر صعوبة. كالمعتاد أي تعليقات نرحب مارس 23، 2015، 8:55 بيإم عندما يتعلق الأمر بإدارة محفظة الأسهم مقابل معيار المشكلة هي مختلفة جدا عن تحديد استراتيجية العودة المطلقة. في السابق يجب أن تعقد المزيد من الأسهم مما كانت عليه في وقت لاحق حيث لا يمكن الاحتفاظ بأي أسهم على الإطلاق إذا لم تكن هناك فرصة جيدة بما فيه الكفاية. والسبب في ذلك هو خطأ التتبع. ويعرف هذا على أنه الانحراف المعياري لعائد المحفظة مطروحا منه العائد المرجعي. وكلما قلت المخزونات مقابل مقياس مرجعي كلما زاد خطأ التتبع (مثل ارتفاع المخاطر). التحليل التالي هو مستوحى إلى حد كبير من كتاب 8220Active إدارة المحافظ 8221 من قبل غرينولد أمب كان. هذا هو الكتاب المقدس لأي شخص مهتم في تشغيل محفظة ضد المعيار. وأنا أشجع بقوة أي شخص لديه مصلحة في هذا الموضوع لقراءة الكتاب من البداية إلى النهاية. It8217s مكتوبة بشكل جيد للغاية ويضع أسس إدارة محفظة نشطة منهجية (ليس لدي أي انتماء إلى المحرر أو المؤلفين). 1 8211 تحليل عامل هنا we8217re تحاول ترتيب بأكبر قدر ممكن الأسهم في عالم الاستثمار على أساس العودة إلى الأمام. العديد من الناس جاءوا مع العديد من الأدوات و تم تطوير عدد لا يحصى من تلك الأدوات لتحقيق ذلك. في هذا المنصب، أركز على مقياسين بسيطين ومستخدمين على نطاق واسع: معامل المعلومات (إيك) وعائد الكميات (ريال قطري). 1.1 معامل المعلومات 8211 يجب أن يحدد المحلل الأفق للعوائد الآجلة وهو 8217s دالة لاستراتيجية دوران 8217s وتحلل ألفا (كان هذا موضوع بحث موسع). من الواضح أن المراآز يجب أن تكون على أعلى مستوى ممكن من حيث القيمة المطلقة. بالنسبة للقارئ الحريص، في كتاب غرينولد أمب كان الصيغة التي تربط نسبة المعلومات (إر) و إيك تعطى: مع اتساع عدد من الرهانات المستقلة (الحرف). وتعرف هذه الصيغة بالقانون الأساسي للإدارة الفعالة. المشكلة هي أنه في كثير من الأحيان، وتحديد اتساع بدقة ليست سهلة كما يبدو. 1.2 8211 كوانتيز ريتورن من أجل الحصول على تقدير أدق لعامل القدرة التنبؤية له 8217s الضروري للانتقال خطوة أخرى، ثم تجميع الأسهم حسب كمية قيم العوامل ثم تحليل متوسط ​​العائد الآجل (أو أي مقياس ميل مركزي آخر) لكل من تلك quantiles. فائدة هذه الأداة هي واضحة. يمكن أن يكون لعامل إيك جيد ولكن قد تنحصر قدرته التنبؤية على عدد قليل من الأسهم. هذا ليس جيدا كما مدير محفظة سيكون لديك لاختيار الأسهم داخل الكون كله من أجل تلبية قيود خطأ التتبع. وتتميز عودة الكميات الجيدة بعلاقة رتيبة بين الكميات الفردية والعوائد الآجلة. جميع الأسهم في مؤشر SampP500 (في وقت كتابة هذا التقرير). من الواضح أن هناك تحيز سفينة البقاء على قيد الحياة: قائمة الأسهم في المؤشر قد تغيرت بشكل ملحوظ بين بداية ونهاية فترة العينة، ومع ذلك فإنه 8217s جيدة بما فيه الكفاية لأغراض التوضيح فقط. التعليمات البرمجية أدناه تحميل أسعار الأسهم الفردية في SampP500 بين يناير 2005 واليوم (يستغرق بعض الوقت) ويحول أسعار الخام في العودة على مدى الأشهر ال 12 الماضية والشهر الماضي. الأول هو عاملنا، وسيتم استخدام هذا الأخير كمقياس العودة إلى الأمام. وفيما يلي رمز لحساب معامل المعلومات وعودة الكميات. لاحظ أنني استخدمت الخماسي في هذا المثال ولكن يمكن استخدام أي طريقة تجميع أخرى (تيرسيلز، ديسيلز etc.8230). فإنه يعتمد حقا على حجم العينة، ما تريد التقاط والطقس تريد أن يكون لمحة عامة أو التركيز على ذيول التوزيع. ولتقدير العائدات في كل خمسية، استخدم الوسيط كمقدر للنزعة المركزية. هذا المقياس أقل حساسية بكثير من القيم المتطرفة من الوسط الحسابي. وأخيرا رمز لإنتاج الرسم البياني كوانتيز ريتورن. 3 8211 كيفية استغلال المعلومات أعلاه في الرسم البياني أعلاه Q1 هو أدنى 12 شهرا الماضية العودة و Q5 أعلى. هناك زيادة رتيبة تقريبا في العائد الكمي بين Q1 و Q5 مما يشير بوضوح إلى أن الأسهم التي تندرج تحت Q5 تفوق تلك التي تقع في الربع الأول بنحو 1 في الشهر. هذا مهم جدا وقوية لمثل هذا عامل بسيط (ليس حقا مفاجأة على الرغم 8230). لذلك هناك فرص أكبر للتغلب على المؤشر من خلال زيادة الوزن للأسهم المتساقطة في Q5 وتخفيض الوزن لتلك التي تقع في الربع الأول بالنسبة إلى المؤشر المعياري. إيك من 0.0206 قد لا يعني الكثير في حد ذاته لكنه 8217s يختلف اختلافا كبيرا عن 0 ويشير إلى قوة تنبؤية جيدة من الأشهر ال 12 الماضية يعود عموما. يمكن تقييم اختبارات الأهمية الرسمية ولكن هذا خارج نطاق هذه المقالة. 4 8211 القيود العملية الإطار السابق ممتاز لتقييم جودة الاستثمارات 8217s الجودة ولكن هناك عدد من القيود العملية التي يجب معالجتها لتنفيذ الحياة الحقيقية: إعادة التوازن. في الوصف أعلاه، يفترض 8217s أنه في نهاية كل شهر يتم إعادة توازن محفظة بالكامل. وهذا يعني أن جميع الأسهم التي تندرج في الربع الأول من هذا العام تعاني من نقص الوزن، وأن جميع الأسهم التي تندرج في Q5 هي زيادة في الوزن مقارنة بالمؤشر المعياري. هذا ليس دائما ممكنا لأسباب عملية: بعض الأسهم قد تكون مستبعدة من عالم الاستثمار، هناك قيود على الصناعة أو وزن القطاع، وهناك قيود على دوران الخ 8230 تكاليف المعاملات. هذا لم يؤخذ في الاعتبار في التحليل أعلاه وهذا هو فرملة خطيرة لتنفيذ الحياة الحقيقية. وعادة ما يتم تنفيذ اعتبارات دوران في الحياة الحقيقية في شكل عقوبة على جودة عامل. معامل النقل. هذا هو امتداد للقانون الأساسي للإدارة النشطة ويخفف من افتراض نموذج غرينولد 8217s أن المديرين لا تواجه أي قيود مما يمنعهم من ترجمة رؤى استثماراتهم مباشرة إلى الرهانات محفظة. وأخيرا، I8217m دهشتها ما يمكن تحقيقه في أقل من 80 سطر من التعليمات البرمجية مع R8230 كالمعتاد أي تعليقات ترحيب 14 مارس 2014، 1:07 م السؤال يجب أن يسأل دائما نفسه عند استخدام المؤشرات الفنية هو ما سيكون هدفا معايير لتحديد مؤشرات المؤشرات (على سبيل المثال لماذا استخدام مؤشر القوة النسبية 14 يوما بدلا من 15 أو 20 يوما). الخوارزميات الجينية (غا) هي أدوات مناسبة تماما للإجابة على هذا السؤال. في هذا المنصب I8217ll تظهر لك كيفية إعداد المشكلة في R. قبل أن أبدأ تذكير المعتاد: ما أقدم في هذا المنصب هو مجرد مثال لعبة وليس دعوة للاستثمار. انها ليست استراتيجية الانتهاء إما ولكن فكرة البحث التي تحتاج إلى مزيد من البحث، وضعت ومصممة خصيصا للاحتياجات الفردية. ما هي الخوارزميات الجينية وصف أفضل من غا I جاء عبر يأتي من سايبرناتيك تجارة كتاب موراي A. روجيرو. خوارزميات 8220Genetic اخترع من قبل جون هولاند في منتصف 1970 لحل المشاكل الأمثل الصعب. يستخدم هذا الأسلوب الانتقاء الطبيعي، والبقاء على قيد الحياة من fittest8221. تتبع العملية العامة الخطوات التالية: ترميز المشكلة إلى الكروموسومات باستخدام الترميز، قم بتطوير وظيفة اللياقة البدنية لاستخدامها في تقييم كل قيمة من الكروموسومات 8217s في حل مشكلة معينة تهيئة عدد من الكروموسومات تقييم كل كروموسوم في السكان إنشاء كروموسومات جديدة عن طريق التزاوج بين اثنين الكروموسومات. ويتم ذلك عن طريق كتم وإعادة ربط اثنين من الآباء والأمهات لتشكيل طفلين (يتم اختيار الآباء عشوائيا ولكن منحازة من قبل لياقتهم) تقييم الكروموسوم الجديد حذف عضو من السكان الذي هو أقل ملاءمة من الكروموسوم الجديد وإدراج الكروموسوم الجديد في السكان . إذا تم الوصول إلى معايير التوقف (الحد الأقصى لعدد الأجيال، ومعايير اللياقة البدنية جيدة بما فيه الكفاية 8230) ثم العودة أفضل كروموسوم بدلا من الذهاب إلى الخطوة 4 من وجهة نظر التداول غا مفيدة جدا لأنها جيدة في التعامل مع مشاكل غير الخطية للغاية. ومع ذلك فإنها تظهر بعض الميزات السيئة التي تستحق الذكر: أكثر المناسب: هذه هي المشكلة الرئيسية و it8217s وصولا الى المحلل لاقامة المشكلة بطريقة تقلل من هذا الخطر. وقت الحوسبة. إذا تم تعريف المشكلة 8217t بشكل صحيح، يمكن أن يكون طويلا للغاية للوصول إلى حل لائق والتعقيد يزيد أضعافا مضاعفة مع عدد من المتغيرات. وبالتالي ضرورة اختيار بعناية المعلمات. هناك العديد من حزم R التعامل مع غا، اخترت استخدام الأكثر شيوعا واحد: رجنود أسعار الإغلاق اليومي لمعظم صناديق الاستثمار المتداولة السائلة من ياهو المالية العودة إلى يناير 2000. في عينة الفترة من يناير 2000 إلى ديسمبر 2010. وخروج من تبدأ فترة العينة في يناير 2011. المنطق هو كما يلي: يتم تحسين وظيفة اللياقة البدنية على مدى فترة العينة للحصول على مجموعة من المعلمات المثلى للمؤشرات الفنية المحددة. ثم يتم تقييم أداء تلك المؤشرات في فترة خارج العينة. ولكن قبل القيام بذلك، يجب اختيار المؤشرات الفنية. سوق الأسهم يظهر اثنين من الخصائص الرئيسية التي هي مألوفة لأي شخص لديه بعض الخبرة التجارية. الزخم على المدى الطويل وعكس المدى القصير. ويمكن ترجمة هذه الميزات على أساس المؤشرات الفنية من خلال: تحريك المتوسطات عبر و رسي. ويمثل هذا مجموعة من 4 معلمات: فترات العودة إلى الوراء للمتوسطات المتحركة طويلة وقصيرة الأجل، فترة نظر إلى الوراء لمؤشر القوة النسبية ومؤشر القوة النسبية. مجموعات من المعلمات هي الكروموسومات. العنصر الرئيسي الآخر هو وظيفة اللياقة البدنية. قد نرغب في استخدام شيء مثل: الحد الأقصى للعائد أو نسبة شارب أو الحد الأدنى لمعدل السحب. في ما يلي، اخترت لتعظيم نسبة شارب. تنفيذ R هو مجموعة من 3 وظائف: فيتنيسفونتيون. يحدد وظيفة اللياقة البدنية (على سبيل المثال، نسبة شارب القصوى) لاستخدامها في ترادستاتيستيكش محرك غا. ملخص الإحصائيات التجارية للداخل والخروج من فترات العينة لأغراض المقارنة الجينود. محرك غا من حزمة رجنود وظيفة جنود معقدة نوعا ما ولكن I8217m لن شرح ما يعني كل معلمة كما أريد للحفاظ على هذا المنصب القصير (والوثائق جيدة حقا). في الجدول أدناه أعرض لكل صك المعلمات المثلى (مؤشر القوة النسبية فترة العودة إلى الوراء، عتبة مؤشر القوة النسبية، المتوسط ​​المتحرك على المدى القصير، والمتوسط ​​المتحرك على المدى الطويل) جنبا إلى جنب مع داخل وخارج إحصاءات التجارة العينة. قبل التعليق على النتائج المذكورة أعلاه، أريد أن أشرح بضع نقاط مهمة. لمطابقة المنطق المحدد أعلاه، ربطت المعلمات للتأكد من أن فترة النظر إلى الوراء للمتوسط ​​المتحرك على المدى الطويل تكون دائما أطول للمتوسط ​​المتحرك الأقصر. كما قيدت المحسن لاختيار الحلول فقط مع أكثر من 50 حرفا في فترة العينة (على سبيل المثال، دلالة إحصائية). وعموما فإن النتائج خارج العينة لا تزال مثيرة للإعجاب. عوائد منخفضة حتى لو كان عدد من الصفقات الصغيرة لجعل النتيجة كبيرة حقا. ومع ذلك هناك 8217s خسارة كبيرة من الكفاءة بين والخروج من فترة العينة لليابان (إوج) التي من المرجح جدا يعني أكثر من المناسب. تهدف هذه الوظيفة إلى إعطاء القارئ الأدوات اللازمة لاستخدام غا بشكل صحيح في إطار التداول الكمي. مرة أخرى، It8217s مجرد مثال الذي يحتاج إلى مزيد من الصقل. وهناك بعض التحسينات المحتملة لاستكشاف ما يلي: وظيفة اللياقة البدنية. وتعظيم نسبة شارب تبسيط جدا. ومن شأن وظيفة 8220smarter8221 بالتأكيد تحسين الخروج من نموذج نموذج إحصاءات التجارة. ونحن نحاول التقاط نمط واضح جدا. وهناك حاجة إلى مزيد من البحوث نمط العمق. الاقوي . هناك العديد من الطرق لتحسين طريقة إجراء التحسين. وهذا من شأنه أن يحسن من سرعة الحساب وعقلانية النتائج. تتوفر التعليمات البرمجية المستخدمة في هذا المنصب على مستودع جيست. كالمعتاد أي تعليقات ترحيب 28 فبراير 2014، 3:52 بعد الظهر هناك مجموعة هائلة من الأدب على حد سواء الأكاديمية والتجريبية حول توقعات السوق. في معظم الوقت أنه يمزج اثنين من ميزات السوق: حجم والتوجيه. في هذه المقالة أريد أن أركز على تحديد اتجاه السوق فقط. والهدف الذي أضعه بنفسي هو تحديد ظروف السوق عندما تكون الاحتمالات متحيزة بشكل كبير نحو سوق أعلى أو لأسفل. هذا المنصب يعطي مثالا على كيفية استخدام كارت (التصنيف والانحدار الأشجار) في هذا السياق. قبل أن أبدأ التذكير المعتاد: ما أقدمه في هذا المنصب هو مجرد مثال على لعبة وليس دعوة للاستثمار. انها ليست استراتيجية الانتهاء إما ولكن فكرة البحث التي تحتاج إلى مزيد من البحث، وضعت ومصممة خصيصا للاحتياجات الفردية. 1 8211 ما هو كارت والسبب في استخدامه من الإحصاءات، كارت هي مجموعة من التقنيات للتصنيف والتنبؤ. وتهدف هذه التقنية إلى إنتاج قواعد تتنبأ بقيمة متغير النتيجة (الهدف) من القيم المعروفة للمتغيرات (التفسيرية). هناك العديد من التطبيقات المختلفة ولكنهم جميعا يتقاسمون خصائص عامة وهذا ما تهتم به. من ويكيبيديا، خوارزميات لبناء أشجار القرار عادة ما تعمل من أعلى إلى أسفل، عن طريق اختيار متغير في كل خطوة أن أفضل تقسيم مجموعة من العناصر. خوارزميات مختلفة تستخدم مقاييس مختلفة لقياس 8220best8221. تقيس هذه عموما تجانس المتغير المستهدف ضمن المجموعات الفرعية. يتم تطبيق هذه المقاييس على كل مجموعة فرعية مرشحة، ويتم تجميع القيم الناتجة (على سبيل المثال المتوسط) لتوفير مقياس لجودة الانقسام. منهجية كارت يعرض بعض الخصائص التي هي مناسبة جدا لتحليل السوق: غير حدودي. كارت يمكن التعامل مع أي نوع من التوزيعات الإحصائية غير الخطية. كارت يمكن التعامل مع مجموعة كبيرة من التبعية بين المتغيرات (على سبيل المثال لا تقتصر على العلاقات الخطية) قوية إلى القيم المتطرفة هناك العديد من حزم R التعامل مع التقسيم العودية، وأنا استخدم هنا ربرت لتقدير الأشجار و rpart. plot لأشجار الرسم. 2 8211 البيانات أمب تجربة تصميم أسعار أوهلك اليومية لمعظم صناديق الاستثمار المتداولة السائل من يناير 2000 إلى ديسمبر 2013 المستخرجة من جوجل المالية. في فترة العينة من يناير 2000 إلى ديسمبر 2010 بقية البيانات هي خارج فترة العينة. قبل تشغيل أي نوع من التحليل يجب إعداد مجموعة البيانات للمهمة. المتغير المستهدف هو العائد الآجل الأسبوعي لصندوق الاستثمار المتحد الذي تم تعريفه على أنه حالتين من نتائج العالم (صعودا أو هبوطا). إذا عادت إلى الأمام أسبوعيا غ 0 ثم السوق في الدولة أوب، أسفل حالة خلاف ذلك المتغيرات التفسيرية هي مجموعة من المؤشرات الفنية المستمدة من البيانات اليومية الأولية أوهلك. ويمثل كل مؤشر سلوك سوق موثقا جيدا. من أجل الحد من الضوضاء في البيانات ومحاولة تحديد علاقات قوية، ويعتبر كل متغير مستقل أن يكون لها نتيجة ثنائية. التقلب (VAR1). وعادة ما يرتبط التقلبات المرتفعة بسوق هبوطي وتقلب منخفض مع ارتفاع السوق. ويعرف التقلب على أنه متوسط ​​المدى الحقيقي أتر 20 يوما (متوسط ​​المدى الحقيقي) إلى متوسطه المتحرك (ما). If raw ATR gt MA then VAR1 1, else VAR1 -1. Short term momentum (VAR2) . The equity market exhibits short term momentum behavior captured here by a 5 days simple moving averages (SMA). If Price gt SMA then VAR2 1 else VAR2 -1 Long term momentum (VAR3) . The equity market exhibits long term momentum behavior captured here by a 50 days simple moving averages (LMA). If Price gt LMA then VAR3 1 else VAR3 -1 Short term reversal (VAR4) . This is captured by the CRTDR which stands for Close Relative To Daily Range and calculated as following: . If CRTDR gt 0.5, then VAR4 1 else VAR4 -1 Autocorrelation regime (VAR5) . The equity market tends to go through periods of negative and positive autocorrelation regimes. If returns autocorrelation over the last 5 days gt 0 then VAR5 1 else VAR5 -1 I put below a tree example with some explanations In the tree above, the path to reach node 4 is: VAR3 gt0 (Long Term Momentum gt 0) and VAR4 gt 0 (CRTDR gt 0). The red rectangle indicates this is a DOWN leaf (e. g. terminal node) with a probability of 58 (1 8211 0.42). In market terms this means that if Long Term Momentum is Up and CRTDR is gt 0.5 then the probability of a positive return next week is 42 based on the in sample sample data. 18 indicates the proportion of the data set that falls into that terminal node (e. g. leaf). There are many ways to use the above approach, I chose to estimate and combine all possible trees. From the in sample data, I collect all leaves from all possible trees and I gather them into a matrix. This is the 8220rules matrix8221 giving the probability of next week beeing UP or DOWN. I apply the rules in the above matrix to the out of sample data (Jan 2011 8211 Dec 2013) and I compare the results to the real outcome. The problem with this approach is that a single point (week) can fall into several rules and even belong to UP and DOWN rules simultaneously. Therefore I apply a voting scheme . For a given week I sum up all the rules that apply to that week giving a 1 for an UP rule and -1 for a DOWN rule. If the sum is greater than 0 the week is classified as UP, if the sum is negative it8217s a DOWN week and if the sum is equal to 0 there will be no position taken that week (return 0) The above methodology is applied to a set of very liquid ETFs. I plot below the out of sample equity curves along with the buy and hold strategy over the same period. Initial results seem encouraging even if the quality of the outcome varies greatly by instrument. However there is a huge room for improvement. I put below some directions for further analysis Path optimality . The algorithm used here for defining the trees is optimal at each split but it doesn8217t guarantee the optimality of the path. Adding a metric to measure the optimality of the path would certainly improve the above results. Other variables . I chose the explanatory variables solely based on experience. It8217s very likely that this choice is neither good nor optimal. Backtest methodology . I used a simple In and Out of sample methodology. In a more formal backtest I would rather use a rolling or expanding window of in and out sample sub-periods (e. g. walk forward analysis) As usual, any comments welcomeBasics of Algorithmic Trading: Concepts and Examples An algorithm is a specific set of clearly defined instructions aimed to carry out a task or process. التداول الحسابي (التداول الآلي، التداول في الصندوق الأسود، أو ببساطة التداول ألغو) هو عملية استخدام أجهزة الكمبيوتر المبرمجة لمتابعة مجموعة محددة من التعليمات لوضع التجارة من أجل توليد الأرباح بسرعة وتردد يستحيل على تاجر الإنسان. وتستند مجموعات القواعد المحددة إلى التوقيت أو السعر أو الكمية أو أي نموذج رياضي. وبصرف النظر عن فرص الربح للتاجر، ألغو التداول يجعل الأسواق أكثر سيولة ويجعل التداول أكثر منهجية من خلال استبعاد الآثار البشرية العاطفية على الأنشطة التجارية. لنفترض أن المتداول يتبع هذه المعايير التجارية البسيطة: شراء 50 سهم من الأسهم عندما يذهب المتوسط ​​المتحرك لمدة 50 يوما فوق المتوسط ​​المتحرك ل 200 يوم بيع أسهم السهم عندما يقل المتوسط ​​المتحرك ل 50 يوم عن المتوسط ​​المتحرك ل 200 يوم وباستخدام هذه المجموعة من تعليمين بسيطين، من السهل كتابة برنامج حاسوبي يقوم برصد سعر السهم تلقائيا (ومؤشرات المتوسط ​​المتحرك) ووضع أوامر الشراء والبيع عند استيفاء الشروط المحددة. التاجر لم يعد يحتاج إلى الحفاظ على مشاهدة للأسعار الحية والرسوم البيانية، أو وضعت في أوامر يدويا. نظام التداول الخوارزمية تلقائيا يفعل ذلك بالنسبة له، عن طريق تحديد بشكل صحيح فرصة التداول. (لمزيد من المعلومات حول المتوسطات المتحركة، انظر: المتوسطات المتحركة البسيطة جعل الاتجاهات تتوقف). ألغو التداول يوفر الفوائد التالية: الصفقات المنفذة بأفضل الأسعار الممكنة لحظة ودقة وضع النظام التجاري (وبالتالي فرص عالية للتنفيذ في المستويات المطلوبة) الصفقات وتجنب تغيرات كبيرة في الأسعار خفض تكاليف المعاملات (انظر مثال على نقص التنفيذ أدناه) الشيكات الآلية في وقت واحد على ظروف السوق المتعددة تقليل مخاطر الأخطاء اليدوية في وضع الصفقات باكتست الخوارزمية، استنادا إلى البيانات المتاحة التاريخية والحقيقية المتاحة خفضت احتمال الأخطاء من قبل التجار البشري على أساس العوامل العاطفية والنفسية الجزء الأكبر من التداول في الوقت الحاضر ألغو هو تداول عالية التردد (هفت)، الذي يحاول الاستفادة من وضع عدد كبير من أوامر بسرعة كبيرة جدا عبر أسواق متعددة واتخاذ قرار متعددة المعلمات، استنادا إلى تعليمات مبرمجة مسبقا. (لمزيد من المعلومات حول التداول بالتردد العالي، انظر: استراتيجيات وأسرار شركات التداول عالي التردد) يستخدم ألغو-ترادينغ في العديد من أشكال الأنشطة التجارية والاستثمارية، بما في ذلك: المستثمرين على المدى المتوسط ​​أو الطويل أو الشركات الجانبية للشراء (صناديق التقاعد ، وصناديق الاستثمار المشترك، وشركات التأمين) الذين يشترون في الأسهم بكميات كبيرة ولكن لا يريدون التأثير على أسعار الأسهم مع استثمارات منفصلة، ​​كبيرة الحجم. ويستفيد المتداولون على المدى القصير والمشتركون من جانب البيع (صناع السوق والمضاربون والمراجحون) من تنفيذ التجارة الآلي بالإضافة إلى المساعدات التجارية في خلق السيولة الكافية للبائعين في السوق. التجار المتداولون (المتتبعون للاتجاهات، أزواج المتداولين، صناديق التحوط، الخ) يجدون أكثر كفاءة في برمجة قواعد التداول الخاصة بهم والسماح بتداول البرنامج تلقائيا. يوفر التداول الخوارزمي نهجا أكثر انتظاما للتداول النشط من الأساليب القائمة على حدس التجار البشري أو غريزة. استراتيجيات التداول الخوارزمية تتطلب أي استراتيجية للتجارة الخوارزمية فرصة محددة تكون مربحة من حيث تحسين الأرباح أو خفض التكاليف. وفيما يلي استراتيجيات التداول المشتركة المستخدمة في ألغو التداول: استراتيجيات التداول الأكثر شيوعا خوارزمية تتبع الاتجاهات في المتوسطات المتحركة. قناة. وحركات مستوى الأسعار والمؤشرات الفنية ذات الصلة. هذه هي أسهل وأبسط الاستراتيجيات لتنفيذ من خلال التداول الحسابي لأن هذه الاستراتيجيات لا تنطوي على اتخاذ أي توقعات أو توقعات الأسعار. وتبدأ الصفقات على أساس حدوث الاتجاهات المستصوبة. والتي هي سهلة ومباشرة لتنفيذ من خلال خوارزميات دون الدخول في تعقيد التحليل التنبؤية. المثال المذكور أعلاه للمتوسط ​​المتحرك 50 و 200 يوم هو الاتجاه الشعبي التالي استراتيجية. (لمزيد من المعلومات حول استراتيجيات التداول الاتجاه، انظر: استراتيجيات بسيطة للاستفادة من الاتجاهات.) شراء الأسهم المدرجة المزدوجة بسعر أقل في سوق واحدة وبيعها في وقت واحد بسعر أعلى في سوق أخرى تقدم فرق السعر والربح خالية من المخاطر أو المراجحة. ويمكن تكرار نفس العملية بالنسبة للأسهم مقابل أدوات العقود الآجلة، حيث أن فروق الأسعار موجودة من وقت لآخر. تطبيق خوارزمية لتحديد مثل هذه الفروق السعرية ووضع أوامر يسمح فرص مربحة بطريقة فعالة. وقد حددت صناديق المؤشرات فترات من إعادة التوازن لجعل حيازاتها متساوية مع مؤشراتها المرجعية. وهذا يخلق فرصا مربحة للمتداولين الخوارزميين الذين يستفيدون من الصفقات المتوقعة التي تقدم أرباح تتراوح بين 20 و 80 نقطة أساس اعتمادا على عدد الأسهم في صندوق المؤشرات، قبيل إعادة التوازن في مؤشر المؤشرات. يتم بدء هذه الصفقات عن طريق أنظمة التداول الحسابية للتنفيذ في الوقت المناسب وأفضل الأسعار. وهناك الكثير من النماذج الرياضية ثبت، مثل استراتيجية التداول دلتا محايد، والتي تسمح التداول على مجموعة من الخيارات والأمن الكامنة وراءها. حيث يتم وضع الصفقات لتعويض الدلتا الإيجابية والسلبية بحيث يتم الحفاظ على دلتا المحفظة عند الصفر. وتستند استراتيجية معدل العائد على فكرة أن الأسعار المرتفعة والمنخفضة للأصل هي ظاهرة مؤقتة تعود إلى قيمتها المتوسطة بشكل دوري. تحديد وتحديد النطاق السعري وتطبيق الخوارزمية بناء على ما يسمح بتداول الصفقات تلقائيا عندما يكسر سعر الأصول من نطاقه المحدد والخروج منه. استراتيجية السعر المتوسط ​​المرجح لحجم الأسهم تفصل أمر كبير وتنشر قطع أصغر حجما من الترتيب إلى السوق باستخدام ملفات تعريف حجم المخزون التاريخية المحددة. والهدف من ذلك هو تنفيذ الأمر بالقرب من متوسط ​​السعر المرجح (فواب)، وبالتالي الاستفادة من متوسط ​​السعر. وتؤدي استراتيجية متوسط ​​السعر المرجح للوقت إلى تفكيك أمر كبير وتنشر قطع أصغر حجما من النظام إلى السوق باستخدام فترات زمنية مقسمة بالتساوي بين بداية ونهاية الوقت. والهدف من ذلك هو تنفيذ أمر قريب من متوسط ​​السعر بين بداية ونهاية الوقت، وبالتالي تقليل تأثير السوق. حتى يتم ملء النظام التجاري بالكامل، تستمر هذه الخوارزمية في إرسال أوامر جزئية، وفقا لنسبة المشاركة المحددة وحسب حجم التداول في الأسواق. ترسل إستراتیجیات الخطوات ذات الصلة الأوامر بنسب محددة من قبل المستخدم من أحجام السوق وتزید أو تنقص معدل المشارکة عندما یصل سعر السھم إلی المستویات المحددة من قبل المستخدم. وتهدف استراتيجية العجز في التنفيذ إلى التقليل من تكلفة تنفيذ أمر الشراء عن طريق التداول في السوق في الوقت الحقيقي، وبالتالي توفير تكلفة الطلب والاستفادة من تكلفة الفرصة البديلة للتأخير في التنفيذ. وستؤدي الاستراتيجية إلى زيادة معدل المشاركة المستهدف عندما يتحرك سعر السهم إيجابيا ويقلله عندما يتحرك سعر السهم سلبا. هناك عدد قليل من فئات خاصة من الخوارزميات التي تحاول التعرف على الأحداث على الجانب الآخر. هذه الخوارزميات استنشاق، المستخدمة، على سبيل المثال، من قبل صانع السوق الجانب بيع لديها المخابرات المدمج في تحديد وجود أي خوارزميات على الجانب شراء من أجل كبير. هذا الكشف من خلال خوارزميات سوف يساعد صانع السوق تحديد فرص النظام كبيرة وتمكنه من الاستفادة من خلال ملء أوامر بسعر أعلى. يتم تحديد هذا في بعض الأحيان على أنها التكنولوجيا الفائقة الأمامية. (لمزيد من المعلومات عن التداول عالي التردد والممارسات الاحتيالية، راجع: إذا كنت تشتري الأسهم عبر الإنترنت، فأنت تشارك في هفت.) المتطلبات الفنية للتجارة الحسابية تنفيذ الخوارزمية باستخدام برنامج حاسوبي هو الجزء الأخير، مرهون بتدقيق خلفي. ويتمثل التحدي في تحويل الاستراتيجية التي تم تحديدها إلى عملية محوسبة متكاملة لها إمكانية الوصول إلى حساب تداول لوضع الأوامر. مطلوب ما يلي: برمجة البرمجة المعرفة لبرمجة استراتيجية التداول المطلوبة والمبرمجين المعينين أو برامج التداول مسبقة الصنع شبكة الاتصال والوصول إلى منصات التداول لوضع أوامر الوصول إلى بيانات السوق يغذي التي سيتم رصدها من قبل خوارزمية للحصول على فرص لوضع أوردرز القدرة والبنية التحتية لردع النظام بمجرد بناءه قبل أن يبدأ في الأسواق الحقيقية البيانات التاريخية المتاحة ل باكتستينغ، اعتمادا على تعقيد القواعد المنفذة في الخوارزمية هنا مثال شامل: رويال داتش شل (رديز) مدرجة في أمستردام (إكس) وبورصة لندن (لس). يتيح إنشاء خوارزمية لتحديد فرص المراجحة. فيما يلي بعض الملاحظات المثيرة للاهتمام: تداول البورصة باليورو، في حين يتداول سعر الجنيه الإسترليني بالجنيه الإسترليني بسبب فارق التوقيت لمدة ساعة واحدة، يفتح إكس قبل ساعة من لس، يليه التبادل التجاري في وقت واحد للساعات القليلة القادمة ثم يتداول فقط في لس خلال الساعة الأخيرة مع إغلاق البورصة هل يمكننا استكشاف إمكانية التداول بالمراجحة على أسهم شل الهولندية الملكية المدرجة في هذين السوقين بعملتين مختلفتين برنامج كمبيوتر يمكنه قراءة أسعار السوق الحالية يتغذى السعر من كل من لس و إكس A تغذية معدل الفوركس سعر صرف غبب-ور ترتيب القدرة التي يمكن أن توجه النظام إلى الصرف الصحيح القدرة على الاختبار السابق على الأعلاف السعرية التاريخية برنامج الكمبيوتر يجب أن تؤدي ما يلي: قراءة تغذية الأسعار الواردة من الأسهم رديز من كلا التبادل باستخدام أسعار الصرف الأجنبي المتاحة . تحويل سعر عملة واحدة إلى أخرى إذا كان هناك اختلاف كبير بما فيه الكفاية السعر (خصم تكاليف الوساطة) مما يؤدي إلى فرصة مربحة، ثم وضع أمر الشراء على أقل سعر الصرف وبيع النظام على ارتفاع سعر الصرف إذا تم تنفيذ أوامر كما المطلوب، فإن الأرباح التحكيم تتبع بسيطة وسهلة ومع ذلك، فإن ممارسة التداول حسابي ليست بهذه البساطة للحفاظ على وتنفيذ. تذكر، إذا كنت يمكن أن تضع التجارة ألغو ولدت، لذلك يمكن للمشاركين في السوق الأخرى. وبالتالي، تتقلب الأسعار في الملي ثانية وحتى الميكروثانية. في المثال السابق، ماذا يحدث إذا تم تنفيذ عملية الشراء الخاصة بك، ولكن تجارة البيع لا تتغير مع تغير أسعار البيع في الوقت الذي يصل فيه طلبك إلى السوق سوف ينتهي بك الأمر بالجلوس مع موقف مفتوح. مما يجعل استراتيجية المراجحة لا قيمة لها. هناك مخاطر وتحديات إضافية: على سبيل المثال، مخاطر فشل النظام، وأخطاء الاتصال بالشبكة، والفترات الزمنية بين أوامر التجارة والتنفيذ، والأهم من ذلك كله، الخوارزميات الناقصة. وكلما كانت الخوارزمية الأكثر تعقيدا، فإن الأمر يحتاج إلى مزيد من الاختبار المسبق الأكثر صرامة قبل وضعها موضع التنفيذ. ويؤدي التحليل الكمي لأداء الخوارزميات دورا هاما وينبغي دراسته نقديا. انها مثيرة للذهاب لأتمتة بمساعدة أجهزة الكمبيوتر مع فكرة لكسب المال دون عناء. ولكن يجب على المرء أن يتأكد من أن النظام يتم اختبارها بشكل كامل ويحدد الحدود المطلوبة. يجب على التجار التحليليين النظر في تعلم البرمجة ونظم البناء من تلقاء نفسها، ليكونوا واثقين من تنفيذ الاستراتيجيات الصحيحة بطريقة مضمونة. استخدام الحذر واختبار شامل من ألغو التداول يمكن أن تخلق فرص مربحة. نظرية اقتصادية للإنفاق الكلي في الاقتصاد وآثاره على الإنتاج والتضخم. وقد تم تطوير الاقتصاد الكينزي. حيازة أصل في محفظة. ويتم استثمار الحافظة مع توقع تحقيق عائد عليها. هذه. وهي النسبة التي وضعها جاك ترينور التي تقيس العائدات المكتسبة أكثر من تلك التي كان يمكن أن يكون حصل على دون مخاطر. إعادة شراء الأسهم القائمة (إعادة الشراء) من قبل شركة من أجل تقليل عدد الأسهم في السوق. الشركات. استرداد الضرائب هو رد على الضرائب المدفوعة للفرد أو الأسرة عندما يكون الالتزام الضريبي الفعلي أقل من المبلغ. القيمة النقدية لجميع السلع والخدمات الجاهزة المنتجة داخل حدود البلد في فترة زمنية محددة.