Otimização de sistemas de negociação e carteiras pdf

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Otimização de Sistemas de Negociação e Portfolios.
(Oregon Graduate Institute of Science & Technology)
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. Ao nível de ruído alto e à natureza não estacionária dos dados, a previsão financeira é uma aplicação desafiadora no domínio da predição de séries temporais. Vários métodos são usados ​​nesta aplicação = - = [4,5,6,7,9,10] - = -. Neste trabalho, usamos o modelo KIII para prever a direção de um passo da taxa de câmbio diária. Os dados que usamos são de [4]. Os resultados do experimento mostram a capacidade de classificação do KI.
Funções de custo e combinação de modelos para alocação de ativos baseada em VaR usando redes neurais.
. critério, ganhou interesse nos últimos anos. Nas tarefas de alocação de ativos, isso foi aplicado ao treinamento de redes neurais para maximizar diretamente uma Relação Sharpe ou outras medidas de lucro ajustadas ao risco = - = [1,3,10] - = -. Uma dessas medidas de risco que recebeu recentemente atenção considerável é o valor-em-risco (VaR) do portfólio, que determina o valor máximo (geralmente medido, por exemplo, $) que o portfol.
Reforço direto estocástico: Aplicação a jogos simples com recorrência.
. Ealing, o Q-Learning não pode ser facilmente escalado para o grande estado ou espaços de ação que geralmente ocorrem na prática. Métodos de reforço direto (DR) (política de gradiente e pesquisa de políticas) (Williams 1992) (= - = Moody e Wu 1997 - = -) (Moody et al., 1998) (Baxter & Bartlett 2001) (Ng & Jordan 2000 ) representam as políticas explicitamente e não exigem que uma função de valor seja aprendida. Os métodos de gradiente de política buscam melhorar a política por meio de.
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Implementando Estratégias de Negociação para Modelos de Previsão.
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Otimização de estratégias de negociação usando regras de decisão parametrizadas.
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Sistemas de Negociação: Solução de Problemas e Otimização.
Mesmo depois de projetar e construir com sucesso um sistema comercial comercial, um comerciante pode achar que seu sistema é imperfeito. Pode haver alguns problemas, como um evento que continua gerando perdas; ou talvez as regras sejam muito amplas e precisam ser otimizadas. Qual é a maneira mais fácil de resolver o problema? Quão eficaz é a otimização? Esta seção irá mostrar-lhe como solucionar problemas e otimizar seu sistema de negociação para maximizar os lucros e minimizar as perdas.
A solução de problemas é um aspecto muito importante do desenvolvimento do sistema. Um sistema comercial decente será rentável na maioria das condições de mercado, mas se ocasionar grandes perdas, você pode trabalhar para identificar e resolver o problema. Aqui estão quatro etapas fáceis:
Padrão de gráfico ou série de preços - Spike nos preços. Volume - Grande volume inicial e baixo volume depois disso. Licitação / Ask spread - Spike no preço em baixo volume geralmente indica um grande spread. Margem (se usado). Estas são algumas das áreas em que podem ocorrer problemas, que podemos ver analisando o gráfico abaixo. Observe os picos de preço em baixo volume pela seta verde. Observe também o grande volume (perto da seta azul) seguido de baixo volume depois disso. Se nenhum desses se revelar culpado, existem outros fatores que podem ser analisados, como tamanhos de bloco e padrões de gráficos avançados.
2. Avalie o problema - Use as informações que você reuniu para determinar o que exatamente causou o mau funcionamento do sistema ou gerar uma perda. Isso geralmente é feito usando o senso comum, ou analisando registros de transações (fornecidos por seu corretor). Aqui estão exemplos de como algumas das condições dos quatro fatores listados acima podem ser o motivo de um problema identificado:
Padrão de gráfico ou série de preços - O sistema não consegue vender durante quedas acentuadas ou comprar durante subidas íngremes. Talvez o sistema não tenha amplo tempo para comprar ou vender.
3. Considere as alternativas - Simplesmente tente algumas soluções para os problemas que você identificou. Considere as seguintes alternativas correspondentes aos problemas acima.
Padrão de gráfico ou série de preços - Uma alternativa é simplesmente dizer ao sistema que aguarde até que o preço se estabilize antes de comprar. Isso pode ser feito usando as diferenças entre os preços anteriores e o preço atual para criar uma regra.
4. Implementar uma solução - Finalmente, precisamos aplicar a solução e ver como ela funciona. O comércio de papel ou o teste de volta novamente antes da negociação ao vivo é muitas vezes uma boa idéia depois de aplicar uma solução, porque às vezes as soluções têm conseqüências não intencionais. Por exemplo, regras adicionais podem limitar esses dias baixos, mas também diminuir os lucros globais (devido a oportunidades perdidas).
A otimização simplesmente significa encontrar os melhores conjuntos de parâmetros para um determinado mercado. Esse processo pode melhorar marginalmente os resultados. No entanto, também traz muitos riscos, porque o seu pressuposto subjacente é que o desempenho passado é indicativo de futuros movimentos de preços. A otimização pode ser realizada alterando os valores do parâmetro que você deseja otimizar e depois testar essas alterações. Tenha em mente que os outros parâmetros devem permanecer constantes para que os efeitos das mudanças sejam determinados. Depois de encontrar o valor que produz o maior desempenho no teste de volta, implemente-o no sistema de negociação.
A otimização muitas vezes exagera os resultados. Isso ocorre porque os parâmetros são tão específicos e não universais que qualquer mudança no mercado (ou seja, o futuro) pode causar instabilidade.
Como regra geral, a otimização só deve definir configurações amplas para parâmetros em vez de configurar regras específicas - mesmo que tenha sido bem sucedido em backtesting e papel trading.
A solução de problemas é crucial para que seu sistema funcione da maneira que você quiser. É importante identificar quaisquer problemas, observando as ocorrências em que ocorreram e depois avaliando como certas condições de diversos fatores - como padrão de preço, volume, oferta / solicitação e margem - podem ter causado o problema.