Entwerfen Von Börsenhandelssystemen Mit Und Ohne Soft Computing

Entwerfen von Börsenhandelssystemen (mit und ohne Softcomputing) "Jedoch beherrschen Unternehmen aus dem Alltransfer-Bereich Computerwissenschaftler und Mathematiker, die ANNs nicht nur als Black-Boxs, sondern als nichtparametrische Modellierung verstehen können, die auf der Minimierung einer Entropiefunktion beruht. Insofern gibt es ein neues Auftauchen in der Methode, teilweise erleichtert durch Fortschritte in der modernen Computerarchitektur (Chen et al., 2013, Niaki und Hoseinzade, 2013, Vanstone und Hahn, 2010). Ein tiefes neuronales Netzwerk (DNN) ist ein künstliches neuronales Netzwerk mit mehreren versteckten Schichten von Einheiten zwischen den Eingangs - und Ausgangsschichten. Zusammenfassung Abstrakte Zusammenfassung ABSTRAKT: Tiefe neuronale Netze (DNNs) sind leistungsstarke Arten von künstlichen neuronalen Netzwerken (ANNs), die mehrere versteckte Schichten verwenden. Sie haben vor kurzem große Aufmerksamkeit in der Sprachtranskriptions - und Bilderkennungsgemeinschaft (Krizhevsky et al., 2012) für ihre überlegenen prädiktiven Eigenschaften, einschließlich der Robustheit gegenüber Überfaltung, gewonnen. Allerdings ist ihre Anwendung auf die Finanzmarkt-Vorhersage bisher nicht erforscht worden, teilweise aufgrund ihrer komplexen Komplexität. Dieses Papier beschreibt die Anwendung von DNNs zur Vorhersage von Finanzmarktbewegungsrichtungen. Ein kritischer Schritt in der Lebensfähigkeit des Ansatzes in der Praxis ist die Fähigkeit, den Algorithmus effektiv auf einer Allzweck-Hochleistungs-Computing-Infrastruktur einzusetzen. Unter Verwendung eines Intel Xeon Phi-Coprozessors mit 61 Cores beschreiben wir den Prozess zur effizienten Implementierung des stochastischen Gradientenabstiegsalgorithmus und zeigen eine 11.4x-Beschleunigung auf dem Intel Xeon Phi über eine serielle Implementierung auf dem Intel Xeon. Volltext-Konferenzpapier Nov 2015 Angewandte Intelligenz Matthew Dixon Diego Klabjan Jin Hoon Bang quotStatistisch gesehen ist die Zufallsstrategie eine normale Verteilungsstrategie mit dem Mittelwert von R Random Strategy 0. In der Handelsanalyse werden die Mittel der entwickelten Trading-Strategien getestet Der Mittelwert der Verteilungskurve, die eine zufällige Handelsstrategie hervorbringen würde, die in der Statistik unter der Nullhypothese von keine Überschussrenditen als Null angenommen wird (Vanstone amp Hahn, 2010). Wie bei jeder normalen normalen Zufallsvariablen wird die Standardabweichung dieser Strategie aus Simulationen von 1000 unabhängigen Realisierungen einer unkorrelierten Zufallsstrategie abgeleitet, wie in Fig. 2 gezeigt. 2. ZUSAMMENFASSUNG Zusammenfassung Zusammenfassend Zusammenfassung ABSTRAKT: Wachsende Beweise deuten darauf hin, dass Buchungen auf Online-Aktienforen Aktienkurse beeinflussen und Investitionsentscheidungen an den Kapitalmärkten verändern, entweder weil die Buchungen neue Informationen enthalten oder sie Vorhersagekraft haben könnten, um Aktienkurse zu manipulieren. In diesem Beitrag schlagen wir ein neues, intelligentes Trading-Support-System vor, das auf einer Stimmungsvorhersage beruht, indem wir Text-Mining-Techniken, Merkmalsauswahl und Entscheidungsbaum-Algorithmen kombinieren, um semantische Begriffe, die ein bestimmtes Gefühl ausdrücken (verkaufen, kaufen oder halten), zu analysieren und zu extrahieren Maßgeschneiderte Microblogging-Nachrichten namens StockTwits. Es wurde ein Versuch unternommen, zu untersuchen, ob die Macht der kollektiven Gefühle von StockTwits vorhergesagt werden kann und wie die Änderungen in diesen vorhergesagten Stimmungen Entscheidungen darüber treffen, ob der Dow Jones Industrial Average Index (DJIA) zu verkaufen, zu kaufen oder zu halten ist. In diesem Beitrag wird zunächst ein Filteransatz der Merkmalsauswahl verwendet, um die relevantesten Begriffe in den tweet-Buchungen zu identifizieren. Das Entscheidungsbaum-Modell (DT-Modell) wird dann gebaut, um die Handelsentscheidungen dieser Begriffe zu bestimmen, oder, was noch wichtiger ist, Kombinationen von Begriffen, die darauf basieren, wie sie interagieren. Dann wird eine Handelsstrategie basierend auf einer vorgegebenen Investitionshypothese aufgebaut, um die Rentabilität der aus dem DT-Modell extrahierten Handelsentscheidungen zu bewerten. Die auf T-TTT-Strategien basierenden Testergebnisse basieren auf TTT-Strategien, die eine erfolgversprechende Performance erzielen und die (TTT-) Strategien die Zufallsanlagestrategien drastisch übertreffen. Unsere Erkenntnisse bestätigen auch, dass StockTwits-Buchungen wertvolle Informationen und Leadhandelsaktivitäten an den Kapitalmärkten enthalten. Volltext-Artikel August 2015 Alya Al Nasseri Allan Tucker Sergio de Cesare quotTechnische Analyse 1, 58 (manchmal als Chartisten) ist nur an den Preisbewegungen des Marktes interessiert, Muster zu identifizieren und mit ihnen, um zukünftige Preise vorherzusagen. Beispiele für zur technischen Analyse verwendete Indikatoren sind: Impulse, gleitende Mittelwerte, Oszillatoren, Konvergenz-Divergenzen etc. Soft Computing Methoden zeigen ihre Effizienz in der Finanzwelt zunehmend 4, 8, 55, 76. Unterschiedliche Argumente rechtfertigen die Verwendung von Soft Wie etwa 55. große Datensätze, die sich mit einem schlecht strukturierten Problem, einem besseren Verständnis der Finanzdynamik usw. beschäftigen. Verschiedene Anwendungen von Soft Computing Methoden zu Finanzdaten können gefunden werden, basierend auf neuronalen Netzwerken 6, 14, 64, 74, 75 oder auf der Grundlage von Fuzzy-Systemen 5, 44, 45, 82 APIN 10489 layout: Large v.1.3.2 file: apin284.tex Zitat Zusammenfassung Zusammenfassung verstecken ABSTRAKT: Zeitreihenvorhersage ist eine wichtige Aufgabe Für die Wirtschaft. Die am Olivenölsektor beteiligten Akteure sind der Ansicht, dass für den Olivenölpreis mittelfristige Prognosen wichtiger sind als kurzfristige Prognosen. In Zusammenarbeit mit diesen Agenten wurde die Vorhersage des Preises von extra nativem Olivenöl sechs Monate im Voraus als Ziel dieser Arbeit festgelegt. Nach Gutachten kann die Verwendung von exogenen Variablen und technischen Indikatoren bei dieser Aufgabe helfen und muss in den Prognoseprozess einbezogen werden. Die Anzahl der Variablen, die berücksichtigt werden können, macht die Verwendung von Merkmalsauswahlalgorithmen erforderlich, um die Anzahl der Variablen zu reduzieren und die Interpretierbarkeit und Nützlichkeit des erhaltenen Prognosesystems zu erhöhen. So wurde in diesem Papier CO2RBFN ein kooperativ-kompetitiver Algorithmus für das Radial-Basis-Funktionsnetzwerkdesign und andere Soft-Computing-Verfahren auf die Datensätze mit dem gesamten Satz von Eingangsvariablen und den Datensätzen mit dem ausgewählten Satz von Eingangsvariablen angewendet . Die durchgeführten Experimente zeigen, dass CO2RBFN die besten Ergebnisse bei der mittelfristigen Prognose für die Olivenölpreise mit dem Ganzen und mit dem ausgewählten Satz von Eingangsgrößen erzielt. Außerdem zeigten die auf die Datensätze angewendeten Merkmalsauswahlmethoden einige einflussreiche Variablen, die nicht nur für die Vorhersage, sondern auch für die Beschreibung des komplexen Prozesses in der mittelfristigen Prognose des Olivenölpreises in Betracht gezogen werden könnten. Volltext-Artikel Juni 2011Designing Stock Market Trading Systems Über die Autoren Bruce Vanstone Dr. Bruce Vanstone ist ein Assistant Professor an der Bond University in Australien. Er absolvierte sein Doktorat in Computational Finance im Jahr 2006. Er ist ein regelmäßiger Moderator und Herausgeber der akademischen Arbeit an Börsenhandelssystemen auf internationaler Ebene. Er unterrichtet Börsenkurse an der Universität und ist Berater für einen Boutique Hedgefonds in Australien. Weitere Informationen über Bruces. Lesen Sie mehr über Bruce Vanstone Tobias Hahn Tobias Hahn studiert zurzeit an der Bond University in Australien. Seine Forschung konzentriert sich auf die Marktmikrostruktur und insbesondere die Anwendung von maschinellen Lerntechniken auf die Preisbildung von Derivaten. Inhalt Listing Vorwort Danksagungen Einführung 1. Gestaltung der Börsenhandelssysteme 1.1 Einleitung 1.2 Motivation 1.3 Geltungsbereich und Daten 1.4 Die effiziente Markthypothese 1.5 Die Illusion des Wissens 1.6 Investition gegenüber dem Handel 1.6.1 Investition 1.6.2 Handel 1.7 Aufbau eines mechanischen Börsenhandelsystems 1.8 Der Ort des Soft Computing 1.9 Verwendung dieses Buches 2. Einführung in den Handel 2.1 Einführung 2.2 Unterschiedliche Handelsansätze 2.2.1 Handelsrichtung 2.2.2 Handelszeit 2.2.3 Art des ausgebeuteten Verhaltens 2.2.3.1 Trendbasiert Handel 2.2.3.2 Börsenhandel 2.2.3.3 Börsenhandel 2.2.3.4 Mittlerer Börsenhandel 2.2.3.5 Hochfrequenzhandel 2.3 Fazit 2.4 Der nächste Schritt 3. Grundlagen 3.1 Einleitung 3.1.1 Benjamin Graham und Wertinvestitionen 3.2 Informationsvorsprung und Markt - effizienz 3.3 A Anmerkung zu Anpassungen 3.4 Kernstrategien 3.4.1 Intrinsische Wertschätzungen 3.4.2 Fundamentalfilter 3.4.3 Rangfilter 3.5 Die Elemente eines fundamentalbasierten Filters 3.5.1 Reichtum eines Unternehmens und seiner Anteilseigner 3.5.1.1 Buchwert 3.5. 1.2 Kurzfristige Vermögenswerte vs. kurzfristige Verbindlichkeiten 3.5.1.3 Leverage-Kennzahlen 3.5.2 Ertragskapazität 3.5.3 Fähigkeit, Barmittel zu generieren 3.6 Fundamentalverhältnisse und Branchenvergleiche 3.7 Schlussnote zur länderübergreifenden Investitionsforschung 3.8 Die nächste Stufe 3.9 Fallstudie: Variable 3.9.1 Einleitung 3.9.2 Beispiel - PE-Verhältnis 3.9.3 Wealth-Lab 3.9.4 SPSS 3.9.5 Ausreißer 4. Technische Variablen 4.1 Einleitung 4.1.1 Charting 4.1.2 Technische Indikatoren 4.1.3 Andere Ansätze 4.2 Charting und Pattern Analyse 4.3 Technische Indikatoren 4.3.1 Intermarketanalyse 4.3.2 Gleitende Mittelwerte 4.3.3 Volumen 4.3.4 Momentumindikatoren 4.3.4.1 Gleitende durchschnittliche Konvergenzdivergenz (MACD) 4.3.4.2 Relative Stärke Indicator (RSI) 4.4 Alternative Ansätze 4.5 Einsatz und Missbrauch von Technische Analyse 4.6 Fallstudie: Hat technische Analyse irgendeine Glaubwürdigkeit 5. Soft Computing 5.1 Einführung 5.1.1 Arten von Soft Computing 5.1.2 Expertensysteme 5.1.3 Case-based Argumentation 5.1.4 Genetische Algorithmen 5.1.5 Swarm-Intelligenz 5.1.6 Künstliche neuronale Netze 5.2 Review of Research 5.2.1 Soft Computing Klassifizierung 5.2.2 Forschung in die Zeitreihe Vorhersage 5.2.3 Forschung zur Mustererkennung und Klassifizierung 5.2.4 Forschung in der Optimierung 5.2.5 Forschung zu Ensemble-Ansätzen 5.3 Schlussfolgerung 5.4 Der nächste Schritt 6 Erstellen von künstlichen neuronalen Netzwerken 6.1 Einführung 6.2 Ausdruck Ihres Problems 6.3 Partitionieren von Daten 6.4 Suchen von Variablen des Einflusses 6.5 ANN-Architektur-Entscheidungen 6.6 ANN-Schulung 6.6.1 Momentum 6.6.2 Trainingsrate 6.7 ANN-Stichprobenprüfung 6.8 Schlussfolgerung 6.9 Der nächste Schritt 7. Handel Systeme und Distributionen 7.1 Einleitung 7.2 Studium einer Handelsgruppe 7.2.1 Durchschnittliche Profitabilitätsmesswerte 7.2.1.1 Die Schüler t-test 7.2.1.2 Der Läufertest 7.2.2 Gewinnende Metriken 7.2.3 Verlorene Metriken 7.2.4 Zusammenfassende Kennzahlen 7.2.5 Verteilungen 7.2.5.1 Kurzfristige Verteilung 7.2.5.3 Langfristige Verteilung 7.2.5.3 Langfristige Verteilung 7.2.6 Vergleich zweier Rohhandelstypen 7.3 Schlussfolgerungen 7.4 Der nächste Schritt 8. Positionsgröße 8.1 Einführung 8.1.1 Festlegung der Positionsgröße 8.1. 2 Kelly-Methode 8.1.3 Optimal-f 8.1.4 Prozentualer Anteil des Eigenkapitals 8.1.5 Maximaler Risikoprozentsatz 8.1.6 Martingale 8.1.7 Antimartingale 8.2 Pyramiden 8.3 Schlussfolgerungen 8.4 Der nächste Schritt 9. Risiko 9.1 Einführung 9.2 Handelsrisiko 9.2.1 Stop-Loss-Aufträge 9.2.2 Maximale negative Auswirkung (MAE) zur Auswahl der Stop-Loss-Schwelle 9.3 Ruinierungsrisiko 9.4 Portfolio-Risiko 9.5 Zusätzliche Portfolio-Metriken 9.6 Monte Carlo-Analyse 9.7 Fallstudie: Stopps von Trend Trading System 10. Fall Studien 10.1 Einleitung 10.2 Eine Anmerkung zu den Daten 10.3 A Anmerkung zu den Fallstudien 10.4 Aufbau eines technischen Handelssystems mit Neuronalen Netzen 10.4.1 Aufteilen von Daten 10.4.2 Identifizieren von spezifischen Problemen 10.4.4 Identifizieren von Ein - und Ausgängen für die ANN 10.4.5 Trainieren der Netzwerke 10.4.6 Ableiten von Money Management und Risikoregeln 10.4.7 In-Sample-Benchmarking 10.4.8 Out-of-Sample-Benchmarking 10.4.9 Entscheidung über das Endprodukt 10.5 Aufbau eines fundamentalen Handelssystems mit neuronalen Netzen 10.5. 10.5.2 Benchmark-Startregeln 10.5.3 Identifizieren spezifischer Probleme 10.5.4 Identifizieren von Ein - und Ausgängen für ANN 10.5.5 Trainieren der Netzwerke 10.5.6 Ableiten von Money Management und Risikoregeln 10.5.7 In-Sample-Benchmarking 10.5.8 Out Benchmarking 10.5.9 Entscheidung über das Endprodukt Endgültige Gedanken Anhang Skript Segmente Bibliographie Index Vorwort Danksagungen Einführung 1. Design von Börsenhandelssystemen 1.1 Einleitung 1.2 Motivation 1.3 Geltungsbereich und Daten 1.4 Die effiziente Markthypothese 1.5 Die Illusion des Wissens 1.6 Trading 1.6.1 Investieren 1.6.2 Handel 1.7 Aufbau eines mechanischen Börsenhandelssystems 1.8 Der Ort des Soft Computing 1.9 Verwendung dieses Buches 2. Einführung in den Handel 2.1. Nützliche LinksDesigning Aktienmarkt Trading Systems (mit und ohne Soft Computing) Datum der Veröffentlichung: 29. März 2011 Designing Stock Market Trading Systems (mit und ohne Soft Computing) vor kurzem veröffentlicht von Harriman House, einem führenden britischen Finanz-Verlag beschreibt die Methodik, dass Dr. Bruce Vanstone, Assistant Professor in der Bond Business School, geschaffen, um Börsenhandelssysteme zu entwickeln, während er seinen Doktortitel bei Bond. Das Buch hat ausgezeichnete Bewertungen, und ist derzeit ein Muss für jeden ernst über ihre systembasierten Handel und für diejenigen, die mit Handel zu bewerten Subjektiven Analyse, um zu verstehen, was sie auf in den Märkten sind. Meine Forschung umfasst die Entwicklung und Entwicklung von Handelsstrategien für Aktien und Devisenmärkte. Die entwickelte Methodik ermöglicht den Aufbau von Handelssystemen mit und ohne Soft Computing (künstliche Intelligenztechniken). Ich habe zwei Doktoranden (Tobias Hahn und Bjoern Krollner), die mit mir zusammenarbeiten. Wir betrachten alle Aspekte der Handelssysteme in unserem Auftrag. Wir interessieren uns besonders für das Geldmanagement, die Risikosteuerung und den algorithmischen Handel. Das Buch verkauft sich sehr gut und wurde von einem führenden internationalen Handelsmagazin Your Trading Edge (siehe Bewertung) überprüft. Das Buch kann durch Harriman Haus gekauft werden. Mitglieder der Medien Quick Links Kontakt Programm und Zulassungen Australian: 1800 074 074 International: 61 7 5595 1024 14 University Drive, ROBINA QLD 4226 AUSTRALIA