OptionStack.
Trade Like A Pro.
Usando OptionStack, você pode automaticamente testar suas estratégias de negociação de ações e opções em minutos!
Nossa missão.
Leveling Wall Street & # 8217; s Playing Field.
OptionStack é uma plataforma institucional para construir e testar seu estoque e # 038; estratégias de negociação de opções. Nossa missão é capacitar todos os investidores para atingir seus objetivos financeiros. Acreditamos que ninguém se preocupa mais com o seu dinheiro do que você. E com o conjunto certo de ferramentas, você pode gerenciar seus investimentos melhor do que qualquer um em Wall Street!
Opções automatizadas Backtesting.
Ao contrário de outro software de análise de opções, o software pendente de patente da Option Stack automatiza todo o processo de testar suas estratégias de negociação de ações e opções! Não há mais manualmente navegando com dados à mão!
Sistemas de negociação de estoque e opções.
Ridiculously fácil de criar e testar suas estratégias de negociação de opções, desde comprar puts / calls únicos para ajustar spreads de opções complexas (borboleta, condors, spreads verticais, straddle, etc.).
Se você é o tipo de pessoa que quer controle total sobre suas negociações de ações e opções, nossa Plataforma de Análise de Opções e Backtesting de Patentes pode dar-lhe essa vantagem!
tecnologia de classe mundial, comunidade e muito mais.
Backtesting automatizado.
Faça melhores decisões de investimentos com o poder de backtesting automatizado - teste automaticamente mais de 10 anos de estratégias de negociação de ações e opções em minutos.
Arraste e solte.
Backtest até mesmo as estratégias de estoque e opções mais complexas, sem qualquer conhecimento de programação, de comprar chamadas para vender condores de ferro não balanceados.
Gráficos de Risco Visuais.
Otimize suas estratégias de negociação com analíticas poderosas, gráficos interativos de risco de portfólio e gráficos avançados de ações e estudos.
Estratégias avançadas.
Crie spreads complexos de ações e opções, ajustes comerciais avançados, reequilíbrio de portfólio, alocação de capital, dimensionamento de posição, geração alfa e muito mais.
Estudos e indicadores.
Escolha entre centenas de estudos e indicadores disponíveis, incluindo volatilidade / técnicas / estatísticas / opções de gregos / estudos de lucros e muito mais.
Compartilhe idéias e estratégias de negociação com nossa comunidade de comerciantes experientes para aspirantes.
MatlabTrading.
Blog para MATLAB & # 174; usuários interessados em estratégias de negociação algorítmica, backtesting, negociação de pares, arbitragem estatística, etc.
Quarta-feira, 7 de dezembro de 2018.
Testes e Análises de Estratégias de Negociação Algorítmicas em MATLAB (Parte 4) & # 8211; Algorítmos genéticos.
Otimização de Algoritmos Genéticos.
Apesar do fato de que o princípio do algoritmo genético (evolutivo) é muito bem explicado nos webinars de MathWorks, nos exemplos, no entanto, ele é usado apenas para otimizar a escolha de um grupo de estratégia de um conjunto. Este é um bom exemplo do uso desses algoritmos, no entanto, acontece que há uma necessidade de estabelecer muitas variáveis com intervalos significativos para uma estratégia, você não passa com uma iteração e a paralelização de processos # 8211; os cálculos podem demorar vários dias. Certamente, existem estratégias na fase final de otimização, quando quase certamente sabemos que a estratégia de negociação é bem sucedida, podemos aguardar vários dias também ou alugar todo o cluster - o resultado pode valer a pena. No entanto, se precisarmos "estimar" os resultados de uma estratégia "volumosa" e decidir se vale a pena gastar o tempo, então os algoritmos genéticos podem ser perfeitamente adequados.
Método linear & # 8211; é um modo usual de classificação em que você verá todos os resultados intermédios (sub-ótimos). Ele fornece a máxima precisão. Método paralelo & # 8211; Todos os kernels da sua CPU serão usados. Não permite ver resultados intermediários, mas acelera significativamente a operação. Ele fornece a máxima precisão durante o aumento da velocidade de computação. Método genético & # 8211; Ele usa o algoritmo de otimização evolutiva. Permite ver valores sub-óptimos, mas dá o resultado próximo ao melhor. Não é um método muito preciso, mas é preciso o suficiente para a "execução" inicial da estratégia. Muito rápido.
Segunda-feira, 5 de dezembro de 2018.
Testes e Análises de Estratégias de Negociação Algorítmicas em MATLAB (Parte 3) & # 8211; Visualização do Processo.
Visualização do Processo de Teste.
Na minha experiência de trabalho, muitas vezes eu analisei outras plataformas populares para testes de estratégia de negociação, como a TradeStation, o MetaStock, Multicartas etc. e sempre me surpreendi com a pouca atenção que foi dada à visualização do processo de teste. A coisa é que, quando não vemos os resultados dos valores intermediários, sub-ótimos de parâmetros otimizados, muitas vezes jogamos fora o ouro junto com a sujeira. A questão é devido a uma amostragem muito ampla, a estratégia ajusta os parâmetros da maneira como queremos ver uma "estratégia perfeita" que falha na vida real ou veja uma ou duas promoções, que supostamente são as melhores porque foi selecionado esses dados de intervalo de tempo onde a melhor estratégia de negociação seria "comprar e manter", mas por que então são necessárias outras estratégias?
E se houver mais de 4 dimensões? Quando você vê quais sinais e em que freqüência eles aparecem na faixa de preço, você tem quase toda a representação visual necessária de sua estratégia: a freqüência das transações, sua rentabilidade (curva de renda), a precisão da abertura, a semelhança com outras valores sub-óptimos, etc .; Isso não pode ser dito sobre o desempenho no espaço N-dimensional, onde todas as informações úteis são, de fato, que o valor ótimo não é apenas um, mas existe uma gama inteira de valores sub-ótimos em uma ou mais áreas.
Ao otimizar uma estratégia no WFAToolbox & # 8211; Walk-Forward Analysis Toolbox para MATLAB & # 174 ;, como um novo valor ótimo é encontrado, os sinais de estratégia de negociação no período em amostra e fora da amostra imediatamente aparecem no gráfico, para que você sempre possa controlar o intervalo de opções você deve atribuir, e também pode pausar a otimização sem esperar o fim do teste, pois fica claro que algo deu errado ou tudo está bem.
Quarta-feira, 30 de novembro de 2018.
Teste e Análise de Estratégias de Negociação Algorítmicas em MATLAB (Parte 2) & # 8211; GUI fácil de usar.
GUI fácil de usar.
Vamos começar com o fato de que não existe uma interface gráfica porque, se presumimos que quase todo o processo de teste e análise de estratégias de negociação é padronizado (é 99%), você gostaria de ter a interface que o ajuda a chamar os dados necessários e inicie o processo de teste com um clique.
Para usuários novos (e não apenas) do MATLAB é muito mais conveniente usar uma GUI com botões e campos de entrada do que procurar no código; portanto, há uma GUI mesmo nas caixas de ferramentas MathWorks na maioria dos casos porque é mais conveniente. Ele permite focar apenas o código da sua estratégia porque o uso de uma GUI não implica, de modo algum, que ela limite de alguma forma a sua capacidade de escrever uma estratégia.
Assim, na WFAToolbox, criamos a possibilidade de escrever qualquer código para sua estratégia, usando qualquer das caixas de ferramentas MATLAB e trabalhando com múltiplos ativos para as estratégias, tais como troca de pares, troca de cesta ou arbitragem de triplet, etc .; mas, ao mesmo tempo, esse código é facilmente integrado na GUI por meio do uso de padrões, que são simples o suficiente para aplicar no código e não limitam as oportunidades.
Terça-feira, 29 de novembro de 2018.
Testes e Análises de Estratégias de Negociação Algorítmicas em MATLAB (Parte 1) - Introdução.
Como tudo começou.
Foi 2008 (se não me enganei) quando foi lançado o primeiro webinar de negociação algorítmica em MATLAB com Ali Kazaam, abordando o tema da otimização de estratégias simples baseadas em indicadores técnicos, etc., apesar de um "caótico" e # 8221; código, as ferramentas eram interessantes o bastante para usar. Eles serviram como ponto de partida para pesquisa e aprimoramento de um modelo de teste e análise que permitiria usar todo o poder das caixas de ferramentas e a liberdade das ações MATLAB durante a criação das próprias estratégias comerciais, ao mesmo tempo em que permitiria controlar o processo de testes e os dados obtidos e suas análises subseqüentes escolheriam um portfólio efetivo de sistemas de negociação robustos.
Por que todo Algotrader deve reinventar a roda?
No entanto, a Mathworks não ofereceu uma solução completa para testar e analisar as estratégias # 8211; esses códigos que você poderia sair dos webinars eram os únicos "elementos" de um teste completo do sistema, e era necessário modificá-los, personalizá-los e adicioná-los à GUI para facilidade de uso. Foi muito demorado, colocando uma questão: seja qual for a estratégia, deve passar pelo mesmo processo de análise e análise, o que permitiria classificar-se como estável e utilizável. então, por que cada algotrader deve reinventar a roda e escrever seu próprio código para estratégias de teste adequadas no MATLAB?
Nós decidimos chamar a solução WFAToolbox - Walk-Forward Analysis Toolbox cuja versão de demonstração está disponível no wfatoolbox desde 2018.
Segunda-feira, 7 de novembro de 2018.
Uau?! O que aconteceu com o blog?
O que aconteceu com o blog?
1. Jev Kuznetsov já não é o dono.
2. Nós mudamos a marca.
O que acontecerá com o blog?
1. Mais postagens e artigos.
Esperamos trazer a vida a este blog postando conteúdos relevantes uma ou duas vezes por semana. Nos primeiros meses, publicaremos principalmente os artigos e vídeos que já temos para tornar mais fácil para os nossos queridos leitores pesquisar informações sobre um recurso e reticular-se sobre eles.
Negociação de pares de arbitragem estatística / estratégias de negociação de reversão / mercado neutro baseadas em cointegração / bollinger bands / kalman filter etc. para commodities, ações e Forex. Tendem as seguintes estratégias com Jurik Moving Average e outros filtros digitais sofisticados; Estratégias de previsão com aprendizado de máquina (Support Vector Machines) e outros métodos; Criando estratégias de negociação robustas usando o gerenciamento de dinheiro de teste visual para reinvestir seu capital (ciência sobre como obter $ 1M de US $ 10K em um ano com o máximo, mas o risco estimado e as recompensas de suor). Talvez depois de ler isso, você pensou que este seria um outro artigo burro para aqueles caras pobres que procuram como se tornar rico através do "trading on forex" e tudo isso. Bem, isso é totalmente falso! Estamos trabalhando no MATLAB, e a maioria de nós somos cientistas e especialistas nesse aspecto, então tudo é sério.
2. Mais interatividade.
Terça-feira, 1 de janeiro de 2018.
Intraday significa reversão.
As regras são simples e semelhantes à estratégia que testei na última publicação:
Se o retorno de barra do par exceder 1 no z-score, troque a barra seguinte.
O resultado parece muito bonito:
Se você acha que este gráfico é muito bom para ser verdade, isso infelizmente é o caso. Não foram considerados custos de transação ou spread de oferta e solicitação. Na verdade, eu duvidava que houvesse algum lucro depois de subtrair todos os custos de negociação.
Ainda assim, este tipo de gráficos é a cenoura pendurada na minha frente, mantendo-me em pé.
Domingo, 30 de dezembro de 2018.
Os pares são mortos?
A partir destes etfs 90 pares únicos podem ser feitos. Cada par é construído como um spread neutro no mercado.
Em cada dia, para cada par, calcule o z-score com base no desvio padrão de 25 dias.
Se z-score & gt; limiar, vá curto, fechar o próximo dia.
Se z-score & lt; O limite vai longo, fechado no próximo dia.
Aqui estão os resultados simulados para vários limiares:
Esta não é a primeira vez que encontrei essa mudança no comportamento de reversão média em etfs. Não importa o que tentei, não tive sorte em encontrar uma estratégia de negociação de pares que funcione em ETFs em 2018. Minha conclusão é que esses tipos de modelos simples de stat-arb simplesmente não o cortaram mais.
WFAToolbox - Walk-Forward Analysis Toolbox.
Complemento MATLAB para desenvolver estratégias de negociação algorítmica em MATLAB da maneira fácil.
Futuros quantitativos, ações e opções de negociação (DISPONÍVEL PARA MATLAB FREELANCING)
Futuros quantitativos, ações e opções de negociação.
Quinta-feira, 11 de setembro de 2017.
Símbolo de estoque Histórico de mudanças Nasdaq.
Domingo, 24 de agosto de 2017.
CUSIP Lookup.
Sábado, 29 de março de 2017.
Chamadas cobertas por ETF - Novo Blog.
Domingo, 9 de janeiro de 2018.
Yahoo Options Data scraper na web em matlab.
Sexta-feira, 7 de janeiro de 2018.
Interactive Brokers Lista de produtos Web Scraper.
Domingo, 20 de dezembro de 2009.
Pairs Trading - Cointegration Testing.
Isso é feito com o teste Fuller Dickey aumentado.
Código MATLAB Aqui:
Domingo, 6 de dezembro de 2009.
Calculando o Rendimento de Dividendos Implícito a partir de Preços de Opção.
Domingo, 26 de julho de 2009.
Uma maneira simples de Backtest Option Straddles.
Pode-se ver do gráfico que nos últimos 3 anos, a CNH mudou para além de US $ 5 apenas 50% do tempo, 60% a mais de US $ 3,8, 70% a mais de US $ 2,66, etc. Então, se um estrondo custar apenas US $ 2,66, então, historicamente, 70 % do tempo que moveu mais de US $ 2,66 em 30 dias. Do outro lado, ainda existe uma chance de 30% de que não vá além de US $ 2,66.
Segunda-feira, 29 de junho de 2009.
Usando cones de volatilidade.
Esta publicação descreve o que são os cones de volatilidade e como costumo usá-los. Tal como acontece com muitas das minhas postagens, vou anexar código a esta publicação.
Corrente: 0,6252 0,7363 0,9564 1,1798.
Min: 0,1205 0,177 0,19 0,2023.
25%: 0,3324 0,3301 0,3318 0,3149.
50%: 0,4039 0,4118 0,3943 0,3924.
75%: 0,6239 0,6538 0,639 0,6148.
90%: 1,1666 1,2162 1,2797 1,1961.
MAX: 1.7115 1.5827 1.5581 1.4694.
Como você pode ver no quadro acima, a volatilidade CNH de 60 dias variou de um mínimo de 17,7% para um máximo de 158%. O preço fechado hoje é de US $ 14,32. A greve mais próxima para 22/08/2009 A expiração é de US $ 15. A Volatilidade Implícita da opção de chamada é 69.5 (no site do Options Express). O número de dias para expirar é 53. O volume implícito de 69,5 cai entre 75% a 90%. Aproximadamente 80% do tempo nos últimos 4 anos, a Volatilidade Realizada de 60 dias foi inferior a 69,5%. Então estamos no terceiro quartil. Se isso é alto o suficiente para vender a volatilidade implícita ou não depende do apetite de risco da pessoa. Esta informação me dá confiança em fazer o comércio de forma inteligente.
Sábado, 27 de junho de 2009.
VIX vs S & P 500 Alcance de Retorno Esperado.
Como você pode ver a partir da figura Acima, pode-se descobrir facilmente a gama esperada de S & amp; P 500 Retornos com um determinado Nível VIX para uma dada Probabilidade. Por exemplo, atualmente o nível VIX é de 30%. Então, olhando para o gráfico acima, para 90% de Probabilidade, 30% de VIX, no Eixo X e seguindo verticalmente e transversalmente, podemos ver isso nos próximos 30 dias, o intervalo esperado para S & amp; P 500 Retornos é + / - 14,24%.
p = [0,50 0,68 0,75 0,90 0,95 0,99]
% Ajuste adequadamente essas probabilidades para passar para o programa norminv.
% A taxa de retorno no S & amp; P 500 nos próximos 30 dias é normalmente.
% que um número extraído da distribuição normal da unidade será.
% Obtido acima por sqrt (12)
% seria: ExpRangeSP500 = nstd. * VIX.
% Agora vamos plotar usando vários valores do VIX.
ExpRangeSP500 = nstd '* VIX;
título ('VIX vs S & amp; P 500 retorna faixa esperada nos próximos 30 dias')
ylabel ('S & amp; P 500 retorna faixa esperada nos próximos 30 dias')
plottitles = strcat (cellstr (num2str (p '. * 100)),'% ');
Quarta-feira, 24 de junho de 2009.
Aplicando a metodologia VIX para Stocks (American)
Nesta publicação, mostro como se poderia utilizar a metodologia VIX para o americano.
O Options. VIX foi projetado com Opções de Tipo Européias. Foi projetado.
para opções S & P500 (que são europeias). Mas quando aplicado ao americano.
Opções, Estes têm um viés devido ao exercício antecipado e Dividendos e desembolsos.
eventos. Se o período previsto evita dividendos, então o viés deve.
seja mínimo. Neverthelss, pode ser usado como uma previsão valiosa ou a.
função VIX = ReplicateVixStock (Data, TM, Rf, CT)
% REPLICATEVIXSTOCK aplica a metodologia VIX para ações (American Options)
% VIX foi projetado com opções de tipo européias. Foi projetado para S & P500.
% De opções (que são europeias). Mas quando aplicado às opções americanas,
% Estes têm um viés devido ao exercício antecipado e Dividendos e desembolsos.
% de eventos. Se o período previsto evita dividendos, então o viés deve.
% seja mínimo. Neverthelss, pode ser usado como uma previsão valiosa ou a.
% Entradas: Se NÃO forem fornecidas Entradas, o Exemplo será executado.
% De dados: deve ser uma matriz de células com dados separados para dois Maturáveis.
% centrado em torno de 30 dias. A expiração de uma opção deve ser inferior a 30.
% dias e o outro deve ser maior que 30 dias.
% Dados é um dado de três colunas com Strike, Call e Put Prices.
% Os dados devem ser perto de dados da opção de prazo.
% Os dados devem ser dados de opção de longo prazo.
% TM: prazo de vencimento para duas opções.
% Rf: taxa livre de risco.
% CT: Hora atual (Time Stamp quando os dados foram coletados)
% Saída: VIX-- Um único número que Aplica a metodologia VIX para o.
% Exemplo: tente executar sem entradas.
% Strike Call Put.
Dados = [75 11,75 0,05 ;.
% Strike Call Put.
Dados = [75 NaN NaN ;.
Rf = 1,1625 / 100; %Por ano.
[Ano, Mês, Dia, Hora, Minuto, Segundo] = datavec (CT);
% 1440 é o número de minutos em um dia e 510 é o número.
% de minutos para 8:30 da manhã, qual é o momento em que a opção expira.
% em sua data de validade.
Numerários (1) = [1440 - (Hora * 60 + Minuto + Segundo / 60) + 510] /.
(1440 * 365) + [(TM (1) - 2) / 365];
Numerários (2) = [1440 - (Hora * 60 + Minuto + Segundo / 60) + 510] /.
(1440 * 365) + [(TM (2) - 2) / 365];
NumDays = NumYears. * 365;
% Encontre o mínimo da diferença em Call e Put.
% De preços e obtenha o preço de greve correspondente.
% Calcule o nível de preço para a frente e greve referencial.
% Aplicação de PUT CALL Parity.
Nível = ATM (:, 1) + exp (Rf * NumYears (:)). * (ATM (:, 2) - ATM (:, 3));
Ref_Strike (i) = Dados (encontrar (Dados (:, 1) Ref_Strike (i));
Domingo, 14 de junho de 2009.
Procure chamadas abrangidas e também banco de dados de dados de compilação.
Observe que esta função depende da função Get_Yahoo_Options_Data2.m em que falei na minha postagem de blog anterior. Pode-se comprar, se estiver interessado.
% CoveredCalls fornece os dados das opções e calcula os retornos das chamadas cobertas.
% para um determinado símbolo para esse dia específico.
% Esta função também pode ser usada para construir um banco de dados de dados de opções.
% em uma base diária.
% NOTA que esta função requer a função Get_Yahoo_Options_Data2.m.
% Saída: uma estrutura com os seguintes campos:
% calldata: contém os dados de chamadas e também tem Flat e.
% Os nomes de colummn são os seguintes:
% 'Expiry', 'MonthNum', 'Time Value', 'Exercise Return', 'Flat Return'>;
% RawData: contém as chamadas e coloca dados.
% Os nomes das colunas são os seguintes:
% Se o usuário quiser uma única matriz de células grandes, pode-se obtê-lo usando o comando:
Sexta-feira, 5 de junho de 2009.
Converta Stock CUSIPs para símbolos de estoque com um programa MATLAB.
'031162100', dado Amgen Inc --- AMGN.
% CUSIPTOSYMBOLLOOKUP converte STOCK CUSIPS para STOCK Symbols.
% Symbols = CusipToSymbolLookUp (Cusip) fornece uma lista de símbolos STOCK que.
% corresponde a uma lista de Cusips.
% Esta função procura um símbolo de STOCK para um determinado CUSIP.
% O CUSIP precisa ter 8 ou 9 caracteres.
% Se um Cusip válido de 8 caracteres for dado, um número de verificação nove será adicionado se.
% possível. Acessa o site de fidelidade e analisa html.
% para obter o nome do símbolo. Cusip pode ser uma matriz celular de Cusips.
% Mais informações sobre CUSIPs podem ser encontradas em:
% Agradeço a Nabeel Azar pelo seu programa checkcusip. m.
erro ('Atleast one Input is needed')
% Verifique se é uma matriz de células ou caracteres.
erro ('Cusip precisa ser um caractere ou matriz de células')
erro ('Cusip precisa ser uma matriz de células')
para idx = 1: ncusips.
% Então é convertido em 9 dígitos usando um programa chamado checkcusip.
% Se retornar um falso lógico, então é um CUSIP errado.
% Se retornar um dígito duplo, junte-se ao checkdigit para o.
se (islogical (Result) & amp; & amp; Result == false)
% Junte-se ao Cusip com CheckDigit.
Cusip = [Cusip num2str (Resultado)];
% [weburl Cusip '& amp; submit = Search']
data = urlread ([weburl Cusip '& amp; submit = Search']);
% Procure um padrão preliminar.
função Result = checkcusip (inputCell)
% CHECKCUSIP Verifique um CUSIP.
% CHECKCUSIP é usado para validar CUSIPs de 9 dígitos e.
% fornece o checkdigit para CUSIPs de 8 dígitos.
% Observe que, se você oferecer a esta função uma combinação de.
% CUSIP de 8 e 9 dígitos, você precisa verificar a classe.
% (lógico ou não-lógico), bem como o valor do.
% de saída. Os logs são usados para indicar a validade de um.
% CUSIP de 9 dígitos, enquanto os duplos não-lógicos são usados para.
% fornece o checkdigit para um CUSIP de 8 dígitos.
erro (['As entradas devem ser arrays de células das cadeias CUSIP.'])
% Verifique se existem pelo menos 8 colunas.
se o tamanho (cusipCharArray, 2) erro (['deve fornecer 8 ou 9 dígitos CUSIPs.']);
% Converte os dígitos das cordas para valores numéricos e.
% dos caracteres para seus valores numéricos, com 'A': = 10.
% Defina espaços (para calcular o checkdigit) para NaNs.
numericLocations = (longCusipString & gt; = '0' & amp; longCusipString & lt; = '9');
charLocations = (longCusipString & gt; = 'a' & amp; longCusipString & lt; = 'z');
longCusipString (charLocations) = longCusipString (charLocations) - 'a' + 10;
cusipNums = diag ([1 2 1 2 1 2 1 2]) * cusipNums;
cusipNums (gt_10) = chão (cusipNums (gt_10) / 10) + rem (cusipNums (gt_10), 10);
checkDigit = 10 - lastDigit;
% Crie uma matriz de células o tamanho certo para a saída.
% (1º para questões internacionais)
badIdx = any (longCusipString ([2 3 7 8],:) & gt; = 10,1);
badIdx = any (longCusipString (1,:) == 'i' | longCusipString (1,:) == 'o' | longCusipString (1,:) == 'z', 1);
Quarta-feira, 4 de fevereiro de 2009.
Replicar VIX (Índice de Volatilidade CBOE) - Implementação do MATLAB.
CÓDIGO Publicado aqui:
% Strike Call Put.
Dados = [775 125,48 0,11 ;.
% Strike Call Put.
Dados = [775 128,78 2,72 ;.
Rf = 1,1625 / 100; %Por ano.
% Diferença entre Chamadas e Partidas (Valor Absoluto)
% FInd Hour, Minute, Second from the time using datevec function.
[Ano, Mês, Dia, Hora, Minuto, Segundo] = datavec (CT);
% 1440 é o número de minutos em um dia e 510 é o número de minutos para 8:30 da manhã que.
% é o tempo que a opção expira em sua data de validade.
Numerários (1) = [1440 - (Hora * 60 + Minuto + Segundo / 60) + 510] / (1440 * 365) + [(TM (1) - 2) / 365];
Numerários (2) = [1440 - (Hora * 60 + Minuto + Segundo / 60) + 510] / (1440 * 365) + [(TM (2) - 2) / 365];
NumDays = NumYears. * 365;
% Encontre o mínimo da diferença em Call e Put.
% De preços e obtenha o preço de greve correspondente.
% Calcule o nível de preço para a frente e greve referencial.
% Aplicação de PUT CALL Parity.
Nível = ATM (:, 1) + exp (Rf * NumYears (:)). * (ATM (:, 2) - ATM (:, 3));
Ref_Strike (i) = Dados (encontrar (Dados (:, 1) Ref_Strike (i));
Segunda-feira, 17 de novembro de 2008.
Determinação do tamanho da amostra e histórico por trás das regras dos polegares (Por que 22? Por que 25? Porquê? 30?)
Fator de correção para o tamanho da amostra com base no tamanho da população finita.
de 0,1 a 0,9. Em seguida, inserindo os números acima na equação, obtemos:
ConfiançaInterval = 0,05; Z = 1,96;
SampleSize = [Z ^ 2. * P. * (1-P)] / (ConfidenceInterval ^ 2);
SampleSizeRequired = [P; SampleSize]. '
Parcela de SampleSize Obrigatório vs Probabilidade:
Tabela de distribuição de T VS Tamanho da amostra e proximidade ao padrão Normal:
(Fonte: Jeffrey Russell NOTAS)
Exemplo de levantamento: alguns testes para tamanhos de amostra:
(Fonte: Jeffrey Russell NOTAS)
Após a pesquisa, descobrimos que 60% das pessoas dizem que A e 40% dizem que B. Agora, precisamos descobrir se é significativo ou não. Precisamos descobrir, calculando.
HIPÓTESE NUL:
É LAÇO (50-50). Mesmo que 60% das pessoas digam A, queremos garantir que seja diferente de ser um TIE (50-50)
quando uma população maior é considerada.
% Hipótese. Portanto, não podemos dizer com certeza que NÃO É UM TIE.
t_stat = (P - p0) ./ sqrt (p0 * (1-p0) ./ n);
xlabel ('Tamanho da amostra')
% procurado. Rejeitamos a hipótese de NULL de que era um TIE e declarou A como.
% nosso vencedor na pesquisa.
Experiência inversa: cálculo Porcentagens necessárias com um determinado tamanho de amostra para ter significância estatística.
História por trás de "Regras de polegar" (Por que 22? 25? 30?)
(Fonte: iSixSigma)
n = 25 tem uma verdadeira justificativa estatística. Em n = 25, a Lei de Grandes números começará a mostrar uma distribuição simétrica / normal pronunciada da amostra significa em torno da média da população. Essa distribuição normal se torna mais pronunciada à medida que n é aumentado.
n = 30 vem de uma citação de Student (Gosset) em um artigo de 1908 "Sobre o provável erro de uma correlação" em Biometrika. Neste artigo, ele analisa o erro associado ao desenho de duas amostras independentes de uma população infinitamente grande e sua correlação (não os erros individuais de cada amostra em relação à média da amostra e a população significa!). As críticas de texto.
diferentes correções ao coeficiente de correlação dado várias formas de distribuição conjunta. Em algumas frases, o Estudante diz que em n = 30 (qual é sua própria experiência), os fatores de correção não fazem grande diferença.
Mais tarde, Fisher mostrou que a amostra para uma correlação precisa ser determinada com base em uma transformação de z da correlação. Portanto, o argumento do aluno é apenas interessante historicamente. Além disso, Student escreveu sua introdução do teste t em Biometrika no mesmo ano (his.
artigo anterior). Historicamente, o n = 30 discutido em seu papel de correlação foi confundido com o papel de teste t, que apenas introduziu a estatística t até o tamanho da amostra 10.
Caixa de ferramentas de negociação.
Acesse os preços, analise os custos de transação e envie ordens para sistemas de negociação.
O Trading Toolbox ™ fornece funções para analisar os custos de transação, acessar dados comerciais e de cotação, definir tipos de pedidos e enviar pedidos para mercados de negociação financeira. A caixa de ferramentas permite integrar a transmissão e os dados baseados em eventos no MATLAB ®, permitindo que você desenvolva estratégias de negociação financeira e algoritmos que analise e reaja ao mercado em tempo real. Você pode construir estratégias de negociação algorítmicas ou automatizadas que funcionam em várias classes de ativos, tipos de instrumentos e mercados comerciais, ao mesmo tempo em que se integram às plataformas de execução comercial padrão ou proprietária.
Com o Trading Toolbox, você pode analisar e estimar os custos de transação antes de fazer um pedido, bem como atribuir custos pós-venda. Você pode analisar custos de transação associados ao impacto do mercado, cronograma, liquidez e valorização de preços, e usar curvas de custo para minimizar os custos de transação de ativos individuais ou para uma carteira de ativos.
O Trading Toolbox permite acessar fluxos em tempo real de dados de instrumentos negociáveis, incluindo cotações, volumes, trades, profundidade de mercado e metadados de instrumentos. Você pode definir tipos de pedidos e especificar procedimentos de roteamento e preenchimento de pedidos.
Capacidades da Trading Toolbox.
Gestão de Risco Financeiro: Melhorando a Governança Modelo com MATLAB.
Capacidades.
Análise de custos de transações.
Utilize funções para estimar os custos de negociação, realizar análises de negociação e otimizar as estratégias de negociação usando os dados e modelos do grupo Kissell Research Group (KRG).
Gerenciamento de Execução de Ordem com o Bloomberg EMSX.
Use o Trading Toolbox com a Bloomberg Desktop API.
Instrumento de preços e gerenciamento de pedidos com Trading Technologies X_TRADER.
Use Trading Toolbox com a API Trading Technologies X_TRADER.
Gestão de Negociação e Pedidos com Interactive Brokers TWS.
Use o Trading Toolbox com a API do TWS Interactive Brokers.
Negociação e gerenciamento de pedidos com CQG.
Use o Trading Toolbox com a API do CQG.
Recursos do produto.
Descubra mais sobre o Trading Toolbox explorando esses recursos.
Documentação.
Explore a documentação das funções e recursos da Trading Toolbox, incluindo notas e exemplos de versão.
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Requisitos de sistema.
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Artigos técnicos.
Veja artigos que demonstram vantagens técnicas de usar o Trading Toolbox.
Comunidade e suporte.
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Trading Toolbox Technical Expert.
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Negociação Algorítmica.
Desenvolva sistemas de negociação com MATLAB.
A negociação algorítmica é uma estratégia comercial que usa algoritmos computacionais para gerar decisões comerciais, geralmente nos mercados financeiros eletrônicos. Aplicado em instituições de compra e venda, a negociação algorítmica é a base da negociação de alta freqüência, da negociação FOREX e da análise de riscos e execução associada.
Construtores e usuários de aplicativos de negociação algorítmica precisam desenvolver, testar e implementar modelos matemáticos que detectem e explorem os movimentos do mercado. Um fluxo de trabalho efetivo envolve:
Desenvolvimento de estratégias de negociação, utilizando métodos temporais técnicos, métodos de aprendizagem mecânica e métodos de séries temporais não-lineares Aplicação de computação paralela e de GPU para teste de tempo eficiente e identificação de parâmetros Cálculo de lucro e perda e realização de análise de risco Execução de análise de execução, como modelagem de impacto de mercado, análise de custos de transações e detecção de iceberg Incorporando estratégias e análises em ambientes de negociação de produção.
Exemplos e como fazer.
Análise Walk-Forward: usando o MATLAB para testar sua estratégia comercial 35:15 - Webinar Cointegration e Pairs Trading com Econometria Toolbox 61:27 - Webinar Servidor de Produção MATLAB para Aplicações Financeiras 38:28 - Webinar Começando com o Trading Toolbox, Parte 1: Conecte-se para Interactive Brokers 7:22 - Video CalPERS Analisa a Dinâmica do Mercado de Moedas para Identificar Oportunidades de Negociação Intraday - História do Usuário Negociação Quantitativa: Como Construir Seu Próprio Negócio de Negociação Algorítmica, por Ernest Chan - Algorithmic Trading - Algorithmic Trading Code e Outros Recursos - Arquivo Exchange Financial Analysis & amp; Trading - MathWorks Consulting.
Referência de Software.
Funções da Caixa de Ferramentas de Negociação - Aplicação de Aprendizagem de Classificação de Documentação: Estatística e Ferramenta de Aprendizagem de Máquina Aplicação de movimentos: Gráfico de médias móveis e de atraso avançado - Caixa de ferramentas financeiras Função sharpe: Calcular taxa de Sharpe - Caixa de ferramentas financeiras Função gaoptimset: Criar estrutura de opções de algoritmo genético - Otimização global Toolbox Function Cointegration Testing - Econometria Toolbox Functions Neural Network Time Series Tool - Neural Network Toolbox Documentação.
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