Quant Trading Signaler

Innføring av quantmod: Det er mulig med en quantmod-funksjon å laste data fra en rekke kilder, inkludert. Yahoo Finance (OHLC data) Federal Reserve Bank of St. Louis FRED174 (11 000 økonomiske serier) Google Finance (OHLC data) Oanda, Valutaområdet (FX og Metals) MySQL-databaser (Dine lokale data) R binære formater (.RData og. rda) Kommaseparerte verdifiler (.csv) Flere å komme med inkludert (RODBC, økonomisk, Rbloomberg.) Hvordan du spørgerGet data gt getSymboler (YHOO, srcgoogle) fra google finans 1 YHOO gt getSymbols (GOOG, srcyahoo) fra yahoo finance 1 GOOG gt getSymbols (DEXJPUS, srcFRED) FX-priser fra FRED 1 DEXJPUS gt getSymbols (XPTUSD, srcOanda) Platinum fra Oanda 1 XPTUSD Hver samtale resulterer i at dataene lastes direkte inn i arbeidsområdet, med navnet på objektet som returneres fra samtalen. Sort av hendig, men det blir bedre. gt Angi oppslagsparametere, og lagre for fremtidige økter. gt gt setSymbolLookup (YHOOgoogle, GOOGyahoo) gt setSymbolLookup (DEXJPUSFRED) gt setSymbolLookup (XPTUSDlist (nameXPTUSD, srcoanda)) gt saveSymbolLookup (filemysymbols. rda) gt nye økter call loadSymbolLookup (filemysymbols. rda) gt gt getSymbols (c (YHOO, GOOG, DEXJPUS, XPTUSD)) 1 YHOO GOOG DEXJPUS XPTUSD Nå er det enkelt å laste inn data fra forskjellige kilder inn i arbeidsområdet ditt (eller et annet miljø) uten at det kreves eksplisitt oppgave eller kontinuerlig å huske spesifikke tilkoblingsparametere. Tenk på det som en lastkommando som kan hente data fra nesten hvor som helst. Prøv det selv å få data. R Kartlegging med quantmod Nå som vi har noen data, vil vi kanskje se på det. Skriv inn den nye funksjonen chartSeries. For tiden er dette et fint verktøy for å visualisere finansielle tidsserier på en måte som mange praktiserende brukere er kjent med - linjediagrammer, samt OHLC-bar og stearinlys. Det er praktisk innpakning på disse forskjellige stilene (lineChart, barChart og candleChart), selv om chartSeries gjør det ganske enkelt å håndtere data på den mest hensiktsmessige måten. En rask titt på hvordan du lager noen diagrammer, inkludert noen funksjoner og en titt på hva som kommer i fremtidige utgivelser. gt Angi oppslagsparametere, og lagre for fremtidige økter. gt Aggregat (AAPL, srcyahoo) 1 AAPL gt barChart (AAPL) gt Legg til flerfarging og endre bakgrunn til hvit gt candleChart (AAPL, multi. colTRUE, themewhite) Ikke-OHLC og Volum serier håndteres automatisk gt getSymbols (XPTUSD, srcoanda) 1 XPTUSD gt chartSeries (XPTUSD, namePlatinum (.oz) i USD) Platinum, nå ukentlig med egendefinerte fargelys ved hjelp av quantmod-funksjonen til. weekly gt chartseries (to. weekly (XPTUSD), up. colwhite, dn. colblue) Teknisk analyse kartlegging verktøy Som av versjon 0.3-0 kan man nå legge til tekniske analysestudier fra pakke TTR til ovenstående diagram. En detaljert eksemplarside følger snart, men her er litt godhet: Veldig fin teknisk funksjonalitet fra biblioteket av Josh Ulrich - på CRAN gt krever (TTR) gt getSymbols (AAPL) 1 AAPL gt chartSeries (AAPL) gt addMACD (AAPL) gt addMACD ) gt addBBands () Bruke dataene til å generere signaler Byggemodeller vil for det meste bli igjen for en senere eksempelserie, men for de som er ivrige etter å fortsette å kaste bort en fredag ​​ettermiddag på jobb (når de fleste av mine besøkende ser ut til å vises), vil jeg fortsette. Modellering i R er hva R handler om. Data feeds inn i denne diskusjonen mest prevelently på grunn av det faktum at mye økonomiske data ikke finnes i enkeltdataobjekter. Mye, om ikke alt, må samles og aggregeres av deg, modellen. Dette er hvor forhåndsspesifikke datakilder og tilkoblingsparametere kommer i så praktisk. setSymbolLookup gir modellen muligheten til å instruere quantmod til kildedata - gitt et bestemt symbol - på en bestemt måte. Når du bygger modeller i R. ofte sendes en formel til tilpasningsfunksjonen sammen med passende dataobjekt å søke. For å håndtere mange forskjellige kilder er det nødvendig å enten opprette et dataobjekt med alle forhåndsdefinerte kolonner, ELLER å bruke objekter som er synlige i brukermiljøet. Begge har åpenbare ulemper - ikke minst er det avhengig av at modellen har manuelt lastet og justert serien i spørsmålet. I det aller beste er dette tidkrevende og absolutt ikke særlig opplysende. I verste fall kan det være farlig, da datahåndtering er iboende feilaktig. Datafeil i forskning kan være kostbart, datafeil i handel kan raskt føre til en ny karriere. Når det er sagt, vil jeg reemphasize vilkårene i LISENSEN med angivelse av FULL UTVIKLING AV GARANTIEN med hensyn til denne programvaren og alle R for den saks skyld. Bruker pass opp For å lette dette relativt unike dataproblemet, lager quantmod dynamisk dataobjekter til bruk i modelleprosessen. Lag en modellramme internt etter å ha gjennomgått en rekke trinn for å identifisere kildene til data som kreves - lasting om nødvendig. specifyModel er arbeidshorsefunksjonen til å håndtere alle dataproblemer, og hjelpefilen skal leses for å forstå hva som skjer internt. For vårt formål her, er det nok å vite at man kan spesifisere noen data innenfor anropet for å spesifisereModel, og quantmod vil håndtere å søke og data aggregering for deg. Selvfølgelig må dataene være lokaliserbare og unike, men det var sannsynligvis mistenkt. Letss ta en titt på et eksempel på specifyModel. gt Opprett en quantmod objekt for bruk i gt i senere modellmontering. Merk at det ikke er nødvendig å laste dataene før hånden. gt gt setSymbolLookup (SPYyahoo, VXNlist (nameVIX, srcyahoo)) gt gt mm lt - specifyModel (Next (OpCl (SPY)) OpCl (SPY) Cl (VIX)) gt gt modelData (mm) mm er nå en quantmod objekt som holder modellformel og datastruktur som innebærer de neste (neste) perioder som er åpne for å lukke SampP 500 ETF (OpCl (SPY)) er modellert som en fukntion av den nåværende perioden åpen for næring og den nåværende næringen til VIX (Cl (VIX) ). Anropet til modelData trekker ut det relevante datasettet, med transformasjoner som er magisk påført. Du kan ta dataene og gjøre med det som du liker. En mer direkte funksjon for å oppnå samme ende er buildData. Hva er neste Hva med noen eksempler på quantmods datahåndtering Denne programvaren er skrevet og vedlikeholdt av Jeffrey A. Ryan. Se lisens for detaljer om kopiering og bruk. Copyright 2008.Det er antall indikatorer og matematiske modeller som er allment akseptert og brukt av noen handelsprogramvare (til og med MetaStock), som MAMA, Hilbert Transform, Fisher Transform (som erstatning for FFT), Homodyne Discriminator, Hilbert Sine Wave, Instant Trendline etc. oppfunnet av John Ehler. Men det er det. Jeg har aldri hørt om noen andre enn John Ehler som studerer på dette området. Tror du at det er verdt å lære digital signalbehandling Tross alt er hver transaksjon et signal og strekdiagrammer er noe filtrert form av disse signalene. Gjør det fornuftig spurte Feb 15 11 kl 20:46 Wavelets er bare en form for nedbrytning av grunnlaget. Spesielt brytes bølgene i både frekvens og tid og er dermed mer nyttige enn fireier eller andre rentfrekvensbaserte dekomponeringer. Det er andre tid-freq nedbrytninger (for eksempel HHT) som også bør utforskes. Nedbryting av en prisserie er nyttig for å forstå den primære bevegelsen i en serie. Generelt med dekomponering er det opprinnelige signal summen av grunnkomponentene (potensielt med noen skaleringsmultiplikator). Komponentene spenner fra den laveste frekvensen (en rett linje gjennom prøven) til den høyeste frekvensen, en kurve som oscillerer med en frekvens maksimal nærmer seg N 2. Hvordan dette er nyttig, benekter en serie som bestemmer hovedkomponent av bevegelse i seriebestemmelsen pivoter Denoising oppnås ved å omarbeide serien ved å oppsummere komponentene fra dekomponeringen, mindre de siste høyeste frekvenskomponentene. Denne denoiserte (eller filtrerte) serien, hvis den velges vel, gir ofte en oversikt over kjerneprisprosessen. Forutsatt fortsettelse i samme retning, kan brukes til extropolate for en kort periode fremover. Ettersom tidsseriene krysser i sanntid, kan man se på hvordan den prosessprosessen som blir denoisert (eller filtrere) endres for å avgjøre om en prisbevegelse i en annen retning er signifikant eller bare støy. En av nøklene er imidlertid å avgjøre hvor mange nivåer av dekomponeringen som skal rekomponeres i en gitt situasjon. For få nivåer (lavfrekvens) vil bety at den rekomponerte prisserien reagerer veldig sakte til hendelser. For mange nivåer (høy freq) vil bety for rask respons, men. kanskje for mye støy i noen prisregimer. Gitt at markedet skifter mellom sidelengs bevegelser og momentumbevegelser, må en filtreringsprosess tilpasse seg regimet og bli mer eller mindre følsom for bevegelser ved å projisere en kurve. Det er mange måter å vurdere dette på, slik at man ser på kraften i den filtrerte serien mot kraften i den rå prisserien, rettet mot en viss avhengig av regimet. Forutsatt at man med hell har brukt wavelet eller andre dekomposisjoner for å gi et jevnt, hensiktsmessig reaktivt signal, kan ta derivatet og bruke til å oppdage minima og maksima etter hvert som prisserien fortskrider. Man trenger et grunnlag som har god oppførsel ved endepunktet slik at kurvens helling i endepunktet prosjekterer i en hensiktsmessig retning. Basiset må gi konsistente resultater på sluttpunktet som timeseries krysser og ikke er posisjonert partisk. Dessverre er jeg ikke klar over noen wavelet-grunnlag som unngår de ovennevnte problemene. Det er noen andre baser som kan velges som gjør det bedre. Konklusjon Hvis du vil forfølge Wavelets og bygge handelsregler rundt dem, forvent å gjøre mye forskning. Du kan også finne at selv om konseptet er bra, må du utforske andre nedbrytingsbaser for å få ønsket oppførsel. Jeg bruker ikke dekomposisjoner for handelsbeslutninger, men jeg har funnet dem nyttige for å bestemme markedsregimet og andre tilbakekallende tiltak. Du må undersøke hvordan du skal skille mellom interpoleringsmetoder og ekstrapoleringsmetoder. Det er lett å bygge en modell som gjentar fortiden (omtrent alle interpolasjonsordninger vil gjøre kunsten). Problemet er at modellen typisk er verdiløs når det gjelder å ekstrapolere inn i fremtiden. Når du hører ordet sykluser, bør et rødt flagg gå opp. Grav inn i anvendelsen av Fourier Integral, Fourier Series, Fourier Transform, osv., Og du vil finne ut at med nok frekvenser kan du representere noen tidsserier godt nok at de fleste forhandlerne kan være overbevist om at det fungerer. Problemet er, det har ingen prediktiv kraft overhodet. Årsaken Fourier-metoder er nyttige i engineeringDSP er fordi signalet (spenning, strøm, temperatur, hva som helst) gjentar seg selv i kretsmaskinen der den ble generert. Som et resultat blir interpolering deretter relatert til ekstrapolering. I tilfelle du bruker R, heres noen hacky kode å prøve: Cycle analyse og signalbehandling kan være nyttig for sesongmessige mønstre, men uten å vite mer om utførelsen av en slik tilnærming til handel ville jeg ikke vurdere en grad i signalbehandling for bare handel. Vil du være glad å bruke det du lærer på standard engineering type problem fordi det kan være hva du vil sitte fast hvis det ikke fungerer bra nok med handel. besvart 15. feb 11 kl 22:10 DSP og Time Series analyse er det samme. DSP bruker ingenering lingo og tidsserieanalyse bruker matematisk lingo, men modellene er ganske simulære. Ehlers Cyber ​​Cycle Indicator er en ARMA (3,2). Ehlers har noen unike ideer: Hva er meningen med fasen av en tilfeldig variabel besvart feb 26 11 kl 5:04 Glem alle disse såkalte Tekniske indikatorene. De er skit, spesielt hvis du ikke vet hvordan du skal bruke dem. Mitt råd: kjøp en god wavelet-bok, og lag din egen strategi. besvart 16. februar kl 11:52 Hei frå, hvilken wavelet-bok brukte du Kan du anbefale en tittel ndash MisterH 28. mars kl 11:26 En introduksjon til Wavelets og andre filtreringsmetoder i økonomi og økonomi av Ramazan Gencay, Faruk Selcuk Brandon Whitcher ndash RockScience Mar 29 11 på 2:15 Jeg har funnet John Ehlers Fisher Transform ganske nyttig som en indikator i trading futures spesielt på Heikin-Ashi tick diagrammer. Jeg stoler på det for strategien min, men jeg tror ikke det er pålitelig nok til å basere et helt automatisert system på egen hånd fordi det ikke har vist seg pålitelig i hakkete dager, men det kan være ganske nyttig på trenddager som i dag. (Jeg er glad for å legge inn et diagram for å illustrere, men jeg har ikke det omdømmet som trengs). Besvart 22. mars klokken 20: 47Trumps tweets kjører Quant Traders Crazy YouTube Margin Call Trailer (Reuters) - Daghandlere elsker å lage spill på tweets fra USAs president Donald Trump, men noen av de mest fremtredende kvantitative strategene fra hedgefond og banker er ikke helt klare til å gjøre store, dristige handler på sine sosiale medier. Presidentens aktive Twitter-tilstedeværelse har løftet volatiliteten i finansmarkedene, noe som er bra for daghandlere som utnytter prisfluktuasjoner i svært flytende markeder. Slike handelsmenn, som har en kortsiktig horisont, har slitt de siste årene ettersom markedsflytene har blitt stadig mer og mer forutsigbare blant et lavt rentemiljø. Trumps tweets er en god mulighet for en kortsiktig skjønnsmessig næringsdrivende, sier Patrik Safvenblad, en partner på det 1,7 milliarder systematiske makrosikringsfondet Harmonic Capital Partners i London. Men han sa at det ikke er riktig strategi for firmaet hans, siden kvantitative ledere trenger data som går tilbake minst fem til ti år for å etablere et mønster. Quants sporer mønstre eller trender i handelsadferd og eiendomspriser og lager formler for å forutsi fremtidige markedsbevegelser. Disse inngår kraftige datamaskiner som kjøper og selger automatisk basert på signaler generert av algoritmer. For disse begavede matematikere er Trumps tweets altfor sporadiske for å tjene som en meningsfull handelsstrategi. Trumps tweets er episodiske, sa Joseph Mezrich, leder av aksjer kvantitative strategier ved Nomura i New York. Måten jeg ser på data er at jeg må se på hva som skjer med tilstrekkelig prøve. Du har en eller to arrangementer på Twitter. og det gir ikke mye pålitelighet. Første kvadrant, en annen aktivitetsleder som bruker datamodeller til å knase data med om lag 22 milliarder kroner i eiendeler, ser ikke på Trumps tweets for investeringsmuligheter. Som en grunnleggende leder, ser vi virkelig etter det: grunnleggende forandring, sa Jeppe Ladekarl, en partner på First Quadrant i Pasadena, California. Algoritmisk handel utgjør om lag 55 prosent av amerikanske aksjemarkedsvolum, ifølge den nyeste undersøkelsen fra Greenwich Associates. I det globale valutamarkedet stiger tallet til 65-70 prosent, ifølge forskningen fra Aite-gruppen. Quants lunkent svar på Trumps tweets bør vanligvis holde volatilitet under kontroll. Men gitt de mange politiske ukjentene under den nye administrasjonen, bør det fortsette prissvingninger i markedet, sier analytikere. Richard Benson, medansvarlig for porteføljestyring hos valutaforetaket Millennium Global i London, mener at Trumps Twitter-feed har skapt mer støy enn meningsfylt volatilitet. Ofte støyer dataene i handelsdataene, noe som resulterer i usikre utfall, sier analytikere. I beste fall kan Trumps tweets skape kortsiktige sentimentsignaler om spesifikke selskaper som kan være nyttige i egenkapitalområdet, sa Benson. Men tweeten er fortsatt underlagt tolkning, og han er ikke sikker på at det faktisk kan forutse noe. Millennium styrer om lag 16 milliarder kroner i eiendeler og har et systematisk fond, som Benson sa, har ingen planer om å bruke Trumps tweets. RETAIL TRADING VOLUME SPIKE Det er en annen historie i dagens handelsverden der Trumps tweets har gitt en økning i volum for noen av de elektroniske detaljhandelsmeglerne. Robinhood, en provisjonsfri handelsapp for private investorer, har opplevd volum på grunnlag av Trumps Twitter-aktivitet, sa talsmannen til selskapet. Transaksjonsvolumer på Robinhood slo rekordnivåer på over 1 milliard i uken etter Trumps seier. Handelsapplikasjonen, som har 1 million brukere, støttes av ledende venturekapitalfirmaer Google Ventures og Andreessen Horowitz, samt amerikanske rapper Snoop Dogg og skuespiller Jared Leto. Volum økte også i november hos FXCM Inc, en av de ledende amerikanske detaljhandelsmeglerne, som delvis skyldtes det amerikanske presidentvalget, sier selskapets talskvinne Jaclyn Sales. Trumps disparaging kommentarer på Mexico og Kina på Twitter har økt dollar trading volum de siste to månedene basert på FXCMs sanntids volum indikator. Ved amerikansk megler TD Ameritrade Holdings Corp steg gjennomsnittlig daglig handelsvolum i første kvartal med 11 prosent fra året før, sa selskapet på nettsiden, noe som tilskriver en del av den økningen til Trump. Under en inntjeningsanrop om kvartalet endte 31. desember, sa administrerende direktør Tim Hockey i Ameritrade at Trumps sosiale medieraktivitet kunne fortsette å drive handelsvolum. Hver dag våkner vi håp om at Trump vil tweet noe, fortalte Hockey CNBC for noen uker siden. Trumps fondness for tweeting bringer forretningsmuligheter for teknologileverandører, hvorav noen har utviklet modeller for å hjelpe bedrifter med å tjene penger på amerikanske presidenters Twitter-kommentarer. New York-baserte oppstartspregerer, som for eksempel informerer private investorer om sosiale medier kommentarer, har skapt en advarsel kalt trigger, som tipser investorer når Trump tweets om et børsnotert selskap. Rachel Mayer, administrerende direktør i Triggers, sa at Trump Trigger er blitt den mest populære varslingen på plattformen, med abonnementer fra rundt en tredjedel av sine totale brukere. Jeg ser ikke disse (Trumps tweets) stopper, sa Mayer. (Redigering av Megan Davies, Ed Tobin og Matthew Lewis) Mer fra Reuters: