Uji dan optimalkan Trading System Tradesignal Anda menawarkan lingkungan pengembangan yang terintegrasi sepenuhnya yang memfasilitasi terciptanya sistem perdagangan dengan bahasa pemrograman Equilla. Perubahan teks sumber segera terlihat di bagan setelah kompilasi Bantuan terpadu dan referensi kode Pencitraan grafis dari kurva, garis tren dan simbol Perluasan bahasa pemrograman melalui API Equilla terbuka Sementara pengembang memasukkan kode, editor Equilla menyarankan opsi fungsi. Setelah sebuah fungsi dipilih, sebuah jendela wawasan muncul memberikan informasi yang tepat tentang bagaimana fungsinya dapat digunakan, tanpa mengganggu pengembang secara visual. Anda dapat dengan mudah berbagi sistem perdagangan yang diciptakan dengan kolega Anda, dan Anda diberi pilihan untuk mengantarkan sistem dengan atau tanpa teks sumber. Rekan kerja Anda juga akan selalu up-to-date dengan perubahan yang dibuat pada sistem paket. Perdagangan Portofolio Perdagangan berbasis aturan menggunakan berbagai instrumen Kurva ekuitas keseluruhan portofolio Aturan pengelolaan uang umum Instrumen dapat diperdagangkan dalam berbagai mata uang Tabel harga diperbarui secara realtime dan dengan dorongan Semua indikator yang ada di dalam atau ditentukan pengguna dapat diterapkan pada Daftar pantauan Semua bidang data yang disediakan oleh penyedia data tersedia di kolom Ribuan instrumen dan hasil indikator yang dapat dipindai Hasil filter bebas yang pasti pada semua harga dan hasil indikator Instrumen dengan periode yang berbeda dapat digabungkan Laporan kinerja terperinci mengenai sistem perdagangan Dukungan multi-monitor Strategi Perdagangan Wizard untuk pembuatan keseluruhan sistem perdagangan Aplikasi, dokumentasi dan dukungan di Jerman, Inggris dan JepangKolektor Keuangan Kuantitatif adalah blog tentang analisis keuangan Kuantitatif, metode teknik keuangan dalam keuangan matematika yang berfokus pada harga derivatif, perdagangan kuantitatif dan manajemen risiko kuantitatif. Pikiran acak di pasar keuangan dan staf pribadi diposkan di sub blog pribadi. Trackback URI: Catatan: Urutan trackback akan kedaluwarsa setelah pukul 23:59:59 hari ini saya baru saja kembali ke Beijing dari Pertemuan Tahunan Federal Midwest Finance 2016 di Atlanta, ini adalah pertama kalinya saya di Amerika, dan kehidupan di sana sangat berbeda dari itu. Kota-kota di Inggris Beberapa orang di pusat kota, susah keluar tanpa mobil, orang kurang ramah (paling tidak terlihat seperti). Konferensi tahunan MFA menyediakan sebuah forum untuk interaksi akademisi keuangan dan praktisi untuk berbagi aktivitas ilmiah dan praktik saat ini sehingga dapat mendorong dan memfasilitasi kemajuan profesi. Di bawah ini saya memilih beberapa makalah dengan link download yang menarik bagi saya, ini sama sekali bukan daftar kualitas terbaik konferensi sekalipun. Keterampilan Trading Jangka Pendek: Analisis Heterogenitas Investor dan Kualitas Eksekusi. Kami memeriksa prediktabilitas return horizon pendek menggunakan data unik dan eksklusif yang berada di jagat besar pedagang institusional dengan identitas yang dikenal (bertopeng). Kami mengusulkan sebuah model untuk memperkirakan keahlian perdagangan jangka pendek investor-spesifik dan menemukan bahwa ada heterogenitas yang jelas dalam memprediksi keuntungan jangka pendek di antara investor institusi. Hal ini menunjukkan bahwa asimetri informasi jangka pendek merupakan motivasi yang signifikan untuk perdagangan. Model kami menggambarkan bahwa menggabungkan kemampuan prediksi jangka pendek menjelaskan fraksi pengembalian aset jangka pendek yang jauh lebih tinggi dan memungkinkan perkiraan dampak harga yang lebih akurat. Sebuah strategi perdagangan sederhana yang mengeksploitasi perkiraan keterampilan kita menghasilkan pengembalian abnormal yang signifikan secara statistik saat melakukan benchmark terhadap model empat faktor. Kami menyelidiki sumber variasi dalam keterampilan perdagangan jangka pendek dan menemukan bukti kuat bahwa pedagang terampil dapat memprediksi hasil jangka pendek dengan mengikuti strategi momentum jangka pendek. Selanjutnya, kami mengilustrasikan bahwa variasi dalam keterampilan perdagangan jangka pendek secara statistik bergantung pada karakteristik pesanan seperti durasi dan ukuran relatif, yang terkait dengan perdagangan yang lebih mendesak dan lebih banyak informasi. Akhirnya, dengan menggunakan perkiraan keterampilan trading yang muncul dari model dan variabel prediktif keterampilan yang diajukan, kami menunjukkan bahwa heterogenitas investor memiliki implikasi besar untuk mengukur kualitas eksekusi. Makalah Deteksi Empiris Strategi HFT. Makalah ini secara empiris mendeteksi strategi High Frequency Trading dari data publik dan menguji dampaknya terhadap pasar keuangan. Tujuannya adalah untuk memberikan pendekatan terstruktur dan strategis untuk mengisolasi sinyal dari kebisingan dalam setting frekuensi tinggi. Untuk membuktikan kesesuaian dari pendekatan yang diusulkan, beberapa strategi HFT dievaluasi berdasarkan dampak pasar, kinerja dan karakteristik utama mereka. Kertas Trackback URI: Catatan: url trackback akan kedaluwarsa setelah 23:59:59 hari ini Memilih ukuran kinerja yang tepat penting bagi investor dana, namun demikian, banyak peneliti menemukan secara empiris bahwa pilihan tindakan tidak masalah karena tindakan tersebut menghasilkan urutan peringkat yang sama. , Meski distribusi pengembalian dana tidak normal. Dalam tulisan ini kami mengesahkan temuan mereka dengan membuktikan monotonisitas beberapa ukuran kinerja yang banyak digunakan saat distribusi adalah keluarga dengan skala lokasi. Data pengembalian bulanan reksa dana dari tahun 1997 sampai 2015, bersamaan dengan hasil simulasi, berkolaborasi dengan bukti kami. Ukuran kinerja pengembalian risiko yang disesuaikan dengan risiko untuk memilih dana investasi sangat penting bagi analis keuangan dan investor. Rasio Sharpe telah menjadi ukuran standar dengan menyesuaikan pengembalian dana dengan standar deviasi (Sharpe, 1966), namun demikian, para praktisi sering mempertanyakan tindakan ini terutama karena ketidakabsahannya jika distribusi pengembalian dana di luar normal (Kao, 2002 Amin dan Kat, 2003 Gregoriou dan Gueyie, 2003, Cavenaile, et al, 2011, Di Cesare, dkk, 2014). Beberapa langkah baru telah diajukan dan diselidiki untuk mengatasi keterbatasan rasio Sharpe ini, bagaimanapun, Eling (2008) menemukan bahwa memilih ukuran kinerja tidak penting untuk evaluasi reksa dana, Eling dan Schuhmacher (2007) membandingkan rasio Sharpe dengan 12 tindakan lainnya. Untuk dana lindung nilai dan menyimpulkan bahwa rasio Sharpe dan langkah-langkah lainnya menghasilkan urutan peringkat yang hampir sama, terlepas dari penyimpangan signifikan dari distribusi normal. Evaluasi serupa mencakup Eling dan Faust (2010) mengenai dana di pasar negara berkembang, Auer dan Schuhmacher (2013) mengenai hedge fund, dan Auer (2015) mengenai investasi komoditas. Makalah ini membuktikan bahwa beberapa ukuran kinerja yang banyak digunakan bersifat monoton jika distribusi pengembalian aset adalah keluarga LS, sebuah keluarga dari distribusi probabilitas univariat yang diukur oleh lokasi dan parameter skala non-negatif yang umum diterapkan di bidang keuangan (Levy dan Duchin, 2004). Bukti kami mengesahkan temuan empiris dalam penelitian lain tentang ketidakpedulian memilih ukuran kinerja saat menilai sebuah dana. Kami menunjukkan bahwa tindakan tersebut menghasilkan urutan peringkat yang hampir sama dengan menggunakan data pengembalian reksa dana bulanan dari tahun 1997 sampai 2005 dan simulasi Monte-Carlo. Oleh karena itu makalah ini memberikan kontribusi bagi akademisi dan industri dengan mengklarifikasi fenomena tersebut. Sebagai contoh, gambar di bawah ini memplot interval korelasi dan kepercayaan diri berdasarkan simulasi 2000 untuk setiap ukuran sampel. Untuk kesederhanaan, kami menunjukkan hasilnya untuk Sharpe (1), rasio Sharpe-Omega (2) dan Sortino (3) saja. Sesuai dengan temuan sebelumnya, korelasi peringkat di antara ukuran kinerja ini kira-kira sama, dan mendekati satu dengan peningkatan ukuran sampel. Trackback URI: Catatan: url trackback akan kedaluwarsa setelah 23:59:59 hari ini Pawel menulis sebuah artikel bagus untuk memprediksi kerugian berat dan ekstrim secara real-time bagi pemegang portofolio, tujuannya adalah untuk menghitung probabilitas kejadian yang sangat langka (mis. Kerugian yang berat dan berat) di pasar perdagangan (misalnya saham yang jatuh 5 atau lebih) di cakrawala waktu tertentu (misalnya pada hari berikutnya, dalam satu minggu, dalam satu bulan, dll.). Probabilitasnya. Bukan kepastian acara itu. Dalam Bagian 1 ini, pertama, kita melihat ekor distribusi pengembalian aset dan memampatkan pengetahuan kita tentang Value-at-Risk (VaR) untuk mengekstrak esensi yang diperlukan untuk memahami mengapa barang VaR bukan kartu terbaik di dek kita. Selanjutnya, kita beralih ke teorema Bayes klasik yang membantu kita memperoleh probabilitas bersyarat dari kejadian langka yang diberikan, kejadian lain yang (hipotetis) akan terjadi. Akhirnya, di Bagian 2, kita akan memukul banteng di antara matanya dengan sebuah konsep lanjutan yang diambil dari pendekatan Bayesian terhadap statistik dan peta, secara real-time, untuk setiap rangkaian kembalinya probabilitas kerugiannya. Sekali lagi, probabilitasnya, bukan kepastian. Trackback URI: Catatan: url trackback akan kedaluwarsa setelah 23:59:59 hari ini saya telah menulis sebuah makalah tentang CDS (credit default swap) yang menunjukkan volatilitas saham dan menemukan beberapa hasil menarik. Kirimkan ke sini kalau-kalau ada yang tertarik. Pilihan CDS dan out-of-money put dapat melindungi investor dari risiko downside, sehingga keduanya terkait sementara tidak dapat digantikan. Studi ini memberikan keterkaitan langsung antara CDS korporat dan opsi ekuitas dengan menyimpulkan volatilitas saham dari penyebaran CDS dan, dengan demikian, memungkinkan analogi langsung dengan volatilitas tersirat dari harga opsi. Saya menemukan CDS yang disimpulkan volatilitas (CIV) dan opsi volatilitas tersirat (OIV) saling melengkapi, keduanya mengandung beberapa informasi yang tidak tertangkap oleh yang lain. CIV mendominasi OIV dalam meramalkan volatilitas masa depan saham yang direalisasikan. Selain itu, strategi trading berdasarkan spread perivokan CIV-OIV berarti menghasilkan return yang disesuaikan dengan risiko. Temuan ini melengkapi bukti empiris yang ada pada analisis lintas pasar. Trackback URI: Catatan: url trackback akan kedaluwarsa setelah 23:59:59 hari ini Journal of Econometrics menerima beberapa dokumen tentang pilihan harga, beberapa di antaranya cukup menarik dan mewakili perkembangan terkini dari bidang ini. Saya daftar mereka di sini kalau-kalau Anda juga tertarik. Senyum dari Masa Lalu: Kerangka harga opsi umum dengan beberapa komponen volatilitas dan leverage Dalam literatur saat ini, tractability analitis model penentuan harga opsi diskrit hanya dijamin untuk jenis model dan harga tertentu. Kami mengusulkan kerangka harga opsi yang sangat umum dan sepenuhnya analitis, mencakup kelas lebar model waktu diskrit yang menampilkan struktur komponen ganda baik dalam volatilitas dan leverage, dan harga yang fleksibel dengan beberapa risiko premia. Meskipun kerangka kerja yang diusulkan cukup umum untuk memasukkan volatilitas tipe GARCH, Volatilitas Terwujud atau kombinasi keduanya, dalam makalah ini kami berfokus pada model penetapan harga volatilitas yang terealisasi dengan memperluas model heterogen heterogen GG Corsi (GGG) et al. (2012) untuk menggabungkan struktur leverage heterogen dengan banyak komponen, sambil mempertahankan solusi bentuk tertutup untuk harga opsi. Dengan menerapkan model HARG asimetris analitis kami secara simultan ke contoh pilihan indeks SP 500 yang besar, kami menunjukkan kemampuan superiornya untuk memberi harga opsi out-of-the-money dibandingkan dengan tolok ukur yang ada. Opsi harga dengan skala non-Gaussian dan volatilitas switching tak terhingga Volatilitas clustering, ketergantungan jarak jauh, dan skala non-Gaussian adalah fakta-fakta dinamika aset keuangan. Mereka diabaikan dalam kerangka Black Scholes, namun memiliki dampak yang relevan pada penetapan harga opsi yang ditulis pada aset keuangan. Dengan menggunakan model baru-baru ini untuk dinamika pasar yang secara memadai menangkap fakta bergaya di atas, kami memperoleh persamaan bentuk tertutup untuk penentuan harga pilihan, mendapatkan Black Scholes sebagai kasus khusus. Dengan menerapkan persamaan harga kami ke dataset opsi indeks ekuitas utama, kami menunjukkan bahwa penyertaan fitur bergaya dalam pemodelan keuangan akan membuat harga turun sekitar 30 mendekati nilai pasar tanpa memerlukan parameter model kalibrasi pada harga derivatif yang ada. KuantInsti Quantitative Learning QuantInsti ( QI) adalah salah satu pelopor Asias Algorithmic Trading Research and Training Institute, yang fokus mempersiapkan profesional pasar keuangan untuk bidang kontemporer Algorithmic and High Frequency Trading. Berkantor pusat di Mumbai dengan anak perusahaan di Singapura, QI didirikan oleh iRageCapital dan tim dari Kuantitatif dan High Frequency Trader dan pakar domain yang didedikasikan untuk memberikan pengetahuan praktis kepada para profesional yang tertarik dengan Algorithmic Trading. Program Eksekutif Perdagangan Algoritma (EPAT TM) EPAT TM adalah kursus perdagangan algoritmik khusus untuk individu yang bekerja di, atau berniat pindah ke sisi jual beli atau sisi penjualan bisnis yang berfokus pada derivatif, perdagangan kuantitatif, pembuatan pasar elektronik atau perdagangan yang terkait. Teknologi dan manajemen risiko. Program ini dibangun di sekitar inti yang sepenuhnya diperiksa dari tiga modul: Statistik 038 Ekonometrika Algoritma 038 Perdagangan Kuantitatif Komputasi Keuangan 038 Teknologi Kursus ini mencakup semua aspek teori dan praktik alat, produk dan metode kuantitatif. Kursus ini merupakan hasil beberapa tahun pengalaman QuantInsti Faculty dalam perdagangan di pasar keuangan dan keahlian domain. Lingkungan belajar yang komprehensif, interaktif dan kolaboratif membuatnya sangat disukai di kalangan pemula maupun pedagang berpengalaman. Asosiasi QuantInstis dengan industri ini meliputi bursa, perusahaan perantara, perusahaan perdagangan prop, pengembang teknologi, penyedia data, meja perdagangan algoritmik, perusahaan perdagangan frekuensi tinggi. Tim penempatan di QuantInsti berusaha keras untuk memenuhi persyaratan di bawah profil yang relevan termasuk Program Analis Analis Trader dan banyak profil lainnya dengan profesional yang paling sesuai dan layak.
No comments:
Post a Comment