Intraday Trading กลยุทธ์ ขั้นตอนวิธีการ

พื้นฐานของอัลกอริธึมการค้าแนวคิดและตัวอย่างอัลกอริทึมของชุดคำสั่งที่กำหนดไว้อย่างชัดเจนมีจุดมุ่งหมายเพื่อดำเนินงานหรือขั้นตอนการซื้อขายแบบอัตโนมัติขั้นตอนการซื้อขายแบบอัตโนมัติการซื้อขายกล่องดำหรือการค้าขายแบบอัลกอฮอร์คือกระบวนการของการใช้คอมพิวเตอร์ที่ตั้งโปรแกรมไว้ ปฏิบัติตามคำแนะนำที่กำหนดไว้สำหรับการวางการค้าเพื่อสร้างผลกำไรด้วยความเร็วและความถี่ที่เป็นไปไม่ได้สำหรับผู้ประกอบการค้ามนุษย์ชุดข้อกำหนดที่กำหนดขึ้นอยู่กับระยะเวลาราคาปริมาณหรือรูปแบบทางคณิตศาสตร์ใด ๆ นอกเหนือจากโอกาสในการทำกำไร พ่อค้าซื้อขาย algo ทำให้ตลาดของเหลวมากขึ้นและทำให้การค้าเป็นระบบมากขึ้นโดยการปกครองออกผลกระทบต่อมนุษย์อารมณ์กิจกรรมการซื้อขายสมมติว่าผู้ประกอบการค้าตามเกณฑ์การค้าง่ายเหล่านี้ซื้อ 50 หุ้นของหุ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของ 50 วันไปข้างต้น 200 วันเฉลี่ยเคลื่อนไหวเฉลี่ยหุ้นที่มีอยู่ของหุ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันโดยใช้ชุดคำสั่งสองคำสั่งนี้ง่ายต่อการบิด ite โปรแกรมคอมพิวเตอร์ซึ่งจะตรวจสอบราคาหุ้นและตัวบ่งชี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และวางคำสั่งซื้อและขายเมื่อเงื่อนไขที่กำหนดไว้ผู้ค้าไม่จำเป็นต้องเก็บนาฬิกาสำหรับราคาและกราฟอยู่หรือสั่งซื้อด้วยตนเอง ระบบการซื้อขายแบบอัลกอลิกึมจะดำเนินการโดยอัตโนมัติสำหรับเขาโดยการระบุโอกาสทางการค้าได้อย่างถูกต้องสำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โปรดดูที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบธรรมดาทำให้แนวโน้มโดดเด่นขึ้นการค้าแบบอัจฉริยะให้ผลประโยชน์ต่อไปนี้การดำเนินการที่ดีที่สุดในราคาที่ถูกต้องแม่นยำและเที่ยงตรง การจัดตำแหน่งใบสั่งซื้อจึงมีโอกาสสูงในการดำเนินการในระดับที่ต้องการการกำหนดเวลาถูกต้องและรวดเร็วเพื่อหลีกเลี่ยงการเปลี่ยนแปลงราคาอย่างมีนัยสำคัญค่าใช้จ่ายในการทำธุรกรรมลดลงจะเห็นตัวอย่างการขาดแคลนการดำเนินการด้านล่างการตรวจสอบอัตโนมัติแบบอัตโนมัติในสภาวะตลาดหลายแห่งลดความเสี่ยงของข้อผิดพลาดด้วยตนเองในการวาง trade. Backtest อัลกอริทึมขึ้นอยู่กับข้อมูลที่มีอยู่ในประวัติศาสตร์และเรียลไทม์ลดความเป็นไปได้ ของความผิดพลาดโดยผู้ค้ามนุษย์ขึ้นอยู่กับปัจจัยทางอารมณ์และจิตใจส่วนที่ยิ่งใหญ่ที่สุดของการซื้อขายวันนี้ algo เป็นความถี่สูงซื้อขาย HFT ซึ่งพยายามที่จะลงทุนในการวางจำนวนมากของคำสั่งที่ความเร็วอย่างรวดเร็วในหลายตลาดและพารามิเตอร์การตัดสินใจหลาย, ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการซื้อขายความถี่สูงดูกลยุทธ์และความลับของ บริษัท เทรดดิ้ง HFT ที่มีการซื้อขายสูงการซื้อขายสินค้า - ขายมีการใช้ในรูปแบบต่างๆของการซื้อขายและการลงทุนรวมไปถึง Mid สำหรับนักลงทุนระยะยาว กองทุนหุ้นกองทุน บริษัท ประกันภัยที่ซื้อในหุ้นในปริมาณมาก แต่ไม่ต้องการที่จะมีอิทธิพลต่อราคาหุ้นกับ discrete การลงทุนปริมาณมากระยะสั้น traders และขายด้านผู้เข้าร่วมตลาดผู้เก็งกำไรและ arbitrageurs ผลประโยชน์จากการดำเนินการทางการค้าอัตโนมัติในนอกจากนี้, algo-trading ช่วยในการสร้างสภาพคล่องที่เพียงพอสำหรับผู้ขายในตลาดผู้ค้าเทรนด์เทรนด์ระบบคู่ tra ders กองทุนป้องกันความเสี่ยง ฯลฯ พบว่ามีประสิทธิภาพมากขึ้นในการเขียนโปรแกรมกฎการค้าของพวกเขาและให้การค้าโปรแกรมโดยอัตโนมัติการค้าขั้นสูงให้วิธีการที่เป็นระบบมากขึ้นเพื่อการค้าที่ใช้งานมากกว่าวิธีการที่ขึ้นอยู่กับสัญชาตญาณของมนุษย์สัญชาตญาณหรือสัญชาตญาณกลยุทธ์การค้าขั้นตอนกลยุทธ์สำหรับทุกกลยุทธ์ การค้าแบบอัลกอริธึมต้องมีโอกาสที่ระบุซึ่งเป็นประโยชน์ในแง่ของรายได้ที่ดีขึ้นหรือการลดต้นทุนต่อไปนี้กลยุทธ์การซื้อขายทั่วไปที่ใช้ในการซื้อขายแบบอัลกอฮอลเป็นกลยุทธ์การซื้อขายแบบอัลกอริธึมที่ใช้กันอย่างแพร่หลายตามแนวโน้มในการเคลื่อนไหวโดยเฉลี่ย เป็นกลยุทธ์ที่ง่ายที่สุดและง่ายที่สุดในการดำเนินการผ่านทางการค้าอัลกอริทึมเนื่องจากกลยุทธ์เหล่านี้ไม่ได้เกี่ยวข้องกับการคาดการณ์หรือการคาดการณ์ราคาใด ๆ การค้าจะเริ่มขึ้นอยู่กับการเกิดแนวโน้มที่พึงประสงค์ซึ่งง่ายและตรงไปตรงมาในการดำเนินการผ่านทางอัลกอริทึมโดยไม่ต้องเข้าสู่ความซับซ้อนของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ sis ตัวอย่างของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 และ 200 วันที่กล่าวมาข้างต้นเป็นกลยุทธ์ที่เป็นที่นิยมตามยุทธศาสตร์สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับกลยุทธ์การซื้อขายเทรนด์ให้ดูที่ Simple Strategies for Capitalising on Trends การซื้อหุ้นที่จดทะเบียนในราคาที่ต่ำกว่าในหนึ่งตลาด ราคาที่สูงขึ้นในตลาดอื่นมีความแตกต่างของราคาเป็นกำไรปราศจากความเสี่ยงหรือการเก็งกำไรการดำเนินการเดียวกันสามารถทำซ้ำสำหรับหุ้นเมื่อเทียบกับเครื่องมือฟิวเจอร์สเนื่องจากความแตกต่างของราคาที่เกิดขึ้นเป็นครั้งคราวการใช้อัลกอริทึมเพื่อระบุความแตกต่างของราคาดังกล่าวและการวางคำสั่งซื้อ ช่วยให้โอกาสที่มีกำไรในลักษณะที่มีประสิทธิภาพกองทุนดัชนีมีกำหนดช่วงเวลาของการปรับสมดุลเพื่อนำมาถือครองของพวกเขาเพื่อให้สอดคล้องกับดัชนีมาตรฐานของตนซึ่งจะสร้างโอกาสที่มีกำไรสำหรับผู้ค้าอัลกอริธึมที่ลงทุนในธุรกิจการค้าที่คาดว่าจะมีคะแนน 20-80 จุดขึ้นอยู่กับจำนวน ของหุ้นในกองทุนดัชนีก่อนที่จะมีการปรับดัชนีการระดมทุนใหม่ จะเริ่มผ่านระบบการซื้อขายแบบอัลกอริทึมสำหรับการประมวลผลที่ทันเวลาและราคาที่ดีที่สุดมีโมเดลทางคณิตศาสตร์ที่พิสูจน์แล้วมากมายเช่นกลยุทธ์การซื้อขายเดลต้าเป็นกลางซึ่งจะช่วยให้สามารถซื้อขายหลักทรัพย์ในรูปแบบต่างๆรวมทั้งการรักษาความปลอดภัยพื้นฐานของธุรกิจการค้าที่วางไว้เพื่อชดเชยค่าเงินบาทในเชิงบวกและลบ ที่เดลต้าผลงานจะยังคงอยู่ที่ศูนย์กลยุทธ์การพลิกกลับของดีเอ็นเอขึ้นอยู่กับความคิดที่ว่าราคาที่สูงและต่ำของสินทรัพย์เป็นปรากฏการณ์ชั่วคราวที่กลับไปใช้ค่าเฉลี่ยของพวกเขาเป็นระยะ ๆ การระบุและกำหนดช่วงราคาและการใช้ขั้นตอนวิธีตามที่อนุญาต การค้าจะวางโดยอัตโนมัติเมื่อราคาของสินทรัพย์แบ่งในและออกจากช่วงที่กำหนดไว้กลยุทธ์ราคาเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเฉลี่ยขึ้นแบ่งคำสั่งซื้อขนาดใหญ่และเผยแพร่ชิ้นเล็กลงแบบไดนามิกของการสั่งซื้อไปยังตลาดโดยใช้หุ้นโปรไฟล์ปริมาณเฉพาะในประวัติศาสตร์จุดมุ่งหมายคือการ สั่งซื้อสินค้าใกล้เคียงกับ VWAP ราคาเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักตามปริมาณการซื้อขายซึ่งเป็นประโยชน์ต่อราคาเฉลี่ยเมื่อเรา กลยุทธ์ราคาถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักขึ้นเป็นคำสั่งซื้อที่มีขนาดใหญ่และเผยแพร่ชิ้นส่วนที่มีขนาดเล็กลงแบบไดนามิกตามลำดับไปยังตลาดโดยใช้ช่วงเวลาที่แบ่งกันอย่างสม่ำเสมอระหว่างเวลาเริ่มต้นและสิ้นสุดวัตถุประสงค์คือเพื่อให้คำสั่งซื้อใกล้เคียงกับราคาเฉลี่ยระหว่างช่วงเริ่มต้นและสิ้นสุด ดังนั้นการลดผลกระทบของตลาดเมื่อใบสั่งซื้อได้รับการเติมเต็มแล้วอัลกอริทึมนี้จะยังคงส่งคำสั่งซื้อบางส่วนตามอัตราส่วนการมีส่วนร่วมที่กำหนดไว้และตามปริมาณการซื้อขายในตลาดกลยุทธ์ขั้นตอนที่เกี่ยวข้องจะส่งคำสั่งซื้อตามเปอร์เซ็นต์ที่ผู้ใช้กำหนดไว้ ปริมาณและเพิ่มหรือลดอัตราการมีส่วนร่วมนี้เมื่อราคาหุ้นถึงระดับที่กำหนดโดยผู้ใช้กลยุทธ์การขาดแคลนการนำเสนอมีวัตถุประสงค์เพื่อลดต้นทุนการดำเนินการของคำสั่งซื้อด้วยการซื้อขายปิดตลาดเรียลไทม์ซึ่งจะช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายในการสั่งซื้อและได้รับประโยชน์ จากโอกาสที่ต้นทุนในการดำเนินการล่าช้ากลยุทธ์จะเพิ่มอัตราการมีส่วนร่วมตามเป้าหมายเมื่อราคาหุ้นเคลื่อนไหว เป็นประโยชน์และลดลงเมื่อราคาหุ้นมีการเปลี่ยนแปลงอย่างมากมีคลาสเรียนพิเศษบางส่วนของอัลกอริทึมที่พยายามระบุเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นในด้านอื่น ๆ ขั้นตอนวิธีการดัดแปลงเหล่านี้ใช้โดยผู้ผลิตด้านการตลาดที่ขายได้ ระบุการมีอยู่ของอัลกอริทึมใด ๆ ในด้านการซื้อของคำสั่งซื้อที่มีขนาดใหญ่การตรวจสอบดังกล่าวจะช่วยให้ผู้ทำการตลาดสามารถระบุโอกาสในการสั่งซื้อที่มีขนาดใหญ่และทำให้เขาได้รับประโยชน์จากการกรอกคำสั่งซื้อในราคาที่สูงขึ้น หากต้องการซื้อหุ้นออนไลน์คุณมีส่วนร่วมใน HFTs ความต้องการทางเทคนิคสำหรับการซื้อขายขั้นตอนวิธีการใช้ขั้นตอนวิธีการโดยใช้โปรแกรมคอมพิวเตอร์เป็นส่วนสุดท้าย clubbed กับ backtesting ความท้าทายคือการ เปลี่ยนกลยุทธ์ที่ระบุไว้ในกระบวนการทางคอมพิวเตอร์รวมที่มีการเข้าถึงบัญชีการซื้อขายสำหรับการวางคำสั่งซื้อต่อไปนี้จำเป็นต้องทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ r การเขียนโปรแกรมความรู้เพื่อกำหนดกลยุทธ์การซื้อขายที่ต้องการโปรแกรมเมอร์ที่ได้รับการว่าจ้างหรือการเชื่อมต่อซอฟต์แวร์สำเร็จรูปและการเข้าถึงแพลตฟอร์มการซื้อขายสำหรับการวางคำสั่งซื้อเข้าถึงตลาดข้อมูลฟีดข้อมูลที่จะได้รับการตรวจสอบโดยอัลกอริทึมสำหรับโอกาสในการวางคำสั่งซื้อความสามารถและ โครงสร้างพื้นฐานเพื่อ backtest ระบบที่สร้างขึ้นก่อนที่จะไปอยู่ในตลาดที่แท้จริงข้อมูลที่มีอยู่สำหรับการทำ backtesting ประวัติศาสตร์ขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของกฎที่ใช้ในอัลกอริทึมนี่เป็นตัวอย่างที่ครอบคลุมรอยัลดัตช์เชลล์ RDS เป็น บริษัท จดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์อัมสเตอร์ดัม AEX และลอนดอน Stock Exchange LSE ให้ s สร้างอัลกอริทึมเพื่อระบุโอกาสการเก็งกำไรต่อไปนี้เป็นข้อสังเกตที่น่าสนใจเล็กน้อย AEX เทรดในสกุลเงินยูโรในขณะที่การค้า LSE ในปอนด์สเตอร์ลิงเนื่องจากความแตกต่างของเวลาหนึ่งชั่วโมง AEX จะเปิดเร็วกว่า LSE 1 ชั่วโมงตามด้วยการแลกเปลี่ยนทั้งสอง ซื้อขายในเวลาไม่กี่ชั่วโมงถัดไปและซื้อขายเฉพาะใน LSE ในช่วงชั่วโมงสุดท้ายเมื่อ AEX ปิดทำการเราสำรวจ T เขามีความเป็นไปได้ในการซื้อขายหุ้นรอยัลดัตช์เชลล์ที่จดทะเบียนในตลาดทั้งสองแห่งนี้ด้วยสกุลเงินต่างกัน 2 แบบโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่สามารถอ่านราคาในตลาดปัจจุบันฟีดข้อมูลจากทั้ง LSE และ AEX อัตราแลกเปลี่ยนสำหรับอัตราแลกเปลี่ยน GBP-EUR ความสามารถในการวางคำสั่งซื้อซึ่งสามารถกำหนดเส้นทางการแลกเปลี่ยนสินค้าได้อย่างถูกต้องความสามารถในการทดสอบความสามารถในการคิดราคาย้อนหลังในอดีตโปรแกรมคอมพิวเตอร์ควรทำตามขั้นตอนต่อไปนี้อ่านฟีดราคาที่รับเข้ามาจากสต็อค RDS จากทั้งสองฝ่ายโดยใช้อัตราแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศที่มีอยู่ ราคาของสกุลเงินหนึ่งไปยังอีกหากมีความแตกต่างราคามากพอลดค่าใช้จ่ายในการเป็นนายหน้าซื้อขายที่นำไปสู่โอกาสที่มีกำไรจากนั้นวางคำสั่งซื้อในการแลกเปลี่ยนที่ต่ำกว่าราคาและคำสั่งขายในราคาที่สูงขึ้นหากการสั่งซื้อจะดำเนินการตามที่ต้องการ, กำไรการเก็งกำไรจะเป็นไปตามเรียบง่ายและง่ายอย่างไรก็ตามการปฏิบัติของการค้าอัลกอริธึมไม่ง่ายที่จะรักษาและดำเนินการจดจำไว้ถ้าคุณสามารถวางอัลโก การค้าที่โกรธจึงสามารถเข้าร่วมตลาดอื่น ๆ ดังนั้นราคาที่มีความผันผวนในมิลลิวินาทีและแม้แต่ microseconds ในตัวอย่างข้างต้นสิ่งที่เกิดขึ้นถ้าการซื้อขายการซื้อของคุณได้รับการดำเนินการ แต่ขายขาย doesn t เป็นราคาขายเปลี่ยนแปลงตามเวลาที่คุณสั่งซื้อฮิต คุณจะจบลงด้วยตำแหน่งที่เปิดกว้างทำให้กลยุทธ์การเก็งกำไรของคุณไร้ค่ามีความเสี่ยงและความท้าทายเพิ่มเติมเช่นความล้มเหลวของระบบความผิดพลาดในการเชื่อมต่อเครือข่ายความล่าช้าในเวลาระหว่างการสั่งซื้อสินค้าและการดำเนินการและที่สำคัญที่สุดคือไม่สมบูรณ์ อัลกอริทึมอัลกอริธึมที่ซับซ้อนมากขึ้นต้องใช้การทดสอบย้อนหลังที่เข้มงวดมากขึ้นก่อนที่จะนำไปสู่การปฏิบัติการวิเคราะห์เชิงปริมาณของสมรรถนะของอัลกอริธึมมีบทบาทสำคัญและควรได้รับการตรวจสอบอย่างละเอียดเป็นที่น่าตื่นเต้นสำหรับระบบอัตโนมัติที่ได้รับความช่วยเหลือจากคอมพิวเตอร์ด้วยแนวคิด ทำเงินได้อย่างง่ายดาย แต่ต้องแน่ใจว่าระบบได้รับการทดสอบอย่างละเอียดและกำหนดขีด จำกัด ที่กำหนดไว้ผู้ค้าวิเคราะห์ควรพิจารณาโครงการการเรียนรู้ ming และระบบการสร้างด้วยตัวเองจะมีความมั่นใจเกี่ยวกับการใช้กลยุทธ์ที่เหมาะสมในลักษณะที่เข้าใจผิดใช้ระมัดระวังและการทดสอบอย่างละเอียดของการซื้อขายอัลกอมีนสามารถสร้างโอกาสที่ทำกำไรจำนวนเงินสูงสุดของเงินที่สหรัฐอเมริกาสามารถยืมเพดานหนี้ที่ถูกสร้างขึ้นภายใต้ Second Liberty Bond Act อัตราดอกเบี้ยที่สถาบันรับฝากเงินให้ยืมเงินที่เก็บรักษาไว้ที่ Federal Reserve ไปยังสถาบันรับฝากเงินแห่งอื่น ๆ 1 เป็นมาตรการทางสถิติในการกระจายผลตอบแทนสำหรับดัชนีความปลอดภัยหรือดัชนีตลาดที่มีอยู่การวัดความผันผวนสามารถวัดได้ สภาคองเกรสของสหรัฐฯผ่านในปีพ. ศ. 2476 ตามพระราชบัญญัติการธนาคารซึ่งห้ามไม่ให้ธนาคารพาณิชย์เข้าร่วมในการลงทุนการจ่ายเงินเดือนของ Nonfarm หมายถึงงานนอกฟาร์มครัวเรือนของเอกชนและภาครัฐที่ไม่แสวงหาผลกำไร US Bureau of Labor ย่อสกุลเงินหรือสัญลักษณ์สกุลเงินของ สกุลเงินรูปีอินเดีย INR สกุลเงินของอินเดียเงินรูปีที่เป็นของ 1.BREAKING DOWN Intraday คำนี้มักใช้เพื่อ r efer ถึงจุดสูงสุดใหม่และต่ำของการรักษาความปลอดภัยตัวอย่างเช่นสูงวันใหม่สูงหมายถึงการรักษาความปลอดภัยถึงความสัมพันธ์สูงใหม่กับราคาอื่น ๆ ทั้งหมดในช่วงการซื้อขายในบางกรณีสูงในวันที่สามารถเท่ากับราคาปิด ให้ความสำคัญกับการเคลื่อนไหวของราคาในวันนี้โดยใช้แผนภูมิแบบเรียลไทม์เพื่อให้ได้รับประโยชน์จากความผันผวนของราคาในระยะสั้นผู้ค้าระยะสั้นมักใช้แผนภูมิวันละหนึ่งถึงห้าวัน 15-, 30- และ 60 นาทีในการซื้อขายภายใน วันโดยปกติแผนภูมิหนึ่งและห้านาทีจะใช้สำหรับการถลอกและแผนภูมิ 30 และ 60 นาทีจะใช้สำหรับการซื้อขายระหว่างวันเป็นเวลาหลายชั่วโมงราคาถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักใบสั่งซื้อ VWAP มักใช้ในวันที่เพื่อเพิ่มการค้า ประสิทธิภาพการดำเนินการโดยการให้การสั่งซื้อกับความหลากหลายของราคาตลอดทั้งวันซื้อขายข้อดีและข้อเสียของการซื้อขายระหว่างวันข้อได้เปรียบที่ใหญ่ที่สุดของการซื้อขายระหว่างวันคือตำแหน่งที่ไม่ได้รับผลกระทบจากความเป็นไปได้ของ overnig ลบ ht ข่าวที่มีศักยภาพที่จะส่งผลกระทบต่อราคาของการรักษาความปลอดภัยตัวอย่าง ได้แก่ รายงานเศรษฐกิจและกำไรที่สำคัญรวมถึงการอัปเกรดและปรับลดโบรกเกอร์ที่เกิดขึ้นก่อนที่ตลาดจะเปิดขึ้นหรือหลังปิดตลาดการซื้อขายในตลาดหลักทรัพย์ในวันนี้มีข้อได้เปรียบที่สำคัญหลายประการ ซึ่งรวมถึงความสามารถในการใช้คำสั่งหยุดการขาดทุนอย่างคับขันการเข้าถึงการยกระดับที่เพิ่มขึ้นและทำให้ผู้ค้ามีโอกาสในการเรียนรู้มากขึ้นข้อเสียของการซื้อขายระหว่างวันรวมถึงระยะเวลาไม่เพียงพอสำหรับตำแหน่งที่จะเพิ่มผลกำไรและค่าคอมมิชชั่นที่เพิ่มขึ้นเนื่องจากธุรกิจการค้าต่างๆ ยุทธวิธีมีหลายกลยุทธ์ในวันนี้ที่สามารถใช้โดย traders กลยุทธ์เหล่านี้รวมถึง scalping ซึ่งพยายามที่จะทำกำไรจำนวนมากในราคาขนาดเล็กเปลี่ยนแปลงช่วงการซื้อขายซึ่งเป็นหลักใช้ระดับการสนับสนุนและความต้านทานในการตัดสินใจซื้อและขายและการซื้อขายข่าว, ซึ่งโดยปกติจะใช้ความผันผวนสูงขึ้นรอบเหตุการณ์ข่าวที่อาจ cr โอกาสในการซื้อขายวันเกิดที่เป็นไปได้กลยุทธ์การซื้อขายความถี่สูงที่ใช้อัลกอริทึมที่ซับซ้อนเพื่อใช้ประโยชน์จากความไร้ประสิทธิผลของตลาดในวันที่เล็ก ๆ มักใช้กับวันในแต่ละวันวิธีการระบุกลยุทธ์การซื้อขายขั้นตอนในบทความนี้ผมอยากแนะนำให้คุณรู้จักวิธีการต่างๆ กลยุทธ์การทำกำไรแบบอัลกอริทึมการค้าเป้าหมายของเราในวันนี้คือการทำความเข้าใจในรายละเอียดว่าจะหาประเมินและเลือกระบบดังกล่าวได้อย่างไรฉันจะอธิบายวิธีการระบุกลยุทธ์ที่เกี่ยวกับการตั้งค่าส่วนบุคคลเนื่องจากเกี่ยวกับประสิทธิภาพของกลยุทธ์วิธีการกำหนดชนิดและปริมาณข้อมูลทางประวัติศาสตร์ สำหรับการทดสอบวิธีการประเมินกลยุทธ์การซื้อขายอย่างไม่ลดละและในที่สุดก็จะดำเนินขั้นตอนการทำ backtesting และการใช้กลยุทธ์ได้อย่างไรการระบุความต้องการส่วนบุคคลของคุณสำหรับการเทรดเพื่อที่จะเป็นผู้ประกอบการค้าที่ประสบความสำเร็จอย่างใดอย่างหนึ่งหรือแบบอัลกอริธึมจึงจำเป็นต้องถามตัวเอง บางคำถามที่ซื่อสัตย์ Trading ช่วยให้คุณมีความสามารถ ที่จะสูญเสียเงินในอัตราที่น่าตกใจจึงมีความจำเป็นต้องรู้ว่าตัวเองมากที่สุดเท่าที่จำเป็นเพื่อให้เข้าใจกลยุทธ์ที่คุณเลือกฉันจะพูดการพิจารณาที่สำคัญที่สุดในการซื้อขายคือการตระหนักถึงบุคลิกภาพของตัวเองเทรดดิ้งของคุณและการค้าอัลกอริทึมโดยเฉพาะอย่างยิ่ง ต้องมีวินัยอย่างอดทนและการปลดออกจากอารมณ์อย่างมากเนื่องจากคุณต้องให้ขั้นตอนปฏิบัติเพื่อการค้าของคุณคุณจึงจำเป็นต้องแก้ไขไม่ให้ยุ่งเกี่ยวกับกลยุทธ์เมื่อมีการดำเนินการซึ่งอาจเป็นเรื่องยากมากโดยเฉพาะอย่างยิ่งในช่วงเวลา ของการเบิกขยายอย่างไรก็ตามหลายกลยุทธ์ที่แสดงให้เห็นว่ามีผลกำไรสูงใน backtest สามารถทำลายโดยการแทรกแซงง่ายเข้าใจว่าถ้าคุณต้องการเข้าสู่โลกของการซื้อขายอัลกอริทึมคุณจะได้รับการทดสอบทางอารมณ์และเพื่อที่จะประสบความสำเร็จก็ เป็นสิ่งจำเป็นในการทำงานผ่านอุปสรรคเหล่านี้การพิจารณาครั้งต่อไปคือหนึ่งครั้งคุณมีงานประจำหรือไม่คุณทำงานนอกเวลาทำงานจาก บ้านหรือมีการเดินทางที่ยาวนานในแต่ละวันคำถามเหล่านี้จะช่วยกำหนดความถี่ของกลยุทธ์ที่คุณควรแสวงหาสำหรับคุณในการจ้างงานแบบเต็มเวลากลยุทธ์การซื้อขายล่วงหน้าในวันอินทราเน็ตอาจไม่เหมาะสมอย่างน้อยจนกว่าจะครบถ้วนอัตโนมัติข้อ จำกัด ด้านเวลาของคุณจะ นอกจากนี้ยังกำหนดวิธีการของกลยุทธ์หากกลยุทธ์ของคุณมีการซื้อขายบ่อยครั้งและพึ่งพาฟีดข่าวที่มีราคาแพงเช่น Bloomberg terminal คุณจะต้องมีความสมจริงเกี่ยวกับความสามารถในการใช้งานนี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพในขณะที่ออฟฟิศสำหรับบรรดาคุณที่มีจำนวนมาก เวลาหรือทักษะในการทำให้กลยุทธ์ของคุณโดยอัตโนมัติคุณอาจต้องการดูเทคนิคการซื้อขายทางเทคนิคที่มีความถี่สูงขึ้นบ่อยๆความเชื่อของฉันคือว่าจำเป็นต้องดำเนินการวิจัยต่อเนื่องในกลยุทธ์การซื้อขายของคุณเพื่อรักษาผลงานที่ทำกำไรได้อย่างสม่ำเสมอ อยู่ภายใต้เรดาร์ตลอดไปดังนั้นส่วนสำคัญของเวลาที่จัดสรรเพื่อการค้าจะดำเนินการวิจัยต่อเนื่องถามตัวเองว่า คุณพร้อมที่จะทำเช่นนี้เนื่องจากอาจเป็นความแตกต่างระหว่างการทำกำไรที่แข็งแกร่งหรือลดลงอย่างช้าๆต่อการสูญเสียคุณต้องพิจารณาทุนการซื้อขายของคุณจำนวนเงินต่ำสุดที่เหมาะอย่างยิ่งสำหรับกลยุทธ์เชิงปริมาณคือ 50,000 เหรียญสหรัฐประมาณ 35,000 สำหรับเราใน สหราชอาณาจักรถ้าผมเริ่มต้นใหม่ผมจะเริ่มต้นด้วยจำนวนเงินที่มากขึ้นเกือบ 100,000 เหรียญสหรัฐประมาณ 70,000 อันเนื่องจากค่าใช้จ่ายในการทำธุรกรรมอาจมีราคาแพงมากสำหรับกลยุทธ์ระดับกลางถึงความถี่สูงและจำเป็นต้องมีเงินทุนเพียงพอที่จะใช้งานได้ เวลาของการเบิกถ้าคุณกำลังพิจารณาเริ่มต้นด้วยน้อยกว่า 10,000 เหรียญแล้วคุณจะต้อง จำกัด ตัวเองให้กับกลยุทธ์ความถี่ต่ำการซื้อขายในหนึ่งหรือสองสินทรัพย์เป็นค่าใช้จ่ายในการทำธุรกรรมอย่างรวดเร็วจะกินเป็นผลตอบแทนของคุณโบรกเกอร์แบบโต้ตอบซึ่งเป็นหนึ่งใน โบรกเกอร์ที่เป็นมิตรกับผู้ที่มีทักษะการเขียนโปรแกรมเนื่องจาก API มีบัญชีรายย่อยไม่น้อยกว่า 10,000 USD ทักษะการเขียนโปรแกรมเป็นปัจจัยสำคัญในการสร้างเนื้อหา กลยุทธ์การซื้อขายแบบอัลกอริธึมอัตโนมัติเป็นความรู้ความเข้าใจในภาษาเขียนโปรแกรมเช่น C, Java, C, Python หรือ R จะช่วยให้คุณสามารถสร้างระบบจัดเก็บข้อมูลแบบ end-to-end, เครื่องมือ backtest และระบบการดำเนินการด้วยตัวคุณเองข้อดี, หัวหน้าของซึ่งเป็นความสามารถที่จะตระหนักถึงทุกด้านของโครงสร้างพื้นฐานการค้านอกจากนี้ยังช่วยให้คุณสามารถสำรวจกลยุทธ์ความถี่สูงกว่าที่คุณจะอยู่ในการควบคุมเต็มรูปแบบของสแต็คเทคโนโลยีของคุณในขณะที่นี้หมายความว่าคุณสามารถทดสอบซอฟต์แวร์ของคุณเองและกำจัด ข้อผิดพลาดนอกจากนี้ยังหมายถึงเวลาที่ใช้ในการเข้ารหัสโครงสร้างพื้นฐานและการใช้กลยุทธ์น้อยลงอย่างน้อยในส่วนก่อนหน้าของอาชีพการค้าอัลกอคุณอาจพบว่าคุณพอใจกับการซื้อขายใน Excel หรือ MATLAB และสามารถ outsource การพัฒนาส่วนประกอบอื่น ๆ ที่ฉันต้องการ ไม่แนะนำให้ใช้นี้อย่างไรก็ตามโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการซื้อขายที่ความถี่สูงคุณต้องถามตัวเองว่าคุณหวังจะบรรลุอะไรโดยการค้าแบบอัลกอริทึมคุณสนใจในเรื่องนี้หรือไม่ gular รายได้โดยที่คุณหวังว่าจะวาดรายได้จากบัญชีการค้าของคุณหรือคุณสนใจในการได้รับเงินทุนระยะยาวและสามารถที่จะค้าได้โดยไม่ต้องเบิกเงินดาวน์การพึ่งพารายได้จะกำหนดความถี่ของกลยุทธ์ของคุณ ต้องการกลยุทธ์การซื้อขายความถี่ที่สูงขึ้นโดยมีความผันผวนน้อยกว่าอัตราส่วนของ Sharpe ที่สูงขึ้นผู้ค้าระยะยาวสามารถจ่ายเงินได้มากขึ้นในที่สุดไม่ต้องหลงระเริงกับความคิดที่จะกลายเป็นผู้มั่งคั่งในช่วงเวลาสั้น ๆ จะต้องมีระเบียบวินัยอย่างมากการวิจัยความขยันหมั่นเพียรและความอดทนเพื่อให้ประสบความสำเร็จในการซื้อขายแบบอัลกอริธึมการประมวลผลอัลกอริธึมอาจต้องใช้เวลาหลายเดือนถ้าจะสร้างผลกำไรให้สม่ำเสมอ ความคิดทางการค้าแม้จะมีการรับรู้ร่วมกันในทางตรงกันข้าม แต่ก็ค่อนข้างตรงไปตรงมาเพื่อหากลยุทธ์การซื้อขายที่ทำกำไรได้ในโดเมนสาธารณะ เดี๋ยวนี้ใช้งานได้ง่ายกว่าที่เป็นอยู่ในปัจจุบันวารสารทางวิชาการการเงินเซิร์ฟเวอร์ pre-print บล็อกการซื้อขายฟอรัมการซื้อขายนิตยสารการค้ารายสัปดาห์และตำราผู้เชี่ยวชาญนับพันกลยุทธ์การซื้อขายที่จะทำให้ความคิดของคุณเป็นไปตามเป้าหมายของเรา เพื่อสร้างแผนกลยุทธ์ที่จะช่วยให้เรามีกระแสความคิดในการซื้อขายอย่างต่อเนื่องความคิดสร้างสรรค์ของเราคือการสร้างแนวทางที่เป็นระบบในการจัดหาการประเมินและการใช้กลยุทธ์ที่เราเจอจุดมุ่งหมายของท่อคือการสร้างความคิดใหม่ ๆ ที่สอดคล้องกัน เพื่อให้เรามีกรอบในการปฏิเสธความคิดส่วนใหญ่เหล่านี้ด้วยการพิจารณาทางอารมณ์อย่างน้อยที่สุดเราต้องระวังอย่างมากเพื่อไม่ให้อคติทางความคิดมีอิทธิพลต่อวิธีการตัดสินใจของเราซึ่งอาจทำได้ง่ายๆเพียงเท่านี้การเลือกประเภทสินทรัพย์หนึ่งไปอีกขั้นหนึ่ง ทองและโลหะมีค่าอื่น ๆ มาถึงใจเพราะเห็นว่าแปลกใหม่กว่าเป้าหมายของเราควรจะเป็น เพื่อหากลยุทธ์ที่ทำกำไรได้อย่างสม่ำเสมอพร้อมกับการคาดหวังในเชิงบวกการเลือกประเภทสินทรัพย์ควรพิจารณาจากข้อควรพิจารณาอื่น ๆ เช่นข้อ จำกัด ด้านเงินทุนค่าธรรมเนียมการเป็นนายหน้าซื้อขายหลักทรัพย์และความสามารถในการยกระดับหนี้สินหากคุณไม่คุ้นเคยกับแนวคิดเรื่องกลยุทธ์การซื้อขาย นี่คือสิ่งที่ผมแนะนำสำหรับผู้ที่ยังใหม่กับการซื้อขายเชิงปริมาณซึ่งค่อยๆกลายเป็นความซับซ้อนมากขึ้นในขณะที่คุณทำงาน ผ่านรายการสำหรับรายชื่ออีกต่อไปของหนังสือการซื้อขายเชิงปริมาณกรุณาเยี่ยมชมรายการการอ่าน QuantStart สถานที่ต่อไปเพื่อหากลยุทธ์ที่มีความซับซ้อนมากขึ้นมีฟอรั่มการซื้อขายและบล็อกการค้าอย่างไรก็ตามบันทึกย่อของความระมัดระวังหลายบล็อกการค้าขึ้นอยู่กับแนวคิดทางเทคนิค การวิเคราะห์ทางเทคนิคเกี่ยวข้องกับการใช้ตัวชี้วัดพื้นฐานและจิตวิทยาพฤติกรรมเพื่อกำหนด แนวโน้มการลงทุนหรือรูปแบบการกลับรายการในราคาสินทรัพย์แม้ว่าจะเป็นที่นิยมอย่างมากในพื้นที่การค้าโดยรวม แต่การวิเคราะห์ทางเทคนิคถือว่าค่อนข้างไม่ได้ผลในชุมชนการเงินเชิงปริมาณบางแห่งได้แนะนำว่าจะไม่ดีไปกว่าการอ่านดวงชะตาหรือการศึกษาใบชาในแง่ของ ในความเป็นจริงมีบุคคลที่ประสบความสำเร็จในการใช้การวิเคราะห์ทางเทคนิคอย่างไรก็ตามในขณะที่ quants กับกล่องเครื่องมือทางคณิตศาสตร์และสถิติที่มีความซับซ้อนมากขึ้นในการกำจัดของเราเราสามารถประเมินประสิทธิผลของกลยุทธ์ TA ตามและตัดสินใจฐานข้อมูลแทนที่จะเป็นฐาน ของเราเกี่ยวกับการพิจารณาทางอารมณ์หรือ preconceptions นี่เป็นรายการที่ดีเคารพบล็อกการค้า algorithmic และ forums. Once คุณมีประสบการณ์ในการประเมินกลยุทธ์ที่เรียบง่ายบางเวลาถึงดูข้อเสนอทางวิชาการที่ซับซ้อนมากขึ้นบางวารสารวิชาการจะยากที่จะ เข้าถึงโดยไม่ต้องสมัครสมาชิกสูงหรือค่าใช้จ่ายเพียงครั้งเดียวหากคุณเป็นสมาชิกหรือศิษย์เก่าของก มหาวิทยาลัยคุณควรจะสามารถเข้าถึงวารสารทางการเงินบางแห่งได้หรือมิเช่นนั้นคุณสามารถดูที่เซิร์ฟเวอร์ก่อนพิมพ์ซึ่งเป็นที่เก็บอินเทอร์เน็ตของเอกสารทางวิชาการที่ผ่านการตรวจสอบโดยสิ้นเชิงเนื่องจากเราสนใจเฉพาะกลยุทธ์ที่เราสามารถทำได้ ประสบความสำเร็จในการทำซ้ำ backtest และได้รับผลกำไรการทบทวนก็มีความสำคัญน้อยกว่าในการที่เรามีข้อเสียสำคัญของยุทธศาสตร์ด้านการศึกษานั่นคือพวกเขามักจะล้าสมัยต้องใช้ข้อมูลทางประวัติศาสตร์ที่คลุมเครือและมีราคาแพงการค้าขายในสินทรัพย์ประเภท illiquid หรือทำ นอกจากนี้ยังอาจไม่ชัดเจนว่ากลยุทธ์การซื้อขายจะต้องมีการดำเนินการกับคำสั่งซื้อของตลาดคำสั่ง จำกัด หรือไม่ว่าจะมีการสูญเสียหยุด ฯลฯ ดังนั้นจึงเป็นสิ่งจำเป็นอย่างยิ่งที่จะทำซ้ำกลยุทธ์ด้วยตัวคุณเองเป็นอย่างดีที่สุดที่คุณสามารถ, backtest และเพิ่มค่าใช้จ่ายในการทำธุรกรรมที่เหมือนจริงซึ่งรวมถึงหลายด้านของประเภทสินทรัพย์ที่คุณต้องการค้านี่เป็นรายการของ pre-print ที่เป็นที่นิยมมากขึ้น เซิร์ฟเวอร์และวารสารทางการเงินที่คุณสามารถดึงความคิดมาจากสิ่งที่เกี่ยวกับการสร้างกลยุทธ์เชิงปริมาณของคุณเองโดยทั่วไปต้องใช้ แต่ไม่ จำกัด เฉพาะความชำนาญในหนึ่งหรือหลายประเภทต่อไปนี้โครงสร้างจุลภาคของตลาด - สำหรับกลยุทธ์ความถี่สูงโดยเฉพาะอย่างยิ่งหนึ่งสามารถใช้ประโยชน์ได้ ของตลาดโครงสร้างจุลภาคเช่นความเข้าใจในการเปลี่ยนแปลงหนังสือสั่งซื้อเพื่อสร้างผลกำไรตลาดที่แตกต่างกันจะมีข้อ จำกัด ด้านเทคโนโลยีข้อบังคับผู้เข้าร่วมตลาดและข้อ จำกัด ที่เปิดกว้างต่อการแสวงหาผลประโยชน์ผ่านทางกลยุทธ์ที่เฉพาะเจาะจงซึ่งเป็นพื้นที่ที่ซับซ้อนมากและผู้ค้าปลีกจะพบว่า ยากที่จะแข่งขันในพื้นที่นี้โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อการแข่งขันประกอบด้วยกองทุนป้องกันความเสี่ยงเชิงปริมาณขนาดใหญ่ที่มีทุนจดทะเบียนสูงและมีขีดความสามารถทางเทคโนโลยีที่แข็งแกร่งโครงสร้างเงิน - กองทุนรวมที่ลงทุนเช่นกองทุนบำเหน็จบำนาญกองทุนร่วมลงทุนของเอกชนกองทุนเฮดจ์ฟันด์ที่ปรึกษาการซื้อขายสินค้าโภคภัณฑ์และกองทุนรวม ถูก จำกัด โดยทั้งหนัก gulation และทุนสำรองที่มีขนาดใหญ่ของพวกเขาดังนั้นพฤติกรรมที่สอดคล้องกันบางอย่างสามารถใช้ประโยชน์กับผู้ที่ว่องไวมากขึ้นตัวอย่างเช่นเงินทุนขนาดใหญ่จะขึ้นอยู่กับข้อ จำกัด ของกำลังการผลิตเนื่องจากขนาดของพวกเขาดังนั้นหากพวกเขาต้องการที่จะขายได้อย่างรวดเร็วปริมาณของหลักทรัพย์ที่พวกเขาจะต้อง เพื่อหลีกเลี่ยงการเคลื่อนย้ายตลาดอัลกอริทึมที่ซับซ้อนสามารถใช้ประโยชน์จากสิ่งนี้และปัจจัยอื่น ๆ ในกระบวนการทั่วไปที่เรียกว่าโครงสร้างการเก็งกำไรโครงสร้างของทุนการเรียนรู้ปัญญาประดิษฐ์ - อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องจักรกลายเป็นที่แพร่หลายมากขึ้นในช่วงหลายปีที่ผ่านมาในตลาดการเงิน เช่นเดียวกับ Naive-Bayes, et al non-linear function matchers เครือข่ายประสาทและขั้นตอนการเพิ่มประสิทธิภาพขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมได้ถูกนำมาใช้เพื่อคาดการณ์เส้นทางสินทรัพย์หรือเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์การซื้อขายหากคุณมีพื้นหลังในพื้นที่นี้คุณอาจมีข้อมูลเชิงลึกว่าขั้นตอนวิธีใดอาจ ถูกนำไปใช้กับตลาดบางแห่งมีพื้นที่อื่น ๆ อีกมากมายสำหรับ quants to investi ประตูเราจะพูดถึงวิธีการกำหนดกลยุทธ์ที่กำหนดเองในรายละเอียดในบทความต่อ ๆ มาจากการตรวจสอบแหล่งข้อมูลเหล่านี้เป็นประจำทุกสัปดาห์หรือทุกวันคุณจะกำหนดตัวเองเพื่อรับรายการกลยุทธ์ที่สอดคล้องกันจากหลากหลายรูปแบบ แหล่งที่มาขั้นตอนต่อไปคือการกำหนดวิธีการปฏิเสธเซตย่อยใหญ่ของกลยุทธ์เหล่านี้เพื่อลดการสูญเสียเวลาและทรัพยากรที่มีการทำ backtesting ของคุณเกี่ยวกับยุทธศาสตร์ที่น่าจะไม่เป็นประโยชน์การประเมินกลยุทธ์การซื้อขายเป็นการพิจารณาก่อน เข้าใจกลยุทธ์จริงๆคุณจะสามารถอธิบายกลยุทธ์ได้อย่างราบรื่นหรือไม่จำเป็นต้องมีข้อแม้และรายการพารามิเตอร์ที่ไม่มีที่สิ้นสุดนอกจากนี้กลยุทธ์ยังมีพื้นฐานที่ดีหรือไม่เป็นที่ยอมรับในความเป็นจริงตัวอย่างเช่นคุณชี้ไปที่เหตุผลทางพฤติกรรมบางอย่างหรือ ข้อ จำกัด ของโครงสร้างเงินทุนที่อาจก่อให้เกิดรูปแบบที่คุณกำลังพยายามเอารัดเอาเปรียบข้อ จำกัด นี้จะมีผลต่อการเปลี่ยนแปลงระบอบการปกครองเช่นกฎข้อบังคับอย่างมาก ความไม่สม่ำาเสมอในเรื่องสิ่งแวดล้อมการยุทธศาสตร์ใช้กฎทางสถิติหรือคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนหรือไม่ใช้กับชุดเวลาทางการเงินใด ๆ หรือเฉพาะเจาะจงกับกลุ่มสินทรัพย์ที่อ้างว่าเป็นผลดีต่อคุณควรคิดถึงปัจจัยเหล่านี้เมื่อต้องประเมินวิธีการซื้อขายใหม่ ๆ มิฉะนั้นคุณอาจเสียเวลาจำนวนมากที่พยายามทำ backtest และเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์ที่ไม่หวังผลกำไรเมื่อคุณพิจารณาแล้วว่าคุณเข้าใจหลักการพื้นฐานของกลยุทธ์คุณต้องตัดสินใจว่าเหมาะสมกับโปรไฟล์บุคลิกภาพที่กล่าวมาของคุณหรือไม่การพิจารณานี้ไม่ได้คลุมเครือ มีบางประเภทบุคลิกภาพที่สามารถจัดการระยะเวลาที่สำคัญมากขึ้นของการเบิกหรือยินดีที่จะยอมรับความเสี่ยงมากขึ้นสำหรับผลตอบแทนที่ใหญ่กว่าแม้จะมีข้อเท็จจริงที่ว่าเราเป็น quants ลองและกำจัดความรู้ความเข้าใจมาก อคติที่เป็นไปได้และควรจะสามารถที่จะประเมินกลยุทธ์ยุยง, ความลำเอียงจะเล็ดลอดเข้ามาเสมอดังนั้นเราจึงจำเป็นต้องใช้วิธีการที่สอดคล้องและไม่มีใครเห็นคุณค่าในการประเมินผลการปฏิบัติงานของกลยุทธ์นี่คือรายการของเกณฑ์ที่จะตัดสินกลยุทธ์ใหม่ที่มีศักยภาพโดยวิธีการทางชีววิทยา - เป็นโมเมนตัมเชิงกลยุทธ์, ทิศทางที่เป็นกลางกลยุทธ์นี้ใช้เทคนิคทางสถิติหรือการเรียนรู้เครื่องจักรที่มีความซับซ้อนซับซ้อนหรือซับซ้อนซึ่งยากที่จะเข้าใจได้และต้องใช้ปริญญาเอกในสถิติเพื่อให้เข้าใจเทคนิคเหล่านี้แนะนำพารามิเตอร์ที่มีนัยสำคัญซึ่งอาจนำไปสู่การเพิ่มประสิทธิภาพ ทนต่อการเปลี่ยนแปลงระบอบการปกครองเช่นกฎระเบียบใหม่ที่มีศักยภาพของตลาดการเงินอัตราส่วน Sharpe - อัตราส่วน Sharpe heuristically characterizes อัตราส่วนความเสี่ยงรางวัลของกลยุทธ์มัน quantifies เท่าไหร่ผลตอบแทนที่คุณสามารถบรรลุสำหรับระดับของความผันผวนทนโดยเส้นส่วนได้เสียธรรมชาติเราจำเป็นต้อง กำหนดระยะเวลาและความถี่ที่ผลตอบแทนและความผันผวนเช่นค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนี้จะวัดได้มากกว่าค่า f สูงกว่า กลยุทธ์ความต้องการจะต้องมีอัตราการสุ่มตัวอย่างที่มากขึ้นของค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน แต่ระยะเวลาในการวัดโดยรวมลดลงตัวอย่างเช่นกลยุทธ์ด้านกลยุทธ์จำเป็นต้องใช้แรงกดดันอย่างมากเพื่อที่จะทำกำไรได้หรือไม่กลยุทธ์จำเป็นต้องใช้สัญญาอนุพันธ์สัญญาซื้อขายล่วงหน้าแบบฟิวเจอร์ส, swaps เพื่อให้ได้ผลตอบแทนเหล่านี้สัญญา leveraged สามารถมีความผันผวนหนัก characterizes และจึงสามารถนำไปสู่การโทร margin คุณมีทุนการค้าและอารมณ์ความผันผวนดังกล่าวความถี่ - ความถี่ของกลยุทธ์มีการเชื่อมโยงอย่างใกล้ชิดกับเทคโนโลยีของกอง ความเชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีอัตราส่วน Sharpe และระดับค่าใช้จ่ายในการทำธุรกรรมทั้งหมดประเด็นอื่น ๆ ทั้งหมดที่พิจารณาแล้วกลยุทธ์ด้านความถี่ที่สูงขึ้นต้องการเงินทุนมากขึ้นมีความซับซ้อนและยากที่จะใช้อย่างไรก็ตามสมมติว่าเครื่องมือ backtesting ของคุณมีความซับซ้อนและปราศจากข้อผิดพลาด สูงขึ้น Sharpe ratios. Volatility - ความผันผวนเป็นอย่างมากที่เกี่ยวข้องกับ ความเสี่ยงของกลยุทธ์อัตราส่วน Sharpe characterizes นี้ความผันผวนที่สูงขึ้นของชั้นสินทรัพย์อ้างอิงถ้าไม่ได้รับความเชื่อมั่นมักจะนำไปสู่ความผันผวนที่สูงขึ้นในส่วนของเส้นโค้งและอัตราส่วน Sharpe ที่มีขนาดเล็กผมแน่นอนสมมติว่าความผันผวนบวกประมาณเท่ากับความผันผวนเชิงลบ กลยุทธ์บางอย่างอาจมีความผันผวนมาก downside คุณต้องตระหนักถึงแอตทริบิวต์เหล่านี้ขาดทุนสูญเสียกำไรโดยเฉลี่ย - กลยุทธ์จะแตกต่างกันในการสูญเสียของพวกเขาชนะและลักษณะการสูญเสียกำไรเฉลี่ยหนึ่งสามารถมีกำไรมากกลยุทธ์แม้ว่าจำนวนการสูญเสียการเทรด เกินจำนวนกลยุทธ์การค้าที่ชนะกลยุทธ์โมเมนตัมมีแนวโน้มที่จะมีรูปแบบนี้ตามที่พวกเขาพึ่งพาจำนวนเล็ก ๆ ของความนิยมในการที่จะเป็นผลกำไรกลยุทธ์การพลิกกลับเฉลี่ยมีแนวโน้มที่จะมีการต่อต้านโปรไฟล์ที่มากขึ้นของธุรกิจการค้าที่เป็นผู้ชนะ แต่การค้าที่สูญเสียสามารถ จะรุนแรงมากการเบิกเงินสดสูงสุด - การเบิกสูงสุดคือการลดลงของเปอร์เซ็นต์สูงสุดของยอดสูงสุดโดยรวมต่อส่วนของส่วนของ e กลยุทธ์กลยุทธ์โมเมนตัมเป็นที่รู้จักกันดีที่จะประสบกับช่วงเวลาของ drawdowns ขยายตัวเนื่องจากสตริงของการค้าที่สูญเสียที่เพิ่มขึ้นจำนวนมากผู้ค้าจำนวนมากจะให้ขึ้นในช่วงเวลาของการเบิกขยายแม้ว่าการทดสอบทางประวัติศาสตร์ได้แนะนำนี้เป็นธุรกิจตามปกติสำหรับกลยุทธ์ที่คุณจะ ต้องกำหนดเปอร์เซ็นต์ของการเบิกเงินกู้และช่วงเวลาที่คุณสามารถยอมรับได้ก่อนที่คุณจะยุติการซื้อขายกลยุทธ์ของคุณนี่คือการตัดสินใจส่วนบุคคลอย่างมากและต้องได้รับการพิจารณาอย่างรอบคอบความคล่องตัวในการทำงาน - ในระดับค้าปลีกเว้นเสียแต่ว่าคุณกำลังซื้อขายอยู่ในสภาพที่ไม่อิ่มตัวมาก เครื่องมือเช่นหุ้นขนาดเล็กหมวกคุณจะไม่ต้องกังวลตัวเองอย่างมากกับความจุกลยุทธ์ความจุกำหนดความยืดหยุ่นของกลยุทธ์เพื่อเงินทุนต่อไปหลายของกองทุนป้องกันความเสี่ยงขนาดใหญ่ประสบปัญหาความจุอย่างมีนัยสำคัญเป็นกลยุทธ์ของพวกเขาเพิ่มขึ้นในการจัดสรรเงินพารามิเตอร์ - บางกลยุทธ์โดยเฉพาะอย่างยิ่งที่พบในชุมชนการเรียนรู้ของเครื่องต้องการปริมาณ param เป็นจำนวนมาก eters ทุกพารามิเตอร์พิเศษที่กลยุทธ์ต้องออกจากมันมากขึ้นเสี่ยงต่อการเพิ่มประสิทธิภาพอคติหรือที่เรียกว่าโค้งเหมาะสมคุณควรลองและกำหนดเป้าหมายกลยุทธ์ด้วยพารามิเตอร์น้อยที่สุดหรือให้แน่ใจว่าคุณมีปริมาณข้อมูลเพียงพอที่จะทดสอบกลยุทธ์ของคุณ เกณฑ์มาตรฐาน (Benchmark) - กลยุทธ์เกือบทั้งหมดยกเว้นที่มีลักษณะเป็นผลตอบแทนที่แน่นอน (absolute return) วัดจากเกณฑ์ประสิทธิภาพ (performance benchmark) บางเกณฑ์มาตรฐานมักเป็นดัชนีที่บ่งบอกลักษณะตัวอย่างของกลุ่มสินทรัพย์ชั้นต้นที่กลยุทธ์การค้าถ้ากลยุทธ์ซื้อขายหุ้นขนาดใหญ่ของสหรัฐฯ P500 จะเป็นเกณฑ์มาตรฐานตามธรรมชาติในการวัดกลยุทธ์ของคุณคุณจะได้ยินคำว่า alpha และ beta นำไปใช้กับกลยุทธ์ประเภทนี้เราจะพูดถึงค่าสัมประสิทธิ์เหล่านี้ในเชิงลึกในบทความต่อ ๆ ไปคำแนะนำที่เราไม่ได้พูดถึงผลตอบแทนที่แท้จริงของกลยุทธ์ คือในการแยกผลตอบแทนที่แท้จริงให้เรามีข้อมูลที่ จำกัด เกี่ยวกับประสิทธิภาพของกลยุทธ์ที่พวกเขา don พิจารณาถึงความเสี่ยงของกลยุทธ์ก่อนที่จะมองผลตอบแทนจากการลงทุนในขั้นตอนนี้หลายกลยุทธ์ที่พบจากท่อของคุณจะเป็น ถูกยกเลิกออกจากมือเนื่องจากพวกเขาได้รับรางวัลไม่ตรงกับความต้องการด้านเงินทุนข้อ จำกัด การยกระดับความสามารถในการเบิกใช้สูงสุดหรือการตั้งค่าความผันผวนกลยุทธ์ที่ยังคงมีอยู่ขณะนี้สามารถพิจารณาได้สำหรับการทำ backtesting อย่างไรก็ตามก่อนหน้านี้เป็นไปได้เราจำเป็นต้องพิจารณาเกณฑ์การปฏิเสธครั้งสุดท้าย - ข้อมูลทางประวัติศาสตร์ที่มีอยู่ในการทดสอบกลยุทธ์เหล่านี้การเก็บรักษาข้อมูลในอดีตปัจจุบันความกว้างของข้อกำหนดด้านเทคนิคในสินทรัพย์ประเภทต่างๆสำหรับการจัดเก็บข้อมูลในอดีตเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้สามารถแข่งขันได้ทั้งด้านการซื้อและด้านขาย ธนาคารเพื่อการลงทุนลงทุนอย่างมากในโครงสร้างพื้นฐานทางเทคนิคของพวกเขามีความจำเป็นที่จะต้องพิจารณาความสำคัญของมัน ar เรามีความสนใจในความถูกต้องตรงเวลาและความต้องการในการจัดเก็บข้อมูลตอนนี้ผมจะร่างข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับการได้รับข้อมูลย้อนหลังและวิธีการจัดเก็บข้อมูล แต่นี่เป็นหัวข้อที่ลึกมากและเป็นเทคนิคดังนั้นฉันจึงไม่สามารถพูดทุกอย่างได้ในบทความนี้ ฉันจะเขียนมากขึ้นเกี่ยวกับเรื่องนี้ในอนาคตเป็นประสบการณ์ในอุตสาหกรรมของฉันก่อนในอุตสาหกรรมการเงินเป็นส่วนใหญ่ที่เกี่ยวข้องกับการเก็บข้อมูลทางการเงินการจัดเก็บและการเข้าถึงในส่วนก่อนหน้านี้เราได้ตั้งค่าท่อกลยุทธ์ที่ช่วยให้เราสามารถปฏิเสธ กลยุทธ์บางอย่างขึ้นอยู่กับเกณฑ์การปฏิเสธส่วนตัวของเราเองในส่วนนี้เราจะกรองกลยุทธ์เพิ่มเติมตามการตั้งค่าของเราเองในการขอรับข้อมูลทางประวัติศาสตร์ข้อควรพิจารณาหลัก ๆ ในระดับผู้ประกอบการค้าปลีกคือต้นทุนของข้อมูลความต้องการในการจัดเก็บและระดับความเชี่ยวชาญด้านเทคนิคของคุณ นอกจากนี้เรายังต้องหารือเกี่ยวกับข้อมูลประเภทต่างๆที่มีอยู่และการพิจารณาที่แตกต่างกันซึ่งข้อมูลแต่ละประเภทจะมีผลกับเรา ts เริ่มต้นด้วยการพูดถึงประเภทของข้อมูลที่พร้อมใช้งานและประเด็นสำคัญ ๆ ที่เราต้องคำนึงถึงข้อมูลพื้นฐาน - ข้อมูลนี้รวมถึงข้อมูลเกี่ยวกับแนวโน้มเศรษฐกิจมหภาคเช่นอัตราดอกเบี้ยตัวเลขเงินเฟ้อการจ่ายเงินปันผลจากการดำเนินการขององค์กรการแยกสต็อกหุ้นการยื่น SEC ต่อองค์กร บัญชีตัวเลขรายได้รายงานเกี่ยวกับพืชข้อมูลทางอุตุนิยมวิทยาเป็นต้นข้อมูลนี้มักใช้ในการกำหนดมูลค่าของ บริษัท หรือสินทรัพย์อื่น ๆ โดยพื้นฐานเช่นการคาดการณ์ว่ากระแสเงินสดในอนาคตจะไม่รวมถึงราคาหุ้นข้อมูลพื้นฐานบางอย่างสามารถหาได้จาก เว็บไซต์ของรัฐบาลข้อมูลพื้นฐานทางประวัติศาสตร์ในระยะยาวอื่น ๆ อาจมีราคาแพงมากความต้องการในการจัดเก็บข้อมูลมักไม่ใหญ่มากเว้นเสียแต่ว่ามี บริษัท หลายพันแห่งที่กำลังศึกษาอยู่ในครั้งเดียวข้อมูลข่าวสาร - ข้อมูลข่าวสารมักเป็นเนื้อหาที่มีคุณภาพโดยธรรมชาติประกอบด้วยบทความบทความบล็อกไมโครบล็อก โพสต์ทวีตและบรรณาธิการเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องเช่นการจำแนกประเภทมักใช้ในการตีความความเชื่อข้อมูลนี้มักเป็น fr eely ใช้ได้หรือราคาถูกผ่านการสมัครสมาชิกสื่อร้านใหม่ NoSQL ฐานข้อมูลจัดเก็บเอกสารได้รับการออกแบบเพื่อเก็บข้อมูลแบบไม่มีโครงสร้างนี้ข้อมูลเชิงคุณภาพข้อมูลราคาเริ่มต้น - นี่คือโดเมนข้อมูลแบบดั้งเดิมของ quant ประกอบด้วยชุดเวลาของราคาสินทรัพย์ Equities หุ้นรายได้คงที่ผลิตภัณฑ์พันธบัตรสินค้าโภคภัณฑ์และราคาปริวรรตเงินตราต่างประเทศทั้งหมดนั่งอยู่ในชั้นนี้ข้อมูลทางประวัติศาสตร์ประจำวันมักจะตรงไปตรงมาเพื่อให้ได้สำหรับการเรียนสินทรัพย์ที่ง่ายกว่าเช่นหุ้นอย่างไรก็ตามเมื่อความถูกต้องและความสะอาดรวมอยู่และ biases สถิติลบข้อมูลสามารถ กลายเป็นราคาแพงนอกจากนี้ข้อมูลชุดเวลามักจะมีความต้องการในการจัดเก็บข้อมูลที่สำคัญโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพิจารณาข้อมูลในวันนี้ตราสารทางการเงิน - ตราสารทุนพันธบัตรฟิวเจอร์สและตัวเลือกตราสารอนุพันธ์ที่แปลกใหม่มีลักษณะและพารามิเตอร์ที่แตกต่างกันมากดังนั้นจึงไม่มีขนาดใดที่เหมาะกับโครงสร้างฐานข้อมูลทั้งหมด ที่สามารถรองรับพวกเขาต้องให้ความสำคัญกับการออกแบบ a การใช้โครงสร้างฐานข้อมูลสำหรับเครื่องมือทางการเงินต่างๆเราจะพูดถึงสถานการณ์ที่ยาวนานเมื่อเราสร้างฐานข้อมูลหลักของหลักทรัพย์ในบทความต่อไปความถี่ - ความถี่ของข้อมูลที่สูงขึ้นค่าใช้จ่ายและความต้องการในการจัดเก็บข้อมูลที่มากขึ้นสำหรับความถี่ต่ำ กลยุทธ์ข้อมูลรายวันมักจะเพียงพอสำหรับกลยุทธ์ความถี่สูงอาจมีความจำเป็นที่จะต้องได้รับข้อมูลระดับติ๊กและสำเนาทางประวัติศาสตร์ของข้อมูลหนังสือสั่งซื้อขายแลกเปลี่ยนข้อมูลการใช้เครื่องมือเก็บข้อมูลประเภทนี้เป็นเทคโนโลยีที่เข้มข้นมากและเหมาะสมสำหรับ ผู้ที่มีพื้นฐานทางเทคนิคด้านการเขียนโปรแกรมที่เข้มแข็ง Benchmarks - กลยุทธ์ที่อธิบายข้างต้นมักถูกนำมาเปรียบเทียบกับเกณฑ์มาตรฐานซึ่งโดยปกติแล้วจะปรากฏเป็นชุดข้อมูลทางการเงินเพิ่มเติมสำหรับหุ้นนั้นมักเป็นดัชนีมาตรฐานระดับประเทศเช่นดัชนี S P500 ของสหรัฐฯหรือ FTSE100 UK สำหรับกองทุนตราสารหนี้จะเป็นประโยชน์ในการเปรียบเทียบกับตะกร้าของพันธบัตรหรือตราสารหนี้ pro ท่ออัตราดอกเบี้ยที่ไม่มีความเสี่ยงเช่นอัตราดอกเบี้ยที่เหมาะสมเป็นอีกหนึ่งเกณฑ์มาตรฐานที่ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางประเภทสินทรัพย์ทุกประเภทมีเกณฑ์มาตรฐานที่น่าพอใจดังนั้นจึงจำเป็นต้องวิจัยเรื่องนี้ตามยุทธวิธีเฉพาะของคุณหากคุณต้องการได้รับความสนใจในกลยุทธ์ของคุณจากภายนอก เทคโนโลยีนี้อยู่เบื้องหลังศูนย์ข้อมูลทางการเงินที่มีความซับซ้อนบทความนี้สามารถสร้างพื้นผิวใหม่เกี่ยวกับสิ่งที่มีส่วนเกี่ยวข้องในการสร้างสิ่งหนึ่งได้อย่างไรก็ตามศูนย์ดังกล่าวมีจุดสนใจเกี่ยวกับเครื่องมือฐานข้อมูลเช่น RDBMS ระบบจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์เช่น MySQL, SQL Server, Oracle หรือ Document Storage Engine เช่น NoSQL เข้าถึงได้ผ่านทางรหัสแอ็พพลิเคชันทางธุรกิจที่สืบค้นฐานข้อมูลและสามารถเข้าถึงเครื่องมือภายนอกได้เช่น MATLAB, R หรือ Excel บ่อยครั้งที่ตรรกะทางธุรกิจนี้เขียนขึ้นใน C, C, Java หรือ งูหลามนอกจากนี้คุณยังต้องโฮสต์ข้อมูลนี้ไว้ที่ใดแห่งหนึ่งไม่ว่าจะเป็นบนคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลของคุณเองหรือจากอินเทอร์เน็ตผ่านทางเซิร์ฟเวอร์ผลิตภัณฑ์เช่น Amazon Web Services hav e ทำให้ง่ายและราคาถูกกว่าในปีที่ผ่านมา แต่ก็ยังคงต้องใช้ความเชี่ยวชาญทางเทคนิคที่สำคัญเพื่อให้บรรลุในลักษณะที่แข็งแกร่งเมื่อมองเห็นกลยุทธ์เมื่อได้รับการระบุผ่านทางท่อแล้วจะต้องมีการประเมินความพร้อมใช้จ่ายค่าใช้จ่าย, ความซับซ้อนและรายละเอียดการดำเนินการของชุดข้อมูลทางประวัติศาสตร์ที่เฉพาะเจาะจงคุณอาจพบว่าจำเป็นต้องปฏิเสธกลยุทธ์ตาม แต่เพียงผู้เดียวในการพิจารณาข้อมูลทางประวัติศาสตร์นี่คือพื้นที่ขนาดใหญ่และทีมงานของ PhDs ทำงานที่กองทุนขนาดใหญ่ทำให้แน่ใจว่าราคาถูกต้องและทันเวลาอย่าประมาท ความยากลำบากในการสร้างศูนย์ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพสำหรับวัตถุประสงค์ในการทำ backtesting ของคุณฉันต้องการจะพูดว่าอย่างไรก็ตามแพลตฟอร์ม backtesting จำนวนมากสามารถให้ข้อมูลนี้แก่คุณโดยอัตโนมัติได้โดยเสียค่าใช้จ่ายดังนั้นจะใช้เวลาในการดำเนินการกับความเจ็บปวดให้ห่างจากคุณมากเกินไป คุณสามารถมุ่งความสนใจไปที่การใช้กลยุทธ์และการเพิ่มประสิทธิภาพเครื่องมือต่างๆเช่น TradeStation มีความสามารถนี้อย่างไรก็ตามมุมมองส่วนตัวของฉันคือการใช้งานให้มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ ble ภายในและหลีกเลี่ยงการเอาท์ซอร์สส่วนของ stack เพื่อจำหน่ายซอฟต์แวร์ฉันชอบกลยุทธ์ความถี่สูงเนื่องจากอัตราส่วน Sharpe น่าสนใจของพวกเขา แต่พวกเขามักจะแน่นควบคู่ไปกับกองเทคโนโลยีที่การเพิ่มประสิทธิภาพขั้นสูงเป็น critical. Now ที่เราได้กล่าวถึงปัญหารอบ ข้อมูลทางประวัติศาสตร์เป็นเวลาที่จะเริ่มต้นการใช้กลยุทธ์ของเราในเครื่องมือ backtesting นี้จะเป็นเรื่องของบทความอื่น ๆ เนื่องจากเป็นพื้นที่ที่มีขนาดเท่ากันของการสนทนาเพียงแค่เริ่มต้นกับการซื้อขายเชิงปริมาณ