La sua difficile fare previsioni, soprattutto per il futuro, ha detto la leggenda del baseball Yogi Berra. Ma che non si ferma alle persone di provare, in particolare all'interno dei mercati finanziari, dove vengono sviluppati e lanciati da hedge fund algoritmi di negoziazione di apprendimento automatico, con vista verso la ricerca di applicazioni pratiche della grande corpo di teoria che esiste per l'intelligenza artificiale. Forse, non a caso, molti di quelli all'avanguardia tenere gradi avanzati in matematica o informatica. Pur avendo un isnt PhD obbligatoria, è chiaramente un vantaggio. Spencer Greenberg. co-fondatore, Ribellione ricerca, quando ho imparato a conoscere l'apprendimento automatico, mi venne in mente che potrebbe essere utile in applicazioni finanziarie, ha detto Spencer Greenberg, co-fondatore di ribellione Research, un hedge fund di New York. Greenberg è attualmente perseguendo un dottorato alla New York Universitys Courant Institute of Mathematical Sciences. Quando cerchiamo di fare soldi nel mercato azionario, non abbiamo completamente formato nozioni di se comprare e vendere, il valore, quantità di moto, valore relativo, ecc, ha detto Greenberg. Forse apprendimento automatico in grado di estrarre gli stili di investimento in modo automatico, e un algoritmo può essere creato per imparare quel processo. Mi sono affascinato con esso. Ribellione La ricerca si avvale di un sistema di apprendimento basato su macchina per fare previsioni circa l'andamento delle scorte e altre classi di attività. La premessa fondamentale è che le macchine possono essere programmate da parte di Google per condurre ricerche sul Web o da Amazon e Netflix di raccomandare film e libri, quindi non c'è nessun motivo per cui non dovrebbero essere in grado di essere addestrati a prendere decisioni di investimento. Uno dei motivi persone sono scettici sull'utilizzo di intelligenza artificiale per investire è che pensano di investire qualcosa come questo è troppo difficile per un essere umano da risolvere, e quindi troppo difficile da programmare, 8221 detto Greenberg. 8220There sono un sacco di teorie su come funziona il mercato. Il nostro approccio è quello di avere algoritmi di apprendimento automatico analizzano investire in modo automatizzato. Il campo di conoscenze nel settore si sta espandendo ad una clip rapida. Per decenni, tecniche di intelligenza artificiale a base di macchina sono stati gli elementi fondamentali del trading algoritmico e finanza computazionale, in generale, ha detto Vadim Mazalov, ricerca e sviluppo specializzata in fornitore di sistemi di trading Cyborg Trading Systems e uno studente di dottorato in informatica specializzata in apprendimento automatico a Western University a London, Ontario. Macchina Learning L'ampio corpo di conoscenze nella tecnica contiene già una varietà di modelli che possono essere applicati su diversi livelli e scalesfrom alta frequenza trading sistematico. Negli ultimi cinque anni, weve visto enormi progressi nella tecnologia di trading automatico, ha detto Alfred Eskandar, amministratore delegato di fornitore di sistemi di trading Portware. Le soluzioni di front-end avanzati hanno introdotto l'efficienza di massa, riduzione dei rischi operativi e dato commercianti accesso senza precedenti a liquidità globale. Tuttavia, l'attuale generazione di sistemi di gestione di esecuzione ha preso il commercio e l'automazione del flusso di lavoro su quanto si può. La responsabilità per i commerci complessiva lifecycleanalyzing condizioni di mercato, selezionando la giusta strategia per un ordine particolare, monitorare i progressi di esecuzione e di presentare ogni changesstill necessaria scende ai commercianti umani. Nel corso dei prossimi anni, stavano andando a vedere le imprese di tecnologia che aiuterà gli operatori selezionano automaticamente e attuare la strategia algoritmica ottimale, permettendo loro di aumentare la capacità e migliorare le prestazioni complessive di trading che implementano, ha detto Eskandar. Tuttavia, per quanto i commercianti vogliono essere nell'algoritmo giusto al momento giusto, ma anche non volete essere nel algoritmo sbagliato al momento sbagliato. Alcuni dei mercati recenti mis-passi mostrano solo quanto sia importante per gestire il rischio di trading, Eskandar detto. Questa tecnologia emergente consentirà alle aziende di gestire in modo dinamico i loro algoritmi e garantire il funzionamento in sicurezza del trading desk in qualsiasi condizione di mercato. L'avvento di algoritmi di trading basata su macchine è dovuto in non piccola parte alla capacità di analizzare le risme di dati in tempo reale utilizzando hardware e software avanzato. La sua in cerca di modelli nei dati, ha detto Tucker Balch, professore di informatica presso il Georgia Institute of Technology, e fondatore di Lucena Research, una società di investimento artificiale tecnologia di intelligenza-based. Nel caso di finanza, siete alla ricerca di relazioni tra i dati su una società e il suo prezzo futuro. Questo è quello che fa Lucena, e quello che faccio con la mia ricerca presso la Georgia Tech. Modelli matematici Lucena fornisce un'analisi quantitativa e la tecnologia di apprendimento automatico statistico agli hedge fund, consulenti di ricchezza e investitori individuali avanzate. La sua tecnologia di supporto alle decisioni di intelligenza artificiale basato su cloud consente agli investitori di breve termine e commercianti per trovare opportunità di mercato e per ridurre il rischio nel loro portafoglio utilizzando corrispondenza tecnica e fondamentale modello quantitativo. Il sistema di ottenere dati storici tanto, compresi i dati fondamentali e indicatori tecnici, il più possibile, e cerca di trovare relazioni tra che i dati storici e prezzi futuri, ha detto Balch. Questo rapporto è un modello, qualcosa che riguarda una certa quantità misurabile di una partecipazione ad un prezzo futuro, ha detto. algoritmo di previsione dei prezzi a base di apprendimento automatico Lucenas prevede cinque, 10 e 20 di negoziazione ritorna al giorno in tutte le azioni coperte. Noi don8217t utilizzano modelli statici, il nostro meteorologo è rivisto ogni giorno per adattarsi automaticamente alle mutevoli condizioni del mercato, ha detto Balch. La previsione può essere utilizzato per identificare le opportunità di lungo o breve a breve termine. Lucenas obiettivo finale, ha detto, è quello di portare la consapevolezza del potere di analisi del modello di apprendimento automatico, e di rivoluzionare la comunità professionale degli investimenti meno abbienti, fornendo gli strumenti e le tecnologie normalmente non disponibili per le imprese delle loro dimensioni. (Visitato 801 volte, 11 visite oggi) Machine Learning per Trading Course Questo corso introduce gli studenti alle reali sfide del mondo di attuazione di strategie di trading basate apprendimento automatico, tra cui i passi algoritmici ai dati in grado di raccogliere gli ordini di mercato. Il focus è su come applicare gli approcci di apprendimento automatico probabilistico a decisioni di trading. Consideriamo approcci statistici, come la regressione lineare, Q-Learning, KNN e alberi di regressione e come applicarli alle attuali situazioni di commercio. Il corso è composto da tre mini-corsi: Un insieme di appunti del corso e codice di esempio può essere trovato qui: 1 contenuti video contenuti video per questo corso è disponibile gratuitamente presso Udacity. Nota importante Questo corso rampe in difficoltà verso la fine. I progetti in finale 13 del corso sono impegnative. Essere preparato. Informazioni Istruttore Tucker Balch, Ph. D. Professore, Interactive Computing del Georgia Tech CS 7646 Designer Corso CS 7646 Istruttore: primavera 2016, autunno 2016 David Byrd Research Scientist, Interactive Media Technology Center presso la Georgia Tech CS 7646 Istruttore: Estate 2016 CS 7646 Capo TA: Primavera 2016, autunno 2016 Syllabi e pianificazione per semestri specifiche libri di testo, software amp Altre risorse useremo i seguenti libri di testo: per il mini-corso 1: Python per la Finanza di Yves Hilpisch Amazon (opzionale) per il mini-corso 2: Fondi Cosa Hedge realmente fare da Romero e Balch amazon ( Obbligatorio) per il mini-golf 3: Machine Learning di Tom Mitchell (opzionale) Comprare per 218.00 a: amazon acquistare una versione tascabile per 61.78. AVVERTENZE IMPORTANTI: 1) Essi nave solo agli Stati Uniti 2) Ci vogliono loro 3 settimane per stampare il libro. Se ordinate da fuori degli Stati Uniti saranno tranquillamente accettare il tuo denaro, ma non spedire il libro: versione meno costosa a McGraw Hill acquistare una versione internazionale tascabile per 19.10. Io non sono certo circa l'affidabilità di questa azienda: internazionale PrerequisitesCo-requisiti tutti i tipi di studenti sono i benvenuti Gli argomenti Machine Learning potrebbero essere recensione di studenti CS, mentre le parti di finanza saranno recensione per gli studenti di finanza. Tuttavia, anche se si dispone di esperienza in questi argomenti, troverete che li consideriamo in modo diverso di quanto si possa mai visto prima, in particolare con un occhio verso l'attuazione per la negoziazione. Se si risponde no alle seguenti domande, può essere utile per rinfrescare la conoscenza della materia prerequisito prima di prendere CS 7646: Avete una conoscenza di statistiche di base, tra cui distribuzioni di probabilità (come normale ed uniforme), il calcolo e differenze tra i media, mediana e modalità ti capire la differenza tra media geometrica e media aritmetica avete una forte capacità di programmazione questo quiz compinvesti-prog-quiz se si desidera aiuto per determinare la forza delle vostre abilità di programmazione. Sei competente con la linea di comando di Unix Chi ha questo corso è per: Il corso è rivolto a persone con una forte esperienza di programmazione di software e conoscenza a livello introduttivo di prassi di investimento. Un prerequisito primario è un interesse e entusiasmo per il mercato azionario. Utilizzare il software bene: Al fine di completare le assegnazioni di programmazione che sarà necessario un ambiente di sviluppo che sei proprio agio. Usiamo Unix, ma si può anche lavorare con gli ambienti Windows e Mac OS. È necessario scaricare e installare un insieme di moduli Python al computer (tra cui NumPy, SciPy, e Panda). OMSCS: Useremo Udacity per video conferenza. Accedi qui utilizzando il tuo account GT: GT-Udacity Accesso (video di istruzione) Nota. NON accedere utilizzando il tuo account personale Udacity, nel caso in cui ne hai uno. Vai al corso su Udacity (o navigare attraverso I miei corsi): udacitycourseviewerc-ud501 Se avete problemi di accesso contenuti Udacity, si prega di condividere il problema via e-mail con GTECH-supportudacity Useremo T-Square per tutte le presentazioni: T-Square ( scegliere appropriata sito del corso) Useremo Piazza per l'interazione e la discussione: Autunno 2016 Piazza forum a: 90.0 e sopra B: 80.0 e sopra C: 70,0 e al di sopra D: 60.0 e sopra F: sotto 60,0 studenti del PassFail corso deve guadagnare almeno un 75 per passaggio. Il corso non può essere preso come controllo. Vedi programma semestre per pesi di assegnazione. requisiti del browser e connessione tecnica Velocità minima: una versione up-to-date di Chrome o Firefox è fortemente raccomandato. Sosteniamo anche Internet Explorer 9 e le versioni desktop di Internet Explorer 10 e sopra (non le versioni della metropolitana). 2 Mbps consigliati a 0,768 Mbps minima velocità di download. Hardware: un computer con almeno 4 GB di RAM e velocità della CPU di almeno 2,5 GHz. Per lo sviluppo del codice e test, queste tre configurazioni funzioneranno PC: Windows XP o superiore con gli ultimi aggiornamenti installati Mac: OS X 10.6 o versioni successive con gli ultimi aggiornamenti installati Linux: Qualsiasi distribuzione recente che ha i browser supportati installati Per la prova in linea che prendono (proctortrack) avrete bisogno di uno di: PC: Windows XP o superiore con gli ultimi aggiornamenti installati Mac: OS X 10.6 o superiore con gli ultimi aggiornamenti installati Linux non è supportato. Orario di ricevimento da determinare. Plagio Nella maggior parte dei casi mi aspetto che tutto il codice presentato sarà scritto da te. Presenterò alcune librerie di classe che si è permesso di usare (come i panda e NumPy). In caso contrario, tutte le sorgenti di codice, immagini e scrivere-up forniti dovrebbero essere stati creati da soli. Politiche classe per gli studenti PassFail: Il tuo voto complessivo deve essere 75 o superiore per ottenere un passaggio di grado. comunicazione ufficiale è via e-mail: Usiamo piazza per le discussioni, ma non è un canale di comunicazione ufficiale. Tutte le comunicazioni ufficiali a voi saranno inviate tramite t-quadrato per il tuo indirizzo email ufficiale GT. Allo stesso modo, si dovrebbe comunicare elementi importanti da noi via e-mail pure. responsabilità degli studenti: essere consapevoli delle scadenze pubblicate sul calendario. Leggi l'email GT ogni giorno. Iniziare a lavorare su progetti anche se non sono aperti la t-square. Grado periodo di concorso: Dopo un grado di progetto viene rilasciato avete 7 giorni per contestare il grado. Dopo che il tempo non saranno rivalutati progetti. È necessario disporre di una questione molto specifico con un argomento convincente per spiegare perché il voto non è corretta. Esempio argomento convincente: La TA ha preso 10 punti fuori perché mi mancava un grafico, ma il grafico è visibile a pagina 5. Esempio non argomento convincente: Penso che dovrei avere ottenuto più punti, si prega di declassamento mio progetto. processo contest Grado: Invia la tua TA in merito alla situazione entro 7 giorni di gradi di essere rilasciato. la politica tardiva: Le assegnazioni sono dovute alle 23:55 Eastern Time alla data di scadenza di assegnazione. Non usiamo altri fusi orari o GMT. Non ci andate per il momento sulla vostra macchina o del tempo su qualche altro modo si è configurato t-square. Assegnazioni trasformato in dopo le 23:55 ET sono considerate in ritardo. Assegnazioni possono essere trasformati in un massimo di un giorno di ritardo, con una penale del 10. Non saranno accettate le assegnazioni di più di 24 ore di ritardo. Non vi è alcun periodo di tolleranza per le assegnazioni già un giorno intero di ritardo. scheduling Esame: esami si svolgeranno in giorni specifici in momenti specifici. Se vi è un problema di emergenza o altro che richiede la modifica della data di un esame per voi, sarà necessario farlo approvato dal decano degli studenti. È possibile applicare per questo qui: deanofstudents. gatech. edu (in Risorse - gt classe assenze) Ogni progetto di questo corso ha una propria pagina su questo wiki. Tale descrizione comprende un elenco di risultati specifici e di solito una rubrica. Essere sicuri di controllare due volte la vostra presentazione nei confronti di coloro in modo da non perdere nulla. Molti dei progetti saranno oggetto di revisione un po '. Mentre sono in fase di revisione, avranno una nota PROGETTO sul wiki. Una volta che sono stati fatti con eventuali revisioni rimuoveremo la nota bozza e osservazioni aperte sul t-square. Abbiamo bisogno che il codice eseguito correttamente su uno dei server che abbiamo istituito presso GT. Per aiutarvi con questo, e per aiutare, inoltre, di verificare il codice per ogni assegnazione abbiamo dotato questi server con un processo di server che eseguirà il codice contro una serie di casi di test. Il server di prova di solito essere in esecuzione per ogni progetto una settimana prima della data di scadenza. Se un problema si presenta con il codice presentato non considereremo rivalutare se non è stata testata come descritto in precedenza. Quando si è soddisfatti con il codice, inviare lo stesso codice di lavoro ESATTO via t-square. E 'una buona idea di presentare una versione del codice di lavoro precoce (prima della scadenza) nel caso in cui qualche problema si pone con la connessione a Internet o t-square. Se si invia i tuoi codici più volte (perfettamente bene) è molto importante che prima di eliminare i file che ci sono, quindi inviare il nuovo codice. Se non il nostro software di classificazione wont sapere quali file da utilizzare. L'ultimo timestamp su qualsiasi parte della vostra presentazione sarà utilizzato come momento della presentazione per l'intero progetto. Di conseguenza, non ripresentare nulla dopo la scadenza, o sarà considerato in ritardo. Dopo il termine di presentazione ci sarà testare il codice su uno dei nostri server che viene configurato in modo identico a quelle disponibili per il test. Navigazione menuI non sono molto sicuro, se questa domanda si inserisce qui. Recentemente ho iniziato, leggere e conoscere apprendimento automatico. Qualcuno può gettare un po 'di luce su come andare su di esso, o meglio tutti possono condividere la loro esperienza e alcune indicazioni di base su come andare su di esso o almeno cominciare ad applicarlo a vedere alcuni risultati di serie di dati come ambizioso funziona questo suono Inoltre, menzionare di algoritmi standard che dovrebbe essere giudicato o consultato la pagina mentre si fa questo. chiesto 1 febbraio 11 alle 18:35 Sembra che ci sia un errore di base che qualcuno possa venire avanti e imparare un po 'di apprendimento automatico o algoritmi di intelligenza artificiale, configurarli come una scatola nera, ha colpito andare, e si deve aspettare che vanno in pensione. Il mio consiglio per voi: Learn statistiche e di apprendimento automatico, poi preoccuparsi di come applicarli ad un dato problema. Non c'è il pranzo libero qui. L'analisi dei dati è un lavoro duro. Leggi The Elements of Learning statistica (il pdf è disponibile gratuitamente sul sito web), E non iniziare a provare a costruire un modello fino a comprendere almeno i primi 8 capitoli. Una volta capito le statistiche e l'apprendimento automatico, allora avete bisogno di imparare di backtest e costruire un modello di trading, che rappresentano i costi di transazione, ecc, che è tutta un'altra zona. Dopo aver ottenuto una maniglia sia l'analisi e la finanza, allora sarà un po 'ovvio come applicarla. L'intero punto di questi algoritmi sta cercando di trovare un modo per adattarsi a un modello per i dati e produrre bassa distorsione e varianza nella previsione (vale a dire che la formazione e l'errore di previsione di prova sarà basso e simili). Ecco un esempio di un sistema commerciale utilizzando una macchina di supporto vettore in R., ma basta tenere a mente che sarete voi stessi facendo un disservizio enorme se non trascorrere il tempo per capire le basi prima di tentare di applicare qualcosa di esoterico. Giusto per aggiungere un aggiornamento divertente: di recente mi sono imbattuto in questo Masters tesi: A Novel Algorithmic Trading quadro Applicando Evoluzione e apprendimento automatico per l'ottimizzazione del portafoglio (2012). La sua una vasta rassegna di machine learning diversi approcci confrontato con buy-and-hold. Dopo quasi 200 pagine, raggiungono la conclusione di base: Nessun sistema di trading è stato in grado di superare il punto di riferimento quando si utilizzano i costi di transazione. Inutile dire che questo non significa che cant essere fatto (io ho mai passato del tempo rivedendo i loro metodi per vedere la validità del metodo), ma fornisce sicuramente un po 'di prove a favore del pranzo teorema di no-libera. ha risposto 1 febbraio 11 alle 18:48 Jase Come uno della tesi master39s citato posso citare il mio lavoro e gli autori dicono: quotIf chiunque raggiunge effettivamente risultati proficui non vi è alcun incentivo per condividere, in quanto sarebbe negare la loro advantage. quot Anche se i nostri risultati potrebbero dare sostegno alla ipotesi di mercato si doesn39t esclude l'esistenza di sistemi che funzionano. Potrebbe essere come teoria della probabilità: quotIt è ipotizzato che le innovazioni nel campo della teoria della probabilità è accaduto diverse volte, ma mai condiviso. Questo potrebbe essere dovuto alla sua applicazione pratica in gambling. quot Poi di nuovo, forse questo è tutto moderno l'alchimia. ndash Andr233 Christoffer Andersen 30 Apr 13 ad 10:01 Il mio consiglio per voi: Ci sono diversi rami della macchina LearningArtificial Intelligence (MLAI) là fuori: www-formal. stanford. edujmcwhatisainode2.html ho provato solo la programmazione genetica e alcune reti neurali, e personalmente ritengo che l'apprendimento dall'esperienza ramo sembra avere le maggiori potenzialità. GPGA e reti neurali sembrano essere le metodologie più comunemente esplorati ai fini delle previsioni del mercato azionario, ma se si fa un po 'di data mining su Prevedere Wall Street. si potrebbe essere in grado di fare qualche analisi sentimento troppo. Passa un po 'di tempo conoscere le varie tecniche MLAI, trovare alcuni dati di mercato e cercare di implementare alcuni di questi algoritmi. Ognuno avrà i suoi punti di forza e di debolezza, ma si può essere in grado di combinare le previsioni di ogni algoritmo in una previsione composito (simile a quello che i vincitori del Premio NetFlix fatto). Alcune risorse: Ecco alcune risorse che si potrebbe desiderare di esaminare: le chiacchiere: Il consenso generale tra i commercianti è che l'intelligenza artificiale è una scienza voodoo, non puoi rendere un computer predire i prezzi delle azioni e sei sicuro di perdere i vostri soldi se si tenta facendolo. Tuttavia, le stesse persone vi diranno che praticamente l'unico modo per fare soldi sul mercato azionario è quello di costruire e migliorare la propria strategia di trading e seguire da vicino (che non è in realtà una cattiva idea). L'idea di algoritmi di intelligenza artificiale, non è quello di costruire chip e fargli commercio per voi, ma per automatizzare il processo di creazione di strategie. Il suo un processo molto noioso e in nessun modo è facile :). Minimizzare overfitting: Come weve sentito prima, una questione fondamentale con algoritmi di intelligenza artificiale è sovradattamento (bias aka datamining): dato un insieme di dati, l'algoritmo AI può trovare un modello che è particolarmente rilevante per il training set. ma non può essere rilevante nel set di test. Ci sono diversi modi per ridurre al minimo sovradattamento: utilizzare un set di validazione. doesnt dare un feedback per l'algoritmo, ma consente di rilevare quando il vostro algoritmo è potenzialmente cominciando a OVERFIT (cioè si può smettere di formazione se sei overfitting troppo). Utilizzare machine learning on-line. elimina in gran parte la necessità di back-testing ed è molto applicabile per gli algoritmi che tentano di fare previsioni di mercato. Learning Ensemble. vi offre un modo per prendere più algoritmi di apprendimento automatico e combinare le loro previsioni. Il presupposto è che i vari algoritmi possono avere sovradattamento i dati in una certa zona, ma la corretta combinazione di loro previsioni avrà una migliore capacità predittiva. Due aspetti dell'apprendimento statistico sono utili per la negoziazione 1. In primo luogo quelli menzionati in precedenza: alcuni metodi statistici incentrati a lavorare sul set di dati in tempo reale. Ciò significa che si sa che si sta osservando solo un campione di dati e si desidera estrapolare. È in tal modo a che fare con in campioni e fuori dei problemi di esempio, overfitting e così via. Da questo punto di vista, data-mining è più focalizzato sul set di dati morti (per esempio, si può vedere quasi tutti i dati, si dispone di un campione in unico problema) di apprendimento statistico. Perché apprendimento statistico è di lavorare su set di dati dal vivo, la matematica applicata che si occupano di loro hanno dovuto concentrarsi su un problema due scale: a sinistra X ampamp Ftheta (Xn, xi) ampamp L (pi (Xn), n) terminare a destra. dove X è il (multidimensionale) spazio degli stati per lo studio (si dispone in esso le variabili esplicative e quelli per prevedere), F contiene le dinamiche di X che hanno bisogno di alcuni parametri theta. La casualità di X viene dal XI innovazione, che è i. i.d. L'obiettivo di apprendimento statistico è quello di costruire una metodologia di L-esimo come input un PI di osservazione parziale di X e regolare progressivamente uno hattheta stima di theta, in modo che possiamo sapere tutto quello che serve a X. Se si pensa di usare l'apprendimento statistico per trovare i parametri di una regressione lineare. siamo in grado di modellare lo spazio degli stati in questo modo: underbrace YX estremità destra) ha lasciato iniziare un amplificatore b amp 1 1 amp 0 amp 0 estremità destra cdot underbrace x 1 fine epsilon destra) che consente quindi di osservare (y, x) n in qualsiasi n qui theta (a, b). Quindi è necessario trovare un modo per costruire progressivamente uno stimatore di theta utilizzando le nostre osservazioni. Perché non una discesa pendenza sulla distanza L2 tra la Y e la regressione: C (cappello una, cappello b) n sum (YK - (cappello a, xk cappello b)) 2 Qui gamma è un sistema di ponderazione. Di solito un bel modo per costruire uno stimatore è quello di scrivere correttamente i criteri per ridurre al minimo e attuare una discesa del gradiente che produrrà il regime di apprendimento L. Tornando al nostro problema generica originale. abbiamo bisogno di qualche matematica applicata a sapere quando paio di sistemi dinamici di (X, hattheta) convergono, e abbiamo bisogno di sapere come costruire la stima schemi L che convergono verso il theta originale. Per darvi indicazioni su tali risultati matematici: Ora possiamo tornare al secondo aspetto dell'apprendimento statistico che è molto interessante per tradersstrategists quant: 2. I risultati utilizzati per dimostrare l'efficacia dei metodi di apprendimento statistici possono essere utilizzati per dimostrare l'efficienza della algoritmi di negoziazione. Per vedere che è sufficiente rileggere il sistema dinamico accoppiato che permette di scrivere apprendimento statistico: sinistra M ampamp Frho (Mn, xi) ampamp L (pi (Mn), n) terminare a destra. Ora M sono variabili di mercato, rho è sotteso PnL, L è una strategia di trading. Basta sostituire minimizzando un criterio massimizzando PNL. Si veda ad esempio ottimale scissione degli ordini attraverso pool di liquidità: un approccio algoritmo stochatic da: Gilles Pags, Sophie Laruelle, Charles-Albert Lehalle. in questo articolo, gli autori mostrano che utilizzare questo approccio per dividere in maniera ottimale un ordine tra le varie dark pool contemporaneamente imparare la capacità delle piscine per fornire liquidità e utilizzare i risultati per il commercio. Gli strumenti di apprendimento statistici possono essere utilizzati per costruire strategie di trading iterativi (la maggior parte di loro sono iterativo) e dimostrare la loro efficienza. La risposta breve e brutale è: voi non. In primo luogo, perché ML e statistiche non è qualcosa che si può comandare bene in uno o due anni. Il mio orizzonte temporale consigliato di imparare qualcosa di non banale è di 10 anni. Non ML una ricetta per fare soldi, ma solo un altro mezzo per osservare la realtà. In secondo luogo, perché ogni buon statistica sa che la comprensione dei dati e il dominio del problema è 80 del lavoro. Ecco perché avete statistici incentrati sull'analisi dei dati Fisica, sulla genomica, sul Sabermetrica ecc per la cronaca, Jerome Friedman, co-autore di ESL citato sopra, è un fisico e detiene ancora una posizione di cortesia a SLAC. Quindi, lo studio Statistica e delle Finanze per alcuni anni. Essere pazientare. Seguire la propria strada. Situazione potrebbe essere diversa. rispose 9 febbraio 11 alle 04:41 Sono assolutamente d'accordo. Solo perché si sa apprendimento e statistiche macchina, non implica che si sa come applicarla a finanziare. ndash Dr. Mike 10 agosto 11 alle 20:25 anche una cosa importante da ricordare è che si won39t essere negoziazione contro le persone, si sarà in negoziazione nei confronti di altri algoritmi di intelligenza artificiale che stanno guardando i tuoi scambi si accumulano in, e sono furiosamente calcolare le probabilità che il collettiva yous sarebbe spaventata da un declino fabbricati e prendendo che la perdita minore nella creazione di un spikedip e ingannare tutti quei AI39s in arresto, e poi a rotazione il tuffo indietro in esso e cavalcare l'onda, guadagnando le perdite. Il mercato azionario è un gioco a somma zero, trattarla come entrare in un incontro di boxe pro, se si aren39t un veterano 20 anni, you39re andando a perdere ndash Eric Leschinski 13 febbraio 16 a 1:56 One domanda di base è la previsione difficoltà finanziarie. Prendi un gruppo di dati con alcune aziende che sono inadempienti, e altri che havent, con una varietà di informazioni finanziarie e rapporti. Utilizzare un metodo di apprendimento automatico, come SVM per vedere se è possibile prevedere che le aziende di default e quali no. Utilizzare che SVM in futuro per brevi aziende predefiniti alta probabilità e lunghe aziende di default a bassa probabilità, con il ricavato delle vendite allo scoperto. C'è un detto centesimi quotPicking di fronte rollersquot vapore. You39re fare l'equivalente di vendere un out-of-the-money messo. In questo caso, you39ll fare piccoli profitti per anni, quindi ottenere totalmente ripulito quando il mercato si scioglie ogni 10 anni o giù di lì. Vi è anche una strategia equivalente che acquista out-of-the-money mette: perdono i soldi per anni, poi fare una strage quando il mercato si scioglie. Vedere Talab39s The Black Swan. ndash Contango 5 giugno 11 alle 22:20 Ricordate che le aziende internazionali hanno speso centinaia di miliardi di dollari e di ore di lavoro sulle migliori e più brillanti menti artificiali di intelligenza nel corso degli ultimi 40 anni. I39ve parlato con alcune delle torri della mente responsabile per le alfa oltre a Cittadella e Goldman Sachs, e l'arroganza dai principianti a pensare di poter mettere insieme un algoritmo che andrà in punta di piedi con loro, e vincere, è quasi altrettanto stupido come un bambino che ti dice he39s intenzione di saltare sulla luna. Buona fortuna ragazzo, e guardare fuori per i marziani spazio. Per non dire nuovi campioni can39t essere fatte, ma le probabilità sono contro di voi. ndash Eric Leschinski 13 febbraio 16 alle 2:00 Una possibilità da esplorare è quella di utilizzare lo strumento di apprendimento automatico supporto vettore sulla piattaforma Metatrader 5. In primo luogo, se non sei familiarità con essa, Metatrader 5 è una piattaforma sviluppata per gli utenti di implementare trading algoritmico nei mercati CFD (Im non sicuro se la piattaforma può essere esteso ad azioni e altri mercati) forex e. Viene in genere utilizzato per strategie basate analisi tecnica (cioè utilizzando indicatori basati su dati storici) ed è utilizzato da persone che cercano di automatizzare il loro commercio. Il Support Vector Machine strumento di apprendimento è stato sviluppato da una delle comunità di utenti per consentire support vector machines da applicare a indicatori tecnici e consigliano sui commerci. Una versione demo gratuita del tool può essere scaricato qui se si vuole approfondire. A quanto mi risulta, lo strumento utilizza dati sui prezzi storici per valutare se ipotetici mestieri del passato, avrebbero avuto successo. Ci vuole allora questo dati con i valori storici da un certo numero di indicatori personalizzabili (MACD, oscillatori, ecc), e la utilizza per formare una macchina di supporto vettore. Poi si utilizza la macchina vettore supporto qualificato per segnalare futuri commerci buysell. Un desciption migliore può essere trovato al collegamento. Ho giocato intorno con esso un po 'con alcuni risultati molto interessanti, ma come per tutte le strategie di trading algoritmico vi consiglio test backforward solido, mette sul mercato dal vivo. risposto 10 dicembre 12 alle 11:59 Ci dispiace, ma nonostante sia usato come un esempio popolare di apprendimento automatico, nessuno ha mai raggiunto una previsione del mercato azionario. Non funziona per diversi motivi (controllo random walk da Fama e un po 'di altri, il processo decisionale fallacia razionale, presupposti errati.), Ma il più interessante è che se avrebbe funzionato, qualcuno sarebbe in grado di diventare follemente ricchi in pochi mesi, fondamentalmente possedere tutto il mondo. Dato che questo non sta accadendo (e si può essere sicuri tutta la banca hanno provato), abbiamo una buona prova, che semplicemente non funziona. Inoltre: Come pensi che si otterrà ciò che decine di migliaia di professionisti non sono riusciti a, utilizzando gli stessi metodi che hanno, oltre a risorse limitate e solo le versioni di base dei loro metodi risposta 4 giugno 15 a 7:47 Solo una parte per quanto riguarda il quotmost compellingquot ragione: le strategie hanno limiti di capacità, ossia i livelli oltre i quali l'impatto di mercato sia superiore alla alpha disponibile, anche supponendo che un capitale illimitato. I39m non sicuro di cosa si intende per un predictionquot mercato quotstock (futures su indici ETF39s), ma certamente ci sono un sacco di persone che fanno previsioni a breve termine, e beneficiando di loro, ogni giorno nei mercati. ndash afekz 23 15 novembre alle 13:19 mi associo molto di ciò che Shane ha scritto. Oltre a leggere ESL, vorrei suggerire uno studio ancora più fondamentale delle statistiche prima. Oltre a ciò, i problemi che ho descritto in a un'altra domanda su questo scambio sono molto importanti. In particolare, il problema della polarizzazione datamining è un serio ostacolo a qualsiasi strategy. Yes basate machine-learning - molte imprese commerciali quant utilizzano tecniche di apprendimento automatico sui feed di dati per gli scambi automatizzati. Queste imprese che commerciano in genere commercio su correlazioni molto deboli che vengono scoperti a causa di ricerca da un analista quantitativo (a volte conosciuto come un Quant), che è convinto della validità della correlazione. Mentre queste correlazioni sono deboli, la scala a cui queste imprese commerciali quant operano può rendere ciascuna di queste strategie individuali del valore di centinaia di migliaia, milioni, o anche di più. Tuttavia, c'è spazio solo per l'azienda più veloce per rendere il commercio per sfruttare questa correlazione. Così, le imprese quant pesantemente ottimizzare le proprie strategie per la velocità. Con la bassa latenza, possono battere chiunque altro al commercio giusto, dal momento che solo i giocatori più veloci avranno il profitto. Dal momento che le loro strategie sono ottimizzati per la velocità e l'affidabilità, le tecniche di apprendimento automatico che usano sono di solito molto semplice. Inoltre, a causa di questa concorrenza spietata per fruttuosi scambi commerciali, le imprese quant sono incredibilmente riservati e protezione della loro proprietà intellettuale. Quali aziende farlo Alcuni esempi di aziende altamente affidabili che fanno questo includerà due Sigma Investments. D. E. Shaw (società). Renaissance Technologies (hedge fund). e Hudson River Trading. Queste aziende sono costantemente successo in queste strategie di trading automatizzato, generando molto elevati rendimenti per i loro clienti stessi. Di conseguenza, essi offrono alcuni dei pacchetti di compensazione più elevati disponibili sul mercato (per lo più tramite i fx) per gli individui con l'abilità-set per identificare ed eseguire su questi fruttuosi scambi commerciali. Che cosa è un esempio di una strategia, se si vuole vedere la prova che ciò accada - un Huffington Post blogger trovato prove di valore delle azioni Berkshire Hathaway crescenti ogni volta che Anne Hathaway è menzionato in notizie .1 Questo è probabilmente un esempio di alcuni programmi da un trading ferma esecuzione compravendite automatizzate ogni volta che rilevano (positivo) menzioni Hathaway nelle notizie. Anche se questo esempio specifico è divertente fin dalla sua un falso positivo, è un ottimo esempio di un programma in esecuzione commerci automatizzato su un feed di dati in esecuzione continua. Le tecniche qui probabilmente coinvolgono l'ingestione dei dati (di cui hanno bisogno per leggere i comunicati stampa attraverso un'ampia varietà di fonti, rilevamento entità (di cui hanno bisogno di capire quando Hathaway è menzionato), e sentiment analysis (di cui hanno bisogno per capire se l'articolo è positivo o negativo). Se l'algoritmo in grado di reagire ad un articolo di notizie positive più velocemente di chiunque altro nel mercato, possono fare il profitto che è il salto (o diminuzione) dei prezzi. Posso farlo io stesso probabilmente no. le imprese quant trading che fare questo anni con successo hanno speso perfezionare il loro fonti di dati, le infrastrutture, il talento, la gestione del rischio, compliance, la raccolta di capitali, e tutte le altre necessità pratiche per costruire una operazione di scambio proficuo. Soprattutto le latenze estremamente rapidi in cui queste imprese quant scoprire ed eseguire sui segnali, il suo quasi impossibile per qualsiasi individuo (o gruppo di individui) per fare questo da soli senza dedicare risorse per la costruzione di una società intorno a questo. si tratta di un mercato estremamente competitivo, da cui si voleva davvero trovare troppo aiuto su dove cominciare (che è il motivo per cui i fondatori di questi fondi quant tendono ad aver imparato ad essere una parte di un altro fondo quant). 55.9k Vista middot middot View upvotes Not for Reproduction Heres collegamento di un paio di articoli per l'applicazione del ML nei mercati forex. Allo stesso modo, si può usare ML per prevedere i prezzi delle azioni. Machine Learning e la sua applicazione in mercati Forex Working Model Machine Learning e la sua applicazione in mercati Forex, parte 2 Working Model Ciò che serve è una buona comprensione del processo da seguire quando costruzione di un modello ML per la negoziazione. Poi viene la comprensione di alcuni degli algoritmi ML popolari che vengono utilizzati nel commercio. La modellazione predittiva in R per Trading algoritmico più Uno sull'analisi Sentiment nel commercio. Sentiment Analysis in Trading Utilizzando R Working Model Spero che questo aiuti 1.6k Visualizzazioni middot View upvotes middot Not for Reproduction Victor Huang. commerciante Ex, gestore di hedge fund. È haven039t definito il lasso di tempo. ragazzi HFT sono essenzialmente impiegando machine learning per predire i prezzi delle azioni in una frazione di secondo. Più lungo che il tasso di successo diminuisce notevolmente. 12.1k Vista middot middot View upvotes Not for Reproduction Qual è il modello migliore per prevedere i prezzi del mercato azionario Come guadagnare da Condividere marketMF e pagare di nuovo le imposte è logico Possiamo prevedere coi risultati di apprendimento automatico Dove posso trovare un set di dati per il mio gas la previsione dei prezzi in esperimento di apprendimento macchina non avanzato la teoria della probabilità ha alcun valore per la previsione di movimenti di magazzino L'analisi tecnica è stato spesso definito come essere simile a astrologia. Sarebbe questo vale anche per i metodi quantitativi di TA, come le applicazioni di apprendimento automatico Come si può prevedere che il prezzo delle azioni andrà su o giù Qual è la previsione di prezzo delle azioni di Eicher Motors nei prossimi anni attraverso l'analisi rapporto Cosa ne pensi cercando di prevedere i prezzi delle azioni utilizzando il modello ARIMA
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