정량적 거래 시스템 pdf

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Bandy H. B. 정량적 거래 시스템.

나는 하워드 반디 (Howard Bandy) 박사의 "정량적 거래 시스템 (Quantitative Trading System)"을 닥터 검색 엔진을 활용하여 08 년 만에 보았습니다. 실제 구매 및 판매 도구 키트 인 아미 브로커 (Amibroker)를 이해하고 싶었습니다. 지난 16 년 동안 나는 개인적인 화폐 시장을 매입과 판매를 기초로 재배치하여 전문성을 갖추 었으며 이후에는 다시 스크리닝, 몬테카를로와 위험을 포함하여 훨씬 더 기계화 된 것을 전문화했다 평가. 이 부분에서는 비즈니스 실존 내에서의 개인적인 쌍둥이의 만남을 보여 주었으며, 수년간 It (운영 조사, 평가, 프로그래밍) 및 수년간 행정 영업부에서 근무했습니다. 이전 개인 구매 및 판매 시스템은 개인 개발 집중과 관련하여 충분하지 않았습니다. - 개인 소프트웨어 프로그램 평가에서 개인적으로 Amibroker를 선택하도록 유도 한 것뿐만 아니라 좀 더 빠르고 철저하게해야했습니다. 닥터 반디의 첫 번째 가이드는 훌륭한 Amibroker 테스트 신호를 많이 제공했습니다.

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그럼에도 불구하고, 우리는이 가이드가이 특정 상황과 비교하여 훨씬 더 많은 것을 알게되었습니다. 이것은 아마도 금융 시장을 알고, 버전을 사고 팔고, 경험 한 기법을 사고 파는 것과 관련하여 가장 합리적인 구조를 제안했습니다. 아마도 이것은 내가 인터넷에서 내 개인적인 검색의 목적이 아니었지만, 우리가 원했던 것을 정확히 이해하기에 충분하고 경험이 충분한 만남을 충분히 이해 한 후에 언제든지 나타났습니다! 실제 가이드를 읽은 직후 우리는 시드니를 통해 라스베가스로 이동하여 하워드를 거쳐 이틀간 진행되는 워크샵에 참석했습니다. 이는 불만족스럽지 않습니다. 실제적인 가이드 및 또한 추론 버전은 분명히 내부에 제공되므로 소유 시간은 실제 점검이었고 또한 개인 구매 및 판매 방법의 근본적인 요소로 밝혀졌습니다.

08 나는 종종 "정량적 거래 시스템"을 재검토하고 연구하기 때문에 자주 슬라이드를 허용하거나 새로운 이해를 얻을 수있는 일이 종종 있습니다. 그럼에도 불구하고 우리는 신호와 관련된 단편을 추출합니다.

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양적 상인되기위한 자체 학습 계획 & # 8211; 1 부.

대규모 양 펀드 내의 양적 거래자 역할은 양적 금융 고용 환경에서 가장 권위 있고 유리한 위치 중 하나로 인식되는 경우가 많습니다. & nbsp; 부모 & # 8221; 기금은 종종 부모 고용주로부터의 초기 자본 배분과 초기 투자자 목록을 가지고 자신의 기금을 조성 할 수있게하는 발판 역할을합니다.

양적 거래 포지션 경쟁은 격렬하며 따라서 퀀트 트레이딩에서 경력을 얻으려면 시간과 노력을 많이 투자해야합니다. 이 기사에서는 일반 경력 경로, 현장 경로, 필요한 배경 및 소매업 종사자와 전문직 종사자 모두가 양적 거래에서 기술을 습득 할 수 있도록 돕는자가 학습 계획에 대해 설명합니다.

기대치 설정.

교과서 및 기타 자료 목록을 살펴보기 전에 그 역할과 관련된 몇 가지 기대 사항을 설정하려고합니다. 양적 거래 연구는 과학적 가설 테스트와 학문적 엄격함에 훨씬 더 밀접한 관련이 있습니다. 투자 은행 거래자와 관련된 허풍에 대한 인식. 프로세스가 거의 보편적으로 자동화되어 있기 때문에 양적 거래를 수행 할 때 매우 적은 (또는 존재하지 않는) 임의의 의견이 있습니다.

과학적 방법 및 가설 테스트는 퀀트 파이낸싱 커뮤니티 내에서 매우 가치있는 프로세스이므로 필드에 들어가기를 원하는 사람은 누구나 과학적 방법론에 대한 교육을 받아야합니다. 이것은 종종 독점적 인 것은 아니지만 박사 과정 연구 수준에 대한 교육을 의미합니다. & # 8211; 일반적으로 양적 분야에서 박사 학위 또는 석사 학위 석사 학위를 받음. 대체 방법을 통해 전문가 수준의 양적 거래가 가능할 수도 있지만 공통적 인 것은 아닙니다.

정교한 양적 무역 연구원이 요구하는 기술은 다양합니다. 수학, 확률 및 통계 테스트에 대한 광범위한 배경 지식은 구축 할 정량적 기반을 제공합니다. 예측, 신호 생성, 백 테스팅, 데이터 정리, 포트폴리오 관리 및 실행 방법을 비롯하여 양적 거래의 구성 요소에 대한 이해가 필수적입니다. 시계열 분석, 통계 / 기계 학습 (비선형 방법 포함), 최적화 및 교환 / 시장 미세 구조에 대한 고급 지식이 필요합니다. 이것과 결합하면 학문 모델을 취하고이를 신속하게 구현하는 방법을 포함하여 프로그래밍에 대한 좋은 지식입니다.

이것은 중요한 도제이며 가볍게 입력해서는 안됩니다. 전문 회사의 양적 거래에서 지속적으로 수익을 올릴 수있는 충분한 재료를 배우는 데 5 ~ 10 년이 걸리는 경우가 종종 있습니다. 그러나 보상은 중요합니다. 매우 똑똑한 동료 그룹이있는 고도의 지적 환경입니다. 그것은 빠른 속도로 지속적인 도전을 제공 할 것입니다. 그것은 매우 잘 보수를 받았으며 장기간의 실적을 입증 한 후 자신의 기금을 창업함으로써 기업가가 될 수있는 능력을 포함하여 많은 경력 옵션을 제공합니다.

필요한 배경.

학사 학위를 취득하거나 전문 기술 박사 학위 과정에서 수학하는 동안 양적 금융 (그리고 궁극적으로 양적 거래 연구)에서 경력을 고려하는 것이 일반적입니다. 그러나 다음 조언은 다소 오래 걸리고 광범위한 네트워킹과 자율 학습이 필요할 것이라는 경고와 함께 다른 사람으로부터 퀀트 트레이딩 경력으로 전환하고자하는 사람들에게 적용 할 수 있습니다.

가장 기본적인 수준에서 전문 양적 거래 연구는 수학 및 통계적 가설 테스트에 대한 확실한 이해가 필요합니다. 다 변수 미적분, 선형 대수학 및 확률 이론의 일반적인 용의자가 모두 필요합니다. 잘 알려진 학교의 수학 또는 물리학의 학부 과정에서 좋은 학점은 일반적으로 필요한 배경을 제공합니다.

수학이나 물리학에 대한 배경 지식이 없으면 해당 분야의 상위 학교에서 학위 과정을 수강해야한다고 제안합니다. 당신은 그러한 지식을 가지고있는 개인들과 경쟁하게 될 것이며, 따라서 확실한 학문적 신빙성이없는 펀드에서의 지위를 얻는 것이 매우 어려울 것입니다.

확고한 수학적 이해 외에도 컴퓨터 프로그래밍을 통해 모델 구현에 능숙해야합니다. 요즘 모델링 언어의 일반적인 선택에는 R, 오픈 소스 통계 언어가 포함됩니다. 광범위한 데이터 분석 라이브러리가있는 Python; 또는 MatLab. 이러한 패키지 중 하나를 광범위하게 익히는 것은 수량 적 상인이되기 위해 반드시 필요한 전제 조건입니다. 컴퓨터 프로그래밍에 대한 광범위한 배경 지식이있는 경우 Quantitative Developer 경로를 통해 기금에 입금하는 것이 좋습니다.

양적 무역 연구원이 필요로하는 마지막 주요 기술은 객관적으로 새로운 연구를 해석하고 신속하게 구현할 수 있다는 것입니다. 이것은 박사 과정을 통해 배운 기술이며, 상위 학교의 박사 과정 입학자가 종종 양적 거래 포지션에서 처음으로 선정되는 이유 중 하나입니다. 다음 분야 (특히 기계 학습 또는 최적화) 중 하나에서 박사 학위를 취득하는 것은 정교한 퀀텀 펀드에 좋은 방법입니다.

입문적인 양적 거래.

양적 거래는 전문 펀드 공간과 소매 수준 모두에서 인기를 얻었습니다. 물론이 웹 사이트의 주요 주제입니다! 나는 입문적인 양적 / 알고리즘 적 거래를 시작하는 방법에 관한 많은 기사를 썼다. 다음은 해당 필드에 대한 간략한 개요를 제공합니다.

보다 깊이있는 소개를 위해 헷지 펀드 매니저 어니 찬 (Ernie Chan)이 퀀트 트레이딩 전략에 대한 중요한 구현 세부 사항을 포함하는 다음 텍스트를 선택해야합니다. 그들은 정교한 소매 투자가에게 투구하지만, 거래 방법론과 위험 관리 기법은 건전하며 전문 펀드 공간으로 이어집니다 :

퀀트 트레이딩 전략 (특히 소매 수준)의 구현 세부 사항에 대한 더 자세한 정보를 얻고 싶다면이 사이트의 퀀트 트레이딩 (Quant Trading) 기사를 살펴보십시오.

계량 경제학 / 시계열 분석.

근본적으로 양적 거래의 대부분은 시계열 분석에 관한 것입니다. 이것은 주로 시간의 함수로서의 자산 가격 계열을 포함하지만 어떤 형태의 파생 시리즈를 포함 할 수 있습니다. 따라서 시계열 분석은 양적 무역 연구원에게 필수적인 주제입니다. 나는 금융 계량 경제학을 배우기위한 10 대 필수 자료에 대한 기사에서 시작하는 방법에 대해 썼다. 이 기사에는 확률 및 시작 프로그래밍에 대한 기본 가이드가 R로 포함되어 있습니다. 이 가이드 라인은이 기사 시리즈의 두 번째 부분에서 자세히 설명합니다.

계량 경제학 및 시계열 분석을 시작하기 위해 권장하는 세 가지 기본 텍스트는 다음과 같습니다.

각 책에 대해 자세히 읽고 어떻게 도움이되는지 알고 싶으면 계량 경제학 자료에 대한 저의 기사를 살펴 보는 것이 좋습니다.

최근 오픈 액세스 교과서를 제공하는 OTexts라는 환상적인 자료를 접했습니다. 다음 책은 예측에 특히 유용합니다.

예측 : Hyndman과 Athanasopoulos의 원리와 실행 & # 8211; 이 무료 책은 R 프로그래밍 환경을 통해 통계 예측에 대해 배우기 시작할 수있는 훌륭한 방법입니다. 그것은 단순하고 다변량 회귀, 지수 평활화 및 ARIMA 기법뿐만 아니라 더 고급 예측 모델을 다루고 있습니다. 이 책은 원래 비즈니스 / 상거래 학위를 받았지만 퀀트를 시작하는 데 관심이있을만큼 충분히 기술적입니다.

당신의 벨트 아래에있는 시계열의 기초를 가지고 다음 단계는 현재의 예술 상태 인 통계 / 기계 학습 기술을 공부하는 것입니다. 양적 금융 내.

중급 통계 / 기계 학습.

현대 양적 무역 연구는 광범위한 통계적 학습 기법에 의존합니다. 상대적으로 최근까지, 양적 금융에 적용된 기술을 배우는 유일한 곳은 문헌에있었습니다. 고맙게도 잘 정립 된 교과서는 이제 이론과 실천 사이의 갭을 연결합니다. 두 계기에서 중첩되는 부분이 있지만 계량 경제학 및 시계열 예측 기술의 다음 논리적 후속 조치입니다.

통계 / 기계 학습을 이해하기 위해 권장되는 방법은 다음 두 권의 책을 겹쳐서 작성하는 것입니다.

Statistical Learning 입문 : James, et al. & # 8211; 이 텍스트는 현대적인 통계 학습 기술에 대한 훌륭한 소개를 제공합니다. 학계 통계학자가 아닌 실무자를 대상으로하므로 최소한의 기계 학습 경험으로 재무 배경에서 오는 사람들에게 유용합니다. 모든 예제에 대해 R을 사용하므로 구현하기 쉽습니다. 아래의 후속작을 읽기 전에이 내용을 읽는 것이 좋습니다. 통계 학습의 요소 : Hastie 등의 데이터 마이닝, 추론 및 예측 & # 8211; 사랑스럽게 & nbsp; & nbsp; ESL & # 8221; 통계 공동체 내에서이 책은 최근 발표 된 ISL & # 8221; 위. 그것은 이론에 훨씬 깊숙이 들어가고 통계 학습에 확실한 기초를 제공 할 것입니다. 저자의 웹 사이트 (statweb. stanford. edu/)에서 책의 무료 사본을 다운로드 할 수도 있습니다.

관심 대상의 주요 기술로는 다변량 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 리샘플링 기법, 트리 기반 방법 (랜덤 포리스트 포함), SVM (지원 벡터 시스템), PCA (주 구성 요소 분석), 클러스터링 (K - 평균, 계층 적), Kernal 방법 및 네트워크. 위의 두 문단은 필요한 입문 자료를 다루지 만 더 깊은 연구를위한 추가 참고 자료를 제공하지만이 주제는 각각 중요한 학습 과제입니다.

Coursera는 Machine Learning / AI에서 특히 유용하고 무료 인 웹 강좌를 제공합니다 :

Andrew Ng & # 8211;에 의한 기계 학습. 이 과정은 앞서 간략하게 언급 한 방법의 기본 사항을 다룹니다. 그것은 참여한 개인들로부터 높은 평가를 받았습니다. 위의 ISL 또는 ESL을 읽는 데 가장 적합 할 것입니다. Geoffrey Hinton의 기계 학습을위한 신경망 & # 8211; 이 과정은 주로 양적 금융과 긴 연관성을 지닌 신경망에 초점을 맞 춥니 다. 이 분야에 집중하기를 원한다면이 과정은이 분야의 견고한 교과서와 함께 살펴볼 가치가 있습니다.

다음 단계.

시리즈의 다음 기사에서는 비선형 기계 학습, 수학적 최적화, 교환 / 시장 미세 구조, 포트폴리오 이론 및 컴퓨터 프로그래밍에 관한 주제를 다룰 예정입니다. 예비 양적 무역 연구원을위한 모든 필요한 연구 분야.

저자 소개 Mike Halls-Moore.

Michael은 University of Warwick에서 수학 석사 학위를 받고 Fluid Dynamics의 Imperial College London에서 박사 학위를 받았으며 런던의 Mayfair에서 지난 몇 년간 양적 거래 개발자로 헤지 펀드에서 일했습니다. 그는 이제 연구, 개발, backtesting 및 intraday 알고리즘 거래 전략의 구현에 시간을 보낸다.

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Michael Halls-Moore (2013 년 6 월 7 일)

알고리즘 트레이딩은 일반적으로 초보자가 이해할 수있는 복잡한 영역으로 인식됩니다. 상당한 양의 수학적 및 통계적 성숙이 요구되는 특정 측면을 포함하여 광범위한 분야를 망라합니다. 결과적으로 초보자에게는 매우 불쾌 할 수 있습니다. 실제로 전체 개념은 이해하기 쉽고 세부 사항은 반복적이고 지속적인 방식으로 학습 할 수 있습니다.

알고리즘 거래의 장점은 많은 중개 회사가 매우 현실적인 시장 시뮬레이터를 제공하기 때문에 실제 자본에 대한 지식을 테스트 할 필요가 없다는 것입니다. 이러한 시스템과 관련된 특정주의 사항이 있지만, 자본 위험이 전혀없는 깊은 수준의 이해를 도모 할 수있는 환경을 제공합니다.

QuantStart 독자가받는 공통적 인 질문은 "어떻게 양적 거래를 시작합니까?"입니다. 나는 이미 양적 거래에 대한 초보자 안내서를 작성했지만, 한 기사는 주제의 다양성을 포괄 할 수는 없다. 따라서 나는이 기사에서 내가 좋아하는 엔트리 레벨 퀀트 트레이딩 북을 추천하기로 결정했다.

첫 번째 과제는 주제에 대한 견고한 개요를 얻는 것입니다. 나는 기초가 다뤄지고 이해 될 때까지는 무거운 수학적 토론을 피하는 것이 훨씬 쉽다는 것을 발견했다. 이 목적을 위해 내가 찾은 최고의 책은 다음과 같습니다.

1) Ernest Chan의 양적 거래 - 이것은 내가 가장 좋아하는 금융 서적 중 하나입니다. Dr. Chan은 MatLab 또는 Excel을 사용하여 "소매"양적 거래 시스템을 설정하는 프로세스에 대한 훌륭한 개요를 제공합니다. 그는 주제를 매우 친근하게 만들고 "누구나 할 수있다"는 인상을줍니다. (간략하게하기 위해) 건너 뛴 세부 사항은 많이 있지만, 이 책은 알고리즘 거래의 작동 원리에 대한 훌륭한 소개입니다. 그는 알파 생성 ( "거래 모델"), 위험 관리, 자동화 된 실행 시스템 및 특정 전략 (특히 모멘텀 및 평균 리 버전)에 대해 설명합니다. 이 책은 시작할 곳입니다. 2) Rishi K. Narang의 Black Box 내부 - 이 책에서 Narang 박사는 전문 양적 헤지 펀드가 어떻게 운영되는지 자세히 설명합니다. 그것은 그러한 "블랙 박스"에 투자할지 여부를 고려하고있는 정통한 투자자에게 투구됩니다. 소매 상인과는 무관 한 것처럼 보이지만 실제로이 책에는 "적절한"퀀트 거래 시스템이 어떻게 수행되어야하는지에 대한 풍부한 정보가 실려 있습니다. 예를 들어, 거래 비용과 위험 관리의 중요성을 설명하고 추가 정보를 찾는 위치에 대한 아이디어를 제공합니다. 많은 소매상 인 거래자들은 이것을 받아들이며 '전문가'들이 거래를 어떻게 수행하는지 볼 수 있습니다. 3) 알고리즘 트레이딩 & amp; 배리 존슨 (Barry Johnson)의 DMA - 금융 산업에서 '알고리즘 트레이딩'이라는 문구는 일반적으로 효율적인 거래를 수행하기 위해 은행과 중개인이 사용하는 실행 알고리즘을 나타냅니다. 나는이 용어를 거래의 측면뿐만 아니라 양적 또는 체계적 거래를 다루기 위해 사용하고있다. 이 책은 주로 투자 은행의 양적 소프트웨어 개발자 인 배리 존슨 (Barry Johnson)이 작성한 전자 책에 관한 책입니다. 소매점에서 아무 쓸모가 없다는 뜻입니까? 전혀. 교환이 어떻게 작동하고 "시장 미세 구조"에 대해 더 깊이 이해하면 소매 전략의 수익성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 무거운 책이긴하지만, 그것은 가치가있다.

기본 개념을 파악하고 나면 거래 전략 개발을 시작해야합니다. 이것은 보통 거래 시스템의 알파 모델 구성 요소로 알려져 있습니다. 전략은 요즘을 쉽게 찾을 수 있지만, 진정한 가치는 광범위한 연구 및 백 테스팅을 통해 자신의 거래 매개 변수를 결정하는 데 있습니다. 다음 책에서는 특정 유형의 거래 및 실행 시스템과이를 구현하는 방법에 대해 설명합니다.

4) Ernest Chan의 알고리즘 트레이닝 - Chan 박사의 두 번째 책입니다. 첫 번째 책에서 그는 운동량, 평균 복귀 및 특정 고주파 전략을 배제했다. 이 책에서는 이러한 전략에 대해 깊이있게 설명하고 첫 번째 사례 (예 : 칼만 필터, 정지 / 통합, CADF 등)보다 수학적 복잡성이 크지 만 중요한 구현 세부 정보를 제공합니다. 다시 한 번 전략을 사용하면 MatLab을 광범위하게 사용할 수 있지만 프로그래밍 경험이있는 사람들을 위해 C ++, Python / pandas 또는 R로 코드를 쉽게 수정할 수 있습니다. 또한 첫 번째 책이 몇 년 전으로 작성된 최신 시장 행동에 대한 최신 정보도 제공합니다. 5) Larry Harris의 거래 및 교환 - 이 책은 개인적으로 필자가 느끼는 시장 미세 구조에 중점을두고 있으며, 퀀트 거래의 초기 단계에서도 배우기에 필수적인 영역입니다. 시장 미세 구조는 시장 참여자가 상호 작용하는 방식과 주문서에서 발생하는 역 동성의 "과학"입니다. 그것은 교환이 기능하는 방법 및 무역이 배치 될 때 실제로 일어나는 것과 밀접하게 관련됩니다. 이 책은 거래 전략에 관한 것보다는 적지 만 실행 시스템을 설계 할 때 알아야 할 사항에 대해 자세히 설명합니다. 퀀텀 파이낸스 분야의 많은 전문가들이이 책을 훌륭한 책으로 간주하며, 또한이를 적극 권장합니다.

이 단계에서 소매 상인은 실행 메커니즘 (및 거래 비용과의 깊은 관계) 및 위험 및 포트폴리오 관리와 같은 거래 시스템의 다른 구성 요소를 연구하기에 좋은 곳입니다. 나중의 기사에서이 주제에 대한 책을 소개 할 것입니다.

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