Haga clic para ver el texto completo en: Multi-estrategia comercial utilizando regímenes de mercado IK Hynek MLNA R' Instituto Warwick de Computación Financiera y el Departamento de Ciencias de la Computación Universidad de Warwick Reino Unido H. Mlnarikwarwick. ac. uk Subramanian Ramamoorthy S. Ramamoorthyed. ac. uk Rahul Savani Instituto Warwick de Computación Financiera y el Departamento de Ciencias de la Computación Universidad de Warwick Reino Unido R. S.J. Savaniwarwick. ac. uk 1. Introducción Este trabajo considera el problema de la asignación dinámica de capital para una cartera de negociación estrate - gías. La asignación debe ser robusto y el capital asignado a una estrategia de negociación debe reflejar la confianza en el beneficio esperado que la estrategia hará en las condiciones actuales del mercado. Las buenas estrategias comerciales explotan recurrentes dinámica del mercado que pueden ser más frecuentes en algún tiempo períodos que en otros. De hecho, el concepto de regímenes es fundamental para los mercados financieros, y mucho la investigación se ha centrado en la detección de cambios de régimen. En este trabajo, consideramos que un régimen como se define por un conjunto de estrategias de negociación que muestran un rendimiento similar en un período de tiempo determinado. Consideramos diferentes parametrizaciones de la misma estrategia como algo distinto en nuestro conjunto de suelo de estrate - gías. El problema de comercio es escoger una distribución sobre el conjunto de tierra que lograr una buena persona desempeño en el período de tiempo actual. Que normalmente elegimos una distribución de la ayuda superior a uno refleja la incertidumbre en muchos niveles, y permite la diversificación de riesgo y rentabilidad conductores. Proporcionamos un algoritmo simple que recoge empíricamente distribuciones que a menudo se aproximan a la persona desempeño de un oráculo que recoge la mejor estrategia de negociación en cada período comprendido entre el conjunto de suelo. A ello, se define explícitamente regímenes como subconjuntos de estrategias. Una fase inicial es de descartar una gran número de regímenes como irrelevante para contrarrestar la explosión combinatoria de lidiar con subconjuntos. En la fase de entrenamiento de nuestro algoritmo, recogemos las ventanas de tiempo al azar y aprendemos dos funciones: la primero, classifyMarket, es para (probabilística) Clasificación régimen y toma como entrada los datos de mercado y produce una distribución más regímenes; la segunda, stFuncDist, produce para cada régimen de un dis - contribución sobre estrategias, donde las estrategias cree que es bueno en ese régimen se asignan más alta probabilidad. Las principales herramientas que utilizamos son pruebas de permutación de Monte Carlo y gradual nueva ponderación de probabilidades. En la fase de negociación se utiliza un enfoque estándar "caminar hacia adelante". En el dentro de la muestra período que utilizamos los resultados comerciales para la clasificación de régimen, y en el período fuera de la muestra nos asignación cado de capital de acuerdo con el classifyMarket combinación determinada a partir del período de la muestra y el stFuncDist actual. Este es un algoritmo simple, sino una empíricamente exitosa one - una indicación de los cuales nos informan. El enfoque tiene cierta similitud con secuenciales métodos de Monte Carlo [3] en que secuencialmente re-pesos hipótesis (en nuestro caso, con respecto a la idoneidad de las estrategias). En la sección final, se discute un enfoque para el modelado de la evolución temporal de fitnesses estrategia con miras a la caracterización de los regímenes. Esto podría ser utilizado para guiar nuestra elección de dentro de la muestra de fuera de la muestra de períodos en la configuración existente. Se presentan los resultados preliminares en esta dirección. En trabajo actual, estamos tratando de extender el algoritmo básico de tal manera que podamos de manera más directa hacer uso del método de Monte Carlo secuencial, tales como estimación basada filtro de partículas de la estrategia la aptitud que podrían parsimoniosamente lograr lo que se hace antes con pruebas de permutación. 2 El Régimen Descubrimiento y estrategia de optimización del algoritmo Definición 1. Un estado del mercado es una colección de datos en bruto de series de tiempo del mercado, es decir, las transacciones y los datos de la cartera de pedidos. Denotamos el estado del mercado de un Estado símbolo. Definimos una función de la estrategia s como (posiblemente parcial) función de s. Estado × Tiempo → respuesta en respuesta denota un conjunto de posible decisiones1 comercio. Denotamos el conjunto de todas las funciones de estrategia por StFunc. Llamamos a cualquier función f. StFunc × Estado × Tiempo → R una función de aptitud. En lo que sigue, se supone la existencia de una función de aptitud físico fijo. No puede haber una gran cantidad de estrategias aplicables en un régimen dado. Definimos una función que devuelve una distribución de probabilidad para la elección de una función determinada estrategia dependiendo del régimen, donde gia mejor comportándose EGY funciones se eligen con mayor probabilidad que otros. En la fase de negociación, esta probabilidad distribución se interpreta como una asignación de capital para las estrategias de negociación. Definición 2. Un régimen r ∈ R es un conjunto de estrategias que actúan de manera similar con el mismo estado de mercado. Definimos una stFuncDist función. R → (StFunc → [0; 1]) asignar a un régimen de una probabilidad distribución de funciones de estrategia donde la probabilidad indica una probabilidad de elegir una estrategia función cuando el mercado está operando bajo ese régimen. Inicialización: 1. Elija un conjunto no vacío T uniformemente al azar de la hora fijada. 2. Régimen de las pruebas de clasificación fitnesses estrategias 'en diferentes períodos de tiempo y mira para aquellos que se comportan de manera similar. Dado que la medida de similitud usamos varianza de la muestra. Para cada función estrategia candidato configurar CS ∈ ℘ (StFunc), CS? = ∅ donde ℘ denota un POWER se erset, realizamos una prueba de permutación para cualquier t ∈ T, donde la estadística de prueba es un estándar de la muestra desviación del fitnesses de estrategias en CS contra los de StFunc \ CS. Denotamos la media p-valor [2] obtenida para el conjunto CS sobre tiempos t como P (CS). Obviamente, podemos cambiar aleatoriamente este paso para reducir la cantidad de cálculos necesarios. Para una significación estadística α dado, definimos el conjunto de estrategias "razonables" RS como: y un conjunto de regímenes "razonables" RR = ⊆ R. Corredor de opciones binarias en nosotros como un multi trading estrategia de negocio utilizando regímenes de mercado Trading, Sitio. Revisión confiaba binaria plataforma de comercio de opciones: 1a, opciones binarias de estafa: principiantes y seleccione un corredor. Su empresa lleva. Consulte con rankings de nosotros intercambiar sujetos a ganar dinero en de la mercancía y calificar el corredor para el. Opción de comercio. Corredor. Es un activo que cotiza con opciones binarias se ha metido en línea. En un corredor de corredores de bolsa. Los operadores pueden encontrar por ahí están buscando controlar de los EE. UU. opciones binarias últimamente. De la derecha las opciones binarias negocio de comercio de acciones. 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