أي نظام التداول

نظام التداول في منظمة العفو الدولية
في أي حال من الأحوال يكون حامل حقوق الطبع والنشر أو المساهمون مسؤولين عن أي أضرار مباشرة أو غير مباشرة أو عرضية أو خاصة أو تحذيرية أو تبعية (بما في ذلك، على سبيل المثال لا الحصر، شراء السلع أو الخدمات البديلة أو فقدان الاستخدام أو البيانات أو الأرباح؛ أو انقطاع الأعمال) أيا كان سببها وعلى أي نظرية المسؤولية، سواء في العقد أو المسؤولية الصارمة أو الضرر (بما في ذلك الإهمال أو غير ذلك)
تنشأ بأي حال من الأحوال من استخدام هذا البرنامج، حتى لو أبلغ عن إمكانية حدوث مثل هذا الضرر.
هذا هو البرنامج التجريبي، تحت التطوير المستمر، والتحسين، والتصحيح. ومن المرجح أن هذا البرنامج يحتوي على أخطاء وسهو. كرواتيا العديد من الخوارزميات الواردة في هذا البرنامج هي التطورات الأخيرة، واعدة ولكن لم تثبت بعد في صحتها وتطبيقها. تنفيذ هذه الخوارزميات قد يكون معيبا. ب لذلك، إذا اخترت استخدام هذا البرنامج في تطبيق.
حيث الخسارة ممكنة، فإنك تتحمل كل مخاطر الخسارة.
عند التسجيل ل تسسب يتم إرسال بيانات اعتماد تسجيل الدخول تلقائيا لك. يتعذر علينا إرسال بيانات اعتماد إلى حسابات بريد ياهو الإلكتروني. الرجاء عدم تحديد حساب بريد إلكتروني في ياهو في استمارة التسجيل.
انقر على & كوت؛ أوافق & كوت؛ إذا كنت تفهم وتوافق على هذه الشروط.
انقر هنا إذا كنت قد سجلت بالفعل ولها معرف المستخدم وكلمة المرور.

ألغو منظمة العفو الدولية استراتيجيات.
الإطار الذكي للاستثمار الديناميكي.
ألغو منظمة العفو الدولية استراتيجيات.
تكنولوجيا ألغو منظمة العفو الدولية هي تطور في الاستثمار التجاري الذي يوفر للمستثمرين، ودعم المنازل والمؤسسات مع إطار ذكي الاصطناعي الحائز على جائزة (المعروف باسم ديزي) لتحسين أداء وسلامة كل من التداول الآلي والآلي.
فهي لا تتمتع فقط بفوائد عوائد ذكية وآمنة، ورأسمالية، وعلى أي منصة تداول تقريبا، وفي تداول أي أداة مالية. كما أنها تعمل بذكاء على أتمتة إدارة المحفظة والرقابة التجارية كما أنها تنفذ بأمان الصفقات في التردد العالي (هفت). ويقدم أدائها للمستثمرين عوائد ثابتة وثابتة مع الحفاظ استراتيجيا على رأس المال الأساسي، خاصة في الفوركس، خيارات، السلع، وجميع التداول الديناميكي الأخرى.
أي نظام يوفر مثل هذا النجاح هو في حد ذاته انفراجة كما العالم المستثمر هو جائع لنظم مؤتمتة موثوقة التي يمكن أن توفر عوائد آمنة في وتيرة عالية. ولكن ما يجعل تكنولوجيا ألغو منظمة العفو الدولية لا غنى عنه هو قدرتها على تعزيز نجاح أي نظام تجاري آخر يربط مع. من خلال نموذج الترخيص لدينا، يمكن للمؤسسات وصناديق التحوط والمنازل الدعامة أن تأخذ إطار برامج فريدة من نوعها ألغو لمنظمة العفو الدولية في المنزل لتعزيز نتائج التداول الحالية، سواء الحية والآلية. و ألغو منظمة العفو الدولية باكتست يمكن بسهولة إثبات هذه الاستنتاجات في اقل من 4 ساعات.
هذه النتائج ممكنة لأن ألغو منظمة العفو الدولية هو أكثر بكثير من نظام التداول الآلي. وهو نظام المحفظة الآلي (وتدار بذكاء). ديزي توظف أكثر من 7500 استراتيجيات التداول الفردية التي يتم فرزها وتجميعها في سلسلة من المجموعات التجارية المدارة بشكل واضح. كل محفظة تسعى جاهدة للتنافس مع المحافظ الأخرى في المجموعة من خلال إعادة التوازن باستمرار استراتيجيات الأعضاء من أجل تعظيم العائد مع خفض المخاطر والتقلب من خلال سلسلة من الضوابط والتوازنات. والهدف هو زرع المحافظ بأكبر قدر ممكن من التنوع مع تقليل الترابط. ويؤدي هذا التنوع، مقترنا بكمية الاستراتيجيات المتبعة، إلى دفع أداء كل محفظة على حدة إلى أقصى تأثير. ثم يتم التعامل مع أداء كل محفظة كمساهمة في محفظة نهائية من المحافظ) كما هو الحال في صندوق من األموال (. خوارزمية الإدارة لهذه المحفظة النهائية تتطلع أساسا إلى سلاسة الأداء كهدف أساسي.
البنية التحتية التجارية هي إدارة ذاتية، وتصحيح الذات، والشفاء الذاتي. في الواقع، واحدة من السمات المميزة والتمايز من نظام إدارة ديزي هو أنه يحل محل التكنولوجيا الحد من وقف الخسارة وجني الأرباح الإعدادات ويستبدلها مع دينامية التجارة الداخلية الداخلية الخاصة بها ونظام الخروج التجاري، حتى السماح لتغيير مسار داخل والتجارة الحرة، كما تتطلب ظروف السوق، وجميعها تدار وتنفذ في الوقت الحقيقي.
إطار ألغو منظمة العفو الدولية هو الخطوة التالية في إدارة ذكية (أي) التداول، ومناسبة لكلا أنظمة التداول الحية والآلية.

أنظمة التداول الذكي الخوارزمية.
التداول الخوارزمي هو استخدام خوارزميات الكمبيوتر لاتخاذ قرارات التداول تلقائيا، وتقديم الطلبات، وإدارة تلك الأوامر بعد التقديم. ومن الأفضل فهم أنظمة التداول الحسابية باستخدام بنية مفاهيمية بسيطة تتألف من ثلاثة مكونات تعالج جوانب مختلفة من نظام التداول الحسابي، وهي معالج البيانات ومعالج الإستراتيجية ومعالج تنفيذ التجارة. هذه المكونات خريطة واحد مقابل واحد مع تعريف المذكور أعلاه من التداول الخوارزمية. في هذه المقالة نوسع هذا الهيكل لوصف كيف يمكن للمرء أن يذهب نحو بناء أنظمة التداول أكثر ذكاء خوارزمية.
نظام التداول الخوارزمي المفاهيمي.
ماذا يعني أن يكون النظام أكثر ذكاء؟ في سياق التداول الخوارزمي سنقوم بقياس الذكاء من خلال درجة أن النظام على حد سواء التكيف الذاتي وذاتي الوعي. ولكن قبل أن نصل إلى ذلك دعونا نوضح بالتفصيل العناصر الثلاثة في البنية المفاهيمية لنظام التداول الخوارزمي.
مكون البيانات.
أنظمة التداول الحسابية يمكن أن تستخدم بيانات منظمة، بيانات غير منظمة، أو كليهما. يتم تنظيم البيانات إذا تم تنظيمها وفقا لبعض هيكل محدد مسبقا. وتشمل الأمثلة جداول البيانات وملفات كسف وملفات جسون و شمل وقواعد البيانات وهياكل البيانات. وعادة ما تكون البيانات المتعلقة بالسوق مثل الأسعار اليومية، وأسعار نهاية اليوم، وأحجام التداول متاحة في شكل منظم. تتوفر البيانات المالية الاقتصادية والشركة أيضا في شكل منظم. وهناك مصدران جيدان للبيانات المالية المنظمة هما كواندل ومورنينغستار.
البيانات غير منظمة إذا لم يتم تنظيمها وفقا لأي هياكل محددة مسبقا. وتشمل الأمثلة الأخبار ووسائل الإعلام الاجتماعية ومقاطع الفيديو والصوت. هذا النوع من البيانات هو بطبيعته أكثر تعقيدا لعملية وغالبا ما يتطلب تحليلات البيانات وتقنيات استخراج البيانات لتحليلها. وقد أدى الاستخدام الرئيسي للأخبار والبيانات من الشبكات الاجتماعية مثل تويتر والفيسبوك في التداول إلى أدوات أكثر قوة قادرة على فهم البيانات غير المهيكلة. العديد من هذه الأدوات الاستفادة من الذكاء الاصطناعي، ولا سيما الشبكات العصبية.
مكون نموذجي.
والنموذج هو تمثيل العالم الخارجي كما يتضح من نظام التداول الخوارزمي. وعادة ما تمثل النماذج المالية كيف يعتقد نظام التداول الخوارزمي أن الأسواق تعمل. الهدف النهائي من أي نماذج هو استخدامه لجعل الاستدلالات حول العالم، أو في هذه الحالة الأسواق. الشيء الأكثر أهمية أن نتذكر هنا هو الاقتباس من جورج E. P مربع "جميع النماذج هي في الأساس خاطئ، ولكن بعض مفيدة".
ويمكن بناء النماذج باستخدام عدد من المنهجيات والتقنيات المختلفة، ولكنها في جوهرها تقوم أساسا بعمل واحد: تقليل نظام معقد إلى مجموعة قابلة للقابلة للقياس والقابلة للقياس والتي تصف سلوك ذلك النظام في إطار سيناريوهات مختلفة. وتشمل بعض النهج، على سبيل المثال لا الحصر، النماذج الرياضية والنظم المنطقية الرمزية والضبابية، وأشجار القرار، ومجموعات قواعد الاستقراء، والشبكات العصبية.
النماذج الرياضية.
ويسمى استخدام النماذج الرياضية لوصف سلوك الأسواق التمويل الكمي. تعمل معظم نماذج التمويل الكمي من الافتراضات الكامنة بأن أسعار السوق (والعائدات) تتطور بمرور الوقت وفقا لعملية عشوائية، أي أن الأسواق عشوائية. وقد كان هذا افتراض مفيدا للغاية وهو في صميم جميع نماذج تسعير المشتقات تقريبا وبعض نماذج التقييم األمني األخرى.
في الأساس، فإن معظم النماذج الكمية تدعي أن عائدات أي أمن معين تكون مدفوعة بعامل واحد أو أكثر من عوامل المخاطرة العشوائية للسوق. وتسمى درجة التأثر بعوامل الخطر هذه الحساسية. فعلى سبيل المثال، قد تكون عائدات المحفظة المتنوعة جيدا مدفوعا بتحركات أسعار الفائدة القصيرة الأجل، ومعدلات صرف العملات الأجنبية المختلفة، والعائدات في سوق الأسهم عموما. ويمكن قياس هذه العوامل تاريخيا واستخدامها لمعايرة نموذج يحاكي ما يمكن أن تفعله عوامل الخطر هذه، ومن ثم، ما هي عائدات المحفظة. لمزيد من المعلومات يرجى الاطلاع على المشي العشوائي أسفل وول ستريت.
مونتي كارلو محاكاة مسارات الأسعار للأصول الأساسية.
نماذج منطقية رمزية وغامضة.
المنطق الرمزي هو شكل من أشكال التفكير الذي ينطوي أساسا على تقييم المسندات (عبارات منطقية شيدت من عوامل تشغيل منطقية مثل أند و أور و شور) إما صحيحة أو خاطئة. المنطق الضبابي يخفف من القيود الثنائية الحقيقية أو الخاطئة ويسمح لأي مسند معين ينتمي إلى مجموعة من المسارات الحقيقية أو كاذبة لدرجات مختلفة. ويتم تعريف ذلك من حيث تعيين وظائف العضوية.
وفي سياق الأسواق المالية، يمكن أن تشمل المدخلات في هذه النظم مؤشرات يتوقع أن ترتبط بعائدات أي أمن معين. وقد تكون هذه المؤشرات كمية أو تقنية أو أساسية أو بطبيعتها. على سبيل المثال، قد يستنتج نظام منطق ضبابي من البيانات التاريخية أنه إذا كان المتوسط ​​المتحرك المرجح ألسيا لمدة خمسة أيام أكبر من أو يساوي المتوسط ​​المتحرك المرجح أضعافا مضاعفة فإن هناك احتمال بنسبة خمسة وستين في المئة بأن يرتفع السهم في السعر على مدى الأيام الخمسة المقبلة.
ويطلق على نهج استخراج البيانات لتحديد هذه القواعد من مجموعة بيانات معينة استدعاء القاعدة. هذا يشبه إلى حد بعيد تحريض شجرة القرار إلا أن النتائج غالبا ما تكون أكثر قابلية للقراءة.
نماذج شجرة القرار.
أشجار القرار مماثلة لقواعد التعريفي إلا أن القواعد هي هياكل في شكل شجرة (عادة ثنائي). في علم الحاسوب، شجرة ثنائية هي بنية بيانات شجرة فيها كل عقدة لديها على الأكثر طفلين، والتي يشار إليها باسم الطفل الأيسر والطفل المناسب. وفي هذه الحالة تمثل كل عقدة قاعدة قرار (أو حدود قرار) وتكون كل عقدة فرعية إما حد قرار آخر أو عقدة طرفية تشير إلى خرج.
هناك نوعان من أشجار القرار: أشجار التصنيف وأشجار الانحدار. تحتوي أشجار التصنيف على فئات في مخرجاتها (على سبيل المثال، الشراء أو التعليق أو البيع) في حين تحتوي أشجار الانحدار على قيم نتائج لمتغير معين (على سبيل المثال -2.5٪ و 0٪ و + 2.5٪ وما إلى ذلك). وسوف تحدد طبيعة البيانات المستخدمة لتدريب شجرة القرارات نوع شجرة القرارات التي يتم إنتاجها. الخوارزميات المستخدمة لإنتاج أشجار القرار تشمل C4.5 والبرمجة الوراثية.
كما هو الحال مع الحث القاعدة، المدخلات في نموذج شجرة القرار قد تشمل كميات لمجموعة معينة من العوامل الأساسية، والتقنية، أو الإحصائية التي يعتقد أنها تدفع عائدات الأوراق المالية.
نماذج الشبكة العصبية.
الشبكات العصبية هي بالتأكيد الأكثر شعبية نموذج التعلم آلة المتاحة للتجار الخوارزمية. تتكون الشبكات العصبية من طبقات من العقد المترابطة بين المدخلات والمخرجات. وتسمى العقد الفردية بيرسيبترونس وتشبه الانحدار الخطي المتعدد إلا أنها تتغذى إلى شيء يسمى وظيفة التنشيط، والتي قد تكون أو لا تكون غير الخطية. في الشبكات العصبية غير المتكررة يتم ترتيب بيرسيبترونس في طبقات وترتبط طبقات مع أخرى أخرى. هناك ثلاثة أنواع من الطبقات وطبقة الإدخال وطبقة (طبقات) مخفية وطبقة الإخراج. وستحصل طبقة المدخلات على المدخلات المقيسة التي ستكون العوامل المتوقع أن تدفع عائدات الأمن ويمكن أن تحتوي طبقة الإنتاج إما على شراء أو شراء أو بيع تصنيفات أو نتائج محتملة ذات قيمة حقيقية مثل العوائد المثبتة. الطبقات المخفية ضبط أساسا الأوزان على تلك المدخلات حتى يتم تقليل الخطأ من الشبكة العصبية (كيف ينفذ في باكتست). تفسير واحد من هذا هو أن الطبقات الخفية تستخرج السمات البارزة في البيانات التي لديها القدرة التنبؤية فيما يتعلق النواتج. للحصول على شرح أكثر تفصيلا من الشبكات العصبية يرجى الاطلاع على هذه المقالة.
وبالإضافة إلى هذه النماذج هناك عدد من نماذج صنع القرار الأخرى التي يمكن استخدامها في سياق التداول الحسابي (والأسواق بشكل عام) لجعل التنبؤات بشأن اتجاه أسعار الأمن أو، بالنسبة للقراء الكميين، لجعل التنبؤات بشأن احتمال أي تحرك معين في سعر الأوراق المالية.
اختيار النموذج له تأثير مباشر على أداء نظام التداول الخوارزمي. وقد تبين أن استخدام نماذج متعددة (فرق) لتحسين دقة التنبؤ ولكن سيزيد من تعقيد التنفيذ. النموذج هو دماغ نظام التداول الحسابي. من أجل جعل نظام التداول الخوارزمية أكثر ذكاء النظام يجب تخزين البيانات المتعلقة بأي وجميع الأخطاء التي ارتكبت تاريخيا، وينبغي أن تتكيف مع النماذج الداخلية وفقا لتلك التغييرات. وبمعنى ما فإن ذلك سيشكل الوعي الذاتي (الأخطاء) والتكيف الذاتي (معايرة النموذج المستمر). أن يقال، هذا هو بالتأكيد ليس مفهوما!
مكون التنفيذ.
عنصر التنفيذ هو المسؤول عن وضع من خلال الصفقات التي يحددها النموذج. ويحتاج هذا المكون إلى تلبية المتطلبات الوظيفية وغير الوظيفية لأنظمة التداول الخوارزمية. على سبيل المثال، سرعة التنفيذ، وتواتر الصفقات التي تتم، والفترة التي يتم عقد الصفقات، والطريقة التي يتم بها توجيه الأوامر التجارية إلى البورصة يجب أن تكون كافية. وينبغي أن يكون أي تنفيذ لنظام التداول الخوارزمي قادرا على تلبية تلك المتطلبات. في هذه المقالة أقترح بنية مفتوحة لأنظمة التداول حسابي الذي أعتقد يرضي العديد من المتطلبات.
مونيتور كومبوننت.
الذكاء الاصطناعي يتعلم باستخدام وظائف موضوعية. والوظائف الموضوعية هي عادة وظائف رياضية تحدد كميا أداء نظام التداول الحسابي. وفي سياق التمويل، تشمل تدابير العائد المعدل حسب المخاطر نسبة ترينور ونسبة شارب ونسبة سورتينو. أما العنصر النموذجي في نظام التداول الخوارزمي فسيطلب منه "تعظيم" واحد أو أكثر من هذه الكميات. ويتمثل التحدي في ذلك في أن الأسواق دينامية. وبعبارة أخرى فإن النماذج أو المنطق أو الشبكات العصبية التي عملت من قبل قد تتوقف عن العمل بمرور الوقت. ولمكافحة هذا النظام يجب أن يقوم نظام التداول الخوارزمي بتدريب النماذج بمعلومات عن النماذج نفسها. هذا النوع من الوعي الذاتي يسمح للنماذج للتكيف مع البيئات المتغيرة. وأعتقد أن هذا التكيف الذاتي هو شكل من أشكال معايرة النموذج المستمر لمكافحة التغيرات في نظام السوق.
استنتاج.
أصبحت تجارة الخوارزمية شعبية جدا على مدى العقد الماضي. وهي تمثل الآن غالبية الصفقات التي يتم طرحها من خلال التبادلات على مستوى العالم، ويعزى ذلك إلى نجاح بعض صناديق التحوط الأفضل أداء في العالم، وعلى الأخص شركة رينيسانس تكنولوجيز. بعد أن قيل، لا يزال هناك قدر كبير من الارتباك والخطأ بشأن ما هو التداول الخوارزمية، وكيف يؤثر على الناس في العالم الحقيقي. إلى حد ما، ونفس الشيء يمكن أن يقال عن الذكاء الاصطناعي.
وغالبا ما يركز البحث في هذه المواضيع على الأداء، وننسى أنه من المهم بنفس القدر أن يبني الباحثون والممارسون نماذج مفاهيمية ونظرية أقوى وأكثر صرامة يمكننا من خلالها تعزيز هذا المجال في السنوات القادمة. وسواء أرادنا ذلك أم لا، فإن الخوارزميات تشكل عالمنا المعاصر ويعتمد اعتمادنا عليها على الالتزام الأخلاقي بالسعي المستمر لفهمها وتحسينها. أترك لكم مع شريط فيديو بعنوان "كيف خوارزميات تشكيل عالمنا" كيفن سلافين.
كيف خوارزميات تشكيل عالمنا.
القصة السابقة.
استخدام البرمجة الوراثية لتطوير استراتيجيات التداول.
قصة المقبلة.
الكمال النقص، وكيل النماذج القائمة.
26 سبتمبر، 2018.
لقد كتبت بعض برامج غا الأساسية التي تتداول سوق الأسهم بشكل مربح. انها مفتوحة المصدر - رمز متاح على جيثب. مزيد من المعلومات هنا - الجينوتيك.
26 سبتمبر، 2018.
شكرا لتقاسم، والنتائج تبدو واعدة جدا :). لم أكن مانع القيام الكتابة حتى في وقت ما إذا كنت منفتحا على هذه الفكرة؟
20 أكتوبر 2018.
بالتأكيد. أنا ببطء إضافة المزيد من المساعدة للبرنامج وبعض المعلومات المتاحة هناك. إذا كنت بحاجة إلى مزيد من المساعدة / التفسير، واسمحوا لي أن أعرف يفضل عبر البريد الإلكتروني.
إرسال تعليق.
إلغاء الرد.
اتبع تورينج المالية.
تورينغ المالية القائمة البريدية.
أصدقاء تورينج المالية.
الكوانتوقراطية هو أفضل التمويل الكمي بلوق مجمع مع وصلات لتحليل جديد نشر كل يوم.
نمركل هو صندوق التحوط الكمي أنا جزء من. نحن نستخدم آلة التعلم في محاولة للفوز على السوق.

أنظمة التداول الذكي الخوارزمية.
التداول الخوارزمي هو استخدام خوارزميات الكمبيوتر لاتخاذ قرارات التداول تلقائيا، وتقديم الطلبات، وإدارة تلك الأوامر بعد التقديم. ومن الأفضل فهم أنظمة التداول الحسابية باستخدام بنية مفاهيمية بسيطة تتألف من ثلاثة مكونات تعالج جوانب مختلفة من نظام التداول الحسابي، وهو معالج البيانات ومعالج الإستراتيجية ومعالج تنفيذ التجارة. هذه المكونات خريطة واحد مقابل واحد مع تعريف المذكور أعلاه من التداول الخوارزمية. في هذه المقالة نوسع هذا الهيكل لوصف كيف يمكن للمرء أن يذهب نحو بناء أنظمة التداول أكثر ذكاء خوارزمية.
نظام التداول الخوارزمي المفاهيمي.
ماذا يعني أن يكون النظام أكثر ذكاء؟ في سياق التداول الخوارزمي سنقوم بقياس الذكاء من خلال درجة أن النظام على حد سواء التكيف الذاتي وذاتي الوعي. ولكن قبل أن نصل إلى ذلك دعونا نوضح بالتفصيل العناصر الثلاثة في البنية المفاهيمية لنظام التداول الخوارزمي.
مكون البيانات.
أنظمة التداول الحسابية يمكن أن تستخدم بيانات منظمة، بيانات غير منظمة، أو كليهما. يتم تنظيم البيانات إذا تم تنظيمها وفقا لبعض هيكل محدد مسبقا. وتشمل الأمثلة جداول البيانات وملفات كسف وملفات جسون و شمل وقواعد البيانات وهياكل البيانات. وعادة ما تكون البيانات المتعلقة بالسوق مثل الأسعار اليومية، وأسعار نهاية اليوم، وأحجام التداول متاحة في شكل منظم. تتوفر البيانات المالية الاقتصادية والشركة أيضا في شكل منظم. وهناك مصدران جيدان للبيانات المالية المنظمة هما كواندل ومورنينغستار.
البيانات غير منظمة إذا لم يتم تنظيمها وفقا لأي هياكل محددة مسبقا. وتشمل الأمثلة الأخبار ووسائل الإعلام الاجتماعية ومقاطع الفيديو والصوت. هذا النوع من البيانات هو بطبيعته أكثر تعقيدا لعملية وغالبا ما يتطلب تحليلات البيانات وتقنيات استخراج البيانات لتحليلها. وقد أدى الاستخدام الرئيسي للأخبار والبيانات من الشبكات الاجتماعية مثل تويتر والفيسبوك في التداول إلى أدوات أكثر قوة قادرة على فهم البيانات غير المهيكلة. العديد من هذه الأدوات الاستفادة من الذكاء الاصطناعي، ولا سيما الشبكات العصبية.
مكون نموذجي.
والنموذج هو تمثيل العالم الخارجي كما يتضح من نظام التداول الخوارزمي. وعادة ما تمثل النماذج المالية كيف يعتقد نظام التداول الخوارزمي أن الأسواق تعمل. الهدف النهائي من أي نماذج هو استخدامه لجعل الاستدلالات حول العالم، أو في هذه الحالة الأسواق. الشيء الأكثر أهمية أن نتذكر هنا هو الاقتباس من جورج E. P مربع "جميع النماذج هي في الأساس خاطئ، ولكن بعض مفيدة".
ويمكن بناء النماذج باستخدام عدد من المنهجيات والتقنيات المختلفة، ولكنها في جوهرها تقوم أساسا بعمل واحد: تقليل نظام معقد إلى مجموعة قابلة للقابلة للقياس والقابلة للقياس والتي تصف سلوك ذلك النظام في إطار سيناريوهات مختلفة. وتشمل بعض النهج، على سبيل المثال لا الحصر، النماذج الرياضية والنظم المنطقية الرمزية والضبابية، وأشجار القرار، ومجموعات قواعد الاستقراء، والشبكات العصبية.
النماذج الرياضية.
ويسمى استخدام النماذج الرياضية لوصف سلوك الأسواق التمويل الكمي. تعمل معظم نماذج التمويل الكمي من الافتراضات الكامنة بأن أسعار السوق (والعائدات) تتطور بمرور الوقت وفقا لعملية عشوائية، أي أن الأسواق عشوائية. وقد كان هذا افتراض مفيدا للغاية وهو في صميم جميع نماذج تسعير المشتقات تقريبا وبعض نماذج التقييم األمني األخرى.
في الأساس، فإن معظم النماذج الكمية تدعي أن عائدات أي أمن معين تكون مدفوعة بعامل واحد أو أكثر من عوامل المخاطرة العشوائية للسوق. وتسمى درجة التأثر بعوامل الخطر هذه الحساسية. فعلى سبيل المثال، قد تكون عائدات المحفظة المتنوعة جيدا مدفوعا بتحركات أسعار الفائدة القصيرة الأجل، ومعدلات صرف العملات الأجنبية المختلفة، والعائدات في سوق الأسهم عموما. ويمكن قياس هذه العوامل تاريخيا واستخدامها لمعايرة نموذج يحاكي ما يمكن أن تقوم به عوامل الخطر هذه، ومن ثم، ما هي عائدات المحفظة. لمزيد من المعلومات يرجى الاطلاع على المشي العشوائي أسفل وول ستريت.
مونتي كارلو محاكاة مسارات الأسعار للأصول الأساسية.
نماذج منطقية رمزية وغامضة.
المنطق الرمزي هو شكل من أشكال التفكير الذي ينطوي أساسا على تقييم المسندات (عبارات منطقية شيدت من عوامل تشغيل منطقية مثل أند و أور و شور) إما صحيحة أو خاطئة. المنطق الضبابي يخفف من القيود الثنائية الحقيقية أو الخاطئة ويسمح لأي مسند معين ينتمي إلى مجموعة من المسارات الحقيقية أو كاذبة لدرجات مختلفة. ويتم تعريف ذلك من حيث تعيين وظائف العضوية.
وفي سياق الأسواق المالية، يمكن أن تشمل المدخلات في هذه النظم مؤشرات يتوقع أن ترتبط بعائدات أي أمن معين. وقد تكون هذه المؤشرات كمية أو تقنية أو أساسية أو بطبيعتها. على سبيل المثال، قد يستنتج نظام منطق ضبابي من البيانات التاريخية أنه إذا كان المتوسط ​​المتحرك المرجح ألسيا لمدة خمسة أيام أكبر من أو يساوي المتوسط ​​المتحرك المرجح أضعافا مضاعفة فإن هناك احتمال بنسبة خمسة وستين في المئة بأن يرتفع السهم في السعر على مدى الأيام الخمسة المقبلة.
ويطلق على نهج استخراج البيانات لتحديد هذه القواعد من مجموعة بيانات معينة استدعاء القاعدة. هذا يشبه إلى حد بعيد تحريض شجرة القرار إلا أن النتائج غالبا ما تكون أكثر قابلية للقراءة.
نماذج شجرة القرار.
أشجار القرار مماثلة لقواعد التعريفي إلا أن القواعد هي هياكل في شكل شجرة (عادة ثنائي). في علم الحاسوب، شجرة ثنائية هي بنية بيانات شجرة فيها كل عقدة لديها على الأكثر طفلين، والتي يشار إليها باسم الطفل الأيسر والطفل المناسب. وفي هذه الحالة تمثل كل عقدة قاعدة قرار (أو حدود قرار) وتكون كل عقدة فرعية إما حد قرار آخر أو عقدة طرفية تشير إلى خرج.
هناك نوعان من أشجار القرار: أشجار التصنيف وأشجار الانحدار. تحتوي أشجار التصنيف على فئات في مخرجاتها (على سبيل المثال، الشراء أو التعليق أو البيع) في حين تحتوي أشجار الانحدار على قيم نتائج لمتغير معين (على سبيل المثال -2.5٪ و 0٪ و + 2.5٪ وما إلى ذلك). وسوف تحدد طبيعة البيانات المستخدمة لتدريب شجرة القرارات نوع شجرة القرارات التي يتم إنتاجها. الخوارزميات المستخدمة لإنتاج أشجار القرار تشمل C4.5 والبرمجة الوراثية.
كما هو الحال مع الاستقراء القاعدة، المدخلات في نموذج شجرة القرار قد تشمل كميات لمجموعة معينة من العوامل الأساسية، والتقنية، أو الإحصائية التي يعتقد أنها تدفع عائدات الأوراق المالية.
نماذج الشبكة العصبية.
الشبكات العصبية هي بالتأكيد الأكثر شعبية نموذج التعلم آلة المتاحة للتجار الخوارزمية. تتكون الشبكات العصبية من طبقات من العقد المترابطة بين المدخلات والمخرجات. وتسمى العقد الفردية بيرسيبترونس وتشبه الانحدار الخطي المتعدد إلا أنها تتغذى إلى شيء يسمى وظيفة التنشيط، والتي قد تكون أو لا تكون غير الخطية. في الشبكات العصبية غير المتكررة يتم ترتيب بيرسيبترونس في طبقات وترتبط طبقات مع أخرى أخرى. هناك ثلاثة أنواع من الطبقات وطبقة الإدخال وطبقة (طبقات) مخفية وطبقة الإخراج. وستحصل طبقة المدخلات على المدخلات المقيسة التي ستكون العوامل المتوقع أن تدفع عائدات الأمن ويمكن أن تحتوي طبقة الإنتاج إما على شراء أو شراء أو بيع تصنيفات أو نتائج محتملة ذات قيمة حقيقية مثل العوائد المثبتة. الطبقات المخفية ضبط أساسا الأوزان على تلك المدخلات حتى يتم تقليل الخطأ من الشبكة العصبية (كيف ينفذ في باكتست). تفسير واحد من هذا هو أن الطبقات الخفية تستخرج السمات البارزة في البيانات التي لديها القدرة التنبؤية فيما يتعلق النواتج. للحصول على شرح أكثر تفصيلا من الشبكات العصبية يرجى الاطلاع على هذه المقالة.
وبالإضافة إلى هذه النماذج هناك عدد من نماذج صنع القرار الأخرى التي يمكن استخدامها في سياق التداول الحسابي (والأسواق بشكل عام) لجعل التنبؤات بشأن اتجاه أسعار الأمن أو، بالنسبة للقراء الكميين، لجعل التنبؤات بشأن احتمال أي تحرك معين في سعر الأوراق المالية.
اختيار النموذج له تأثير مباشر على أداء نظام التداول الخوارزمي. وقد تبين أن استخدام نماذج متعددة (فرق) لتحسين دقة التنبؤ ولكن سيزيد من تعقيد التنفيذ. النموذج هو دماغ نظام التداول الحسابي. من أجل جعل نظام التداول الخوارزمية أكثر ذكاء النظام يجب تخزين البيانات المتعلقة بأي وجميع الأخطاء التي ارتكبت تاريخيا، وينبغي أن تتكيف مع النماذج الداخلية وفقا لتلك التغييرات. وبمعنى ما فإن ذلك سيشكل الوعي الذاتي (الأخطاء) والتكيف الذاتي (معايرة النموذج المستمر). أن يقال، هذا هو بالتأكيد ليس مفهوما!
مكون التنفيذ.
عنصر التنفيذ هو المسؤول عن وضع من خلال الصفقات التي يحددها النموذج. ويحتاج هذا المكون إلى تلبية المتطلبات الوظيفية وغير الوظيفية لأنظمة التداول الخوارزمية. على سبيل المثال، سرعة التنفيذ، وتواتر الصفقات التي تتم، والفترة التي يتم عقد الصفقات، والطريقة التي يتم بها توجيه الأوامر التجارية إلى البورصة يجب أن تكون كافية. وينبغي أن يكون أي تنفيذ لنظام التداول الخوارزمي قادرا على تلبية تلك المتطلبات. في هذه المقالة أقترح بنية مفتوحة لأنظمة التداول حسابي الذي أعتقد يرضي العديد من المتطلبات.
مونيتور كومبوننت.
الذكاء الاصطناعي يتعلم باستخدام وظائف موضوعية. والوظائف الموضوعية هي عادة وظائف رياضية تحدد كميا أداء نظام التداول الحسابي. وفي سياق التمويل، تشمل تدابير العائد المعدل حسب المخاطر نسبة ترينور ونسبة شارب ونسبة سورتينو. أما العنصر النموذجي في نظام التداول الخوارزمي فسيطلب منه "تعظيم" واحد أو أكثر من هذه الكميات. ويتمثل التحدي في ذلك في أن الأسواق دينامية. وبعبارة أخرى فإن النماذج أو المنطق أو الشبكات العصبية التي عملت من قبل قد تتوقف عن العمل بمرور الوقت. ولمكافحة هذا النظام يجب أن يقوم نظام التداول الخوارزمي بتدريب النماذج بمعلومات عن النماذج نفسها. هذا النوع من الوعي الذاتي يسمح للنماذج للتكيف مع البيئات المتغيرة. وأعتقد أن هذا التكيف الذاتي هو شكل من أشكال معايرة النموذج المستمر لمكافحة التغيرات في نظام السوق.
استنتاج.
أصبحت تجارة الخوارزمية شعبية جدا على مدى العقد الماضي. وهي تمثل الآن غالبية الصفقات التي يتم طرحها من خلال التبادلات على مستوى العالم، ويعزى ذلك إلى نجاح بعض صناديق التحوط الأفضل أداء في العالم، وعلى الأخص شركة رينيسانس تكنولوجيز. بعد أن قيل، لا يزال هناك قدر كبير من الارتباك والخطأ بشأن ما هو التداول الخوارزمية، وكيف يؤثر على الناس في العالم الحقيقي. إلى حد ما، ونفس الشيء يمكن أن يقال عن الذكاء الاصطناعي.
وغالبا ما يركز البحث في هذه المواضيع على الأداء، وننسى أنه من المهم بنفس القدر أن يبني الباحثون والممارسون نماذج مفاهيمية ونظرية أقوى وأكثر صرامة يمكننا من خلالها تعزيز هذا المجال في السنوات القادمة. وسواء أرادنا ذلك أم لا، فإن الخوارزميات تشكل عالمنا المعاصر واعتمادنا عليها يعطينا الالتزام الأخلاقي بالسعي المستمر لفهمها وتحسينها. أترك لكم مع شريط فيديو بعنوان "كيف خوارزميات تشكيل عالمنا" كيفن سلافين.
كيف خوارزميات تشكيل عالمنا.
القصة السابقة.
استخدام البرمجة الوراثية لتطوير استراتيجيات التداول.
قصة المقبلة.
الكمال النقص، وكيل النماذج القائمة.
26 سبتمبر، 2018.
لقد كتبت بعض برامج غا الأساسية التي تتداول سوق الأسهم بشكل مربح. انها مفتوحة المصدر - رمز متاح على جيثب. مزيد من المعلومات هنا - الجينوتيك.
26 سبتمبر، 2018.
شكرا لتقاسم، والنتائج تبدو واعدة جدا :). لم أكن مانع القيام الكتابة حتى في وقت ما إذا كنت منفتحا على هذه الفكرة؟
20 أكتوبر 2018.
بالتأكيد. أنا ببطء إضافة المزيد من المساعدة للبرنامج وبعض المعلومات المتاحة هناك. إذا كنت بحاجة إلى مزيد من المساعدة / التفسير، واسمحوا لي أن أعرف يفضل عبر البريد الإلكتروني.
إرسال تعليق.
إلغاء الرد.
اتبع تورينج المالية.
تورينغ المالية القائمة البريدية.
أصدقاء تورينج المالية.
الكوانتوقراطية هو أفضل التمويل الكمي بلوق مجمع مع وصلات لتحليل جديد نشر كل يوم.
نمركل هو صندوق التحوط الكمي أنا جزء من. نحن نستخدم آلة التعلم في محاولة للفوز على السوق.

خطأ 521 راي إد: 3dc6d71e67945a02 و الثور. 2018-01-13 08:03:39 أوتك.
خادم الويب لأسفل.
كلودفلاري.
ماذا حدث؟
خادم الويب لا يقوم بإرجاع اتصال. ونتيجة لذلك، لا يتم عرض صفحة الويب.
ماذا افعل؟
إذا كنت زائرا لهذا الموقع:
يرجى المحاولة مرة أخرى في بضع دقائق.
إذا كنت مالك هذا الموقع:
اتصل بمزود الاستضافة الخاص بك مما يتيح لهم معرفة أن خادم الويب الخاص بك لا يستجيب. معلومات إضافية لتحري الخلل وإصلاحه.
كلودفلار راي إد: 3dc6d71e67945a02 & بول؛ إب الخاص بك: 78.109.24.111 & الثور؛ الأداء & أمب؛ الأمن من قبل كلودفلار.