Backtesting Estratégias de negociação em apenas 8 linhas de código.
Kawee Numpacharoen, MathWorks.
Usando as funcionalidades em MATLAB ® e Financial Toolbox ™, você pode executar um backtesting de estratégia em apenas oito linhas de código.
• Geração de sinal de negociação.
• Cálculo do retorno da carteira, índice Sharp e redução máxima.
• Placar a curva de ações.
• Use o Datafeed Toolbox ™ para baixar dados de mercado diretamente de vários provedores de dados.
• Gerar sinal comercial usando Econometrics Toolbox ™ ou Statistics and Machine Learning Toolbox ™
• Execute suas estratégias automaticamente usando o Trading Toolbox ™
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Acelerando o ritmo da engenharia e da ciência.
MathWorks é o principal desenvolvedor de software de computação matemática para engenheiros e cientistas.
Negociação algorítmica com MATLAB: negociação de pares.
Esta demonstração mostra como a funcionalidade dentro da Econometric Toolbox pode ser usada para identificar e calibrar uma estratégia de negociação de pares intradiários simples.
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Carregar dados intradiários de um banco de dados.
Como antes, vamos baixar os dados intradiários do Brent Crude (LCO) em nosso banco de dados. Também iremos baixar dados correspondentes ao West Texas Intermediate (WTI).
A estrutura de teste de cointegração.
Econometria Toolbox suporta tanto Engle-Granger e os frameworks de cointegração Johansen. Engle-Granger é o modelo mais antigo, e Johansen é particularmente útil para analisar mais de duas séries temporais por vez. Usaremos o Engle-Granger para o nosso modelo de negociação.
Mesmo assim, há janelas de tempo menores onde existe um relacionamento de cointegração.
O teste estima os coeficientes da regressão de cointegração, bem como os resíduos e os erros padrão dos resíduos: todas as informações úteis para qualquer estratégia de negociação de pares.
A estratégia de negociação de pares.
A seguinte função descreve nossa estratégia de pares. É basicamente uma cópia de nossos outros arquivos de estratégia existentes, com mudanças significativas em apenas cerca de 7 linhas de código.
Podemos testar esta estratégia à medida que fazemos nossas outras regras:
Podemos usar nossa estrutura de varredura de parâmetros existente para identificar a melhor combinação de janela de calibração e freqüência de reequilíbrio. Isso cria o código existente e aproveita a computação paralela:
Apesar do fato de que essas séries temporais de rastreamento historico divergiram, ainda podemos criar uma estratégia de negociação de pares rentável, recalibrando com frequência.
Backtesting Estratégias de negociação em apenas 8 linhas de código.
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Negociação algorítmica com MATLAB: negociação intra-local.
Esta demonstração desenvolve e testa uma estratégia de negociação média exponencial simples. Ele incorpora a obtenção de dados do Bloomberg BLP datafeed e a execução de negociações no EMSX, com base na estratégia. % %% Tarefas pré-negociação% Adicionar blpapi3.jar ao java path javaaddpath ('C: \ blp \ API \ blpapi3.jar')
Obtenha dados de capital da Bloomberg BLP datafeed.
Desta vez, obtenha dados intradiários em vez de dados diários.
Abra um ambiente de computação paralelo.
Nós estaremos realizando muitos mais backtests em um conjunto de dados maior do que antes, então gostaríamos de aproveitar tantos processadores quanto possível para acelerar a computação. A Caixa de ferramentas de computação paralela da MATLAB torna isso direto. Primeiro, abrimos um grupo de trabalhadores paralelos:
Execute a varredura de parâmetros.
Nós vamos varrer não apenas através de muitas combinações de médias avançadas e atrasadas, mas também varreremos muitas granularidades diferentes de dados em um esforço para encontrar a "melhor" freqüência para usar. A variável 'ts' abaixo é o tempo de amostragem e varia de 1 tick até 2 tiques (isto é, cerca de 1 hora). Poderíamos varrer em minutos, mas, por conveniência, usaremos carrapatos.
Os valores ideais são um indicador avançado de 34 e um indicador de atraso de 43 carrapatos.
Estratégias de negociação algorítmica com exemplos MATLAB.
Ernest Chan, QTS Capital Management, LLC.
O paradigma tradicional da aplicação de técnicas de aprendizagem de máquinas não-lineares para estratégias de negociação algorítmica tipicamente sofre um viés snooping de dados maciços. Por outro lado, as técnicas lineares, inspiradas e limitadas pelo conhecimento aprofundado do domínio, provaram ser valiosas. Esta apresentação descreve a aplicação do filtro de Kalman, uma técnica quintessencialmente linear, de duas formas diferentes de negociação algorítmica.
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