วิธีการระบุ ขั้นตอน กลยุทธ์การซื้อขาย

วิธีการระบุขั้นตอนกลยุทธ์การซื้อขาย โดยไมเคิลฮอลล์มัวร์เมื่อวันที่ 19 เมษายน 2013 ในบทความนี้ผมอยากจะแนะนำให้ท่านรู้จักวิธีการที่ตัวผมเองที่ทำกำไรได้ระบุกลยุทธ์การซื้อขายอัลกอริทึม เป้าหมายของเราในวันนี้คือการทำความเข้าใจในรายละเอียดว่าจะหาประเมินและเลือกระบบดังกล่าว ฉันจะอธิบายวิธีการระบุกลยุทธ์การเป็นมากเกี่ยวกับความชอบส่วนบุคคลในขณะที่มันเป็นเรื่องเกี่ยวกับผลการดำเนินงานกลยุทธ์วิธีการตรวจสอบชนิดและปริมาณของข้อมูลทางประวัติศาสตร์สำหรับการทดสอบวิธีการ dispassionately ประเมินกลยุทธ์การซื้อขายและในที่สุดวิธีการดำเนินการขั้นตอนต่อ backtesting และ การดำเนินกลยุทธ์ ระบุการตั้งค่าส่วนตัวของคุณเองเพื่อการค้า เพื่อที่จะประสบความสำเร็จผู้ประกอบการค้า - ทั้ง discretionally หรืออัลกอริทึม - มันเป็นสิ่งที่จำเป็นที่จะถามตัวเองบางคำถามที่ซื่อสัตย์ เทรดดิ้งให้คุณมีความสามารถในการที่จะสูญเสียเงินในอัตราที่น่าตกใจดังนั้นจึงมีความจำเป็นต้อง "รู้ท่านเอง" มากที่สุดเท่าที่มีความจำเป็นต้องเข้าใจกลยุทธ์ที่คุณเลือก ผมจะบอกว่าการพิจารณาที่สำคัญที่สุดในการซื้อขายคือการตระหนักถึงบุคลิกภาพของคุณเอง การค้าและการค้าอัลกอริทึมโดยเฉพาะอย่างยิ่งต้องมีระดับที่มีนัยสำคัญของการมีวินัยความอดทนและออกทางอารมณ์ เนื่องจากคุณจะให้ขั้นตอนวิธีการดำเนินการค้าของคุณให้คุณมีความจำเป็นต้องได้รับการแก้ไขที่จะไม่ยุ่งเกี่ยวกับกลยุทธ์ที่เมื่อมันจะถูกดำเนินการ นี้อาจเป็นเรื่องยากมากโดยเฉพาะอย่างยิ่งในช่วงเวลาของการเบิกขยาย อย่างไรก็ตามกลยุทธ์การจำนวนมากที่ได้รับการแสดงที่จะทำกำไรสูงใน backtest สามารถถูกทำลายจากการรบกวนที่เรียบง่าย เข้าใจว่าถ้าคุณต้องการที่จะเข้าสู่โลกของการซื้อขายอัลกอริทึมที่คุณจะได้รับการทดสอบอารมณ์และว่าในการที่จะประสบความสำเร็จก็เป็นสิ่งจำเป็นในการทำงานผ่านความยากลำบากเหล่านี้! พิจารณาต่อไปเป็นหนึ่งของเวลา คุณมีงานเต็มเวลา? คุณทำงานเวลาส่วนหนึ่ง? คุณทำงานจากที่บ้านหรือมีการเดินทางที่ยาวนานในแต่ละวัน? คำถามเหล่านี้จะช่วยตรวจสอบความถี่ของกลยุทธ์ที่คุณควรแสวงหา สำหรับบรรดาของคุณในการจ้างงานเต็มเวลา, กลยุทธ์ฟิวเจอร์สระหว่างวันอาจจะไม่เหมาะสม (อย่างน้อยจนกว่าจะเป็นไปโดยอัตโนมัติอย่างเต็มที่!) ข้อ จำกัด ด้านเวลาของคุณยังจะกำหนดวิธีการของกลยุทธ์ หากกลยุทธ์ของคุณมีการซื้อขายบ่อยครั้งและพึ่งพาฟีดข่าวที่มีราคาแพง (เช่นสถานีบลูมเบิร์ก) คุณอย่างชัดเจนจะต้องเป็นจริงเกี่ยวกับความสามารถของคุณจะประสบความสำเร็จในขณะนี้ทำงานที่สำนักงาน! สำหรับบรรดาของคุณที่มีจำนวนมากของเวลาหรือทักษะในการทำงานโดยอัตโนมัติกลยุทธ์ของคุณคุณอาจต้องการที่จะมองเข้าไปซื้อขายความถี่สูงขึ้นทางเทคนิค (HFT) กลยุทธ์ ความเชื่อของฉันก็คือว่ามันมีความจำเป็นต้องดำเนินการวิจัยอย่างต่อเนื่องเป็นกลยุทธ์การค้าของคุณที่จะรักษาผลงานที่ทำกำไรได้อย่างต่อเนื่อง กลยุทธ์ไม่กี่อยู่ "ภายใต้เรดาร์" ตลอดไป ดังนั้นเป็นส่วนสำคัญของเวลาที่จัดสรรให้กับการซื้อขายจะอยู่ในการดำเนินการวิจัยอย่างต่อเนื่อง ถามตัวเองว่าคุณพร้อมที่จะทำเช่นนี้มันจะแตกต่างระหว่างการทำกำไรที่แข็งแกร่งหรือช้าลงไปสู่​​การสูญเสีย นอกจากนี้คุณยังต้องพิจารณาทุนการค้าของคุณ ได้รับการยอมรับโดยทั่วไปจำนวนเงินขั้นต่ำที่เหมาะสำหรับกลยุทธ์เชิงปริมาณเป็น 50,000 เหรียญสหรัฐ (ประมาณ 35,000 £สำหรับเราในสหราชอาณาจักร) ถ้าฉันเริ่มต้นอีกครั้งฉันจะเริ่มต้นด้วยจำนวนเงินที่มีขนาดใหญ่อาจจะใกล้ 100,000 เหรียญสหรัฐ (ประมาณ 70,000 £) นี้เป็นเพราะต้นทุนการทำธุรกรรมจะมีราคาแพงมากสำหรับช่วงกลางถึงกลยุทธ์ความถี่สูงและมีความจำเป็นต้องมีเงินทุนเพียงพอที่จะดูดซับพวกเขาในช่วงเวลาของการเบิก หากคุณกำลังพิจารณาการเริ่มต้นที่มีน้อยกว่า 10,000 เหรียญสหรัฐจากนั้นคุณจะต้อง จำกัด ตัวเองกลยุทธ์ความถี่ต่ำ, การซื้อขายในหนึ่งหรือสองสินทรัพย์เป็นต้นทุนการทำธุรกรรมอย่างรวดเร็วจะกินเข้าไปในผลตอบแทนของคุณ โบรกเกอร์ Interactive, ซึ่งเป็นหนึ่งในโบรกเกอร์ที่เป็นมิตรกับผู้ที่มีทักษะการเขียนโปรแกรมเนื่องจาก API ที่มีบัญชีการค้าปลีกไม่ต่ำกว่า 10,000 เหรียญสหรัฐของ ทักษะการเขียนโปรแกรมเป็นปัจจัยสำคัญในการสร้างกลยุทธ์การซื้อขายอัลกอริทึมแบบอัตโนมัติ มีความรู้ในการเขียนโปรแกรมภาษาเช่น C ++, Java, C #, Python หรือ R จะช่วยให้คุณสามารถสร้างแบบ end-to-end การจัดเก็บข้อมูลเครื่องยนต์ backtest และการดำเนินการระบบด้วยตัวคุณเอง นี้มีจำนวนข้อได้เปรียบหัวหน้าซึ่งเป็นความสามารถที่จะตระหนักถึงความสมบูรณ์ทุกด้านของโครงสร้างพื้นฐานด้านการซื้อขาย นอกจากนี้ยังช่วยให้คุณสามารถสำรวจกลยุทธ์ความถี่สูงที่คุณจะอยู่ในการควบคุมเต็มรูปแบบของ "กองเทคโนโลยี" ของคุณ ในขณะที่นี้หมายความว่าคุณสามารถทดสอบซอฟแวร์ของคุณเองและลดข้อผิดพลาดก็ยังหมายถึงเวลาที่ใช้การเข้ารหัสและโครงสร้างพื้นฐานน้อยลงในการใช้กลยุทธ์อย่างน้อยในส่วนที่ก่อนหน้านี้อัลโกอาชีพการค้าของคุณ คุณอาจพบว่าคุณมีความสะดวกสบายในการซื้อขาย Excel หรือ MATLAB และสามารถ outsource การพัฒนาส่วนประกอบอื่น ๆ ฉันจะไม่แนะนำนี้ แต่โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการซื้อขายที่ความถี่ที่สูง คุณต้องถามตัวเองว่าสิ่งที่คุณหวังที่จะบรรลุการซื้อขายโดยอัลกอริทึม คุณสนใจที่จะมีรายได้ปกติโดยคุณหวังที่จะดึงรายได้จากการบัญชีซื้อขายของคุณ? หรือที่คุณสนใจได้รับทุนในระยะยาวและสามารถจ่ายเพื่อการค้าโดยไม่จำเป็นต้องเบิกเงินหรือไม่ การพึ่งพารายได้จะกำหนดความถี่ของกลยุทธ์ของคุณ ถอนรายได้ประจำอื่น ๆ จะต้องมีกลยุทธ์การซื้อขายความถี่สูงที่มีความผันผวนน้อยลง (เช่นอัตราที่สูงขึ้นชาร์ป) ผู้ประกอบการค้าในระยะยาวสามารถจ่ายความถี่ซื้อขายสงบมากขึ้น สุดท้ายไม่ได้รับการหันเหจากความคิดของการเป็นร่ำรวยมากในระยะเวลาสั้น ๆ ที่! ซื้อขายอัลโกไม่ได้เป็นโครงการที่ได้รับรวยอย่างรวดเร็ว - หากมีสิ่งใดที่จะสามารถกลายเป็นโครงการที่ยากจนอย่างรวดเร็ว มันต้องใช้เวลาวินัยอย่างมีนัยสำคัญการวิจัยความขยันและความอดทนที่จะประสบความสำเร็จในการซื้อขายอัลกอริทึม มันสามารถใช้เวลาเป็นเดือนถ้าไม่ปีที่ผ่านมาในการสร้างผลกำไรที่สม่ำเสมอ ขั้นตอนการจัดหาไอเดียเทรดดิ้ง แม้จะมีการรับรู้ร่วมกันไปในทางตรงกันข้ามมันเป็นจริงค่อนข้างตรงไปตรงมาเพื่อหากลยุทธ์การซื้อขายที่ทำกำไรได้ในโดเมนสาธารณะ ไม่เคยมีความคิดที่ซื้อขายได้มากขึ้นพร้อมกว่าที่พวกเขามีวันนี้ วารสารการเงินวิชาการเซิร์ฟเวอร์ก่อนพิมพ์บล็อกซื้อขายฟอรั่มการซื้อขายนิตยสารซื้อขายรายสัปดาห์และข้อความให้ผู้เชี่ยวชาญหลายพันคนของกลยุทธ์การซื้อขายที่ฐานความคิดของคุณเมื่อ เป้าหมายของเราเป็นนักวิจัยเชิงปริมาณการซื้อขายคือการสร้างท่อกลยุทธ์ที่จะทำให้เรามีกระแสของความคิดการซื้อขายอย่างต่อเนื่อง จะเป็นการดีที่เราต้องการที่จะสร้างวิธีการระเบียบในการจัดหาการประเมินผลและการใช้กลยุทธ์ที่เราเจอ จุดมุ่งหมายของท่อที่มีการสร้างปริมาณที่สอดคล้องกันของความคิดใหม่และเพื่อให้เรามีกรอบในการปฏิเสธส่วนใหญ่ของความคิดเหล่านี้ที่มีขั้นต่ำของการพิจารณาอารมณ์ เราจะต้องระมัดระวังมากที่จะไม่ให้เกิดอคติทางความคิดที่มีอิทธิพลต่อวิธีการในการตัดสินใจของเรา นี้อาจจะง่ายเหมือนที่มีการตั้งค่าสำหรับสินทรัพย์หนึ่งมากกว่าอีก (ทองคำและโลหะมีค่าอื่น ๆ มาใจ) เพราะพวกเขาจะมองว่าเป็นแปลกใหม่มากขึ้น เป้าหมายของเราควรจะหากลยุทธ์การทำกำไรอย่างต่อเนื่องกับความคาดหวังในเชิงบวก ทางเลือกของสินทรัพย์ควรจะขึ้นอยู่กับการพิจารณาอื่น ๆ เช่นข้อ จำกัด ทุนการซื้อขายค่านายหน้าและความสามารถในการใช้ประโยชน์จาก หากคุณมีความสมบูรณ์ที่ไม่คุ้นเคยกับแนวคิดของกลยุทธ์การซื้อขายที่แล้วสถานที่แรกที่จะมองอยู่กับตำราที่จัดตั้งขึ้น ตำราคลาสสิกให้บริการที่หลากหลายของที่เรียบง่ายตรงไปตรงมาความคิดที่มากขึ้นด้วยการที่จะทำความคุ้นเคยกับปริมาณการซื้อขาย นี่คือการเลือกที่ผมแนะนำสำหรับผู้ที่ยังใหม่กับการค้าเชิงปริมาณซึ่งค่อยๆกลายเป็นความซับซ้อนมากขึ้นในขณะที่คุณทำงานผ่านรายการ: ปริมาณซื้อขาย: วิธีการสร้างธุรกิจการค้าขั้นตอนด้วยตัวคุณเอง (ไวลีย์เทรดดิ้ง) - เออร์เนสชาน ขั้นตอนการค้าและการ DMA: แนะนำให้รู้จักกับการเข้าถึงโดยตรงกลยุทธ์การค้า - แบร์รี่จอห์นสัน ตัวเลือกที่ราคาผันผวน: กลยุทธ์ขั้นสูงและเทคนิคการค้า - เชลดอน Natenberg ความผันผวนเทรดดิ้ง - ซินแคลยวน การค้าและการแลกเปลี่ยน: จุลภาคตลาดสำหรับผู้ประกอบการ - ลาร์รีแฮร์ริส สำหรับรายชื่อของหนังสืออีกต่อไปปริมาณการซื้อขายโปรดไปที่รายการอ่าน QuantStart สถานที่ต่อไปที่จะหากลยุทธ์ที่ซับซ้อนมากขึ้นอยู่กับฟอรั่มการค้าและการบล็อกการซื้อขาย แต่บันทึกของความระมัดระวัง: บล็อกซื้อขายหลายพึ่งพาแนวคิดของการวิเคราะห์ทางเทคนิค การวิเคราะห์ทางเทคนิคที่เกี่ยวข้องกับการใช้ตัวชี้วัดขั้นพื้นฐานและจิตวิทยาพฤติกรรมในการกำหนดแนวโน้มหรือรูปแบบการกลับรายการในราคาสินทรัพย์ แม้จะเป็นที่นิยมอย่างมากในพื้นที่ซื้อขายการวิเคราะห์ทางเทคนิคเป็นที่ยอมรับว่าค่อนข้างได้ผลในชุมชนทางการเงินเชิงปริมาณ มีบางคนบอกว่ามันไม่ได้ดีไปกว่าการอ่านดวงชะตาหรือเรียนใบชาในแง่ของอำนาจการทำนายของมัน! ในความเป็นจริงมีบุคคลที่ประสบความสำเร็จในการใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ทางเทคนิค แต่เป็น Quants กับกล่องเครื่องมือทางคณิตศาสตร์และสถิติที่ซับซ้อนมากขึ้นในการกำจัดของเราเราสามารถประเมินผลประสิทธิภาพของดังกล่าว "TA-based" กลยุทธ์และการตัดสินใจตามข้อมูลที่มากกว่าของเราฐานในการพิจารณาทางอารมณ์หรืออคติ นี่คือรายการที่นับหน้าถือตาบล็อกซื้อขายอัลกอริทึมและฟอรั่ม: เมื่อคุณมีประสบการณ์ในการประเมินกลยุทธ์ที่เรียบง่ายบางอย่างก็เป็นเวลาที่จะมองไปที่การให้บริการทางวิชาการที่ซับซ้อนมากขึ้น วารสารวิชาการบางคนจะยากที่จะเข้าถึงได้โดยไม่ต้องสมัครสมาชิกหรือค่าใช้จ่ายที่สูงหนึ่งออก หากคุณเป็นสมาชิกหรือศิษย์เก่าของมหาวิทยาลัยคุณควรจะสามารถที่จะได้รับการเข้าถึงบางส่วนของวารสารการเงินเหล่านี้ มิฉะนั้นคุณสามารถดูเซิร์ฟเวอร์ก่อนพิมพ์ ซึ่งเป็นที่เก็บร่างของอินเทอร์เน็ตในช่วงปลายของเอกสารทางวิชาการที่กำลังอยู่ระหว่างการทบทวน เนื่องจากเรามีความสนใจเฉพาะในกลยุทธ์ที่เราประสบความสำเร็จสามารถทำซ้ำ backtest และได้รับผลกำไรให้กับการทบทวนมีความสำคัญน้อยกับเรา ข้อเสียที่สำคัญของกลยุทธ์ทางวิชาการที่พวกเขาสามารถเป็นได้ทั้งมักจะออกจากวันที่ต้องปิดบังข้อมูลทางประวัติศาสตร์และมีราคาแพงในการค้าสินทรัพย์ที่มีสภาพคล่องต่ำชั้นเรียนหรือทำไม่ได้เป็นปัจจัยในค่าธรรมเนียมการลื่นไถลหรือการแพร่กระจาย นอกจากนี้ยังสามารถชัดเจนว่ากลยุทธ์การซื้อขายที่จะดำเนินการตามคำสั่งของตลาด จำกัด การสั่งซื้อหรือไม่ว่าจะมีการสูญเสียหยุด ฯลฯ ดังนั้นมันจึงเป็นสิ่งจำเป็นอย่างยิ่งที่จะทำซ้ำตัวเองเป็นกลยุทธ์ที่ดีที่สุดที่คุณสามารถที่ backtest มันและเพิ่มในการทำธุรกรรมจริง ค่าใช้จ่ายที่มีหลายแง่มุมของสินทรัพย์เป็นที่คุณต้องการในการค้า นี่คือรายการที่เป็นที่นิยมมากขึ้นเซิร์ฟเวอร์ก่อนพิมพ์และวารสารการเงินที่คุณสามารถคิดมาจาก: สิ่งที่เกี่ยวกับการสร้างกลยุทธ์เชิงปริมาณของคุณเองหรือ นี้โดยทั่วไปต้องใช้ (แต่ไม่ จำกัด เพียง) ความเชี่ยวชาญในการหนึ่งหรือมากกว่าหนึ่งประเภทต่อไปนี้: จุลภาคตลาด - กลยุทธ์สำหรับความถี่ที่สูงขึ้นโดยเฉพาะอย่างยิ่งหนึ่งที่สามารถทำให้การใช้จุลภาคตลาด คือความเข้าใจของการเปลี่ยนแปลงที่สั่งจองเพื่อที่จะสร้างผลกำไร ตลาดที่แตกต่างกันจะมีข้อ จำกัด ด้านเทคโนโลยีต่างๆระเบียบเข้าร่วมการตลาดและข้อ จำกัด ที่มีทั้งหมดเปิดให้การแสวงหาผลประโยชน์ผ่านทางกลยุทธ์ที่เฉพาะเจาะจง ซึ่งเป็นพื้นที่ที่มีความซับซ้อนมากและผู้ปฏิบัติงานค้าปลีกจะพบว่ามันยากที่จะแข่งขันในพื้นที่นี้โดยเฉพาะอย่างยิ่งการแข่งขันรวมถึงการที่มีขนาดใหญ่ดีทุนกองทุนป้องกันความเสี่ยงเชิงปริมาณที่มีความสามารถทางด้านเทคโนโลยีที่แข็งแกร่ง โครงสร้างกองทุน - กองทุนรวมที่ลงทุน Pooled เช่นกองทุนบำเหน็จบำนาญความร่วมมือการลงทุนภาคเอกชน (กองทุนป้องกันความเสี่ยง) ที่ปรึกษาการซื้อขายสินค้าและกองทุนรวมมีข้อ จำกัด ทั้งตามระเบียบหนักและสำรองทุนขนาดใหญ่ของพวกเขา ดังนั้นพฤติกรรมบางอย่างที่สอดคล้องกันสามารถใช้ประโยชน์กับผู้ที่มีความว่องไวมากขึ้น ยกตัวอย่างเช่นกองทุนที่มีขนาดใหญ่อาจมีการ จำกัด กำลังการผลิตเนื่องจากขนาดของพวกเขา ดังนั้นหากพวกเขาต้องการได้อย่างรวดเร็ว offload (ขาย) ปริมาณของหลักทรัพย์ที่พวกเขาจะต้องซวนเซมันเพื่อที่จะหลีกเลี่ยง "การย้ายตลาด" อัลกอริทึมสามารถใช้ประโยชน์จากนี้และนิสัยอื่น ๆ ในกระบวนการทั่วไปที่รู้จักกันเป็นโครงสร้างกองทุนเก็งกำไร การเรียนรู้เครื่อง / ปัญญาประดิษฐ์ - เครื่องขั้นตอนวิธีการเรียนรู้ที่ได้กลายเป็นที่แพร่หลายมากขึ้นในปีที่ผ่านมาในตลาดการเงิน แยกประเภท (เช่นหน่อมแน้ม-เบส์, et al.) ฟังก์ชั่นที่ไม่ใช่เชิงเส้น matchers (เครือข่ายประสาท) การเพิ่มประสิทธิภาพและการปฏิบัติ (ขั้นตอนวิธีพันธุกรรม) ทั้งหมดได้รับการใช้ในการทำนายเส้นทางสินทรัพย์หรือเพิ่มประสิทธิภาพของกลยุทธ์การซื้อขาย หากคุณมีพื้นหลังในพื้นที่นี้คุณอาจจะมีความเข้าใจในวิธีการบางอย่างโดยเฉพาะอย่างยิ่งขั้นตอนวิธีการที่อาจจะนำไปใช้ในบางตลาด มีแน่นอนพื้นที่อื่น ๆ อีกมากมายสำหรับ Quants ในการตรวจสอบ เราจะหารือถึงวิธีการที่จะเกิดขึ้นด้วยกลยุทธ์ที่กำหนดเองในรายละเอียดในบทความภายหลัง อย่างต่อเนื่องโดยในการตรวจสอบแหล่งที่มาเหล่านี้เป็นรายสัปดาห์หรือแม้กระทั่งรายวันรายที่คุณกำลังตั้งตัวเองขึ้นที่จะได้รับรายชื่อที่สอดคล้องกันของกลยุทธ์จากหลากหลายของแหล่งที่มา ขั้นตอนต่อไปคือการกำหนดวิธีการที่จะปฏิเสธเซตใหญ่ของกลยุทธ์เหล่านี้เพื่อลดการสูญเสียทรัพยากรเวลาและ backtesting ของคุณเกี่ยวกับกลยุทธ์ที่มีแนวโน้มที่จะไม่ได้ประโยชน์ การประเมินกลยุทธ์การซื้อขาย ครั้งแรกและเนื้อหาการพิจารณาที่ชัดเจนที่สุดคือไม่ว่าคุณจะเข้าใจความจริงกลยุทธ์ที่ คุณจะสามารถที่จะอธิบายถึงกลยุทธ์ที่รัดกุมหรือมันไม่ต้องใช้สาย caveats และรายการพารามิเตอร์ไม่มีที่สิ้นสุดหรือไม่? นอกจากนี้กลยุทธ์ที่ไม่ได้มีดีพื้นฐานที่มั่นคงในความเป็นจริง? ตัวอย่างเช่นคุณสามารถชี้ไปที่พฤติกรรมบางเหตุผลหรือข้อ จำกัด กองทุนโครงสร้างที่อาจจะก่อให้เกิดรูปแบบ (s) คุณกำลังพยายามที่จะใช้ประโยชน์? ข้อ จำกัด นี้จะถือได้ถึงการเปลี่ยนแปลงการปกครองเช่นการหยุดชะงักสภาพแวดล้อมด้านกฎระเบียบอย่างมาก? กลยุทธ์ที่ไม่ขึ้นอยู่กับกฎระเบียบที่ซับซ้อนทางสถิติหรือคณิตศาสตร์? มันนำไปใช้กับอนุกรมเวลาทางการเงินใด ๆ หรือเป็นเฉพาะกับสินทรัพย์ที่ว่ามันจะอ้างว่าจะทำกำไรได้หรือไม่ คุณอย่างต่อเนื่องควรจะคิดเกี่ยวกับปัจจัยเหล่านี้เมื่อมีการประเมินวิธีการค้าใหม่มิฉะนั้นคุณอาจเสียจำนวนมากของเวลาความพยายามที่จะ backtest และเพิ่มประสิทธิภาพของกลยุทธ์ไม่ได้ประโยชน์ เมื่อคุณได้กำหนดว่าคุณเข้าใจหลักการพื้นฐานของกลยุทธ์ที่คุณต้องตัดสินใจว่ามันเหมาะกับบุคลิกของรายละเอียดดังกล่าวข้างต้นของคุณ นี้ไม่ได้เป็นที่คลุมเครือพิจารณาเป็นเสียง! กลยุทธ์ที่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญจะอยู่ในลักษณะประสิทธิภาพของพวกเขา มีบุคลิกภาพบางอย่างที่สามารถจัดการกับเป็นช่วงเวลาที่สำคัญมากของการเบิกหรือยินดีที่จะรับความเสี่ยงมากขึ้นสำหรับการกลับมามีขนาดใหญ่ แม้จะมีความจริงที่ว่าเราเป็น Quants, และพยายามขจัดอคติทางปัญญามากที่สุดเท่าที่เป็นไปได้และควรจะสามารถประเมินกลยุทธ์ dispassionately อคติมักจะคืบคลานเข้ามา. ดังนั้นเราต้องมีความสอดคล้องกันหมายถึงการไร้ความรู้สึกผ่านทางที่จะประเมินประสิทธิภาพของกลยุทธ์ . นี่คือรายการของเกณฑ์ที่ผมตัดสินกลยุทธ์ใหม่ที่มีศักยภาพโดย: วิธีการ - เป็นแรงผลักดันกลยุทธ์ที่ใช้หมายถึงย้อนกลับ, ตลาดกลางทิศทาง? กลยุทธ์ที่ไม่ต้องพึ่งพาความซับซ้อน (หรือซับซ้อน) สถิติหรือเครื่องเทคนิคการเรียนรู้ที่มีความยากที่จะเข้าใจและต้องมีปริญญาเอกในสถิติที่จะเข้าใจ? ไม่แนะนำเทคนิคเหล่านี้ในปริมาณที่มีนัยสำคัญของพารามิเตอร์ซึ่งอาจนำไปสู่​​การเพิ่มประสิทธิภาพอคติ? เป็นกลยุทธ์ที่มีแนวโน้มที่จะทนต่อการเปลี่ยนแปลงระบอบการปกครอง (เช่นระเบียบใหม่ที่มีศักยภาพของตลาดการเงิน) ชาร์ปอัตราส่วน - อั​​ตราส่วนชาร์ป heuristically ลักษณะรางวัล / อัตราส่วนความเสี่ยงของกลยุทธ์ มันประเมินผลตอบแทนเ​​ท่าใดคุณสามารถบรรลุสำหรับระดับของความผันผวนทนโค้งส่วนได้เสีย ธรรมชาติเราต้องกำหนดระยะเวลาและความถี่ที่ผลตอบแทนและความผันผวนเหล่านี้ (เช่นค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน) จะวัดมากกว่า กลยุทธ์ความถี่สูงจะต้องมีอัตราการสุ่มตัวอย่างที่มากขึ้นของส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน แต่ช่วงเวลาที่สั้นลงโดยรวมของการวัดตัวอย่างเช่น Leverage - ไม่จำเป็นต้องมีกลยุทธ์ที่สำคัญในการยกระดับเพื่อที่จะได้กำไร? ไม่จำเป็นต้องมีกลยุทธ์การใช้งานของสัญญาซื้อขายล่วงหน้ายกระดับ (ฟิวเจอร์สตัวเลือกแลกเปลี่ยน) เพื่อที่จะทำให้การกลับมาหรือไม่? สัญญา leveraged เหล่านี้สามารถมีความผันผวนหนักลักษณะและทำให้สามารถนำไปสู่​​อัตรากำไรขั้นต้นสาย คุณมีเงินทุนการค้าและอารมณ์สำหรับความผันผวนดังกล่าวหรือไม่ ความถี่ - ความถี่ของกลยุทธ์ที่มีการเชื่อมโยงอย่างใกล้ชิดกับสแต็คเทคโนโลยี (และความเชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีจึง) อัตราส่วนชาร์ปและระดับโดยรวมของต้นทุนการทำธุรกรรม ทุกปัญหาอื่น ๆ ถือว่าเป็นกลยุทธ์ความถี่สูงจำเป็นต้องใช้เงินทุนมากขึ้นมีความซับซ้อนมากขึ้นและยากที่จะดำเนินการ แต่สมมติว่าเครื่องยนต์ backtesting ของคุณมีความซับซ้อนและมีข้อผิดพลาดฟรีพวกเขามักจะมีสูงกว่าอัตราส่วนชาร์ป ความผันผวน - ความผันผวนอย่างรุนแรงเป็นเรื่องที่เกี่ยวข้องกับ "ความเสี่ยง" ของกลยุทธ์ อัตราส่วนชาร์ปลักษณะนี้ ความผันผวนที่สูงขึ้นของสินทรัพย์ภายใต้ถ้าป้องกันความเสี่ยงมักจะนำไปสู่​​ความผันผวนที่สูงขึ้นในส่วนของเส้นโค้งและทำให้มีขนาดเล็กลงอัตราส่วนชาร์ป ฉันกำลังแน่นอนสมมติว่าความผันผวนในเชิงบวกจะประมาณเท่ากับความผันผวนเชิงลบ กลยุทธ์บางคนอาจมีความผันผวนมากขึ้นข้อเสีย คุณจะต้องตระหนักถึงคุณลักษณะเหล่านี้ ชนะ / การสูญเสียเฉลี่ยกำไร / ขาดทุน - กลยุทธ์จะแตกต่างกันในลักษณะของพวกเขาชนะการสูญเสีย / และกำไรเฉลี่ย / ขาดทุน หนึ่งสามารถมีกลยุทธ์การทำกำไรได้มากถึงแม้ว่าจำนวนของการสูญเสียธุรกิจการค้าที่เกินจำนวนการซื้อขายที่ชนะ กลยุทธ์โมเมนตัมมีแนวโน้มที่จะมีรูปแบบนี้เป็นพวกเขาขึ้นอยู่กับจำนวนเล็ก ๆ ของ "บิ๊กฮิต" เพื่อที่จะทำกำไร กลยุทธ์การพลิกกลับ-หมายถึงแนวโน้มที่จะมีโปรไฟล์ของฝ่ายตรงข้ามที่มากขึ้นของธุรกิจการค้าเป็น "ผู้ชนะ" แต่การสูญเสียการซื้อขายอาจจะค่อนข้างรุนแรง สูงสุดเบิก - เดอะเบิกสูงสุดโดยรวมที่ใหญ่ที่สุดสูงสุดต่อการลดลงร้อยละรางบนเส้นโค้งส่วนของกลยุทธ์ กลยุทธ์โมเมนตัมที่รู้จักกันดีจะได้รับจากระยะเวลาของการเบิกถอนขยาย (เนื่องจากสตริงของการซื้อขายที่เพิ่มขึ้นการสูญเสียจำนวนมาก) ผู้ค้าจำนวนมากจะให้ขึ้นในช่วงเวลาของการเบิกขยายแม้ว่าการทดสอบทางประวัติศาสตร์ได้แนะนำนี้คือ "ธุรกิจตามปกติ" สำหรับกลยุทธ์ที่ คุณจะต้องตรวจสอบสิ่งที่ร้อยละของการเบิก (และสิ่งที่ช่วงเวลา) คุณสามารถยอมรับก่อนที่จะหยุดการซื้อขายกลยุทธ์ของคุณ นี่คือการตัดสินใจส่วนบุคคลอย่างมากจึงต้องพิจารณาอย่างรอบคอบ ความจุ / สภาพคล่อง - ในระดับค้าปลีกนอกจากคุณจะซื้อขายในตราสารสภาพคล่องสูง (เช่นหุ้นขนาดเล็กฝา), คุณจะไม่ต้องกังวลกับตัวเองอย่างมากที่มีความจุกลยุทธ์ ความจุกำหนดความยืดหยุ่นของกลยุทธ์ที่ใช้เงินทุนต่อไป หลายของกองทุนป้องกันความเสี่ยงที่มีขนาดใหญ่ประสบปัญหากำลังการผลิตอย่างมีนัยสำคัญเป็นกลยุทธ์ของพวกเขาเพิ่มขึ้นในการจัดสรรทุน พารามิเตอร์ - กลยุทธ์บางอย่าง (โดยเฉพาะที่พบในชุมชนการเรียนรู้เครื่อง) ต้องมีปริมาณมากของพารามิเตอร์ ทุกพารามิเตอร์กลยุทธ์พิเศษที่ต้องใช้ใบมันเสี่ยงที่จะมีอคติการเพิ่มประสิทธิภาพ (หรือเรียกว่า "เส้นโค้งกระชับ") คุณควรพยายามและกลยุทธ์เป้าหมายกับพารามิเตอร์น้อยที่สุดเท่าที่เป็นไปได้หรือให้แน่ใจว่าคุณมีปริมาณที่เพียงพอของข้อมูลที่จะทดสอบกลยุทธ์ของคุณบน เกณฑ์มาตรฐาน - เกือบกลยุทธ์ทั้งหมด (ยกเว้นกรณีที่มีลักษณะเป็น "ผลตอบแทนที่แน่นอน") จะวัดกับมาตรฐานประสิทธิภาพบาง มาตรฐานมักจะเป็นดัชนีที่ characterizes ตัวอย่างขนาดใหญ่ของสินทรัพย์ภายใต้การซื้อขายว่ากลยุทธ์ในการ. หากกลยุทธ์ที่ธุรกิจการค้าขนาดใหญ่ฝาหุ้นสหรัฐแล้ว S & P500 จะเป็นมาตรฐานในการวัดธรรมชาติกลยุทธ์ของคุณกับ คุณจะได้ยินคำว่า "อัลฟา" และ "เบต้า" นำไปใช้กับกลยุทธ์ประเภทนี้ เราจะหารือสัมประสิทธิ์เหล่านี้ในเชิงลึกในบทความในภายหลัง ขอให้สังเกตว่าเรายังไม่ได้กล่าวถึงผลตอบแทนที่เกิดขึ้นจริงของกลยุทธ์ นี้เป็นเพราะเหตุใด ในการแยกผลตอบแทนจริงให้เรามีข้อมูล จำกัด ประสิทธิภาพของกลยุทธ์ พวกเขาไม่ได้ให้ความเข้าใจในการใช้ประโยชน์จากความผันผวน, มาตรฐานหรือความต้องการเงินทุน ดังนั้นกลยุทธ์ไม่ค่อยมีการตัดสินผลตอบแทนของพวกเขาเพียงอย่างเดียว เสมอพิจารณาคุณลักษณะของกลยุทธ์ความเสี่ยงก่อนที่จะมองไปที่ผลตอบแทน ในขั้นตอนนี้หลายกลยุทธ์ที่พบจากท่อของคุณจะถูกปฏิเสธจากมือเพราะพวกเขาจะไม่ตอบสนองความต้องการเงินทุนของคุณ จำกัด การใช้ประโยชน์จากความอดทนเบิกสูงสุดหรือการตั้งค่าความผันผวน กลยุทธ์ที่ยังคงอยู่ในขณะนี้สามารถได้รับการพิจารณา backtesting อย่างไรก็ตามก่อนที่จะเป็นไปได้ก็เป็นสิ่งจำเป็นที่จะต้องพิจารณาอย่างใดอย่างหนึ่งตามเกณฑ์การปฏิเสธสุดท้าย - ของข้อมูลทางประวัติศาสตร์ที่มีอยู่ในการที่จะทดสอบกลยุทธ์เหล่านี้ การได้รับข้อมูลที่สำคัญทางประวัติศาสตร์ ปัจจุบันความกว้างของข้อกำหนดทางเทคนิคทั่วสินทรัพย์สำหรับการจัดเก็บข้อมูลในอดีตเป็นอย่างมาก เพื่อที่จะยังคงอยู่ในการแข่งขันทั้งด้านการซื้อ (เงิน) และขายด้าน (ธนาคารเพื่อการลงทุน) ลงทุนอย่างมากในโครงสร้างพื้นฐานทางเทคนิคของพวกเขา มันเป็นความจำเป็นที่จะต้องพิจารณาความสำคัญของมัน โดยเฉพาะอย่างยิ่งเรามีความสนใจในทันเวลาความถูกต้องและความต้องการจัดเก็บ ตอนนี้ผมจะร่างพื้นฐานของการได้รับข้อมูลทางประวัติศาสตร์และวิธีการจัดเก็บ แต่น่าเสียดายที่นี้เป็นเรื่องที่ลึกมากและทางเทคนิคดังนั้นฉันจะไม่สามารถที่จะพูดทุกอย่างในบทความนี้ แต่ผมจะเขียนมากขึ้นเกี่ยวกับเรื่องนี้ในอนาคตเป็นประสบการณ์ในอุตสาหกรรมก่อนของฉันในอุตสาหกรรมการเงินเป็นส่วนใหญ่ที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลทางการเงินที่ได้มาจัดเก็บข้อมูลและการเข้าถึง ในส่วนก่อนหน้านี้ที่เราได้ตั้งท่อกลยุทธ์ที่ช่วยให้เราสามารถปฏิเสธกลยุทธ์บางอย่างขึ้นอยู่กับเกณฑ์การปฏิเสธของเราเอง ในส่วนนี้เราจะกรองกลยุทธ์มากขึ้นตามความต้องการของเราเองสำหรับการได้รับข้อมูลทางประวัติศาสตร์ การพิจารณาหัวหน้า (โดยเฉพาะอย่างยิ่งในระดับผู้ประกอบการค้าปลีก) ค่าใช้จ่ายของข้อมูลที่ต้องการจัดเก็บและระดับของความเชี่ยวชาญทางเทคนิค เรายังต้องหารือเกี่ยวกับความแตกต่างของข้อมูลที่มีอยู่และการพิจารณาที่แตกต่างกันในแต่ละชนิดของข้อมูลที่จะกำหนดให้กับเรา ขอเริ่มต้นด้วยการพูดถึงชนิดของข้อมูลที่มีอยู่และปัญหาที่สำคัญที่เราจะต้องคิดเกี่ยวกับ: ข้อมูลพื้นฐาน - ซึ่งรวมถึงข้อมูลเกี่ยวกับแนวโน้มเศรษฐกิจมหภาคเช่นอัตราดอกเบี้ย, อัตราเงินเฟ้อ, การดำเนินการขององค์กร (เงินปันผลหุ้นแยก) เอกสารที่ยื่นต่อสำนักงานคณะกรรมการ ก. ล.ต. บัญชีของ บริษัท ตัวเลขผลประกอบการรายงานพืชข้อมูลอุตุนิยมวิทยา ฯลฯ ข้อมูลนี้มักจะใช้ในการ บริษัท มูลค่าหรือทรัพย์สินอื่นบนพื้นฐานพื้นฐานเช่นผ่านทางวิธีคาดว่าบางส่วนของกระแสเงินสดในอนาคต แต่ไม่รวมถึงชุดของราคาหุ้น บางข้อมูลพื้นฐานที่สามารถใช้ได้อย่างอิสระจากเว็บไซต์ของรัฐบาล ระยะยาวอื่นข้อมูลพื้นฐานทางประวัติศาสตร์อาจมีราคาแพงมาก ต้องการจัดเก็บข้อมูลมักจะมีขนาดไม่ใหญ่โดยเฉพาะอย่างยิ่งเว้นแต่หลายพัน บริษัท อยู่ระหว่างการศึกษาในครั้งเดียว ข่าวสาร - ข้อมูลข่าวมักจะเป็นคุณภาพในธรรมชาติ ประกอบด้วยบทความบล็อกโพสต์โพสต์ไมโครบล็อก ("ทวิตเตอร์") และบรรณาธิการ เครื่องเทคนิคการเรียนรู้เช่นการจําแนกมักจะใช้ในการตีความความเชื่อมั่น ข้อมูลนี้ยังมักจะใช้ได้อย่างอิสระหรือราคาถูกผ่านการสมัครใช้สื่อ ใหม่ "NoSQL" ฐานข้อมูลการจัดเก็บเอกสารได้รับการออกแบบมาเพื่อเก็บชนิดของที่ไม่มีโครงสร้างข้อมูลเชิงคุณภาพนี้ ข้อมูลราคาสินทรัพย์ - นี่คือโดเมนข้อมูลแบบดั้งเดิมของ quant มันประกอบไปด้วยชุดช่วงเวลาของราคาสินทรัพย์ ตราสารทุน (หุ้น) คงผลิตภัณฑ์รายได้ (พันธบัตร), สินค้าและราคาแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศทั้งหมดนั่งอยู่ภายในชั้นนี้ ข้อมูลทางประวัติศาสตร์ในแต่ละวันมักจะตรงไปตรงมาที่จะได้รับสำหรับสินทรัพย์ที่เรียบง่ายเช่นตราสารทุน แต่เมื่อความถูกต้องและความสะอาดจะถูกรวมและอคติทางสถิติออกข้อมูลที่สามารถกลายเป็นราคาแพง นอกจากนี้ข้อมูลอนุกรมเวลามักจะมีความต้องการจัดเก็บอย่างมีนัยสำคัญโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อข้อมูลระหว่างวันมีการพิจารณา เครื่องมือทางการเงิน - หุ้น, พันธบัตร, ฟิวเจอร์สและตัวเลือกอนุพันธ์แปลกใหม่มากขึ้นมีลักษณะที่แตกต่างกันมากและพารามิเตอร์ ดังนั้นจึงไม่มี "หนึ่งขนาดเหมาะกับทุกคน" โครงสร้างฐานข้อมูลที่สามารถรองรับพวกเขา การดูแลอย่างมีนัยสำคัญจะต้องได้รับการออกแบบและการดำเนินงานของโครงสร้างฐานข้อมูลสำหรับเครื่องมือทางการเงินต่างๆ เราจะหารือถึงสถานการณ์ที่มีความยาวเมื่อเรามาสร้างฐานข้อมูลหลักหลักทรัพย์ในบทความในอนาคต ความถี่ - สูงกว่าความถี่ของข้อมูลค่าใช้จ่ายมากขึ้นและความต้องการการจัดเก็บข้อมูล สำหรับกลยุทธ์ความถี่ต่ำข้อมูลทุกวันมักจะเพียงพอ สำหรับกลยุทธ์ที่มีความถี่สูงก็อาจจะมีความจำเป็นเพื่อให้ได้ข้อมูลเห็บระดับและสำเนาแม้ประวัติศาสตร์ของการแลกเปลี่ยนการค้าโดยเฉพาะอย่างยิ่งข้อมูลที่สั่งจอง การใช้เครื่องมือสำหรับการจัดเก็บข้อมูลประเภทนี้เป็นอย่างมากเทคโนโลยีเข้มข้นและเหมาะสำหรับผู้ที่มีการเขียนโปรแกรมที่แข็งแกร่ง / พื้นหลังทางเทคนิค มาตรฐาน - กลยุทธ์ที่อธิบายข้างต้นมักจะนำมาเปรียบเทียบกับเกณฑ์มาตรฐาน นี้มักจะปรากฏตัวเป็นอนุกรมเวลาทางการเงินเพิ่มเติม สำหรับตราสารทุนนี้มักจะเป็นมาตรฐานแห่งชาติหุ้นเช่นดัชนี S & P500 (US) หรือ FTSE100 (UK) สำหรับกองทุนตราสารคงที่มันเป็นประโยชน์ในการเปรียบเทียบเทียบกับตะกร้าของพันธบัตรหรือคงผลิตภัณฑ์รายได้ "อัตราความเสี่ยงฟรี" (กล่าวคืออัตราดอกเบี้ยที่เหมาะสม) นอกจากนี้ยังเป็นอีกหนึ่งมาตรฐานที่ยอมรับอย่างกว้างขวาง ประเภทสินทรัพย์ทั้งหมดมีมาตรฐานได้รับการสนับสนุนจึงจะมีความจำเป็นในการวิจัยนี้ขึ้นอยู่กับกลยุทธ์ของคุณโดยเฉพาะอย่างยิ่งถ้าคุณต้องการที่จะได้รับความสนใจในกลยุทธ์ของคุณจากภายนอก เทคโนโลยี - กองเทคโนโลยีที่อยู่เบื้องหลังข้อมูลทางการเงินที่ศูนย์จัดเก็บข้อมูลที่มีความซับซ้อน บทความนี้สามารถขูดพื้นผิวเกี่ยวกับสิ่งที่มีส่วนเกี่ยวข้องในการสร้างหนึ่ง แต่จะไปรอบ ๆ ศูนย์เครื่องมือฐานข้อมูลเช่นระบบการจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (RDBMS) เช่น MySQL, SQL Server, Oracle หรือเอกสารการจัดเก็บเครื่องยนต์ (คือ "NoSQL") นี้จะเข้าถึงได้ผ่านทาง "ตรรกะทางธุรกิจ" รหัสโปรแกรมที่ queries ฐานข้อมูลและให้การเข้าถึงเครื่องมือภายนอกเช่น MATLAB, R หรือ Excel บ่อยครั้งที่ตรรกะทางธุรกิจนี้ถูกเขียนใน C ++, C #, Java หรืองูหลาม นอกจากนี้คุณยังจะต้องเป็นเจ้าภาพข้อมูลบางทั้งบนเครื่องคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลของคุณเองหรือเซิร์ฟเวอร์ระยะไกลผ่านทางอินเทอร์เน็ต ผลิตภัณฑ์เช่น Amazon Web Services ได้ทำนี้ง่ายและราคาถูกในปีที่ผ่านมา แต่ก็ยังจะต้องมีความเชี่ยวชาญทางเทคนิคที่สำคัญในการประสบความสำเร็จในลักษณะที่มีประสิทธิภาพ ที่สามารถเห็นได้เมื่อเป็นกลยุทธ์ที่ได้รับการยืนยันผ่านทางท่อมันจะมีความจำเป็นในการประเมินความพร้อมค่าใช้จ่ายความซับซ้อนและรายละเอียดการดำเนินการเฉพาะชุดของข้อมูลทางประวัติศาสตร์ คุณอาจจะพบว่ามันเป็นสิ่งที่จำเป็นที่จะปฏิเสธกลยุทธ์ที่ใช้ แต่เพียงผู้เดียวในการพิจารณาข้อมูลทางประวัติศาสตร์ ซึ่งเป็นพื้นที่ที่มีขนาดใหญ่และทีมงานของปริญญาเอกทำงานที่กองทุนมีขนาดใหญ่ทำให้การกำหนดราคาให้แน่ใจว่ามีความถูกต้องและทันเวลา ไม่ประมาทความยากลำบากในการสร้างศูนย์ข้อมูลที่แข็งแกร่งเพื่อวัตถุประสงค์ backtesting ของคุณ! ฉันไม่ต้องการที่จะพูด แต่ที่แพลตฟอร์ม backtesting จำนวนมากสามารถให้ข้อมูลนี้สำหรับคุณโดยอัตโนมัติ - ค่าใช้จ่าย ดังนั้นมันจะใช้เวลามากของความเจ็บปวดการดำเนินการออกไปจากคุณและคุณสามารถมีสมาธิอย่างหมดจดในการดำเนินกลยุทธ์และการเพิ่มประสิทธิภาพ เครื่องมือเช่น TradeStation มีความสามารถนี้ แต่มุมมองส่วนตัวของฉันคือการใช้ให้มากที่สุดเท่าที่เป็นไปได้ภายในและหลีกเลี่ยงการจ้างชิ้นส่วนของสแต็คไปยังผู้ขายซอฟแวร์ ฉันชอบกลยุทธ์ความถี่สูงขึ้นเนื่องจากอัตราส่วนชาร์ปน่าสนใจมากขึ้นของพวกเขา แต่พวกเขามักจะคู่แน่นไปยังกองเทคโนโลยีขั้นสูงที่เพิ่มประสิทธิภาพเป็นสิ่งสำคัญ ตอนนี้ที่เราได้กล่าวถึงปัญหารอบข้อมูลทางประวัติศาสตร์มันเป็นเวลาที่จะเริ่มต้นการใช้กลยุทธ์ของเราในเครื่องยนต์ backtesting นี้จะเป็นเรื่องของบทความอื่น ๆ ตามที่มันเป็นพื้นที่ขนาดใหญ่อย่างเท่าเทียมกันของการสนทนา! ไมเคิลฮอลล์มัวร์ ไมค์เป็นผู้ก่อตั้ง QuantStart และได้รับการมีส่วนร่วมในอุตสาหกรรมการเงินเชิงปริมาณสำหรับในช่วงห้าปีที่ผ่านมาส่วนใหญ่เป็นนักพัฒนา quant และต่อมาเป็นที่ปรึกษาผู้ประกอบการ quant สำหรับกองทุนป้องกันความเสี่ยง วิธีการระบุขั้นตอนกลยุทธ์การซื้อขาย 3 มิถุนายน 2013 05:00 0 ความคิดเห็นเข้าชม: 2885 ในบทความนี้ผมอยากจะแนะนำให้ท่านรู้จักวิธีการที่ตัวผมเองที่ทำกำไรได้ระบุกลยุทธ์การซื้อขายอัลกอริทึม เป้าหมายของเราในวันนี้คือการทำความเข้าใจในรายละเอียดว่าจะหาประเมินและเลือกระบบดังกล่าว ป่วยอธิบายวิธีการระบุกลยุทธ์การเป็นมากเกี่ยวกับความชอบส่วนบุคคลในขณะที่มันเป็นเรื่องเกี่ยวกับผลการดำเนินงานกลยุทธ์วิธีการตรวจสอบชนิดและปริมาณของข้อมูลทางประวัติศาสตร์สำหรับการทดสอบวิธีการ dispassionately ประเมินกลยุทธ์การซื้อขายและในที่สุดวิธีการดำเนินการไปสู่​​ขั้นตอนการ backtesting และการดำเนินกลยุทธ์ . ระบุการตั้งค่าส่วนตัวของคุณเองเพื่อการค้า เพื่อที่จะให้ผู้ประกอบการที่ประสบความสำเร็จอย่างใดอย่างหนึ่งหรืออัลกอริทึม discretionally มันเป็นสิ่งจำเป็นที่จะถามตัวเองบางคำถามที่ซื่อสัตย์ เทรดดิ้งให้คุณมีความสามารถในการที่จะสูญเสียเงินในอัตราที่น่าตกใจดังนั้นจึงมีความจำเป็นต้อง 8220; รู้ thyself8221; มากที่สุดเท่าที่มีความจำเป็นต้องเข้าใจกลยุทธ์ที่คุณเลือก ผมจะบอกว่าการพิจารณาที่สำคัญที่สุดในการซื้อขายคือการตระหนักถึงบุคลิกภาพของคุณเอง การค้าและการค้าอัลกอริทึมโดยเฉพาะอย่างยิ่งต้องมีระดับที่มีนัยสำคัญของการมีวินัยความอดทนและออกทางอารมณ์ เนื่องจากคุณจะให้ขั้นตอนวิธีการดำเนินการค้าของคุณให้คุณมีความจำเป็นต้องได้รับการแก้ไขที่จะไม่ยุ่งเกี่ยวกับกลยุทธ์ที่เมื่อมันจะถูกดำเนินการ นี้อาจเป็นเรื่องยากมากโดยเฉพาะอย่างยิ่งในช่วงเวลาของการเบิกขยาย อย่างไรก็ตามกลยุทธ์การจำนวนมากที่ได้รับการแสดงที่จะทำกำไรสูงใน backtest สามารถถูกทำลายจากการรบกวนที่เรียบง่าย เข้าใจว่าถ้าคุณต้องการที่จะเข้าสู่โลกของการซื้อขายอัลกอริทึมที่คุณจะได้รับการทดสอบอารมณ์และว่าในการที่จะประสบความสำเร็จก็เป็นสิ่งจำเป็นในการทำงานผ่านความยากลำบากเหล่านี้! พิจารณาต่อไปเป็นหนึ่งของเวลา คุณมีงานเต็มเวลา? คุณทำงานเวลาส่วนหนึ่ง? คุณทำงานจากที่บ้านหรือมีการเดินทางที่ยาวนานในแต่ละวัน? คำถามเหล่านี้จะช่วยตรวจสอบความถี่ของกลยุทธ์ที่คุณควรแสวงหา สำหรับบรรดาของคุณในการจ้างงานเต็มเวลา, กลยุทธ์ฟิวเจอร์สระหว่างวันอาจจะไม่เหมาะสม (อย่างน้อยจนกว่าจะเป็นไปโดยอัตโนมัติอย่างเต็มที่!) ข้อ จำกัด ด้านเวลาของคุณยังจะกำหนดวิธีการของกลยุทธ์ หากกลยุทธ์ของคุณมีการซื้อขายบ่อยครั้งและพึ่งพาฟีดข่าวที่มีราคาแพง (เช่นสถานีบลูมเบิร์ก) คุณอย่างชัดเจนจะต้องเป็นจริงเกี่ยวกับความสามารถของคุณจะประสบความสำเร็จในขณะนี้ทำงานที่สำนักงาน! สำหรับบรรดาของคุณที่มีจำนวนมากของเวลาหรือทักษะในการทำงานโดยอัตโนมัติกลยุทธ์ของคุณคุณอาจต้องการที่จะมองเข้าไปซื้อขายความถี่สูงขึ้นทางเทคนิค (HFT) กลยุทธ์ ความเชื่อของฉันก็คือว่ามันมีความจำเป็นต้องดำเนินการวิจัยอย่างต่อเนื่องเป็นกลยุทธ์การค้าของคุณที่จะรักษาผลงานที่ทำกำไรได้อย่างต่อเนื่อง กลยุทธ์อยู่ไม่กี่ 8220; ภายใต้ radar8221 นั้น ตลอดไป ดังนั้นเป็นส่วนสำคัญของเวลาที่จัดสรรให้กับการซื้อขายจะอยู่ในการดำเนินการวิจัยอย่างต่อเนื่อง ถามตัวเองว่าคุณพร้อมที่จะทำเช่นนี้มันจะแตกต่างระหว่างการทำกำไรที่แข็งแกร่งหรือช้าลงไปสู่​​การสูญเสีย นอกจากนี้คุณยังต้องพิจารณาทุนการค้าของคุณ ได้รับการยอมรับโดยทั่วไปจำนวนเงินขั้นต่ำที่เหมาะสำหรับกลยุทธ์เชิงปริมาณเป็น 50,000 เหรียญสหรัฐ (ประมาณ 35,000 £สำหรับเราในสหราชอาณาจักร) ถ้าฉันเริ่มต้นอีกครั้งฉันจะเริ่มต้นด้วยจำนวนเงินที่มีขนาดใหญ่อาจจะใกล้ 100,000 เหรียญสหรัฐ (ประมาณ 70,000 £) นี้เป็นเพราะต้นทุนการทำธุรกรรมจะมีราคาแพงมากสำหรับช่วงกลางถึงกลยุทธ์ความถี่สูงและมีความจำเป็นต้องมีเงินทุนเพียงพอที่จะดูดซับพวกเขาในช่วงเวลาของการเบิก นี้เป็นเพราะเหตุใด