신흥 시장 전문화 MOOC 및 무료 온라인 코스의 트레이딩 전략.
이 특성화는 개인 투자자와 돈 관리자에게 자신의 거래 전략을 개발하고 테스트하는 데 필요한 기술을 갖추고 있습니다. Specialization을 마치면 엄격한 학술 연구에 기반한 8 가지 기성품 거래 전략을 적용 할 준비가됩니다. 또한 자신의 거래 전략을 디자인하고 다시 테스트하고 성과를 측정 할 수 있습니다.
이 과정의 목적은 현존하는 문헌에서 발견 한 전략을 재현 할 수 있도록 비정상에 관한 문헌을 이해하는 데 필요한 지식을 학습자에게 부여하는 것입니다.
이 과정은 신흥 시장에서 작동하는 7 가지 거래 전략 중 2 가지를 다루고 있습니다. 이 7 가지에는 기세, 운동량 추락, 가격 반전, 수입의 지속성, 수입의 질, 기본 비즈니스 성장, 행동 편향 및 회사에 대한 비즈니스 보고서의 원문 분석을 기반으로 한 전략이 포함됩니다.
이 과정은 선진 시장과 신흥 시장의 모든 전략에 대한 백 테스트 결과를 제공합니다. 학습자는 또한 생존 편견을 앞당기 기 위해 굴복하지 않고 백 테스트의 과학적 방법을 가르쳐줍니다.
이 코스는 처음 세 코스의 모든 학습을 통합하고 학습자에게 전략 포트폴리오를 구축하고이를 헤지 펀드에 통합하는 방법을 안내합니다. 코스의 첫 번째 부분에서는 위험 및 수익 측면에서 포트폴리오에 대한 전략의 기여도를 측정하는 방법을 배우게됩니다. 기존 포트폴리오뿐만 아니라 새 포트폴리오에도 전략을 포함시켜야 할 결과를 알 수 있습니다.
종결 프로젝트에서는 새로운 거래 전략을 개발하고 코스에서 배운 도구를 사용하여 평가하고 기존 포트폴리오와 통합하며 헤지 펀드를 시작할 계획을 세웁니다.
라틴 아메리카 및 아시아의 신흥 주식 시장에서 기술 거래 전략 테스트.
이 연구는 1982 년 1 월부터 1995 년 4 월까지 라틴 아메리카와 아시아의 10 개 신흥 주식 시장에서 10 개의 가변 길이 이동 평균 (VMA) 기술 거래 규칙의 잠재적 이익을 조사합니다. 각 규칙에 대한 거래 비용 후 평균 판매 차이 수익률 국가는 구매 전략과 비교됩니다. 대만, 태국 및 멕시코는 기술 거래 전략이 수익을 창출 할 수있는 시장으로 부상합니다. 다른 시장들에 대한 수익성에 대한 강력한 증거는 찾을 수 없습니다. 그러나 10 개의 신흥 시장에서 테스트 한 100 개의 국가 거래 규칙 조합 중 82 개가 통계적 중요성을 무시하고 수익률 변동의 방향을 올바르게 예측한다는 것을 알게되었습니다. 이러한 결과는 중요한 자산 배분 정보를 투자자에게 제공 할 수 있습니다.
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무역 전략 개발을위한 체계적인 접근.
거래 시스템 개발 초보자 안내서의 제 1 부 및 제 2 부에서는 필요한 기술과 거래 시스템에 접근하는 방법에 대해 이야기했습니다. 우리는 자동화 된 거래 시스템이 여러 요소로 구성되어 있다고 말했습니다. 거래하고자하는 시장을 결정하고, 거래 논리를 식별하고 코딩하며, 거래 비용을 계산하고, 백 테스팅 (overfit)을 통해 최적화해야합니다.
여기서는 거래 논리를 확인하고 전략을 개발하는 과정에 대해 구체적으로 설명합니다. 전략은 거래 시스템의 고기가 될 것입니다.
거래 전략의 최종 목표는 거래 할 수있는 특정 자산을 구매하거나 판매하는 최종 거래 행동을 제공하는 것입니다. 그러나이 최종 목표로 이끄는 구조화 된 프로세스가 있습니다. 이상적으로 거래 전략은 다음을 결정해야합니다.
DIRECTION : 자산이 저렴하거나 비싸거나 공정한 가치인지 확인하십시오. ENTRY TRADE : 자산이 저렴하거나 비싸다는 가정하에, 해당 자산을 매매하기로 결정하십시오. EXIT TRADE : 자산이 공정한 가격이고 해당 자산의 위치 (이전에 매수 또는 매도), 해당 위치를 종료 할 것인지 결정 가격 범위 :이 거래를 원하는 가격 (또는 가격 범위)을 QUANTITY로 결정합니다. 자본 금액 ( 주식 예를 들면).
예를 들어 다음과 같이 최종 거래 행동을 취할 수 있습니다 : 당신이 중개인에게 보내는 z 가격 이하의 comapny Y의 주식 X 개를 구매하십시오.
거래 전략을 고안하는 과정에서 다음 순서도가 유용하다는 것을 알게되었습니다.
여기서 일어나는 일을 자세히 분석해 보겠습니다.
우리는 여러 증권에 대한 실시간 가격 데이터를 보유하고 있습니다 (브로커 또는 데이터 벤더 또는 공동 배치 된 서버에서 제공 될 수 있습니다). DIRECTION - 이 데이터 피드는 당사의 예측 모델에 의해 분석됩니다. 데이터는 사전 학습 된 논리를 사용하여 증권의 공정 가치를 예측합니다. 실제 예측은 모델을 작성한 방법에 따라 달라질 수 있습니다. 예를 들어, 공정 가치를 예측하는 대신 가격이 상승 (또는 하강) 할 확률을 예측할 수 있습니다. ENTRY / EXIT TRADE - 이전 예상치가 거래 신호 논리로 이어져 거래 결정을 결정합니다. 이건 매우 중요합니다. 자산이 싸다고하더라도, 반드시 그것을 구입하고 싶지는 않을 것입니다. 예를 들어, 주식의 공정 가치는 Rs 100 일 수 있으며 현재 Rs 99 (가격은 Rs 100으로 돌아갈 것으로 예상 함)에서 거래되고 있지만 주가 변동 (표준 편차)은 최근 Rs 10 일 수 있으며 더 나은 진입 점을 기다리고 싶을 수도 있습니다. 또는 거래 비용은 Re 1 일 수 있습니다. Rs 99로 구매할 경우 수익이 발생하지 않습니다. 또는 이미 최대 포지션 한도에 도달했을 수 있습니다. 로직의이 부분은 어떤 거래를 할 것인지, 어떤 가격을 거래 할 것인지를 나타냅니다. (가격 범위) 수량 : 이제는 거래가 무엇인지 알았으므로 거래에 할당 할 금액을 결정해야합니다. 여기서의 논리는 전략에 따라 크게 다를 것입니다. 일반적으로 한 번에 모든 거래를 입력 (또는 종료)하고 싶지는 않습니다. 나쁜 결정으로 인한 손실을 피하거나 최상의 가격으로 거래하거나 시장에 너무 많은 영향을 미치지 않으려면 작은 덩어리로 거래를하고 싶을 수도 있습니다. 이전 예에서, 99에서 적은 양의 주식을 살 수 있고, 그 다음에 가격이 98이 될 때까지 기다렸다가 좀 더 살 수 있습니다. 이미 보유하고있는 지위의 양과 거래 할 수있는 자금도이 논리에 영향을 미칩니다. 여러 자산을 거래하는 경우 각 자산에 할당 할 금액도 결정해야합니다. 마지막으로 우리는 시장에서 실행할 준비가 된 완전한 명령을 가지고 있습니다.
이 게시물의 목적은 거래 전략 개발의 체계적인 접근 방법을 안내하는 것입니다. 다음 몇 개의 자습서에서는 2 단계와 3 단계에서 방향, 거래 및 가격을 확인하는 데 도움이되는 평균 회귀 및 운동량과 같은 몇 가지 기본 전략에 대해 설명합니다. 몇 가지 실습 경험을 얻으려면 도구 상자를 사용하여 자신 만의 전략을 개발하십시오.
더 많이 또는 더 적은 박수를 치기 만하면 어떤 이야기가 실제로 돋보이는 지 우리에게 알릴 수 있습니다.
팀 Auquan.
Auquan은 다양한 배경의 사람들이 각자의 분야에서 기술을 적용하여 고품질의 거래 전략을 개발하는 것을 목표로합니다. 우리는 올바른 지식과 태도를 갖춘 매우 재능있는 사람들이 성공적인 거래 알고리즘을 설계 할 수 있다고 믿습니다.
이머징 마켓에서 모멘텀 기반 트레이딩 전략이 효과가 있습니까?
우리는 긴 시계열과 좋은 횡단면 표본을 사용하여 이머징 마켓 갭 전략의 수익성에 대해 정확하게 계산 된 결과를 처음으로 제시 한 것으로 보입니다. 1985-2009 년의 샘플 기간과 6 개의 신흥 통화를 사용하여 장기간의 단기 모멘텀 전략은 실제 거래 비용으로 연간 약 1-3 %의 수익을 얻었습니다. 그러나 이러한 이익은 시간이 지남에 따라 (경제적으로나 통계적으로) 감소했지만 대부분의 전략은 지난 5 년간의 거래 비용으로 돈을 잃어 버렸습니다. 이러한 결과는 주요 통화에 대해 발행 된 것보다 교차점에서 약간 변동성이 있지만 비슷합니다.
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