Trading System Design Und Optimierung

Hochfrequenz-Trading-System-Design und Prozess-Management Hochfrequenz-Trading-System-Design und Prozess-Management Berater: Roy E. Welsch. Abteilung: Systemdesign und Managementprogramm. Herausgeber: Massachusetts Institute of Technology Datum der Herausgabe: 2009 Handelsunternehmen sind heutzutage sehr stark auf Data Mining, Computermodellierung und Softwareentwicklung angewiesen. Financial Analysts erfüllen viele ähnliche Aufgaben wie die in der Software-und Fertigungsindustrie. Allerdings hat die Finanzbranche noch nicht in vollem Umfang verabschiedet High-Standard-Systeme Engineering Frameworks und Prozess-Management-Ansätze, die erfolgreich in der Software-und Fertigungsindustrie waren. Viele der traditionellen Methoden des Produktdesigns, der Qualitätskontrolle, der systematischen Innovation und der kontinuierlichen Verbesserung, die in Ingenieurdisziplinen gefunden werden, können auf den Finanzbereich angewendet werden. Diese Arbeit zeigt, wie das Wissen aus Ingenieurdisziplinen das Design und Prozessmanagement von Hochfrequenz-Handelssystemen verbessern kann. Hochfrequenz-Handelssysteme sind rechnerisch. Diese Systeme sind automatische oder halbautomatische Softwaresysteme, die von Natur aus komplex sind und ein hohes Maß an Konstruktionsgenauigkeit erfordern. Der Entwurf eines Hochfrequenz-Handelssystems verbindet mehrere Felder, darunter quantitative Finanzen, Systemdesign und Software-Engineering. In der Finanzbranche, wo mathematische Theorien und Handelsmodelle relativ gut recherchiert sind, ist die Fähigkeit, diese Entwürfe in echten Handelspraktiken umzusetzen, eines der Schlüsselelemente der Wettbewerbsfähigkeit einer Wertpapierfirma. Die Fähigkeit, Investmentideen effizient und effizient in leistungsfähige Handelssysteme zu verwandeln, kann einer Investmentfirma einen enormen Wettbewerbsvorteil verschaffen. (Fortsetzung) Diese Diplomarbeit enthält eine detaillierte Studie, die sich aus Hochfrequenzsystemen, Systemmodellen und - grundsätzen sowie Prozessmanagement zusammensetzt Für die Systementwicklung. Besonderes Augenmerk wird auf Backtesting und Optimierung gelegt, die als die wichtigsten Bestandteile beim Aufbau eines Handelssystems gelten. Diese Forschung baut System-Engineering-Modelle, die den Entwicklungsprozess zu führen. Es verwendet auch experimentelle Handelssysteme zur Überprüfung und Validierung von Grundsätzen, die in dieser Arbeit behandelt werden. Schließlich kommt diese These zu dem Schluss, dass systemtechnische Grundlagen und Rahmenbedingungen der Schlüssel zum Erfolg für die Durchführung hochfrequenter Handelssysteme oder quantitativer Investitionssysteme sein können. Thesis (S. M.) - Massachusetts Institut für Technologie, System Design und Management-Programm, 2009. Cataloged aus PDF-Version der Arbeit. Enthält bibliographische Hinweise (S. 78-79). Schlüsselwörter: System Design and Management Program. My AccountTrading Systems: Troubleshooting and Optimization 1313 Auch nach dem erfolgreichen Entwerfen und Konstruieren eines funktionierenden Handelssystems kann ein Trader feststellen, dass sein System unvollkommen ist. Es kann einige Probleme geben, wie ein Ereignis, das Verluste verliert oder die Regeln zu breit sind und optimiert werden müssen. Was ist der einfachste Weg, um das Problem zu beheben Wie effektiv ist die Optimierung Dieser Abschnitt wird Ihnen zeigen, wie zu beheben und optimieren Sie Ihre Trading-System, um Gewinne zu maximieren und zu minimieren Verluste. Fehlerbehebung Fehlerbehebung ist ein sehr wichtiger Aspekt der Systementwicklung. Ein annehmbares Handelssystem wird in den meisten Marktbedingungen profitabel sein, aber wenn es gelegentlich große Verluste verursacht, können Sie arbeiten, um das Problem zu identifizieren und zu lösen. Hier sind vier einfache Schritte: 1. Identifizieren Sie das Problem - Finden Sie alle Instanzen, in denen das Problem während Ihres Backtests aufgetreten ist, und oder starten Sie die Aufnahme, wenn das Problem während des Live-Handels auftritt. Beachten Sie in jedem Fall die Tendenzen der folgenden vier Faktoren: Chartmuster oder Preisreihe - Spike in den Preisen.13 Volumen - Großes Volumen anfänglich und geringes Volumen danach.13 BidAsk-Spread - Spike im Preis bei geringer Lautstärke zeigt oft ein Große Spanne.13 Marge (falls verwendet). 13 Hierbei handelt es sich um einige Bereiche, in denen Probleme auftreten können, die wir durch die Analyse der nachstehenden Grafik sehen können. Beachten Sie die Preisspitzen bei niedriger Lautstärke durch den grünen Pfeil. Beachten Sie auch das große Volumen (nahe dem blauen Pfeil), gefolgt von geringer Lautstärke. Wenn sich keine davon als Täter herausstellen, gibt es andere Faktoren, die analysiert werden können, wie Blockgrößen und fortgeschrittene Diagrammmuster. Auswerten des Problems - Verwenden Sie die Informationen, die Sie gesammelt haben, um zu ermitteln, was genau zu Fehlfunktionen des Systems oder zu einem Verlust führte. Dies geschieht häufig durch den gesunden Menschenverstand oder durch Analyse von Transaktionsprotokollen (die von Ihrem Makler zur Verfügung gestellt werden). Hier sind Beispiele dafür, wie einige der oben genannten Faktoren den Grund für ein identifiziertes Problem darstellen können: Chartmuster oder Preisreihen - Das System ist nicht in der Lage, während starker Rückgänge zu verkaufen oder während steiler Aufstiege zu kaufen. Vielleicht hatte das System nicht genügend Zeit zu kaufen oder zu verkaufen. Volumen - Das System ist nicht in der Lage, während der Rückgänge zu verkaufen oder kaufen während der Erhöhungen. Vielleicht hat das Eigenkapital ein so geringes Handelsvolumen, dass das System nicht zu einem Preis kaufen oder verkaufen kann. Während dieser Instanzen kann der Preis irreführend sein, ohne eine Berücksichtigung von Volumen und bidask. BidAsk verbreiten - Das System macht einen Kauf, aber nicht so viel wie es beim Verkauf verkaufen sollte. Dies könnte auf die Tatsache zurückzuführen sein, dass der Händler vergessen hat, Bidask-Spreads zu berücksichtigen. Wenn ein System so programmiert ist, dass es zum aktuellen Preis kauft und verkauft, bezahlt es die Nachfrage. Und wenn sie verkauft wird, verkauft sie nicht zum aktuellen Preis, sondern zum Angebotspreis. Manchmal sind die Unterschiede zwischen dem Angebot und fragen kann groß sein, was zu unerwünschten Verluste. Margin - Das System plötzlich ohne ersichtlichen Grund verkauft. In diesem Fall haben Sie möglicherweise vergessen, Margin-Anrufe zu berücksichtigen. 13 3. Betrachten Sie die Alternativen - versuchen Sie einfach einige Lösungen für die Probleme, die Sie identifiziert haben. Betrachten Sie die folgenden Alternativen, die den obigen Problemen entsprechen. Chart-Muster oder Preis-Serie - Eine Alternative ist einfach zu sagen, das System zu warten, bis der Preis stabilisiert vor dem Kauf. Dies kann erreicht werden, indem die Unterschiede zwischen den vorherigen Preisen und dem aktuellen Preis verwendet werden, um eine Regel zu erstellen. Volume - Um dieses Problem zu lösen, können Sie eine Regel erstellen, die das Eigenkapital benötigt, um eine bestimmte Menge an Volumen vor dem Ausführen eines trade. BidAsk zu haben Spread - Hier können Sie kaufen und verkaufen auf der Grundlage der Bid-und Ask-Preise statt der aktuellen price. Margin - mit Marge kann profitabel sein, wenn das Risiko effektiv verwaltet wird. Die Begrenzung nach unten sollte Sie davon abhalten, Margin fordert. Dies kann mit schleppenden Stop-Loss-Punkte oder andere ähnliche Taktiken getan werden, um den Nachteil zu begrenzen. 13 4. Implementieren einer Lösung - Schließlich müssen wir die Lösung anwenden und sehen, wie es funktioniert. Papierhandel oder Back-Test wieder vor dem Live-Handel ist oft eine gute Idee nach der Anwendung einer Lösung, weil manchmal Lösungen haben unbeabsichtigte Konsequenzen. Beispielsweise können zusätzliche Regeln diese Tage reduzieren, aber auch die Gesamtgewinne verringern (aufgrund verpasster Chancen). Optimierung Optimierung bedeutet einfach, die besten Parametersätze für einen bestimmten Markt zu finden. Dieser Prozess kann die Ergebnisse geringfügig verbessern. Allerdings trägt es auch viele Risiken, weil seine zugrunde liegende Annahme ist, dass die Wertentwicklung der Vergangenheit ein Indiz für zukünftige Preisbewegungen ist. Die Optimierung kann erreicht werden, indem die Werte des Parameters geändert werden, den Sie optimieren möchten und anschließend diese Änderungen testen. Denken Sie daran, die anderen Parameter müssen konstant bleiben für die Auswirkungen der Veränderungen bestimmt werden. Sobald Sie den Wert finden, der die höchste Leistung im Back-Test liefert, implementieren Sie ihn in das Handelssystem. Betrachten wir ein Beispiel. Say ein Trader analysiert die SampP 500 und festgestellt, dass er oder sie könnte das System durch eine tägliche Chart zu optimieren. Derselbe Vorgang kann auch in einem höheren Grade erfolgen. Wenn beispielsweise ein einfacher gleitender Durchschnitt von 6 besser als 8 für eine MA-Crossover-Strategie in einem gegebenen Markt arbeitet, dann würde 6 verwendet werden. Das Problem hierbei liegt nicht nur in der Annahme, sondern auch darin, dass das System in vielen anderen Märkten schlechter ablaufen kann, wodurch es weniger universell wird. Viele Systementwickler verzichten aus diesen beiden Gründen auf die Optimierungsphase: Die Optimierung übersteigt oft die Ergebnisse. Dies liegt daran, dass die Parameter so spezifisch und nicht universell sind, dass jede Veränderung im Markt (dh in der Zukunft) Instabilität verursachen kann. In vielen Fällen verbessert die Optimierung die Leistung nicht sinnvoll. Leichte Verbesserungen können jedoch offensichtlich sein, der Verfall der Universalität ist ein hoher Preis zu zahlen. 13 Grundsätzlich sollte die Optimierung nur umfangreiche Einstellungen für Parameter definieren, anstatt bestimmte Regeln festzulegen - auch wenn es im Backtesting und im Papierhandel erfolgreich war. Schlussfolgerung Die Fehlersuche ist entscheidend, um Ihr System so zu gestalten, wie Sie es wollen. Es ist wichtig, irgendwelche Probleme zu identifizieren, indem man die Fälle beobachtet, in denen sie aufgetreten sind, und dann bewerten, wie bestimmte Bedingungen von mehreren Faktoren - wie Preismuster, Volumen, Bidaskspread und Marge - das Problem verursacht haben können. Optimierung kann Ihre Ergebnisse zu verbessern, aber es ist wichtig zu bedenken, dass es seine Grenzen hat. Sie basiert nicht nur auf der Annahme, dass die Wertentwicklung in der Vergangenheit die Zukunft anzeigt, sondern es ist nicht die Stufe, in der der Händler spezielle Regeln schafft. In der nächsten und letzten Tranche, werden wir einen Überblick über alles, was wir zusammen mit einigen Ratschläge und Ressourcen, um Ihnen helfen, ein gutes Wissen über Handelssystem-Design und Entwicklung. Trading Systems: ConclusionHochfrequenz Trading System Design und Prozess-Management Hochfrequenz-Trading-System-Design und Prozess-Management Berater: Roy E. Welsch. Abteilung: Systemdesign und Managementprogramm. Herausgeber: Massachusetts Institute of Technology Datum der Herausgabe: 2009 Handelsunternehmen sind heutzutage sehr stark auf Data Mining, Computermodellierung und Softwareentwicklung angewiesen. Financial Analysts erfüllen viele ähnliche Aufgaben wie die in der Software-und Fertigungsindustrie. Allerdings hat die Finanzbranche noch nicht in vollem Umfang verabschiedet High-Standard-Systeme Engineering Frameworks und Prozess-Management-Ansätze, die erfolgreich in der Software-und Fertigungsindustrie waren. Viele der traditionellen Methoden des Produktdesigns, der Qualitätskontrolle, der systematischen Innovation und der kontinuierlichen Verbesserung, die in Ingenieurdisziplinen gefunden werden, können auf den Finanzbereich angewendet werden. Diese Arbeit zeigt, wie das Wissen aus Ingenieurdisziplinen das Design und Prozessmanagement von Hochfrequenz-Handelssystemen verbessern kann. Hochfrequenz-Handelssysteme sind rechnerisch. Diese Systeme sind automatische oder halbautomatische Softwaresysteme, die von Natur aus komplex sind und ein hohes Maß an Konstruktionsgenauigkeit erfordern. Der Entwurf eines Hochfrequenz-Handelssystems verbindet mehrere Felder, darunter quantitative Finanzen, Systemdesign und Software-Engineering. In der Finanzbranche, wo mathematische Theorien und Handelsmodelle relativ gut recherchiert sind, ist die Fähigkeit, diese Entwürfe in echten Handelspraktiken umzusetzen, eines der Schlüsselelemente der Wettbewerbsfähigkeit einer Wertpapierfirma. Die Fähigkeit, Investmentideen effizient und effizient in leistungsfähige Handelssysteme zu verwandeln, kann einer Investmentfirma einen enormen Wettbewerbsvorteil verschaffen. (Fortsetzung) Diese Diplomarbeit enthält eine detaillierte Studie, die sich aus Hochfrequenzsystemen, Systemmodellen und - grundsätzen sowie Prozessmanagement zusammensetzt Für die Systementwicklung. Besonderes Augenmerk wird auf Backtesting und Optimierung gelegt, die als die wichtigsten Bestandteile beim Aufbau eines Handelssystems gelten. Diese Forschung baut System-Engineering-Modelle, die den Entwicklungsprozess zu führen. Es verwendet auch experimentelle Handelssysteme zur Überprüfung und Validierung von Grundsätzen, die in dieser Arbeit behandelt werden. Schließlich kommt diese These zu dem Schluss, dass systemtechnische Grundlagen und Rahmenbedingungen der Schlüssel zum Erfolg für die Durchführung hochfrequenter Handelssysteme oder quantitativer Investitionssysteme sein können. Thesis (S. M.) - Massachusetts Institut für Technologie, System Design und Management-Programm, 2009. Cataloged aus PDF-Version der Arbeit. Enthält bibliographische Hinweise (S. 78-79). Schlüsselwörter: System Design and Management Program. Mein Konto