Multi-Strategie - Handel Nutzen Marktordnungen

Klicken Sie, um den Volltext von zu sehen: Multi-Strategie-Handel nutzen Marktordnungen Hynek Mlna r'IK Warwick Institut für Finanz Computing und Institut für Informatik University of Warwick Vereinigtes Königreich H. Mlnarikwarwick. ac. uk Subramanian Ramamoorthy S. Ramamoorthyed. ac. uk Rahul Savani Warwick Institut für Finanz Computing und Institut für Informatik University of Warwick Vereinigtes Königreich R. S.J. Savaniwarwick. ac. uk 1 Einleitung Dieses Papier ist der Auffassung, das Problem der dynamischen Zuweisung von Kapital, um ein Portfolio von Handelsstrategien gien. Die Zuteilung sollte robust sein, und die zu einer Trading-Strategie zugeordneten Kapital widerspiegeln sollte das Vertrauen in die erwarteten Gewinn, dass die Strategie in der aktuellen Marktbedingungen zu machen. Gute Handelsstrategien Exploit wiederkehrenden Marktdynamik, die häufiger in einiger Zeit sein kann, Perioden als in anderen. In der Tat ist der Begriff des Regimes von grundlegender Bedeutung für die Finanzmärkte und vieles Forschung hat sich auf die Detektion von Regimewechsel konzentriert. In diesem Artikel betrachten wir ein Regime wie folgt definiert durch eine Reihe von Handelsstrategien, die ähnliche Leistung in einer bestimmten Periode aufweisen. Wir betrachten verschiedene Parametrisierungen der gleichen Strategie im Unterschied in unserem Boden Reihe von Strategien gien. Das Handels Problem ist, eine Verteilung über den Bodensatz, der gute per - erreichen holen Leistung in der aktuellen Periode. Dass wir wählen in der Regel eine Verteilung der Unterstützung von mehr als man bedenkt, Unsicherheit auf vielen Ebenen, und ermöglicht die Diversifizierung der Risiko - und Renditetreiber. Wir bieten Ihnen einen einfachen Algorithmus, der empirisch nimmt Distributionen, die oft näherungsweise die per - Leistung eines Orakels, die den besten Trading-Strategie in jeder Periode vom Boden gesetzt nimmt. Nach Hierzu haben wir explizit Regime definiert als Teilmengen von Strategien. In einer ersten Phase ist, um auszuschließen, eine große Anzahl der Regime als irrelevant für die kombinatorische Explosion für den Umgang mit Untergruppen entgegenzuwirken. In der Trainingsphase unseres Algorithmus, holen wir Zufallszeitfenstern und erfahren Sie zwei Funktionen: die Zuerst classifyMarket ist für (probabilistische) Regime Klassifizierung und nimmt als Eingang die Marktdaten und erzeugt eine Verteilung über Regimes; die zweite, stFuncDist, erzeugt für jedes Regime ein Display Beitrag über Strategien, in denen Strategien angenommen, dass gute in diesem Regime sind höhere zugeordnet Wahrscheinlichkeit. Die wichtigsten Instrumente wir benutzen, sind Monte Carlo Permutationstests und inkrementelle Neugewichtung von Wahrscheinlichkeiten. In der Handelsphase verwenden wir einen Standard "Walk-Forward" - Ansatz. In der in-Probe Zeitraum verwenden wir die Handelsergebnisse zum Regime Klassifizierung und in der Out-of-Abtastperiode wir Allo - kat Kapital entsprechend der Kombination classifyMarket aus der in-Probenzeitraum festgelegt und der aktuelle stFuncDist. Dies ist ein einfacher Algorithmus, sondern eine empirisch erfolgreiches Jahr - ein Hinweis darauf, von der wir zu melden. Der Ansatz hat eine gewisse Ähnlichkeit mit Monte-Carlo-Verfahren [3] in sequenzieller dass es der Reihe nach wiederGewichte Hypothesen (in unserem Fall, in Bezug auf die Eignung von Strategien). Im letzten Abschnitt besprechen wir einen Ansatz zur Modellierung der zeitlichen Entwicklung der Strategie Eignungen mit Blick auf die Charakterisierung Regime. Dies könnte verwendet werden, um unsere Wahl zu führen in-Probe von Out-of-Sample-Perioden in der vorhandenen Installation. Wir präsentieren erste Ergebnisse in diese Richtung. Im aktuelle Arbeit, versuchen wir, die Grundalgorithmus in der Weise zu erweitern, dass wir mehr direkt möglich nutzen Sie die Sequential Monte-Carlo-Methode, wie Partikelfilter basierte Schätzung der Strategie Fitness, die sparsam erreichen könnte, was oben mit Permutationstests getan. 2 Das Regime Discovery and Strategy Optimierungsalgorithmus Definition 1. Eine Marktzustand ist eine Sammlung von rohen Marktzeitreihendaten ist, dass die Transaktionen und Orderbuchdaten. Wir bezeichnen den Marktzustand durch ein Symbol Staat. Wir definieren eine Strategie-Funktion s als (ggf. teilweise) Funktion s. Staats × Zeit → Antwort, wo Antwort bezeichnet eine Reihe von alle möglichen Handels Entscheidungen1. Wir bezeichnen die Menge aller Strategiefunktionen StFunc. Wir nennen jede Funktion f. StFunc × Staat × Zeit → R eine Fitness-Funktion. Im folgenden nehmen wir an, das Vorhandensein einer feststehenden Fitnessfunktion Fitness. Es kann eine Menge sein, von Strategien in einem bestimmten Regime erhoben. Wir definieren eine Funktion der Rückführung einer Wahrscheinlichkeitsverteilung für die Wahl einer bestimmten Strategie-Funktion je nach dem Regime, wo besser verhalten Stra - gie Funktionen werden mit höherer Wahrscheinlichkeit als andere ausgewählt. In der Handelsphase, diese Wahrscheinlichkeit Verteilung wird als Kapitalallokation auf die Handelsstrategien interpretiert. Definition 2. Ein Regime, r ∈ R ist eine Reihe von Strategien, die in ähnlicher Weise unter den gleichen Marktzustand handeln. Wir definieren eine Funktion stFuncDist. R → (StFunc → [0; 1]) Zuordnen zu einem Regime mit einer Wahrscheinlichkeit Vertriebsstrategie auf Funktionen, bei denen die Wahrscheinlichkeit bezeichnet eine Wahrscheinlichkeit der Wahl einer Strategie Funktion, wenn der Markt unter diesem Regime arbeitet. Initialisierung: 1. Wählen Sie eine nichtleere Menge T gleichmäßig zufällig aus der eingestellten Zeit. 2. Regime Klassifikationstests Strategien "Eignungen in unterschiedlichen Zeiträumen und sieht für diejenigen, die sich ähnlich verhalten. Als Maß für die Ähnlichkeit verwenden wir Stichprobenvarianz. Für jeden Kandidaten-Strategie-Funktion eingestellt CS ∈ ℘ (StFunc), CS? = ∅, wo ℘ bezeichnet eine pulver erset führen wir eine Permutation Test für jeden t ∈ T, wo der Teststatistik ist eine Stichproben-Standard Abweichung der Eignungen von Strategien in CS gegen die in StFunc \ CS. Wir bezeichnen die durchschnittliche p-Wert [2] erhalten für das Set CS über den Zeitpunkten t als P (CS). Offensichtlich können wir dies randomisieren Schritt, um die Rechenmenge benötigt reduzieren. Für eine gegebene statistische Signifikanz α definieren wir den Satz von "angemessen" Strategien RS als: und eine Reihe von "angemessen" Regime RR = ⊆ R. Binäre Optionen Broker in uns als Unternehmen Multi-Strategie-Handel nutzen Marktordnungen Trading, Standort. 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