Multi Estratégia Trading Utilização Mercado Regimes

Conteúdo relacionado Relatar um problema ou fazer upload de arquivos Descrição Este vídeo considera o problema da alocação dinâmica de capital para um portfólio de estratégias de negociação. A alocação deve ser robusta, eo capital alocado a uma estratégia de negociação deve refletir a confiança no lucro esperado que a estratégia fará nas condições atuais do mercado. Boas estratégias de negociação exploram dinâmicas de mercado recorrentes que podem ser mais prevalentes em alguns períodos do que em outros. Na verdade, o conceito de regimes é fundamental para os mercados financeiros, e muitas pesquisas têm se concentrado na detecção de mudanças de regime. Neste artigo, consideramos um regime definido por um conjunto de estratégias de negociação que exibem desempenho semelhante em um determinado período de tempo. Consideramos diferentes parametrizações da mesma estratégia como distintas em nosso conjunto de estratégias. O problema de negociação é escolher uma distribuição sobre o conjunto de solo que vai conseguir um bom desempenho no período de tempo atual. Que tipicamente escolhemos uma distribuição de apoio maior do que uma reflete a incerteza em muitos níveis, e permite a diversificação de fatores de risco e de retorno. Nós fornecemos um algoritmo simples que empiricamente escolhe distribuições que muitas vezes aproximam o desempenho de um oráculo que escolhe a melhor estratégia de negociação em cada período a partir do conjunto terreno. Para isso, definimos explicitamente regimes como subconjuntos de estratégias. Uma fase inicial é descartar um grande número de regimes como irrelevante para contrariar a explosão combinatória de lidar com subconjuntos. Na fase de treinamento de nosso algoritmo, escolhemos janelas de tempo aleatórias e aprendemos duas funções: a primeira, classifyMarket, é para classificação de regime (probabilística) e toma como entrada os dados de mercado e produz uma distribuição sobre regimes a segunda, stFuncDist, produz para Cada regime uma distribuição sobre as estratégias, onde as estratégias acreditadas para ser bom nesse regime são atribuídas maior probabilidade. As principais ferramentas que utilizamos são os testes de permutação de Monte Carlo e a reponderação incremental de probabilidades. Na fase de negociação, usamos uma abordagem padrão de walk-forward. No período da amostra usamos os resultados de negociação para a classificação do regime e, no período fora da amostra, alocamos o capital de acordo com a combinação classifyMarket determinada a partir do período dentro da amostra e do stFuncDist atual. Este é um algoritmo simples, mas um empiricamente bem sucedido - uma indicação de que relatamos. A abordagem tem alguma semelhança com os Métodos de Monte Carlo Seqüenciais 3, na medida em que re-pondera seqüencialmente hipóteses (no nosso caso, quanto à adequação das estratégias). Na seção final, discutiremos uma abordagem para modelar a evolução temporal de estratégias de aptidão com vista a caracterizar regimes. Isso pode ser usado para orientar nossa escolha de amostra de períodos fora da amostra na configuração existente. Apresentamos resultados preliminares nessa direção. No trabalho atual, estamos tentando estender o algoritmo básico de tal forma que possamos mais diretamente fazer uso do método de Monte Carlo sequencial, como estimativa baseada em filtro de partículas de aptidão de estratégia que poderia cumprir parcimoniosamente o que é feito acima com testes de permutação . Streaming Video Ajuda Link desta página Escreva sua própria opinião ou comentário: 403 - Forbidden Error Se você é o webmaster deste site, faça login no Cpanel e verifique os Logs de erros. 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Diretivas Restringentes do Apache dentro do arquivo. htaccess. Existem duas diretrizes do Apache que podem causar este erro - Negar de e Opções - Indexes. Dr Rahul Savani Publicações Publicações Selecionadas A Complexidade do Método Simplex. (Artigo de Conferência - 2015) A Complexidade do Método de Homotopia, Seleção de Equilíbrio e Soluções de Lemke-Howson (Artigo de Conferência - 2015) Como obter equilíbrios de Nash aproximados de jogos de bimatriz através de consultas de recompensa (Artigo de revista - 2012) Enumeração de equilíbrios de Nash para jogos de dois jogadores (Artigo de revista - 2010) Inapproximability Results for Approximate Nash Equilibria (Documento de Conferência) Deligkas, A. Fearnley, JS Savani, R. (nd). Resultados de Inapproximability para os Equilíbrios de Nash Aproximados. No WINE 2016: A 12ª Conferência sobre Economia da Web e da Internet. Remoção de Detritos Espaciais: Uma Análise Teórica de Jogo (Artigo de Conferência) Klima, R. Bloembergen, D. Savani, R. 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