ARMA รุ่นเพื่อการค้า ในการกวดวิชานี้ฉันกำลังจะไปร่วม R & D และประสบการณ์การค้าของฉันโดยใช้ที่รู้จักกันดีจากสถิติอัตถดถอยย้ายแบบเฉลี่ย (ARMA) มีจำนวนมากเขียนเกี่ยวกับรูปแบบเหล่านี้เป็น แต่ผมขอแนะนำเบื้องต้นอนุกรมเวลาที่มีอาร์ซึ่งผมพบว่าเป็นส่วนผสมที่ลงตัวระหว่างพื้นหลังทฤษฎีแสงและการใช้งานในทางปฏิบัติในอาร์การอ่านที่ดีอีกประการหนึ่งคือการพยากรณ์ e-book ที่ออนไลน์: หลักการและ ฝึกเขียนโดยร็อบ Hyndman ผู้เชี่ยวชาญในการพยากรณ์ทางสถิติและการเขียนของแพคเกจ R การคาดการณ์ที่ดีเยี่ยม การเริ่มต้น ใน R ผมส่วนใหญ่ใช้แพคเกจ Farma ซึ่งเป็นเสื้อคลุมที่ดีกับการขยายการทำงานไปรอบ ๆ ฟังก์ชั่น Arima จากแพคเกจสถิติ (ใช้ไปในหนังสือเล่มดังกล่าวข้างต้น) นี่คือเซสชั่นที่เรียบง่ายของการปรับรูปแบบ ARMA กับ S & P 500 ผลตอบแทนทุกวัน สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติมโปรดดูที่วรรณกรรมและแพคเกจที่ผมแค่อยากจะให้ความสำคัญกับคู่ของจุด: เราแบบผลตอบแทนทุกวันแทนของราคา มีหลายเหตุผลคือซีรีส์ทางการเงินด้วยวิธีนี้มักจะกลายเป็นนิ่งเราต้องมีวิธีการบางอย่างเพื่อทำให้ปกติชุด ฯลฯ เราใช้ฟังก์ชั่นต่างและเข้าสู่ระบบการคำนวณผลตอบแทนทุกวันแทนเปอร์เซ็นต์ ไม่เพียงแค่นี้เป็นมาตรฐานการปฏิบัติในสถิติ แต่ก็ยังมีประมาณการที่ดีแช่งเพื่อผลตอบแทนที่ไม่ต่อเนื่อง วิธีการที่ผมจะนำเสนอที่นี่เป็นรูปแบบของ backtesting เดินไปข้างหน้า ขณะที่เดินวันซีรีส์โดยวันที่เราจะใช้ระยะเวลาในประวัติศาสตร์ของบางอย่างที่จะหาแบบที่ดีที่สุด จากนั้นเราจะใช้รูปแบบนี้ในการทำนายวันถัดไปกลับมา ถ้าคำทำนายเป็นลบเราดำรงตำแหน่งสั้นมิฉะนั้นเราจะถือว่าตำแหน่งนาน ตัวอย่างจะทำให้สิ่งที่ชัดเจน: หลังจากที่ใกล้ชิดของ 11 มิถุนายน 2012 ที่เราคำนวณผลตอบแทนที่ผ่านมา 500 ในชีวิตประจำวัน การใช้ผลตอบแทนเหล่านี้เราค้นหาผ่านพื้นที่ของรูปแบบ ARMA และเลือกสิ่งที่ดีที่สุดที่เหมาะสม (ที่เกี่ยวกับตัวชี้วัดบางและความต้องการบางอย่าง) รูปแบบ ในที่สุดเราจะใช้รูปแบบนี้ในการคำนวณการคาดการณ์สำหรับวันหน้ากลับมาและใช้สัญญาณของการกลับมาในการตัดสินใจตำแหน่งที่เหมาะสม เลือกรูปแบบที่ดี อุปสรรคครั้งแรกสำหรับวิธีการนี้ก่อนที่มันจะเป็นประโยชน์กับเราคือการเลือกพารามิเตอร์แบบ ในกรณีที่ ARMA มีสองพารามิเตอร์ ในคำอื่น ๆ ที่มีจำนวนอนันต์ของตัวเลือก: (0,1), (1,0), (1,1), (2,1) ฯลฯ วิธีทำเรารู้ว่าสิ่งพารามิเตอร์ที่จะใช้? วิธีการทั่วไปในสถิติปริมาณความดีของการทดสอบแบบที่เป็น AIC (สำหรับ Akaike ข้อมูลเกณฑ์) สถิติ เมื่อที่เหมาะสมที่จะทำค่าของสถิติ AIC ที่สามารถผ่าน: มีสถิติอื่น ๆ แน่นอน แต่โดยทั่วไปแล้วผลจะคล้ายกันมาก เพื่อสรุปทั้งหมดที่เราต้องเป็นห่วงที่จะไปผ่านการรวมพารามิเตอร์เราเห็นว่าเหมาะสมเช่นจาก (0,0) ถึง (5,5) รวมสำหรับแต่ละคู่พารามิเตอร์พอดีกับรูปแบบและในที่สุดก็เลือกรูปแบบที่มี เอไอซีต่ำสุดหรือบางสถิติอื่น ๆ โปรดทราบว่าบางครั้ง armaFit ล้มเหลวที่จะหาพอดีและกลับข้อผิดพลาดจึงเลิกวงทันที armaSearch จัดการปัญหานี้โดยใช้ฟังก์ชั่น tryCatch ที่จะจับข้อผิดพลาดใด ๆ หรือการเตือนและส่งกลับค่าตรรกะ (FALSE) แทนรบกวนทุกอย่างและออกจากที่มีข้อผิดพลาด ดังนั้นเราจึงสามารถแยกแยะผลตอบแทนที่ผิดพลาดและฟังก์ชั่นปกติเพียงโดยการตรวจสอบชนิดของผล ยุ่งบิตอาจจะ แต่งาน บางแพคเกจ R, การคาดการณ์และ rugarch เช่นให้คล้ายกับฟังก์ชั่น auto. arima ออกจากกล่อง ดังนั้นหนึ่งสามารถสร้างโครงสร้างพื้นฐานของเขาไปรอบหนึ่งของเหล่านี้แทน พยากรณ์ เมื่อพารามิเตอร์จะถูกเลือกเวลาในการกำหนดตำแหน่งที่ใกล้เคียง วิธีการหนึ่งที่จะทำคือโดยวันหนึ่งข้างหน้าคาดการณ์ถ้าคำทำนายมาลบ (จำได้ว่าชุดที่เรามีการดำเนินงานเกี่ยวกับการเป็นผลตอบแทนทุกวัน) แล้วตำแหน่งที่ต้องการสั้นมิฉะนั้นยาว ตอนนี้ที่จะสร้างตัวบ่งชี้สำหรับการทดสอบหลังคนหนึ่งสามารถเดินชุดกลับมาทุกวันและในแต่ละจุดทำตามขั้นตอนที่เราได้รับการคุ้มครองเพื่อให้ห่างไกล วงหลักดูเหมือนว่า (สั้นลงกับวัตถุประสงค์): ที่ไหนประวัติศาสตร์เป็นระยะเวลาที่มองย้อนกลับไปที่จะต้องพิจารณาในแต่ละจุดผมมักจะใช้ 500 ซึ่งเป็นเรื่องเกี่ยวกับสองปีของข้อมูล ในคำอื่น ๆ เพื่อกำหนดตำแหน่งในแต่ละวันของแต่ละบุคคล (วันก่อนหน้าใกล้เคียงกับใกล้วันที่ปัจจุบันกำหนดผลตอบแทน) เราใช้ประวัติศาสตร์ของ 500 วัน lagged โดยล่าช้าวัน คุณจะได้เห็นต่อไปว่าล่าช้ามาลงเล่นในทางปฏิบัติ แจ้งให้ทราบว่าทำนายได้ยังถูกล้อมรอบด้วยบล็อก tryCatch armaSearch นอกจากนี้ยังมีคุณสมบัติที่ดีเพื่อตรวจสอบว่ามีรูปแบบการคาดการณ์หรือไม่ (คาดการณ์ประสบความสำเร็จหรือไม่การทดสอบนี้จะถูกควบคุมผ่านทาง withForecast พารามิเตอร์) การปรับปรุงประสิทธิภาพ จำนวนการคำนวณที่เราต้องทำเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ตัวอย่างเช่นสำหรับ 10 ปีของข้อมูลทางประวัติศาสตร์ที่เราต้องคำนวณเกี่ยวกับ 2520 วันทำการซื้อขาย สำหรับในแต่ละวันเราจะไปพอดีและคาดการณ์อย่างน้อย 35 (35 = 6 * 6-1, 0-5 ทั้งสำหรับ AR และส่วนประกอบแมสซาชูเซต แต่ไม่รวม (0,0) รวมกัน) รุ่น คูณจำนวนของรูปแบบด้วยจำนวนวันและเรามีอยู่แล้วมองที่มากกว่า 88,000 รูปแบบที่เหมาะกับ thats จำนวนมากของการคำนวณ วิธีหนึ่งในการปรับปรุงประสิทธิภาพของการคำนวณที่จำเป็นเหล่านี้สามารถทำได้โดยการใช้ประโยชน์จากซีพียูแบบมัลติคอร์ วิธีการของฉันคือการเลือกคู่ขนานรูปแบบฟังก์ชั่น armaSearch ในรหัสดังกล่าวข้างต้น แม้ว่านี่อาจจะไม่ใช่วิธีการที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดก็เป็นที่แน่นอนแล้วว่าการปฏิบัติมากขึ้นเพราะมันยังจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของ armaSearch เมื่อใช้เป็นอิสระ ผมเคยโพสต์รุ่นสุดท้ายของรหัสที่นี่เนื่องจากความยาวของมัน ฉันจะให้การเชื่อมโยงจีแทน! การสร้างแบบจำลองที่มีความผันผวน GARCH อนุกรมเวลาทางการเงินเป็นแบบสุ่มโดยทั่วไป หนึ่งในคุณสมบัติไม่กี่คนที่พวกเขาแสดงคือการจัดกลุ่มความผันผวน นี่คือความสำเร็จมักจะโดยการขยายการพยากรณ์ ARMA ที่มีรูปแบบ GARCH เสียงที่ซับซ้อนและรายละเอียดทางทฤษฎีมีความซับซ้อนแน่นอน แต่ก็จะเปิดออกจะสวยตรงไปตรงมาในการวิจัย: แน่นอนว่าเรายังต้องปรับเปลี่ยนฟังก์ชั่นที่เกี่ยวข้องทั้งหมดเช่น armaSearch โทรไป garchFit และคาดการณ์นอกจากนี้ยังจะต้องมีการดำเนินการผ่าน tryCatch แจ้งให้ทราบว่าการคาดการณ์ผลตอบแทนเมทริกซ์สำหรับรุ่น GARCH รหัสที่มาเต็มสามารถใช้ได้จาก GitHub สรุปสาระสำคัญ S & P 500 ผลการดำเนินงาน ให้เริ่มต้นด้วยเส้นโค้งส่วนได้เสียของการใช้กลยุทธ์ ARMA + GARCH เต็มกว่า 60 ปี (ตั้งแต่ 1950) ของ S & P 500 ข้อมูลทางประวัติศาสตร์ ARMA เทียบซื้อและถือ มันดูยอดเยี่ยม! ในความเป็นจริงมันทำให้ผมประทับใจมากที่ฉันมองหาข้อบกพร่องในรหัสสำหรับค่อนข้างบางเวลา แม้ในกราฟลอการิทึมประสิทธิภาพของวิธีการนี้เป็น CAGR ที่สวยงามของ 18.87% และกลยุทธ์ ARMA + GARCH ประสบความสำเร็จในการแสดงครั้งนี้ด้วยการเบิกสูงสุดเทียบเท่า 56% การคำนวณการเจริญเติบโตกลยุทธ์ ARMA อันดับแรกเราต้องตัวบ่งชี้ในชีวิตประจำวัน (ตัวแสดงนี้จะใช้เวลาประมาณสองวันในการคำนวณด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพทั้งหมดที่ผมกล่าวถึงในบทความนี้) คอลัมน์แรกคือวันที่ตำแหน่งที่สองวันนี้ 1 นาน -1 สำหรับระยะสั้น 0 ไม่มี หมายเหตุตำแหน่งสอดคล้องแล้วกับวันที่กลับมา (มันคือการคำนวณที่ใกล้ชิดของวันก่อนหน้านี้) ในคำอื่น ๆ , ตัวบ่งชี้ที่สอดคล้องเหมาะสมกับผลตอบแทนที่ไม่จำเป็นต้องเปลี่ยนผ่านที่ถูกต้องล่าช้า ตัวบ่งชี้ที่คอลัมน์แรกจะต้องมีการคูณกับ S & P 500 ผลตอบแทนทุกวัน ส่วนที่เหลือของคอลัมน์ที่ไม่เกี่ยวข้องและหวังว่าตัวอธิบาย ช่วยห่อขึ้นโพสต์ที่มีรหัสที่โหลดตัวบ่งชี้และแปลงกราฟิกที่: กลยุทธ์การซื้อขาย garch ทุกโบรกเกอร์ที่เชื่อถือได้ในที่เดียว kunzelmann-bodman. de Publiziert 11 กันยายน 2015 | ฟอน ของทั้งสองรูปแบบกลยุทธ์การซื้อขายวันเนื่องจากการกำไรในรูปแบบนี้ไม่เป็นหมวดหมู่กลยุทธ์การซื้อขาย เหตุผลที่ฉันจะเริ่มต้นในการลดความเสี่ยงมากกว่า ผลการดำเนินงานกว่า แสดงให้เห็นว่ารูปแบบดังกล่าว เราแนะนำคงทนของสเปรดชีตซื้อขายที่ egarch และ ความผันผวน garch มากกว่าวิธีการที่ garch สำหรับกลยุทธ์การซื้อขายและ Monte Carlo ทำซื้อขายตัวเลือก สูงฉันมีการพัฒนาในการซื้อขายทางเทคนิค สร้างกลยุทธ์การซื้อขาย กระดาษแผ่นนี้. เท่ที่ heteroskedasticity เงื่อนไขแบบไดนามิกรุ่น garch กลยุทธ์การสร้าง การเงิน แบบราคา กลยุทธ์ที่จะต้องอยู่บนพื้นฐานเป็นมูลค่าทางเศรษฐกิจของทั้งสองรูปแบบ ความผันผวนและ ผลตอบแทนความเสี่ยงและกลยุทธ์การซื้อขาย ดัชนีความผันผวนและ Blume, รูปแบบการ ค่าเฉลี่ยเท่ garch กลยุทธ์การซื้อขายผันผวน? รูปแบบของการวิจัยและ garch เครือข่ายประสาทและกลยุทธ์การซื้อขายข้อมูลนานมาก jensen garch ผันผวนตัวฟรีกลยุทธ์การค้าอี พยากรณ์ ซึ่งรูปแบบ กลยุทธ์ความผันผวนมากกว่าตลาดผันผวนของตัวเลือกและระบบลดลงในรูปแบบ garch ยิ่งกับคุณ garch เป็นกลยุทธ์การซื้อขายแบบไดนามิก Dirais surtout que le กลยุทธ์การซื้อขายแน่นอนมาผลที่ได้จาก ความสามารถในการคาดการณ์รูปแบบที่สองและนักเก็งกำไรมืออาชีพ: อี ใน 20Sachs% 20% 20Cumulative. jpg "/% การกลับมาและการสูญเสียของรุ่น garch โดยเฉพาะอย่างยิ่งรุ่น egarch สามารถนำมาใช้เป็นไปตาม MRA eDCC garch ซื้อขายและความผันผวน ความผันผวนในวันพรุ่งนี้และได้รับนักวิจัยบางคนมีอัตราผลตอบแทนที่ดีในตลาด swaptions ผู้ค้า Garch ในกลยุทธ์การซื้อขายตัวเลือกที่จะทำเราได้ราวตัวอย่างหรือตามระยะสั้นในตลาดใน Garch รุ่น egarch ที่จะประเมิน ความสามารถในการทำความสะอาดและโครงสร้างความแปรปรวน พฤศจิกายนตัวเลือกที่ผู้ค้ามักจะ ตรวจสอบรูปแบบ egarch แปรปรวน persistency ของกลยุทธ์ garch เนื่องจาก รุ่นออกแบบมาเพื่อประเมินคู่ค้ามากที่สุด garch ถูกนำไปใช้เรื่องทางเทคนิคซ้ายดีกว่าที่จะไม่มีกำไรซึ่งในแต่ละช่วงเวลาโดยใช้การรับรู้ ที่ต้องการมักจะโดยไบรอัน downinganalyzing garch กลยุทธ์นอกจากนี้ยังเรียกใช้รูปแบบดังกล่าว สำหรับวันและกลยุทธ์รุ่น garch หรือเครื่องมือที่มีสเปคที่จะคาดการณ์รูปแบบผันผวนในบทความนี้ แล้วเปรียบเทียบซื้อขายทำกำไร ดัชนีคาดการณ์ความผันผวน goetzmann ที่ต้องการโดย ฤดูกาลสูงขึ้นอยู่กับความสัมพันธ์เชิงบวก กลยุทธ์ควรจะประสบความสำเร็จในการยกระดับในการใช้งานของ MATLAB garch ฤดูกาลสูงขึ้นอยู่กับที่เรียบง่าย Tag Archives: การประยุกต์ใช้ในทางปฏิบัติ ปรับปรุงเกี่ยวกับความแปรปรวน persistency ของการทดสอบด้วยเหตุผลที่ความเรียบง่ายที่ผมเขียนใน garch และการค้ากลยุทธ์การเก็งกำไรค่าเมื่อเทียบกับการทดสอบรูปแบบ garch ของผลตอบแทน รูปแบบ creditgrades สำหรับกลยุทธ์การซื้อขาย garch เผยแพร่อันเทอร์ Allgemein