Quantstrat ผู้ประกอบการ

รีวิว: การประยุกต์ใช้ Invoances TRAIDE รีวิวนี้จะอยู่ที่ประมาณ Inovance Techs ระบบ TRAIDE มันเป็นโปรแกรมที่มุ่งสู่การให้นักลงทุนรายย่อยใช้อัลกอริทึมที่เป็นกรรมสิทธิ์ของการเรียนรู้เครื่องจะช่วยพวกเขาในการสร้างกลยุทธ์การซื้อขายอย่างเป็นระบบ ขณะนี้การตรวจสอบหนึ่งบรรทัดของฉันคือว่าในขณะที่ฉันหวังว่าผู้ก่อตั้ง บริษัท หมายถึงดีแอพลิเคชันยังคงอยู่ในช่วงเริ่มต้นและควรได้รับการตรวจสอบโดยผู้ที่มีศักยภาพ / ร่วมทุนในกิจการเป็นสิ่งที่มีหลักฐานที่มีศักยภาพมากกว่า ผลิตภัณฑ์สำเร็จรูปพร้อมสำหรับตลาดมวล ในขณะที่ทำหน้าที่นี้เป็นความคิดเห็นยังความคิดของฉันมันเป็นวิธี Inovance เทคสามารถปรับปรุงผลิตภัณฑ์ของตน บิตของพื้นหลัง: ผมได้พูดหลายครั้งบางส่วนของผู้ก่อตั้ง บริษัท ที่เสียงเหมือนบุคคลที่เกี่ยวกับระดับอายุของฉัน (เพื่อเพื่อน Millennials) ในท้ายที่สุดจุดขายคือ: ระบบการซื้อขายจะเย็น การเรียนรู้เครื่องเย็น ดังนั้นการใช้กลไกการเรียนรู้เพื่อการค้าระบบจะน่ากลัว! (และวิธี surefire ในการทำกำไรในขณะที่เรเนซองส์เทคโนโลยีได้แสดงให้เห็น.) ขณะนี้อาจเสียงบิตต่อว่าต่อขานยังของตนในวิธีการบางอย่างจริง การเรียนรู้เครื่องได้กลายเป็นที่พูดคุยของเมืองจากไอบีเอ็มวัตสัน (Rentec ตัวเองได้รับการว่าจ้างพวงของผู้เชี่ยวชาญด้านการรู้จำเสียงพูดจาก IBM สองสามทศวรรษที่ผ่านมากลับได้) เพื่อ Stanfords รถตัวเองขับรถ (คิดค้นโดยเซบาสเตียน Thrun ที่ตอนนี้หัว Udacity) ที่จะได้รับรางวัล Netflix, พระเจ้ารู้ว่าสิ่งที่แอนดรูอึ้งจะทำกับการเรียนรู้ที่ลึก Baidu พิจารณาวิธีการที่ดีในการเรียนรู้เครื่องได้ทำในงานที่ซับซ้อนมากขึ้นกว่าการสร้างอัลกอริทึมการซื้อขายระบบครึ่งที่ดีก็ไม่ควรจะมากเกินไปที่จะขอให้สนามที่มีประสิทธิภาพนี้ที่จุดตัดของวิทยาการคอมพิวเตอร์และสถิติที่จะช่วยให้นักลงทุนค้าปลีกติดกาวที่ดูชาร์ตสร้าง เป็นจำนวนมากผลตอบแทนจากการลงทุนของเขาหรือเธอมากกว่าผ่านแผนภูมิเฝ้าดูการตัดสินใจและการค้าเสียง เพื่อความเข้าใจของฉันจากการสนทนากับผู้ก่อตั้ง Inovance เทคนิคนี้เป็นภารกิจของพวกเขาอย่างชัดเจน แต่ผมไม่แน่ใจว่าโปรแกรม Inovances TRAIDE จริงสำเร็จภารกิจนี้ในสถานะปัจจุบัน นี่คือวิธีการทำงาน: ผู้ใช้เลือกสินทรัพย์หนึ่งที่เวลาและเลือกช่วงวันที่ (ข้อมูลที่จะกลับไปที่ 31 ธันวาคม 2009) สินทรัพย์จะถูก จำกัด อยู่ในปัจจุบันให้มีสภาพคล่องสูงคู่สกุลเงินและสามารถใช้การตั้งค่าดังต่อไปนี้: 1 ชั่วโมง 2 ชั่วโมง 4 ชั่วโมง 6 ชั่วโมงหรือกรอบเวลาที่บาร์ในชีวิตประจำวัน จากนั้นผู้ใช้เลือกจากความหลากหลายของตัวชี้วัดตั้งแต่ทางเทคนิค (ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ oscillators การคำนวณปริมาณ ฯลฯ ส่วนใหญ่การแบ่งประเภทของตัวชี้วัดศตวรรษที่ 20 แม้ว่าปรับตัวเป็นครั้งคราวค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มีการจัดการที่จะแอบ innamely KAMAsee แพคเกจ DSTrading ของฉันและ MAMAaka Mesa การปรับเปลี่ยนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จากจอห์น Ehlers) กับคนที่ลึกลับมากขึ้นเช่นบางตัวชี้วัดความเชื่อมั่น นี่คือสิ่งที่เริ่มต้นที่จะมุ่งหน้าลงใต้สำหรับฉันอย่างไร คือว่าในขณะที่มันง่ายที่จะเพิ่มตัวชี้วัดมากที่สุดเท่าที่ผู้ใช้ต้องการมีเป็นพื้นเอกสารใด ๆ ของพวกเขาไม่ได้มีการเชื่อมโยงในการอ้างอิงและอื่น ๆ เพื่อให้ผู้ใช้จะต้องแบกรับความรับผิดชอบของจริงเข้าใจสิ่งที่แต่ละคนและทุก อย่างใดอย่างหนึ่งของตัวชี้วัดที่พวกเขาเลือกที่ไม่จริงและไม่ว่าจะได้หรือไม่ชี้วัดเหล่านี้จะเป็นประโยชน์ การประยุกต์ใช้ TRAIDE ทำให้ความพยายามที่ศูนย์ (ป่านนี้) เพื่อให้ผู้ใช้จริงได้ทำความคุ้นเคยกับวัตถุประสงค์ของการชี้วัดเหล่านี้สิ่งที่วัตถุประสงค์ของพวกเขาคือทฤษฎี (วัดความเชื่อมั่นในแนวโน้มตรวจสอบแนวโน้มบ่งชี้ประเภท oscillator ฯลฯ ) นอกจากนี้การเลือกตัวบ่งชี้เกี่ยวกับผู้ใช้ยังระบุการตั้งค่าพารามิเตอร์หนึ่งสำหรับตัวบ่งชี้ต่อกลยุทธ์ของแต่ละคน เช่น. ถ้าผมมีครอสโอเวอร์ EMA, Id ต้องสร้างกลยุทธ์ใหม่สำหรับ 20/100 ครอสโอเวอร์ที่ 21/100 ครอสโอเวอร์มากกว่าระบุอะไรเช่นนี้ EMA ระยะสั้น: 20-60 EMA ยาว: 80-200 Quantstrat ตัวเองมีฟังก์ชันการทำงานนี้และในขณะที่ผมจำได้ครอบคลุมการตรวจสอบความแข็งแรงพารามิเตอร์ / การเพิ่มประสิทธิภาพ (ในคำอื่น ๆ ทดสอบพารามิเตอร์หลาย setswhether หนึ่งใช้พวกเขาสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพหรือความทนทานขึ้นอยู่กับผู้ใช้ที่ไม่ได้ทำงาน) ใน quantstrat ในบล็อกนี้โดยเฉพาะ ข้อมูลนี้เป็นอย่างมากที่มีอยู่ในสิ่งที่ฉันเห็นว่าคู่มือ quantstrat อย่างเป็นทางการพบได้ที่นี่ ในความคิดของตัวเลือกของการครอบคลุมช่วงของค่าที่มีผลบังคับใช้เพื่อแสดงให้เห็นว่าการตั้งค่าพารามิเตอร์ใดก็ตามไม่ได้เป็นความบังเอิญแบบสุ่ม นอก quantstrat ผมได้แสดงให้เห็นถึงวิธีการนี​​้ในการโพสต์การพัฒนาสมมติฐานของฉันขับเคลื่อนและในขึ้นมาสำหรับการเลือกพารามิเตอร์สำหรับการซื้อขายผันผวน ที่ไหน TRAIDE อาจจะทำบางสิ่งบางอย่างที่น่าสนใจก็คือว่าหลังจากที่ผู้ใช้ระบุตัวชี้วัดและค่าพารามิเตอร์ของการเรียนรู้เครื่องที่เป็นกรรมสิทธิ์ของอัลกอริทึม (คำเตือน: สีดำสนิท BOX) กำหนดสำหรับสิ่งที่ช่วงของค่าของตัวชี้วัดในคำถามที่สร้างผลลัพธ์ที่ดีที่สุดภายใน backtest และกำหนดให้ bullishness และคะแนน bearishness ในคำอื่น ๆ มองไปข้างหลังเหล่านี้มีค่าตัวบ่งชี้ที่ไม่ได้ดีที่สุดในช่วงเวลาของตัวอย่าง ในขณะที่มีค่าที่ชัดเจนในการสำรวจความสัมพันธ์ระหว่างตัวชี้วัดและผลตอบแทนในอนาคตผมคิดว่า TRAIDE ต้องทำมากขึ้นในพื้นที่นี้เช่นการรายงาน P-ค่านิยมความเชื่อมั่นและอื่น ๆ ตัวอย่างเช่นถ้าคุณรวมตัวชี้วัดพอกฎของคุณเป็นตลาดเพื่อ thats เพียงจุดตัดของทุกช่วงของตัวชี้วัดของคุณ ยกตัวอย่างเช่น TRAIDE อาจจะบอกผู้ใช้ที่สัญญาณรั้นที่แข็งแกร่งที่สุดเมื่อความแตกต่างของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อยู่ระหว่าง 1 และ 2 เป็น ADX อยู่ระหว่าง 20 และ 25, เอทีอาร์อยู่ระหว่าง 0.5 และ 1, และอื่น ๆ แต่ละการตั้งค่าผู้ใช้เลือกเพิ่มเติมแคบลงจำนวนของธุรกิจการค้าการจำลองทำให้ ในความคิดของฉันมีวิธีการมากขึ้นในการสำรวจการมีปฏิสัมพันธ์ของตัวชี้วัดมากกว่าเพียงแค่หนึ่งในยักษ์และคำสั่งดังกล่าวเป็นคำสั่งหรือการจัดเรียงบาง (EG เลือกค่าทั้งหมดใส่ในการค้าเมื่อ 3 จาก 5 ตัวชี้วัดที่ตกอยู่ในช่วงรั้นเลือกในการสั่งซื้อที่จะวางการซื้อขายมากขึ้น) ในขณะที่มันอาจจะฉลาดในการกรองลงการซื้อขายเพื่อกรณีที่หายากมากถ้าการซื้อขายจำนวนมากของเครื่องมือดังกล่าวที่หลายพันตราสารที่เป็นไปได้หลายอย่างเพียง แต่มีการซื้อขายในเวลาใดก็ตามที่มี TRAIDE, ผู้ใช้เลือกเท่านั้น * หนึ่ง * สินทรัพย์ (ปัจจุบันเป็นหนึ่งในคู่สกุลเงิน) ในเวลาดังนั้นผมหวังที่จะเห็น TRAIDE สร้างการทำงานมากขึ้นในแง่ของสิ่งที่ถือว่าเป็นกฎการซื้อขาย หลังจากที่ผู้ใช้เลือกทั้งยาวและกฎสั้น ๆ (โดยเพียงแค่การกรองในตัวบ่งชี้ช่วงที่ TRAIDEs ขั้นตอนวิธีการเรียนรู้เครื่องได้กล่าวว่าเป็นสิ่งที่ดี) TRAIDE เปลี่ยนที่เป็น backtest กับเส้นโค้งส่วนยาวโค้งทุนระยะสั้นโค้งส่วนได้เสียทั้งหมดและ สำหรับสถิติการค้ารวมนานและการซื้อขายในระยะสั้น ยกตัวอย่างเช่นใน quantstrat, เพียงคนเดียวที่ไ​​ด้รับสถิติการค้ารวม ไม่ว่าจะยาวหรือสั้นทุกเรื่องที่จะ quantstrat เป็นหรือไม่การค้าที่ทำหรือสูญเสียเงิน สำหรับผู้ใช้ที่มีความซับซ้อนของเล็ก ๆ น้อย ๆ พอที่จะทำให้หนึ่งชุดของกฎหรือปิด แต่ไม่ TRAIDE มากขึ้นที่จะถือมือผู้ใช้ในเรื่องที่ สุดท้าย TRAIDE แล้วสร้างรหัสโปรแกรม MetaTrader4 สำหรับผู้ใช้ดาวน์โหลด และ thats กระบวนการ ในความคิดของฉันในขณะที่สิ่งที่ Inovance เทคได้มีการกำหนดออกมาจะทำอย่างไรกับ TRAIDE เป็นที่น่าสนใจฉัน wouldnt แนะนำในสถานะปัจจุบัน สำหรับบุคคลที่มีความซับซ้อนที่รู้วิธีที่จะไปผ่านกระบวนการวิจัยที่เหมาะสม TRAIDE เข้มงวดเกินไปในแง่ของการตั้งค่าพารามิเตอร์ (หนึ่งครั้ง) ตัวชี้วัดก่อนเขียน (กลุ่มเป้าหมายของโปรแกรมลาดเทอาจจะดีเกินไป) และสินทรัพย์ (อีกครั้ง หนึ่งในเวลา) แต่สำหรับนักลงทุนรายย่อยปัญหาของฉันกับ TRAIDE คือ: มีหลากหลายทั้งของตัวชี้วัดที่ไม่มีเอกสารซึ่งจากนั้นย้ายไปยังเครื่องกล่องดำขั้นตอนวิธีการเรียนรู้ ผลที่ได้คือว่าผู้ใช้มีความเข้าใจน้อยมากของสิ่งที่ขั้นตอนวิธีการทำต้นแบบจริงตรรกะและเหตุผลที่เขาหรือเธอจะนำเสนอกับเป็นเอาท์พุท ในขณะที่ TRAIDE ทำให้มันนิด ๆ ง่ายในการสร้างคนใดคนหนึ่งได้รับระบบการซื้อขายในขณะที่หลายคนได้ระบุไว้ในรูปแบบที่แตกต่างกันเล็กน้อยก่อนที่จะเขียนกลยุทธ์เป็นส่วนที่ง่าย ทำผลงานที่จะเข้าใจว่ากลยุทธ์ที่จริงมีขอบเป็นเรื่องยาก คือการตรวจสอบความแข็งแรงของอำนาจการพยากรณ์ของความไวในการแฝงเร้นต่างๆและอื่น ๆ ได้รับ TRAIDEs ค่อนข้างประวัติศาสตร์ข้อมูลสั้น (2010 เป็นต้นไป) และควบคู่ไปกับการไม่โปร่งใสที่ผู้ใช้ดำเนินงานภายใต้คล้ายคลึงของฉันจะเป็นนี้: มันเหมือนให้คนขับรถมือใหม่กุญแจไปที่รถสปอร์ตในหมอกหนาบนถนนที่คดเคี้ยว ไม่มีใครข้อพิพาทที่เป็นรถสปอร์ตที่น่ากลัว แต่ภาระที่แท้จริงของการทำงานอยู่ในการทำให้แน่ใจว่าผู้ใช้ไม่ได้ลมแรงเป็นต้นไม้ โดยรวมผมชอบภารกิจงานที่ TRAIDE และผมคิดว่ามันอาจมีศักยภาพเป็นสิ่งที่สำหรับนักลงทุนรายย่อยที่ไม่ตั้งใจที่จะเรียนรู้ ins ลึกหนาบางของการเข้ารหัสระบบการซื้อขายใน R (แม้ผมแสดงให้เห็นหลายครั้งกว่าวิธีที่จะนำ ระบบดังกล่าวด้วยกัน) ผมแค่คิดว่ามีความต้องการที่จะทำงานมากขึ้นใส่ลงไปในการทำให้แน่ใจว่าผลลัพธ์ที่ผู้ใช้เห็นจะบอกเล่าของขอบมากกว่าเปิดความเป็นไปได้ของเครื่องสูงที่มีความยืดหยุ่นขั้นตอนวิธีการเรียนรู้ไล่ผีในหนึ่งในข้อมูลเสียงรบกวนและมีชีวิตชีวามากที่สุดชุด หนึ่งอาจจะสามารถหา คำแนะนำของฉันเหล่านี้: 1) หลายสินทรัพย์ 2) อนุญาตให้ช่วงพารามิเตอร์และฝาจำนวนของการทดลองที่จุดใดก็ตาม (EG 4 ตัวชี้วัดที่มีการตั้งค่าแต่ละสิบ = 10000 ระบบการซื้อขายที่เป็นไปได้ = ระเบิดขึ้นเซิร์ฟเวอร์) ให้แคบลงจำนวนของการทำงานการทดลองใช้เทคนิคจากการออกแบบการทดลองที่จะมาถึงการรวมกันที่ดี (ฉันหวังว่าฉันจำได้ว่าเทคนิควิธีพื้นผิวตอบสนองของฉันจากปริญญาโทของฉันเกี่ยวกับในขณะนี้!) 3) อนุญาตให้ปรับเปลี่ยนขนาดของการสั่งซื้อ (EG กำหนดเป้​​าหมายผันผวนหยุดขาดทุน) เช่นผมเขียนเกี่ยวกับการโพสต์ในการพัฒนาของฉันสมมติฐานที่ขับเคลื่อนด้วย 4) จัดให้มีการจัดเรียงบาง * * * * * * * * เอกสารสำหรับตัวชี้วัดถึงแม้ว่าเป็นที่เรียบง่ายเป็นลิงก์ไปยัง Investopedia (ยิ่งมากขึ้น) 5) การส่งออกไกลเป็นสิ่งที่จำเป็นอย่างยิ่งสำหรับผู้ใช้ที่ไม่ได้โปรแกรม คือความแตกต่างหรือไม่ว่ามีขอบถูกต้องตามกฎหมายหรือหากมีข้อสังเกตที่น้อยเกินไปที่จะปฏิเสธสมมติฐานของเสียงแบบสุ่ม 6) ไกลอีกต่อไปข้อมูลประวัติ 2010 เป็นต้นไปก็ดูเหมือนว่าสั้นเกินไปของกรอบเวลาเพื่อให้แน่ใจว่าการรับรู้ความสามารถของ strategys อย่างน้อยในข้อมูลประจำวัน (อาจจะไม่เป็นจริงสำหรับรายชั่วโมง) 7) ปัจจัยในต้นทุนการทำธุรกรรม การซื้อขายในกรอบเวลาที่จะหมายถึงชั่วโมง PL น้อยกว่ามากต่อการค้ามากกว่าความละเอียดในชีวิตประจำวัน หาก MT4 ค่าใช้จ่ายราคาตั๋วคงที่ผู้ใช้จำเป็นต้องรู้วิธีนี้ปัจจัยที่เป็นกลยุทธ์ของพวกเขา 8) สุดท้าย dogfooding เมื่อผมได้พูดคุยครั้งสุดท้ายกับ Techs Inovance ก่อตั้งพวกเขาอ้างว่าพวกเขาใช้ขั้นตอนวิธีการของตัวเองในการสร้างกลยุทธ์อัตราแลกเปลี่ยนซึ่งได้รับการทำดีในการซื้อขายสด ตามเวลาที่มากขึ้นของข้อเสนอแนะเหล่านี้จะดำเนินการ itd น่าสนใจเพื่อดูว่าพวกเขามีประวัติที่เป็นกองทุนนอกเหนือไปจากการเป็นผู้ให้บริการซอฟแวร์ ถ้าทุกสิ่งเหล่านี้จะคิดเป็นและอัตโนมัติผลิตภัณฑ์หวังว่าจะบรรลุภารกิจของการนำระบบการซื้อขายและการเรียนรู้เครื่องให้กับคนอื่น ๆ ผมคิดว่า TRAIDE มีศักยภาพและอิ่มหวังว่าพนักงานจะตระหนักถึงศักยภาพที่ ขอบคุณที่อ่าน. หมายเหตุ: ฉันกำลังทำสัญญาในเมืองชิคาโกและฉันสนใจที่จะสร้างเครือข่ายกับผู้เชี่ยวชาญด้านการซื้อขายในระบบและการจัดการสินทรัพย์ระบบ / การจัดสรรพื้นที่ ค้นหา LinkedIn ของฉันที่นี่ วิธีการเลือกกรองแรงบันดาลใจจากสถิติ โพสต์นี้จะแสดงให้เห็นวิธีการที่จะสร้างตัวกรองวงดนตรีอยู่บนพื้นฐานของการออกระหว่างความเรียบเนียนและการตอบสนองสองคุณสมบัติมองหาในตัวกรอง ตัวกรองที่เหมาะจะทั้งสองจะตอบสนองต่อการเคลื่อนไหวของราคาเพื่อให้เป็นไปไม่ได้ดำรงตำแหน่งที่ไม่ถูกต้องในขณะที่ยังเป็นไปอย่างราบรื่นเพื่อที่จะไม่เกิดสัญญาณเท็จและไม่จำเป็นต้นทุนการทำธุรกรรม ดังนั้นนับตั้งแต่ความผันผวนของฉันกลยุทธ์การซื้อขายโดยใช้สามกรองไร้เดียงสามาก (SMAS ทั้งหมด) สมบูรณ์พลาดเป็นเดือนที่ 27% ในสิบสี่ Ive ตัดสินใจที่จะลองและปรับปรุงวิธีในการสร้างตัวชี้วัดที่ดีขึ้นในแนวโน้มดังต่อไปนี้ ตอนนี้อยู่ภายใต้การตระหนักว่ามีอาจจะตันของตัวกรองที่ซับซ้อนในการดำรงอยู่ที่ฉันตัดสินใจแทนที่จะมุ่งเน้นไปที่วิธีที่จะสร้างตัวกรองชุดโดยใช้การเปรียบเทียบจากสถิติเม้น / การเรียนรู้เครื่อง ในการวิเคราะห์ข้อมูลแบบคงที่สำหรับการถดถอยหรืองานการจัดหมวดหมู่ที่มีการค้าระหว่างอคติและความแปรปรวน สรุปความแปรปรวนไม่ดีเพราะความเป็นไปได้ของ overfitting ข้อสังเกตที่ผิดปกติไม่กี่และอคติที่ไม่ดีเพราะความเป็นไปได้ของข้อมูลที่ถูกต้องตามกฎหมาย underfitting ในทำนองเดียวกันกับการกรองอนุกรมเวลามีความกังวลที่คล้ายกันยกเว้นอคติที่เรียกว่าความล่าช้าและความแปรปรวนอาจจะคิดว่าเป็นตัวบ่งชี้ whipsawing โดยพื้นฐานแล้วเป็นตัวบ่งชี้ที่เหมาะจะย้ายได้อย่างรวดเร็วด้วยข้อมูลในขณะที่ในเวลาเดียวกันได้มีมากมายของการกระแทกและฝืนเล็ก ๆ ไปพร้อมกันซึ่งอาจส่งสัญญาณที่ผิดพลาดกับกลยุทธ์การซื้อขาย ดังนั้นวิธีการที่ริขั้นตอนวิธีการที่เรียบง่ายของฉันทำงาน: ปัจจัยการผลิตไปยังฟังก์ชั่นที่มีดังต่อไปนี้: A) ชุดเวลาที่คุณกำลังพยายามที่จะข้อมูลกรอง B) คอลเลกชันของตัวกรองผู้สมัคร C) ระยะเวลามากกว่าที่จะวัดความเรียบเนียนและการตอบสนองที่กำหนดไว้รากที่สองของ EMA n วัน (2 / (n + 1) การประชุม) ต่​​อไปนี้: ก) การตอบสนอง: ปริมาณกำลังสองของราคาตัวกรอง / 1 ข) เรียบ: ปริมาณกำลังสองของตัวกรอง (t) / ตัวกรอง (t-1) ที่ 1 (อาร์เอสอาคา return. calculate) ฟังก์ชั่น D) ปัจจัยความเชื่อมั่นซึ่งอำนาจข้อผิดพลาดจะได้รับการเลี้ยงดู นี้น่าจะควรอยู่ระหว่าง 0.5 และ 3 E) เวกเตอร์ที่กำหนดเน้นความเรียบเนียน A (เทียบกับความสำคัญกับการตอบสนอง) ซึ่งควรจะอยู่ในช่วง 0-1 นี่คือรหัส: นี้ได้รับข้อมูล SPY และสร้างสาธารณูปโภคที่สอง functionsxtsApply ซึ่งเป็นเพียงตามคอลัมน์ที่ใช้ที่มาแทนที่ดัชนีเดิมที่ใช้ฉลาดคอลัมน์ใช้ทิ้งและ sumIsNa ซึ่งผมใช้ในภายหลังสำหรับการนับตัวเลขของ NAS ในแถวที่กำหนด . นอกจากนี้ยังสร้างตัวกรองผู้สมัครของฉันที่จะให้สิ่งที่ง่ายเป็นเพียง SMAS 2-250 นี่คือรหัสที่เกิดขึ้นจริงของการทำงานที่มีความคิดเห็นในรหัสของตัวเองให้ดีขึ้นอธิบายขั้นตอนจากระดับเทคนิค (สำหรับผู้ที่ยังไม่คุ้นเคยกับ R, มองหา hashtags) ที่: ส่วนใหญ่ของการคำนวณเวลาที่จะเกิดขึ้นในสองสาย xtsApply เมื่อวันที่ 249 ที่แตกต่างกันค่าเฉลี่ยการเคลื่อนย้ายง่ายกระบวนการจะใช้เวลาประมาณ 30 วินาที นี่คือการส่งออกโดยใช้ปัจจัยความเชื่อมั่นของ 2: และนี่คือตัวอย่างที่กำลังมองหาที่ SPY จาก 2007 ผ่าน 2011 ในกรณีนี้ผมเลือกที่จะไปจากสีน้ำเงินเป็นสีเขียว, สีส้ม, สีน้ำตาล, สีแดง, สีม่วง, สีแดงและในที่สุดก็เพื่อเน้นความเรียบเนียนของ 0, 5%, 25%, 50%, 75%, 95% และ 1 ตามลำดับ ขอให้สังเกตว่าเส้นสีฟ้าเป็น Wiggly มากในขณะที่เส้นสีแดงบางครั้งแทบจะไม่ย้ายเช่นในช่วงปี 2011 เลื่อนปิด สิ่งหนึ่งที่ผมสังเกตเห็นในหลักสูตรของการวางกระบวนการนี​​้ร่วมกันเป็นสิ่งที่ผมหลุด earliernamely ว่ากลยุทธ์แนวโน้มไร้เดียงสาต่อไปนี้ซึ่งมีทั้งเต็มที่ยาวหรืออย่างเต็มที่ตามสั้น ๆ เกี่ยวกับสัญญาณครอสโอเวอร์จะสูญเสียเงินได้อย่างรวดเร็วในตลาดด้านข้าง แต่ในทางทฤษฎีโดยละเอียดที่แตกต่างกันกระโดดระหว่าง 0% ถึง 100% ให้ความสำคัญกับความเรียบเนียนไม่ว่าจะเป็นในขั้นตอนที่ 1% หรือปลีกย่อยหนึ่งสามารถมีการเรียงลำดับของความเชื่อมั่นอย่างต่อเนื่องโดยเพิ่มขึ้นสัญญาณของความแตกต่างระหว่างตัวกรองชุดต่างๆ ในขาขึ้น, ความแตกต่างที่เป็นหนึ่งในการเคลื่อนไหวมากที่สุดจากการตอบสนองต่อการกรองมากที่สุดอย่างต่อเนื่องราบรื่นควรจะเป็นบวกและในทางกลับกัน ในความสนใจของระยะเวลาสั้น ๆ ที่ไม่ได้โพสต์นี้ได้มีกลยุทธ์การซื้อขายที่แนบมากับมัน อย่างไรก็ตามกลยุทธ์การซื้อขายโดยนัยจะสามารถจะยาวหรือสั้น SPY ขึ้นอยู่กับผลรวมของสัญญาณของความแตกต่างในตัวกรองที่คุณย้ายจากการตอบสนองเพื่อความเรียบเนียน แน่นอนเป็นตัวกรองผู้สมัครที่มี SMAS ทั้งหมดก็อาจ wouldnt จะงดงามโดยเฉพาะอย่างยิ่ง อย่างไรก็ตามสำหรับผู้ที่ออกมีที่ใช้ตัวกรองที่ซับซ้อนมากขึ้นนี้อาจจะเป็นวิธีการสร้างออกมาตระการตาของตัวกรองผู้สมัครต่าง ๆ และสร้างตัวกรองที่ดียิ่งขึ้น นอกจากนี้ผมหวังว่าจะได้รับตัวกรองผู้สมัครที่เพียงพอและเป็นวิธีที่วัตถุประสงค์ของการเลือกพวกเขาก็จะเป็นไปได้ที่จะลดโอกาสของการสร้างระบบการซื้อขาย overfit แต่สิ่งที่มีค่าพารามิเตอร์ที่อาจจะ overfit เพื่อที่ว่าอาจจะมีการคิดนึกอยาก ทั้งหมดในทุกนี้ยังคงเป็นความคิดที่ใหม่สำหรับฉัน ยกตัวอย่างเช่นตัวกรองการคำนวณเงื่อนไขข้อผิดพลาดที่อาจจะดีขึ้น แรงบันดาลใจสำหรับ EMA 20 มาเป็นหลักจากวิธีการที่บาเซิลคำนวณความผันผวน (ถ้าผมจำได้อย่างถูกต้องจะใช้รากที่สองของ EMA วันที่ 18 ของผลตอบแทนสอง) และความเป็นจริงมากที่ผมใช้ EMA ตัวเองจะดีขึ้นเมื่อ ( ทำไม EMA แทนอื่น ๆ บางตัวกรองที่ซับซ้อนมากขึ้น) ในความเป็นจริงผมมักจะเปิดให้วิธีการที่ฉันสามารถปรับปรุงแนวคิดนี้ (และอื่น ๆ ) จากผู้อ่าน ขอบคุณที่อ่าน. หมายเหตุ: ฉันกำลังทำสัญญาในชิคาโกในความสามารถการวิเคราะห์ ถ้าใครต้องการที่จะพบแจ้งให้เราทราบ คุณสามารถส่งอีเมลฉันที่ ilya. kipnisgmail หรือติดต่อเราผ่านทาง LinkedIn ของฉันที่นี่ วิธีที่ดีที่คุณสามารถปรับขนาดกลยุทธ์ของคุณ? โพสต์นี้จะจัดการกับรวดเร็วนิ้วในทางอากาศในการมองเห็นวิธีการที่ดีกลยุทธ์ scalesnamely, วิธีการที่สำคัญก็คือการล่าช้าระหว่างสัญญาณและการดำเนินการโดยใช้ความผันผวนง่ายกลยุทธ์การซื้อขายเป็นตัวอย่าง สัญญาณจะเป็น VIX / VXV VXX ซื้อขายและอัตราส่วนที่สิบสี่ความคิดที่ผมได้จากความผันผวน Simples ทำบล็อกที่น่าตื่นตาตื่นใจ โดยเฉพาะอย่างยิ่งโพสต์นี้ สามสัญญาณเทียบจะเป็นสัญญาณความคิดที่มีมนต์ขลัง (สังเกตใกล้, ซื้อใกล้ชื่อจากการตั้งค่าใน ruleOrderProc quantstrat), การซื้อในวันถัดไปเปิดและซื้อในวันต่อไปอย่างใกล้ชิด มาเริ่มกันเลย. ดังนั้นริวิ่งผ่าน นอกจากนี้ยังมีกลยุทธ์การคิดที่มีมนต์ขลัง (สังเกตใกล้, ซื้อใกล้ที่เดียวกัน) ผมทดสอบสามตัวแปร variantsa อื่น ๆ ที่เปิดทำธุรกรรมต่อไปทำธุรกรรมที่แตกต่างซึ่งใกล้ต่อไปและค่าเฉลี่ยของคนทั้งสอง ได้อย่างมีประสิทธิภาพผมรู้สึกว่าทั้งสามจะให้ความรู้สึกของการที่มีประสิทธิภาพ strategys ภายใต้ conditionsthat สมจริงมากขึ้นเป็นวิธีที่ดีกลยุทธ์ที่ไม่ดำเนินการถ้าธุรกรรมได้ตลอดทั้งวันสมมติว่าคุณกำลังจัดการผลรวมของเงินขนาดใหญ่เกินไปที่จะเพียงแค่ไถเข้าสู่ตลาดในปิด นาที (และถ้าคุณหวังว่าจะได้รับที่อุดมไปด้วยออกจากการซื้อขายคุณจะมีผลรวมของเงินที่มีขนาดใหญ่กว่าจำนวนเงินที่คุณสามารถใช้ความคิดที่มีมนต์ขลังไป) จะเป็นการดีที่ประชาชนใช้การกำหนดราคา VWAP แต่ thats ไม่สามารถใช้งานได้ฟรีทุกที่ฉันรู้ว่าหมายถึงการที่ผู้อ่านไม่สามารถทำซ้ำแม้ว่าผมจะมีข้อมูลดังกล่าว ในกรณีใด ๆ ที่นี่เป็นผล เส้นโค้งทุน: เข้าสู่ระบบขนาด (นายโทนี่คูเปอร์และอื่น ๆ ): ปฏิกิริยาของฉัน? รันในวันถัดไปผลการดำเนินงานอย่างใกล้ชิดเป็นอย่างมากมายต่ำกว่ากำหนดค่าอื่น ๆ (และการเสื่อมสภาพที่เกิดขึ้นในปีที่ผ่านมาส่วนใหญ่) เป็นหลักหมายความว่าเติมจะต้องมาสวยได้อย่างรวดเร็วที่จุดเริ่มต้นของวัน ในขณะที่กลยุทธ์ที่ดูเหมือนว่าค่อนข้างที่ปรับขนาดได้ผ่านเลนส์ของนิ้วมือในที่โล่งเทคนิคนี้ในความคิดของฉันถ้าเต็มวันแรกของการดำเนินการที่เป็นไปได้หลังจากที่รับสัญญาณจะถังกลยุทธ์จาก 1.44 Calmar ไป 0.92 ที่ครับ ขนาดใหญ่หล่นออกหลังจากถือทุกอย่างอื่นคงที่ ในความคิดของผมคิดว่านี่เป็นเรื่องที่ค่อนข้างคำถามที่ถูกต้องที่จะขอให้ทุกคนที่เพียงแค่สัญญาณขายเมื่อเทียบกับการบริหารจัดการสินทรัพย์ คือวิธีการที่สำคัญที่มีการส่งสัญญาณที่จะดำเนินการในวันต่อไปหรือไม่ หลังจากที่ทุกคนยกเว้นในกรณีที่สัญญาณเหล่านั้นมาที่ 03:55 หนึ่งคือส่วนใหญ่มีแนวโน้มจะต้องได้รับการเติมเต็มในวันถัดไป ตอนนี้ในขณะที่กลยุทธ์นี้เป็นบิตของมะเขือเทศกระป๋องในแง่ของวิธีที่ดีความผันผวนของกลยุทธ์การซื้อขายจะได้รับ (พวกเขาจะได้รับมาก * * * * * * * * ที่ดีขึ้นในความคิดของฉัน) ฉันคิดว่ามันทำสำหรับการสาธิตเล็ก ๆ น้อย ๆ ที่เรียบง่ายของเทคนิคนี้ อีกครั้งใหญ่ขอบคุณที่นายเฮล Vollmeier สำหรับดังนั้นกรุณารักษาขึ้น dropbox ของเขาตลอดเวลานี้ได้ข้อมูลที่ผันผวน! ขอบคุณที่อ่าน. หมายเหตุ: ฉันกำลังทำสัญญาในฐานะวิทยาศาสตร์ข้อมูลในชิคาโก คุณสามารถส่งอีเมลฉันที่ ilya. kipnisgmail หรือหาฉันใน LinkedIn ของฉันที่นี่ อิ่มเสมอเปิดให้เบียร์หลังเลิกงานถ้าคุณอยู่ในเขตชิคาโก หมายเหตุ 2: วันนี้เมื่อวันที่ 21 ตุลาคม 2015 ถ้าคุณอยู่ในชิคาโกเอาใจใส่การประชุมชิคาโก R กลุ่มผู้ใช้ที่ Jaks แตะที่ 06:00 พิซซ่าฟรีเครือข่ายและการวิจัยเป็นเจ้าภาพโดยพอล Teetor, whos ผู้ชายการเงิน หวังว่าจะเจอคุณที่นั้น. ความผันผวนของสถ​​ิติ-อาร์บ Shenanigans โพสต์นี้ข้อเสนอที่เป็นไปไม่ได้ที่มีต่อการใช้กลยุทธ์การเก็งกำไรทางสถิติโดยใช้ VXX และที่สิบสี่ กลยุทธ์ง่าย: ถ้าผลตอบแทนเ​​ฉลี่ยต่อวันของ VXX ที่สิบสี่และเป็นบวกในระยะสั้นทั้งสองคนที่ใกล้ชิด กลยุทธ์นี้จะทำให้ทั้งสองสมมติฐานที่แตกต่างกันความน่าสงสัย: ที่หนึ่งสามารถสังเกตอย่างใกล้ชิดและดำเนินการกับใกล้และที่หนึ่งสามารถ VXX สั้นและสิบสี่ ดังนั้นเมื่อเร็ว ๆ นี้ผมตัดสินใจที่จะเล่นรอบกับทุกคนเครื่องมือสองที่ชื่นชอบใน blogVXX นี้และที่สิบสี่ที่มีความคิดที่ว่าเดี๋ยวก่อนทั้งสองตราสารขัดดังนั้นควรจะมีการค้าสถิติอาบที่นี่? ดังนั้นเพื่อที่จะทำเลียนิ้วในที่โล่งมองเห็นผมดำเนินการตัวบ่งชี้ไมค์ Harriss momersion ในคำอื่น ๆ การแพร่กระจายนี้แน่นอนหมายถึงคืนที่เพียงเกี่ยวกับทุกครั้ง และนี่คือสำหรับผลที่ได้จาก 2011 เป็นต้นไปจากเมื่อสิบสี่และ VXX จริงเริ่มซื้อขาย นี่คือส่วนของเส้นโค้งคือ: ระยะสั้น: ระยะเท่านั้น: สั้นเท่านั้น: ที่มีสถิติต่อไปนี้: หมายเหตุ: ฉันกำลังทำสัญญาและกำลังมองไปยังเครือข่ายในเขตชิคาโก คุณสามารถค้นหา LinkedIn ของฉันที่นี่ รีวิวของ DIY ที่ปรึกษาทางการเงินโดยสีเทา, Vogel และ Foulke โพสต์นี้จะทบทวนหนังสือเล่มที่ปรึกษาทางการเงิน DIY ซึ่งผมคิดว่าเป็นอ่านที่แข็งแกร่งมากและที่เกี่ยวข้องโดยเฉพาะอย่างยิ่งกับผู้ที่เริ่มต้นมากขึ้นในการลงทุน (โดยเฉพาะอย่างยิ่งการลงทุนระบบ) ในขณะที่มันไม่ได้เป็นที่สมบูรณ์แบบว่ามันเกี่ยวกับการเป็นไพรเมอร์ที่ยอดเยี่ยมเกี่ยวกับการลงทุนเป็นหนึ่งจะพบออกมีที่สามารถเข้าถึงได้ไปวางคนในความคิดของฉัน เอาล่ะเพื่อให้การประกาศอย่างเป็นทางการ: ฉันเริ่มต้นส่วนใหม่ที่เรียกว่าโพสต์ความคิดเห็นที่ฉันได้รับจากการถูกขอให้ทบทวนหนังสือเล่มนี้ โดยพื้นฐานแล้วผมเชื่อว่าทุกคนครับพยายามที่จะสร้างผลิตภัณฑ์ที่ดีที่จะช่วยให้ผู้อ่านของฉันสมควรได้รับความสนใจและตัวผมเองอยากจะรู้ว่าสิ่งที่เย็นและบริการทางการเงินที่เป็นนวัตกรรมใหม่ / ผลิตภัณฑ์ที่มีมาเกี่ยวกับ สำหรับผู้ที่ชอบการสัมผัส whod บนเว็บไซต์นี้ถ้าคุณนำเสนอสินค้าที่ราคาไม่แพงและนวัตกรรมหรือบริการที่สามารถนำไปใช้กับผู้ชมเช่นเหมืองที่ถึงออกมาให้ฉัน อย่างไรก็ตามนี้วันหยุดสุดสัปดาห์ที่ผ่านมาในขณะที่ย้ายไปชิคาโกผมมีความสุขในการอ่านสถาปนิกอัลฟาของ (สีเทา, Vogel, Foulke) หนังสือ "ที่ปรึกษาทางการเงิน DIY" เป็นหลักทำให้กรณีที่ว่าทำไมนักลงทุนค้าปลีกควรจะสามารถที่จะมีประสิทธิภาพสูงกว่าผู้เชี่ยวชาญ ที่ปรึกษาทางการเงินที่เรียกเก็บคะแนนร้อยละหลายปีในการจัดการความมั่งคั่งของคน หนังสือเล่มนี้จะเริ่มออกโดยอ้างการศึกษาที่มีชื่อเสียงต่างๆแสดงให้เห็นว่าหลายอคติจิตใต้สำนึกที่ลึกซึ้งและชักนำมนุษย์มีความอ่อนไหวต่อ (มีมากมาย) เช่นการลดลงของความซับซ้อน, ความเชื่อมั่น, และอื่น ๆ ไม่มีใครที่ระบบคอมพิวเตอร์อารมณ์และรูปแบบทุกข์ทรมานจาก . นอกจากนี้ก็ยังไปให้ตัวอย่างพอสมควรหลายผู้เชี่ยวชาญไปหน้าอกเช่นวิกเตอร์ Niederhoffer ที่พัดขึ้นไม่ได้ครั้งเดียว แต่สองครั้ง (และข่าวลือได้เขาระเบิดขึ้นเป็นครั้งที่สาม) และการศึกษาแสดงให้เห็นว่าการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างเป็นระบบมี แสดงให้เห็นว่าจะชนะผู้เชี่ยวชาญแนะนำและเวลาอีกครั้งรวมทั้งเมื่อผู้เชี่ยวชาญด้านอาวุธกับผลของรูปแบบของตัวเอง โยนในคำพูดจากจิมไซมอนส์ (ซีอีโอของกองทุนป้องกันความเสี่ยงที่ดีที่สุดในโลกที่เทคโนโลยี Renaissance) และส่วนแรกของหนังสือเล่มนี้สามารถสรุปได้ดังนี้: 1) การจัดอันดับของคุณและไฟล์มนุษย์มีความอ่อนไหวต่ออคติจิตใต้สำนึกจำนวนมาก 2) ไม่เชื่อถือคำแนะนำของผู้เชี่ยวชาญ แม้รูปแบบที่เรียบง่ายมีประสิทธิภาพสูงกว่าระบบกล่าวว่า "ผู้เชี่ยวชาญ" ผู้เชี่ยวชาญบางคนแม้จะได้เป่าขึ้นหลายครั้งแม้ (EG วิกเตอร์ Niederhoffer) 3) การสร้างระบบอารมณ์จะชักนำให้มนุษย์เหล่านี้จากการทำลายการลงทุนของคุณ 4) ผสานกับระบบคิดว่าดีออกมาเป็นความคิดที่ดีแม้เมื่อมันอึดอัดเช่นเมื่อทางทะเลมีการสวมใส่หมวกกันน็อกเคฟลาร์ที่ถือกระสุนพิเศษและน้ำเป็นพิเศษใน 126 องศาอิรักทะเลทราย (เพียงแค่ขอให้ดร. / กัปตันสีเทา) นี่คือทั้งหมดที่ดีและดีเป็นหลักทำให้เป็นกรณีที่แข็งแกร่งมากสำหรับเหตุผลที่คุณควรสร้างระบบและให้ระบบการจัดสรรการลงทุนทำยกของหนักสำหรับคุณ ถัดไปหนังสือจะเข้าสู่ข้อเท็จจริงย่อของผู้จัดการที่แตกต่างกันเลือก-ค่าธรรมเนียมการเข้าถึงความซับซ้อนภาษีและการค้นหา ค่าธรรมเนียม: เท่าไหร่ค่าใช้จ่ายที่จะมีคนจัดการการลงทุนของคุณ? สวยด้วยตนเองอธิบายที่นี่ การเข้าถึง: ความถี่ที่คุณสามารถดึงเงินทุนของคุณ (เช่นกองทุนป้องกันความเสี่ยงที่ล็อคคุณขึ้นสำหรับปีโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมันสูญเสียเงินควรจะทำงานจากและเร็ว) ความซับซ้อน: คุณเข้าใจวิธีการลงทุนที่มีการจัดการ? ภาษี: ในระยะยาวกำไรหรือระยะสั้น? โดยทั่วไปน้อยมากระบบที่ดีจะถือเป็นปีหรือมากกว่าดังนั้นในความคิดของฉันคาดหวังที่จะจ่ายภาษีในระยะสั้น ค้นหา: ว่ามีวิธีการที่ยากก็คือการหาผู้สมัครที่ดี? ได้รับทะเลของกองทุนป้องกันความเสี่ยง (โดยเฉพาะผู้ที่มีผลการติดตามระยะสั้นหรือบันทึกการติดตามการจัดการเพียงจำนวนเล็ก ๆ ของเงิน) วิธีการที่ยากก็คือการหาผู้จัดการที่จะชนะหลังจากที่ค่ามาตรฐานหรือไม่ คำตอบ: เรื่องยากมาก ในระยะสั้นทั้งหมดที่มีความซับซ้อนผู้จัดการ glitzy คุณได้ยินเกี่ยวกับ? ห่างไกลจากจัดการยอดเยี่ยมสมมติว่าคุณสามารถหาหนึ่ง อย่างต่อเนื่องหนังสือเล่มนี้ไปเป็นสองความผิดปกติท​​ี่แยกต่างหากที่ควรจะเป็นรากฐานสำหรับกลยุทธ์การลงทุนในตราสารทุนใด ๆ - ค่าและโมเมนตัม ระบบค่าหลักไปนานช่วงชั้นบนของตัวชี้วัด EBIT / TEV สำหรับด้านบน 60% ของ บริษัท ในตลาดหมวกซื้อขายในตลาดหุ้นนิวยอร์กเป็นประจำทุกปี ในความคิดของฉันนี้เป็นระบบที่ยากที่จะใช้สำหรับนักลงทุนเฉลี่ยในแง่ของการจัดการกระบวนการข้อมูลสำหรับระบบนี้พร้อมกับมีเงินทุนที่เหมาะสมในการจัดสรรให้กับทุก บริษัท ต่างๆ นั่นคือถ้าคุณมีจำนวนเล็ก ๆ ของเงินทุนที่จะลงทุนคุณอาจจะไม่สามารถที่จะได้รับการจัดสรรน้ำหนักที่เท่ากันทั่วร้อย บริษัท ที่แยก แต่ผมเชื่อว่าด้วย QVAL และ IVAL ETFs (จากอัลฟาสถาปนิกและการเปิดเผยข้อมูลที่ผมมีบางส่วนของไออาร์เอของฉันลงทุนมี) ผมคิดว่าองค์ประกอบค่าระบบสามารถเข้าถึงได้อย่างง่ายดายผ่านทั้งสองกองทุน กลยุทธ์โมเมนตัม แต่ง่ายมาก มีองค์ประกอบที่เป็นแรงผลักดันและย้ายองค์ประกอบเฉลี่ย มีทางคณิตศาสตร์บางอย่างที่แสดงให้เห็นว่าทั้งสองสัญญาณที่เกี่ยวข้อง (สัญญาณโมเมนตัมเป็นจริงสัดส่วนกับความแตกต่างของย้ายเฉลี่ยและค่าสุดท้ายของมัน) เป็นและระบบ ROBUST ว่าหนังสือเล่มนี้นำเสนอคือการรวมกันของสัญญาณโมเมนตัมและสัญญาณ SMA . นี่คือวิธีการทำงาน สมมติคุณมี $ 100,000 และ 5 สินทรัพย์ที่จะลงทุนในเพื่อประโยชน์ของคณิตศาสตร์ ผลงานแบ่งเป็นองค์ประกอบโมเมนตัม $ 50,000 และส่วนประกอบที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ $ 50,000 ทุกเดือนจัดสรร $ 10,000 แต่ละห้าสินทรัพย์ที่มีโมเมนตัมบวก 12 เดือนหรืออยู่ในรูปของเงินสดสำหรับสินทรัพย์ที่ ถัดไปจัดสรรอีก $ 10,000 แต่ละห้าสินทรัพย์ที่มีราคาสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ง่าย 12 เดือน มันเป็นเรื่องที่ง่ายและได้รับการแนะนำ ETFs (สินค้าโภคภัณฑ์พันธบัตรหุ้นต่างประเทศหุ้นในประเทศอสังหาริมทรัพย์) มันเป็นระบบที่นักลงทุนส่วนใหญ่ค่อนข้างง่ายสามารถใช้โดยเฉพาะอย่างยิ่งถ้าพวกเขาได้รับต่อไปนี้บล็อกของฉัน สำหรับผู้ที่สนใจในความผิดปกติของตลาดมากขึ้น (โดยเฉพาะอย่างยิ่งความผิดปกติค่า) มีบทที่มีการเลือกขนาดของเอกสารทางวิชาการที่ไปไปมาบนประสิทธิผลของความผิดปกติต่าง ๆ และวิธีการที่ดีที่พวกเขาสามารถคาดการณ์ผลตอบแทน ดังนั้นสำหรับผู้ที่สนใจก็มี หนังสือเล่มนี้จบลงด้วยข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นบางอย่างที่นักลงทุน DIY ควรจะตระหนักถึงเมื่อใช้เงินลงทุนของเขาหรือของเธอเองซึ่งเป็นหลักจิตวิทยาบทอื่น โดยรวมในความคิดของหนังสือเล่มนี้เป็นที่มั่นคงเป็นธรรมในแง่ของเหตุผลว่าทำไมนักลงทุนค้าปลีกควรจะอาบน้ำและการจัดการการลงทุนของเขาหรือของเธอเองในแบบที่เป็นระบบ คือว่าเนื้อและเลือดที่ปรึกษามีแนวโน้มที่จะผิดพลาดของมนุษย์และด้านบนของที่มักจะคิดค่าธรรมเนียมสูงไม่สามารถแสดงเหตุผลแล้วน่าเบื่อมอบประสิทธิภาพการทำงาน หนังสือเล่มนี้แนะนำให้คู่ของระบบง่ายอย่างใดอย่างหนึ่งซึ่งผมคิดว่าทุกคนที่สามารถคัดลอกและวางบางพื้นฐาน R สามารถปฏิบัติตาม (ระบบโมเมนตัม ROBUST) และนักลงทุนอื่นซึ่งผมคิดว่าส่วนใหญ่อยู่ที่บ้านควรอายห่างจาก (คน ระบบค่าเพียงเพราะความยากลำบากในการจัดการกับข้อมูลทั้งหมดที่) และเลื่อนไปหนึ่งหรือทั้งสองของสถ​​าปนิกอัลฟา 2 ETFs ในแง่ของโมเมนตัมยังมีอัลฟ่า, GMOM และ tickers MTUM (ทำบ้านของคุณผมยาว ALFA) สำหรับความเสี่ยงที่แตกต่างกันต่างๆเพื่อความผิดปกตินี้สำหรับผู้ที่ไม่ต้องการที่จะจ่ายค่าใช้จ่ายการทำธุรกรรมอย่างต่อเนื่อง / เกิดขึ้นในระยะสั้น ภาษีระยะยาวของการใช้กลยุทธ์โมเมนตัมของตัวเอง ในแง่ของการที่หนังสือเล่มนี้ขึ้นมาสั้น ๆ ที่นี่มีสองเซ็นต์ของฉัน: ผ่านการทดสอบในช่วงเกือบหนึ่งศตวรรษที่สมดุลมีความเสี่ยงได้รับรางวัลของระบบเหล่านี้ก็ยังคงเป็นที่น่ากลัวในบางครั้ง นั่นคือระบบที่ให้อัตราการเติบโตเฉลี่ยประมาณ 15% ที่มีคุณยังคงเต็มใจที่จะเสี่ยงเบิก 50%? การสูญเสียครึ่งหนึ่งของทุกอย่างบนยอดของการเกษียณอายุเสียงที่น่ากลัวมากไม่ว่าคว่ำในระยะยาว นอกจากนี้หนังสือเล่มนี้จะช่วยให้สิ่งที่ง่ายกับผู้ชมเป้าหมายของแม่และนักลงทุนป๊อป (ที่มีอดีต underperformed ขึ้นเครื่องหมาย SP 500) ในขณะที่ฉันคิดว่ามันสำเร็จนี้ผมคิดว่ามีจะได้รับมูลค่าเพิ่มแม้สำหรับบุคคลดังกล่าวโดยสรุปบาง ETFs หรือง่ายอีทีเอฟ / ETN ระบบการซื้อขายที่สามารถกระจายผลงาน ยกตัวอย่างเช่นในขณะที่ความผันผวนของการซื้อขายเสียงที่น่ากลัวมากในบริบทของการให้การกระจายความเสี่ยงที่อาจจะมีมูลค่าการมองเข้าไปใน ยกตัวอย่างเช่น 2008 เป็นปีที่แบนเนอร์ผันผวนมากที่สุดกลยุทธ์การซื้อขายที่มีการจัดการที่จะไปอยู่ยาวและความผันผวนยาวผ่านวิกฤติ ตัวผมเองก็ยังมีความรู้น้อยมากทั้งหมดของ ETFs ที่แปลกใหม่ต่างๆที่โผล่ขึ้นมาทางซ้ายและขวาและฉันจะมองในเกณฑ์ดีมากในแหล่งที่มีชื่อเสียงที่สามารถให้บริการทัวร์ของบางส่วนที่สามารถให้ความหลากหลายของผลตอบแทนที่ได้รับการยกย่องให้กับหุ้นพื้นฐาน / คงมีรายได้ / สินทรัพย์ที่แท้จริงผลงานของอีทีเอฟตามที่ระบุไว้ในหนึ่งในบทในหนังสือเล่มนี้และหนังสืออื่น ๆ เช่น Meb ร้างของการกระจายการลงทุนทั่วโลก (ebook ที่ราคาถูกมาก) หนึ่งสิ่งสุดท้ายที่ฉันต้องการที่จะสัมผัสในหนังสือเล่มนี้ถูกเขียนในรูปแบบที่สามารถเข้าถึงได้มากและยังคณิตศาสตร์ (ใช่คณิตศาสตร์!) เป็นที่เข้าใจสำหรับคนที่ผ่านพีชคณิตพื้นฐาน มันเป็นสิ่งที่สามารถอ่านได้ในหนึ่งหรือสองร่อนและผมอยากแนะนำให้ทุกคนที่เป็นผู้เริ่มต้นในการลงทุนหรือการลงทุนอย่างเป็นระบบ โดยรวมผมให้หนังสือเล่มนี้เป็นของแข็ง 4/5 ดาว มันง่ายเข้าใจง่ายและนำระบบการลงทุนเพื่อมวลชนในทางที่หลาย ๆ คนสามารถทำซ้ำที่บ้าน แต่ผมจะชอบที่จะเห็นบางส่วนของเนื้อหาเกินกว่าที่พื้นฐานตามที่กำหนดกันมากมายเหลือเฟือของ ETFs ที่แตกต่างกัน ขอบคุณที่อ่าน. การพัฒนาสมมติฐานขับเคลื่อน Part V: หยุดการสูญเสีย, ยวบ Sharpes และออกจากตัวอย่าง โพสต์นี้จะแสดงให้เห็นการปกครองหยุดการขาดทุนแรงบันดาลใจจากกระดาษแอนดรูลอเมื่อไหร่กฎหยุดการสูญเสียหยุดการสูญเสีย นอกจากนี้ยังจะแสดงให้เห็นวิธีการที่จะยุบอัตราส่วนชาร์ปไปยังบัญชีสำหรับจำนวนของการทดลองดำเนินการที่จะนำเสนอในบทความที่เขียนโดยเดวิดเอชเบลีย์และมาร์กอสเดอโลเปซปราโด สุดท้ายกลยุทธ์ที่จะมีการทดสอบใน ETFs ออกจากกลุ่มตัวอย่างมากกว่ากองทุนรวมที่มีการใช้จนถึงขณะนี้ (ซึ่งจริงไม่สามารถซื้อขายได้มากกว่าหนึ่งครั้งทุกสองเดือน แต่ได้ถูกนำมาใช้เพียงเพื่อวัตถุประสงค์ในการ สาธิต). นี่คือผลที่ได้คือ: โมเมนตัม. นี่คือผลที่ได้คือ: มาเริ่มกันเลย. นี่คือผลที่ได้คือ: โมเมนตัม. นี่คือผลที่ได้คือ: อาจจะไม่. อาจ. ใช่. อาจจะไม่.