Trading System Synthesis & Boosting

Pioneiro no ensaio de aprendizagem de máquinas, desenvolvimento de sistema de negociação não-linear e filtragem de impulsos de sinal desde 1979. Iniciou o Raden Research Group em 1982 e supervisionou o desenvolvimento do PRISM (Pattern Recognition Information Synthesis Modeling). Técnico de mercado fretado certificado pela The Market Technicians Association desde 1992. Comerciante de ações de Spear, Leeds e Kellogg 1997 2002. Professora adjunta de finanças que documente um curso de graduação em análise técnica, mineração de dados e análises preditivas para MBA e estudantes de engenharia financeira de 2002 Até 2011. Autor da Análise Técnica Baseada em Evidências publicada por John Wiley amp Sons 2006. Primeiro livro popular para lidar com o viés de mineração de dados e o Método de Permutação de Monte Carlo para gerar p-valores livres de polarização. Co-designer da TSSB (Trading System Synthesis and Boosting), uma plataforma de software para o desenvolvimento automatizado de sistemas de negociação baseados em modelos preditivos estatisticamente sólidos. Editor de amplificador de autor da Aprendizagem estatística de máquinas de som para a negociação algorítmica de instrumentos financeiros. Desenvolvimento de sistemas de negociação baseados em modelos preditivos usando o TSSB. Propôs um método para a purificação de indicadores e Pure VIX Inovou o conceito de aumento de sinal: usando a aprendizagem de máquina para melhorar o desempenho das estratégias existentes. Estabilidade de correlação da janela móvel e seu uso na avaliação de indicadores, Journal of the Market Technicians Association, Spring 1992 pp. 21-28 Filtros de sinal de reconhecimento de padrões, Journal of the Market Technicians Association, Spring 1991, pp.42-51 The Cells Method of Indicator Avaliação, A Enciclopédia dos Indicadores Técnicos de Mercado, capítulo 15, de Colby e Meyers, Dow Jones-Irwin, 1988 Reconhecimento de Padrões de Inteligência Artificial Aplicados à Previsão de Tendências do Mercado Financeiro, Journal of the Market Technicians Association, maio de 1985 pp. 91-132 Inteligência Artificial Amostra Reconhecimento de padrões para auxiliar o analista de mercado, análise de software de investimentos e investimentos, tutorial de três partes, Summer, Fall amp, edição de inverno 1984. Cybernetics, The Trading Approach para os anos 80, Commodities Magazine, janeiro de 1980. Análise técnica baseada em evidências: Application the Scientific Método e Inferência Estatística para Sinais de Negociação. John Wiley amp Sons, novembro de 2006 Indicadores de sentimento purificados para o Mercado de ações publicado no Journal of Technical Analysis, 2010. Os interesses externos de Davids incluem esqui, caminhadas, tricô e trompete de jazz. Dr. Timothy Masters tem um doutorado em estatística, com especializações em estatística aplicada e computação numérica. Ele é o autor de quatro livros altamente conceituados sobre inteligência artificial (Recuperação prática de redes neurais em processamento de sinal e imagem C com redes neurais Algoritmos avançados para redes neurais Algoritmos neurais, romances e híbridos para a Previsão de séries temporais. O Dr. Masters trabalhou na Campo de negociação automatizada de instrumentos financeiros desde 1995. Antes disso, ele desenvolveu software para aplicações de engenharia biomédica e de sensoriamento remoto. Sua pesquisa atual se concentra em algoritmos para controlar o viés de mineração de dados, a fim de avaliar com precisão o potencial de desempenho dos sistemas automáticos de negociação de mercado. Também está desenvolvendo ferramentas gráficas e analíticas para ajudar os comerciantes financeiros a compreender melhor a dinâmica do mercado. Seus interesses externos incluem música (ele toca teclado, violino e baixo em várias bandas) e as artes marciais (ele é um faixa-preta de segundo grau que estuda Washin - Ryu Karate com o Mestre Hidy Ochiai.) Mais sobre Tim Masters, incluindo informações sobre seu último livro Avaliando e melhorando a previsão e a classificação. Pode ser encontrado em TimothyMasters. info. Esta é uma estrutura de automação para síntese e reforço do sistema de negociação (TSSB). O TSSB é um bom pacote disponível aqui da Hood River Research para o desenvolvimento de sistemas de negociação baseados em modelos preditivos, mas agora é apenas GUI e a saída está em arquivos de log detalhados. A estrutura tssbutil usa pywinauto para permitir que um usuário execute um script TSSB através de uma invocação de função Python. Ele também fornece um analisador que converte a saída TSSB para um modelo de dados hierárquico intuitivo (veja a documentação em tssbrun. py. Tssbutil, é claro, depende do TSSB. Siga o link acima para a página de download e, em seguida, coloque o link tssb64.exe em seu PATH em algum lugar. Tssbutil também depende do pacote Python e pywinauto. Como o TSSB é um pacote apenas para Windows, presume-se que a instalação eo uso ocorrerão em uma plataforma Windows (embora os analisadores sejam multiplataforma e funcionem em qualquer ambiente). Tssbutil É conhecido por trabalhar com 32 bits Python 2.7 - provavelmente também funciona com Python 3.X, mas isso não foi testado. O pywinauto padrão é específico de 32 bits neste ponto - existem vários garfos que pretendem fazer com que ele funcione com 64 - Python, mas não consegui fazer nenhum desses trabalhos e Python pywinauto de 32 bits funcionou bem na minha instalação do Windows 7 de 64 bits e no executável TSSB de 64 bits. A página de download do Python está aqui. Recomendo o 2.7.x 32- Bit instalador do Windows. Instalar para um terrível Ctory de sua escolha e adicione o diretório Python ao seu PATH por conveniência. Em seguida, baixe o pacote pywinauto a partir daqui. As instruções de instalação estão aqui. Em seguida, você precisa clonar esse repositório. Se você é um usuário do cygwin como eu, você pode instalar e usar o git do shell do cygwin: Alternativamente, existe uma versão do Windows de git disponível aqui. Observe que ao escolher um diretório para clonar, é melhor escolher um caminho sem um. Nele se você quiser usar o exemplo como é (ex. C: usersjohn. doeworkspace não funcionaria). Isto é devido a uma limitação do TSSB e ao seu comando READ MARKET HISTORIES. Depois de ter clonado com sucesso o repositório tssbutil, execute o seguinte. Tssbutil Visão geral do componente Esta seção contém uma breve visão geral dos componentes tssbutil. Todos os módulos, classes e métodos possuem documentação embutida do tipo docstring para mais detalhes. Este módulo contém a função runtssb () que pode ser chamada para invocar TSSB para um determinado script. Este módulo contém a classe AuditParser que é usada para analisar um arquivo de saída AUDIT. LOG do TSSB. Este módulo contém o modelo de dados usado para representar a saída de uma execução TSSB. Uma instância do TSSBRun é criada pelo AuditParser quando ele analisa um arquivo AUDIT. LOG. Veja a documentação docstring para obter detalhes sobre o modelo. Esses módulos contém a classe VarParser que pode ser usada para analisar um arquivo de definição de variável TSSB. Esses módulos contém a classe DbParser que pode ser usada para analisar um arquivo de banco de dados TSSB. Este módulo contém o método sedlite (). Esta é uma função de utilidade que pode ser usada para facilitar a criação de arquivos de script parametrizados (veja o externalwf. py em exemplos para um exemplo de instanciação de modelo). Usando o exemplo Existe um exemplo que usa os principais componentes do tssbutil para implementar um loop de caminhada externo. O exemplo é totalmente autônomo dentro do tssbutil, então correr é tão simples quanto: Sem argumentos, isso exibirá a tela de uso: Antes de executar o exemplo, aqui é mais detalhes sobre o que realmente acontecerá. O modelo está prevendo o retorno do dia seguinte para a IBM. Stage1.txt é o loop walk-forward interno - ele cria três modelos de regressão linear de 2 entradas usando a seleção gradual (em um grupo de exclusão para evitar o uso de entrada redundante) e depois avança em 10 anos por um único ano (o ano de validação) . Em seguida, a saída do stage1.txt é examinada para determinar quais modelos realizaram melhor no período fora da amostra (ou seja, o ano de validação). Os dois melhores modelos de 2 entradas são inseridos no stage2.txt. O loop de caminhada externo, onde são executados de forma independente, assim como entradas em dois COMITÉS diferentes. Em seguida, stage2.txt treina um período de 11 anos (o conjunto de treinamento original mais o ano de validação) e testa um período de caminhada (o ano de teste). O desempenho no ano de teste deve ser uma estimativa imparcial do desempenho futuro deste modelo. Este processo é repetido uma vez por ano entre ltyear-startgt e ltyear-endgt especificado na linha de comando. O exemplo produz um arquivo. csv perf. csv com rácios de melhoria do fator de lucro longo para os períodos fora da amostra de cada modelo e comissão do stage2.txt. Observe que, por convenção, os anos especificados na linha de comando e relatados em perf. csv são o último ano no conjunto de treinamento. Assim, para o ano de 2002, o ano de validação é 2003 e o ano de teste é 2004 - isto significa que o desempenho relatado em perf. csv para 2002 é o resultado fora da amostra para 2004. O resultado de um exemplo é executado: o conteúdo do Perf. csv: Observe que provavelmente há muitas mais medições do que apenas a ração de melhoria do fator de lucro longo que são desejáveis ​​a partir do loop walk-forward externo. Estes são facilmente obtidos a partir do modelo de dados produzido pelo analisador para a execução do stage2.txt. Isso é deixado como um exercício para os outros com base em seu caso de uso particular. Troubleshooting amp Misc. Ao criar tssbutil, o comportamento de pywinauto foi considerado altamente não determinista, especialmente em corridas computacionalmente intensivas em TSSB e também em corridas TSSB muito curtas. Eu acredito que o runtssb atual () seja geralmente utilizável, mas, sem dúvida, outros problemas surgirão. O código depende de certos atrasos arbitrários e várias verificações diferentes que de outra forma deveriam ser redundantes. Finalmente, note que há garantidos para ser muito AUDIT. LOG que o AuditParser não oferece suporte. Atualmente, funciona para treinamento padrão com modelos e comitês, bem como com uma ENCONTRO DE GRUPOS. O TSSB tem muitas, muitas outras opções - o suporte futuro para análise será adicionado conforme necessário. Tssbutil inclui um conjunto de testes unitários que devem ser usados ​​para teste de regressão, quaisquer alterações feitas na estrutura. Todos os testes podem ser executados a partir do diretório repo de nível superior usando o script test. bat incluído. Você verá muitas janelas indo e vindo dos testes runtssb () - quando isso terminar, procure Ok para ver que todos os testes passaram. Eu não recomendo isso: Software livre em aprendizado de máquinas estatisticamente sólidas para negociação algorítmica Eu não recomendo Isto: Software livre em aprendizagem de máquinas estatisticamente sólidas para negociação algorítmica estatisticamente máquina de som aprendendo para negociação algorítmica 8211 Veja mais em: terrapinntemplateliveengage. aspxe6126ampd13131sthash. i3gbb2CV. dpuf estatisticamente máquina de som aprendendo para negociação algorítmica 8211 Veja mais em: terrapinntemplateliveengage. aspxe6126ampd13131sthash. i3gbb2CV. dpuf Aprendizagem de máquina estatisticamente sólida para negociação algorítmica 8211 Veja mais em: terrapinntemplateliveengage. aspxe6126ampd13131sthash. i3gbb2CV. dpuf Examinamos isso que não recomendamos. É tão complicado, pois é gratuito. Precisa de suporte Pague pela documentação e suporte Um modelo ruim para trabalhar. AronsonPresident of Hood River Research, gentilmente forneceu este trecho de seu livro, Statistically Sound Machine Learning para negociação algorítmica de instrumentos financeiros: desenvolvimento de sistemas de negociação baseados em modelos preditivos usando o TSSB. Este livro explora tópicos importantes como: Como estimar o desempenho futuro com algoritmos rigorosos Como avaliar a influência da boa sorte nos backtests Como detectar a sobreposição antes da implantação do sistema Como estimar o viés de desempenho devido ao encaixe do modelo e seleção de sistemas aparentemente superiores Como Use conjuntos de modelos de última geração para formar decisões de comércio de consenso Como criar melhores portfólios de sistemas de negociação e testar rigorosamente o desempenho esperado Como pesquisar milhares de mercados para encontrar subconjuntos especialmente previsíveis Como criar sistemas de negociação especializados Em regimes de mercado específicos, como tendência de inflação ou volatilidade alta. Neste trecho, David apresenta o TSSB (Trading System Synthesis amp Boosting) e estabelece duas abordagens para negociação automatizada. OBSERVAÇÃO Eu agora posto minhas ALERTAS DE NEGOCIAÇÃO na minha conta pessoal de FACEBOOK e TWITTER. Não se preocupe porque eu não publico vídeos de gato estúpido ou o que eu como Compartilhe isso: Publicar navegação