Die ontwerp van aandelemark handel stelsels

Trading Systems: Ontwerp jou stelsel - Deel 1 13 Die voorafgaande gedeelte van hierdie handleiding gekyk na die elemente wat make-up 'n handel stelsel en bespreek die voor - en nadele van die gebruik van so 'n stelsel in 'n lewendige handel omgewing. In hierdie artikel, ons bou op die kennis van die ondersoek wat markte is veral goed geskik vir stelsel handel. Ons sal dan 'n meer in-diepte kyk na die verskillende genres van handel stelsels. Trading in verskillende aandelemarkte Markte Die aandelemark is waarskynlik die mees algemene mark om handel te dryf in, veral onder beginners. In hierdie arena, groot spelers soos Warren Buffett en Merrill Lynch oorheers, en tradisionele waarde en groei te belê strategieë is by verre die mees algemene. Tog het baie instellings aansienlik in die ontwerp, ontwikkeling en implementering van handel stelsels belê. Individuele beleggers by hierdie tendens, hoewel stadig. Hier is 'n paar belangrike faktore om in gedagte te hou wanneer die gebruik van handel stelsels in aandelemarkte: 13 Die groot hoeveelheid aandele beskikbaar stel handelaars om stelsels te toets op baie verskillende tipes aandele - alles van uiters wisselvallige oor-die-toonbank (ODT) aandele aan nie-vlugtige uitsoekaandele. Die doeltreffendheid van handel stelsels kan beperk word deur die lae likiditeit van 'n paar aandele, veral OTC en pienk vel probleme. Kommissies kan eet in winste wat gegenereer word deur suksesvolle ambagte, en kan verliese verhoog. OTC en pienk vel aandele aangaan dikwels addisionele kommissie fooie. Die belangrikste handel stelsels wat gebruik word, is dié wat kyk vir waarde - dit wil sê, stelsels wat verskillende parameters gebruik om te bepaal of 'n sekuriteit is onderwaardeer in vergelyking met sy prestasie in die verlede, sy eweknieë, of die mark in die algemeen. Valutamarkte Die buitelandse valuta mark, of forex. is die grootste en mees vloeibare mark in die wêreld. Die wêreld se regerings, banke en ander groot instellings handel triljoene dollars op die forex mark elke dag. Die meerderheid van die institusionele handelaars op die Forex staatmaak op handel stelsels. Dieselfde geld vir individue op die forex, maar 'n paar handel op grond van ekonomiese verslae of belangstelling payouts. Here is 'n paar belangrike faktore om in gedagte te hou wanneer die gebruik van handel stelsels in die forex mark: die likiditeit in die mark - as gevolg van die groot volume - maak handel stelsels meer akkuraat en doeltreffend. Daar is geen kommissies in hierdie mark, net versprei. Daarom, sy baie makliker om baie transaksies te maak sonder die koste te verhoog. In vergelyking met die bedrag van aandele of kommoditeite beskikbaar, die aantal geldeenhede handel te dryf, is beperk. Maar as gevolg van die beskikbaarheid van eksotiese geldeenheid pare - dit is, geldeenhede van kleiner lande - die verskeidenheid in terme van wisselvalligheid is nie noodwendig beperk. Die belangrikste handel stelsels wat gebruik word in forex is dié wat tendense te volg ( 'n gewilde gesegde in die mark is die tendens is jou vriend), of stelsels wat te koop of te verkoop op breakouts. Dit is omdat ekonomiese aanwysers veroorsaak dikwels groot prysbewegings op 'n tyd. Futures Equity, markte forex, en kommoditeit al bied Futures Trading. Dit is 'n gewilde voertuig vir stelsel handel as gevolg van die hoër bedrag van die hefboom beskikbaar en die verhoogde likiditeit en wisselvalligheid. Tog kan hierdie faktore beide maniere sny: hulle kan óf versterk jou winste of versterk jou verliese. Om hierdie rede, is die gebruik van termynkontrakte gewoonlik gereserveer vir gevorderde individuele en institusionele stelsel handelaars. Dit is omdat handel stelsels in staat te kapitaliseer op die termynmark veel groter aanpassing verg, gebruik meer gevorderde aanwysers en neem baie langer om te ontwikkel. So, wat is die beste Dit is aan die individuele belegger om te besluit watter mark is die beste geskik is om te handel - elkeen het sy eie voordele en nadele. Die meeste mense is meer vertroud is met die aandelemarkte, en hierdie kennis maak die ontwikkeling van 'n handel stelsel makliker. Dit is egter forex algemeen beskou as die uitstekende platform om handel stelsels hardloop wees - veral onder meer ervare handelaars. Verder, as 'n handelaar besluit om munt te slaan uit verhoogde hefboom en wisselvalligheid, die termynmark alternatief is altyd oop. Uiteindelik is die keuse lê in die hande van die stelsel developer. Types van handel stelsels Trend-volgende stelsels Die mees algemene metode van stelsel handel is die tendens - Spring stelsel. In sy mees basiese vorm, hierdie stelsel net wag vir 'n aansienlike prys beweging, dan koop of verkoop in daardie rigting. Hierdie tipe stelsel banke op die hoop uitgespreek dat hierdie prysbewegings die tendens sal handhaaf. Bewegende gemiddelde Systems Algemene gebruik in tegniese ontleding. 'n bewegende gemiddelde is 'n aanduiding dat net toon die gemiddelde prys van 'n voorraad oor 'n tydperk van tyd. Die essensie van tendense is afgelei van hierdie meting. Die mees algemene manier om te bepaal toe - en uittrede is 'n crossover. Die logika agter dit is eenvoudig: 'n nuwe tendens kom tot stand wanneer die prys bo of onder sy historiese prys gemiddelde (tendens) val. Hier is 'n grafiek wat beide die prys (blou lyn) en die 20-dag MA (rooi lyn) van IBM plotte: Breakout Systems Die fundamentele konsep agter hierdie tipe stelsel is soortgelyk aan dié van 'n bewegende gemiddelde stelsel. Die idee is dat wanneer 'n nuwe hoë of lae gevestig, die prys beweging is waarskynlik om voort te gaan in die rigting van die tempo. Een aanwyser wat gebruik kan word in die bepaling van breakouts is 'n eenvoudige Bollinger Band oortrek. Bollinger Bands wys gemiddeldes van 'n hoë en 'n lae pryse, en breakouts voorkom wanneer die prys aan die kante van die bands. Hier is 'n grafiek wat die prys (blou lyn) en Bollinger Bands (grys lyne) van Microsoft plotte: Nadele van Trend-volgende stelsels: Empiriese Besluitneming Vereiste - By die bepaling van tendense, is daar altyd 'n empiriese element om te oorweeg: die duur van die historiese tendens. Byvoorbeeld, kan die bewegende gemiddelde vir die afgelope 20 dae of vir die afgelope vyf jaar, sodat die ontwikkelaar moet bepaal watter een is die beste vir die stelsel. Ander te bepaal faktore is die gemiddelde hoogtepunte en laagtepunte in tempo stelsels. Sloerende Nature - bewegende gemiddeldes en tempo stelsels sal altyd agter. Met ander woorde, kan hulle nooit druk op die presiese bo-of onderkant van 'n tendens. Dit lei onvermydelik in 'n verbeuring van potensiële wins, wat soms beduidende kan wees. Geheel verslaan effek - Onder die mark kragte wat skadelik vir die sukses van die tendens volgende stelsels is, dit is een van die mees algemene. Die geheel verslaan effek vind plaas wanneer die bewegende gemiddelde genereer 'n valse sein - dit wil sê, wanneer die gemiddelde daal net in omvang, dan skielik omkeer rigting. Dit kan lei tot massiewe verliese nie, tensy doeltreffende stop-verlies en risikobestuur tegnieke in diens. Sywaarts Markte --Trend volgende stelsels, deur die natuur, in staat is om geld te maak net in markte wat eintlik tendens doen. Maar markte sywaarts beweeg ook. bly binne sekere grense vir 'n lang tydperk van die tyd. Uiterste wisselvalligheid Mag gebeur - Soms, kan-tendens volgende stelsels sommige van die uiterste wisselvalligheid beleef, maar die handelaar moet vashou aan sy of haar stelsel. Die onvermoë om dit te doen, sal daartoe lei dat verseker mislukking. Countertrend Systems Kortom, die doel met die countertrend stelsel is te koop teen die laagste laag en verkoop teen die hoogste hoog. Die belangrikste verskil tussen hierdie en die tendens volgende stelsel is dat die countertrend stelsel is nie selfkorrigerende. Met ander woorde, daar is nie 'n vasgestelde tyd om posisies te verlaat, en dit lei tot 'n onbeperkte nadeel potensiaal. Tipes Countertrend Systems Baie verskillende tipes stelsels word beskou countertrend stelsels. Die idee hier is om te koop wanneer momentum in een rigting begin vervaag. Dit is die mees dikwels bereken deur ossillators. Byvoorbeeld, kan 'n sein gegenereer word wanneer Stochastics of ander relatiewe sterkte aanwysers hieronder sekere punte val. Daar is ander vorme van countertrend handel stelsels, maar almal van hulle dieselfde fundamentele doelwit te deel - lae te koop en verkoop hoog. Nadele van Countertrend volgende stelsels: E mpirical Besluitneming Vereiste - Byvoorbeeld, een van die faktore die stelsel ontwikkelaar moet besluit oor die punte waarteen die relatiewe sterkte aanwysers vervaag. Uiterste wisselvalligheid Mag gebeur - Hierdie stelsels kan ook sommige van die uiterste wisselvalligheid en 'n onvermoë om te hou met die stelsel ten spyte van hierdie wisselvalligheid sal lei tot verseker mislukking ervaar. Unlimited Nadeel - Soos voorheen genoem, is daar 'n onbeperkte nadeel potensiaal omdat die stelsel is nie selfkorrigerende (daar is nie 'n vasgestelde tyd om posisies te verlaat). Ten slotte Die belangrikste markte waarvoor handel stelsels is geskik is die aandele, buitelandse valuta en termynmarkte. Elkeen van hierdie markte het sy voordele en nadele. Die twee hoof genres van handel stelsels is die tendens-volgende en die countertrend stelsels. Ten spyte van hul verskille, beide tipes stelsels, in hul ontwikkelingstadia, vereis empiriese besluitneming aan die kant van die ontwikkelaar. Ook hierdie stelsels is onderhewig aan uiterste wisselvalligheid en dit kan 'n paar stamina eis - dit is noodsaaklik dat die stelsel handelaar hou met sy of haar stelsel in hierdie tye. In die volgende paaiement, goed neem 'n nader kyk na hoe om 'n handel stelsel te ontwerp en te bespreek 'n paar van die sagteware wat stelsel handelaars gebruik om hul lewens makliker te maak. Trading Systems: Ontwerp jou stelsel - Deel 2Subscribe om nuus te gebruik vir die nuutste insigte en analysisDesigning Beurs handel stelsels. (Met en sonder Sagte Computing) Beskrywing in die ontwerp Stock Market Trading Systems Bruce Vanstone en Tobias Hahn lei jou deur hul beproefde metode vir die bou van reëlgebaseerde aandelemark handel stelsels met behulp van beide fundamentele en tegniese data. Hierdie boek toon die stappe wat nodig is om te ontwerp en toets 'n handel stelsel tot 'n handels rand gevind word, hoe om kunsmatige neurale netwerke en sagte rekenaar gebruik om 'n voorsprong te ontdek en te ontgin dit ten volle. Leer hoe om handel stelsels te bou met 'n groter insig en betroubaarheid as ooit tevore meeste handel stelsels vandag versuim om data op te neem van bestaande navorsing oor die werking daarvan. Dit is hier waar Vanstone en Hahn039s metode is uniek. Ontwerp om die beste van vorige navorsing op die werking van die finansiële markte in die bou van nuwe handel stelsels te integreer, hierdie sintese help produseer aandelemark handel stelsels met 'n ongekende diepte en akkuraatheid. Hierdie boek bevat dus 'n gedetailleerde oorsig van die belangrikste akademiese navorsing, wys hoe om bestaande navorsing te toets, hoe om voordeel daaruit te trek deur die ontwikkeling van dit in 'n reëlgebaseerde handel stelsel, en hoe om dit te verbeter met 'n kunsmatige intelligensie techniques. The idees en metodes beskryf in hierdie boek is beproefde in die hitte van die mark. Hulle is wat gebruik word deur verskansingsfondse om hul handel stelsels te bou. Nou kan jy hulle gebruik too. show meer Produk besonderhede formaat Paperback 256 bladsye Dimensies 174 x 246 x 16mm 639.56g Publikasiedatum 10 Oktober 2010 Uitgewer Harriman Huis Publishing Publikasie Stad / Land Petersfield, Verenigde Koninkryk taal Engels Illustrasies daarop swart amp wit illustrasies Isbn10 1906659583 Isbn13 9781906659585 verkope rang 370141 Inhoudsopgawe Voorwoord Erkenning Inleiding 1. Ontwerp Stock Market Trading Systems 1.1 Inleiding 1.2 Motivering 1.3 Omvang en Data 1.4 Die doeltreffende markhipotese 1.5 Die illusie van Kennis 1.6 Belegging teenoor Trading 1.6.1 Belegging 1.6.2 Trading 1.7 gebou 'n Meganiese Stock Market Trading System 1.8 Die plek van Sagte Computing 1.9 Hoe om hierdie boek 2. Gebruik Inleiding tot Trading 2.1 Inleiding 2.2 Verskillende benaderings tot Trading 2.2.1 Rigting van handel 2.2.2 Tyd raam van die saak 2.2.3 Tipe gedrag uitgebuit 2.2.3.1 tendens gebaseer handel 2.2.3.2 Breakout handel 2.2.3.3 Momentum handel 2.2.3.4 Gemiddelde terugkeer handel 2.2.3.5 Hoë-frekwensie handel 2.3 Gevolgtrekking 2.4 Die volgende stap 3. Fundamentele Veranderlikes 3.1 Inleiding 3.1.1 Benjamin Graham en waarde te belê 3.2 inligting voorsprong en mark Doeltreffendheid 3.3 'n nota op Aanpassings 3.4 kernstrategieë 3.4.1 Intrinsieke waarde skat 3.4.2 Fundamentele filters 3.4.3 Ranking filters 3.5 Die elemente van 'n fundamentele gebaseer filter 3.5.1 rykdom van 'n firma en sy aandeelhouers 3.5 .1.1 Boekwaarde 3.5.1.2 Bedryfsbates teen bedryfslaste 3.5.1.3 HEFBOOM statistieke 3.5.2 Verdienste kapasiteit 3.5.3 Die vermoë om kontant 3.6 Fundamentele Verhoudings en Nywerheid Vergelykings 3.7 'n laaste opmerking oor Landloop Belegging Navorsing 3.8 Die volgende stap te genereer 3.9 Gevallestudie: Ontleding van 'n veranderlike 3.9.1 Inleiding 3.9.2 Voorbeeld - P / V-verhouding 3.9.3 Wealth-Lab 3.9.4 SPSS 3.9.5 Uitskieters 4. Tegniese Veranderlikes 4.1 Inleiding 4.1.1 Kartering 4.1.2 tegniese aanwysers 4.1 0,3 Ander benaderings 4.2 kartering en patroonanalise 4.3 tegniese aanwysers 4.3.1 Intermarket analise 4.3.2 bewegende gemiddeldes 4.3.3 Deel 4.3.4 Momentum aanwysers 4.3.4.1 bewegende gemiddelde Konvergensie / divergensie (MACD) 4.3.4.2 Relatiewe sterkte aanwyser (RSI ) 4.4 alternatiewe benaderings 4.5 Op gebruik en misbruik van Tegniese Analise 4.6 Gevallestudie: Maak Tegniese ontleding Enige Geloofwaardigheid 5. sagte Computing 5.1 Inleiding 5.1.1 Tipes sagte rekenaar 5.1.2 Deskundige stelsels 5.1.3-Case redenasie 5.1.4 genetiese algoritmes 5.1.5 Swermintelligensie 5.1.6 Kunsmatige neurale netwerke 5.2 beoordeling van navorsing 5.2.1 Sagte rekenaar klassifikasie 5.2.2 Navorsing in tydreekse voorspelling 5.2.3 Navorsing in patroonherkenning en klassifikasie 5.2.4 Navorsing in optimalisering 5.2.5 Navorsing in ensemble benaderings 5.3 Gevolgtrekking 5.4 Die volgende stap 6. Die skep van kunsmatige neurale netwerke 6.1 Inleiding 6.2 waarin jy jou Probleem 6.3 Verdeling Data Veranderlikes 6.4 Bevinding van Invloed 6.5 ANN Architecture Keuses 6.6 ANN Opleiding 6.6.1 Momentum 6.6.2 Opleiding koers 6.7 ANN in-monster toets 6.8 Gevolgtrekking 6.9 Die volgende stap 7. Trading Systems and Distributions 7.1 Inleiding 7.2 Die bestudering van 'n groep van Trades 7.2.1 Gemiddelde winsgewendheid statistieke 7.2.1.1 Die studente t-toets 7.2.1.2 Die loop toets 7.2.2 wen statistieke 7.2.3 verloor statistieke 7.2.4 Opsomming statistieke 7.2.5 Uitkerings 7.2.5.1 Korttermyn verspreiding 7.2.5.2 Medium termyn verspreiding 7.2.5.3 Langtermyn verspreiding 7.2.6 Die vergelyking van twee stelle van rou bedrywe 7.3 Gevolgtrekkings 7.4 Die volgende stap 8. Posisie Sizing 8.1 Inleiding 8.1.1 Vaste posisie sizing 8.1.2 Kelly metode 8.1.3 Optimal-f 8.1.4 persentasie aandele 8.1.5 Maksimum risiko persentasie 8.1.6 Martingale 8.1.7 Anti-martingale 8.2 Pyramiding 8.3 Gevolgtrekkings 8.4 Die volgende stap 9 . Risiko 9.1 Inleiding 9.2 Handel Risiko 9.2.1 keerverliesopdragte 9.2.2 die gebruik van maksimum negatiewe uitstappie (MAE) om die stop-verlies drumpel kies 9.3 Risiko van ondergang 9.4 Portefeulje Risiko 9.5 Bykomende Portefeulje Statistieke 9.6 Monte Carlo Analise 9.7 Gevallestudie: is Tops Nuttige in Trend Trading System 10. Gevallestudies 10.1 Inleiding 10.2 'n Nota oor data 10.3 'n Nota oor die Gevallestudies 10.4 die bou van 'n Tegniese Trading System met neurale netwerke 10.4.1 Verdelen data 10.4.2 Maatstaf aanvanklike reëls 10.4.3 Identifiseer spesifieke probleme 10.4.4 Identifiseer en uitgange vir die ANN 10.4.5 Trein die netwerke 10.4.6 Lei geldbestuur en risiko instellings 10.4.7 In-monster benchmarking 10.4.8 Buite-monster benchmarking 10.4.9 Besluit oor finale produk 10.5 die bou van 'n fundamentele handel stelsel met neurale netwerke 10.5.1 Verdelen data 10.5.2 Maatstaf aanvanklike reëls 10.5.3 spesifieke probleme kan identifiseer 10.5.4 Identifiseer en uitgange vir ANN 10.5.5 Trein die netwerke 10.5.6 Lei geldbestuur en risiko instellings 10.5 0,7 in-monster benchmarking 10.5.8 Buite-monster benchmarking 10.5.9 Besluit oor finale produk finale Gedagtes aanhangsels Script Segmente Bibliografie Indexshow meer oor Bruce Vanstone dr Bruce Vanstone is 'n assistent-professor aan die Bond-universiteit in Australië. Hy het sy PhD in Computational Finansies in 2006. Hy is 'n gereelde aanbieder en uitgewer van akademiese werk op aandelemark handel stelsels op 'n internasionale vlak. Hy leer aandelemark handel kursusse aan die universiteit, en is 'n konsultant vir 'n boetiek hedge fund in Australië. Meer inligting oor Bruce039s navorsing en metodes kan gevind word by trading. it. bond. edu. au. Tobias Hahn is tans besig met 'n PhD aan die Bond-universiteit in Australië. Sy navorsing fokus op die mark mikrostruktuur en, in die besonder, die toepassing van masjien leer tegnieke om die pryse van afgeleide products. show meer Welkom by 'n meer kleurvolle Book Depository Soveel boeke om uit te vind en lief te hê soos altyd, met 'n nuwe logo, meer kleure , en soos altyd gratis wêreldwyd lewer. Geniet ons nuwe siteDesigning Stock Market Trading Systems Sluit aan by die biblioteek in die ontwerp Stock Market Trading Systems Bruce Vanstone en Tobias Hahn red jou lei deur middel van hul beproefde metode vir die bou van reëlgebaseerde aandelemark handel stelsels met behulp van beide fundamentele en tegniese data. Hierdie boek toon die stappe wat nodig is om te ontwerp en toets 'n handel stelsel tot 'n handels rand gevind word, hoe om kunsmatige neurale netwerke en sagte rekenaar gebruik om 'n voorsprong te ontdek en te ontgin dit ten volle. Leer hoe om handel stelsels te bou met 'n groter insig en betroubaarheid as ooit tevore meeste handel stelsels vandag versuim om data op te neem van bestaande navorsing oor die werking daarvan. Dit is hier waar Vanstone en Hahns metode is uniek. Ontwerp om die beste van vorige navorsing op die werking van die finansiële markte in die bou van nuwe handel stelsels te integreer, hierdie sintese help produseer aandelemark handel stelsels met 'n ongekende diepte en akkuraatheid. Hierdie boek bevat dus 'n gedetailleerde oorsig van die belangrikste akademiese navorsing, wys hoe om bestaande navorsing te toets, hoe om voordeel daaruit te trek deur die ontwikkeling van dit in 'n reëlgebaseerde handel stelsel, en hoe om dit te verbeter met 'n kunsmatige intelligensie tegnieke. Die idees en metodes in hierdie boek beskryf is beproefde in die hitte van die mark. Hulle is wat gebruik word deur verskansingsfondse om hul handel stelsels te bou. Nou kan jy dit ook gebruik. Publikasie Besonderhede Uitgewer: Harriman Huis Edition: 1 Publication Date: 2011 Beskikbaar in: Singapoer, Indië formaat Kindle Book OverDrive Lees Adobe EPUB eBook 1,6 MB Bruce Vanstone (Author) Dr Bruce Vanstone is 'n assistent-professor aan die Bond-universiteit in Australië. Hy het sy PhD in Computational Finansies in 2006. Hy is 'n gereelde aanbieder en uitgewer van akademiese werk op aandelemark handel stelsels op 'n internasionale level. Designing Stock Market Trading Systems Oor die outeurs Bruce Vanstone Dr Bruce Vanstone is 'n assistent-professor aan Bond Universiteit in Australië. Hy het sy PhD in Computational Finansies in 2006. Hy is 'n gereelde aanbieder en uitgewer van akademiese werk op aandelemark handel stelsels op 'n internasionale vlak. Hy leer aandelemark handel kursusse aan die universiteit, en is 'n konsultant vir 'n boetiek hedge fund in Australië. Meer inligting oor Bruces. Lees meer oor Bruce Vanstone Tobias Hahn Tobias Hahn is tans besig met 'n PhD aan die Bond-universiteit in Australië. Sy navorsing fokus op die mark mikrostruktuur en, in die besonder, die toepassing van masjien leer tegnieke om die pryse van afgeleide produkte. Inhoud Listing Voorwoord Erkenning Inleiding 1. Ontwerp Stock Market Trading Systems 1.1 Inleiding 1.2 Motivering 1.3 Omvang en Data 1.4 Die doeltreffende markhipotese 1.5 Die illusie van Kennis 1.6 Belegging teenoor Trading 1.6.1 Belegging 1.6.2 Trading 1.7 Die bou van 'n Meganiese Stock Market Trading System 1.8 Die plek van Sagte Computing 1.9 Hoe om hierdie boek 2. Gebruik Inleiding tot Trading 2.1 Inleiding 2.2 Verskillende benaderings tot Trading 2.2.1 Rigting van handel 2.2.2 Tyd raam van die saak 2.2.3 Tipe gedrag uitgebuit 2.2.3.1 Trend-gebaseerde handel 2.2.3.2 Breakout handel 2.2.3.3 Momentum handel 2.2.3.4 Gemiddelde terugkeer handel 2.2.3.5 Hoë-frekwensie handel 2.3 Gevolgtrekking 2.4 Die volgende stap 3. Fundamentele Veranderlikes 3.1 Inleiding 3.1.1 Benjamin Graham en waarde te belê 3.2 inligting voorsprong en mark Doeltreffendheid 3.3 'n nota op Aanpassings 3.4 kernstrategieë 3.4.1 Intrinsieke waarde skat 3.4.2 Fundamentele filters 3.4.3 Ranking filters 3.5 Die elemente van 'n fundamentele gebaseer filter 3.5.1 rykdom van 'n firma en sy aandeelhouers 3.5.1.1 Boekwaarde 3.5. 1.2 Bedryfsbates teen bedryfslaste 3.5.1.3 HEFBOOM statistieke 3.5.2 Verdienste kapasiteit 3.5.3 Die vermoë om kontant 3.6 Fundamentele Verhoudings en Nywerheid Vergelykings 3.7 'n laaste opmerking oor Landloop Belegging Navorsing 3.8 Die volgende stap 3.9 Gevallestudie genereer: Ontleding van 'n veranderlike 3.9.1 Inleiding 3.9.2 Voorbeeld - P / V-verhouding 3.9.3 Wealth-Lab 3.9.4 SPSS 3.9.5 Uitskieters 4. Tegniese Veranderlikes 4.1 Inleiding 4.1.1 Kartering 4.1.2 tegniese aanwysers 4.1.3 ander benaderings 4.2 Kartering en patroonanalise 4.3 tegniese aanwysers 4.3.1 Intermarket analise 4.3.2 bewegende gemiddeldes 4.3.3 Deel 4.3.4 Momentum aanwysers 4.3.4.1 bewegende gemiddelde Konvergensie / divergensie (MACD) 4.3.4.2 Relatiewe sterkte aanwyser (RSI) 4.4 alternatiewe benaderings 4.5 Op gebruik en misbruik van Tegniese Analise 4.6 Gevallestudie: Maak Tegniese ontleding Enige Geloofwaardigheid 5. sagte Computing 5.1 Inleiding 5.1.1 Tipes sagte rekenaar 5.1.2 Deskundige stelsels 5.1.3-Case redenasie 5.1.4 Genetiese algoritmes 5.1.5 Swarm intelligensie 5.1.6 Kunsmatige neurale netwerke 5.2 beoordeling van navorsing 5.2.1 Sagte rekenaar klassifikasie 5.2.2 Navorsing in tydreekse voorspelling 5.2.3 Navorsing in patroonherkenning en klassifikasie 5.2.4 Navorsing in optimalisering 5.2.5 Navorsing in ensemble benaderings 5.3 Gevolgtrekking 5.4 die volgende stap 6. die skep van kunsmatige neurale netwerke 6.1 Inleiding 6.2 waarin jy jou Probleem 6.3 Verdeling Data 6.4 vind veranderlikes se invloed 6.5 ANN Architecture Keuses 6.6 ANN Opleiding 6.6.1 Momentum 6.6.2 Opleiding koers 6.7 ANN In-monster toets 6.8 Gevolgtrekking 6.9 die Volgende stap 7. Trading Systems and Distributions 7.1 Inleiding 7.2 Die bestudering van 'n groep van Trades 7.2.1 Gemiddelde winsgewendheid statistieke 7.2.1.1 Die studente t-toets 7.2.1.2 Die loop toets 7.2.2 wen statistieke 7.2.3 verloor statistieke 7.2.4 Opsomming statistieke 7.2.5 Uitkerings 7.2.5.1 Korttermyn verspreiding 7.2.5.2 Medium termyn verspreiding 7.2.5.3 Langtermyn verspreiding 7.2.6 Die vergelyking van twee stelle van rou bedrywe 7.3 Gevolgtrekkings 7.4 Die volgende stap 8. Posisie Sizing 8.1 Inleiding 8.1.1 Vaste posisie sizing 8.1.2 Kelly metode 8.1.3 Optimal-f 8.1.4 persentasie aandele 8.1.5 Maksimum risiko persentasie 8.1.6 Martingale 8.1.7 Anti-martingale 8.2 Pyramiding 8.3 Gevolgtrekkings 8.4 Die volgende stap 9. risiko 9.1 Inleiding 9.2 Handel risiko 9.2.1 keerverliesopdragte 9.2.2 die gebruik van maksimum negatiewe uitstappie (MAE) om die stop-verlies drumpel 9.3 risiko van ondergang 9.4 Portefeulje risiko kies 9.5 Bykomende Portefeulje Statistieke 9.6 Monte Carlo Analise 9.7 Gevallestudie: Is Tops Nuttige in Trend Trading System 10. Gevallestudies 10.1 Inleiding 10.2 'n Nota oor data 10.3 'n Nota oor die Gevallestudies 10.4 die bou van 'n Tegniese Trading System met neurale netwerke 10.4.1 Verdelen data 10.4.2 Maatstaf aanvanklike reëls 10.4.3 spesifieke probleme kan identifiseer 10.4.4 Identifiseer insette en uitgange vir die ANN 10.4.5 Trein die netwerke 10.4.6 Lei geldbestuur en risiko instellings 10.4.7 In-monster benchmarking 10.4.8 Buite-monster benchmarking 10.4.9 Besluit oor finale produk 10.5 die bou van 'n fundamentele handel stelsel met neurale netwerke 10.5.1 Verdelen data 10.5.2 Maatstaf aanvanklike reëls 10.5.3 spesifieke probleme kan identifiseer 10.5.4 Identifiseer en uitgange vir ANN 10.5.5 Trein die netwerke 10.5.6 Lei geldbestuur en risiko instellings 10.5.7 In-monster benchmarking 10.5.8 Buite-monster benchmarking 10.5.9 Besluit oor finale produk finale Gedagtes aanhangsels Script Segmente Bibliografie Indeks Voorwoord Erkenning Inleiding 1. Ontwerp Stock Market Trading Systems 1.1 Inleiding 1.2 Motivering 1.3 Omvang en Data 1.4 Die doeltreffende markhipotese 1.5 Die illusie van kennis 1.6 Belegging teenoor Trading 1.6.1 Belegging 1.6.2 Trading 1.7 Die bou van 'n Meganiese Stock Market Trading System 1.8 Die plek van Sagte Computing 1.9 Hoe om hierdie boek 2. Gebruik Inleiding tot Trading 2.1. Nuttige LinksStock mark handel stelsels word dikwels voorgehou deur gladde verkope spruikers by uitstallings en in die media. Hierdie spruikers verkoop 'n droom, 'n vinnig ryk skema via hul aandelemark handel stelsels wat blykbaar so eenvoudig dat iemand miljoene kan maak en sit terug op die see met hul laptop handel die markte - ja, selfs jy (BTW - dis jy in die boom.) Maar die werklikheid is dat hierdie handel stelsels is ontwerp vir iemand anders, nie jy nie. Die stelsel kan nie pas by jou persoonlikheid, risiko-aptyt (om die wonderlike resultate wat hulle spruik bereik vereis oor die algemeen massiewe vlakke van risiko) of lewenstyl (het jy die tyd om te sit in die voorkant van 'n rekenaar die hele dag vaar) So kan kry real. Aandelemark handel stelsels kan ontwerp word deur enigiemand. Kom ons begin by die begin en sien hoe sy gedoen. Baie beginners, wanneer leer om handel, is aangesê om 'n verhandeling van plan te skep of te ontwikkel. Hierdie plan gee hulle 'n plan van aksie om te volg in die hele lewe van die handel en oor die algemeen sluit toelatingskriteria, die uitgang meganisme en 'n bietjie geld bestuur. 'N Volledige stel reëls is bekend as 'n aandelemark handel stelsel. Tegniese ontleding is die gebruik van die prys, volume en voorraad patrone te handel en belegging besluite te neem. Die term meganiese word gebruik wanneer die handel reëls geprogrammeer in handel sagteware wat die koop sal genereer en seine te verkoop vir jou. In staat is om jou handel reëls program stel 5 belangrikste voordele om jou winsgewendheid te verbeter. Dit is: Die vermoë om die reëls handel op verlede data te toets om winsgewendheid en doeltreffendheid te ontleed om die konsekwentheid van die benadering Die uitskakeling van emosie uit die besluitnemingsproses Om risiko en geld bestuur tegnieke in staat stel om nagekom word Om maniere te verhoog toets verseker die algehele opbrengste Terwyl baie handelaars of beleggers kapsie maak teen 'n meganiese aandelemark handel stelsel, voel hulle is nie bevoeg is om sodanige ontwikkeling te doen, is dit algemene praktyk onder professionele handelaars. 'N Meganiese aandelemark handel stelsel laat jou toe om te verstaan ​​wat sal plaasvind in die toekoms op grond van wat gebeur het in die verlede. Dit is die sogenaamde back testing en is wat gee die professionele handelaar sy of haar vertroue te ambagte te voer met min moeite of verdere denke. Wanneer die ontwerp aandelemark handel stelsels, die belangrikste oorweging is jou eie persoonlikheid. Jy moet heeltemal op sy gemak wanneer jy deelneem aan die mark of dit sal baie moeilik wees om die verhandeling van plan dus volg die skakel tegnieke, die herontwerp van die stelsel (die Beginners Cycle) en veroorsaak verliese. Persoonlike oorwegings in ag te neem, sluit in: Tyd benodig elke dag om jou behoefte te handel vir aksie of interaksie Stres en angs vlakke Capital beperkings natuurlike neigings (dws Contra) Die behoefte om reg of verkeerd wees Terwyl jou beste vriend 'n suksesvolle dag handelaar kan wees, jou emosionele make-up kan nie toelaat dat jy 'n vlieg deur die setel van jou broek handelaar wees. Jy kan meer tuis voel met jou tyd en assessering meer strategiese geleenthede, met behulp van tegniese ontleding na 'n handel te visualiseer. Ten einde jou make-up te evalueer, dit is belangrik om die nuanses van verskillende aandelemark handel stelsels ken. Die meeste stelsels sal val in óf die kort termyn handel of lang termyn handel kategorieë en as gevolg ooreenkomste begin om te verskyn in elke groepering. Hierdie is geneig om te wees: Kort Termyn Trading Systems (LT 10 dae) Langtermyn Trading Systems (GT 10 dae) Hoë persentasie wen koers (60-80) glip is 'n koste glip amper irrelevant Sodra die lengte van die aandelemark handel stelsel is gekies , sy dan 'n kwessie van keuse van die veranderlikes wat die seine genereer en dikteer die geld bestuur tegnieke. Hier is 'n eenvoudige vloeidiagram wat 'n voorbeeld van sulke veranderlikes kan verteenwoordig. Sy bes om agteruit te werk en eerste definieer die uitset. Nuwe handelaars moet probeer om net geld te maak as 'n uitset in teenstelling met 'n poging om 'n spesifieke bedrag van geld te maak of terugkeer in enige jaar. Wanneer die ontwerp aandelemark handel stelsels is daar geen behoefte om die wiel uit te vind. Baie boeke en handel forums (probeer Die Chartiste handel forum) het kreatiewe idees. Sodra jy expert is met jou handel sagteware op die uitkyk vir nuwe idees te toets en uit te voer deur middel van die handel sagteware. Die meeste idees hoef te registreer nie verrassende resultate, maar soms jy sal oor 'n juweel kom. As jy besluit om aandelemark handel stelsels te koop van 'n ondernemer, bewus te wees van 'n paar truuks wat gebruik word om jou te suig in. In die eerste plek, is die resultate waar of het hulle is geskik om winste wat dalk nie in reële tyd handel bereik kan word wys . Baie stelsels is ontwerp om met hindsight en sal nie werk in die toekoms. Vra altyd die stelsel verkoper en hulle dit handel dit, indien nie waarom nie; so ja, vra om hul handel state sien. (As hulle advertensies sluit die see, skootrekenaar, water, son, ens vra jouself wat presies is wat hulle my verkoop) Die tweede kwessie is wat ooreenstem met jou persoonlikheid om die stelsel. Gewoonlik aandelemark handel stelsels is gebou rondom die verkopers persoonlikheid, nie joune nie. 'N Voorbeeld sou 'n tendens volgende stelsel wat, hoewel baie winsgewend, kan groot winste te verlaat op die tafel wees. As jy ongemaklik voel oor hierdie, kan jy in die versoeking kom om te veel te ry die reëls stelsel om die resultate te verbeter. Dit is 'n resep vir 'n ramp en is oor die algemeen waarom so 'black box stelsels kry 'n slegte naam. As die verkoper is geloofwaardig, ambagte die stelsel, publiseer die resultate en dit pas by jou persoonlikheid, dan is dit dalk nou die geld werd wees. Laastens, wees versigtig wanneer aandelemark handel stelsels genereer ongelooflike resultate. Probeer altyd om die finale uitslag te weerlê en vind 'n fout. Moenie té gefokus op groot winste te kry, kyk vir probleme. Het dit net winsgewend as gevolg van 'n onlangse bulmark het dit net winsgewend as gevolg van 'n groot winsgewende handel het dit is geskik, wat tot verlede data is toegerus met geen weerspieëling van wat die toekoms kan hou Ons is geneig om verskillende dele van miskyk ons historiese toets. In reële tyd is ons geneig om te swig voor ons emosies egter 'n meganiese aandelemark handel stelsel net die waarheid kan vertel. A-terug getoets handel stelsel wat sterk opbrengste toon kan maklik verhandel in reële tyd en met relatiewe gemak, veral wanneer dit is ontwerp van die grond af met jou eie insette. 'N Klein belegging in stelselprogrammatuur kan 'n groot verskil aan u toekoms as 'n handelaar te maak. Sodra jy geleer het om jou handel sagteware te gebruik (ons beveel Amibroker as dit is relatief goedkoop, maar kragtige en maklik om te gebruik) gelees Unholy Grails deur Nick Radge. In hierdie boek, Nick bespreek 8 aandelemark handel stelsels in diepte en toets die resultate toon dat as jy die stelsel aanpas effens kan jy 'n voorsprong te kry. Die handel stelsels wat Nick toetse in die boek is beskikbaar om te koop as turnkey stelsels - dit wil sê al die kodering is vir jou gedoen en is gereed om reguit te sluit in Amibroker. Nuttige skakels: Amibroker handel sagteware - www. amibroker Turnkey Trading Systems soos dit geskryf is oor en getoets in Unholy Grails - 'n nuwe pad te Wealth