Trading system synthesis & boosting

Pioneiro no aprendizado de máquina ampère desenvolvimento de sistema de negociação non-linear e aumento de sinal / filtragem desde 1979. Iniciado Raden Research Group em 1982 e supervisionou o desenvolvimento de PRISM (Pattern Recognition Information Synthesis Modeling). Técnico de mercado fretado certificado pela Associação de Técnicos de Mercado desde 1992. Proprietário comerciante de ações para Spear, Leeds e Kellogg 1997 2002. Professor adjunto de finanças ensino um curso de nível de pós-graduação em análise técnica, mineração de dados e análise preditiva para MBA e estudantes de engenharia financeira de 2002 A 2017. Autor de Evidence Based Technical Analysis publicado por John Wiley amp Sons 2006. Primeiro livro popular para lidar com o viés de mineração de dados e Método de Permutação de Monte Carlo para gerar valores p livres de viés. Co-designer da TSSB (Trading System Synthesis and Boosting), uma plataforma de software para o desenvolvimento automatizado de sistemas de negociação com base em modelos preditivos, estatisticamente sólidos. Editor do editor do autor da aprendizagem estatisticamente da máquina sadio para o comércio algorítmico de instrumentos financeiros. Desenvolvimento de sistemas de negociação baseados em modelos preditivos usando TSSB. Propôs um método para purificação de indicadores e Pure VIX Inovou o conceito de aumento de sinal: usando a aprendizagem de máquina para realçar o desempenho de estratégias existentes. 21-28 Padrão de Reconhecimento de Sinal Filtros, Jornal da Associação de Técnicos de Mercado, Primavera 1991, pp.42-51 O Método de Células de Indicador Avaliação, A Enciclopédia de Indicadores Técnicos de Mercado, capítulo 15, por Colby e Meyers, Dow Jones-Irwin, 1988 Inteligência Artificial / Reconhecimento de Padrões Aplicados à Previsão Tendências de Mercado Financeiro, Jornal da Associação de Técnicos de Mercado, maio 1985 pp. Inteligência e Amplo Reconhecimento de Padrões para Auxiliar o Analista de Mercado, Análise de Software Financeiro e de Investimento, Tutorial de três partes, Summer, Fall e edição de inverno de Inverno de 1984. Cybernetics, The Trading Approach para os anos 80, Commodities Magazine, January 1980. Método científico e inferência estatística aos sinais de negociação. John Wiley amp Sons, novembro de 2006 Purified Sentiment Indicadores para o mercado de ações publicado no Journal of Technical Analysis, 2018. Davids fora interesses incluem esqui, caminhadas, tricô e trompete de jazz. Dr. Timothy Masters tem um PhD em estatística, com especializações em estatística aplicada e computação numérica. Ele é o autor de quatro altamente conceituados livros sobre inteligência artificial (Prática Neural Network Recipes em C Signal e Image Processing com Neural Networks Advanced Algorithms para Neural Networks Neural, Novel, e Hybrid Algorithms for Time Series Prediction. Campo de negociação automatizada de instrumentos financeiros desde 1995. Antes disso, ele desenvolveu software para engenharia biomédica e aplicações de sensoriamento remoto. Sua pesquisa atual centra-se em algoritmos para controlar viés de mineração de dados, a fim de avaliar o potencial de desempenho dos sistemas automatizados de negociação de mercado. Também está desenvolvendo ferramentas gráficas e analíticas para ajudar os comerciantes financeiros a compreenderem melhor a dinâmica do mercado. Seu interesse externo inclui música (ele toca teclado, violino e baixo em várias bandas) e as artes marciais (ele é um cinturão negro de segundo grau que estuda Washin - Ryu Karate com Mestre Hidy Ochiai.) Mais sobre Tim Masters, incluindo informações sobre seu último livro Avaliação e Melhorar Previsão e Classificação. Pode ser encontrado em TimothyMasters. info. Esta é uma estrutura de automação para Trading System Synthesis and Boosting (TSSB). TSSB é um pacote agradável disponível aqui da Hood River Research para o desenvolvimento de sistemas de negociação baseados em modelos preditivos, mas agora é somente GUI ea saída está em arquivos de log detalhados. A estrutura tssbutil usa pywinauto para permitir que um usuário execute um script TSSB por meio de uma invocação de função Python. Ele também fornece um analisador que converte saída TSSB para um modelo de dados hierárquico intuitivo (veja a documentação em tssbrun. py. tssbutil, é claro, depende TSSB. Siga o link acima para a página de download e, em seguida, coloque o link tssb64.exe no seu PATH em algum lugar. tssbutil também depende do Python e do pacote pywinauto. Como TSSB é um pacote somente do Windows, presume-se que a instalação e o uso ocorrerão em uma plataforma Windows (embora os analisadores sejam multi-plataforma e funcionem em qualquer ambiente). É conhecido por trabalhar com 32-bit Python 2.7 - provavelmente também funciona com Python 3.X, mas que não foi testado. O padrão pywinauto é 32-bit específico neste momento - existem vários garfos que pretendem fazê-lo funcionar com 64 - bit Python, mas eu não poderia fazer qualquer um desses trabalhos e Python pywinauto de 32 bits funcionou bem em minha instalação de 64 bits do Windows 7 e executável TSSB de 64 bits A página de download do Python está aqui. Eu recomendo o 2.7.x 32- Bit instalador do Windows. Instalar para um diretório de sua escolha e adicionar o diretório Python para o seu caminho para a conveniência. Em seguida, faça o download do pacote pywinauto daqui. As instruções de instalação estão aqui. Em seguida, você precisa clonar este repositório. Se você é um usuário cygwin como eu, você pode instalar e usar o git do shell cygwin: Alternativamente, existe uma versão do Windows do git disponível aqui. Note que ao escolher um diretório para clonar, é melhor escolher um caminho sem a. Nele se você quiser ser capaz de usar o exemplo como é (por exemplo, C: usersjohn. doeworkspace não funcionaria). Isto é devido a uma limitação TSSB e seu comando READ MARKET HISTORIES. Depois de ter clonado com êxito 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 incorporam a documentação do estilo docstring para obter mais detalhes. Este módulos 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 da 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. Consulte a documentação docstring para obter detalhes sobre o modelo. Este módulos contém a classe VarParser que pode ser usada para analisar um arquivo de definição de variável TSSB. Este 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 utilitário que pode ser usada para facilitar a criação de arquivos de script parametrizados (veja o outerwf. 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 externo forward-forward. O exemplo é inteiramente auto-contido dentro do tssbutil, assim que funcionar é tão simples quanto: Sem argumentos, isto indicará a tela do uso: Antes de nós funcionar o exemplo, está aqui mais detalhe em o que acontecerá realmente. O modelo está prevendo retorno do dia seguinte para a IBM. O stage1.txt é o loop de encaminhamento interno - ele cria três modelos de regressão linear de 2 entradas usando a seleção por etapas (em um grupo de exclusão para evitar o uso de entrada redundante) e então avança por 10 anos por um único ano (o ano de validação) . Em seguida, a saída do stage1.txt é examinada para determinar quais os modelos que obtiveram melhores resultados no período fora da amostra (ou seja, o ano de validação). Os dois melhores modelos de 2 entradas são introduzidos no stage2.txt. O laço exterior walk-forward, onde eles são executados de forma independente, assim como entradas em dois COMITÊS 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 adiantamento (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 lyear-startgt e lyear-endgt especificado na linha de comando. O exemplo produz um arquivo. csv perf. csv com índices de melhoria do fator de lucro longo para os períodos fora da amostra de cada modelo e comitê de stage2.txt. Observe que, por convenção, os anos especificados na linha de comando e relatados no 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 - isso significa que o desempenho relatado no perf. csv para 2002 é o resultado fora da amostra para 2004. Heres saída de um exemplo de execução: E os conteúdos de Perf. csv: Observe que há provavelmente muitas mais medições do que apenas a ração de melhoria do fator de lucro longo que são desejáveis ​​a partir do loop externo walk-forward. Estes são facilmente obtidos a partir do modelo de dados produzido pelo analisador para o stage2.txt executar. Isso é deixado como um exercício para os outros com base em seu caso de uso particular. Solução de problemas amp Misc. Ao criar tssbutil, o comportamento de pywinauto foi encontrado para ser altamente não-determinista, especialmente em computacionalmente TSSB intensivo corre e também muito curto TSSB corre. Eu acredito que o runtssb atual () para ser geralmente utilizável, mas indubitavelmente outras questões vão surgir. O código depende de certos atrasos arbitrários e várias verificações diferentes que de outra forma seriam redundantes. Finalmente, note que há garantida a existência de muita AUDIT. LOG que o AuditParser não suporta. Ele atualmente trabalha para treinamento / walk-forward padrão com modelos e comitês, bem como uma corrida FIND GROUPS. TSSB tem muitas, muitas outras opções - futuro parse suporte para estes serão adicionados conforme necessário. Tssbutil inclui um conjunto de testes unitários que devem ser usados ​​para testar a regressão de qualquer alteração feita ao framework. Todos os testes podem ser executados a partir do diretório repo de nível superior usando o script test. bat incluído. Você verá muitas janelas vindo e indo dos testes de runtssb () - quando isso terminar procura Ok para ver que todos os testes passaram. Julho 2, 2017 6:00 am 3 comentários Visitas: 3173 8220 Este livro serve dois propósitos. Em primeiro lugar, ensina a importância de usar métodos estatísticos sofisticados e acessíveis para avaliar um sistema de negociação antes de ser utilizado no mundo real. A fim de acomodar leitores com limitações matemáticas de fundo, estas técnicas são ilustradas com exemplos passo-a-passo usando dados reais do mercado, e todos os exemplos são explicados em linguagem simples.8221 8220Segundo, este livro mostra como o programa livre TSSB (Trading System Synthesis Amp Boosting) pode ser usado para desenvolver e testar sistemas de negociação. A máquina de aprendizagem e algoritmos estatísticos disponíveis na TSSB ir muito além daqueles disponíveis em outros off-the-shelf software de desenvolvimento. A utilização inteligente destas técnicas de ponta melhora grandemente a probabilidade de se obter um sistema de negociação cujos impressionantes resultados de backtest continuam quando o sistema é colocado em uso numa conta de negociação.8221 Jeff é o fundador do System Trader Success 8211 e inBox Revista dedicada a compartilhar grandes idéias e conceitos do mundo dos sistemas de negociação automatizados. Leia mais Google July 4, 2017 9:40 am Este livro soa como um esquema de marketing para um programa que vem com uma taxa de suporte de 100 / hr, por isso não é livre em tudo. É uma avenida complicada de projetar o sistema negociando que ingenuamente confunde estatísticas descritivas para estatísticas predictive. Os autores pretendem vender seus serviços de apoio a um preço elevado em uma área que é um conhecimento muito antigo, com fundos de hedge tendo explorado todas as oportunidades que podem existir. July 8, 2017 8:10 am Joe: Existem alguns erros no seu comentário. Nossas taxas de suporte não são 100 por hora, mas sim variam de 150 e até hora dependendo do tipo de suporte. O livro é um tutorial passo-a-passo para aqueles que desejam se beneficiar da TSSB (Trading System Synthesis and Boosting) sem precisar de suporte de consultoria. TSSB é gratuito. De fato, desde a disponibilização da TSSB em janeiro, vendemos um total de uma hora de suporte. O fato de publicarmos um tutorial completo e detalhado, passo-a-passo, é a evidência de que o apoio caro não é nosso objetivo. Na verdade, definimos as taxas em nossas taxas de consultoria padrão. O livro está sendo vendido para ajudar Hood River a recuperar seu investimento no desenvolvimento da TSSB. Se você chamar isso de um esquema de marketing, então assim seja. Quanto ao seu ponto de vista de que o conhecimento que oferecemos é antigo, algumas das suas características (ARMA, PCA, GRNN etc) são conhecidos. Nós incorporamos o melhor que está lá fora. Mas outras características OPstring modelos, Split Linear modelos, Purify Transform, Oracles (conjuntos inteligentes), inteligente redução dimensional, apenas para citar alguns são novos e não encontrados em outro lugar a qualquer preço, muito menos livre. O que também é novo é a capacidade de testar a solidez estatística de um sistema de negociação baseada em modelo preditivo, um conjunto de modelos ou até mesmo um portfólio de sistemas de negociação desenvolvidos através da aprendizagem automática. O teste, Permutação Monte Carlo, foi proposto pelo meu co-autor Dr. Timothy Masters. Se você estiver ciente de qualquer outro software (livre ou não) que permite a computação de um p-valor que é robusto para os efeitos de mineração de dados por favor, postar um novo comentário. Quanto ao seu ponto de que os autores não compreendem a diferença entre as estatísticas descritivas e preditivas é completamente errônea. Se você tivesse lido o livro, perceberia o quão ridículo é esse comentário. Os sistemas de negociação desenvolvidos com TSSB são explicitamente baseados na modelagem preditiva e não em regras humanamente propostas. Claro que oferece uma gama completa de estatísticas descritivas. Mas mesmo nessa área a TSSB oferece coisas inteiramente novas, como um histograma baseado na lógica de limiar e em gráficos de densidade marginal. O livro é destinado a usuários que desejam dominar o TSSB sem suporte ou com suporte mínimo. É um tutorial passo a passo para usar todas as capacidades do software8217s que são numerosas, e ao nosso conhecimento, não existem em qualquer outro pacote, a qualquer preço. O que os desenvolvedores de sistemas precisam mais do que qualquer outra coisa é uma estimativa imparcial do desempenho dos sistemas fora da amostra e uma probabilidade de que esse desempenho seja alcançado pela sorte. Desenvolvemos TSSB ao longo de um período de sete anos a um custo considerável para o nosso próprio trabalho de consultoria, porque não conseguimos encontrar um produto a qualquer preço que faz isso. O livro não é livre. Custa 130, embora TSSB vem com um manual de usuário livre de 200 páginas. Minha sugestão é comprar o livro, lê-lo e se você sentir youve sido rasgado de enviar enviá-lo de volta para um reembolso. Mas devo avisá-lo que a TSSB é uma plataforma complexa e abrangente destinada apenas aos desenvolvedores de sistemas de negociação mais sofisticados. Não espere para dominar em algumas semanas. No entanto, você será capaz de desenvolver um sistema de negociação autônomo e um sistema de negociação filtro de sinal até o final do capítulo 2. Obrigado por seus comentários. David Aronson construir sistemas de negociação rentável