Estratégia de negociação de Quantopian
Estamos muito entusiasmados com a possibilidade de anunciarmos que a partpian começou a publicar séries de artigos onde analisarão profundamente algumas das estratégias sugeridas pela Quantpedia.
Nós pensamos que Soeng Lee de Quantopian fez um trabalho muito bom com um primeiro artigo, então queríamos apenas apontar esse artigo para você como algo interessante para ler para pessoas com interesse em "quot trading". Clique em um & quot; Exibir caderno & quot; botão para ler uma análise completa:
Os ganhos são um evento altamente estudado com grande parte do alfa nas estratégias tradicionais de ganhos esticadas. No entanto, a pesquisa aqui sugere que existe algum nível de previsibilidade em torno de ganhos e ações corporativas (anúncios de recompra). Para validar os autores & # 39; pesquisa, Soeng Lee de Quantopian tenta uma implementação OOS dos métodos utilizados no documento Amini & Singal. Ele examina as recompras de ações e os anúncios de ganhos de 2018 até 2018, encontrando resultados semelhantes aos autores com retornos positivos de 1.115% em uma janela de (-10, +15) em torno dos ganhos. Os resultados são válidos para diferentes janelas de tempo (0, +15) e critérios de seleção de amostra.
A Soeng encontra os maiores retornos positivos para ganhos que são (5, 15) dias após um anúncio de recompra (retorno anormal de 2,67%). Além disso, o estudo principal da Amini & Singal foi focado em recompras superiores a 5%. No entanto, o teste de robustez que incluiu todas as recompras parece superar o estudo principal. O teste em relação às recompras 1.
30 dias antes de um anúncio de ganhos também ter melhor desempenho do que o 16.
Critérios de 31 dias (como sugerido em Amini & Singal) com um tamanho de amostra maior.
A curva de eqüidade fina da Opspian OOS parece realmente promissora:
A análise deste Quantopian é a primeira série mais longa de artigos. Já estamos ansiosos para o próximo.
Estratégia de negociação de Quantopian
Modelo de risco de Quantopian.
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O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta de prestação de serviços de consultoria de investimento pela Quantopian.
Além disso, o material não oferece nenhuma opinião em relação à adequação de qualquer segurança ou investimento específico. Nenhuma informação contida neste documento deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou abster-se de qualquer curso de ação relacionado ao investimento, já que nenhuma das empresas atacadas ou nenhuma das suas afiliadas está a comprometer-se a fornecer conselhos de investimento, atuar como conselheiro de qualquer plano ou entidade sujeito a A Lei de Segurança de Renda de Aposentadoria do Empregado de 1974, conforme alterada, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em capacidade fiduciária em relação aos materiais aqui apresentados. Se você é um aposentadorio individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado a Quantopian sobre se qualquer idéia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não oferece garantias sobre a precisão ou integridade das opiniões expressas no site. Os pontos de vista estão sujeitos a alterações e podem ter se tornado pouco confiáveis por vários motivos, incluindo mudanças nas condições do mercado ou nas circunstâncias econômicas.
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Estratégias quantias implementadas pela comunidade de Quantopian.
Na semana passada eu dei um discurso de reunião de finanças no Hacker Dojo em Mountain View, CA. O formato foi inspirado por alguma análise que fiz sobre os tipos de algoritmos compartilhados e clonados na comunidade de Quantopian - inicialmente queria perguntar: Quais são as estratégias mais populares codificadas em Quantopian? Para responder a esta pergunta, classifiquei todos os posts do fórum público de três maneiras, primeiro no número de respostas, em segundo lugar no número de visualizações e em terceiro lugar no número de vezes clonado. Eu projetei essas pontuações e reorganizei a lista para chegar às 25 melhores postagens mais populares de todos os tempos. (NB: Não fiz nenhuma correção pela data da publicação original, portanto, a quantidade de tempo que o segmento está vivo não foi normalizada).
A partir desta lista, trabalhei para trás e usei exemplos da comunidade de Quantopian para introduzir 5 tipos básicos de estratégia de quant: Reversão média, Momentum, Valor, Sentimento e Sazonalidade. Embora esta lista não seja tecnicamente "mutuamente exclusiva e coletivamente exaustiva", ela abrange uma grande fração das estratégias intradias de freqüência mais baixa e fornece uma boa visão geral sobre como os quentes focados na equidade pensam em prever os preços do mercado. Voltei para a minha lista de Top 25 e categorizei cada algo em um desses cinco baldes e, em seguida, criei esse gráfico de torta com base no número agregado de visualizações para cada tipo de estratégia.
Há uma série de conclusões interessantes a serem extraídas dessa visão geral inicial da atividade da comunidade. Talvez o mais óbvio e previsível disso é que as estratégias baseadas em preços estão atualmente lideradas por uma grande margem - devido, espero, ao fácil acesso ao preço mínimo de equidade e à acessibilidade da lógica do impulso e reversão média . Na verdade, não havia estratégias baseadas em valores que entraram no Top 25 - o que, na minha opinião, representa um espaço de oportunidade chave no momento.
Mais sutil e, do meu ponto de vista reconhecidamente tendencioso, mais convincente é a diversidade e a qualidade do conteúdo e da colaboração na esfera pública. Ao juntar-se à equipe da quespian de um grande ambiente corporativo trabalhando com um pequeno grupo de clientes institucionais, vendo que os 25 melhores algos foram clonados em 13.000 vezes, uma média de mais de 500 clones por estratégia é ... bem, é muito legal.
Abaixo, você pode encontrar o deck de slides da minha apresentação:
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7 Melhores algoritmos de investimento de valor construído na comunidade usando os fundamentos.
No mês passado, a Quantopian apresentou uma nova característica poderosa: acesso programático a dados fundamentais da Morningstar no backtester. É mais uma peça da plataforma Quantopian que está nivelando o campo de jogo de investimento algorítmico.
Desde o anúncio, a resposta da comunidade de Quantopian tem sido fenomenal com milhares de backtests já executados usando os dados. Novas novas classes de estratégia de investimento, como investimentos de valor quantitativo, agora são mais facilmente executadas em Quantopian.
Em conjunto com o anúncio, fizemos uma oferta especial. Os membros da comunidade que publicam os melhores algoritmos que usam os fundamentos para nossos fóruns em 1º de janeiro ganhariam 12 meses adicionais de acesso gratuito aos dados fundamentais.
Com o prazo passado, temos sete membros da comunidade que ganharam o prêmio adicional de 12 meses. Aqui estão os posts, algoritmos e autores vencedores:
Se você quiser saber mais sobre os fundamentos, confira os algoritmos vencedores ou simplesmente leia a publicação do fórum original anunciando a disponibilidade dos dados e clonando o algoritmo lá. Ou, inscreva-se para assistir ao nosso próximo webinar, que ensinará os conceitos básicos de usar os fundamentos dentro de Quantopian.
Parabéns à todos os vencedores!!
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Estratégia de negociação de Quantopian
Esta é uma estratégia de negociação simples que fornece algumas propriedades principais de reversão de média. Envolve o seguinte:
Se o preço atual for maior do que a banda superior de bollinger, venda o estoque.
As bandas bollinger são calculadas usando um desvio padrão médio + multiplicador *. A média neste caso, é calculada por uma curva de regressão linear porque uma média móvel simples geralmente é um indicador de atraso e se torna um grande problema com longos períodos de retrocesso.
Jogar com o período de look-back pode fornecer alguns resultados interessantes, experimente-o!
Pensamentos e sugestões são sempre bem-vindos.
Mais informações sobre a estratégia podem ser encontradas aqui.
Código atualizado para corrigir bandas altas e baixas de bollinger.
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Você pode reescrever isso para que possamos fazer o teste contra ações individuais, em vez de todo o mercado que seria apreciado!
Feito! Eu também reparei onde faltava a banda inferior de bollinger. Eu configurei apenas usando o S & amp; P500, mas você pode modificar o sid para você.
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Seong, este é um fascinante algo.
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Parece que na sua função handle_data você tem "context. days_traded + = 1". Esta função não é executada em todos os minuetos em um backtest completo? Não é possível que o cheque aconteça a cada 20 minutos em oposição a 20 dias?
Obrigado por mencionar isso, eu não pensei em como funcionaria em dados minuciosos, pois eu apenas o testei em dados diários, mas aqui também é uma maneira de testá-lo em dados minuciosos.
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Eu não estou acostumado a ler o código de Python, então eu posso estar faltando alguma coisa, mas onde está a "posição de saída" comando no seu código? Eu vejo você comprando 5000 ações quando você está abaixo do limite mais baixo e está vendendo quando você está acima da parte superior, mas eu não vejo você sair de qualquer lugar no meio. Pergunto porque, no cabeçalho, você diz que as posições são encerradas quando o preço cruza a média móvel.
Além disso, você está usando alavancagem aqui?
Outra pergunta: você diz que está usando a intercepção da curva de regressão linear, mas não o valor retornado segundo do linregress (indexado pelo número 1) corresponde à inclinação da linha de regressão? Novamente, novo para Python, então eu poderia estar muito errado.
Ao contrário do mercado de futuros, o lado longo dos mercados de ações funciona de forma bastante diferente do lado curto, pelo menos é o que eu vi. Provavelmente, porque nós humanos reagem de maneira diferente à ganância e ao medo. Os lados curtos são gotas rápidas e íngremes duráveis por períodos curtos, enquanto o lado longo é mais gradual e dura mais. Com base nisso, as reversões médias precisam de parâmetros diferentes para trabalhar em lados curtos e longos. Eu adoro ver o intercâmbio de idéias e a generosidade dos codificadores capazes aqui.
Obrigado a todos por compartilhar.
A meu conhecimento, o linregress 1 retorna a intercepção da linha de linha onde [0] retornaria a inclinação, mais aqui.
E você está certo sobre a posição de saída, não há por agora, vai chegar em breve. E sim, há um pouco de alavancagem usada aqui, embora quanto a quanto dependeria do valor do pedido.
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Ah, sim, você está certo sobre o linregress. Do ponto de vista estatístico, essa é uma escolha muito estranha de sua parte.
Você é capaz de executar a estratégia sem alavancagem, para que possamos ter uma idéia do que os retornos seriam nessa situação. Eu pergunto porque eu joguei com estratégias semelhantes que não dão a nenhum lugar a mesma performance que a sua, mas eles não foram alavancados, então eu quero ter certeza de que eu faço uma comparação justa.
Ainda trabalhando na alavanca, mas eu incorporei as posições de saída para o algoritmo e os retornos são muito diferentes. Se você quiser saber mais sobre a alavancagem, também há um segmento de Quantopian aqui. A posição de saída atual é sempre que o preço cruza a média, e acho que seria uma posição de saída melhor do que isso especialmente com o período de 19 dias de referência. Se você tiver alguma sugestão sobre isso, não hesite em publicar.
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O último backtest que eu carreguei não usa alavancagem para que você possa usar isso como uma boa maneira de comparar seus testes com os meus.
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Aqui é uma maneira de adaptá-lo a dados minuciosos (o que funciona!), Usando um cheque para adicionar preços apenas uma vez por dia (no fechamento), você pode efetivamente armazenar preços próximos em uma matriz para executar a regressão linear método.
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Isso funciona melhor.
Marco, desculpe o novato aqui. mas o algoritmo que você postou é muito diferente do método / código de regressão linear de Seong Lee. Parece mais próximo de https: // quantopian / posts / simple-algo-that-tries-to-earn-money-on-spéulators. Você postou no tópico errado? Você pode descrever as novas mudanças que você fez? torna mais fácil ver as novas alterações de código.
Quando clonei e execute o seu algoritmo, recebi o seguinte aviso. então, há algum motivo pelo qual você usou o batch_transform aqui além do histórico? Você precisaria mais sobre como o batch_transform funciona aqui?
& quot; Aviso batch_transform está obsoleta, use o histórico em vez disso. & Quot;
Eu criei esse algoritmo antes do & # 39; history () & # 39; foi liberado. & Batch_transform & # 39; é muito desatualizado e não recomendamos que você use mais, por favor use o & # 39; history () & # 39; que permite que você consulte a quantidade X de dados históricos a partir da data de negociação atual do backtester.
Então, se você quisesse os últimos 20 dias de dados de negociação que você faria:
A última versão que eu tenho aqui usa o histórico para consultar dados anteriores, sinta-se livre para usar esse em vez disso.
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Bem, eu sinto que se, ao invés de comprar quando o preço próximo atravessar Bollinger mais baixo pela primeira vez, você deve comprá-lo uma vez que o preço de fechamento refira e iguala o Bollinger mais baixo (e similarmente para curtir também).
Você já ouviu falar de superação? O algoritmo não funciona bem em dados não treinados / invisíveis. Tente, por exemplo, para executar o algoritmo de 2018-2018. São necessários testes avançados, entre outras coisas! ;-)
A estratégia foi publicada em 2 de outubro de 2018!
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Alguém pode me ajudar a mudar este algo para algo menor? Toda vez que eu tento ajustá-lo para dizer 3.000, me dá um retorno de 29.000%. O que acontece com isso? BTW I & # 39; m noob total.
O problema aqui provavelmente está relacionado ao seu pedido, sendo muito grande. O que está acontecendo é que você está comprando e vendendo muitas 3000 ações, o que torna sua estratégia não razoável. Para obter um bom recurso sobre os tipos de pedidos, tente:
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Modelo de risco de Quantopian.
Os autores selecionados podem licenciar seus algoritmos para nós e receber o pagamento com base no desempenho.
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Estratégias quantias implementadas pela comunidade de Quantopian.
Na semana passada eu dei um discurso de reunião de finanças no Hacker Dojo em Mountain View, CA. O formato foi inspirado por alguma análise que fiz sobre os tipos de algoritmos compartilhados e clonados na comunidade de Quantopian - inicialmente queria perguntar: Quais são as estratégias mais populares codificadas em Quantopian? Para responder a esta pergunta, classifiquei todos os posts do fórum público de três maneiras, primeiro no número de respostas, em segundo lugar no número de visualizações e em terceiro lugar no número de vezes clonado. Eu projetei essas pontuações e reorganizei a lista para chegar às 25 melhores postagens mais populares de todos os tempos. (NB: Não fiz nenhuma correção pela data da publicação original, portanto, a quantidade de tempo que o segmento está vivo não foi normalizada).
A partir desta lista, trabalhei para trás e usei exemplos da comunidade de Quantopian para introduzir 5 tipos básicos de estratégia de quant: Reversão média, Momentum, Valor, Sentimento e Sazonalidade. Embora esta lista não seja tecnicamente "mutuamente exclusiva e coletivamente exaustiva", ela abrange uma grande fração das estratégias intradias de freqüência mais baixa e fornece uma boa visão geral sobre como os quentes focados na equidade pensam em prever os preços do mercado. Voltei para a minha lista de Top 25 e categorizei cada algo em um desses cinco baldes e, em seguida, criei esse gráfico de torta com base no número agregado de visualizações para cada tipo de estratégia.
Há uma série de conclusões interessantes a serem extraídas dessa visão geral inicial da atividade da comunidade. Talvez o mais óbvio e previsível disso é que as estratégias baseadas em preços estão atualmente lideradas por uma grande margem - devido, espero, ao fácil acesso ao preço mínimo de equidade e à acessibilidade da lógica do impulso e reversão média . Na verdade, não havia estratégias baseadas em valores que entraram no Top 25 - o que, na minha opinião, representa um espaço de oportunidade chave no momento.
Mais sutil e, do meu ponto de vista reconhecidamente tendencioso, mais convincente é a diversidade e a qualidade do conteúdo e da colaboração na esfera pública. Ao juntar-se à equipe da quespian de um grande ambiente corporativo trabalhando com um pequeno grupo de clientes institucionais, vendo que os 25 melhores algos foram clonados em 13.000 vezes, uma média de mais de 500 clones por estratégia é ... bem, é muito legal.
Abaixo, você pode encontrar o deck de slides da minha apresentação:
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A Quantopian não oferece garantias quanto à exatidão ou integridade das opiniões expressas no site. Os pontos de vista estão sujeitos a alterações e podem ter se tornado pouco confiáveis por vários motivos, incluindo mudanças nas condições do mercado ou nas circunstâncias econômicas. Todos os investimentos envolvem risco - incluindo perda de principal. Você deve consultar um profissional de investimentos antes de tomar decisões de investimento.
7 Melhores algoritmos de investimento de valor construído na comunidade usando os fundamentos.
No mês passado, a Quantopian apresentou uma nova característica poderosa: acesso programático a dados fundamentais da Morningstar no backtester. É mais uma peça da plataforma Quantopian que está nivelando o campo de jogo de investimento algorítmico.
Desde o anúncio, a resposta da comunidade de Quantopian tem sido fenomenal com milhares de backtests já executados usando os dados. Novas novas classes de estratégia de investimento, como investimentos de valor quantitativo, agora são mais facilmente executadas em Quantopian.
Em conjunto com o anúncio, fizemos uma oferta especial. Os membros da comunidade que publicam os melhores algoritmos que usam os fundamentos para nossos fóruns em 1º de janeiro ganhariam 12 meses adicionais de acesso gratuito aos dados fundamentais.
Com o prazo passado, temos sete membros da comunidade que ganharam o prêmio adicional de 12 meses. Aqui estão os posts, algoritmos e autores vencedores:
Se você quiser saber mais sobre os fundamentos, confira os algoritmos vencedores ou simplesmente leia a publicação do fórum original anunciando a disponibilidade dos dados e clonando o algoritmo lá. Ou, inscreva-se para assistir ao nosso próximo webinar, que ensinará os conceitos básicos de usar os fundamentos dentro de Quantopian.
Parabéns à todos os vencedores!!
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