Pionier in maschinellem Lernen amp nicht-linearen Handelssystem Entwicklung und Signal-Boosting Filtering seit 1979. Started Raden Research Group im Jahr 1982 und beaufsichtigte die Entwicklung von PRISM (Pattern Recognition Information Synthesis Modeling). Chartered Market Technician zertifiziert durch die Market Technicians Association seit 1992. Eigene Aktien Händler für Spear, Leeds und Kellogg 1997 2002. Adjunct Professor für Finanzen Lehre ein Diplom-Level-Kurs in der technischen Analyse, Data Mining und prädiktive Analytik MBA und Financial Engineering Studenten aus dem Jahr 2002 Bis 2011. Autor der Evidence Based Technical Analysis veröffentlicht von John Wiley amp Sons 2006. Erste populäre Buch, um mit Data-Mining-Bias und Monte Carlo Permutation Methode zur Erzeugung von Bias-freien p-Werte befassen. Co-Designer von TSSB (Trading System Synthesis and Boosting) eine Software-Plattform für die automatisierte Entwicklung von statistisch fundierten prädiktiven modellbasierten Handelssystemen. Autor amp Herausgeber von Statistical Sound Machine Learning für den algorithmischen Handel von Finanzinstrumenten. Entwicklung von Predictive-Model-basierten Handelssystemen mit TSSB. Vorgeschlagen eine Methode für die Indikatorreinigung und Pure VIX Innovated das Konzept der Signalverstärkung: mit maschinellen Lernen, um die Leistung der bestehenden Strategien zu verbessern. Bewegliche Fenster-Korrelationsstabilität und ihre Verwendung in der Indikatorauswertung, Journal of the Market Technicians Association, Spring 1992, S. 21-28 Mustererkennungssignalfilter, Journal of the Market Technicians Association, Spring 1991, pp.42-51 The Cells Method of Indicator Evaluation, The Encyclopedia of Technical Market Indicators, Kapitel 15, von Colby und Meyers, Dow Jones-Irwin, 1988 Künstliche Intelligenz Pattern Anerkennung auf Forecasting Financial Market Trends angewendet, Journal of the Market Technicians Association, Mai 1985 pp. 91-132 Künstliche Intelligenz Amp Pattern Recognition zur Unterstützung der Marktanalysten, Finanz-und Investment-Software Review, drei Teil Tutorial, Sommer, Herbst amp Winter-Ausgabe 1984. Kybernetik, The Trading-Ansatz für die 80er Jahre, Commodities Magazine, Januar 1980. Evidence Based Technische Analyse: Anwendung der Wissenschaftlichen Methode und statistische Schlussfolgerung zu Handelssignalen. John Wiley amp Sons, November 2006 Gereinigte Sentiment Indikatoren für die Börse veröffentlicht im Journal of Technical Analysis, 2010. Davids außerhalb Interessen zählen Skifahren, Wandern, Stricken und Jazz-Trompete. Dr. Timothy Masters hat einen Doktortitel in Statistik, mit Spezialisierungen in der angewandten Statistik und numerische Berechnung. Er ist Autor von vier hoch angesehenen Büchern über künstliche Intelligenz (Praktische Neuronale Netzwerkrezepte in der C - Signal - und Bildverarbeitung mit Neuronalen Netzen Fortgeschrittene Algorithmen für Neuronale Netze Neuronale, neuartige und Hybride Algorithmen für die Zeitreihenvorhersage Bereich des automatisierten Handels von Finanzinstrumenten seit 1995. Zuvor beschäftigte er sich mit der Entwicklung von Software für Anwendungen im Bereich der Biomedizintechnik und der Fernerkundung und beschäftigt sich mit Algorithmen zur Steuerung der Data-Mining-Bias, um das Leistungspotential automatisierter Marktsysteme fair beurteilen zu können Ist auch die Entwicklung von grafischen und analytischen Instrumenten, die Finanzhändlern helfen, die Marktdynamik besser zu verstehen. Seine externen Interessen schließen Musik (er spielt Keyboard, Geige und Bass in mehreren Bands) und die Kampfkünste (er ist ein zweiter Grad, Ryu Karate mit Meister Hidy Ochiai.) Mehr über Tim Masters, einschließlich Informationen zu seinem neuesten Buch Bewertung und Verbesserung der Vorhersage und Klassifizierung. Finden Sie unter TimothyMasters. info. Dies ist ein Automatisierungsrahmen für Trading System Synthesis and Boosting (TSSB). TSSB ist schönes Paket hier von Hood River Research für die Entwicklung von Predictive-Modell-basierte Handelssysteme, aber jetzt ist es nur GUI und die Ausgabe ist in ausführlichen Protokolldateien. Das tssbutil-Framework verwendet pywinauto, um es einem Benutzer zu ermöglichen, ein TSSB-Skript über einen Python-Funktionsaufruf auszuführen. Es stellt auch einen Parser zur Verfügung, der die TSSB-Ausgabe in ein intuitives hierarchisches Datenmodell umwandelt (siehe Dokumentation in tssbrun. py. tssbutil natürlich von TSSB abhängig.) Folgen Sie dem Link oben zur Download-Seite und platzieren Sie dann den Tssb64.exe-Link in Ihrem PATH irgendwo Tssbutil hängt auch von Python und dem pywinauto-Paket ab. Da TSSB ein Windows-Paket ist, wird davon ausgegangen, dass die Installation und Benutzung auf einer Windows-Plattform stattfindet (obwohl Parser plattformübergreifend sind und in jeder Umgebung funktionieren sollten) Ist bekannt, dass mit 32-Bit-Python 2.7 arbeiten - es funktioniert wahrscheinlich auch mit Python 3.X, aber das ist nicht getestet worden. Standard pywinauto ist 32-Bit-spezifisch an dieser Stelle - es gibt mehrere Gabeln, die behaupten, dass es mit 64 Arbeit - Python, aber ich konnte keine dieser Arbeit machen und 32-Bit-Python pywinauto funktionierte gut auf meinem 64-Bit-Windows 7-Installation und 64-Bit-TSSB ausführbare Datei. Die Python-Download-Seite ist hier. Ich empfehle die 2.7.x 32- Bit-Windows-Installationsprogramm. Installieren Sie in einem Verzeichnis Ihrer Wahl und fügen Sie das Python-Verzeichnis zu Ihrem PATH für Bequemlichkeit. Dann laden Sie das pywinauto Paket von hier herunter. Installationsanweisungen finden Sie hier. Als nächstes müssen Sie dieses Repository klonen. Wenn Sie ein Cygwin-Benutzer wie mich sind, können Sie installieren und verwenden Sie git aus der Cygwin-Shell: Alternativ gibt es eine Windows-Version von git hier verfügbar. Beachten Sie, dass es bei der Auswahl eines zu klonenden Verzeichnisses besser ist, einen Pfad ohne einen zu wählen. In es, wenn Sie in der Lage, das Beispiel as-is verwenden (zB C: usersjohn. doeworkspace würde nicht funktionieren). Dies liegt an einer TSSB-Begrenzung und dem Befehl READ MARKET HISTORIES. Sobald Sie das tssbutil-Repository erfolgreich geklont haben, führen Sie Folgendes aus. Tssbutil Komponentenübersicht Dieser Abschnitt enthält einen kurzen Überblick über die tssbutil-Komponenten. Alle Module, Klassen und Methoden verfügen über eine Docstring-artige Dokumentation für weitere Details. Diese Module enthalten die runtssb () - Funktion, die aufgerufen werden kann, um TSSB für ein gegebenes Skript aufzurufen. Dieses Modul enthält die AuditParser-Klasse, die zum Analysieren einer AUDIT. LOG-Ausgabedatei von TSSB verwendet wird. Dieses Modul enthält das Datenmodell, das verwendet wird, um die Ausgabe eines TSSB-Laufs darzustellen. Eine Instanz von TSSBRun wird von AuditParser erstellt, wenn es eine AUDIT. LOG-Datei analysiert. Näheres zum Modell finden Sie in der Docstring-Dokumentation. Diese Module enthalten die VarParser-Klasse, die zum Analysieren einer TSSB-Variablendefinitionsdatei verwendet werden kann. Diese Module enthalten die DbParser-Klasse, die zum Analysieren einer TSSB-Datenbankdatei verwendet werden kann. Dieses Modul enthält die Methode sedlite (). Dies ist eine Utility-Funktion, die zur Erleichterung der parametrisierten Erstellung von Skriptdateien verwendet werden kann (siehe Beispiele für Beispiele für Template-Instanziierungen). Verwenden des Beispiels Es gibt ein Beispiel, das die Hauptkomponenten von tssbutil verwendet, um eine äußere Walk-forward-Schleife zu implementieren. Das Beispiel ist vollständig in der tssbutil enthalten, so läuft so einfach wie: Ohne Argumente, zeigt dies die Verwendung Bildschirm: Bevor wir das Beispiel ausführen, ist hier mehr Details, was tatsächlich passieren wird. Das Modell prognostiziert die nächste Tagesrendite für IBM. Stage1.txt ist die innere Walk-Forward-Schleife - sie erzeugt drei lineare Regressionsmodelle mit zwei Eingängen mit schrittweiser Selektion (in einer Ausschlussgruppe zur Verhinderung einer redundanten Eingabeverwendung) und geht dann für ein Jahr (das Validierungsjahr) um 10 Jahre vorwärts, . Dann wird die Ausgabe von stage1.txt untersucht, um zu bestimmen, welche Modelle am besten in der Out-of-Sample-Periode (d. h. dem Validierungsjahr) durchgeführt wurden. Die beiden besten Modelle mit 2 Eingängen werden in stage2.txt eingegeben. Die äußere Walk-forward-Schleife, wo sie unabhängig als auch als Eingänge in zwei verschiedenen COMMITTEEs ausgeführt werden. Dann trainiert stage2.txt einen 11-jährigen Zeitraum (das ursprüngliche Trainingsset plus das Validierungsjahr) und testet eine Walk-Forward-Periode (das Testjahr). Die Performance im Testjahr sollte eine unvoreingenommene Einschätzung der zukünftigen Performance dieses Modells sein. Dieser Vorgang wird einmal jährlich zwischen ltyear-startgt und ltyear-endgt, die in der Befehlszeile angegeben sind, wiederholt. Das Beispiel gibt eine. csv-Datei perf. csv mit langen Profitfaktor-Verbesserungsverhältnissen für die Out-of-Sample-Perioden jedes Modells und des Komitees von stage2.txt aus. Beachten Sie, dass die in der Befehlszeile angegebenen und in perf. csv angegebenen Jahre das letzte Jahr im Trainingsset sind. So ist für das Jahr 2002 das Validierungsjahr 2003 und das Testjahr 2004 - das heißt, die in perf. csv für 2002 ausgewiesene Performance ist die Out-of-Sample-Ergebnisse für 2004. Heres-Ausgabe aus einem Beispiellauf: Und der Inhalt von Perf. csv: Beachten Sie, dass es wahrscheinlich viele weitere Messungen als nur die lange Profit-Faktor Verbesserung Ration, die wünschenswert sind, von der äußeren Walk-forward-Schleife. Diese sind leicht aus dem Datenmodell zugänglich, das vom Parser für den stage2.txt-Lauf erzeugt wird. Dies ist eine Übung für andere, die auf ihrem speziellen Anwendungsfall basiert. Fehlersuche amp Sonstiges Bei der Erstellung von tssbutil erwies sich das Verhalten von pywinauto als sehr nicht deterministisch, vor allem in rechenintensiven TSSB-Läufen und auch sehr kurzen TSSB-Läufen. Ich glaube, die aktuelle runtssb (), um allgemein verwendbar sein, aber zweifellos andere Probleme entstehen. Der Code hängt von bestimmten willkürlichen Verzögerungen und verschiedenen anderen Prüfungen ab, die sonst redundant sein sollten. Schließlich ist zu beachten, es wird garantiert, dass viel AUDIT. LOG-Ausgabe, die der AuditParser nicht unterstützt. Es arbeitet derzeit für Standard-Training Walk-Forward mit Modellen und Komitees, sowie ein FIND GROUPS laufen. TSSB hat viele, viele andere Optionen - zukünftige Parse Unterstützung für diese werden nach Bedarf hinzugefügt werden. Tssbutil enthält eine Reihe von Unit-Tests, die verwendet werden sollten, um Regressionstest alle Änderungen an dem Framework vorgenommen. Alle Tests können über das mitgelieferte test. bat-Skript aus dem Repository der obersten Ebene ausgeführt werden. Sie werden sehen, viele Fenster kommen und gehen von der runtssb () - Tests - wenn dies beendet suchen Ok, um zu sehen, dass alle Tests vergangen sind. Juli 22, 2013 5:00 am 17 comments Views: 6064 Handel Finanzinstrumente in einer objektiven systematischen Mode hat zahlreiche Vorteile gegenüber subjektiven Ansätzen: Intelligent gestaltete automatisierte Handelssysteme können und oft übertreffen menschlich getrieben Handel aufgrund der verschiedenen kognitiven Verzerrungen und Emotionalismus. Ein effektives Data-Mining-Programm kann subtile Muster im Marktverhalten entdecken, die die meisten Menschen nicht haben, eine Chance zu sehen. Ein automatisiertes System ist absolut wiederholbar, während ein menschengesteuertes System menschlichen Launen unterworfen ist. Die Konsistenz der Entscheidungen ist eine wesentliche langfristige Rentabilität. Die Wiederholbarkeit ist auch wertvoll, weil sie eine Untersuchung von Trades erlaubt, um den Betrieb zu studieren und möglicherweise die Leistungsfähigkeit durch Signalfilterung zu verbessern. Die meisten richtig entworfenen automatisierten Handelssysteme sind einer rigorosen statistischen Analyse zugänglich, die Leistungsmaße wie erwartete zukünftige Leistung und die Wahrscheinlichkeit abschätzen kann, dass das System aufgrund des guten Glücks und nicht der wahren Macht entstanden sein könnte. Unbeaufsichtigter Betrieb ist möglich. Automatisierte Handelssysteme werden üblicherweise für eine oder beide der beiden Anwendungen verwendet. TSSB (Trading System Synthesis and Boosting) ist ein State-of-the-Art-Programm, das in der Lage ist, beide Anwendungen zu generieren: (1) ein vollständiges, eigenständiges Handelssystem, das alle Handelsentscheidungen trifft und (2) Um die Trades eines bestehenden Handelssystems zu filtern, um die Performance zu verbessern. Wir verweisen darauf als Verstärkung. Es ist oft der Fall, dass durch intelligentes Auswählen einer Teilmenge der Signale, die durch ein bestehendes Handelssystem erzeugt werden, und das Zurückweisen der anderen, wir das Risiko-Risiko-Verhältnis verbessern können. Zwei Ansätze für automatisierten Handel Ob es sich um die Entwicklung eines eigenständigen Handelssystems oder eines Filtersystems zur Steigerung der Performance eines bestehenden Handelssystems handelt, es gibt zwei gemeinsame Ansätze für die Entwicklung und Implementierung: (1) IFTHEN Regeln von einem Menschen vorgeschlagen) und prädiktive Modellierung. Ein regelbasiertes Handelssystem erfordert, dass der Benutzer die genauen Regeln spezifiziert, die Handelsentscheidungen treffen, obwohl ein oder mehrere Parameter, die diesen Regeln zugeordnet sind, durch die Entwicklungssoftware optimiert werden können. Hier ist ein einfaches Beispiel für ein algorithmenbasiertes Handelssystem: Wenn der kurzfristige gleitende Durchschnitt der Preise den langfristigen gleitenden Durchschnitt der Preise übersteigt, dann halten Sie eine lange Position während des nächsten Taktes. Der obige Algorithmus gibt explizit die Regel an, die Positionen bar-by-bar entscheidet, obwohl die genaue Definition von kurzfristigen und langfristigen offen bleibt. Der Entwickler könnte Software verwenden, um gleitende durchschnittliche Rückblickentfernungen zu finden, die ein gewisses Maß an Leistung maximieren. Programme wie TradeStation umfassen eine proprietäre Sprache (EasyLanguage in diesem Fall), durch die der Entwickler Handelsregeln spezifizieren kann. Mit der weit verbreiteten Verfügbarkeit von High-Speed-Desktop-Computern ist ein alternativer Ansatz für die Entwicklung von Handelssystemen möglich geworden. Prädiktive Modellierung verwendet mathematisch anspruchsvolle Software, um Indikatoren zu untersuchen, die aus historischen Daten wie Preis, Volumen und offenem Interesse abgeleitet sind, mit dem Ziel, wiederholbare Muster mit prädiktiven Kräften zu entdecken. Ein prädiktives Modell ist im Wesentlichen eine mathematische oder logische Formulierung, die diese Muster auf eine vorausschauende Variable bezieht, die als Ziel - oder abhängige Variable bezeichnet wird, wie die Märkte in der nächsten Woche zurückkehren. Dies ist der Ansatz von TSSB verwendet. Und es hat mehrere Vorteile gegenüber der algorithmenbasierten Systementwicklung: Intelligente Modellierungssoftware, die maschinelles Lernen nutzt, kann Muster entdecken, die so komplex sind oder unter zufälligem Lärm begraben werden, dass kein Mensch sie jemals sehen könnte. Sobald ein Vorhersagemodell-Handelssystem entwickelt wird, ist es gewöhnlich einfach, seinen Betrieb zu optimieren, um das Risiko-Verhältnissverhältnis anzupassen, um Anwendungen, die über ein breites Spektrum reichen, anzupassen. Es kann einen gewünschten Kompromiß zwischen zahlreichen Signalen mit einer geringeren Wahrscheinlichkeit des Erfolgs und weniger Signalen mit einer höheren Wahrscheinlichkeit des Erfolgs erhalten. Dies wird erreicht, indem eine Schwelle eingestellt wird, die Modellvorhersagen in diskrete Kauf - und Verkaufssignale umwandelt. Gut gestaltete Software ermöglicht es dem Entwickler, den Grad der Automatisierung anzupassen, die bei der Entdeckung von Handelssystemen eingesetzt wird. Erfahrene Entwickler können große Kontrolle über den Prozess und setzen ihr Wissen zu arbeiten, die Schaffung von Systemen mit bestimmten gewünschten Eigenschaften, während unerfahrene Entwickler können die Vorteile der massiven Automatisierung, wobei die Software Mehrheit kontrollieren können. Im Allgemeinen ist die prädiktive Modellierung für eine erweiterte statistische Analyse besser geeignet als eine regelbasierte Systementwicklung. Ausgefeilte Analysealgorithmen, um die statistische Auffindbarkeit ihrer Entdeckungen zu testen, können einfacher in den modellbildenden Prozess integriert werden, als sie in Systeme integriert werden können, die auf menschlich festgelegten Regeln basieren. Predictive Modellierung einer gut entwickelten mathematischen Disziplin für die Extraktion der maximalen Informationen aus einem Datensatz, die menschliche Intuition komplimentieren. Intuition ist in der Lage, Datenreihen und Wege zur Umwandlung in eine große Liste der Kandidatenindikatoren vorzuschlagen. Predictive Modellierung, auch seine einfachste Form, ist die lineare Regression der menschlichen Intuition bei der Auswahl der besten Kandidaten überlegen und kombiniert sie in eine Vorhersage. Es gibt über Wissenschaftler 150 Studien, die menschliche Experten mit statistischen Modellen vergleichen, die diese Tatsache bestätigen. Vorhersagemodellierung Der Vorhersagemodellierungsansatz für die Entwicklung des Handelssystems beruht auf einer grundlegenden Eigenschaft der Marktpreisbewegung: Alle Märkte enthalten Muster, die sich im Laufe der Geschichte wiederholen und daher oft genutzt werden können, um zukünftige Aktivitäten vorherzusagen. Zum Beispiel kann unter bestimmten Bedingungen ein Trend erwartet werden, bis die Bewegung erschöpft ist. Unter anderen Bedingungen manifestiert sich ein anderes Muster: ein Trend wird eher von einem Retracement in Richtung der jüngsten Mittelpreis gefolgt werden. Ein prädiktives Modell untersucht historische Marktdaten und versucht, die Merkmale zu erkennen, die diese beiden Muster unterscheiden. Das Ziel der prädiktiven Modellierung ist dann das Finden von Mustern, die oft genug wiederholen, um rentabel zu sein. Einmal entdeckt, wird das Modell auf der Suche nach dem Muster wieder auftauchen. Auf der Grundlage historischer Beobachtungen wird das Modell dann in der Lage sein, vorauszusagen, ob der Markt bald steigen, fallen oder gleich bleiben wird. Diese Vorhersagen können in buysell Entscheidungen durch die Anwendung Schwellenwerte auf die Modelle Vorhersagen übersetzt werden. Indikatoren und Ziele Predictive Modelle funktionieren normalerweise nicht mit Rohmarktdaten. Vielmehr werden die Marktpreise und andere Serien, wie Volumen, in der Regel in zwei Klassen von Variablen als Indikatoren und Ziele verwandelt. Dies sind die Daten, die das Modell während seiner Schulung, Prüfung und ultimativen Echtzeit-Nutzung verwendet. Es ist in der Definition dieser Variablen, dass der Entwickler seinen eigenen Einfluss auf das Handelssystem ausübt. Indikatoren sind Variablen, die strikt rückwärts in der Zeit aussehen. Beim Handel in Echtzeit ist, wie bei jeder Bar, ein Indikator berechenbar, vorausgesetzt, dass wir im Besitz ausreichender historischer Preisdaten sind, um die Definition des Indikators zu erfüllen. Zum Beispiel kann jemand einen Indikator namens Trend als die prozentuale Änderung des Marktpreises aus dem Ende einer Bar fünf Bars vor dem Ende dieser Leiste zu definieren. Solange wir diese beiden Preise kennen, können wir diesen Trendindikator berechnen. TSSB kann über hundert Arten von Indikatoren berechnen, die zahlreiche Merkmale des Marktverhaltens quantifizieren. Ziele sind Variablen, die strikt nach vorn schauen. (In der klassischen Regressionsmodellierung wird das Ziel oft als abhängige Variable bezeichnet.) Ziele zeigen das zukünftige Verhalten des Marktes. Wir können Ziele für historische Daten berechnen, solange wir über eine ausreichende Anzahl von zukünftigen Bars verfügen, um die Definition des Ziels zu erfüllen. Offensichtlich, obwohl, wenn wir tatsächlich das System handeln, können wir nicht wissen, die Ziele, wenn wir eine phänomenale Kristallkugel haben. Beispielsweise können wir einen Indikator mit dem Namen Dayreturn definieren, wenn der prozentuale Marktwechsel vom offenen Tag des nächsten Tages zum nächsten Tag erfolgt. Wenn wir eine historische Aufzeichnung der Preise haben, können wir dieses Ziel für jede Bar berechnen, mit Ausnahme der letzten beiden im Datensatz. TSSB kann eine Vielzahl von Zielvariablentypen berechnen. Zusammenfassend ist der Grundgedanke der prädiktiven Modellierung, dass Indikatoren Informationen enthalten, die zur Vorhersage von Zielen verwendet werden können. Aufgabe des Vorhersagemodells ist es, solche Informationen zu finden und zu nutzen. Holen Sie sich das Buch 8212 von David Aronson David Aronson ist ein Pionier in der maschinellen Lernens und nichtlineare Handelssystem-Entwicklung und Signal-Boostingfiltering. Aronson ist Co-Designer von TSSB (Trading System Synthesis and Boosting) eine Software-Plattform für die automatisierte Entwicklung von statistisch fundierten prädiktiven modellbasierten Handelssystemen. Er hat auf diesem Gebiet seit 1979 gearbeitet und wurde ein Chartered Market Technician von der Market Technicians Association seit 1992 zertifiziert. Er war ein beigeordneter Professor für Finanzen und regelmäßig gelehrt, MBA und Financial Engineering Studenten ein Graduate-Level-Kurs in der technischen Analyse, Data Mining und prädiktive Analytik. Sein kürzlich veröffentlichtes Buch, Statistical Sound Machine Learning für den algorithmischen Handel von Finanzinstrumenten. Ist ein eingehender Blick auf die Entwicklung von Predictive-Modell-basierte Handelssysteme mit TSSB. System Trader Success Contributor Beitragende Autoren sind aktive Teilnehmer an den Finanzmärkten und voll in der technischen oder quantitativen Analyse vertieft. Sie wollen ihre Geschichten, Einsichten und Erkenntnisse auf System Trader Success teilen und hoffen, Sie zu einem besseren System Trader zu machen. Treten Sie mit uns in Verbindung, wenn Sie ein beitragender Autor sein möchten und Ihre Mitteilung mit der Welt teilen.
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