Messgenauigkeit Von Handelsstrategien Irene Aldridge

Messgenauigkeit von Handelsstrategien Zitate Zitate 1 Referenzen Referenzen 0 Dies ist eine hochhierarchische Handelssignalerzeugung, die nahezu unbegrenzte Möglichkeiten für die Trading-Strategien-Repräsentation in der Architektur hinzufügt. Um beispielsweise ein adaptives ATS zu implementieren, das eine gleitende durchschnittliche Handelsstrategie auf einem Symbol optimiert, kann man verschiedene gleitende Mittelwert-Signalagenten haben, die jeweils einen gleitenden Durchschnitt der jeweiligen Länge berechnen, die von einem H-Signal-Agenten kombiniert werden (TSA) 1 verwendet, um in jedem Moment den Signal-Agenten (dh die gleitende mittlere Länge) auszuwählen, der sich besser an die aktuelle Marktbedingung anpasst. Schließlich empfängt der Trader-Agent, der mit dem Signal (Abbildung 1b) oder dem Top-H-Signal (Abbildung 1b) verbunden ist, die erzeugten Ein - und Ausfahrtsignale, berechnet Strategieparameter, einschließlich verfügbare Kapital-, Handelsstopps und andere Strategiex27s Risikomanagementparameter , Und wenden Entscheidungsalgorithmen an, um Anforderungen an Halte - oder Liquidierungspositionen in ihrer Ausgabe zu erzeugen. Diese Arbeit schlägt eine neue automatisierte Trading System (ATS) - Architektur vor, die mehrere Strategien für mehrere Marktbedingungen durch hierarchische Handelssignale mit h-Signalen unterstützt, die Handelssignale sind, die unter Verwendung anderer Handelssignale erzeugt werden. Die zentrale Idee der vorgeschlagenen Systemarchitektur besteht darin, das Handelsproblem in eine Reihe von Aufgaben zu zerlegen, die von verteilten autonomen Agenten unter einer minimalen zentralen Koordination gehandhabt werden. Wir implementierten den vorgeschlagenen ATS mit einer Softwarearchitektur, die ein publishsubscribe-Kommunikationsmodell einsetzte. Im aktuellen Entwicklungsstadium können wir unseren ATS im Back-Test-Modus mit gleitenden Crossover-Strategien auf minuziösen Marktdatenbanken betreiben. Wir haben sehr zufriedenstellende Ergebnisse erzielt, indem wir 306.791 Datenbankreihen verarbeiten, die mehr als zwei Jahre Daten in nur 47 Sekunden darstellen. Konferenzpapier Nov. 2013 Fabio Daros Freitas Christian Daros Freitas Alberto Ferreira De Souza Personen, die diese Publikation gelesen haben, lesen auch Volltext-Konferenzpapier April 2013 Krzysztof Michalak Patryk Filipiak Piotr Lipinski Volltext Artikel Jan 2001 Shu-Heng Chen Volltext-Konferenzpapier Jan 2009 Chengqi Zhang Die bereitgestellten Daten dienen nur zu Informationszwecken. Obgleich sorgfältig gesammelt, kann Genauigkeit nicht garantiert werden. Herausgeberbedingungen werden von RoMEO zur Verfügung gestellt. Abweichende Bestimmungen der aktuellen Richtlinie oder des Lizenzvertrages des Herausgebersx27 können anwendbar sein. Diese Publikation stammt aus einer Zeitschrift, die die Selbstarchivierung unterstützen kann. Irene Aldridge ist ein geschäftsführender Partner und quantitativer Portfolio Manager bei ABLE Alpha Trading, LTD, ein proprietäres Handelsunternehmen, spezialisiert auf hochfrequente systematische Trading Strategien. Sie ist auch Gründerin von AbleMarkets. Eine Online-Ressource, die die neuesten Hochfrequenzforschung für institutionelle und Privatanleger zugänglich macht. Vor dem ABLE Alpha arbeitete Aldridge für verschiedene Institutionen an der Wall Street und in Toronto, darunter Goldman Sachs und CIBC. Sie lehrte auch Finanzwesen an der Universität von Toronto. Sie hat einen MBA von INSEAD, MS in Finanz-Engineering von der Columbia University, und ein BE in Elektrotechnik von der Cooper Union in New York. Aldridge ist ein häufiger Redner bei Top-Industrie-Veranstaltungen und ein Beitrag zu akademischen und Praktiker Publikationen, einschließlich der Journal of Trading, Journal of Alternative Investments. E-Forex, HedgeWorld, FXWeek, FINalternatives, Wealth Manager und den Umgang mit Technologie. Sie erscheint auch häufig im Business-Fernsehen, darunter CNBC, Fox Business und The Daily Show mit Jon Stewart. Der beste Inhalt für Ihre Karriere. Entdecken Sie unbegrenztes Lernen auf Nachfrage für rund 1 Tag. Empfohlen für Sie Über die Website Copyright-Kopie 2017 Safari Books Online.