Definizione di Algoritmo Una è insieme di regole per realizzare un compito in un certo numero di passi. Un esempio comune è una ricetta, che è un algoritmo per la preparazione di un pasto. Gli algoritmi sono essenziali per i computer per elaborare le informazioni. Come tali, essi sono diventati centrali per la vita quotidiana degli esseri umani, se qualcuno ordina un libro online, fa una prenotazione aerea o utilizza un motore di ricerca. Le società finanziarie utilizzano algoritmi in settori quali pricing dei prestiti, compravendita di azioni e asset-liability management. Ad esempio, il trading algoritmico. conosciuto come algo, viene utilizzato per decidere i tempi, i prezzi e la quantità di ordini di riserva. SMONTAGGIO Algoritmo Algo trading, noto anche come trading automatizzato o black-box trading, utilizza un programma per computer per acquistare o vendere titoli ad un ritmo impossibile per gli esseri umani. Dal momento che i prezzi delle azioni, obbligazioni e materie prime appaiono in vari formati on-line e nei dati di negoziazione, il processo mediante il quale un algoritmo digerisce decine di dati finanziari diventa facile. L'utente del programma di imposta semplicemente i parametri e ottiene un output desiderato quando i titoli soddisfano i criteri del commerciante s. Tipi di algos Diversi tipi di algoritmi di trading aiutano gli investitori a decidere se acquistare o vendere. Un algoritmo di mean reversion esamina i prezzi a breve termine rispetto al prezzo medio-lungo termine. e se un titolo va molto più elevato rispetto alla media, un commerciante può vendere per un profitto veloce. Stagionalità si riferisce alla pratica di commercianti che comprano e vendono titoli in base al periodo dell'anno in cui i mercati in genere aumentare o diminuire. Un algoritmo di sentiment analysis calibri notizie su un prezzo delle azioni che potrebbe portare a volume più alto per un particolare periodo di scambio. Di seguito è riportato un esempio di un semplice algoritmo per la negoziazione. Un trader istruisce il suo conto automatizzato di vendere 100 azioni di uno stock se la media mobile a 50 giorni scende al di sotto della media mobile a 200 giorni. Al contrario, il professionista può dire il suo programma di acquistare 100 azioni se la media mobile a 50 giorni di uno stock sale al di sopra della media mobile a 200 giorni. Sofisticati algoritmi possono prendere in considerazione centinaia di criteri prima di acquistare o vendere titoli. La ragione di questo è che i computer sono macchine altamente efficienti per eseguire calcoli complessi molto rapidamente. In informatica Un programmatore deve impiegare cinque parti fondamentali di un algoritmo per creare un programma di successo. La persona deve descrivere il problema in termini matematici prima di impostare le formule e processi che crea un risultato. Successivamente, il programmatore ingressi i parametri che danno il risultato, e poi esegue il programma più e più volte per testarlo. La conclusione dell'algoritmo è il risultato dato dopo il set di parametri passa attraverso il set di istruzioni del programma. Per gli algoritmi finanziari, il più complesso il programma, i dati più il software può utilizzare per effettuare valutazioni precise per acquistare o vendere titoli. Inoltre, i programmatori devono testare algoritmi complessi più a fondo di quelle semplici, per garantire il diritto. Basics di controllo della qualità di Algorithmic Trading: Concetti ed esempi Un algoritmo è un insieme specifico di istruzioni ben definite finalizzate a svolgere un compito o processo. trading algoritmico (trading automatico, black-box di trading, o semplicemente algo-trading) è il processo di utilizzo di computer programmati per seguire una serie definita di istruzioni per l'immissione un mestiere al fine di generare profitti a una velocità e frequenza che è impossibile per un operatore umano. I set definito di regole si basano sui tempi, prezzo, quantità o qualsiasi modello matematico. A parte le opportunità di profitto per il commerciante, algo-trading rende i mercati più liquidi e rende di trading più sistematico escludendo gli impatti umani emozionali dell'attività di negoziazione. Supponiamo che un trader segue questi criteri commerciali semplici: Acquisto 50 azioni di una società quando la sua media mobile a 50 giorni passa sopra il mobile a 200 giorni vendere le azioni medio del titolo quando la sua media mobile a 50 giorni scende al di sotto della media mobile a 200 giorni l'utilizzo di questo set di due semplici istruzioni, è facile scrivere un programma per computer che seguirà automaticamente il prezzo delle azioni (e gli indicatori in movimento medi) e posizionare il acquisto e in vendita quando sono soddisfatte le condizioni definite. Il commerciante non ha più bisogno di tenere sotto controllo per i prezzi in tempo reale e grafici, o mettere negli ordini manualmente. Il sistema di trading algoritmico lo fa automaticamente per lui, identificando correttamente l'opportunità di trading. (Per ulteriori informazioni su medie mobili, vedere: semplici medie mobili Fai Trends distinguersi.) Algo-trading offre i seguenti vantaggi: negoziazioni eseguite ai migliori prezzi possibili dell'ordine commercio istantanea e precisa (quindi alte probabilità di esecuzione a livelli desiderati) Trades cronometrato correttamente e immediatamente, per evitare variazioni significative dei prezzi ridotti costi di transazione (si veda il deficit esempio di implementazione di seguito) controlli automatici simultanei su più le condizioni di mercato ridotto rischio di errori manuali nella disposizione dei mestieri backtest l'algoritmo, sulla base dei dati storici e in tempo reale disponibili ridotti possibilità di errori da parte dei commercianti umani in base a fattori emotivi e psicologici La maggior parte dei nostri giorni algo-trading è alto il commercio frequenza (HFT), che tenta di capitalizzare mettendo un gran numero di ordini a velocità molto veloci su più mercati e decisione multipla parametri, sulla base di istruzioni pre-programmate. (Per maggiori informazioni sul trading ad alta frequenza, vedere: strategie e segreti di High Trading frequenza () Aziende HFT) Algo-trading è utilizzato in molte forme di attività di trading e di investimento, tra cui: Metà di investitori a lungo termine o comprare aziende laterali (fondi pensione , fondi comuni di investimento, assicurazioni) che acquistano in azioni in grandi quantità, ma non vogliono influenzare i prezzi delle scorte con discreti, gli investimenti di grande volume. commercianti di breve termine e vendono partecipanti laterali (market maker. speculatori. e arbitraggisti) beneficiano di esecuzione delle negoziazioni automatizzate in aggiunta, gli aiuti algo-negoziazione nella creazione di liquidità sufficiente per i venditori sul mercato. commercianti sistematiche (trend followers. coppie commercianti. hedge funds ecc.) trovano molto più efficiente di programmare le loro regole di negoziazione e lasciare che automaticamente il commercio programma. trading algoritmico fornisce un approccio più sistematico alla negoziazione attiva rispetto ai metodi basati su un commercianti intuizione o istinto umano. Strategie di trading algoritmico Qualsiasi strategia per il trading algoritmico richiede una opportunità identificate che è redditizio in termini di guadagni miglioramento o la riduzione dei costi. Di seguito sono le strategie di trading comuni utilizzati in algo-trading: Le strategie più comuni di trading algoritmico seguono le tendenze medie mobili. sblocchi canale. movimenti livello dei prezzi e relativi indicatori tecnici. Queste sono le strategie più facili e più semplici per attuare attraverso il trading algoritmico, perché queste strategie non comportano fare pronostici o previsioni di prezzo. Ordini vengono avviate in base al verificarsi di tendenze desiderabili. che sono facile e semplice da implementare attraverso algoritmi senza entrare nella complessità di analisi predittiva. L'esempio di cui sopra di 50 e 200 giorni di media mobile è una tendenza popolare seguente strategia. (Per ulteriori informazioni su strategie di trading di tendenza, vedi: strategie semplici per Capitalizzando sulle tendenze.) L'acquisto di un magazzino a doppia quotata ad un prezzo inferiore a quello di mercato e contemporaneamente vendere a un prezzo più elevato in un altro mercato offre il differenziale di prezzo come profitto privo di rischio o di arbitraggio. La stessa operazione può essere replicato per gli stock rispetto a strumenti a termine, come le differenze di prezzo fanno esiste di volta in volta. Implementazione di un algoritmo per individuare tali differenze di prezzo e l'immissione degli ordini consente opportunità redditizie in modo efficiente. fondi indicizzati hanno definito i periodi di riequilibrio per portare le loro partecipazioni a pari con i loro rispettivi indici di riferimento. Questo crea opportunità di profitto per i commercianti algoritmico, che capitalizzano sulle compravendite che ci si attende che offrono 20-80 punti base profitti a seconda del numero di titoli nel fondo indice, appena prima di riequilibrio fondo indicizzato. Tali operazioni sono avviate tramite i sistemi di trading algoritmico per l'esecuzione tempestiva e migliori prezzi. Un sacco di modelli matematici collaudati, come la strategia di trading delta-neutral, che consentono di negoziazione in combinazione di opzioni e il suo titolo sottostante. dove i commerci sono posti per compensare delta positivi e negativi in modo che il delta del portafoglio è mantenuta a zero. Media strategia di reversione si basa sull'idea che i prezzi alti e bassi di un bene sono un fenomeno temporaneo che ritornano alle loro valore medio periodicamente. L'identificazione e la definizione di una fascia di prezzo e l'attuazione di algoritmo basato su che consente di traffici di essere inseriti automaticamente quando il prezzo delle interruzioni di attività dentro e fuori del suo campo definito. Volume ponderata strategia di prezzo medio rompe un grande ordine e rilascia determinato dinamicamente blocchi più piccoli della fine di mercato utilizzando azionari specifici profili storici del volume. L'obiettivo è quello di eseguire l'ordine nei pressi del Volume Weighted Average Price (VWAP), beneficiando in tal modo il prezzo medio. Tempo strategia di prezzo medio ponderato rompe un grande ordine e rilascia determinate dinamicamente blocchi più piccoli dell'ordine al mercato utilizzando gli intervalli di tempo divisi tra un tempo di inizio e di fine. L'obiettivo è quello di eseguire l'ordine vicino al prezzo medio tra i tempi di inizio e di fine, riducendo al minimo l'impatto sul mercato. Fino dell'ordine commerciale è completamente riempito, questo algoritmo continua invio ordini parziali, in base al rapporto di partecipazione definito e in base al volume degli scambi nei mercati. La strategia di passaggi legati invia ordini ad una percentuale definita dall'utente dei volumi di mercato e aumenta o diminuisce questo tasso di partecipazione quando il prezzo raggiunge livelli definiti dall'utente. La strategia di attuazione deficit mira a ridurre al minimo il costo di esecuzione di un ordine da negoziazione fuori dal mercato in tempo reale, risparmiando così sul costo dell 'ordine e che beneficiano di il costo opportunità di esecuzione ritardata. La strategia aumenterà il tasso di partecipazione mirato quando il prezzo del titolo si muove con favore e diminuire quando il prezzo delle azioni si muove negativamente. Ci sono alcuni particolari classi di algoritmi che tentano di identificare eventi sull'altro lato. Questi algoritmi sniffing, utilizzati, per esempio, da parte di un market maker lato delle vendite hanno l'intelligenza in-built di identificare l'esistenza di eventuali algoritmi sul lato degli acquisti di un grande ordine. Tale rilevazione tramite algoritmi aiuterà il market maker di identificare grandi opportunità di ordine e gli permettono di beneficiare riempiendo gli ordini ad un prezzo superiore. Questo a volte è identificato come high-tech front-running. (Per maggiori informazioni sul trading ad alta frequenza e le pratiche fraudolente, vedi: se si acquistano azioni online, si è coinvolti in HFTs.) Requisiti tecnici per Algorithmic Trading Implementare l'algoritmo utilizzando un programma per computer è l'ultima parte, bastonato con backtesting. La sfida è trasformare la strategia individuata in un processo computerizzato integrato che ha accesso a un conto di trading per l'immissione degli ordini. I seguenti sono necessarie: conoscenza di programmazione informatica per programmare la strategia di trading richiesto, ingaggiato programmatori o pre-fatto di connettività software di rete di scambio e l'accesso a piattaforme di trading per l'immissione degli ordini L'accesso ai dati di mercato feed che saranno monitorati dall'algoritmo di opportunità per collocare ordini la capacità e infrastrutture di backtest il sistema, una volta costruito, prima che va in diretta su mercati reali dati storici disponibili per il test a ritroso, a seconda della complessità delle regole implementate in algoritmo Ecco un esempio completo: Royal Dutch Shell (RDS) è quotata Amsterdam Borsa (AEX) e London Stock Exchange (LSE). Consente di costruire un algoritmo per individuare le opportunità di arbitraggio. Qui ci sono alcune interessanti osservazioni: compravendite AEX in Euro, mentre LSE commercia in Sterline a causa della differenza di tempo di un'ora, AEX apre un'ora prima del LSE, seguito da due scambi di negoziazione simultaneamente per il prossimo paio d'ore e poi negoziazione solo in LSE durante l'ultima ora come si chiude AEX possiamo esplorare la possibilità di arbitraggio di negoziazione sul titolo Royal Dutch Shell quotata su questi due mercati in due diverse valute un programma per computer in grado di leggere i prezzi correnti di mercato Prezzo feed sia da LSE e AEX Un feed tasso forex GBP-EUR tasso di cambio di ordinare capacità che può instradare l'ordine al corretto scambio Back-testing capacità sul prezzo storico alimenta il programma per computer deve eseguire le seguenti operazioni: Leggere il feed prezzo in ingresso di RDS magazzino da entrambi gli scambi utilizzando i tassi di cambio disponibili . convertire il prezzo di una valuta ad altri Se esiste una grande differenza di prezzo abbastanza (attualizzando i costi di intermediazione) che porta ad una opportunità di proficua, quindi inserire l'ordine di acquisto in cambio di prezzo inferiore e ordine di vendita in borsa a prezzi più elevato Se gli ordini vengono eseguiti come lo si desidera, il profitto di arbitraggio seguirà semplice e facile Tuttavia, la pratica di trading algoritmico non è così semplice da mantenere ed eseguire. Ricordate, se è possibile effettuare un commercio algo-generated, così può gli altri partecipanti al mercato. Di conseguenza, i prezzi fluttuano in millisecondi e anche microsecondi. Nel precedente esempio, cosa succede se il buy commercio viene eseguito, ma vendere il commercio doesnt come i prezzi cambiano vendita per il momento l'ordine colpisce il mercato Vi ritroverete seduti con una posizione aperta. rendendo la vostra strategia di arbitraggio inutile. Ci sono rischi e sfide aggiuntive: per esempio, i rischi di guasto del sistema, errori di connettività di rete, ritardi temporali tra ordini commerciali e di esecuzione, e, cosa più importante di tutte, algoritmi imperfetti. Il più complesso un algoritmo, è necessario il backtesting più severi prima di essere messo in atto. Analisi quantitativa di una performance algoritmi gioca un ruolo importante e dovrebbe essere esaminato criticamente. La sua emozionante di andare per l'automazione aiutato da computer con un concetto di fare soldi senza fatica. Ma si deve fare in modo che il sistema è accuratamente testato e sono impostati limiti richiesti. commercianti di analisi dovrebbero prendere in considerazione l'apprendimento dei sistemi di programmazione e di costruzione per conto proprio, per essere sicuri di attuare le giuste strategie in maniera infallibile. uso cauto e test approfonditi di algo-trading possono creare opportunità di profitto. Il valore di mercato totale in dollari di tutto ad un company039s azioni in circolazione. La capitalizzazione di mercato è calcolato moltiplicando. Frexit abbreviazione di quotFrench exitquot è uno spin-off francese del termine Brexit, che è emerso quando il Regno Unito ha votato per. Un ordine con un broker che unisce le caratteristiche di ordine di stop con quelli di un ordine limite. Un ordine di stop-limite sarà. Un round di finanziamento in cui gli investitori acquistano magazzino da una società ad una valutazione inferiore rispetto alla stima collocato sul. Una teoria economica della spesa totale per l'economia e dei suoi effetti sulla produzione e l'inflazione. economia keynesiana è stato sviluppato. Una partecipazione di un bene in un portafoglio. Un investimento di portafoglio è realizzato con l'aspettativa di guadagnare un ritorno su di esso. This. Antennas (e array di antenne) spesso operano in ambienti dinamici, in cui i segnali (sia desiderati e interferenti) arrivano da cambi di direzione e con potenze variabili. Come risultato, sono stati sviluppati schiere di antenne adattative. Queste schiere di antenne impiegano un algoritmo adattativo ponderazione, che si adatta i pesi in base ai segnali ricevuti per migliorare le prestazioni della matrice. In questa sezione, viene introdotto l'algoritmo LMS. LMS sta per Least-medio-Square. Questo algoritmo desiderato è stato sviluppato da Bernard Widrow nel 1960, ed è il primo algoritmo adattativo ampiamente utilizzato. E 'ancora ampiamente utilizzato nelle matrici di elaborazione del segnale digitale e antenna adattativa adattive, principalmente a causa della sua semplicità, facilità di implementazione e buone proprietà di convergenza. L'obiettivo dell'algoritmo LMS è produrre i pesi MMSE per l'ambiente determinato. Le definizioni di tutti i termini utilizzati in questa pagina consegue che dalla pagina MMSE. che dovrebbe essere inteso prima di leggere questa pagina. L'obiettivo dell'algoritmo LMS è produrre adattivo pesi che minimizzano l'errore quadratico medio tra il segnale desiderato e l'uscita array in senso lato, cerca di massimizzare la ricezione nella direzione del segnale desiderato (chi o cosa l'array sta cercando di comunicare con) e ridurre al minimo la ricezione dei segnali interferenti o indesiderabili. Come nel caso MMSE, alcune informazioni sono necessarie prima di pesi ottimali possono essere determinate. E come nel caso ponderazione MMSE, l'informazione richiesta è il segnale direzione e la potenza desiderata. La direzione viene specificata mediante i segnali desiderati vettore di sterzo () e la potenza del segnale è scritto come. Si noti che questi parametri possono variare nel tempo, come l'ambiente si presume stia cambiando. Le direzioni ed il potere possono essere determinati utilizzando vari direzione trovare algoritmi che analizzano i segnali ricevuti in ogni antenna al fine di stimare le direzioni e di potenza. Ricordiamo che l'errore quadratico medio tra il segnale desiderato e l'uscita array può essere scritto come: Il gradiente (derivata vector rispetto al vettore peso) può essere scritta come: L'algoritmo LMS richiede una stima della matrice di autocorrelazione per ottenere pesi che riducono al minimo il MSE. L'algoritmo LMS stima della matrice di autocorrelazione () utilizzando solo il segnale di corrente ricevuto ad ogni antenna (specificato dal vettore X). I pesi sono aggiornati iterativamente, in casi discreti di tempo, indicati con un indice k. La stima della matrice di autocorrelazione al tempo k. scritto con un overhead bar, viene scritto come: L'algoritmo LMS quindi approssima il gradiente del MSE sostituendo nella semplice approssimazione sopra per la matrice di autocorrelazione: I pesi adattative saranno scritti come W (k), dove k è un indice che specifica il tempo. L'algoritmo di ponderazione LMS aggiorna semplicemente i pesi di una piccola quantità nella direzione del gradiente negativo della funzione MSE. Spostando in direzione del gradiente negativo, l'MSE complessiva è diminuita ad ogni passo. In questo modo, i pesi iterativamente avvicinano i valori ottimali che minimizzano MSE. Inoltre, poiché l'algoritmo adattativo aggiorna continuamente, come l'ambiente cambia i pesi adattano pure. I pesi vengono aggiornati ad intervalli regolari, e il peso al tempo k 1 è relativo a tempo k da: Il parametro controlla la dimensione dei passaggi pesi compongono, e influenza la velocità di convergenza dell'algoritmo. Per garantire la convergenza, dovrebbe essere inferiore a 2 diviso per il grande autovalore della matrice di autocorrelazione. Sostituendo nella stima del gradiente sopra, l'algoritmo LMS aggiornamento può essere scritta come una semplice equazione iterativa: La semplicità algoritmo è la ragione principale per la sua diffusione. L'equazione di aggiornamento sopra non richiede alcuna matematica complessa, che utilizza solo i campioni attuali del segnale ricevuto da ciascuna antenna (X). Esempio di LMS Algorithm assumere una schiera lineare di antenne, con spaziatura a mezza lunghezza d'onda e N 5 elementi nella matrice. Ebbene assumere il rapporto segnale-rumore (SNR) è di 20 dB e che il rumore è gaussiano e indipendente da un'antenna all'altra. Assumiamo ci sono due interferenti provenienti da 40 e 110 gradi, con una potenza interferente di 10 dB (rispetto al segnale desiderato). Il segnale desiderato si presume provenire da 90 gradi. L'algoritmo sta iniziando assumendo un peso vettore di tutti quelli (il peso di partenza vettore ha idealmente alcun impatto sui risultati finali): il parametro di convergenza viene scelto per essere: Utilizzando rumore casuale ad ogni passo, l'algoritmo è un passo in avanti rispetto al peso iniziale . Il MSE risultante ad ogni passo viene mostrato nella figura seguente, relativa alla ottimale MSE. L'algoritmo LMS è abbastanza efficace nel muoversi verso i pesi ottimali per questo caso. Poiché l'algoritmo utilizza un approximateion della matrice di autocorrelazione ad ogni passo, alcuni dei passi effettivamente aumentare il MSE. Tuttavia, in media, l'MSE diminuisce. Questo algoritmo è anche abbastanza robusto per cambiare ambienti. Diversi algoritmi adattativi hanno ampliato su idee utilizzate nell'algoritmo originale LMS. La maggior parte di questi algoritmi cercano di produrre migliori proprietà di convergenza a spese di una maggiore complessità computazionale. Per esempio, il ricorsiva minimi quadrati (RLS) algoritmo cerca di minimizzare l'MSE come nell'algoritmo LMS. Tuttavia, esso utilizza un aggiornamento più sofisticato per trovare i pesi ottimali che si basa sulla matrice di inversione lemma. Entrambi questi algoritmi (e tutti gli altri in base all'algoritmo LMS) hanno gli stessi pesi ottimali gli algoritmi tentano di convergere. Questa pagina sull'algoritmo LMS è protetto da copyright. Nessuna parte può essere riprodotta se non con il permesso dell'autore. Copyright antenna-teoria, 2009-2011. algoritmo LMS per schiere di antenne.
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