무역 전략 조사

우리의 도구는 당신의 삶을 편하게 만듭니다!

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InStat Research.

InStat Research는 기관 및 소매 고객이 금융 시장을위한 거래 전략을 모델링, 개발 및 구현할 수 있도록 지원합니다. 우리는 컨설팅, 소프트웨어 개발, 무역 자동화, 맞춤형 백 테스트 및 워크 플로 자동화를 제공합니다. Chartered Market Technician (CMT) 인 Anthony Abry가 이끄는 InStat Research는 개발의 대부분을 위해 Amibroker 기술 분석 소프트웨어를 사용합니다.

InStat 코드 개발.

평가.

InStat Research는 클라이언트의 필요성 평가 및 클라이언트 프로젝트에 사용할 전략을 사용하여 서비스를 시작합니다.

두 번째 단계에서 코드 개발은 코드의 초기 구조화에서 시작됩니다. InStat Research는 지속적인 코드 평가, 테스트 및 추가 개발을 위해 공동 작업 인 Agile Development Method를 사용하여 최종 코드를 제공합니다. Velos 및 Amibroker와 같은 제품은 코드 개발 프로세스를 용이하게합니다. Amibroker는 모든 개발 단계에 사용됩니다.

리테이너 서비스는 개발자에게 우선적으로 액세스 할 수있을뿐 아니라 여러 서비스, 자동화 된 디자인, 사용자 정의 플러그인 및 복잡한 프로젝트 개발에 대한 비용 효율적인 액세스를 제공합니다.

InStat 생산.

InStat Research 서비스를 사용하면 데이 트레이딩이나 하루 종일 트레이딩을 수행하든 관계없이 데이터베이스, 전략을 자동으로 업데이트하고 거래 목록을 만들고 거래를 구현할 수 있습니다! 우리의 도구는 모든 작업을 수행하여 삶을 편하게 만듭니다. 우리는 20 년 이상의 거래 및 전략 개발 전문 지식을 적용하여 고객이 자신의 트레이딩 모델을 개발할 수 있도록 지원하고 최상의 결과를 보장하기 위해 모든 프로세스를 통해 고객을 안내합니다. 당사의 서비스에는 컨설팅, 소프트웨어 개발, 클라우드 서비스, 파일 무결성 검증 및 리테이너 서비스가 포함됩니다.

우리는 거래 전략을 최적화합니다.

우리는 거래 응용 프로그램을 개발합니다.

우리는 맞춤형 백 테스팅을 제공합니다.

우리는 자동화 된 거래 전략을 수립합니다.

작년에 관한 InStat 정보.

고객이 말하는 것.

& quot; 정직하고 신뢰할 수있는 재능을 지닌 팀 플레이어가 제 시간에 코드를 완료하고 구현하기 좋은 전략이 있다면 정말 도움이 될 수 있습니다.

당신 편이 좋은 파트너입니다. "

"Instat Research는 내 조직에서 중요한 자산이되었습니다. 이제 우리는 매일 우리가 직면 한 기술적 과제가 Instat Research와의 관계의 결과로 전문적으로 관리 될 수 있다는 자신감을 가지고 있습니다. "

앤서니 (Anthony)는 매우 철저하고 지식이 풍부하며, 함께 일하는 절대적인 즐거움과 최고의 추천을 얻습니다.

고맙습니다. 향후 프로젝트에 대해 알려 드리겠습니다. "

"그는 정말로 자신의 물건을 알고 있고 내가 찾고있는 새로운 신호를 개선하기 위해 좋은 아이디어를주었습니다.

좋은 일에 다시 한 번 감사드립니다. & quot;

우리는 전략,

거래 애플 리케이션 개발,

맞춤형 백 테스팅 제공,

자동화 된 거래 전략을 수립 할 수 있습니다.

연락을 유지하다.

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저작권 InStat Research, LLC. 판권 소유.

학문적 연구 통찰력 : 감정 피드백 강도 거래 전략.

학문적 연구 통찰력 : 감정 피드백 강도 거래 전략.

감정 피드백 강도 기반 거래 전략을위한 유전 프로그래밍 최적화

Steve Y. Yang, Sheung Yin Kevin Mo, AnqiLiu, Andrei A. Kirilenko이 백서의 버전은 여기에서 찾을 수 있습니다. 학술 논문 요약을 읽고 싶습니까? Academic Research Insight 카테고리를 확인하십시오.

연구 질문은 무엇입니까?

트윗이 새로운 시장 정보를 공개 할 때 뉴스보다 더 빠르다는 증거를 기반으로하지만이 뉴스는보다 신뢰할 수있는 정보 소스로 간주되며 저자는 뉴스와 트윗 사이의 정서적 피드백 강도에 기반한 우수한 거래 전략을 제안합니다.

트위터 파이낸셜 커뮤니티 (시장 수익을 설명하는 데 가장 중대한 신호를 제공하기로 결정한 가장 중도 성 중심의 사용자)와 2420 개의 다른 제공 업체에서 온 678,378 개의 뉴스 기사 중에서 선택적인 그룹의 1,271,308 개의 짹짹 메시지를 연구함으로써 ( Northern Light SinglePoint 포털)은 2012 년부터 2015 년까지 미국 주식 시장에서 다음 사항을 조사합니다.

두 가지 정보 소스, 짹짹과 뉴스 사이의 상호 작용 효과를 악용 할 수 있으며 '피드백 강도'개념을 사용하는 정서 기반 지표를 구축 할 수 있습니까? 수익성있는 거래 전략을 수립하는 것입니다 (벤치 마크는 SP500 ETF를 사고 보유합니다)? 유전자 프로그램 최적화가 역동적이고 적응력있는 (최근의 시장 상황에 맞게) 거래 시스템을 공식화하는 데 도움이 될 수 있습니까?

Academic Insights는 무엇입니까?

조사 된 짧은 시간 프레임과 여러 개의 샘플 테스트 부족으로 구조화되지 않은 데이터를 이용하는 많은 연구에 공통적 인주의 사항으로, 그들은 다음을 찾습니다.

예 - 저자는 하루 전 발표 된 비즈니스 뉴스 기사와 트위터 금융 커뮤니티에서 생성 한 트윗 메시지를 이틀 전에 결합한 최적의 정서 피드백 강도 기반 전략을 찾았습니다. 이들의 조합은 스털링 비율 및 우승 한 거래의 비율 측면에서 최고의 성과를냅니다. 예 - 저자는 3 가지 지표 그룹 (정서 지표, 정서와 기술 지표의 조합, 기술 지표 만)을 사용하여 1000 회의 실험을 실시하고 감정 지표 만 전략이 기술 지표와 전체 접근법 모두보다 우수함을 확인합니다 기간 (2012-2015) 및 샘플 기간 외 (2013-2015)

저자는 분석에 거래 비용을 포함하고 지나친 관심사에 대해 통제합니다.

왜 중요합니까?

저자는 공동 작업을 이용하는 프레임 워크를 소개합니다. 뉴스 및 트윗 감정의 기세. 결과는 뉴스 및 트윗 감정이 거래 시스템을 구축하는 데 유용한 정보 소스로 간주 될 수 있음을 시사합니다.

향후 연구는 견고성을 테스트하기 위해 국제 시장뿐만 아니라 더 긴 시야에이 프레임 워크를 적용 할 수 있습니다. 금주 모임은 여기, 여기, 그리고 여기에 짹짹과 금융에 대한 몇 가지 오래된 게시물이 있습니다.

종이에서 가장 중요한 차트 :

결과는 가상의 결과이며 미래의 결과를 나타내는 지표가 아니며 실제로 투자자가 얻은 수익을 나타내지 않습니다. 인덱스는 관리되지 않거나 관리 수수료 또는 거래 수수료를 반영하지 않으며 인덱스에 직접 투자 할 수 없습니다.

이 연구는 뉴스 및 소셜 미디어 트위터 메시지 (짹짹)가 금융 시장 움직임에 대한 지속적인 예측력을 나타냄을 보여주는 경험적 발견에 의해 동기 부여됩니다. 새로운 시장 정보를 공개 할 때 짹짹이 뉴스보다 빠르다는 증거에 근거하여 짹짹보다 뉴스가 광범위하게 신뢰할 수있는 정보원으로 여겨지므로 일반 프로그래밍을 사용하여 뉴스와 짹짹 사이의 정서적 피드백 강도에 기반한 우수한 거래 전략을 제안합니다 최적화 방법. 이러한 피드백 강도 기반 접근 방식의 핵심 직감은 두 정서 시리즈의 공동 추진력이 중요한 시장 신호로 이어져 우수한 거래 이익을 창출 할 수 있다는 것입니다. 본 연구는 정보의 속도와 신뢰성 간의 균형을 맞추기 위해 투자자의 정서적 인 피드백 강도를 이용하여 최적의 거래 전략을 개발하는 것을 목적으로하며, 이는 스털링 비율로 측정 한 위험 조정 수익률을 극대화하는 것을 목표로합니다. 감정 피드백 기반 전략은 2012 년부터 2015 년까지 최대 수익 감소가 적은 우수한 시장 수익률을 나타냅니다. 감정 피드백 지표를 기반으로 한 전략은 14.7 %의 스털링 비율과 10.4 %의 기술 지표 기반 전략 및 기본적인 매수 전략을 제공합니다. 거래 비용을 고려한 후, 감정 지표 기반 전략은 기술 지표 기반 전략보다 일관되게 우월합니다. 백 테스트는 이점이 통계적으로 중요 함을 보여줍니다. 결과는 정서 피드백 표시기가 더 낮은 최대 드로우 다운으로 손실을 제어하는 ​​것을 지원함을 제시합니다.

여기에 표현 된 견해와 의견은 저자의 견해와 견해이며 반드시 Alpha Architect, 계열사 또는 직원의 견해를 반영하지는 않습니다. 우리의 전체 공개가 여기에 있습니다. 분석에 사용 된 공통 통계의 정의는 여기 (아래쪽)에서 볼 수 있습니다. 수천 명의 다른 독자와 함께하고 우리 블로그에 가입하십시오. 이 사이트는 ETF 나 ETF에 대한 정보를 제공하지 않습니다. 이 사이트를 참조하십시오.

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저자 : Elisabetta Basilico, PhD, CFA.

Dr. Elisabetta Basilico는 숙련 된 투자 전문가로서 학문적 통찰력을 투자 전략으로 전환시키는 전문 기술을 보유하고 있습니다. & # 8221; 연구는 그녀의 삶의 성과이며, 양적 투자 관리에 대한 과학적 근거와 비즈니스 도전에 대한 실용적인 접근 방식을 결합함으로써, 여러 기관 투자가가 글로벌 자산 포트폴리오에서 안정적인 수익을 올리는 것을 도왔습니다. 그녀의 경험은 자산 배분에서 적극적인 양적 투자 전략에 이르기까지 다양합니다. 2007 년부터 헌장 재무 분석가를 맡았고 스위스의 세인트 갈렌 (St. Gallen) 대학교에서 박사 학위를 받았다. 그녀는 다양한 국제 대학에서 강의와 연구를했으며 공동 저널에 발표 된 논문 공동 저자이다. 그녀와 공동 저자 인 Tommi Johnsen은 현재 연구를 뒷받침하는 투자 아이디어에 대한 책을 저술하고 있습니다. Academic Insights on Investing에서 추가 정보를 찾을 수 있습니다.

무역 전략 연구.

무역 전략 연구.

방법 카테고리의 일부인 트레이딩 시스템 포럼 내의 트레이딩 전략 리서치에 대한 토론입니다. 안녕하세요, 저는 해결할 수있는 제품을 만들기 위해 투자 모델링 / 백 테스팅 / 최적화에 대한 관심을 측정하려고합니다.

- 그것을 사용하는 방법을 배우십시오.

- 광범위한 시장 데이터를 구매 한 다음 과거 가격 데이터 (즉, 쓰레기 / 쓰레기 배출)를 청소하고 검증합니다.

- 컴퓨터 실행 가능한 형태로 전략 코딩 (일반적으로 복잡한 독점권이나 C ++, Python, R, MATLAB, TradeStation, MetaTrader 등과 같은 범용 프로그래밍 언어를 마스터해야 함)

- 테스트 실행 중.

- 성능 메트릭 분석.

[2] 아이디어를 연구하고 테스트하는 동안 컴퓨터 화면을 펀치하고 싶은 이유는 무엇입니까?

[3] 재산 비용이 들지 않고 새로운 것을 배우지 않아도되는 연구 소프트웨어를 지불 할 준비가 되셨습니까?

[4] PC에서 다운로드 할 수 있거나 PC, 태블릿 / 휴대폰을 통해 소프트웨어를 서비스로 사용할 수 있습니까?

[5] 무역 전략 개발 / 테스트 / 스트레스 테스트 / 최적화 등의 가장 큰 고통은 무엇입니까?

& # 8226; 거래 전략은 얼마나 강건합니까?

& # 8226; 거래 전략과 관련된 위험 측정 항목은 무엇입니까?

& # 8226; 돈 관리 전략이 거래 전략에 미치는 영향은 무엇입니까?

& # 8226; 다른 시장에서 거래 전략은 어떻게 수행됩니까?

& # 8226; 트 렌딩 또는 레인지 시장에서 거래 전략은 어떻게 수행됩니까?

& # 8226; 서로 다른 시간대에 걸쳐 거래 전략이 어떻게 수행됩니까?

& # 8226; 하루에 주식이 20 % 떨어지면이 주식은 다음 날에 튀게 될 확률이 높습니다 (& gt; 90 %).

& # 8226; 비표준 MACD 매개 변수 설정에서 얻을 수 있습니까?

& # 8226; MACD, 이동 평균 (Moving Averages) & # 8230;

& # 8226; 위험 측정 기준에 미치는 정지 손실의 영향.

& # 8226; 후행 정류장에서는 어떻게됩니까? & # 8230;

& # 8226; 평균 진정한 범위 계산이 시장 변동성에 적응하면서 일어난 일은 & # 8230;

& # 8226; 언제 수익 목표를 사용해야하며 현실 목표를 어떻게 설정해야합니까? & # 8230;

& # 8226; 기세 전략은 통화로 작동합니까?

& # 8226; 주간 주식 수익률에 대한 모멘텀 전략이 효과가 있습니까?

& # 8226; 운동량 거래는 매일 시간대에 작동합니까?

& # 8226; 페어 트레이딩은 실용적이고 기술적 인 전략인가?

& # 8226; 한 가격이 같은 방향으로 다른 가격으로 이어지게합니까?

& # 8226; 볼륨과 가격 방향간에 상관 관계가 있습니까?

& # 8226; 신흥 시장에서 이동 평균 거래 규칙이 효과적입니까?

& # 8226; 지수 이동 평균이 단순 이동 평균보다 우수합니까?

& # 8226; 반전 전략이 효과가 있습니까?

& # 8226; 어떤 기술 지표가 가장 효과적입니까?

& # 8226; 이동 평균 크로스 오버 규칙은 휘발성 주식과 함께 작동합니까?

& # 8226; 새로운 신호를 처리 할 시간 창은 무엇입니까?

개인 투자자를위한 수익성 높은 모멘텀 트레이딩 전략.

Foltice, B. & Langer, T. (2015) 개인 투자자를위한 수익 모멘텀 트레이딩 전략. 금융 시장 및 포트폴리오 관리, 29 (2), 85-113.

32 Pages 게시일 : 2014 년 4 월 8 일 마지막 개정일 : 2015 년 4 월 30 일

브라이언 폴 티스.

토마스 랑거.

뮌스터 대학 - 재무 센터.

개인 투자자를위한 수익성 높은 모멘텀 트레이딩 전략.

개인 투자자를위한 수익성 높은 모멘텀 트레이딩 전략.

작성 날짜 : 2015 년 1 월 24 일

거의 30 년 동안 과학 연구는 모멘텀 투자 전략을 모색하고 다양한 금융 시장에서 안정적인 초과 수익률을 관찰했습니다. 그러나 일반적으로 그러한 연구에서 분석 된 거래 전략은 짧은 매도 제약으로 인해 개인 투자자가 접근 할 수 없으며 높은 거래 비용으로 인해 수익성이 떨어집니다. 이러한 제약 조건을 반영하여 소수의 개별 주식에 대한 초과 수익을 활용하는 단순화 된 모멘텀 트레이딩 전략을 모색합니다. 1991 년 7 월부터 2010 년 12 월까지 뉴욕 증권 거래소의 미국 자료를 바탕으로 현실적인 거래 비용 및 위험 요인을 고려한 후 이러한 단순화 된 모멘텀 전략이 벤치 마크보다 우수한 지 분석합니다. 우리는이 전략이 초기 투자 금액이 5,000 달러 이상인 개인 투자자들에게 실제로 적용될 수 있음을 발견했습니다. 이 실제 거래 전략을 개선하려는 추가 시도에서, 우리는 소수의 "승자"주식의보다 빈번한 거래로 구성된 중첩 모멘텀 거래 전략을 분석합니다. 우리는 거래 빈도를 증가 시키면 초기에는 위험 조정 수익률이 최적의 포인트까지 올라가고 과도한 거래 비용이 장면을 지배하기 시작한다는 것을 알 수 있습니다. 교정 연구에서 우리는 포트폴리오의 초기 투자 금액에 따라 최적의 운동량 거래 빈도가 2 년에서 1 개월에 이르는 것을 발견했습니다.

키워드 : 모멘텀 투자, 개인 금융, 포트폴리오 관리.

JEL 분류 : G11, G12, G14.

Bryan Foltice (연락처 작성자)

버틀러 대학교 ()

인디애나 폴리스, IN 46208

토마스 랑거.

뮌스터 대학교 - 재무 센터 ()

+49 251 83 22033 (전화)

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