Andrei Malkov Forex Trading

Andrei Knight Trading Forex para uma entrevista de vida Andrei Knight é um orador altamente procurado e treinador para comerciantes profissionais e investidores individuais. Seu primeiro livro será chamado Trading Forex para uma vida: um guia prático para alcançar a independência financeira com os mercados de moeda estrangeira. Ele é entrevistado aqui para tradingdiary. co. uk. 1. Como você descreveria seu trabalho. Meu foco principal é ganhar os melhores retornos que posso para meus clientes de investimento, ao mesmo tempo em que monitora cuidadosamente a exposição ao risco e, cada vez mais, devolvi mais e mais tempo e energia para ajudar outros comerciantes a ter sucesso através da Knight Trading Academy E fxKnight. 2. O que fez você decidir escrever um livro Uma das perguntas mais freqüentes dos visitantes do nosso site é Você pode recomendar um bom livro para mim começar com. Muitas vezes eu me consigo recomendando dois ou três títulos, pois não consigo pensar em um que esteja realmente completo. Então eu procuram escrever o livro que gostaria de ter quando eu estava começando, um dos quais negociadores de armas com todas as ferramentas necessárias para ter sucesso nos mercados. As mesmas estratégias que utilizo para gerir os fundos dos meus clientes. 3. Há montes de livros de negociação forex lá fora. O que torna o seu diferente Muitos livros se concentram na teoria e deixam de fora estratégias específicas, enquanto outros apresentam sistemas que são principalmente regras para entradas e saídas, com menção mínima de gerenciamento de dinheiro. Eu colocar este negócio de forex nu, apontando as armadilhas para evitar, e ajudar os leitores a criar um plano sólido para deixar seus empregos e transição para a negociação em tempo integral. O Trading Forex for a Living apresenta não apenas mais de 100 gráficos e exemplos de negociação, mas também uma cobertura detalhada da parte da vida, incluindo tópicos como psicologia, criação de um escritório em casa, comércio de dinheiro de outras pessoas como negócio e trabalho de equilíbrio Tempo com a família. 4. Sua jaqueta de livro diz que 95 dos comerciantes perdem. Qual porcentagem de pessoas que lêem seu livro, você acha que pode ganhar comerciantes? Eu treinei centenas de comerciantes ao longo dos anos, e posso pensar em talvez três ou quatro ex-membros pro que desistiram e voltaram para seus antigos empregos. Em quase todos os casos eles nos deixaram a favor de saltar em negociação ao vivo depois de apenas um mês ou dois de treinamento e prática, pensando que sabiam de tudo. Acho que qualquer pessoa pode ter sucesso nisso se eles se dedicarem a isso, dedicar o tempo para aprender e o esforço para praticar. 5. O que o seu livro ensina ao leitor Como ser um comerciante consistente e confiante. A consistência é o cimento que mantém tudo o que consideramos juntos. Ele também irá mostrar-lhes como complementar a sua renda com a negociação, fazer uma vida plena como comerciante, ou mesmo começar um negócio e comércio para outros. 6. Quais são os erros típicos de negociação que você vê pessoas fazendo Não aderir ao seu sistema e plano de negociação, e perder toda fé em si mesmos e sua análise no momento em que os mercados marcam um pouco contra eles. A cura para isso é fazer mais longo prazo, análise baseada em cenários, e para resistir à tentação de saltar para dentro ou para fora dos comércios mid-candle. As pessoas não percebem isso, mas se você não esperar a vela para fechá-la ainda pode mudar de um lado para outro. Então isso é como ter nenhum sistema 7. Como você se interessou pela primeira vez em negociar. Meu pai negociou os mercados de ações aqui e ali, e ele me disse uma vez que, se eu quisesse entender tudo o que aconteceu no mundo, eu só precisava Seguir o dólar. Eu sou alguém que adora manter notícias e eventos atuais, e o comércio me fornece uma maneira de atuar sobre minhas opiniões sobre o que vejo acontecendo ao meu redor. Se o mundo é de fato uma etapa como Shakespeare disse uma vez, então seguir os mercados financeiros é como ter um assento na primeira fila. Você sabe que você está em algo quando você pegar um pouco triste como as coisas começam a relaxar em uma tarde de sexta-feira, e realmente ansioso para a segunda-feira seguinte. 8. O que você precisou percorrer antes de se dar conta de que você era bom o suficiente para poder dar dicas de outras pessoas sobre o comércio, eu estava mais ou menos empurrado para dentro disso e me senti longe de estar pronto quando comecei. As pessoas continuavam pedindo ajuda e conselhos, e então eu compartilhei o que fez e não funcionou para mim. Ouvir sobre o sucesso de outros povos, em seguida, serviu para me encorajar, e como mais e mais pessoas usaram o sistema e acrescentou sua experiência e feedback, a sua evolução naturalmente acelerado. O que temos hoje é o resultado de mais de seis anos de testes e ajustes. 9. Você ainda é um comerciante ativo Você está fazendo negócios usando seu próprio dinheiro Eu investigo no fundo que administrai, então, sempre que faço uma decisão de negociação com meus clientes, meu próprio dinheiro também está na linha. Nós também empregamos alta contabilidade marca d'água, por isso, se alguma vez temos um mês perdedor, não consideramos dinheiro ganho para retornar ao break-even como um ganho para cálculo de comissão. Nós só somos pagos quando ganhamos dinheiro para nossos clientes. 10. Você acha que essa automação comercial está tornando mais difícil para os comerciantes individuais Apenas no sentido de que lhes dá falsas esperanças. Eu vi um banco que eu estava trabalhando para investir 2B em um sistema para ajudá-los a calcular e gerenciar a exposição ao risco em tempo real, não colocou negócios por conta própria. Os bancos não dispararam seus comerciantes humanos. No entanto, as pessoas ainda acreditam que um 99 software será a resposta a todos os seus problemas. O software pode ajudar a automatizar algumas tarefas de negociação, mas deixe qualquer robô correr o suficiente sem supervisão e, eventualmente, esvaziar sua conta. 11. Que artes marciais japonesas você estava estudando Como estudá-los ajudá-lo nos mercados financeiros Bujinkan Taijutsu. A principal coisa que me ensinou é paciência. Deixe o oponente mostrar sua intenção. Miyamoto Mushasi, talvez o maior espadachim da história japonesa, disse uma vez. Aquele que se move primeiro geralmente perde. Outra habilidade realmente útil é a flexibilidade. Não sendo preso em uma única e rígida linha de pensamento, mas está aberto a pistas do ambiente ao seu redor e sendo capaz de adaptar a sua estratégia conforme necessário. Trading Forex for a Living está sendo publicado pela Harriman House e será lançado em janeiro de 2011. Para mais sobre Andrei Knight você pode visitar o seu site na fxKnight. Veja o artigo no site de origemFxKnight (Andrei Knight) Visite o site da visita Cheguei à sala profissional em 2009. Eu tinha uma idéia sobre o comércio e fiz alguns por um tempo, mas eu precisava de orientação e certamente consegui isso aqui. Fiquei sempre surpreso com o quanto tempo e esforço que a BK tomou para analisar questões comerciais pessoais com sua classe e, para isso, sempre serei verdadeiramente grato. O comércio nunca veio naturalmente para mim, no entanto, descobri que minhas habilidades como analista cresceram exponencialmente durante o meu tempo aqui e comecei a analisar a análise na seção de relógio de moeda e dando um raciocínio fundamental por trás da análise técnica. O BK costumava passar por eles na aula e eu continuava escrevendo e escrevendo e achei que minha análise aumentava cada dia, assim como minhas habilidades de escrita ao chegar à sala de aula e entender os vínculos entre os fundamentos e as técnicas. Um dia, o BK perguntou se eu gostaria que meu trabalho fosse publicado. Eu estava sobre a lua e então, claro, eu disse que sim. Este foi o começo. Eu continuei escrevendo artigos para fxKnight e de repente eles estavam aparecendo nas manchetes do International Business Times, bem como se tornar relatórios recomendados na rua FX. Eu queria compartilhar isso por dois motivos. Em primeiro lugar eu quero reconhecer fxKnight e Andrei como sendo o cara que me deu o meu primeiro tiro, o meu primeiro passo para um novo mundo que eu nunca pensei que eu poderia mesmo tocar. Por causa da chance e fé que ele mostrou em mim, agora escrevo para empresas, revistas e publicações em todo o mundo. Começou aqui na fxKnight e na sala profissional. Eu queria que você soubesse isso porque é importante que todos vocês se permitam sonhar grandes, vocês se deixam levar por seus pensamentos porque o mundo é o que vocês fazem. Eu comecei aqui. BK me deu uma chance e corri com ele e nunca olhei para trás. O segundo motivo é porque agora estou deixando a vida escrita para uma oportunidade que veio. Foi-me oferecido um emprego como gerente para cuidar de escritores e editores e, depois de todos esses anos, vou deixar a fxKnight como analista e escritora. Foi incrível escrever e fornecer análises e espero voltando de vez em quando e dizendo oi e, embora muitos de vocês não tenham ouvido falar de mim com frequência, sempre fico de olho e vejo com prazer novos comerciantes aproveitando suas habilidades à medida que vão Pelo mesmo processo que fiz. Andrei, obrigado por me dar uma chance, obrigado pela oportunidade. Eu vim aqui para ser um comerciante, eu deixei como um escritor estabelecido e publicado. Você foi incrível de trabalhar e agradeço-lhe do fundo do meu coração. Sandra, obrigado por tudo. Foi um ótimo passeio e nós certamente conseguimos esses números do Facebook e trabalhar com você foi um divertido e delicioso Yves, obrigado por todo o encorajamento ao longo dos anos, você tem sido uma grande aspiração. Obrigado a todos que deixaram comentários sobre a minha análise. Desejo a todos a melhor sorte e se eu posso deixá-lo com qualquer coisa, é isso. É grande. Não só você tem direito, você faz o mundo um grande favor, inspirando outros a fazer o mesmo. 2009-07-12 5Star Eu tenho sido parte do grupo FX knights Pro por cerca de 3-4 semanas agora e enquanto eu posso dizer honestamente que BK é o melhor mentor que eu tive, eu wouldnt fazê-lo ou sua justiça da empresa, a menos que eu expliquei em Pormenor porquê. Em primeiro lugar, fiquei simplesmente espantado com o nível de serviço ao cliente que recebi, mesmo antes de me juntar. Por cerca de um mês eu estava enviando um e-mail ao cavaleiro FX sobre seus serviços profissionais e eu tinha todos os questionados respondidos dentro de um período de tempo muito curto e suas respostas eram diretas, até o ponto e eu sempre senti que eles realmente queriam responder tudo o melhor que eles poderia. Muitas empresas poderiam tirar uma folha de seu livro e fariam muito bem. A próxima coisa que é claramente óbvia quando se junta é a cultura e a abertura de todos os outros comerciantes da sala. Todo mundo é tão encorajador e quer genuinamente que outros comerciantes façam bem. Quando alguém tem um grande dia, todos se juntam em felicitar essa pessoa e quando as pessoas têm um dia ruim, essa pessoa é encorajada a vomitar a sua carta e BK vai passar pelo comércio para ver onde esse comerciante particular poderia melhorar ou fazer algo diferente. A sala é composta por ótimas pessoas e faz um ambiente muito agradável para aprender o comércio. Por favor, não pense que você vai aprender esse sistema em uma semana e começar a ganhar dinheiro. Em nenhum momento, a BK afirma que isso vai acontecer e, de fato, é encorajado que as pessoas sejam muito pacientes consigo mesmas, porque é a aplicação dos sistemas que aprendemos na aula. Você pode ler sobre como dirigir um carro e aprender a teoria rapidamente, mas sair na estrada leva prática e experiência junto com um bom instrutor que destaca os perigos e obstáculos na estrada. A BK tem uma compreensão dos mercados de tal forma que ele entende os mercados em um conceito global e pode juntar os pedaços da economia global como um quebra-cabeça complicado. Seu método de negociação usa táticas de tomada de decisão discricionária que incorpora isso e se você se inclina mais fortemente para os fundamentos ou análises técnicas, você achará que será confortável usando os elementos deste sistema. O sistema é composto por muitas ferramentas e táticas e, na aula, aprendemos a usar cada uma delas. Quando você constrói uma casa, você não pode usar apenas um martelo, você precisa de uma variedade de ferramentas. Você obtém todas as ferramentas no primeiro dia, a classe em curso ensina-lhe como usá-las efetivamente. Andrei é um sucesso que ele quer que você seja um sucesso e ele tem interesse pessoal em fazer você um sucesso. Quando você tem um bom dia, ninguém celebra isso mais do que o BK. Sua integridade e honestidade é superior à de todos os outros instrutores de negociação que tive e nunca mais me senti mais em boas mãos. Nunca senti que não posso fazer uma pergunta ou que estou ocupando muito tempo. Sempre me senti confiante de que o BK tenha um interesse pessoal no meu comércio e eu me sinto muito confortável compartilhando meus pensamentos. O que mais adoro, porém, é como também falamos sobre filosofia e equilibramos nossos objetivos e vidas. Temos um ótimo momento na sala Pro e todos são tão amigáveis ​​que você rapidamente se encontra juntando as piadas e participando das discussões. No entanto, nunca vagamos além do que nos ajudará com nossas negociações e tudo o que é discutido é construído em torno de nos tornando melhores comerciantes. Antes do grupo profissional, eu estava negociando um ano e constantemente perdi pips naquele tempo. No tempo que fiquei com o grupo profissional, fiz quatro negócios, 3 foram vencedores e estou com 50 pips. Para mim, isso é ótimo. Estou feliz em aproveitar o meu tempo e aprender algo novo e significativo a cada dia. Há aqueles na sala que passaram de nada para fazer mais de 500 pips por semana. Isso depende de você. Se você está sentado lá pensando que você não foi bem sucedido por muito tempo, então você não tem nada a perder. O preço é incrível e a experiência que você recebe é melhor que sentar uma sala de aula por uma semana tentando absorver o máximo possível, eu sei, eu fiz isso. Espero que você ache isso útil e se você vem e se juntar à sala de pro ou não, espero que você é bem sucedido que é a mentalidade do nosso grupo. Leio com interesse um papel mais velho Markov Switching Models Predict Excesso de câmbio Devices por Dueker e Neely Do Banco de Reserva Federal de St. Louis. Tenho um gosto por modelos de Markov escondidos devido ao seu grande sucesso nas aplicações de reconhecimento de fala, mas confesso que nunca consegui criar um modelo HMM que superasse os indicadores técnicos simples. Eu culpo que tanto a minha própria falta de criatividade quanto o fato de a HMM terem muitos parâmetros que precisam ser ajustados aos dados históricos, o que o torna vulnerável ao viés de bisbilhotagem dos dados. Por isso, aproximei este artigo com a grande esperança de que os especialistas possam me ensinar a aplicar o HMM corretamente para financiar. O objetivo do modelo é simples: prever o excesso de retorno de uma taxa de câmbio ao longo de um período de 8 dias. (O retorno excessivo neste contexto é medido pela variação da taxa de câmbio menos o diferencial de taxa de juros entre a base e as moedas de cotação do par de moedas). Se o excesso esperado for maior do que um limite (chamado filtro no papel) Então vá por muito tempo. Se for inferior a um outro limite, ir curto. Embora a previsão esteja em um retorno de 8 dias, a decisão de negociação é feita diariamente. O excesso de retorno é assumido como tendo uma distribuição de Student-t de 3 parâmetros. Os 3 parâmetros são a média, o grau de liberdade e a escala. O parâmetro de escala (que controla a variância) pode alternar entre um valor alto e baixo com base em um modelo de Markov. O grau de liberdade (que controla a curtose, a. k.a. espessura das caudas) também pode alternar entre 2 valores com base em outro modelo de Markov. A média é linearmente dependente dos valores assumidos pelo grau de liberdade e a escala, bem como outra variável de Markov que alterna entre 2 valores. Assim, a média pode assumir 8 valores distintos. Os 3 modelos de Markov são independentes. A distribuição do aluno-t é mais apropriada para os retornos financeiros de modelagem do que a distribuição normal, devido à permissão para caudas pesadas. Os autores também acreditam que este modelo capta a mudança entre períodos de alta e baixa volatilidade, com a conseqüente mudança de preferência (diferentes retornos médios) para moedas seguras versus risco, fenômeno bem demonstrado no período de agosto de 2011 a janeiro de 2012. Os parâmetros dos modelos de Markov e as distribuições do aluno-t são estimados no período na amostra (1974-1981) para cada par de moedas, a fim de minimizar o desvio acumulado dos retornos em excesso de zero. Há um total de 14 parâmetros a serem estimados. Após estas estimativas, temos também de estimar os 2 limiares comerciais maximizando o retorno na amostra da estratégia de negociação, assumindo custos de transação de 10 pontos base por comércio. Com este grande número (16 no total) de parâmetros, receio ver os resultados fora da amostra (1982-2005). Amazing, estes são muito melhor do que eu esperava: os retornos anualizados variam de 1,1 a 7,5 para 4 principais pares de moedas. Os índices de Sharpe não são tão impressionantes: variam de 0,11 a 0,71. Naturalmente, quando os pesquisadores relatam resultados fora da amostra, deve-se tomar isso com um grão de sal. Se os resultados fora da amostra não fossem bons, eles não estariam informando deles, e eles teriam mudado o modelo subjacente até que sejam obtidos resultados fora da amostra. Portanto, é realmente para nós implementar esse modelo, aplicá-lo Para dados após 2005 e para mais pares de moedas, para descobrir se realmente há algo aqui. Na verdade, esta é a razão pela qual eu prefiro ler papéis mais antigos - para permitir a possibilidade de verdadeiros testes fora da amostra imediatamente. O que você acha que pode ser feito para melhorar este modelo, eu suspeito que, como primeiro passo, pode-se ver se os estados estimados de Markov correspondem razoavelmente ao que os comerciantes consideram como regimes de risco ou de risco. Se o fizerem, então, independentemente do uso deste modelo como um gerador de sinal, ele pode pelo menos gerar bons indicadores de risco. Se não, então talvez o modelo de Markov oculto precise ser substituído por um modelo de Markov que é condicionado por indicadores observáveis. 35 comentários: você recebeu um erro de digitação no título do documento. A palavra quotreservesquot deve ser substituída por return. Cara, fiquei muito confuso quando vi o título de que escreveu, estava pensando, por que na Terra alguém se preocuparia com a previsão de excesso de reservas de divisas. Seu comentário sobre quotout de testes de amostra em documentos de pesquisa não está realmente sendo tão fora de amostra É um ponto em que eu não acho que muitas pessoas entendem o problema que você levantou, e eu acho que é um ponto muito importante. Aagold, obrigado por apontar isso. Na verdade, o erro de digitação estava na pré-impressão original, e por isso eu copiei Ernie Ernie, para não questionar suas capacidades de quant, mas você está sugerindo seriamente um modelo com que muitos parâmetros se encaixam tem alguma aplicabilidade à negociação, eu digo isso como comerciante de quant Com mais de 14 anos de experiência na indústria e executando minha própria empresa intermediária. Para mim, este documento é absoluto nonesense e os rácios mencionados Sharpe são muito baixos, mesmo em seu próprio quotout de backtests samplequot para justificar a tomar esse papel a sério. AsiaProp, na verdade, os 16 parâmetros não são tantos como eles soam. 14 deles são para ajustar a própria série de tempo: são independentes da estratégia de negociação. Apenas 2 dos parâmetros são usados ​​para otimizar o retorno da estratégia. Os índices de Sharpe relatados na pesquisa acadêmica são quase sempre baixos. Se forem altos, eles não serão publicados. Nosso trabalho como comerciantes é tomar essas pesquisas como inspiração e tweak-los em estratégias práticas. Obrigado novamente por todo seu trabalho duro. No topo do seu blog e livro, eu ganho grande insight apenas lendo suas conversas com outros comentadores em seu site. Em um tópico de comentário anterior do outro dia você mencionou que uma grande parte dos seus retornos em 2011 veio de estratégias de reversão média no mercado de câmbio. Eu estava pensando se você emprega qualquer tipo de modelo de mudança de regime em sua negociação FX para determinar se você quer ser alocado principalmente em suas estratégias de momentum ou reversão média Zack, Não, eu não usei nenhum modelo de mudança de regime. Eu nunca descobri que esses modelos funcionam fora da amostra. Ernie Você leu este artigo antes, qualquer comentário Olá Anon, Não, eu não vi esse artigo, mas colocarei isso na minha lista de leitura. Além disso, Chris Neely, o autor do artigo que descrevi, me mencionou esse outro documento relevante: E seu site: apenas falando de uma perspectiva acadêmica, em vez da HMM simples, talvez algo parecido com o Modelo de Máxima Entropia de Markov Oculto, pode funcionar melhor. Dave, por que você acha que a entropia máxima funciona bem. Parece ser apenas outro método para estimar a Parâmetros. Ernie Eu não tenho nenhuma evidência empírica e previsão financeira não é realmente minha área de especialização. É apenas que em minhas poucas tentativas de usar a aprendizagem de máquina para previsões financeiras, eu aprendi que a quantidade de ruído tende a swamp para fora todas as tendências do mercado pode ter. Como resultado a maioria dos alunos tendem a executar muito mal, muito possivelmente devido ao ajuste excessivo para os dados de treinamento. Então, uma de minhas idéias é usar técnicas como Maximum Entropy para reduzir o grau de excesso. No entanto, na verdade não tentei isso. Oi ernie: Atualmente estou lendo seu livro chamado quotquantitative tradingquot, e já programado e tentou MATHLAB para backtesting. No entanto, os resultados são diferentes da MetaTrader Strategy testerOptimization. No MT4, tenho centenas de passes que concordam com a maioria dos meus negócios reais (felizmente), mas o último não é tão positivo. Eu uso o mesmo conjunto de dados, que eu faixa de 2001-2009. A principal razão pela qual MATHLAB é que eu gostaria de empregar Sharpe Ratio. Geralmente, no MT4, escolher meus parâmetros é bastante fácil, direto. Eu escolho os com os melhores retornos de remoção mínima e, em seguida, executo cópias separadas deles. Depois de ler seu livro, eu estava pensando em escolher parâmetros com: 1) Minimal drawdown 2) Melhores retornos e adicionar um terceiro critério, Sharpe Ratio. Desta forma, eu sinto que posso aumentar meus retornos, não A fórmula parece complicada, mas no entanto, não é nenhum mal tentando. O que você acha E, graças a ele, o Anon, quando você disse que os resultados do Matlab diferem da Metatrader, você pode ser mais específico. Você está certo de que a lógica dos dois programas é idêntica. Você pode empregar a relação de Sharpe em qualquer programa que você escolher, não necessariamente. Matlab. É apenas um retorno médio dividido pelo desvio padrão. Ernie, eu também pensei que a relação Sharpe ainda poderia ser empregada em qualquer programa. É realmente limitado apenas a Mathlab Ernie Chan disse. Oi Anon, Quando você disse que os resultados do Matlab difere do Metatrader, você pode ser mais específico Você tem certeza de que a lógica nos 2 programas são idênticos Sim, estou muito certo de que eles são. Ok, eu sou mais específico. Minha estratégia é extremamente simples, mas rentável (pelo menos para mim) - apenas 2 linhas de lógica, 2 parâmetros inteiros. Não consigo ver como ou por que essa lógica simples difere muito, entre os dois. A diferença é que em MT4 eu recebo centenas de passes, mas em MATHLAB, eu só recebo cerca de 50 passes. No MATHLAB, um dos testes de teste de 1 ano retorna um saldo de 200K do capital inicial de 10K, mas em MT4, os saldos estão dentro do alcance de 50K-100K, para todas as passagens. Mais uma coisa, no MT4, o tempo das barras é considerado dentro do testador. Não preciso voltar a programar nada. Mas no MATHLAB, eu tenho que separar este conjunto de dados. Talvez seja por isso que a diferença Thx novamente por sua amável ajuda. Oi Ruthstein, Sim, é provável que erros na preparação dos dados sejam o que causou as diferenças. No Metatrader, os dados são instalados como parte do programa. Mas Matlab é uma plataforma de computação geral, muito parecido com uma calculadora. Você precisa ter muito cuidado na preparação de dados para entrada no Matlab. Ernie Hi ernie, muito obrigado por seus comentários. Alguém me ajudou com seu plug-in para a parte do tempo e houve um erro muito pequeno na preparação do tempo em MATHLAB. Ainda assim, os resultados permanecem inconsistentes. Mas, surpreendentemente, a Ratio de Sharpe é quase o mesmo valor para os 5 melhores passes de redução mínima, mas não em termos de lucros. No lado positivo, isso torna as escolhas mais fáceis do que antes, já que eu apenas decidi em termos de redução mais segura, uma vez que a proporção de sharpe para todos eles é bastante aceitável. Mais uma vez, obrigado pela sua amável ajuda e devo dizer, o seu livro é uma boa leitura. Não tenho dúvidas de que eu compro novamente seu próximo livro, oi Ruthstein, fico feliz por ter encontrado um bug. Se a lógica de programação for a mesma em Matlab e MT, então os únicos resultados de razão podem ser diferentes é que os dados de entrada estão errados. Ernie Ernies, quando você vem para os EUA para ensinar a classe Quantitative Trading Anon, cabe ao organizador das oficinas, a revista Technical Analyst. Se você estiver interessado, por favor solicite uma oficina de Nova York ou Chicago em trainingtechnicalanalyst. co. uk Ernie Hi, você por favor, postar um link para o seu blog na moeda Trading Comunidade Nossos membros irão apreciá-lo. Os membros incluem: comerciantes de moeda, moeda e Forex Trading especialistas e profissionais. É fácil de fazer, basta cortar e colar o link e ele automaticamente liga de volta ao seu site. Você também pode adicionar artigos, notícias e vídeos, se desejar. Envie-me por correio electrónico se você precisa alguma ajuda ou gostaria que eu o fizesse para você. Sinta-se livre para compartilhar quantas vezes quiser. A moeda Trading Comunidade: vortscurrencies Espero que você considere compartilhar conosco. Obrigado, James Kaufman, editor Estou tentando usar a função HMM da Matlab39 para fazer alguns modelos simples. Eu ainda estou tentando entender como usar todas as funções para fazer a previsão. Diga que eu tenho uma série temporal de retorno diário, eu mudo para Up, Flat ou Down (1, 0, -1) como minha observação. Digamos que eu tenho um modelo simples de 2 estados. Agora, posso colocar toda a série de observação junto com alguns valores de suposições iniciais para probabilidade de emissão e probabilidade de transição para estimar a matriz de transição e probabilidade de emissão. TRANSEST2, EMISEST2 hmmtrain (seq, TRANSGUESS, EMISGUESS) Agora, com estas duas matrizes, o que você faz para criar a nova predição. Você apenas executa seq, estados que geram (1, TRANS, EMIS) para gerar 1 número que é o seu próximo Observação e chamá-lo de sua previsão Anon, não estou familiarizado com a função Matlab específico que você usa (eu uso um pacote gratuito em vez), mas em geral, sim, se você quiser prever a próxima variável de medição, que é o que você faz . Em outras aplicações, os comerciantes estão mais interessados ​​na variável de estado (por exemplo, uma relação de hedge, que não é diretamente observável e, portanto, quotchedquot), ea predição de variável de estado seria o foco. Ernie Obrigado Ernie. Essas funções são fornecidas pela caixa de ferramentas Matlab Statistics. Existem cinco funções disponíveis lá. Hmmgenerate 8212 Gera uma seqüência de estados e emissões de um modelo de Markov hmmestimate 8212 Calcula as estimativas de máxima verossimilhança de probabilidades de transição e emissão de uma seqüência de emissões e uma seqüência conhecida de estados hmmtrain 8212 Calcule as estimativas de máxima verossimilhança de probabilidades de transição e emissão de uma seqüência de Emissões hmmviterbi 8212 Calcule o caminho de estado mais provável para um modelo de Markov oculto hmmdecode 8212 Calcula as probabilidades de estado posterior de uma seqüência de emissões Em relação ao seu comentário sobre Previsão das Variáveis ​​de Estado, a realidade é que não temos idéia de quais são os estados e quantos Deveria ser assim, as pessoas simplesmente assumirem alguns estados arbitrários, o cenário do tipo Somente, Rainy, Cloudyquot ou ie (RiskOn, RiskOff, RiskNeutral). Para eu obter os estados mais prováveis, eu preciso usar a função Viterbi. Provavelmente, hmmviterbi (seq, TRANS, EMIS). Mas eu precisarei primeiro descobrir aqueles TRANS, EMIS matriz de probabilidade dada a nossa própria seq. De observações. TRANSEST2, EMISEST2 hmmtrain (seq, TRANSGUESS, EMISGUESS) Afinal, parece que haverá um pouco de estimativa de adivinhação trabalho aqui. Você estima a matriz de probabilidade e usa a matriz de probabilidade estimada para deduzir seus estados. Depois de todo esse trabalho duro, o que você pode encontrar é um monte de números de Estado que eles chamam de quão mais provável de estado dado o que aconteceu. Pergunta é como o usamos AGORA para a previsão futura Estou faltando alguma coisa aqui Anon, Para determinar o que é um estado Variável deve ser, muitas vezes você precisa de algum conhecimento do domínio. I. e. Você precisa de mais do que o HMM para restringir seu modelo. Um bom exemplo é dado no Capítulo 3 do meu novo livro, que ilustra o uso do HMM na busca da relação de cobertura de um par de ETFs de co-integração. A variável de estado escolhida neste caso não é arbitrária. Além disso, neste caso, o objetivo não é prever a próxima medição, embora você possa optar por fazê-lo. Eu acho que este artigo de Jerry Hong vale a pena ler para você, muito interessante (no HMM e SVM). Eecs. berkeley. eduPubsTechRpts2010EECS-2010-63.pdf Oi Laurent, eu realmente li este artigo antes. Na verdade, alguns colaboradores e eu tentamos replicar e estender os resultados para mais ações. O esforço foi um fracasso e reforçou a minha opinião de que as técnicas de aprendizado de máquinas que aprendem diretamente regras não são adequadas para negociação. Ernie Isso é interessante. Eu implementei minha versão do modelo markov e backtests me deu resultados de uma taxa média de 66 vitórias em um período de negociação por hora durante um período acumulado de 5 anos. Em seguida, apliquei um método ppmc para estes resultados ea taxa de vitória subiu para uma média de 83. Em termos de negociação real I39ve sido comercial por 7 meses agora ea proporção de vitória média é 69 usando ambos os métodos. Ele melhora com o tempo e adapta-se de forma semelhante às condições de mercado em mudança, de modo que estou confiante nele. De qualquer maneira apenas dizendo que é possível fazer esta coisa. Obrigado pelo seu relatório de sucesso com o modelo HMM Por PPMC, você quer dizer filtro de partículas Monte Carlo Olá Ernie, você mencionou em seu livro que você usou quotBuy na estratégia gapquot na negociação ao vivo. Como você lida com um caso em que não há tradesquotes para um ou mais instrumentos durante a sessão de pré-sessão Analisando dados históricos, esse caso às vezes é verdadeiro. Outro problema ocorre quando existem tradesquotes, mas são muito antigas, por exemplo, o timestamp é igual a 08:55 am. Eu serei grato pela ajuda Oi, Ernie, você mencionou em seu livro que você usou quotBuy na estratégia gapquot em negociação ao vivo. Como você lida com um caso em que não há tradesquotes para um ou mais instrumentos durante a sessão de pré-sessão Analisando dados históricos, esse caso às vezes é verdadeiro. Outro problema ocorre quando existem tradesquotes, mas são muito antigas, por exemplo, o timestamp é igual a 08:55 am. Eu serei grato pela ajuda Todo o backtesting intradía deve ser feito com citações em vez de trades. As citações estão sempre presentes às 9:30 am. Bem, uma vez que a pesquisa do assunto se relaciona diretamente com a oportunidade de ganhar dinheiro, é totalmente inútil esperar qualquer tipo de contribuição de feedback útil: os tolos contribuem, os inteligentes ganham dinheiro. Se alguém tiver uma idéia de trabalho, é muito simples de validar - ganhar dinheiro com a alternativa seria contribuir e ter muita conversa legal. Lendo a memória de forex com cadeias de Markov de cinco dias. Imagine sua experiência no metrô. Você pega o primeiro trem que você pode pegar e passar por um número aleatório de paradas em uma direção aleatória, depois transferir para outro trem. Você vai por outro número de estações e repita o processo. Suas viagens têm um componente aleatório (suas decisões aleatórias) e um determinista (as rotas de metrô e os horários, que estão conectados rígidamente). Next, assume your transfers find you on an express train with a stop at the end of the route. Suddenly, while it contributed significantly to where you now find yourself, the random element is gone. Your fate is set. You quickly will travel to the end of the line and depart. As it turns out, this process closely resembles that of the forex markets. In financial markets, similar situations also happen, except that Markov criterion is the subway timetable and bars on the price chart become stations. Here, wersquoll examine these processes in the context of the forex market on a daily time frame, with all calculations relating to closing of the trading day. Following an overview of Markov chains and a discussion of this unique way of viewing the market, wersquoll demonstrate an algorithm to build a simplified model for independent research. Markov chains in FX Millions of trading operations are performed in the forex market daily. When most of its participants share different views, the market moves sideways, but if there exists a prevailing sentiment, we witness stable price development. In the course of this development, every day has a certain connection with all previous days. This is a price memory that grows weaker as the market trades through time. In mathematics, such relationships correspond to Markov processes, and sequences themselves are called Markov chains. Andrey Markov (1856-1922) was a Russian mathematician who specialized in stochastic processes, and many of his contributions lend themselves well to the financial market. Researching series of price movements based on the nonlinear dynamic model has made it possible to formalize Markov criterion for the forex market, and to determine points at which these processes start developing with high probability. One of the main things about this model is the conclusion that five-day market chains are the most stable and predictable. As such, they provide the strongest base for a trading approach. The result of the model is the digital sentiment function d(t) that takes on a value 1 for upward motion, -1 for downward motion, and 0 for absence of any distinct sentiment. These chains conform according to two rules: If another chain is identified going in the same direction as a chain already building, itrsquos added to the previous chain. This increases its current length by five days If therersquos a chain in the opposite direction, it cancels the previous chain and establishes another direction. Artigos relacionados