estratégias de negociação Pca
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Como usar o PCA para negociação.
Alguém pode me dar algumas dicas de como abordar o uso do PCA para negociação? Em particular, parece-me que a PCA é útil para selecionar um subconjunto de uma carteira de ações (ou outros) em vez de negociar todas as ações. Mas eu me pergunto se ele também pode agregar valor ao negociar um estoque único? O PCA pode ser de alguma forma aplicado a outros insumos que possam afetar o preço das ações - talvez os indicadores técnicos?
20 variáveis exógenas debilmente estacionárias. Então você pode usar o PCA para obter apenas 3.
4 variáveis ortogonais para simplificar seu modelo sem perder muita informação (talvez primeiro 3).
4 componentes principais explicam mais de 90% dos 10.
20 variáveis originais & # 39; variância total). Por exemplo, os comerciantes técnicos muitas vezes usam muito t. a. indicadores, como MACD, RSI, estocásticos e assim por diante: é provável que o primeiro componente principal desses indicadores explique mais de 95% de todos os indicadores & # 39; variância. & ndash; Lisa Ann 2 de maio de 13 às 9:54.
Para responder suas perguntas, temos que dar uma olhada no que faz.
O PCA é matematicamente definido como uma transformação linear ortogonal que transforma os dados em um novo sistema de coordenadas, de modo que os vetores de notícias são ortogonais e explicam a parte principal da variância do primeiro conjunto.
Tomou uma matriz N x M como entrada, N representa a repetição diferencial da experiência e M os resultados de uma sonda particular. Isso lhe dará instruções (ou componentes principais) que explicam a variância do seu conjunto de dados.
Então, tudo depende do que você insere no seu PCA. Eu uso o PCA para olhar a correlação do mercado, então insisto nos preços de M em N vezes. Você pode inserir diferentes medidas (gregos, futuros) de um único estoque para dar uma olhada em sua dinâmica. Meu uso dará a correlação de um preço das ações com o mercado, conhecido como beta, o outro uso dará correlação entre diferentes indicadores técnicos de uma ação. E bem, acho que você pode obter alguns resultados interessantes com diferentes indicadores em relação a ações diferentes.
Não se esqueça do pré-processamento. Como você pode ver aqui: Sincronização de dados há alguns problemas complicados com os dados do mercado.
Também depende do que você faz com seus resultados. Você pode usar algum critério para remover componentes com pouca variação para reduzir a dimensão do seu conjunto de dados. Este é o "objetivo" habitual da PCA. Dá-lhe um número reduzido de ações para construir um portfólio, para estimar as curvas de lucro / risco. Mas você também pode fazer um tratamento pós-tratamento mais complexo. Aqui: th-if. uj. edu. pl/acta/vol36/pdf/v36p2767.pdf você pode ver um uso de PCA combinado com a matriz de matriz aleatória para remover o ruído do mercado.
O PCA é uma ferramenta, uma ferramenta muito poderosa, mas apenas uma ferramenta. Seus resultados dependerão de como você o usa. O risco é usá-lo demais. Você sabe o que eles disseram, se você tem um martelo, todos os problemas parecem um prego.
Como expliquei nesta publicação, o PCA é um método de redução de dimensão.
Não há como usá-lo para determinar os valores intrínsecos de um estoque e, portanto, não é usado diretamente para negociação.
estratégias de negociação Pca
Eu queria compartilhar um algoritmo baseado na análise de componentes principais (PCA). PCA é uma transformação para converter um conjunto de (possivelmente) variáveis correlacionadas em um conjunto de componentes de princípio ortogonal. & Quot; Cada componente maximiza a variância sob a restrição de que não está correlacionada com todos os componentes anteriores.
Embora o conceito pareça útil e eu já ouvi falar de PCA sendo usado muito em aplicações financeiras, não vi muitos exemplos concretos aplicando a idéia a uma estratégia comercial. Esta é uma facada inicial na aplicação da PCA a uma estratégia de negociação.
A estratégia é bastante direta.
1. Estimar os principais componentes.
2. Regressar cada segurança contra os primeiros componentes N mais significativos.
3. Use os resíduos de 2 para obter uma pontuação z para cada segurança.
4. Jogue todos os títulos onde o abs (escore z) está abaixo de um limite.
5. Investir nos títulos remanescentes com pesos proporcionais ao negativo de seus escores z.
6. Espero pelo melhor, repita a cada X dias (semanalmente aqui)
1. Transações & amp; O deslizamento parece matar qualquer vantagem para essa estratégia quando o universo é grande. (Custos ignorados aqui)
2. Muito do sucesso parece diminuir nos últimos anos, acho que esse tipo de estratégia ficou lotado.
3. Os primeiros componentes de princípio parecem ser um método decente para reduzir a dimensionalidade.
Alguém tem algum uso perspicaz para PCA dentro das estratégias de negociação ?? Todos os trabalhos acadêmicos, referências ou sabedoria que você achou útil seriam muito apreciados.
é realmente bom durante o acidente. talvez ele possa ser usado por outros algoritmos quando detectar um acidente?
Essa parece ser uma maneira muito boa de fazer reversão média em uma tendência de mercado subjacente. Qualquer razão que você usou (log) para entrar no PCA em vez dos retornos? Eu acho que isso pode prejudicar os principais componentes que você pode estimar. Por exemplo, o PCA é muito sensível à escala, de modo que os estoques com preços mais elevados devem sempre acabar nos principais componentes. Você poderia zscore os preços antes de executar o PCA ou usar os retornos diretamente.
O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta de prestação de serviços de consultoria de investimento pela Quantopian. Além disso, o material não oferece nenhuma opinião em relação à adequação de qualquer segurança ou investimento específico. Nenhuma informação contida neste documento deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou abster-se de qualquer curso de ação relacionado ao investimento, já que nenhuma das empresas atacadas ou nenhuma das suas afiliadas está a comprometer-se a fornecer conselhos de investimento, atuar como conselheiro de qualquer plano ou entidade sujeito a A Lei de Segurança de Renda de Aposentadoria do Empregado de 1974, conforme alterada, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em capacidade fiduciária em relação aos materiais aqui apresentados. Se você é um aposentadorio individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado a Quantopian sobre se qualquer idéia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não oferece garantias sobre a precisão ou integridade das opiniões expressas no site. Os pontos de vista estão sujeitos a alterações e podem ter se tornado pouco confiáveis por vários motivos, incluindo mudanças nas condições do mercado ou nas circunstâncias econômicas.
Eu tenho lido muito neste tópico e alguns pontos que merecem destaque são:
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Ilustração com a estratégia PCA da Infantino.
Suporte matemático poderoso.
O AlgoQuant é apoiado por nossa biblioteca numérica (SuanShu), então os sinais de estratégia de computação se tornam uma tarefa muito simples, e o código normalmente leva apenas algumas linhas. Por exemplo, a estratégia da Infantino calcula seus sinais de compra / venda com base na análise de componentes principais (PCA). Aqui está o código snipplet para o cálculo da matriz D para os retornos redimensionados & # 8220; # 8221; (mencionado nas páginas 25 e 26 no documento):
Prototipagem de Estratégia Rápida.
Com o AlgoQuant, as estratégias de codificação para simulação podem ser feitas com um esforço mínimo. Uma classe de estratégia só precisa implementar uma interface, Estratégia. A simulação no AlgoQuant é orientada para eventos, portanto, uma estratégia só precisa se inscrever nos eventos interessados, como mudanças de preços, execuções de pedidos, etc. Ao implementar os manipuladores de eventos correspondentes, a estratégia é chamada quando os eventos subscritos aconteceram. Aqui está o esqueleto para Infantino2018Strategy, que faz descrições comerciais após atualizações de preços:
Carregamento de dados conveniente.
Os dados de preços históricos de várias fontes (por exemplo, Bloomberg, Yahoo! Finance, Gain Capital, Compustat, etc.) podem ser carregados para simulação. Por exemplo, usamos dados de fim de dia de Yahoo! Finanças em nossa simulação. O seguinte fragmento de código carrega os arquivos de dados em cache no disco rígido ou os baixa automaticamente do Yahoo! Site de Finanças se o cache estiver ausente.
Configuração de Simulação Simples.
O simulador com várias opções pode ser configurado facilmente. Por exemplo, configuramos o simulador para atualizar a estratégia com visualizações sincronizadas das profundidades do produto através disso:
Flexível & amp; Medidas de Desempenho Extendíveis para Análise.
Existem muitas medidas de desempenho disponíveis para que você analise o desempenho de sua estratégia (veja o pacote de desempenho para obter mais detalhes). Você também pode desenvolver seu próprio conjunto de medidas convenientemente.
Análise de sensibilidade paralelizada e simulação de Monte Carlo.
Normalmente, uma estratégia leva alguns parâmetros, e queremos encontrar os melhores para negociar. Além disso, também estamos interessados em quão sensível é o desempenho da estratégia para a mudança desses parâmetros. Com o SensitivityAnalyzer paralelizado em AlgoQuant, você pode encontrar a resposta em parcelas com algumas linhas de código (veja Infantino2018ParamAnalysis):
As simulações em vários parâmetros são executadas em paralelo, utilizando todos os núcleos de CPU disponíveis, de modo que os resultados podem ser obtidos várias vezes mais rápido. Além disso, você também pode executar o MCSimulation com modelos de preços personalizáveis.
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CLÁUSULA CFTC 4.41 - RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS OU SIMULADOS TÊM CERTAS LIMITAÇÕES. DESEJO UM REGISTRO DE DESEMPENHO REAL, OS RESULTADOS SIMULADOS NÃO REPRESENTAM A NEGOCIAÇÃO REAL. TAMBÉM, DESDE QUE OS NEGÓCIOS NÃO FORAM EXECUTADOS, OS RESULTADOS PODERÃO TER COMPRIMIDO COM COMPENSADO PARA O IMPACTO, SE QUALQUER, DE CERTOS FATORES DE MERCADO, COMO FALTA DE LIQUIDEZ. PROGRAMAS DE NEGOCIAÇÃO SIMULADOS EM GERAL SÃO TAMBÉM SUJEITOS AO FATO QUE ESTÃO DESIGNADOS COM O BENEFÍCIO DE HINDSIGHT. NENHUMA REPRESENTAÇÃO ESTÁ FAZENDO QUE QUALQUER CONTA VOCE OU POSSIBILIDADE DE ALCANÇAR LUCROS OU PERDAS SIMILARES ÀOS MOSTRADOS.
O REGULAMENTO DO GOVERNO EXIGE A DIVULGAÇÃO DO FATO DE QUE, ESTES ESTOS MÉTODOS PODERÃO TRABALHAR NO PASSADO, OS RESULTADOS PASSADOS NÃO SÃO NECESSÁRIAMENTE INDICATIVOS DOS RESULTADOS FUTUROS. QUANDO HÁ POTENCIAL PARA LUCROS, HÁ TAMBÉM UM RISCO DE PERDA. A PERDA INCURRIDA EM RELAÇÃO A CONTRATOS DE FUTUROS COMERCIAIS PODE SER SIGNIFICATIVA. VOCÊ DEVE CONSIDERAR CUIDADOSAMENTE QUE ESTE NEGOCIAÇÃO É ADEQUADO PARA VOCÊ EM LUZ DE SUA CONDIÇÃO FINANCEIRA, DESDE QUE TODA A NEGOCIAÇÃO ESPECULATIVA É INERIORMENTE RISCAL E NÃO DEVE SER REALIZADA POR INDIVÍDUOS COM CAPITAL DE RISCOS ADEQUADOS.
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1. Estimar os principais componentes.
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2. Muito do sucesso parece diminuir nos últimos anos, acho que esse tipo de estratégia ficou lotado.
3. Os primeiros componentes de princípio parecem ser um método decente para reduzir a dimensionalidade.
Alguém tem algum uso perspicaz para PCA dentro das estratégias de negociação ?? Todos os trabalhos acadêmicos, referências ou sabedoria que você achou útil seriam muito apreciados.
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Essa parece ser uma maneira muito boa de fazer reversão média em uma tendência de mercado subjacente. Qualquer razão que você usou (log) para entrar no PCA em vez dos retornos? Eu acho que isso pode prejudicar os principais componentes que você pode estimar. Por exemplo, o PCA é muito sensível à escala, de modo que os estoques com preços mais elevados devem sempre acabar nos principais componentes. Você poderia zscore os preços antes de executar o PCA ou usar os retornos diretamente.
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Eu tenho lido muito neste tópico e alguns pontos que merecem destaque são:
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Ilustração com a estratégia PCA da Infantino.
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CLÁUSULA CFTC 4.41 - RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS OU SIMULADOS TÊM CERTAS LIMITAÇÕES. DESEJO UM REGISTRO DE DESEMPENHO REAL, OS RESULTADOS SIMULADOS NÃO REPRESENTAM A NEGOCIAÇÃO REAL. TAMBÉM, DESDE QUE OS NEGÓCIOS NÃO FORAM EXECUTADOS, OS RESULTADOS PODERÃO TER COMPRIMIDO COM COMPENSADO PARA O IMPACTO, SE QUALQUER, DE CERTOS FATORES DE MERCADO, COMO FALTA DE LIQUIDEZ. PROGRAMAS DE NEGOCIAÇÃO SIMULADOS EM GERAL SÃO TAMBÉM SUJEITOS AO FATO QUE ESTÃO DESIGNADOS COM O BENEFÍCIO DE HINDSIGHT. NENHUMA REPRESENTAÇÃO ESTÁ FAZENDO QUE QUALQUER CONTA VOCE OU POSSIBILIDADE DE ALCANÇAR LUCROS OU PERDAS SIMILARES ÀOS MOSTRADOS.
O REGULAMENTO DO GOVERNO EXIGE A DIVULGAÇÃO DO FATO DE QUE, ESTES ESTOS MÉTODOS PODERÃO TRABALHAR NO PASSADO, OS RESULTADOS PASSADOS NÃO SÃO NECESSÁRIAMENTE INDICATIVOS DOS RESULTADOS FUTUROS. QUANDO HÁ POTENCIAL PARA LUCROS, HÁ TAMBÉM UM RISCO DE PERDA. A PERDA INCURRIDA EM RELAÇÃO A CONTRATOS DE FUTUROS COMERCIAIS PODE SER SIGNIFICATIVA. VOCÊ DEVE CONSIDERAR CUIDADOSAMENTE QUE ESTE NEGOCIAÇÃO É ADEQUADO PARA VOCÊ EM LUZ DE SUA CONDIÇÃO FINANCEIRA, DESDE QUE TODA A NEGOCIAÇÃO ESPECULATIVA É INERIORMENTE RISCAL E NÃO DEVE SER REALIZADA POR INDIVÍDUOS COM CAPITAL DE RISCOS ADEQUADOS.
QUALQUER AVISO OU SINAL GERADO POR COMÉRCIO DE DIA PARA GANHAR É FORNECIDO PARA APLICAÇÃO EDUCATIVA SOMENTE. QUALQUER NEGÓCIO COLOCADO EM CONFIANÇA EM SISTEMAS DAYTRADETOWIN É TOMADO A SUA PRÓPRIA RISCO PARA SUA PRÓPRIA CONTA. O DESEMPENHO PASSADO NÃO É GARANTIA DE RESULTADOS FUTUROS. QUANDO SEJA UM GRANDE POTENCIAL PARA RECURSOS COMERCIAIS DE FUTUROS DE PRODUTOS MECÂNICOS, HÁ TAMBÉM RISCO SUBSTANCIAL DE PERDA EM TODA A NEGOCIAÇÃO. VOCÊ DEVE DECIDIR SUA PROPIA ADEQUAÇÃO PARA COMER COM OU NÃO. RESULTADOS FUTUROS NUNCA PODEM SER GARANTIDOS. ESTA NÃO É OFERTA PARA COMPRAR OU VENDER FUTUROS OU INTERESSES COM PRODUTOS.
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