Trading Strategien Matlab

Wir bieten den Online-Kurs Cryptocurrency Trading mit Python in Echtzeit durch Adobe Connect durchgeführt. Dieser Kurs wird von Nick Kirk, einem Experte für den algorithmischen Kryptohandel und einem quantitativen Entwickler, durchgeführt und wird von Dr. Ernest Chan moderiert. Die Teilnehmer erhalten den Python-Quellcode und die Daten für das Backtesting. Gemini Exchanges Sandbox-Umgebung wird verwendet werden, die volle Austausch-Funktionalität mit Test-Fonds, für die Prüfung API-Konnektivität und die Durchführung von Strategien bietet. Maximale Teilnehmerzahl: 30. Gesamtstundenzahl: 6. Gebühr: 499. Termine und Zeiten: 11. und 18. März. Samstags 10: 00-13: 00 New York Zeit. Anmeldung: E-Mail ernestepchan, oder klicken Sie auf die Schaltfläche unten. Kursübersicht kann hier heruntergeladen werden. Über Nick Kirk Nick ist ein aktiver algorithmischer Krypto-Trader und quantitativen Entwickler. Er hat mehr als 10 Jahre Erfahrung in der Entwicklung, Automatisierung und Integration von Handelssystemen für Investment Banks und Asset Management Unternehmen. Vor seiner Tätigkeit bei Finance arbeitete er bei IBM Labs und Siemens Research. Er hat bisher einen algorithmischen Krypto-Handel am CQF-Institut gelehrt. Lob für diesen Workshop Nick ist ein sehr leidenschaftlicher Befürworter von Kryptokurrenzen. Ich war sehr froh, dass ich in der Vergangenheit an einem seiner Cryptocurrency Trading Workshops teilgenommen habe. Seine stumpfe Begeisterung zusammen mit seinem fundierten Wissen auf dem Feld führt zu einer sehr positiven und wertschöpfenden Erfahrung auf dem Cryptocurrency-Handel mit der tatsächlichen praktischen Umsetzung. In Kombination mit Ernie Chan, dem Guru des Algo-Handels, wird die Mischung 8216explosiv8217 Cant wait8221 8211 Konstantinos Moutsioulis Portfolio Analyst, Dutch Development Bank, Den Haag Area 8220Ich war sehr beeindruckt von Ernies Vergangenheit Workshops und haben die Diskussion über Cryptocurrency Trading Ideen genossen Mit Nick bei vielen Gelegenheiten. Ich freue mich auf ihre einzigartige Partnerschaft im kommenden Bitcoin Workshop8221. 8211 Stephen Hope Ehemaliger Leiter des festen Einkommens Quantitative Handelsstrategien, BNP Paribas Ich werde im Mai einen Online-Workshop über Künstliche Intelligenztechniken für Händler unterrichten. Dies ist ein 6-Stunden-Workshop, der die Verwendung von künstlichen Intelligenztechniken zur Identifizierung von nützlichen prädiktiven Variablen und Handelsregeln für die Renditevorhersage einführt. Der Schwerpunkt liegt auf Techniken zur Vermeidung von Daten-Snooping-Bias und auf Aktienauswahlmodellen. Freie Testlizenzen für MATLAB Statistics und Machine Learning und Neural Network Toolboxes werden zur Verfügung gestellt, sowie Beispieldatensätze für Backtesting. (Vorbespielte MATLAB-Programmier-Tutorials sind enthalten.) Maximale Teilnehmerzahl: 14. Gesamtstundenzahl: 6. Gebühr: 899. Termine und Zeiten: 13. und 20. Mai. Samstags, 10: 00-13: 00, New York Zeit. Anmeldung: E-Mail ernestepchan, oder klicken Sie auf die Schaltfläche unten. Kursübersicht kann hier heruntergeladen werden. Der vorbespielte Online-Kurs Backtesting ist ab sofort verfügbar. Dies besteht aus aufgezeichneten Adobe Connect Sessions. Der Fokus liegt auf der Entdeckung und Vermeidung von verschiedenen Fallstricke während des Backtesting-Prozesses, der die Leistungsprognose beeinträchtigen kann. Veranschaulichende Übungen werden aus einer Futures-Strategie und einer Aktienportfolio-Handelsstrategie mit MATLAB gezogen. Kostenlose MATLAB-Studienlizenzen werden für umfangreiche In-Class-Übungen arrangiert. Es sind keine Vorkenntnisse von MATLAB erforderlich, aber es sind einige Erfahrungen mit der Programmierung erforderlich. Die Mathematik Voraussetzung ist grundlegende College-Ebene Statistiken. Gesamtstunden: 7 Stunden Aufnahmezeit. Gebühr: 499. Anmeldung: E-Mail ernestepchan, oder klicken Sie auf die Schaltfläche unten. Kursübersicht kann hier heruntergeladen werden. Ernie bietet auch in-Workshops in London an. Diese Workshops können sich für die CFA Institute fortsetzen. Lob für unsere Workshops: 8220Ein ausgezeichneter Kurs von einem großen Lehrer. Ernie erklärte deutlich und wandte die verschiedenen Bereiche der Künstlichen Intelligenz an, lieferte unschätzbare Einsichten über ihre relativen Verdienste und gab mir das Vertrauen, sie in meinem eigenen Handel umzusetzen.8221 8211 Dr. Nikhil Shenai (Ph. D. Imperial College, BA, Cambridge Universität), Gründer von EK Technologies (Quantitative Trading Amp Entwicklung) 82208230Dank Sie wieder für die Momentum Strategies Training in dieser Woche. Es war sehr vorteilhaft. Ich habe Ihre Erklärungen der Konzepte sehr klar gefunden und die Beispiele gut entwickelt. Ich mag den rigorosen Ansatz, den Sie zur Strategiebewertung nehmen.8221 8211 Andrew B. 8220 Ernie8217s Workshop bietet besonders hilfreiche Einblicke in die Umsetzung rentabler Handelsstrategien und das8217s jenseits seiner Bücher8217 Inhalt. Und er ist einer der geduldigsten und Lehrer, die ich jemals getroffen habe 8220 8211 K. W. Fung, CQF, Gründer von Quants Investment 8220 Diese Workshops haben mir genug Vertrautheit und Vertrauen gegeben, um die neuesten Forschungen anzupacken. Nur das Segment auf Intermarket-Sweep-Aufträgen im MFT-Kurs war der Preis für die Zulassung zu allen drei Workshops, auf die ich ging. 8220 8211 Cedric Yau 8220 Dr. Chan 8230 ist ein phänomenaler Instruktor8230 8221 8211 Anonyme SchülerauswertungJ. Welles Wilder, Jr. 8211 Volatility Breakout Trading-Strategie (Entry) I. Trading-Strategie-Entwickler: J. Welles Wilder, Jr. Concept: Trend-Follow basierend auf Volatilitätsausbrüche. Quelle: Wilder, J. W. (1978). Neue Konzepte in technischen Handelssystemen. Greensboro: Trendforschung. Forschungsziel: Leistungsüberprüfung des 2-Phasen-Umkehrmodells (Longshort). Spezifikation: Tabelle 1. Ergebnisse: Abbildung 1-2. Portfolio: 42 Futures-Märkte aus vier großen Marktsegmenten (Rohstoffe, Währungen, Zinssätze und Aktienindizes). Daten: 33 Jahre seit 1980. Prüfplattform: MATLAB. II. Sensitivitäts-Test Alle 3-D-Diagramme folgen 2-D-Konturdiagrammen für Profit Factor, Sharpe Ratio, Ulcer Performance Index, CAGR, Maximum Drawdown, Percent Profitable Trades und Avg. Win Avg. Verlustrate. Das endgültige Bild zeigt die Empfindlichkeit der Eigenkapitalkurve. Geprüfte Variablen: Konstante Verstärker LookBack (Definitionen: Tabelle 1): Abbildung 1 Portfolio Performance (Eingänge: Tabelle 1 Kommission amp Slippage: 0).Hikkake Pattern Trading-Strategie (Filter 038 Exit) I. Trading-Strategie Entwickler: Dan Chesler, CTM, CTA . Konzept: Handelsstrategie basierend auf falschen Ausbrüchen. Forschungsziel: Leistungsüberprüfung des Hikkake-Musters Spezifikation: Tabelle 1. Ergebnisse: Abbildung 1-2. Trade Setup: Long Trades: Das bullish hikkake Muster (a. k.a. der bullish 8220inside day false breakout8221) besteht aus zwei Preisschienen. Die erste Bar ist eine Innenleiste. Die zweite Bar hat eine niedrigere und eine niedrigere als die erste Bar. Kurze Trades: Das bärische Hikkake-Muster (a. k.a. der bärische 8220inside day false breakout8221) besteht aus zwei Preisschienen. Die erste Bar ist eine Innenleiste. Der zweite Balken hat einen höheren hohen und einen höheren Tiefstand als der erste Stab. Trade Entry: Long Trades: Ein Kauf-Stop ist ein Tick über dem Hoch der Innen-Bar in der bullish Hikkake Muster platziert. Kurze Trades: Ein Verkaufsstopp ist ein Tick unter dem Tief der Innenstange im bärischen Hikkake-Muster. Die Signale müssen innerhalb von drei Takten des Hikkake-Musters erzeugt werden. Trade Exit: Tabelle 1. Portfolio: 42 Futures-Märkte aus vier großen Marktsegmenten (Rohstoffe, Währungen, Zinssätze und Aktienindizes). Daten: 34 Jahre seit 1980. Prüfplattform: MATLAB. II. Sensitivitäts-Test Alle 3-D-Diagramme folgen 2-D-Konturdiagrammen für Profit Factor, Sharpe Ratio, Ulcer Performance Index, CAGR, Maximum Drawdown, Percent Profitable Trades und Avg. Win Avg. Verlustrate. Das endgültige Bild zeigt die Empfindlichkeit der Eigenkapitalkurve. Geprüfte Variablen: TrendIndex amp TimeIndex (Definitionen: Tabelle 1): Abbildung 1 Portfolio Performance (Eingänge: Tabelle 1 Kommissionsverstärker Slippage: 0). Lange Trades: Das bullish hikkake Muster (a. k.a. der bullish 8220inside day false breakout8221) besteht aus zwei Preisschienen. Die erste Bar ist eine Innenleiste (d. h. Highi 1 lt Highi 2 und Lowi 1 gt Lowi 2 Index: i Current Bar). Der zweite Balken hat einen niedrigeren und einen niedrigeren Tiefstand als der erste Stab (d. h. Highi lt Highi 1 und Lowi lt Lowi 1 Index: i Current Bar). Kurze Trades: Das bärische Hikkake-Muster (a. k.a. der bärische 8220inside day false breakout8221) besteht aus zwei Preisschienen. Die erste Bar ist eine Innenleiste (d. h. Highi 1 lt Highi 2 und Lowi 1 gt Lowi 2 Index: i Current Bar). Der zweite Stab hat einen höheren und einen höheren Tiefstwert als der erste Stab (zB Highi GT Highi 1 und Lowi Gt Lowi 1 Index: i Long Trades: Closei Closei TrendIndex Kurze Trades: Closei Closei TrendIndex Index: I Aktuelle Bar : Wenn TrendIndex 0 ist, dann ist der Trendfilter ausgeschaltet TrendIndex 0, 200, Schritt 5 Lange Trades: Ein Buy-Stop wird über dem Hoch der Innenstange im bullish Hikkake-Muster platziert. Das Signal muss innerhalb von drei Takten erzeugt werden Des Hikkake-Musters Kurzer Trades: Ein Verkaufsstopp wird mit einem Tick unter dem Tief der Innenstange im Bärischen Hikkake-Muster platziert, das Signal muss innerhalb von drei Takten des Hikkake-Musters erzeugt werden. Time Exit: n th day at the close , N TimeIndex Pattern Exit: Long Trades: Ein Verkauf Stop ist ein Tick unter dem niedrigsten Tiefpunkt des Musters (die Periode zwischen dem ersten Takt des Hikkake-Musters und der Eingangsleiste). Kurze Trades: Ein Kauf-Stop ist platziert Tick ​​über dem höchsten Hoch des Musters (die Periode zwischen dem ersten Takt des Hikkake-Musters und der Eingangsleiste). Stop Loss Exit: ATR (ATRLength) ist der durchschnittliche True Range über einen Zeitraum von ATRLength. ATRStop ist ein Vielfaches von ATR (ATRLength). Long Trades: Ein Verkauf Stop ist bei Eintrag ATR (ATRLength) ATRStop platziert. Short Trades: Ein Kauf-Stop wird bei Entry ATR (ATRLength) ATRStop platziert. TimeIndex 1, 196, Schritt 5 ATRLength 20 ATRStop 6 TrendIndex 0, 200, Schritt 5 TimeIndex 1, 196, Schritt 5