Garch trading system

Doktoranci Andreza Barbosa. Andreza napisała swoją pracę doktorską na temat zabezpieczania kontraktami terminowymi i wymianą funduszy w obrocie giełdowym, a następnie opublikowała kilka artykułów, w szczególności w Journal of Portfolio Management i Journal of Banking and Finance oraz książkę z jej pracy magisterskiej na temat Exchange Traded Funds. Była wiceprezesem ds. Prime Brokerage i OTC Clearing Risk w JP Morgan w Londynie, dyrektorem, szefem ds. Ryzyka EMEA, kontraktami futures i rozliczeniami OTC w Citigroup oraz szefem ds. Ryzyka rynkowego na NYSE Euronext, gdzie zarządzała przejściem rozliczeniowym transakcji LIFE na ICE Clear Europe w 2017 r. Następnie była dyrektorem ds. Ryzyka i kierowała zespołem ds. Ryzyka i miękkich papierów wartościowych w ICE do 2018 r. Obecnie jest dyrektorem wykonawczym zespołu ds. Zarządzania ryzykiem w Goldman Sachs. Xi Chen posiada tytuł licencjata w dziedzinie ekonomii na Uniwersytecie w Szanghaju w dziedzinie nauki i technologii, kierunek Finanse. Po półtorej roku pracy w KPMG przyjechała do Wielkiej Brytanii, aw 2009 roku uzyskała tytuł magistra zarządzania ryzykiem finansowym od Centrum ICMA, zajmując pierwsze miejsce wśród wszystkich studentów Masters w tym roku. W 2017 r. Ukończyła studia doktoranckie w zakresie rozszerzania teorii opcji rzeczywistych i opracowywania modeli wyceny opcji rzeczywistych. Obecnie pracuje jako dyrektor ds. Badań i rozwoju w Oxfordzie Risk and post-doctoral researcher w Smith School of Enterprise and Environment, University of Oxford Anca Dimitriu. Anca posiada tytuł magistra z DOFIN Bucharest (2000) i doktorat z ICMA Center (2004). Podczas swoich badań doktoranckich opublikowała wiele artykułów na temat ilościowych strategii funduszy hedgingowych, w szczególności w Journal of Portfolio Management, Journal of Alternative Investments i Quantitative Finance. Po prawie 5 latach pracy w zespole zajmującym się handlem kwantowym w Goldman Sachs, w 2009 roku dołączyła do dużego zespołu ds. Handlu kwantowego w Millenium Partners w Londynie, koncentrując się na rozwoju biznesu. W 2018 roku została dyrektorem ds. Operacyjnych, Quant Strategies w Balyasny Asset Management L. P. Naoufel El-Bachir. Naoufel posiada tytuł licencjata w dziedzinie ekonomii biznesu i tytuł magistra finansów na Uniwersytecie HEC w Lozannie oraz tytuł DEA w zakresie modelowania stochastycznego i statystyki na Uniwersytecie w Paryżu VII. Jego praca doktorska dotyczyła stochastycznych modeli intensywności domyślnej ze skokami i ich zastosowania do jednoimiennych kredytowych instrumentów pochodnych i portfeli kredytowych. Po doktoracie miał roczny stint z Fitch Ratings, gdzie pracował nad różnymi projektami modelowania kredytowego, w tym CDO-squares, cross-currency CDS, CVA i empiryczną analizą kwotowań CDS dostarczanych przez grupę dealerów. Od tego czasu pracuje nad modelowaniem i wdrażaniem systemów pod kątem ryzyka kontrahenta i CVAFVA, najpierw jako konsultant w RBS, następnie w CIBC. Obecnie jest zatrudniony przez CIBC, gdzie kontynuuje prace nad rozwiązaniami w zakresie ustalania cen i zarządzania ryzykiem korekt wyceny Andreas Kaeck. Andreas posiada tytuł magistra w biznesie na Uniwersytecie w Augsburgu oraz tytuł magistra zarządzania finansami i informacjami z programu Elite Graduate na Uniwersytecie Technicznym w Monachium (TUM). Następnie, we wrześniu 2017 r. Uzyskał doktorat z pracy magisterskiej zatytułowanej Indeks kapitałowy i indeksową dynamikę pochodną. Andreas rozpoczął karierę w środowisku akademickim jako asystent profesora finansów na Uniwersytecie St Gallen (Szwajcaria), a następnie dołączył do University of Sussex jako Reader in Finance w 2017 roku. Julia Kapraun. Julia studiowała matematykę na kierunkach matematycznych finansów i analizy stochastycznej na TU Berlin. W trakcie i po studiach zdobywała praktyczne doświadczenia na rynku instrumentów pochodnych na rynku UBS i BNP oraz pracowała jako młodszy kontroler ryzyka w Union Investment. Dołączyła do WHU Otto Beisheim School of Management na studiach doktoranckich w zakresie inwestycji w zmienność, kiedy przez semestr w Sussex pracowała z Carol nad handlem i inwestowaniem w produkty zmienności. Doktorat uzyskała w 2017 r., A obecnie jest adiunktem w zakresie finansów na WHU. Jej ostatnie badania koncentrują się na modelowaniu finansowym, wycenie aktywów i zarządzaniu majątkiem. Dimitris Korovilas posiada licencjat ze Szkoły Biznesu Piraeus w Grecji i tytuł magistra z Centrum ICMA w Wielkiej Brytanii. Jego doktorat na temat produktów zmienności notowanych na giełdzie został ukończony w 2017 roku w Centrum ICMA. Następnie dołączył do zespołu ds. Strategii ilościowych w Citigroup w Londynie, gdzie tworzy struktury produktów. Jego obszarem specjalizacji jest zmienność kapitału własnego oraz premie za ryzyko związane z wieloma aktywami. Joydeep Lahiri. Joydeep posiada B. Tech (pierwsza klasa) w dziedzinie informatyki i inżynierii na Uniwersytecie Mangalore w Indiach i rozpoczął karierę programisty w dziedzinie technologii informatycznych. Jego doktorat dotyczy przybliżonych rozwiązań dla modeli z dyfuzją skoku z aplikacjami do spreadów CDS. Pełnił różne funkcje jako kierownik techniczny, architekt i kierownik projektu, realizując projekty dla klientów Fortune 100 w Wielkiej Brytanii, Bahrajnie, Japonii i USA. Wstąpił do BT Pension Scheme Management po ukończeniu doktoratu, a następnie przeniósł się do RWC, aby pracować nad ryzykiem, atrybucją i wynikami. Emese Lazar. Emese jest profesorem nadzwyczajnym w finansach w centrum ICMA. Posiada licencjat z informatyki na Uniwersytecie w Bukareszcie, tytuł licencjata w dziedzinie finansów i bankowości, Akademię Studiów Ekonomicznych w Bukareszcie oraz tytuł magistra inżynierii finansowej i analizy ilościowej (z wyróżnieniem) od Henley Business School. Jej doktorat opierał się na modelach zmienności wielu państw, a aktualne zainteresowania badawcze obejmują modele zmienności i korelacji oraz ich zastosowanie w ustalaniu cen produktów strukturyzowanych i zarządzaniu ryzykiem. Daniel Ledermann. Dan ukończył University of Oxford, uzyskując pierwsze tytuły na studiach licencjackich i magisterskich z matematyki. Opracował nową metodę symulacji opartą na losowych ortogonalnych matrycach (symulacja ROM), uzyskując tytuł doktora w 2017 r. Dan rozpoczął karierę jako Quant Analyst dla SunGard w Londynie, następnie starszy analityk opracowujący modele ryzyka i wyceny dla HSBC w Canary Wharf. Obecnie jest Senior Quantitative Analyst w HSBC Global Banking and Markets w Londynie Stamatis Leontsinis. Stamatis uzyskał tytuł doktora w zakresie bezwartościowych modeli i wskaźników wyższych momentów w 2017 roku. Jego twórczość wyprowadza ważne nowe formuły konstrukcji na indeksy zmienności, skosu i kurtozy, które mają zastosowanie do wszystkich instrumentów bazowych, w tym stóp procentowych. Dołączył do Fulcrum Asset Management w 2017 roku i jako szef systematycznej strategii w zakresie transakcji na zmienność opracował fundusz Multi Asset Volatility (MAV), premię za ryzyko wariancji dla transakcji w akcjach, towarach, walutach i stopach. Jako menedżer portfela MAV kierował budową strategii funduszy oraz ewolucją, wdrażaniem i zarządzaniem ryzykiem. MAV wzrósł do ponad 1 mili w AUM w pierwszym roku. W 2018 roku dołączył do RWC Partners jako Szef Strategii Instrumentów Pochodnych w zespole strategii ilościowych, koncentrując się na opracowywaniu systematycznych strategii zmienności wielu aktywów i innych instrumentów pochodnych. W 2017 roku dołączył do CdR Capital Ltd, Londyn jako dyrektor ds. Badań ilościowych instrumentów pochodnych i strategii dotyczących zmienności. Prowadził gościnne wykłady w Szkołach Biznesu na Uniwersytecie w Newcastle oraz na Uniwersytecie w Sheffield. Jest także magistrem Henley Business School i licencjatem z Wydziału Międzynarodowych i Europejskich Studiów Ekonomicznych na Uniwersytecie Ekonomicznym w Atenach. Dmitri Lwów. Dmitri posiada tytuł licencjata z moskiewskiego uniwersytetu oraz tytuł magistra międzynarodowego inwestowania w papiery wartościowe i bankowość w ICMA Center (2001), z wyróżnieniem. Jego doktorat opierał się na metodach Monte Carlo w zakresie ustalania cen i zabezpieczania wniosków dotyczących zamiany Bermudów i obligacji zamiennych. Od czasu doktoratu pracuje w banku JP Morgan-Chase w Londynie, a jego obecna pozycja jest dyrektorem wykonawczym Commodities Quant Research. Leonardo Nogueira. Leo uzyskał licencjat z informatyki na Uniwersytecie Federalnym w Pernambuco w Recife w Brazylii, tytuł magistra inżyniera finansowego (Financial Engineering and Quantitative Analysis) w ICMA Center, a jego doktorat zajmował się zabezpieczaniem opcji za pomocą lokalnych i stochastycznych modeli zmienności. Pracuje dla brazylijskiego banku centralnego, gdzie obecnie jest szefem biura zastępcy gubernatora 82, za doradzanie bankowi w kwestiach polityki monetarnej i walutowej. Jego główne zainteresowania badawcze dotyczą wyceny instrumentów pochodnych i hedgingu, zarządzania ryzykiem, modelowania zmienności, optymalizacji portfela oraz ogólnie bankowości centralnej. Johannes Rauch. Johannes uzyskał tytuł magistra zarządzania finansami i informacją na Uniwersytecie Technicznym w Monachium. Jego praca magisterska na temat towarowych instrumentów pochodnych jest współpracą z risklab GmbH, spółką zależną Allianz Global Investors. Johannes zdobył doświadczenie w pracy z A. T. Doradztwo strategiczne Kearney, a także doradztwo biznesowe jego ojca. Ukończył studia doktoranckie z zakresu dyskretyzacji niezmienniczych produktów i premii za wyższe ryzyko w czasie na Uniwersytecie Sussex, aw 2018 roku dołączył do naszego zespołu tutaj jako wykładowca finansów. Silvia Stanescu. Silvia uzyskała tytuł magistra z międzynarodowych papierów wartościowych, inwestycji i bankowości (ICMA Center), a także tytuł licencjata w dziedzinie ekonomii biznesu na Uniwersytecie w Reading. W obu przypadkach była to pierwsza w swojej klasie. Silvia posiada również tytuł licencjata w zakresie bankowości i finansów uzyskany na Akademii Studiów Ekonomicznych w Bukareszcie. Po ukończeniu pracy doktorskiej na temat momentów analitycznych dla procesów GARCH była wykładowcą finansów na University of Kent przez prawie 4 lata. Następnie dołączyła do zespołu Equity Derivatives Research w Deutsche Bank w Londynie. Anannit Sumawong. Poppy posiada tytuł BEng in Mechanical Engineering z Imperial College London (2008), tytuł magistra zarządzania finansowego na Uniwersytecie w Surrey (2009), tytuł magistra zarządzania ryzykiem finansowym na Uniwersytecie w Reading (2017) oraz tytuł doktora z University of Sussex (2018) z pracami zatytułowanymi Zarządzanie ryzykiem dla pochodnych energii: wnioski o zabezpieczenia i wymogi dotyczące depozytów zabezpieczających. Kontynuował tę pracę jako doktor habilitowany na Uniwersytecie w Sussex, finansowany przez Global Risk Institute, a po pracy w Risk, Research, amp CCP Policy Division, Dyrekcji ds. Infrastruktury Rynku Finansowego, Bank of England został analitykiem ilościowym w GAM , Asset Management, Londyn. Aanand Venkatramanan. Aanand ukończył studia w Instytucie Sri Sathya Sai w Indiach z wyróżnieniami z matematyki w pierwszej klasie. Jako uczony Felix uzyskał wyróżnienie na MSc w Numerical Solutions of Differential Equations na Uniwersytecie w Reading. Uzyskał tytuł doktora w zakresie aproksymacji analitycznych dotyczących cen opcji dla wielu aktywów w 2017 r., Nadzorowany przez Carol Alexander, a następnie przez trzy lata pracował w strukturach produktów dla Goldman Sachs w Londynie. Po dwóch latach jako wykładowca finansów na University of Sussex powrócił niedawno do Londynu jako wiceprezes ds. Systematycznych strategii handlowych i indeksów dla binary option. Ali Bora Yigitbasioglu. Ali uzyskał licencjat z matematyki na Uniwersytecie w Cambridge oraz tytuł magistra matematyki finansowej w Imperial College. Jego praca doktorska dotyczyła włączenia niepewności związanej z niestabilnością i okresów powiadomień o wezwaniach do wyceny obligacji zamiennych z PDE. Od swojego doktoratu pracował w Londynie: w Lehman Brothers (FX exotics i strukturyzowany handel na rynkach wschodzących), jako Senior Hybrid Exotics Trader i makowiec, Dresdner Kleinwort (2008-2017) i jest obecnie Senior managerem portfela, kursy rynków wschodzących oraz handel makrofinansowy FX w The Cambridge Strategy. Systemy handlu uczącym się na maszynach SPDR SampP 500 ETF (SPY) jest jednym z powszechnie sprzedawanych produktów ETF na rynku, z około 200 miliardami aktywów i średnim obrotem wynoszącym niewiele poniżej 200 milionów akcji dziennie. Prawdopodobieństwo, że uda się opracować system handlu przy użyciu pieniędzy przy użyciu publicznie dostępnych informacji, może wydawać się niewielkie. Aby dać sobie szansę na walkę, skoncentrujemy się na próbie przewidywania ruchu na noc w SPY, wykorzystując dane z sesji z poprzedniego dnia. Oprócz otwartych kursów i cen zamknięcia sesji poprzedzającej dzień, wybraliśmy szereg innych wiarygodnych zmiennych, aby zbudować wektor cech, który zamierzamy zastosować w naszym modelu uczenia maszynowego: Dzienny dzień Poprzedni dzień8217s cena zamknięcia 200 dniowe, 50-dniowe i 10-dniowe średnie ruchome ceny zamknięcia Wysokie i niskie ceny serii SPY na 252 dni Postaramy się zbudować model prognozujący nocny zwrot w ETF, tj. O (t1) - C (t) C (t) W tym ćwiczeniu korzystamy z danych dziennych od początku serii SPY do końca 2017 r. W celu zbudowania modelu, który następnie przetestujemy na danych pozapróbkowych z okresu od stycznia 2018 r. Sierpień 2018. W kontekście wysokich częstotliwości spędziłby znaczną ilość czasu na ocenie, czyszczeniu i normalizowaniu danych. Tutaj mamy do czynienia z o wiele mniej problemami tego rodzaju. Zazwyczaj standaryzowano dane wejściowe w celu wyrównywania wpływu zmiennych, które mogą być mierzone na skalach o bardzo różnych rzędach wielkości. Ale w tym przykładzie wszystkie zmienne wejściowe, z wyjątkiem objętości, są mierzone w tej samej skali, a więc standaryzacja jest prawdopodobnie niepotrzebna. Po pierwsze, dane w próbce są ładowane i wykorzystywane do utworzenia zbioru treningowego reguł, które odwzorowują wektor właściwości na zmienną będącą przedmiotem zainteresowania, powrót w jedną stronę: W programie Mathematica 10 Wolfram wprowadził zestaw algorytmów uczenia maszynowego obejmujących regresję, najbliższego sąsiada , sieci neuronowe i losowe lasy, wraz z funkcjonalnością do oceny i wyboru najskuteczniejszej techniki uczenia maszynowego. Dzięki tym udogodnieniom można stworzyć model klasyfikatora lub predykcji za pomocą algorytmów uczenia maszynowego, takich jak ten przykład rozpoznawania pisma ręcznego: Tworzymy model predykcyjny na zestawie szkoleniowym SPY, dzięki czemu Mathematica może wybrać najlepszy algorytm uczenia maszynowego: istnieje wiele Opcje funkcji Predict, które mogą być używane do sterowania wyborem funkcji, typem algorytmu, rodzajem wydajności i celem, zamiast po prostu akceptować ustawienia domyślne, tak jak to zrobiliśmy tutaj: Po zbudowaniu naszego modelu uczenia maszynowego, ładujemy out-of - przykładowe dane od stycznia 2018 r. do sierpnia 2018 r. i utwórz zestaw testowy: Następnie utworzymy obiekt PredictionMeasurement, korzystając z modelu Nearest Neighbor. które można wykorzystać do dalszej analizy: w prognozach modelu istnieje wiele rozbieżności, z których wszystkie mają wartość dodatnią. Powszechną techniką w takich przypadkach jest odjęcie średniej od każdej z prognoz (możemy też ujednolicić je, dzieląc przez odchylenie standardowe). Wykres rozproszenia aktualnych i prognozowanych stóp zwrotu z dnia na dzień w SPY wygląda teraz tak: Wciąż istnieje oczywisty brak rozproszenia wartości prognoz, w porównaniu do faktycznych zwrotów overnight, które możemy skorygować przez standaryzację. W każdym razie wydaje się, że istnieje niewielka, nieliniowa zależność między wartościami prognostycznymi i rzeczywistymi, co daje nadzieję, że model może jeszcze okazać się przydatny. Od prognozowania do handlu Istnieją różne metody wdrażania modelu prognostycznego w kontekście tworzenia systemu transakcyjnego. Najprostszą trasą, którą tutaj podejmiemy, jest zastosowanie bramki progowej i przekonwertowanie przefiltrowanych prognoz bezpośrednio na sygnał handlowy. Możliwe są jednak inne podejścia, na przykład: Łączenie prognoz z wielu modeli w celu utworzenia zestawu prognozowania Wykorzystywanie prognoz jako danych wejściowych do genetycznego modelu programowania Przesyłanie prognoz do warstwy wejściowej modelu sieci neuronowej zaprojektowanego specjalnie w celu generowania sygnałów handlowych, a raczej niż prognozy W tym przykładzie utworzymy model handlowy, stosując prosty filtr do prognoz, wybierając tylko te wartości, które przekraczają określony próg. Jest to standardowa sztuczka używana do izolowania sygnału w modelu od szumu tła. Przyjmujemy tylko pozytywne sygnały, które przekraczają poziom progu, tworząc system handlu tylko długiego. tj. ignorujemy prognozy, które spadają poniżej poziomu progowego. Kupujemy SPY na zamknięciu, gdy prognoza przekroczy próg i wyjdzie z każdej długiej pozycji w następnym dniu. Strategia ta daje następujące wyniki pro-forma: Wniosek System ma kilka całkiem atrakcyjnych cech, w tym wskaźnik wygranych powyżej 66 i CAGR powyżej 10 dla okresu poza próbą. Oczywiście, jest to bardzo podstawowa ilustracja: chcielibyśmy uwzględnić prowizje handlowe i straty poniesione przy wchodzeniu i wychodzeniu z pozycji w okresach przed i po wprowadzeniu do obrotu, co oczywiście ma negatywny wpływ na wyniki. Z drugiej strony, ledwie zaczęliśmy rysować powierzchnię w kategoriach zmiennych, które można rozważyć w celu włączenia do wektora cech, i które mogą zwiększyć moc wyjaśniającą modelu. Innymi słowy, w rzeczywistości jest to dopiero początek długiego i żmudnego procesu badawczego. Niemniej jednak, ten prosty przykład powinien wystarczyć, aby czytelnik mógł posmakować, co jest związane z budowaniem predykcyjnego modelu handlowego za pomocą algorytmów uczenia maszynowego. Modelowanie procesów aktywistycznych Wprowadzenie W ciągu ostatnich dwudziestu pięciu lat dokonano znacznych postępów w teorii procesów majątkowych i istnieje obecnie wiele modeli matematycznych, z których wiele jest obliczeniowo, co zapewnia odpowiednią reprezentację ich charakterystycznych cech. Podczas gdy model Geometrycznego Browna Ruchu pozostaje podstawową teorią rachunku stochastycznego, it8230 Systematic Strategies Fund Jan 2017 Komentarz Cytat z Bloomberg mówi wszystko: w zeszłym miesiącu pojawił się więcej niż uczciwy udział w politycznych ekscytacjach, gdy Donald Trump przybył do Białego Domu. Mimo to akcje amerykańskie były zdecydowanie nudne, a zmienna SampP 500 osiągnęła jednomiesięczną zmienność na poziomie 6,51, kiedy wskaźnik był coraz wyższy. W zapisach8230 Modele warunkowej wartości zagrożonej Jedną z najczęściej stosowanych miar ryzyka jest wartość narażona na ryzyko, zdefiniowana jako oczekiwana strata na portfelu przy określonym poziomie ufności. Innymi słowy, VaR jest percentylem rozkładu strat. Ale pomimo swojej popularności, VaR ma dobrze znane ograniczenia: jego tendencja do niedoszacowania ryzyka w (po lewej) ogonie z 8230 Copulas in Risk Management Copulas in Risk Management Systematic Volatility Strategy Strategia zmienności systematycznych wykorzystuje matematyczne modele do ilościowego określenia względnej wartości ryzyka. Produkty ETF oparte na Indeksie Niepodległości SampP500 (VIX) CBOE i tworzą portfel zmienności długoterminowej dodatnich alfa. Strategia została zaprojektowana tak, aby działać niezawodnie w ekstremalnych warunkach rynkowych, wykorzystując dodatnią wypukłość podstawowych aktywów ETF. To się nie zgadza8230 Strategie systemowe Strategia ilościowych akcji Strategie systemowe rozpoczęły się w 2009 roku jako spółka handlowa zajmująca się handlem wysokiej częstotliwości. W 2017 roku firma rozszerzyła systematyczne strategie transakcyjne o niskiej częstotliwości, wprowadzając naszą strategię ETF VIX, która została zastąpiona w 2018 roku Systematyczną Strategią Zmienności. Firma zaczęła zarządzać kapitałem zewnętrznym na platformie zarządzanego rachunku w 20188230. Budowa portfela strategicznego Przez wiele dziesięcioleci zasady konstrukcji portfela określone przez Harry'ego Markovitza w latach 50. XX wieku zostały powszechnie zaakceptowane jako jeden z fundamentów nowoczesnej teorii portfela (jak podsumowano, na przykład w tym artykule w Wikipedii). Mocne i słabe strony metody średniej różnicy są obecnie szeroko rozumiane i powszechnie akceptowane. Ale istnieją alternatywy, one8230 HFT VIX Scalper Leads na Collective2 Nasza strategia skalowania VIX o wysokiej częstotliwości jest obecnie jedną z najlepszych strategii dla Collective2, z zwrotami ponad 2700 od kwietnia 2018 r., Z współczynnikiem Sharpe powyżej 10 i współczynnikiem zysku 2,8. Więcej informacji na temat strategii skalowania HFT można znaleźć w następującym poście: Systematic Strategies Fund Systematic Strategies został uruchomiony w 2009 roku jako firma handlowa prowadząca transakcje wysokiej częstotliwości. W 2017 roku firma rozszerzyła systematyczne strategie transakcyjne o niskiej częstotliwości, wprowadzając naszą strategię ETF VIX. Oryginalna strategia ETF VIX została zastąpiona w 2018 r. Bieżącą systematyczną strategią zmienności, która poprawiła się w pierwotnej wersji poprzez wyeliminowanie8230 Algorytm Wyzwanie zostało opublikowane na portalu LinkedIn w celu zapewnienia algorytmu do określenia najdłuższego palindromu w określonym ciągu. Okazało się, że łatwo poradzić sobie z problemem w pojedynczej linii kodu Mathematica, jak następuje: teststring 8220ItellyoumadamthecatisnotacivicanimalalthoughtisdeifiedinEgypt8221 nlargest 5 TakeLargestByCasesStringCasesteststring, Overlaps - gt All, PalindromeQ, StringLength, nlargest Flatten8230