Trading System Synthese Boosting

Pionier in maschinellem Lernen amp nicht-linearen Handelssystem Entwicklung und Signal-Boosting Filtering seit 1979. Started Raden Research Group im Jahr 1982 und beaufsichtigte die Entwicklung von PRISM (Pattern Recognition Information Synthesis Modeling). Chartered Market Technician zertifiziert durch die Market Technicians Association seit 1992. Eigene Aktien Händler für Spear, Leeds und Kellogg 1997 2002. Adjunct Professor für Finanzen Lehre ein Diplom-Level-Kurs in der technischen Analyse, Data Mining und prädiktive Analytik MBA und Financial Engineering Studenten aus dem Jahr 2002 Bis 2011. Autor der Evidence Based Technical Analysis veröffentlicht von John Wiley amp Sons 2006. Erste populäre Buch, um mit Data-Mining-Bias und Monte Carlo Permutation Methode zur Erzeugung von Bias-freien p-Werte befassen. Co-Designer von TSSB (Trading System Synthesis and Boosting) eine Software-Plattform für die automatisierte Entwicklung von statistisch fundierten prädiktiven modellbasierten Handelssystemen. Autor amp Herausgeber von Statistical Sound Machine Learning für den algorithmischen Handel von Finanzinstrumenten. Entwicklung von Predictive-Model-basierten Handelssystemen mit TSSB. Vorgeschlagen eine Methode für die Indikatorreinigung und Pure VIX Innovated das Konzept der Signalverstärkung: mit maschinellen Lernen, um die Leistung der bestehenden Strategien zu verbessern. Bewegliche Fenster-Korrelationsstabilität und ihre Verwendung in der Indikatorauswertung, Journal of the Market Technicians Association, Spring 1992, S. 21-28 Mustererkennungssignalfilter, Journal of the Market Technicians Association, Spring 1991, pp.42-51 The Cells Method of Indicator Evaluation, The Encyclopedia of Technical Market Indicators, Kapitel 15, von Colby und Meyers, Dow Jones-Irwin, 1988 Künstliche Intelligenz Pattern Anerkennung auf Forecasting Financial Market Trends angewendet, Journal of the Market Technicians Association, Mai 1985 pp. 91-132 Künstliche Intelligenz Amp Pattern Recognition zur Unterstützung der Marktanalysten, Finanz-und Investment-Software Review, drei Teil Tutorial, Sommer, Herbst amp Winter-Ausgabe 1984. Kybernetik, The Trading-Ansatz für die 80er Jahre, Commodities Magazine, Januar 1980. Evidence Based Technische Analyse: Anwendung der Wissenschaftlichen Methode und statistische Schlussfolgerung zu Handelssignalen. John Wiley amp Sons, November 2006 Gereinigte Sentiment Indikatoren für die Börse veröffentlicht im Journal of Technical Analysis, 2010. Davids außerhalb Interessen zählen Skifahren, Wandern, Stricken und Jazz-Trompete. Dr. Timothy Masters hat einen Doktortitel in Statistik, mit Spezialisierungen in der angewandten Statistik und numerische Berechnung. Er ist Autor von vier hoch angesehenen Büchern über künstliche Intelligenz (Praktische Neuronale Netzwerkrezepte in der C - Signal - und Bildverarbeitung mit Neuronalen Netzen Fortgeschrittene Algorithmen für Neuronale Netze Neuronale, neuartige und Hybride Algorithmen für die Zeitreihenvorhersage Bereich des automatisierten Handels von Finanzinstrumenten seit 1995. Zuvor beschäftigte er sich mit der Entwicklung von Software für Anwendungen im Bereich der Biomedizintechnik und der Fernerkundung und beschäftigt sich mit Algorithmen zur Steuerung der Data-Mining-Bias, um das Leistungspotential automatisierter Marktsysteme fair beurteilen zu können Ist auch die Entwicklung von grafischen und analytischen Instrumenten, die Finanzhändlern helfen, die Marktdynamik besser zu verstehen. Seine externen Interessen schließen Musik (er spielt Keyboard, Geige und Bass in mehreren Bands) und die Kampfkünste (er ist ein zweiter Grad, Ryu Karate mit Meister Hidy Ochiai.) Mehr über Tim Masters, einschließlich Informationen zu seinem neuesten Buch Bewertung und Verbesserung der Vorhersage und Klassifizierung. Finden Sie unter TimothyMasters. info. Dies ist ein Automatisierungsrahmen für Trading System Synthesis and Boosting (TSSB). TSSB ist schönes Paket hier von Hood River Research für die Entwicklung von prädiktiven modellbasierten Handelssystemen, aber jetzt ist es nur GUI und die Ausgabe ist in ausführlichen Protokolldateien. Das tssbutil-Framework verwendet pywinauto, um es einem Benutzer zu ermöglichen, ein TSSB-Skript über einen Python-Funktionsaufruf auszuführen. Es bietet auch einen Parser, der TSSB Ausgabe auf einer intuitiven hierarchischen Datenmodell konvertiert (Dokumentation in tssbrun. py sehen. Tssbutil natürlich auf TSSB ab. Folgen Sie dem Link oben auf die Download-Seite und legen Sie dann die tssb64.exe Link in Ihrem PATH irgendwo . tssbutil hängt auch von Python und der pywinauto Paket. Als TSSB einem Windows-nur-Paket ist, wird davon ausgegangen, dass die Installation und Nutzung auf einer Windows-Plattform auftreten (obwohl Parsern Cross-Plattform und sollten in jeder Umgebung arbeiten). tssbutil Ist bekannt, um mit 32-Bit-Python 2.7 arbeiten - es funktioniert wahrscheinlich auch mit Python 3.X, aber das wurde nicht getestet. Standard pywinauto ist 32-Bit-spezifisch an dieser Stelle - es gibt mehrere Gabeln, die behaupten, dass es mit 64 Arbeit - Python, aber ich konnte keine dieser Arbeit machen und 32-Bit-Python pywinauto funktionierte gut auf meinem 64-Bit-Windows 7-Installation und 64-Bit-TSSB ausführbare Datei. Die Python-Download-Seite ist hier. Ich empfehle die 2.7.x 32- Bit-Windows-Installationsprogramm. Installieren Sie in einem Verzeichnis Ihrer Wahl und fügen Sie das Python-Verzeichnis zu Ihrem PATH für Bequemlichkeit. Dann laden Sie das pywinauto Paket von hier herunter. Installationsanweisungen finden Sie hier. Als nächstes müssen Sie dieses Repository klonen. Wenn Sie ein Cygwin-Benutzer wie mich sind, können Sie installieren und verwenden Sie git aus der Cygwin-Shell: Alternativ gibt es eine Windows-Version von git hier verfügbar. Beachten Sie, dass es bei der Auswahl eines zu klonenden Verzeichnisses besser ist, einen Pfad ohne einen zu wählen. In es, wenn Sie in der Lage, das Beispiel as-is verwenden (zB C: usersjohn. doeworkspace würde nicht funktionieren). Dies liegt an einer TSSB-Begrenzung und dem Befehl READ MARKET HISTORIES. Sobald Sie das tssbutil-Repository erfolgreich geklont haben, führen Sie Folgendes aus. Tssbutil Komponentenübersicht Dieser Abschnitt enthält einen kurzen Überblick über die tssbutil-Komponenten. Alle Module, Klassen und Methoden verfügen über eine Docstring-artige Dokumentation für weitere Details. Diese Module enthalten die runtssb () - Funktion, die aufgerufen werden kann, um TSSB für ein gegebenes Skript aufzurufen. Dieses Modul enthält die AuditParser-Klasse, die zum Analysieren einer AUDIT. LOG-Ausgabedatei von TSSB verwendet wird. Dieses Modul enthält das Datenmodell, das verwendet wird, um die Ausgabe eines TSSB-Laufs darzustellen. Eine Instanz von TSSBRun wird von AuditParser erstellt, wenn es eine AUDIT. LOG-Datei analysiert. Näheres zum Modell finden Sie in der Docstring-Dokumentation. Diese Module enthalten die VarParser-Klasse, die zum Analysieren einer TSSB-Variablendefinitionsdatei verwendet werden kann. Diese Module enthalten die DbParser-Klasse, die zum Analysieren einer TSSB-Datenbankdatei verwendet werden kann. Dieses Modul enthält die Methode sedlite (). Dies ist eine Utility-Funktion, die zur Erleichterung der parametrisierten Erstellung von Skriptdateien verwendet werden kann (siehe Beispiele für Beispiele für Template-Instanziierungen). Verwenden des Beispiels Es gibt ein Beispiel, das die Hauptkomponenten von tssbutil verwendet, um eine äußere Walk-forward-Schleife zu implementieren. Das Beispiel ist vollständig in der tssbutil enthalten, so läuft so einfach wie: Ohne Argumente, zeigt dies die Verwendung Bildschirm: Bevor wir das Beispiel, hier ist mehr Details, was tatsächlich passieren wird. Das Modell prognostiziert die nächste Tagesrendite für IBM. Stage1.txt ist die innere Walk-Forward-Schleife - sie erzeugt drei lineare Regressionsmodelle mit zwei Eingängen mit schrittweiser Selektion (in einer Ausschlussgruppe zur Verhinderung einer redundanten Eingabeverwendung) und geht dann für ein Jahr (das Validierungsjahr) um 10 Jahre vorwärts, . Dann wird die Ausgabe von stage1.txt untersucht, um zu bestimmen, welche Modelle am besten in der Out-of-Sample-Periode (d. h. dem Validierungsjahr) durchgeführt wurden. Die beiden besten Modelle mit 2 Eingängen werden in stage2.txt eingegeben. Die äußere Walk-forward-Schleife, wo sie unabhängig als auch als Eingänge in zwei verschiedenen COMMITTEEs ausgeführt werden. Dann trainiert stage2.txt einen 11-jährigen Zeitraum (das ursprüngliche Trainingsset plus das Validierungsjahr) und testet eine Walk-Forward-Periode (das Testjahr). Die Performance im Testjahr sollte eine unvoreingenommene Einschätzung der zukünftigen Performance dieses Modells sein. Dieser Vorgang wird einmal jährlich zwischen ltyear-startgt und ltyear-endgt, die in der Befehlszeile angegeben sind, wiederholt. Das Beispiel gibt eine. csv-Datei perf. csv mit langen Profitfaktor-Verbesserungsverhältnissen für die Out-of-Sample-Perioden jedes Modells und des Komitees von stage2.txt aus. Beachten Sie, dass die in der Befehlszeile angegebenen und in perf. csv angegebenen Jahre das letzte Jahr im Trainingsset sind. So ist für das Jahr 2002 das Validierungsjahr 2003 und das Testjahr 2004 - das heißt, die in perf. csv für 2002 ausgewiesene Performance ist die Out-of-Sample-Ergebnisse für 2004. Heres-Ausgabe aus einem Beispiellauf: Und der Inhalt von Perf. csv: Beachten Sie, dass es wahrscheinlich viele mehr Messungen als nur die lange Gewinnfaktor Verbesserung Ration, die wünschenswert sind, von der äußeren Walk-forward-Schleife. Diese sind leicht aus dem Datenmodell zugänglich, das vom Parser für den stage2.txt-Lauf erzeugt wird. Dies ist eine Übung für andere, die auf ihrem speziellen Anwendungsfall basiert. Fehlersuche amp Sonstiges Bei der Erstellung von tssbutil erwies sich das Verhalten von pywinauto als sehr nicht deterministisch, vor allem in rechenintensiven TSSB-Läufen und auch sehr kurzen TSSB-Läufen. Ich glaube, die aktuelle runtssb (), um allgemein verwendbar sein, aber zweifellos andere Probleme entstehen. Der Code hängt von bestimmten willkürlichen Verzögerungen und verschiedenen anderen Prüfungen ab, die sonst redundant sein sollten. Schließlich ist zu beachten, es wird garantiert, dass viel AUDIT. LOG-Ausgabe, die der AuditParser nicht unterstützt. Es arbeitet derzeit für Standard-Training Walk-Forward mit Modellen und Komitees, sowie ein FIND GROUPS laufen. TSSB hat viele, viele andere Optionen - zukünftige Parse Unterstützung für diese werden nach Bedarf hinzugefügt werden. Tssbutil enthält eine Reihe von Unit-Tests, die verwendet werden sollten, um Regressionstest alle Änderungen an dem Framework vorgenommen. Alle Tests können über das mitgelieferte test. bat-Skript aus dem Repository der obersten Ebene ausgeführt werden. Sie werden sehen, viele Fenster kommen und gehen aus der runtssb () - Tests - wenn das Ende für Ok, um zu sehen, dass alle Tests bestanden haben. David Aronson beendet. Präsident von Hood River Research, gab freundlicherweise diesen Auszug aus seinem Buch, Statistical Sound Machine Learning für den algorithmischen Handel von Finanzinstrumenten: Entwicklung von Predictive-Modell-basierte Trading-Systeme mit TSSB. Dieses Buch untersucht wichtige Themen wie: Wie zukünftige Performance mit strengen Algorithmen abzuschätzen, wie der Einfluss des guten Glücks in Backtests zu bewerten Wie zu erkennen, Überanpassung bevor Sie Ihr System bereitstellen, wie die Leistung Bias zu schätzen aufgrund Modellanpassung und Auswahl der scheinbar übergeordneten Systemen Wie Verwenden Sie state-of-the-art-Ensembles von Modellen, um Konsens Entscheidungen zu treffen, wie man optimale Portfolios von Handelssystemen und rigoros testen ihre erwartete Leistung suchen Tausende von Märkten zu finden Teilmengen, die besonders vorhersehbar sind Wie zu schaffen Handelssysteme, die spezialisieren In spezifischen Marktregimen wie Trendingflat oder Highlow Volatilität In diesem Auszug stellt David TSSB (Trading System Synthesis Amp Boosting) vor und legt zwei Ansätze für automatisiertes Trading vor. Für weitere Informationen können Sie das Buch hier kaufen. David wird eine Roundtable Diskussion auf der kommenden Trading Show New York. Über das Thema, Wie neue Maschinelle Lerntechniken annehmen, um Big Data zu messen. Share this: Über den Autor Über den Autor. Marketingleiter bei Terrapinns New York. Interessiert an einer Vielzahl von Themen, von Social Media und Marketing, über Lifesciences und Finanzen, und alles dazwischen. Ill post auf Dinge, die ich interessant finden - lassen Sie mich wissen, was Sie denken, mehr von diesem Autor. Wenn Sie diesen Artikel genossen, abonnieren Sie jetzt mehr wie es zu erhalten. Sind Sie gefährdet, kein Early Adopter zu sein? Da die Datenflut weiterhin exponentiell wächst, investieren die zukunftsweisenden Fondsmanager stark in das Alpha-Erzeugungspotential unkonventioneller Daten. ClipperData ist einer der innovativen Anbieter an der Spitze dieser Datenrevolution. Gegründet im Jahr 2013, die New York-basierte hellip Share this: Girish Mutreja, CEO von Neeve Research wurde auf der Trading Show Chicago 2016 interviewt. Unser Konferenz-Manager, Jesse Collin, fragte ihn über seine Firma Neeve Research und wo er sieht die Branche in den kommenden Jahren. Girish wurde die folgenden Fragen gestellt: 1) Sie haben über zwei Jahrzehnte Erfahrung als System hellip Share this: