무역 전략 칼만 필터

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칼만 필터링의 좋은 예는 카일 모델입니다. 나는 카일 모델의 칼만 필터에 R의 응용 프로그램에 대한 프레젠테이션을 첨부했습니다. 기본적으로 카일 모델에서, 시장 메이커 자산은 사람이 정보를 상인 주어진 특정 가격에 끝나는 된 가능성을 발견한다. 이를 감안할 때, 당신은 최종 가격은 당신의 제안에 대한 0시 55분 감사에서 12월 15일 (12)에 대한 답변 칼만 필터를 통해 각각의 연속 무역에 의해 일 무슨 업데이트가 여기에 언급 된 링크처럼 보인다는 미세-튜토리얼이 아닌 칼만 필터입니다. 당신은 칼만 필터에 대한 링크를 공유하시기 바랍니다 수 있습니다. 14시 22분에서 12월 12일 15 추가 칼만 필터는 카일 모델에 내장되어 있습니다. 카일 모델에 대한 설정을 구현하는 것은 간단한 구글 검색이 시작한다 15시 1분에서 칼만 필터 앤드류 12월 17일 (12)를 사용하여 몇 가지 마켓 메이커가 실제로 거래 방법의 좋은 예뿐만 아니라 실제 금융 시장의 약간의 직관을 제공합니다 : I에게 여기에 몇 가지 더 :이 같은 최고는 다른 패키지를 비교하기 때문에하지만 내가보기 엔 그들은 많은 금융 시계열 (비 정상 처리)에 더 적용 할 수 있기 때문에이 또한 무향 칼만 필터와 입자 필터를 읽을 것을 권장합니다 : 칼만을 스캘핑 (scalping) 나는 아직 살아 있어요 그리고 당신의 일부를 관심 할 수 있습니다 내 최신 생각에 벙커에서보고. 난 그냥 작동하게 관리해야 칼만 필터를 나타내는 차트의 몇 가지가 있습니다 첨부. 나는 꽤 전에이 작업을 시작했지만 제대로 작동 그것을 얻을 수 없었습니다. 알 내 독자 (들), 나는 항공 우주 배경을 가지고 칼만 필터를 사용하여 내 시간에 여러 유도 미사일 자동 조종 장치를 설계했다. 하지만 어떤 이상한 이유로, 나는 그들에게 시장을 만족스럽게 작동시킬 수 없었습니다. 그러나 나는 대화 포럼에 EURUSD 스레드를 읽을 수 happenned (예 forexfactory / showthre. 09 post6190809에 대한) 힌두 스탄에 의해 몇 게시물을 발견. (왜 요청할 수 있습니다 대화 형 스레드를 읽고 올드 개입니다 -.. 그는 데일리 및 위클리 차트에 평생 스윙 및 위치 상인은 음이다 고백이 지금은 은퇴 오전에 너무 많은 시간이 내 손에, 나는 힌두 스탄의 표시 내 칼만처럼 현저하게 보인다).이 포럼의 모든 돌진 젊은 블레이드가 너무 좋아있는 스캘핑 (scalping)의 세계에 빨려 점점 심각한 위험에이고 나는 그의 표시에 훨씬 더 있다는 것을 의심 단지 CCI보다. 사실, 그는 하나의 게시물에 말한다 (forexfactory / showthre. 29 post6190929)을 자신이 계산을하기 위해 외부 matlab에 설정을 사용하고있다. 그래서이 생각 날 잡았어, 그리고 내가이 일이 암표 꿈 나의 접근 방식에서 버그를 발견했을 수 있습니다 생각한다 - 오늘부터 첨부 된 차트는 모든면에서 아주 일반적이다. 아마도 가장 중요한 것은 칼만 필터는 그것이 많은 소음 매립 신호 추정기 인 필터가 없다는 것이다 대해 인식한다. 저 시간 프레임에 시장의 나쁜 설명입니다. (여기 내 실이에 forexfactory / showthread t 336715 참조). 0.05의 의심은) 전혀 없습니다. 바 - 나는 현재 가격 피벗의 현재 예상을 토대로 매우 간단한 방법 및 범위에 대한 불확실성 (소음) (보라 하이)를 복용하고 있습니다. 그러나 간단한은 잘 작동하는 것 같다. 너무 복잡 나는 오늘 아주 좋은 주사위를 만들어 내가 t이 힌두 스탄과 같은 몇 가지 엄격한 자기 훈련을 행사할 돈 경우 하루 거래 중독자가 될 위험에 오전, 나는 t 표시기를 게시 할 수 있습니다. 나는 matlab에로 DDE 서버를 통해 MT4에서 틱 데이터를 보냅니다 내 단말기에 다소 복잡한 시스템을 가지고있다. MATLAB은 MQ4 언어에 너무 어려울 것입니다 모든 심각한 사각 사각을 수행하고 메타 트레이더에 결과를 반환합니다. 난 내 코드를보고 어떤 심각한 프로그래머 싫어 - 나는 너무 당황하지만 사람이 이동을하고자하는 경우 플랫폼 테크 포럼에서 매우 훌륭한 프로그래머가 매우 유사한 물건을 가능하게 한 것이다. 난 그냥 관심이 아웃을 제공하고 있습니다. 모든 종류의 안부과 좋은 거래, 이것은 다른 백 테스팅 구현에 어떤 이점이 현대적인 자바 (8)에 기록 된 주식에 대한 범용 경량 백 테스팅 엔진 : 그것은 콜백 모델을 사용하고 자바로 구현되어 있기 때문에 꽤 확대됨에 있어야한다 성숙한 프로그래밍 언어로 구현 된 많은 backtests을 실행할 때 쉽게 확장 전략 경량 따라서 백 테스팅 엔진은 그것이 내가 작성했습니다를 CSV 출력 형식을 사용하기 때문에 검증 종속성의 백 테스팅 결과는 R 또는 Excel에서 추가로 분석 가능한 있습니다 쉽게하는 자바 IDE를 사용하여 디버깅을 쉽게 있습니다 이 라이브러리는 기본적으로이 전략을 시도합니다. 공적분 전략은, 나 또한 페어 트레이딩 전략으로 알려진이 주식을 가지고 고정 프로세스를 만들 위하여 그들 사이에 최적의 헤지 비율을 찾기 위해 선형 모델을 만들려고합니다. 우리 아빠 알파 베타 (PB)을 설정, 각각 가격 아빠와 납과 주식 A와 B를 가정하고 최적의 알파와 베타를 찾아보십시오. 한 가지 방법은 알파를 찾을 수 및 베타는 동적 베이지안 모델 소위 칼만 필터를 사용하고 우리는 우리의 가치를 얻기 위해 온라인 선형 회귀 모델로 사용합니다. 알파 - - 베타 납 우리가 값을 발견했습니다 후 우리는 잔류 아빠에 의해 주어진 잔류 봐. 마지막 잔여 어떤 임계 값보다 큰 경우 일부 고정 N에 대한 짧은 N A는 주식과 긴 N 베타 B 주식 이동합니다. Udacity의 (Udacity의 / 위키 / cs373 / 단위-2)에서 확인할 수있다 칼만 필터에 대한 좋은 소개 비디오 시리즈 : 자세한 설명과 공적분의 공식적인 정의하고보고 할 수있는 전략. 그냥 org. lst. trading. lib. model. TradingStrategy를 구현하는 클래스를 만들고 새로운 전략을 작성하십시오 backtest 골격을 운영하는 backtest 실행. 의 onTick () 메소드가 모든 가격 변화에 대해 호출됩니다 (역사 가격, 등 등) 모든 관련 정보를 TradingContext를 통해 사용할 수 있으며 주문은 그것을 통해 제출할 수 있습니다 : 예를 들어 간단한 구매 및 유지 전략은 다음과 같을 수 있습니다. 흥미 클래스는 Backtest 볼 수 있습니다. backtest 패키지 org. lst. trading. lib. series를 실행하는 핵심 클래스입니다. 시계열. 매핑 같은 물건, 병합 및 필터링을 처리하는 범용 일반 시계열 데이터 구조를 구현합니다. DoubleSeries. 이있는 시계열 클래스 값 두배. MultipleDoubleSeries의 (a pandas. Series (파이썬)에 해당한다). 값으로 여러 복식이있는 시계열 클래스입니다. 칼만 필터 (A pandas. DataFrame 또는 R의 Dataframe에 해당). 범용 빠른 칼만 필터의 구현입니다. 공적분. 칼만 필터를 이용한 공적분 모델. CointegrationTradingStrategy. 공적분 전략의 구현입니다. 하는 backtest을 실행 편집 한 후 메인 클래스의 org. lst. trading. main. BacktestMain를 실행하려면 공적분 전략의 예를 실행. 기본적으로 공적분 전략은 GDX ETF의 대 GLD으로 실행되며, 이 같은 결과를 얻을 수 있습니다 더는 R 또는 Excel과 같은 일부 데이터 분석 도구로 CSV 파일을 가져올 수있는 결과를 알아보고자 하였다. 나는 (SRC / 메인 / R / report. r에) 몇 가지 초보적인 분석을 수행하는 R 스크립트를 만들었습니다. 위의 전략의 수익률 곡선은 R을 사용하여 플롯 :이 암시 잔차의 플롯 경우 : 공적분은 매우 유익 할 수 있지만 어려움이 좋은 공적분 쌍을 찾는 것입니다. 당신은 예를 들어 코카콜라 (KO)와 펩시 (PEP), 금 (GLD)과 골드 광부 (GDX) 또는는 Austrialia 주가 지수 (EWA)과 캐나다 주가 지수 (EWC)에 대한 시도 할 수도 있습니다 (캐나다, 호주 모두 상품입니다 기반 경제). 나는 알고리즘 트레이딩 일반적으로 관심이 있어요 나는 어니스트 Chans 책에서 공적분 거래 전략에 대해 읽고 그것을 밖으로 시도하고 싶었다. 그러나 프로토 타입 단계 이후 나는이 울 렸습니다 전체 내 전략을 구현하는 것을 선호, 나는 많은 사람들이 자신의 전략을 시도하는 MATLAB과 R 등의 도구를 사용하여 선호 알고, 나는 또한 당신이 t 이러한 기술을 사용하여 빠른 실행 프로토 타입을 얻을 수 있습니다 그들과 동의 나는 후드 아래 벌어지고 정확히 알고 성숙한 IDE, 좋은 디버깅 도구 적은 마법을 프로그래밍 언어입니다. 이 측면 프로젝트 내가 더이 확장을 계획하고 있지 않다. 당신이 비슷한 작업을 수행하려는 경우 그것은하는 교육 프로젝트로 생각된다, 이것은 좋은 출발점이 될 수있다 또는 당신은 다른 전략을 시도하려는 경우. 나는이 오픈 소스를 만들기로 결정 그래서 누군가를 위해 유용 할 수 있습니다 생각했다. 당신이 코드를 사용하여 원하는 작업을 수행하시기 바랍니다. 내 이름은 내가 비엔나 UT에서 비즈니스 정보학 (경제 및 컴퓨터 과학) 마스터의 지난해 현재 M, 루카스 Steinbrecher입니다. 나는 금융 시장에 관심이 있어요, (알고리즘) 거래, 컴퓨터 과학 및도 베이지안 통계 (특히 MCMC 방법)와 나는 CFA 레벨 1 후보는 현재 해요. 당신이 가지고있는 경우에 질문이나 의견은 루카스의 lukstei를 통해 또는 lukstei에 저에게 연락 주시기 바랍니다.