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基于预测模型的交易系统

发布者:admin 发布时间:2014-06-19 14:30:49
自动交易系统通常用于一个或两个应用项目。交易系统合成与提升TSSB是一个先进的程序,能够生成两个应用:1)一个完整独立的交易系统能进行所有的交易决策;(2) 个能够通过筛选交易信号,提高已有交易系统性能的模型。称此为Boosting(Boosting是种提高任意给定学算法准确度的方法)。这是常有的事,通过智能化筛选现有交易系统的信号,同时忽略掉其他的,我可以改善收益风险比
两种自动化交易的方法
论投资者的目的是开发一个独立的交易系统或是一个提高现有交易系统性能的过滤系统,有两种常见的开发和实现方法:1基于规则的方法(If/Then规则);(2)预测模型基于规则的交易系统需要投资者指定进行交易决策的规则,虽然这些规则中的一个或多个参数可以利用开发软件进行优化得到。下面是一个简单的基于算法的交易系统的例子:如果短期价格移动平均穿越长期价格移动平均,耶么在下一根K线持人多头头寸随着高性能计算机的普及,一个替代的交易系统开发方法已经变得可行。预测建模通过利用采用复杂数学算的软件,检验来自历史数据的指标,如价格、成交量、持仓量,以发现具预测能力的重复模式。预测模型本质上是个数学或逻辑公式,建立这些模式与目标变量或因变量之的关系。这是TSSB所使用的方法,相对基规则的方法,它具几个优点:
1智能建模软件利用机器学习可以发现非常复杂的模式或是隐藏在噪声之下人们难以发现的模式。
(2)一旦—个基于预测模型的交易系统发完成,它通常可以很容易的调整其操作,改变收益风险比以适应更广的范围。它可以在高交易频率低胜算和低胜算高交易频率之间取得平衡。这可以通过阀值控制模型预测转化为离散的买卖信号。
(3)设计良好的软件允许开发人员调整交易系统开发的自动化程度。有经验的开发者可以对整个过程进行良好的控制,把他们的知识转换为系统某些所需的属性;而缺乏经验的开发人员可以利用软件,完全自动化的来实现整个过程。
(4)一般来说,预测模型比基于规则的系统开发方法更能经受高级统计分析的检验。检验系统统计显著性的复杂分析算法可以更容易被纳入模型生成过程。
(5)预测建模是一个发展良好的数学学科,用于从数据集中最大量的提取有用的信息。直觉有助于提出方法以将原始数据集转换出大型候选指标列表。预测建模,即使是最简单的形式,如线性回归,也比靠人类直觉选择最好的候选指标并合成预测要更优。有150多名学者研究比较人类专家的统计模型,证明了这一事实。
预测模型
用预测模型方法开发交易系统依赖于市场价格运动的基本属性:所自市场都有会重复出现的模式,因此,可以用来预测未来价格行。例如,在一定条件下,趋势将持续直到力度耗尽。在其他情况下,不同的模式将出现,趋势后面更可能伴随着回归近期均值的走势。预剐模型研究历史市场数据,试图发现特征以区分这两种模式。预测模型的目标然后是发现足以盈利的重复出现的模式。一旦发现,模型将寻找该模式的再次发生。基于历史观察,模型将能够用于预测市场是否会快速上升、下降或盘整。这些预测可以通过阀值转化为买卖的决策。
指标变量和目标变量
预测模型通常不直接使用原始市场数据。相反,市场价格和其他序列,如交易量,通常会转换成两类变量,指标变量和目标变量。这是在模型训练、检验以及最终实盘交易的时候使用的数据.正是在这些变量的定义过程中,开发人员对交易系统发挥着他们的作用。
指标变量是严格按时间向后推移的。当进行实时交易时,对于任意给定的K线都将对指标进行计算,假设我们拥有足够的历史价格数据可以满足对指标的定义。例如,有人可能用当根K线的收盘价与回溯第5根K线的收盘价的变化分比来定义趋势。只要我们知道这两个价格,我们僦可以计算出这个趋势指标.TSSB可以计算出上百种不同类型的指标以对市场行为特征进行量化度量。目标变量是严格按时间向前推移的。(在经典回归模型中,目标通常指的是困变量。)目标揭示出未来的市场行为。我们可以利用历史数据计算目标变量,只要我们有足够的未来数据满足对目标变量的定义。显然,虽然当我们真正交易这些系统的时候,我们并不知道这些目标,除非我们有一个非凡的水晶球。例如,我们可以定义一个称为day-return的指标,表示第三天开盘价相对第二天开盘价的变动百分比,如果我们有价格的历史记录,我们可以在每根K线上计算出这个目标,除了最后两根K线。TSSB可以计算各种类型的目标变量。
总之,预测模型背后的基本思想是,指标可能包含可用于预测目标的信息。预测模型的任务就是寻找和利用任何此类信息。
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