إشارات التداول يكا

إشارات التداول يكا
هل يمكن للروح السخي عبور التحقق من تنفيذ دفتر الملاحظات لأنه عندما أنا باكتست هذه الاستراتيجية أنها ليست مربحة؟ الورقة سهلة الفهم.
وهنا اختبار باكتست. الخسارة فقط. أتسائل لماذا؟
لم أكن أرى الغو كله ولكن يبدو أنك دمرت تكاليف المعاملات. هو الفوز قليلا قبل أخذها بعين الاعتبار.
بالنظر إلى الاستراتيجيات المذكورة أعلاه، كنت أتساءل عما إذا كنت قد راجعت ورقة أدناه.
وقد نشرت أتيليو رمز ماتلاب مع ورقة.
تبدو الورقة أكثر وضوحا بالنسبة لي.
شكرا أندرو. وأعتقد أن الورقة التي ذكرتموها على أساس التكامل المشترك بدلا من العوامل يكا.
أهه أعتقد أنني الحصول على الخلط قليلا.
مبتدئ، ورقة 404 هل لديك اسم أو مرآة؟ شكر.
تحرير شكر جيد التاجر.
مهلا، شكرا لعملك. ولكن أنا أتساءل لماذا.
& كوت؛ إيغبورت = إيغبورت / np. sum (np. abs (إيغبورت)) * 250000 & كوت؛ بدلا من.
& كوت؛ إيغبورت = إيغبورت / np. sum (إيغبورت) * 250000 & كوت؛
مرحبا، شكرا ل ألغو الخاص بك. أنا حاليا دراسة هذه الورقة ويمكن لأي شخص تخبرني ما هو النتيجة و هف حقا؟ لماذا 2 ولماذا 5؟ بالإضافة إلى ذلك، ما هو العداد؟ لماذا 5؟ شكرًا!!
هل يمكنك شرح هذا الخط؟
نوم = - a * np. sqrt (1-b ** 2)
هل حددت المشكلة حتى الآن؟ لا يمكنني العثور على & كوت؛ موقع إغلاق & كوت؛ إشارة، أي عبس (s) & لوت؛ 0.5، في التعليمات البرمجية.
تخلت عن هذا النهج. هناك العديد من الطرق الأخرى للقيام بالمراجحة الإحصائية.
كان مجرد نظرة ثانية على التعليمات البرمجية الخاصة بك. لقد نفذت & كوت؛ إغلاق & كوت؛ إشارات غير صحيحة، إذا لم أكن مخطئا.
أغو الخاص بك يغلق جميع المراكز المفتوحة إذا نون من الأسهم في قائمة العائد عبس (النتيجة) & غ؛ 2 و هف & لوت؛ 5 و.
بدلا من ذلك، يجب أن تعامل كل سهم على حدة، وإذا القيمة المطلقة (النتيجة) & لوت؛ 0.5 ينبغي فقط إغلاق الموقف المتعلق بذلك المخزون.
Aqua، وهي الاستراتيجية التي وجدت الأوراق المالية للعمل بشكل أفضل، إن وجدت؟
عذرا، هناك خطأ ما. حاول مرة أخرى أو اتصل بنا عن طريق إرسال الملاحظات.
لقد أرسلت بنجاح تذكرة دعم.
سيكون فريق الدعم لدينا على اتصال قريبا.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا للبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان.
وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا للبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان.
وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.

التكتيكية ألفا في النظرية والممارسة (الجزء الثاني): تحليل المكون الرئيسي.
في الجزء الأول من هذه السلسلة، استكشفنا غرينولد & # 8217؛ ق القانون الأساسي للإدارة النشطة، ولماذا تؤدي نظرية إلى استنتاجات مضللة في وجود الارتباطات الأصول. في هذه المقالة سوف نقدم التمهيدي على أداة مفيدة لتقييم محفظة، تحليل المكونات الرئيسية (يكا)، وتوضيح كيف يكا يمكن أن تساعد في تحديد عدد الرهانات مستقلة في محفظة من الأصول المترابطة.
تحليل المكونات الرئيسية (يكا) هو تقنية لاستخراج الديناميات الذاتية، أو الكامنة، التي توجد في النظام. ولأغراضنا، سنقوم بتحقيق يكا على أكوان الاستثمار لتحديد المحركات المستقلة لتباين المحفظة. هذه برامج التشغيل الكامنة & # 8211؛ أو العوامل & # 8211؛ لا يمكن التعرف عليها بسهولة، على سبيل المثال، العوامل الفرنسية-الفرنسية (فاما والفرنسية، 1993)، بل هي جزءا لا يتجزأ في الكون نفسه. ونتيجة لذلك، فإن هذه الطريقة تتناقض مع تقنيات الانحدار النموذجية، مثل تحليل الأنماط المستندة إلى العوائد أو انحدارات عامل الفاما الفرنسية، التي تفرض هيكل عامل خارجي على مجموعة من الأصول لشرح التباين في المحفظة.
يمكن إجراء تحليل المكونات الرئيسية على مصفوفة ارتباط أو مصفوفة التباين. تحتوي مصفوفة التباين المشترك على معلومات حول الأصول & # 8217؛ والمخاطر، واتجاه هذا الخطر، في حين أن مصفوفة الارتباط تحتوي فقط على معلومات حول اتجاه المخاطر. بالنسبة لهذه السلسلة من المقالات، سنركز في المقام الأول على مصفوفة الارتباط. وذلك لأن في سياق المحافظ، الارتباط هو المتغير المستقل الوحيد الحقيقي، والذي لا يمكن تغييره من قبل مدير المحفظة. وعلى النقيض من ذلك، فإن مدير الحافظة لديه القدرة على توسيع نطاق مخاطر الاصول صعودا أو هبوطا من خلال تقديم النقد أو الرافعة المالية. يرجى الاطلاع على الملحق في أسفل هذه المقالة لمعرفة سبب ذلك.
يتضمن تحليل المكونات الرئيسية تحويل مصفوفة الارتباط الأصلية لاستخلاص حمولات العوامل والقيم الذاتية. وتكون التحميلات في شكل مصفوفة بنفس أبعاد مصفوفة الارتباط الأصلية. على سبيل المثال، إذا كان هناك 30 صف و 30 أعمدة في مصفوفة الارتباط الأصلية، سيكون مصفوفة التحميل أيضا 30 صف و 30 عمود. ويمثل كل عمود من مصفوفة التحميل عاملا كامنا يفسر جزءا من حركة المحفظة الأساسية. كل صف من مصفوفة التحميل يتوافق مع الأصل الموجود في عالم الاستثمار الأصلي. عندما يتقاطع أحد الأصول مع عمود نلاحظ الحساسية & # 8211؛ أو & # 8216؛ لوادينغ & # 8217؛ & # 8211؛ من ذلك الأصل على عامل معين. وبحسب التصميم، فإن كل عامل مستقل عن العوامل الأخرى، مما يعني أنه لا يوجد ارتباط صفري مع بعضها البعض.
عندما يتم تطبيق يكا على تحليل المحفظة، يشار إلى الأعمدة في مصفوفة التحميل باسم & # 8216؛ المحافظ الرئيسية & # 8217؛ لأنها تتكون من مراكز طويلة أو قصيرة في الأصول التأسيسية. وبهذه الطريقة، يمكن تفسير تحميل العوامل على أنه أسيت & # 8216؛ أوزان & # 8217؛ في هذا العامل & # 8217؛ s & # 8216؛ محفظة رئيسية & # 8217 ؛. وميكن مالحظة العوائد من هذه املحافظ الرئيسية من خالل تطبيق متجه الوزن على عائدات األصول، ولأنها مستقلة، فإن عوائد كل محفظة رئيسية سوف يكون لها ارتباط بني 0 إلى آخر. يمكننا & # 8216؛ مشروع & # 8217؛ وعوائد المحافظ الرئيسية مرة أخرى عبر الوقت كما نستطيع لأي نوع آخر من محفظة.
ولدى كل محفظة رئيسية قيمة ذاتية مقابلة، تصف نسبة إجمالي التباين الموحد للحافظة الذي يعزى إلى هذا العامل. وعندما تستخدم مصفوفة الارتباط في التحليل، يساوي مجموع الفروق القياسية عدد المتغيرات أو الأصول في الكون قيد التحليل؛ عندما تستخدم مصفوفة التباين المشترك مجموع القيم الذاتية إلى التباين الكلي للمحفظة. الشكل 1. يحدد القيم الذاتية أو الفروق القياسية المستمدة من يكا من مصفوفة الارتباط المكونة من 30 سهما في داو جونز على مدى 252 يوما من 1 أكتوبر 2018 حتى 30 سبتمبر 2018. ويبين الشكل 2. المحافظ الرئيسية من الأسهم التأسيسية، التي تحمل إيجابا أو سلبا على كل عامل.
الشكل 1. التباين القياسي من تحليل المكونات الرئيسية لمعدل داو جونز الصناعي، أكتوبر 2018 & # 8211؛ سبتمبر 2018.
مصدر البيانات: كسي.
الشكل رقم 2: تحميل العوامل للمكونات الرئيسية الخمسة عشر الأولى لمعدل داو جونز الصناعي، أكتوبر 2018 & # 8211؛ سبتمبر 2018.
مصدر البيانات: كسي.
وعند دراسة الفروق القياسية في الشكل 1، نلاحظ أن العامل الأول (المكون 1) يمارس تأثيرا غير متناسب على محفظة أسهم داو جونز 30. في الواقع، فهي مسؤولة عن تباين العامل التالي الأكثر تفسيرية، وحوالي 45٪ من مجموع التباين الحافظة. وبصفة عامة، في حالة الكون الذي يهيمن عليه رأس المال، فإن العامل الذي يلتقط معظم التباين في المحفظة يعتبر سوقا & # 8216؛ بيتا & # 8217؛ ويقيس درجة ارتباط حركة متوسط ​​المخزون ب حركة السوق ككل. يتم التحقق من ذلك من خلال ملاحظة أن كل سهم في أحمال داو في نفس الاتجاه على المكون 1. عوامل أخرى قد التقاط بعض قطاعات الصناعة، أو حساسية لأسعار الفائدة، أو علاقات المراجحة، على الرغم من الممارسة في كثير من الأحيان ليس من الواضح كيفية ربط وهو عامل كامن مشتق من خلال يكا إلى هياكل تجميع تقليدية أكثر.
وكما هو مبين أعلاه، من المفيد التفكير في تحميل العوامل في كل مكون رئيسي كأوزان في a & # 8216؛ محفظة رئيسية & # 8217 ؛. في الواقع، عندما يتم تطبيق (تحويل) هذه الأوزان على عائدات الأمن الأصلية، ونحن يمكن أن تنتج العائدات اليومية لكل محفظة الرئيسي، تماما كما نود لأي محفظة أخرى. وإذا ما نفذت بشكل صحيح، فإن الفرق بين المحفظة الرئيسية سيكون متناسبا مع التباين الموحد لهذا العامل. على سبيل المثال، أوضح المكون الرئيسي 1 في تحليلنا لأسهم داو 30 حوالي 45٪ من التباين القياسي من إجمالي المحفظة، بحيث عندما نعرض عوائد المحفظة الرئيسية 1 (انظر الشكل 3)، فإن العائد له تباين هو 45٪ من التباين في محفظة الوزن المتساوي من أسهم داو.
الشكل 3. العائدات إلى المحفظة الرئيسية 1. مقابل عائدات من محفظة متساوية الوزن من أسهم داو 30، و إتف تتبع ديا (ديا)
مصدر البيانات: كسي.
وبما أن محافظ عوامل المحفظة (أي المكونات الرئيسية) هي مصادر مستقلة مستقلة للمخاطر، يمكننا استخدامها لتحديد عدد الرهانات المستقلة. ومع ذلك، يكا ينتج مصفوفة التحميل التي تحتوي على نفس العدد من العوامل كما أن هناك أصول، لذلك نحن لا مزيد من الأمام. والهدف من ذلك هو تحديد عدد العوامل التي تستحوذ على جزء هام إحصائيا من تباين الحافظة؛ فقط هذه العوامل تمثل الرهانات المستقلة الحقيقية.
غوتمان (1954) و كايزر (1960، 1970)، أنه من أجل أن تكون كبيرة، "يجب أن يكون عاملا ما لا يقل عن اختلاف مثل المتغير الفردي" (نونالي وبرنشتاين، 1994). وفقا لطريقة كايزر-غوتمان، حيث أن متوسط ​​جميع القيم الذاتية القياسية هو 1، فإن العوامل الوحيدة ذات القيم الذاتية القياسية أكبر من 1 يمكن اعتبارها كبيرة. لاحظ أنه في الشكل 1 واضاف لدينا خط أفقي في 1 ترسيم عتبة قطع لأهمية. من الفحص البصري من الواضح أن 3 عوامل فقط تتجاوز هذه العتبة خلال العام الماضي، لذلك على هذا الأساس قد نقول أن هناك فقط 3 مصادر مستقلة كبيرة من المخاطر في اللعب في هذا الكون الأصول على مدى الفترة الزمنية التي تم تحليلها.
ولسوء الحظ، لاحظ هورن (1965) أنه حتى مصفوفات الارتباط التي تم إنشاؤها عشوائيا سوف تقدم مع ما يبدو أن عوامل هامة، وفقا لطريقة كايزر غوتمان، بحتة عن طريق الصدفة. وعلى هذا النحو، فقد بينوا أن طريقة كايزر - غوتمان تبالغ في تقدير عدد العوامل الهامة بشكل منهجي، واقترحت ألا تعتبر العوامل ذات أهمية كبيرة إلا إذا شرحت نسبة أكبر من التباين عما كان متوقعا من فرصة عشوائية.
ويبين الشكل 4. نفس عامل تحميل ل داو 30 كما في الشكل 1.، وخط أحمر يصف متوسط ​​التباين لكل عامل مشتق من 3000 مصفوفات الارتباط العشوائي من نفس البعد مصفوفة عينة (وتشكلت على مدى وقت مماثل فترة). لاحظ أن المكون 1 يتجاوز إلى حد كبير عتبة ما يمكن توقعه من المصفوفات العشوائية. ومع ذلك، فإن العوامل من 2 إلى 30 لا تتجاوز العتبة، مما يشير إلى أن هذه العوامل ليست ذات دلالة إحصائية. ويترتب على ذلك أنه على مدى الأيام ال 252 الماضية مؤشر داو جونز المكون من 30 سهم يمثل رهان مستقل إحصائيا واحدا فقط. وبعبارة أخرى، كان من المستحيل تقريبا تحقيق تنويع هادف من تجميع حافظات نشطة من أسهم داو.
الشكل 4. التباين المعياري من تحليل المكونات الرئيسية لمتوسط ​​داو جونز الصناعي (القضبان الزرقاء)، ومن مصفوفات الارتباط العشوائي (الخط الأحمر) من أكتوبر 2018 و # 8211؛ سبتمبر 2018.
مصدر البيانات: كسي.
الآن بعد أن لدينا فهم عام لكيفية تفسير نتائج يكا في سياق تحليل محفظة، يمكننا المضي قدما في صلب التحقيق لدينا. على وجه التحديد، في المقالات القليلة القادمة سوف ندرس مصادر المخاطر المستقلة في محافظ أكبر وأكثر تنوعا من الأسهم، وتحديد كم من هذا الخطر يتم التقاطها من قبل عالم أصغر بكثير من فئات الأصول العالمية. ولعله من المستغرب أن نبين كيف أن الكون الصغير نسبيا من فئات الأصول العالمية يحتوي على غالبية الرهانات المستقلة المتاحة في الأسواق العالمية. الأهم من ذلك، سنقوم ربط هذه الحقيقة مرة أخرى إلى غرينولد & # 8217؛ ق القانون الأساسي للإدارة النشطة لإظهار لماذا توزيع الأصول النشطة قد تهيمن على اختيار الأمن النشط في السعي لتحقيق أداء استثماري أفضل.
ويستخدم الشكل 5 مخططات متجهية لتوضيح كيفية تضافر قوى الاتجاه من اثنين من الأصول، عند الاحتفاظ بها في محفظة، للتأثير على التقلب العام للمحفظة، وذلك كدالة للارتباط بين الأصول. النظر في محفظة مع نصف وحدة من الأصول أ، مع التقلب، ونصف وحدة من الأصول ب، مع التقلب. اإن تقلب املحفظة هو املرجح املرجح لتقلبات املوجودات الفردية يف مواجهة التقلب، ويتم اإظهار اجتاه التقلبات بني املوجودات من خالل العالقة.
الشكل 5. تقلب الحافظة كمجموعة من النواقل.
في 1.a نلاحظ كيف تجمع قوى التقلب في المحفظة عندما تكون الأصول مترابطة تماما (). لاحظ أن نواقل تقلب تتحرك في نفس الاتجاه بالضبط، بحيث تقلب محفظة هو ببساطة مجموع مرجح من التقلبات الفردية:. في 1.b نلاحظ كيف تتجمع ناقلات تقلب عندما الأصول ليس لها ارتباط (). في هذه الحالة، تتحرك الأصول في اتجاهات غير ذات صلة تماما، ويمثل تقلب المحفظة من قبل الوتر من مثلث يمين الزاوية. في الواقع، يمكننا استخدام نظرية بيثاغوران لحل تقلب محفظة:، لذلك، الذي يعمل بها إلى 11.2٪ (لاحظ أن الارتباطات الأخرى سوف تعمل كذلك، ولكنها تتطلب قليلا علم المثلثات أكثر تعقيدا). ويلاحظ أنه عندما لا تتماشى قوى التقلبات في نفس الاتجاه تماما، فإن تقلب المحفظة أقل من مجموع تقلبات الأصول المكونة.
ويبين الشكلان 1 و ج -1 كيف يمكن لمدير الحافظة أن يوسع نطاق التعرض للموجودات من أجل تغيير ملف المخاطر للمحفظة. في هذه الحالة يتحرك إلى 1.4 وحدة من الأصول و 0.6 وحدة من الأصول ب، وهذا يغير بشكل كبير تقلب محفظة. ومع ذلك، فإنه حتى عندما يوازن بشكل فعال مع الأصول، تبقى العلاقة بين الأصول ثابتة. على هذا النحو، يمكنك أن ترى لماذا، عندما يتعلق الأمر بتحليل الرهانات مستقلة في محفظة، لا ينبغي لنا أن يصرف من التقلبات النسبية. الترابط هو السمة الوحيدة التي لا تمحى، والتي هي خارجة عن سيطرة المستثمرين.
ريسولف أسيت ماناجيمنت Inc. ("ريزولف"). مسجل كمدير صندوق الاستثمار في أونتاريو ونيوفاوندلاند ولابرادور، ومدير محفظة ومعفاة تاجر السوق في أونتاريو، ألبرتا، كولومبيا البريطانية ونيوفاوندلاند ولابرادور. في الولايات المتحدة ريسولف مسجل لدى لجنة الأوراق المالية والبورصات الأمريكية كمستشار استثمار غير مقيم.
معلومات تطلعية. وقد تتضمن محتويات هذه الوثيقة "معلومات تطلعية" بالمعنى المقصود في قانون الأوراق المالية (أونتاريو) والتشريعات المماثلة في المقاطعات والأقاليم الأخرى. ولأن هذه المعلومات التطلعية تنطوي على مخاطر وشكوك، فإن نتائج الأداء الفعلي قد تختلف جوهريا عن أي توقعات أو توقعات أو توقعات أو متورطة في مثل هذه المعلومات التطلعية. ولذلك، يحذر المستثمرون المحتملون من عدم الاعتماد بشكل لا مبرر له على هذه البيانات التطلعية. وبالإضافة إلى ذلك، عند النظر في أي معلومات أداء سابقة واردة في هذه الوثيقة، يجب على المستثمرين المحتملين أن يضعوا في اعتبارهم أن النتائج السابقة ليست بالضرورة مؤشرا على النتائج المستقبلية، وليس هناك أي ضمان بأن نتائج مماثلة لتلك التي نوقشت هنا سوف يتحقق. محتويات هذا العقد تتحدث اعتبارا من تاريخ هذا العقد ولا حل أو أي التابعة لها أو ممثل عنها يفترض أي التزام لتقديم تنقيحات لاحقة أو التحديثات على أي معلومات تاريخية أو تطلعية الواردة في هذه الوثيقة لتعكس وقوع الأحداث و / أو التغيرات في الظروف بعد تاريخه.
معلومات عامة بشأن العودة. وتعكس بيانات الأداء قبل أغسطس 2018 أداء الحسابات التي تديرها شركة دندي للأوراق المالية المحدودة، والتي استخدمت نفس صناع القرار الاستثماري والعمليات والأهداف والاستراتيجيات التي استخدمها ريزولف منذ أن أصبحت مسجلة وبدأت عملياتها في أغسطس 2018. السجلات التي وثيقة ودعم هذا الأداء الماضي متوفرة عند الطلب. ويعبر عن الأداء بالدولار الكندي، بعد خصم رسوم الإدارة المعمول بها. أما العوائد المشار إليها لسنة واحدة أو أكثر فهي سنوية. الأداء السابق ليس مؤشرا للأداء المستقبلي.
معلومات عامة عن استخدام المعايير المرجعية. وقد اختيرت المؤشرات المدرجة لأغراض المقارنة بين الأداء والمعايير الواسعة النطاق والمعروفة على نطاق واسع. وقد يكون الأداء أو لا يرتبط بأي من هذه المؤشرات ولا ينبغي اعتباره بديلا لأي من هذه المؤشرات. مؤشر S & P / تسكس المركب (نيت تر) ("S & P تسكس تر") هو المؤشر الرئيسي ومقياس السوق الرئيسي الرئيسي لأسواق الأسهم الكندية. مؤشر ستاندرد آند بورز 500 لسعر الأسهم المركب (مؤشر ستاندرد آند بورز 500) هو مؤشر مرجح بأوزان 500 سهم يهدف إلى أن يكون عينة تمثيلية للشركات الرائدة في الصناعات الرائدة داخل الاقتصاد الأمريكي.
معلومات عامة عن الأداء الافتراضي والنتائج المحاكية. وتستند هذه النتائج إلى نتائج أداء محاكاة أو افتراضية لها بعض القيود المتأصلة. على عكس النتائج في سجل الأداء الفعلي، هذه النتائج لا تمثل التداول الفعلي. وبسبب عدم تنفيذ هذه الصفقات فعليا، فقد تكون هذه النتائج قد عوضت بشكل مفرط أو مفرط عن تأثير بعض عوامل السوق، إن وجدت، مثل نقص السيولة. برامج التداول المحاكاة أو الافتراضية بشكل عام تخضع أيضا لحقيقة أنها مصممة مع الاستفادة من بعد. لا يوجد أي تمثيل بأن أي حساب أو صندوق تديره شركة ريزولف سيحقق أو يحتمل أن يحقق أرباحا أو خسائر مماثلة لتلك التي تظهر. وال تشمل النتائج التكاليف األخرى إلدارة المحفظة) مثل رسوم الحراسة أو الرسوم القانونية أو مراجعة الحسابات أو الرسوم اإلدارية أو غيرها من األتعاب المهنية (. لم تتم مراجعة أو مراجعة محتويات هذا التقرير من قبل محاسب مستقل أو شركة اختبار مستقلة أخرى. ويمكن الحصول على معلومات أكثر تفصيلا بشأن طريقة حساب الرسوم البيانية عند الطلب. أي صندوق أو حساب فعلي يحل يدير سوف يستثمر في ظروف اقتصادية مختلفة، خلال فترات مع تقلبات مختلفة وفي أوراق مالية مختلفة عن تلك المدرجة في الرسوم البيانية الأداء الافتراضي هو مبين. ولا يوجد أي تمثيل بأن أي صندوق أو حساب سيؤدي كما تشير المخططات الافتراضية أو غيرها من الرسوم البيانية للأداء.
معلومات عامة عن عملية المحاكاة. وقد استخدم النموذج المنهجي بيانات الأسعار التاريخية من صناديق التداول المتداولة ("إتفس") التي تمثل فئات الأصول الأساسية التي تتاجر بها. حيث لم تكن بيانات إتف متوفرة في السنوات السابقة، تم استخدام بيانات السوق المباشرة لإنشاء إشارات التداول. وتستند النتائج النظرية المبينة على نماذج وحسابات واسعة متاحة لأي مستثمر محتمل للمراجعة قبل اتخاذ قرار بالاستثمار.

التوضيح مع إنفانتينو & # 8217؛ ق استراتيجية يكا.
دعم رياضي قوي.
ويدعم ألغوكانت من قبل مكتبتنا العددية (سوانشو)، لذلك تصبح إشارات استراتيجية الحوسبة مهمة بسيطة جدا، وعادة ما يستغرق الرمز بضعة أسطر فقط. على سبيل المثال، تحسب إستراتيجية إنفانتينو & # 8217 إشارات الشراء / البيع استنادا إلى تحليل المكون الرئيسي (يكا). في ما يلي مقتطف الشفرة لحساب المصفوفة D لعائد & # 8220؛ ذي الأبعاد المنخفضة & # 8221؛ (المذكورة في الصفحتين 25 و 26 في الورقة):
نماذج استراتيجية سريعة.
مع ألغوقوانت، استراتيجيات الترميز للمحاكاة يمكن القيام به مع الحد الأدنى من الجهد. فئة استراتيجية يحتاج فقط لتنفيذ واجهة، استراتيجية. المحاكاة في ألغوقانت هي التي يحركها الحدث، لذلك تحتاج استراتيجية فقط للاشتراك في الأحداث التي تهم، مثل التغيرات في الأسعار، وإعدام النظام، وما إلى ذلك من خلال تنفيذ معالجات الحدث المقابلة، وتسمى الاستراتيجية مرة أخرى عندما حدث الأحداث المكتتب بها. هنا هو الهيكل العظمي ل Infantino2018Strategy مما يجعل ديسيسيونس التجارة على التحديثات السعر:
تحميل البيانات مريحة.
يمكن تحميل بيانات الأسعار التاريخية من مصادر مختلفة (مثل بلومبرغ و ياهو! فينانس و غين كابيتال و كومبوستات وغيرها) للمحاكاة. على سبيل المثال، نستخدم بيانات نهاية اليوم من Yahoo! المالية في المحاكاة لدينا. يقوم مقتطف الشفرة التالي بتحميل ملفات البيانات المخزنة مؤقتا في القرص الصلب أو تنزيلها تلقائيا من Yahoo! موقع التمويل إذا كانت ذاكرة التخزين المؤقت غير موجودة.
بسيطة محاكاة الإعداد.
محاكي مع خيارات مختلفة يمكن تكوين بسهولة. على سبيل المثال، نقوم بتكوين جهاز محاكاة لتحديث الاستراتيجية مع المشاهدات المتزامنة لأعماق المنتج من خلال هذا:
فليكسيبل & أمب؛ مقاييس الأداء الموسعة للتحليل.
هناك الكثير من مقاييس الأداء المتاحة لك لتحليل أداء الاستراتيجية الخاصة بك (انظر حزمة الأداء لمزيد من التفاصيل). يمكنك أيضا تطوير مريح مجموعة الخاصة بك من التدابير.
تحليل الحساسية موازية ومحاكاة مونت كارلو.
عادة، تأخذ استراتيجية في عدد قليل من المعلمات، ونحن نريد أن نجد الأمثل لتلك التجارة مع. وبالإضافة إلى ذلك، نحن مهتمون أيضا مدى حساسية أداء الاستراتيجية هو تغيير هذه المعايير. مع موازية سنسيتيفيتياناليزر في ألغوقوانت، يمكنك العثور على الجواب في المؤامرات مع بضعة أسطر من التعليمات البرمجية (انظر Infantino2018ParamAnalysis):
المحاكاة على مختلف المعلمات تعمل بالتوازي من خلال الاستفادة من جميع النوى وحدة المعالجة المركزية المتاحة، بحيث يمكن الحصول على نتائج عدة مرات أسرع. الى جانب ذلك، يمكنك أيضا تشغيل مكسيمولاتيون مع نماذج الأسعار للتخصيص.