मंगलवार, 27 जनवरी, 2015

विकल्प ट्रेडिंग एल्गोरिथ्म ......?

'सी' मी एक बातचीत एल्गोरिथ्म के विकास पर बेहतर पाने के लिए जा रहे हैं? कोई विकल्प? बैरी - मैं तुम्हें अधिभावी रणनीति से क्या मतलब है यकीन नहीं है। मी के रूप में ज्यादा पैसा बनाने के लिए है? एस कम से कम समय में संभव है? :? हो सकता है? यह सामान्य योजना के लिए खरोंच से शुरू करने के लिए: 1. अंतर्निहित का विश्लेषण - अंतर्निहित कारकों और टीए एफए, और sentimiento2 के बीच backtest सहसंबंध>। उतार-चढ़ाव impl भविष्यवाणी करने के लिए 1 से परिणामों का उपयोग करें? नियुक्ति और प्रवृत्ति (?) Subyacente3 की। M है कि "विकल्प की रणनीति का प्रयोग, भविष्यवाणियों के आधार पर? आपकी प्रतिक्रिया के beneficiosGracias के लिए सबसे अच्छा उत्पन्न होने की संभावना S

टिप्पणियाँ

एक रिस्पांस "विकल्प ट्रेडिंग एल्गोरिथ्म ......?"
  1. Barry789 का कहना है:

    विकल्प व्यापार से सबसे अधिक पैसा बनाने के साथ संबंध रहे हैं नहीं जो सभी के विकल्प के विभिन्न उपयोग करता है, कर रहे हैं।

    आप आदि, (लाभ है कि एक लंबे स्थिति पर डालता खरीदने) पदों की रक्षा, आय (कवर फोन लेखन) में वृद्धि, (एकमुश्त नग्न खरीदें और पुट और कॉल के नग्न बेचने के लिए) सट्टा करने के लिए उन्हें इस्तेमाल कर सकते विकल्पों में से एक बहुत कुछ कर रहे हैं और आप बाजार और शेयर आंदोलन और अस्थिरता पर अपनी मान्यताओं, यह सोचते हैं आप चाहते हैं किसी भी परिणाम को दोहराने के लिए उपयोग कर सकते हैं, लंबे और छोटे शेयर, सही हैं।

    तुम क्या करने की कोशिश कर रहे हैं कि क्या निर्णय लेते हैं, तो आप * दूसरों की तुलना में बेहतर काम करने वाले किसी भी रणनीति अगर वहाँ आप भविष्यवाणी कर रहे हैं बाजार की स्थितियों में * देखने के लिए मूल्य आंदोलनों का परीक्षण वापस चाहिए।

    वापस परीक्षण में दूसरे चरण के लिए रणनीति आप के खिलाफ खड़ा हो गया है कि जब देखने के लिए अनुकूल और प्रतिकूल उतार-चढ़ाव की सीमा का विस्तार करने के लिए है। LTCM था कि मुसीबतों 5 और 10 मानक विचलन की घटनाओं के लिए क्या मात्रा में अपनी रणनीति का परीक्षण नहीं का परिणाम थे।

    मैं गर्भित अस्थिरता के बारे में ज्यादा चिंता नहीं होगी। अल्पावधि में यह ज्यादा नहीं बदलता है। आप यह अतीत में क्या किया गया है यह आज है और क्या पता होना चाहिए, लेकिन अस्थिरता के अंतर्निहित है और इसकी बाजार के आंदोलन के रूप में रूप में एक बड़ा कारक नहीं होगा।

    आप मूल्य परिवर्तन का वितरण सामान्य रूप से लोगों का उपयोग मॉडलों के अधिकांश की धारणा है, जो वितरित नहीं है कि समझना चाहिए। मैंडलब्रॉट का काम इन बातों सबसे अच्छा स्थिर वितरण का उपयोग समझ रहे हैं कि प्रदर्शन किया है। एक दिलचस्प factoid (भी परेटो वितरण कहा जाता है) स्थिर में, मानक विचलन अपरिभाषित है।

    सामान्य या लॉग-सामान्य की धारणा सभी घटनाओं के आदर्श से +/- 3 मानक विचलन के भीतर होते हैं और तात्पर्य है कि LTCM दफन कि लोगों की तरह की घटनाओं और 10/19/87 की घटनाओं के एक 3,000 साल की घटनाओं में एक बार किए गए। आप मूल्य परिवर्तन को ध्यान से देखो, तो आप outliers का एक बहुत देखते हैं कि वहाँ होगा, मॉडल के भीतर फिट है, लेकिन जो नहीं है कि कीमतों में बदलाव जानकारी होती है।

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