Trading Estratégias Matlab

Estamos oferecendo o curso on-line Cryptocurrency Trading com Python conduzido em tempo real através do Adobe Connect. Este curso é conduzido por Nick Kirk, um especialista em algoritmos cripto trading e um desenvolvedor quantitativo, e é moderado pelo Dr. Ernest Chan. Os participantes receberão código-fonte e dados do Python para backtesting. Gemini Exchanges Sandbox ambiente será usado, que oferece funcionalidade de troca completa usando fundos de teste, para testar API conectividade ea execução de estratégias. Número máximo de participantes: 30. Total de horas: 6. Taxa: 499. Datas e horários: 11 e 18 de março. Sábados. 10: 00-13: 00 hora de Nova York. Inscrição: Email ernestepchan, ou clique no botão abaixo. O plano do curso pode ser baixado aqui. Sobre Nick Kirk Nick é um algoritmo algorítmico cripto comerciante e desenvolvedor quantitativo. Ele tem mais de 10 anos de experiência no desenvolvimento, automatização e integração de sistemas de negociação para bancos de investimento e empresas de gestão de activos. Antes de trabalhar em Finanças, trabalhou na IBM Labs e Siemens Research. Ele já ensinou algoritmo cripto negociação no Instituto CQF a grande aclamação. Elogios para esta oficina Nick é um defensor muito apaixonado das criptocorrências. Fiquei muito satisfeito por ter participado de uma de suas oficinas de negociação criptocorrente no passado. Seu entusiasmo franco, juntamente com seu conhecimento em profundidade sobre o resultado do campo em uma experiência muito positiva e valor acrescentado na negociação cryptocurrency com implementação hands-on real. Em combinação com Ernie Chan, o guru da negociação de algo, a mistura vai ser 8216explosive8217 Cant wait8221 8211 Konstantinos Moutsioulis Analista de Portfólio, Banco Holandês de Desenvolvimento, Área de Haia 8220I fiquei muito impressionado com workshops anteriores do Ernies e gostei de discutir idéias de negociação de criptocorrência Com Nick em muitas ocasiões. Estou ansioso para a sua parceria única na próxima Workshop Bitcoin8221. 8211 Stephen Hope Ex-Chefe de Estratégias de Negociação Quantitativa de Renda Fixa, BNP Paribas Vou estar a leccionar um workshop on-line sobre Técnicas de Inteligência Artificial para Comerciantes em Maio. Esta é uma oficina de 6 horas que introduz o uso de técnicas de inteligência artificial para a identificação de variáveis ​​preditivas úteis e regras de negociação para a previsão de retornos. A ênfase será colocada nas técnicas para evitar o viés de dados e nos modelos de seleção de ações. Serão fornecidas licenças de teste gratuitas para Matlab Statistics e Machine Learning e Neural Network Toolboxes, bem como conjuntos de dados de amostra para backtesting. (Os tutoriais de programação MATLAB pré-gravados estão incluídos.) Número máximo de participantes: 14. Total de horas: 6. Taxa: 899. Datas e horários: 13 e 20 de maio. Sábados, das 10: 00h às 13: 00h, horário de Nova York. Inscrição: Email ernestepchan, ou clique no botão abaixo. O plano do curso pode ser baixado aqui. O Backtesting de curso on-line já está disponível. Isso consiste em sessões gravadas do Adobe Connect. O foco está em descobrir e evitar várias armadilhas durante o processo de backtesting que podem degradar a previsão de desempenho. Exercícios ilustrativos são extraídos de uma estratégia de futuros e uma estratégia de negociação de carteira de ações usando MATLAB. As licenças de teste MATLAB gratuitas serão organizadas para exercícios extensivos em sala de aula. Nenhum conhecimento prévio de MATLAB é necessário, mas alguma experiência com programação é necessária. O requisito de matemática é estatísticas básicas de nível universitário. Total de horas: 7 horas de sessão gravada. Taxa: 499. Inscrição: Email ernestepchan, ou clique no botão abaixo. O plano do curso pode ser baixado aqui. Ernie também oferece workshops em pessoa em Londres. Esses workshops podem se qualificar para créditos de educação continuada do Instituto CFA. Louvor pelas nossas oficinas: 8220 Um excelente curso por um grande professor. Ernie explicou e aplicou claramente as diferentes áreas da Inteligência Artificial, forneceu informações inestimáveis ​​sobre seus méritos relativos e deu-me a confiança para implementá-las em minha própria negociação.8221 8211 Dr. Nikhil Shenai (Ph. D. Imperial College, BA, Cambridge University), Fundador da EK Technologies (Quantitative Trading amp Desenvolvimento) 82208230thank você novamente para o curso Momentum Estratégias esta semana. Foi muito benéfico. Eu encontrei suas explicações dos conceitos muito claros e os exemplos bem desenvolvidos. Eu gosto da abordagem rigorosa que você toma para a avaliação de estratégia.8221 8211 Andrew B. 8220 Ernie8217s workshop oferece insights particularmente útil na implementação de estratégias de negociação rentável e that8217s além de seu conteúdo books8217. E ele é um dos mais pacientes e dando instrutores que eu já conheci 8220 8211 K. W. Fung, CQF, Fundador do Quants Investment 8220 Estas oficinas me forneceram familiaridade e confiança suficientes para enfrentar as últimas pesquisas. Apenas o segmento em ordens de varredura de intermarket no curso MFT valia o preço de admissão para todos os três workshops que eu fui. 8220 8211 Cedric Yau 8220 Dr. Chan 8230 é um fenomenal instrutor8230 8221 8211 Avaliação do aluno anônimoJ. Welles Wilder, Jr. 8211 Estratégia de Negociação de Estratégia de Volatilidade (Entrada) I. Estratégia de Negociação Desenvolvedor: J. Welles Wilder, Jr. Conceito: Tendência de seguimento baseado em fugas de volatilidade. Fonte: Wilder, J. W. (1978). Novos Conceitos em Sistemas Técnicos de Negociação. Greensboro: Pesquisa de Tendências. Objectivo de Investigação: Verificação de desempenho do modelo de inversão de duas fases (longshort). Especificação: Tabela 1. Resultados: Figura 1-2. Carteira: 42 mercados de futuros de quatro grandes setores de mercado (commodities, moedas, taxas de juros e índices de ações). Dados: 33 anos desde 1980. Plataforma de Teste: MATLAB. II. Teste de Sensibilidade Todos os gráficos 3-D são seguidos por gráficos de contorno em 2D para o Fator de Lucro, Índice de Sharpe, Índice de Desempenho da Úlcera, CAGR, Drawdown Máximo, Ganhe Média Razão de Perdas. A imagem final mostra a sensibilidade da curva de equidade. Variáveis ​​Testadas: Constant amp LookBack (Definições: Tabela 1): Figura 1 Desempenho da Carteira (Entradas: Tabela 1 Comissionamento amp Slippage: 0). Estratégia de Negociação de Padrões de Hikkake (Filtro 038 Saída) I. Estratégia de Negociação Desenvolvedor: Dan Chesler, CTM, CTA . Conceito: Estratégia de negociação baseada em fugas falsas. Objetivo de Pesquisa: Verificação de desempenho do padrão hikkake. Especificação: Tabela 1. Resultados: Figura 1-2. Configuração de comércio: Long Trades: O padrão de hikkake bullish (a. k.a. o bullup 8220inside dia falso breakout8221) consiste em duas barras de preço. O primeiro bar é um bar dentro. A segunda barra tem uma baixa mais alta e uma baixa mais baixa do que a primeira barra. Curtas: O padrão bearish hikkake (a. k.a. o bearish 8220inside dia falso breakout8221) consiste em duas barras de preço. O primeiro bar é um bar dentro. A segunda barra tem uma maior alta e uma maior mais baixa do que a primeira barra. Entrada comercial: longas negociações: Uma parada de compra é colocada uma marca acima do alto da barra dentro do padrão de hikkake bullish. Curta Trades: Um stop de venda é colocado um tick abaixo da baixa da barra dentro do padrão bearik hikkake. Os sinais devem ser gerados dentro de três barras do padrão de hikkake. Trade Exit: Tabela 1. Carteira: 42 mercados de futuros de quatro grandes setores de mercado (commodities, moedas, taxas de juros e índices de ações). Dados: 34 anos desde 1980. Plataforma de Teste: MATLAB. II. Teste de Sensibilidade Todos os gráficos 3-D são seguidos por gráficos de contorno em 2D para o Fator de Lucro, Índice de Sharpe, Índice de Desempenho da Úlcera, CAGR, Drawdown Máximo, Ganhe Média Razão de Perdas. A imagem final mostra a sensibilidade da curva de equidade. Variáveis ​​Testadas: TrendIndex amp TimeIndex (Definições: Tabela 1): Figura 1 Desempenho da Carteira (Entradas: Tabela 1 Comission amp Slippage: 0). Long Trades: O padrão de hikkake bullish (a. k.a. a bullup 8220inside dia falso breakout8221) consiste em duas barras de preços. A primeira barra é uma barra interior (i. e. Highi 1 lt Highi 2 e Lowi 1 gt Lowi 2 Índice: i Current Bar). A segunda barra tem uma altura mais baixa e uma mais baixa que a primeira barra (isto é, Highi lt Highi 1 e Lowi lt Lowi 1 Index: i Current Bar). Curtas: O padrão bearish hikkake (a. k.a. o bearish 8220inside dia falso breakout8221) consiste em duas barras de preço. A primeira barra é uma barra interior (i. e. Highi 1 lt Highi 2 e Lowi 1 gt Lowi 2 Índice: i Current Bar). A segunda barra tem uma alta mais alta e uma maior mais baixa do que a primeira barra (ou seja, Highi gt Highi 1 e Lowi gt Lowi 1 Índice: i Long Trades: Closei Closei TrendIndex. : Se TrendIndex 0, em seguida, o filtro de tendência é desligado TrendIndex 0, 200, Passo 5 Trades Long: Um stop de compra é colocado um tick acima do alto da barra interior no padrão bullik hikkake. O sinal deve ser gerado dentro de três barras Do padrão do hikkake Curtas Trades: Um stop de venda é colocado um tick abaixo da baixa da barra interior no padrão de hikkake de baixa. O sinal deve ser gerado dentro de três barras do padrão de hikkake Tempo Sair: n dia ao fechar , N TimeIndex Padrão Saída: Long Trades: Um stop de venda é colocado um tick abaixo da menor baixa do padrão (o período entre a primeira barra do padrão hikkake ea barra de entrada) Short Trades: Um stop de compra é colocado um Acima do ponto mais alto do padrão (o período entre o f Primeira barra do padrão de hikkake e a barra de entrada). Parar Perda Saída: ATR (ATRLength) é o Average True Range durante um período de ATRLength. ATRStop é um múltiplo de ATR (ATRLength). Long Trades: Um stop de venda é colocado na entrada ATR (ATRLength) ATRStop. Curtas: Uma parada de compra é colocada na entrada ATR (ATRLength) ATRStop. TimeIndex 1, 196, Passo 5 ATRLength 20 ATRStop 6 TrendIndex 0, 200, Passo 5 TimeIndex 1, 196, Passo 5