Análise de cluster para avaliação de estratégias de negociação

Análise de Cluster para Avaliar Estratégias de Negociação ITG.
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Avaliando Estratégias de Negociação.
3 pensamentos sobre & ldquo; Análise de cluster para avaliação de estratégias de negociação & rdquo;
Tópico: o texto ea condução são perigosos, o tempo o afetou ou não.
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Conhecimento ou inconscientemente, você tira do que aprendeu ao longo do caminho.

Análise de cluster para avaliação de estratégias de negociação
Neste artigo, apresentamos uma nova metodologia para identificar empíricamente as principais estratégias utilizadas por um comerciante usando apenas dados de preenchimento pós-negociação. Para fazer isso, aplicamos uma técnica de cluster estatística bem estabelecida chamada k-means para uma amostra de "gráficos de progresso", que representa a parte da ordem concluída por cada ponto do dia como medida da agressividade de um comércio. Nossa metodologia identifica as principais estratégias usadas por um comerciante e determina qual estratégia o comerciante usou para cada ordem na amostra. Tendo identificado a estratégia utilizada para cada ordem, a análise de custos de negociação (TCA) pode ser feita por estratégia. Também discutimos maneiras de explorar esta técnica para caracterizar o comportamento do comerciante, avaliar o desempenho do comerciante e sugerir os benchmarks apropriados para cada estratégia de negociação distinta.
Avaliar o desempenho do comerciante é um desafio porque os comerciantes geralmente variam suas estratégias de acordo com os objetivos de cada comércio. Por exemplo, quando as encomendas são comparadas ao aberto, os comerciantes podem carregar seus negócios, talvez executando uma grande parte do comércio no leilão de abertura. Para pedidos maiores e mais impactantes, os comerciantes podem optar por negociar mais passivamente, estendendo a ordem por um período mais longo.
de tempo. Idealmente, a análise de custos de negociação (TCA) deve levar em consideração a estratégia subjacente do comerciante. Na realidade, fazê-lo é desafiador porque 1) não é claro como caracterizar as estratégias subjacentes utilizadas pelo comerciante e 2) mesmo que as estratégias fossem conhecidas, determinando quais ordens se aplicam a qual estratégia pode ser difícil se essa informação não for capturada em bases de dados pós-comércio.
À luz desses desafios, uma abordagem comum para avaliar o desempenho do comerciante é agrupar trocas por algoritmo como um proxy para a estratégia subjacente do comerciante. Se os comerciantes usam algoritmos específicos para atingir seus objetivos (por exemplo, usando Algoritmos Limpos para negociações comparadas com o fim, Algoritmos VWAP para negociações bancadas para VWAP, etc.), essa abordagem faz sentido porque o algoritmo é a estratégia. No entanto, os comerciantes de alto toque geralmente usam algoritmos como táticas em vez de estratégias, alternando entre diferentes algoritmos dentro de uma determinada ordem. Como resultado, o TCA por algoritmo não fornecerá informações sobre a eficácia da estratégia híbrida do comerciante.
Outra abordagem comumente utilizada para avaliar o desempenho do comerciante é avaliar seu desempenho no contexto da agressividade média. Por exemplo, pode-se olhar o gráfico de progresso médio de um comerciante para ver de forma passiva ou agressiva o comerciante tende a trabalhar ordens e avaliar o desempenho nesse contexto. Essas médias podem não ser significativas, no entanto, à medida que se agregam em estratégias subjacentes. Por exemplo, a Figura 1 mostra o gráfico de progresso de preenchimento agregado para um comerciante único. Do gráfico, parece que a estratégia subjacente deste comerciante é o VWAP. No entanto, na realidade, esse comerciante pode ter usado estratégias múltiplas que se assemelham ao VWAP em conjunto, mesmo que o comerciante nunca tenha realmente direcionado o VWAP em pleno dia em uma única ordem.

Kathryn Berkow.
Ph. D. em matemática aplicada e amp; estatísticas, Stony Brook University M. S. em matemática aplicada e amp; Estatísticas, Stony Brook University Honors B. S. com distinção em ciências matemáticas, University of Delaware B. A. em computador e Ciências da informação, Universidade de Delaware.
Selecione Publicações.
& # 8220; Cluster Analysis for Evaluating Trading Strategies & # 8221; The Journal of Trading, Verão 2018, Vol. 7, nº 3, pp. 6-11. & # 8220; Inside the Opening Auction & # 8221; The Journal of Trading, Winter 2018, vol. 7, No. 1, pp. 7-14. & # 8220; Análise Comparativa de Caminhos Genéticos Usando Modelagem de Equação Estrutural & # 8221; Proc. 2018 Conferência Internacional IEEE sobre Avanços Computacionais em Ciências Biológicas e Médicas, 2018.
Alfred Lerner College of Business & amp; Economia 303 Alfred Lerner Hall Newark, DE 19716.

Como faço para usar Fibonacci Clusters para criar uma estratégia de negociação forex?
As ferramentas comerciais de Fibonacci - como retracements, arcs, fãs e clusters - são baseadas nas propriedades matemáticas da seqüência de Fibonacci. Acreditando que os grupos de comércio (como a natureza humana) em padrões aproximadamente mensuráveis ​​que têm alguma relação com as derivações dos Fibonacci, comerciantes e analistas usam clusters de Fibonacci para ver quais níveis de suporte e resistência têm uma maior probabilidade de reversão do que outros.
Os comerciantes de Forex implementam uma análise de cluster Fibonacci, assim como os comerciantes de ações tradicionais. Eles identificam diferentes grupos de retracões de Fibonacci confirmados ao longo do tempo e intercâmbios centrais e de reversão nas áreas de maior concentração. Todas as ferramentas Fibonacci são implementadas manualmente e subjetivamente com base no investidor individual. Todas as zonas de apoio e resistência são, de certa forma, subjetivas, mas a comercialização de Fibonacci (como o comércio de ondas Elliott ou outras ferramentas de análise independentes da segurança) ampliam essa subjetividade. Os comerciantes e os analistas são mais propensos a usar clusters como forma de confirmar os níveis de suporte e resistência que foram sinalizados por outro indicador.
Um método comum é combinar um indicador que mostra o volume de negócios por preço, talvez até outro gráfico. Isso permite que o comerciante veja quais áreas de alto suporte e resistência também se correlacionam com alto volume comercial.
Tradicionalmente, os clusters de Fibonacci são representados em um gráfico de preços de par de moedas como uma série de barras sombreadas ao longo do eixo dos extremos e da direita. Sempre que um nível de retração funciona como uma linha de suporte ou de resistência, uma linha é adicionada à coluna do cluster. Cada nível de retração sobreposto torna a seção correspondente na coluna do cluster mais escura. As áreas de maior concentração são consideradas áreas de suporte e resistência mais significativas.