خيارات التداول الكمي

التداول الكمي ما هو التداول الكمي يتكون التداول الكمي من استراتيجيات التداول القائمة على التحليل الكمي. والتي تعتمد على الحسابات الحسابية وعدد الطحن لتحديد الفرص التجارية. وبما أن التجارة الكمية تستخدم عادة من قبل المؤسسات المالية وصناديق التحوط. فإن المعاملات عادة ما تكون كبيرة الحجم وقد تنطوي على شراء وبيع مئات الآلاف من الأسهم والأوراق المالية الأخرى. ومع ذلك، أصبح التداول الكمي أكثر شيوعا من قبل المستثمرين الأفراد. هبوط سعر التداول الكمي يعد السعر والحجم اثنين من مدخلات البيانات الأكثر شيوعا المستخدمة في التحليل الكمي باعتبارها المدخلات الرئيسية للنماذج الرياضية. وتشمل تقنيات التداول الكمية تداول عالية التردد. التداول الخوارزمي والمراجحة الإحصائية. هذه التقنيات هي سريعة إطلاق النار وعادة ما يكون آفاق الاستثمار على المدى القصير. العديد من التجار الكميون أكثر دراية بالأدوات الكمية، مثل المتوسطات المتحركة ومؤشرات التذبذب. فهم التداول الكمي يستفيد التجار الكميون من التكنولوجيا الحديثة، والرياضيات، وتوافر قواعد بيانات شاملة لاتخاذ القرارات التجارية المعقولة. يأخذ التجار الكميون أسلوب التداول ويخلقون نموذجا له باستخدام الرياضيات، ثم يطورون برنامجا حاسوبيا يطبق النموذج على بيانات السوق التاريخية. النموذج ثم باكتستد والأمثل. وإذا تحققت نتائج مواتية، فإن النظام ينفذ بعد ذلك في الأسواق الآنية برأس مال حقيقي. ويمكن وصف الطريقة التي يمكن بها وصف نماذج نماذج التداول الكمي بشكل أفضل باستخدام القياس. النظر في تقرير الطقس الذي يتنبأ الأرصاد الجوية 90 فرصة المطر بينما الشمس مشرقة. ويستمد علم الأرصاد الجوية هذا الاستنتاج البدائي من خلال جمع وتحليل البيانات المناخية من أجهزة الاستشعار في جميع أنحاء المنطقة. ويكشف التحليل الكمي المحوسب عن أنماط محددة في البيانات. عندما تتم مقارنة هذه الأنماط مع نفس الأنماط التي كشفت عنها البيانات المناخية التاريخية (باكتستينغ)، و 90 من أصل 100 مرة النتيجة هي المطر، ثم يمكن للأرصاد الجوية استخلاص النتيجة بثقة، وبالتالي 90 التوقعات. ويطبق التجار الكميون نفس العملية على السوق المالية لاتخاذ قرارات التداول. مزايا ومساوئ التداول الكمي الهدف من التداول هو حساب الاحتمال الأمثل لتنفيذ تجارة مربحة. يمكن للمتداول النموذجي مراقبة وتحليل واتخاذ قرارات التداول على عدد محدود من الأوراق المالية بشكل فعال قبل أن تتجاوز كمية البيانات الواردة عملية اتخاذ القرار. إن استخدام تقنيات التداول الكمية يضيء هذا الحد باستخدام أجهزة الكمبيوتر لأتمتة قرارات المراقبة والتحليل والتداول. التغلب على العاطفة هي واحدة من أكثر المشاكل انتشارا مع التداول. سواء كان ذلك الخوف أو الجشع، عند التداول، والعاطفة يخدم فقط لخنق التفكير العقلاني، الأمر الذي يؤدي عادة إلى خسائر. لا تمتلك الحواسيب والرياضيات العواطف، لذا فإن التداول الكمي يزيل هذه المشكلة. التجارة الكمية لديها مشاكلها. والأسواق المالية هي بعض الكيانات الأكثر ديناميكية الموجودة. ولذلك، يجب أن تكون نماذج التداول الكمي ديناميكية لتكون ناجحة باستمرار. ويقوم العديد من التجار الكميين بتطوير نماذج تكون مربحة بشكل مؤقت لحالة السوق التي تم تطويرها، ولكنها تفشل في نهاية المطاف عندما تتغير ظروف السوق. وتتخذ عملية اتخاذ القرارات المتعلقة بنظرية اللعبة التجارية في عمليات تداول سيغس عبر الأسواق في أمريكا الشمالية وأوروبا وآسيا، حيث نحن التجارة أساسا جميع المنتجات المالية المدرجة وفئات الأصول. الخبرة سيغس في التداول، جنبا إلى جنب مع البحوث الكمية والتكنولوجيا المبتكرة، والبحوث الأساسية، يضعنا كقادة في السوق العالمية. املشتقات يتم االعتراف بشركة سيغ على املستوى العاملي كمشارك رائد في سوق املشتقات، مع وجود خربة مؤكدة في تسعير اخليارات، وديناميكيات التداول، وهيكل السوق، وإدارة اخملاطر. نحن نلتزم برأس المال وتوفير السيولة في كل سوق الخيارات المدرجة في البورصة تقريبا، بما في ذلك السلع، والطاقة، والأسهم، والصناديق المتداولة في البورصة (إتف)، ومؤشر، والأسواق الخيار الآجلة. لدينا التجار، كوانتس، والمطورين العمل كفرق لتطوير استراتيجيات التداول حسابي التي تعطينا ميزة تنافسية. السلع هي شركة مساهمة نشطة في أسواق الخيارات واألسواق اآلجلة في جميع السلع الرئيسية، بما في ذلك المعادن والنفط والمنتجات ذات الصلة، والغاز الطبيعي، والمنتجات الزراعية. الطاقة يشارك فريق الطاقة لدينا بنشاط في مجموعة واسعة من المنتجات، مع التركيز بشكل رئيسي على الكهرباء والغاز الطبيعي، والطقس، وخيارات الطاقة. الفهم الأساسي القوي للتنبؤات الجوية وخصائص العرض والطلب يعطينا ميزة تنافسية في السوق. األسهم هي شركة مساهمة نشطة في أسواق األسهم وأسواق المتداولين في جميع أنحاء العالم. نقوم بتداول الأسهم الفردية من خلال استخدام استراتيجيات التداول الخوارزمية الخاصة بنا، وتوفير تغطية واسعة لجميع صناديق الاستثمار المتداولة الرئيسية. السندات تحتفظ سيغ بمحفظة متنوعة من المنتجات ذات الدخل الثابت المتداولة بنشاط، بما في ذلك السندات القابلة للتحويل للشركات، ومقايضات التخلف عن السداد، وصناديق الاستثمار المتداولة ذات الدخل الثابت. تقترن هذه الصفقات بتحوطات أسعار الفائدة األخرى للمحافظة على محفظة منخفضة المخاطر تلتقط أوجه القصور في السوق. الصرف الأجنبي بصفته مشاركا في السوق في أسواق الصرف الأجنبي، تقوم سيغ بنشاط بتداول الخيارات على الفور، والعقود الآجلة، و ETFs. This يستكشف تطبيق نيت لتداول سامب. استراتيجية التعلم بشكل كبير من يؤدي شراء وعقد سواء داخل وخارج العينة. وهناك جزء أساسي من أي مشكلة تعلم الجهاز هو تحديد الميزات وضمان أنها 8217re تطبيع في بعض الأزياء. سوف تكون الميزات المتداول المئوية من البيانات الاقتصادية التالية، المئوي المتداول يأخذ آخر ن نقاط البيانات ويحسب ما من البيانات تشير إلى أحدث نقطة البيانات أكبر من. وظيفة اللياقة البدنية هي الإنصاف النهائي، ويهدف إلى تحقيق أقصى قدر من الإنصاف النهائي أي الجينوم الذي لديه سحب 20، أو محاولات لاستخدام رافعة مالية أكبر من - 2 إنهاء. في الممارسة العملية كنت willn8217t تريد أن تجعل النظام الخاص بك آلة تعلم ضوابط المخاطر كما أن هناك احتمال أنهم don8217t الحصول على التعلم. السبب في أنها جزءا لا يتجزأ من الاستراتيجية هو تسريع عملية التعلم كما يمكننا قتل الجينوم في وقت مبكر قبل اكتمال المحاكاة على أساس كسر قواعد المخاطر. مؤامرة من جميع ميزات البيانات يبدو أنه عندما تسقط غير المزارع إلى النسب المئوية المنخفضة البطالة تصل إليها 8217s أعلى النسب المئوية والعودة اليومية في سامب تصبح أكثر تقلبا. ويؤمل أن يستفيد التعلم من ذلك. وقد حدد التعلم استراتيجية التي تنفذ ببساطة شراء وعقد. وتراجع الاستراتیجیة المقترحة بحدود 20 نقطة مقابل الشراء، ویستمر سحبھا من 40. وبالإضافة إلی ذلك، قلصت الاستراتیجیة المؤشر بین عامي 2000 و 2003 حیث کانت تبيع قبل أن تمتد إلی عام 2007. عقد 7 نتائج خارج العينة في خارج عينة البيانات (لم تستخدم أثناء التدريب) استراتيجية كبيرة من تنفيذ الشراء وعقد، ما يقرب من 250 العودة مقابل 50 مع الحد الأقصى لسحب ما يقرب من 20 مقابل شراء وعقد سحب من 50. برنامج تعليمي بسيط يدل على كيفية تدريب الشبكة العصبية إلى أرقام الجذر التربيعي باستخدام خوارزمية جينية التي تبحث من خلال الفضاء الهيكلي الطوبولوجي. ويسمى الخوارزمية نيت (تطور العصبية من توبولوجيز زيادة) المتاحة في حزمة رنيت (ليس بعد على كران). التدريب مشابه جدا لحزم الانحدار تعلم الآلة الأخرى في R. وظيفة التدريب يأخذ إطار البيانات وصيغة. وتستخدم الصيغة لتحديد الأعمدة في رتل المعطيات هي المتغيرات التابعة وهي المتغيرات التفسيرية. يتم التعليق على الشفرة ويجب أن تكون بسيطة بما فيه الكفاية لمستخدمي R الجديدة. ويمكن رؤية أداء الشبكة في الرسم البياني السفلي الأيسر من الصورة أعلاه، وهناك اختلافات كبيرة بين الانتاج المتوقع والناتج الفعلي. ومن المرجح أنه مع مزيد من التدريب حجم هذه الأخطاء سوف يقلل، ويمكن أن ينظر إليه في الرسم البياني السفلي الأيمن أن الحد الأقصى، متوسط ​​واللياقة البدنية المتوسطة تتزايد عموما مع كل جيل. هذا الجزء من البرنامج التعليمي نيت سوف تظهر كيفية استخدام حزمة رنيت (ليس بعد على كران) لحل مشكلة توازن القطب الكلاسيكية. تتطلب المحاكاة تنفيذ 5 وظائف: بروسيسينيتيالستاتيفونك 8211 هذا يحدد الحالة الأولية للنظام، لمشكلة التوازن القطب الدولة هو موقع العربة، وسرعة العربة، عربة التسارع، والقوة التي يجري تطبيقها على العربة، زاوية القطب، القطب الزاوي والسرعة القطب تسارع الزاوي. بروسيسوبداتستاتيفونك 8211 هذا يحدد كيفية اتخاذ الحالة الحالية وتحديثه باستخدام مخرجات الشبكة العصبية. في هذا المثال يحاكي هذا الدالة معادلات الحركة ويأخذ الإخراج الصافي العصبي كقوة يتم تطبيقها على العربة. بروسيسستاتونيورالينبوتفونك 8211 يسمح لتعديل الدولة تطبيع الدولة قبل أن يتم تمريرها كإدخال للشبكة العصبية فيتنيسوداتيفونك 8211 يأخذ اللياقة البدنية القديمة، الدولة القديمة والحالة المحدثة الجديدة ويحدد ما هي اللياقة البدنية النظام الجديد. لمشكلة التوازن القطب هذه الوظيفة يريد مكافأة البندول يجري الحق، ومكافأة العربة يجري قريبا من منتصف المسار. إندينيشيكفونك 8211 يأخذ الدولة ويتحقق لمعرفة ما إذا كان يجب إنهاء الإنهاء. يمكن أن تختار لإنهاء إذا القطب يسقط، وقد ركض المحاكاة وقتا طويلا أو عربة قد دفعت قبالة نهاية المسار. بلوتستاتيفونك 8211 قطع الدولة، لميزان القطب هذا يوجه العربة والبندول. هذا الجزء من البرنامج التعليمي حول استخدام خوارزمية نيت يفسر كيفية عبور الجينوم على نحو مفيد للحفاظ على المعلومات الطوبوغرافية وكيفية الاندماج (مجموعة الجينومات في الأنواع) يمكن استخدامها لحماية الجينوم الضعيفة مع المعلومات الطوبولوجية الجديدة من قبل الأوان القضاء عليها من الجين تجمع قبل مساحة وزنهم يمكن أن يكون الأمثل. الجزء الأول من هذا البرنامج التعليمي يمكن العثور عليها هنا. تتبع التاريخ الجيني من خلال أرقام الابتكار الجزء 1 أظهرت طفرات اثنين، وطفرات تحور وتحول العقدة التي أضافت كل من الجينات الجديدة إلى الجينوم. في كل مرة يتم إنشاء جين جديد (من خلال الابتكار الطوبولوجي) يتم زيادة عدد الابتكار العالمي وتعيين لهذا الجين. ويتبع رقم الابتكار العالمي الأصل التاريخي لكل جين. إذا كان للجين اثنين نفس رقم الابتكار ثم يجب أن تمثل نفس طوبولوجيا (على الرغم من أن الأوزان قد تكون مختلفة). يتم استغلال هذا خلال كروس الجينات. الجينوم كروس (التزاوج) الجينوم كروس يأخذ الجينوم الأم اثنين (يتيح الاتصال بهم A و B) ويخلق الجينوم الجديد (يتيح استدعاء الطفل) أخذ أقوى الجينات من A و B نسخ أي الهياكل الطوبولوجية على طول الطريق. خلال الجينات كروس من كلا الجينوم واصطف باستخدام عدد الابتكار. لكل رقم الابتكار يتم اختيار الجين من الوالد الأكثر ملاءمة وإدراجها في الجينوم الطفل. إذا كان كل من الجينوم الأم هي نفس اللياقة البدنية ثم يتم اختيار الجين عشوائيا من أي من الوالدين مع احتمال متساو. إذا كان رقم الابتكار موجود فقط في أحد الأبوين ثم يعرف هذا الجين المتفرع أو الزائد ويمثل ابتكارا طوبولوجيا، فإنه يتم إدراجه أيضا في الطفل. تظهر الصورة أدناه عملية التقاطع لجينومين من نفس اللياقة البدنية. يأخذ التنوع جميع الجينومات في تجمع الجينوم معين ويحاول تقسيمها إلى مجموعات متميزة تعرف باسم الأنواع. الجينومات في كل نوع لها خصائص مماثلة. وهناك طريقة لقياس التشابه بين اثنين من الجينومات مطلوب، إذا كان الجينوم 8220s828221 هم من نفس النوع. وهناك مقياس طبيعي لاستخدامه هو مجموع مرجح لعدد الجينات أمبير الفائضة المتفرقة (التي تمثل الاختلافات الطوبوغرافية) والفرق في الأوزان بين مطابقة الجينات. إذا كان المبلغ المرجح أقل من بعض العتبة ثم الجينومات هي من نفس النوع. ميزة تقسيم الجينومات إلى الأنواع هي أنه خلال مرحلة التطور الجيني حيث يتم استئصال الجينوم مع اللياقة البدنية المنخفضة (إزالتها تماما من تجمع الجينوم) بدلا من أن يكون كل جينوم قتال من أجل ذلك 8217s مكان ضد كل الجينوم الآخر في بركة الجينوم بأكمله يمكننا وجعلها الكفاح من أجل ذلك 8217s مكان ضد الجينومات من نفس النوع. وبهذه الطريقة الأنواع التي تشكل من الابتكار الطوبولوجي الجديد الذي قد لا يكون لها لياقة بدنية عالية بعد بسبب عدم وجود ذلك الأوزان 8217s الأمثل سوف البقاء على قيد الحياة في الإعدام. ملخص العملية برمتها إنشاء تجمع الجينوم مع الجينوم العشوائي ن تأخذ كل الجينوم وتطبيق لمحاكاة المشكلة وحساب اللياقة البدنية الجينوم تعيين كل الجينوم إلى نوع في كل الأنواع تمنع الجينوم إزالة بعض الجينوم أضعف تربية كل الأنواع (اختيار عشوائيا الجينوم في الأنواع إما كروس أو تحور) كرر كل ما سبق هذا سوف أربعة سلسلة جزء استكشاف نيوروفولوتيون من طوبولوجيا توغولوجيات (نيت) خوارزمية. سوف أجزاء واحد واثنين بإيجاز خارج خط الخوارزمية ومناقشة الفوائد، والجزء الثالث تطبيقه على مشكلة موازنة القطب وأخيرا الجزء 4 سيتم تطبيقها على بيانات السوق. ذهبت هذه الخوارزمية مؤخرا الفيروسية في شريط فيديو يسمى ماريو حيث تم تطوير شبكة التي كانت قادرة على إكمال المستوى الأول من سوبر ماريو انظر الفيديو أدناه. عادة عندما يختار أحد لاستخدام الشبكة العصبية لديهم لتحديد عدد الطبقات المخفية هناك، وعدد من الخلايا العصبية في كل طبقة وما هي الصلات الموجودة بين الخلايا العصبية. اعتمادا على طبيعة المشكلة يمكن أن يكون من الصعب جدا أن نعرف ما هو طوبولوجيا معقولة. وبمجرد اختيار الطوبولوجيا فإنه من المرجح أن يتم تدريبه باستخدام الانتشار الخلفي أو نهج التطور الجيني واختبارها. إن نهج التطور الوراثي يبحث أساسا من خلال فضاء أوزان التوصيل واختيار الشبكات عالية الأداء وتربيتها (وهذا ما يعرف بتطور الطوبولوجيا الثابتة). النهج أعلاه يجد الأوزان اتصال الأمثل، it8217s ثم وصولا الى 8220expert8221 لقرص يدويا طوبولوجيا الشبكة في محاولة للعثور على تكراري شبكات أفضل أداء. وأدى ذلك إلى تطوير تدريب طوبولوجيا متغير، حيث يتم استكشاف مساحة الاتصال ومساحة التركيب. مع هذا جاء مجموعة من المشاكل مثل الشبكات تصبح معبأ بشكل لا يصدق ومعقدة تباطؤ عملية التعلم الآلي. مع النهج الجينية كان من الصعب تتبع الطفرات الجينية والهيكل كروس بطريقة مجدية. وتهدف خوارزمية نيت إلى تطوير خوارزمية جينية تبحث من خلال وزن الشبكة العصبية ومساحة الهيكل التي لها الخصائص التالية: هل لديك تمثيل وراثي يسمح بعبور الهيكل بطريقة مفيدة حماية الابتكارات الطوبوغرافية التي تحتاج إلى عدد قليل من التطويرات إلى أن يكون الأمثل لذلك أنه لا doesn8217t تختفي من تجمع الجينات قبل الأوان تقليل الطبولوجيا في جميع أنحاء التدريب دون تعقيد خصيصا شبكة التعقيد وظائف التعقيد A من خلال علاج الخوارزمية يمكن العثور عليها في ورقة تطور الشبكات العصبية من خلال زيادة طبولوجيا من قبل كينيث O. ستانلي و ريستو ميكولينن (nn. cs. utexas. edudownloadspapersstanley. ec02.pdf). ويمثل المعلومات عن الشبكة الجينوم، ويحتوي الجينوم على الجينات العقدة وجينات الاتصال. تحدد الجينات العقدة العقد في الشبكة، ويمكن أن تكون العقد مدخلات (مثل مؤشر فني)، والمخرجات (مثل توصية بيع شراء)، أو مخفية (تستخدم من قبل الشبكة لحساب). جينات الاتصال الانضمام العقد في الشبكة معا ويكون لها وزن تعلق عليها. جينات الاتصال لها عقدة إدخال، عقدة الإخراج، الوزن، علامة إنابلدديسابلد ورقم الابتكار. يستخدم رقم الابتكار لتتبع تاريخ تطور الجينات وسيتم شرحه بمزيد من التفصيل في الجزء الثاني. هذا المنصب سوف ننظر إلى بعض الطفرات التي يمكن أن تحدث للشبكة، تجدر الإشارة إلى أن كل الجينوم جزءا لا يتجزأ من داخله معدل طفرة لكل نوع من الطفرات التي يمكن أن تحدث. كما يتم زيادة معدلات الطفرة هذه أو تناقص بشكل عشوائي مع تطور التطور. عشوائيا بتحديث وزن جينات اتصال تم اختيارها عشوائيا التحديثات إما: الوزن الجديد الوزن القديم - رقم عشوائي بين 0 و genomeMutationRate8220Step8221 جديد الوزن رقم عشوائي بين -2 و 2 يضيف عشوائيا اتصال جديد للشبكة مع وزن عشوائي بين -2 و 2 هذا الطفرة يضيف عقدة جديدة إلى الشبكة عن طريق تعطيل اتصال، واستبدالها مع اتصال من الوزن 1، عقدة واتصال بنفس الوزن مثل اتصال المعوقين. في جوهرها تم استبدال 8217s مع ما يعادل عمل مماثل. تمكين تعطيل تعطيل يتم بشكل عشوائي تمكين وتعطيل الاتصالات