Swing Trading.
Capture a rentabilidade de balanços nos preços dos ativos.
Swing trading é uma estratégia de negociação baseada em regras que visa capturar a rentabilidade de tendências de curto prazo. Um período de retenção típico para negociação de swing é de dois a cinco dias de negociação e raramente excede duas semanas.
Como uma estratégia de negociação baseada em regras, a negociação de swing pode ser implementada usando uma abordagem de negociação algorítmica usando indicadores técnicos ou fundamentais para gerar sinais comerciais e ordens comerciais.
Os comerciantes Swing usam uma variedade de técnicas para identificar oportunidades comerciais, tais como:
Gráfico técnico (por exemplo, gráfico de banda de Bollinger, gráfico de candelabro e gráfico de pontos e figuras) Teste de hipóteses, aprendizado de máquina e reconhecimento de padrões Análise de séries temporais financeiras para gerar sinais de negociação Indicadores técnicos (por exemplo, MACD, RSI, Williams% R , estocástico)
Exemplos e como fazer.
Referência de Software.
Indicadores Técnicos - Funções Financeiras da Caixa de Ferramentas Teste de Cointegração - Econometria Funções da Caixa de Ferramentas Gráfico de Ponto e Figura - Funções da Caixa de Ferramentas Financeiras Gráfico de Bollinger Band - Funções Financeiras da Caixa de Ferramentas Gráfico de castiçal - Funções Financeiras da Caixa de Ferramentas.
Gestão de Riscos com MATLAB.
Desenvolva, gerencie, revise e desafie modelos internos e regulatórios.
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Negociação Algorítmica.
Desenvolva sistemas de negociação com MATLAB.
A negociação algorítmica é uma estratégia comercial que usa algoritmos computacionais para gerar decisões comerciais, geralmente nos mercados financeiros eletrônicos. Aplicado em instituições de compra e venda, a negociação algorítmica é a base da negociação de alta freqüência, da negociação FOREX e da análise de riscos e execução associada.
Construtores e usuários de aplicativos de negociação algorítmica precisam desenvolver, testar e implementar modelos matemáticos que detectem e explorem os movimentos do mercado. Um fluxo de trabalho efetivo envolve:
Desenvolvimento de estratégias de negociação, utilizando métodos temporais técnicos, métodos de aprendizagem mecânica e métodos de séries temporais não-lineares Aplicação de computação paralela e de GPU para teste de tempo eficiente e identificação de parâmetros Cálculo de lucro e perda e realização de análise de risco Execução de análise de execução, como modelagem de impacto de mercado, análise de custos de transações e detecção de iceberg Incorporando estratégias e análises em ambientes de negociação de produção.
Exemplos e como fazer.
Análise Walk-Forward: usando o MATLAB para testar sua estratégia comercial 35:15 - Webinar Cointegration e Pairs Trading com Econometria Toolbox 61:27 - Webinar Servidor de Produção MATLAB para Aplicações Financeiras 38:28 - Webinar Começando com o Trading Toolbox, Parte 1: Conecte-se para Interactive Brokers 7:22 - Video CalPERS Analisa a Dinâmica do Mercado de Moedas para Identificar Oportunidades de Negociação Intraday - História do Usuário Negociação Quantitativa: Como Construir Seu Próprio Negócio de Negociação Algorítmica, por Ernest Chan - Algorithmic Trading - Algorithmic Trading Code e Outros Recursos - Arquivo Exchange Financial Analysis & amp; Trading - MathWorks Consulting.
Referência de Software.
Funções da Caixa de Ferramentas de Negociação - Aplicação de Aprendizagem de Classificação de Documentação: Estatística e Ferramenta de Aprendizagem de Máquina Aplicação de movimentos: Gráfico de médias móveis e de atraso avançado - Caixa de ferramentas financeiras Função sharpe: Calcular taxa de Sharpe - Caixa de ferramentas financeiras Função gaoptimset: Criar estrutura de opções de algoritmo genético - Otimização global Toolbox Function Cointegration Testing - Econometria Toolbox Functions Neural Network Time Series Tool - Neural Network Toolbox Documentação.
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Análise Walk-Forward: Usando MATLAB para Backtest sua estratégia de negociação.
Kawee Numpacharoen, MathWorks.
Muitos comerciantes, gestores de fundos ou investidores podem achar que eles se limitam a testar suas idéias comerciais. Ou os quadros de backtesting existentes não podem ser usados para testar completamente suas idéias comerciais. Uma crescente complexidade nos dados do mercado, nas estratégias de negociação e nas estruturas de backtesting é uma questão desafiadora. Neste webinar, você aprenderá como o MATLAB pode suportar a prototipagem e o desenvolvimento de análises avançadas para acompanhar suas idéias comerciais, começando por obter dados de mercado, implementar estratégia de negociação, estrutura de testes e análise de desempenho. Você verá como o MATLAB fornece uma plataforma única que permite a solução eficiente de análise de avanço.
Com o MATLAB, você pode explorar, analisar e visualizar seus dados com eficiência. Através deste webinário, você aprenderá:
As questões desafiadoras no desenvolvimento de estratégias comerciais Diferentes tipos de framework de backtesting Diferentes tipos de método de otimização que podem ser usados para otimizar os parâmetros de negociação A estratégia básica de negociação de pares baseada em Bollinger Band O cálculo de indicadores técnicos e métricas de desempenho O importante da computação paralela para escalabilidade.
Este webinar é para profissionais financeiros, pesquisadores e analistas quantitativos, comerciantes e gestores de portfólio cujo foco é análise quantitativa, desenvolvimento de estratégia comercial ou pesquisa de ações.
Sobre o apresentador: Kawee Numpacharoen é gerente de produtos de finanças computacionais da MathWorks. Antes de ingressar na MathWorks, a Kawee trabalhou na Phatra Securities como vice-presidente sênior de Departamento de Patrimônio Líquido e Derivativo. Kawee ganhou um B. S. em Engenharia Elétrica do Instituto de Tecnologia do Rei Mongkut Ladkrabang, M. S. em Engenharia Financeira da Universidade de Michigan, Ann Arbor, e um Ph. D. em Matemática da Universidade de Mahidol.
Foco no produto.
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Muitos comerciantes, gestores de fundos ou investidores podem achar que eles se limitam a testar suas idéias comerciais. Ou os quadros de backtesting existentes não podem ser usados para testar completamente suas idéias comerciais. Uma crescente complexidade nos dados do mercado, nas estratégias de negociação e nas estruturas de backtesting é uma questão desafiadora. Neste webinar, você aprenderá como o MATLAB pode suportar a prototipagem e o desenvolvimento de análises avançadas para acompanhar suas idéias comerciais, começando por obter dados de mercado, implementar estratégia de negociação, estrutura de testes e análise de desempenho. Você verá como o MATLAB fornece uma plataforma única que permite a solução eficiente de análise de avanço.
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As questões desafiadoras no desenvolvimento de estratégias comerciais Diferentes tipos de framework de backtesting Diferentes tipos de método de otimização que podem ser usados para otimizar os parâmetros de negociação A estratégia básica de negociação de pares baseada em Bollinger Band O cálculo de indicadores técnicos e métricas de desempenho O importante da computação paralela para escalabilidade.
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