Кодирование финансового рынка
Что такое финансовый инжиниринг?
Финансовый инжиниринг - это процесс применения математических формул и статистических методов для решения проблем, возникающих на финансовом рынке. Это широко называется количественными финансами, финансовой математикой, математическими финансами и вычислительными финансами.
Финансовая инженерия сформулирована и оформлена с использованием концепций прикладной математики, компьютерной инженерии, статистики, принципов вероятности и экономической теории.
Где нужны финансовые инженеры?
Широкий спектр финансовых институтов, таких как инвестиционные банки, коммерческие банки, компании по управлению активами, компании хедж-фондов, частные инвестиционные компании, страховые компании, корпоративные казначейства, регулирующие агентства, такие как SEBI, AMFI и IRDA.
Этим компаниям практически не нужны финансовые инженеры для устранения сбоев на рынке, и они поглощают квоты круглый год. По мере развития финансового инжиниринга потребность в высококвалифицированных специалистах со специальными знаниями в области компьютерной инженерии и финансов имеет тенденцию к увеличению в рыночном сценарии.
Преимущества количественного финансирования на фондовом рынке:
- Целью финансового инжиниринга является применение методов финансового моделирования и компьютерной инженерии к различным проблемам финансового рынка.
- Количественные финансовые исследования повысили эффективность и точность финансовых рынков, где человеческие поручения в целом сведены к минимуму.
Применение вычислительного финансирования в промышленности:
Кванты или финансовые инженеры разрабатывают новые инструменты для автоматизации торговой и инвестиционной деятельности. Они прибывают к зданию,
- новые методы инвестиционного анализа.
- новые долговые предложения.
- новые инвестиционные продукты.
- новые торговые стратегии.
- новые финансовые модели.
- оценка производных ценных бумаг.
- структурирование портфеля.
- управление рисками.
- сценарное моделирование.
Эти продукты облегчают наблюдение за рынком и помогают при покупке и продаже акций для получения более высокой прибыли.
Создать инвестиционную стратегию?
- Запишите процесс инвестиционных целей: запишите, как вы собираетесь адаптировать сценарий покупки и продажи.
- Правила торгового плана: Получите конкурентное преимущество за счет минимизации налогов и стоимости транзакции.
- Проанализируйте эффективность своей инвестиционной стратегии: с изменяющимися экономическими циклами смешивайте методы инвестирования стоимости и роста.
- Измерьте свою стратегию: с помощью прибыльных тестов измерьте свою прибыль.
Построение алгоритма из портфеля инвестиционной стратегии:
Построение конкурентоспособного генетического алгоритма - это наиболее возможный метод решения проблемы портфеля инвестиционной стратегии. Целью генетического алгоритма должно быть -
- Максимизация общего богатства.
- Минимизация разброса общего богатства.
- Стабильная отдача в течение всего срока.
Эволюционный алгоритм в целом применительно к финансовым рынкам:
Приспосабливаясь к изменяющимся условиям и обстоятельствам, происходит естественный процесс эволюции и мутации, который лучше всего подходит для решения проблем. Этот метод естественного отбора применяется на финансовых рынках для прогнозирования рыночного сценария и получения прибыли. Давайте теперь обсудим более техническую часть этого.
Генетические алгоритмы разрабатываются математическими функциями с использованием векторов. Эти векторы представляют собой двумерные величины, которые имеют направление и величину. Факторы для каждого торгового правила проиллюстрированы одномерным вектором, который может быть генетически персонифицирован как хромосома. Принимая во внимание, что значения, используемые в каждом факторе, можно рассматривать как гены, которые постоянно модифицируются естественным отбором эволюции.
Факторы, влияющие на торговую стратегию:
- Дивергенция схождения скользящих средних (MACD): этот фактор определяет бычью и медвежью рыночную стратегию, которая более важна в алгоритме оценки импульса рынка.
- Экспоненциальная скользящая средняя (EMA): во время внутридневной торговли этот фактор очень полезен для подтверждения значительных движений рынка и измерения их обоснованности.
- Модель стохастика или случайный процесс: используется для измерения случайного поведения обменивающегося рынка и используется для оценки опционов.
Разработанный на заказ генетический алгоритм формулирует входные значения этих факторов для получения максимального дохода. В процессе эволюции при каждом изменении рынка гены / факторы обновляются и записываются для использования грядущими поколениями.
Пошаговый процесс разработки торгового движка -
- Разработайте импульсную стратегию с помощью вышеупомянутого финансового анализа. Здесь есть две основные стратегии. Одна из них - стратегия кроссовера, то есть измерение изменения импульса рынка. Покупать по низкой цене и продавать по высокой. Второй - возврат к среднему значению. Каждая акция вернется в среднюю позицию в любой рыночной ситуации. С помощью фрейма данных Python и Pandas вы должны создать точки входа и выхода с рыночной скользящей средней.
- Бэктест с историческими данными - это просто тестирование торговой стратегии, которую вы разработали. Это включает в себя сбор данных, стратегии, точек прибыли / убытка и выполнение того же самого с датами возврата.
- Оптимизируйте и оцените торговую систему - наконец, оцените последние тенденции на рынке.