Especulador O que é um especulador Um especulador é uma pessoa que negocia derivados. Commodities. Títulos, ações ou moedas com um risco superior à média em troca de um potencial de lucro maior do que a média. Os especuladores assumem grandes riscos, especialmente no que diz respeito à antecipação de futuros movimentos de preços, na esperança de fazer ganhos rápidos e amplos. Os especuladores são tipicamente investidores sofisticados de risco com especialistas nos mercados nos quais eles estão negociando, geralmente usam investimentos altamente alavancados, como futuros e opções. Carregando o jogador. BREVAGEM Especulador Estes investidores são especuladores de chamadas devido à sua tendência de tentar prever as mudanças de preços em seções mais voláteis dos mercados, acreditando ou especulando que haverá um alto lucro, mesmo que os indicadores do mercado possam sugerir o contrário. Normalmente, os especuladores operam em um prazo menor do que um investidor tradicional. Princípios por trás da especulação Embora qualquer crença que direcione uma estratégia de investimento pode ser considerada especulativa, é menos assim se o mercado suportar a idéia. As atividades especulativas geralmente representam uma maior quantidade de risco, muitas vezes porque vários indicadores de mercado não suportam a probabilidade de valorização de ativos. Os especuladores também são mais propensos a comprar futuros ou opções em ações tradicionais. Exemplos de especulação no mercado Um investidor está especulando se ele acredita que uma empresa que recentemente viu uma recessão dramática, como um evento de imprensa altamente negativo ou mesmo uma falência, fará uma recuperação rápida. O investimento subseqüente dos investidores nessa empresa o torna um especulador. Impulso dos especuladores sobre o mercado Se um especulador acredita que um determinado activo aumentará de valor, ele poderá optar por comprar o máximo possível de ativos. Esta atividade, com base no aumento percebido da demanda, impulsiona o preço do bem em particular. Se essa atividade for vista em todo o mercado como um sinal positivo, isso pode levar outros investidores a comprarem o bem, elevando ainda mais o preço. Isso pode resultar em uma bolha especulativa, onde a atividade do especulador levou o preço de um ativo acima do seu valor verdadeiro. O mesmo pode ser visto ao contrário. Se um especulador acredita que uma tendência descendente está no horizonte ou que um ativo está atualmente caro demais, ele vende o máximo possível de ativos enquanto os preços são mais altos. Este ato começa a diminuir o preço de venda do ativo. Se outros investidores agirem de forma semelhante, o preço continuará a cair, resultando em uma explosão de qualquer bolha especulativa que possa estar em jogo até que a atividade no mercado se estabilize. Nosso reforço Aprendendo mineração e repositório: Agora, a negociação ao vivo A aprendizagem de máquinas tem sido uma ótima Paixão por mim nos últimos anos. Durante o ano passado e na maior parte deste ano, tenho me empenhado na melhoria e criação de um repositório de sistema ML baseado em técnicas clássicas de aprendizagem supervisionada e, nos últimos meses, me concentrei em trazer outra visão de aprendizado de máquina baseada em aprendizagem de reforço 8211 Para a vida. Após um grande trabalho, implementando o software de mineração baseado em OpenCL 8211, que pode explorar as estratégias de RL usando a tecnologia GPU 8211 e também implementar toda a infra-estrutura do lado do servidor da nuvem e comercialização da F4. Estou feliz em anunciar o início do RL live trading usando o Primeiros 91 sistemas que foram adicionados ao nosso repositório como resultado da nossa primeira experiência de baixa análise de dados. Neste artigo, falarei um pouco sobre esses avanços e algumas das diferenças que a RL teve com algumas das nossas outras abordagens comerciais. Nossas experiências de mineração de aprendizagem de reforço procedem exatamente como ocorrem com as nossas experiências de ação de preço e de máquina, com algumas pequenas diferenças. O núcleo do processo permanece o mesmo, geramos estratégias comerciais usando dados reais e, em seguida, tentamos o mesmo procedimento de busca com dados aleatórios para descartar qualquer processo em que a geração de um sistema rentável em dados aleatórios seja superior a 1/100 como Provável como a mesma geração em dados reais. O que isso significa é simplesmente que nós só nos preocupamos com sistemas que têm menos de 1 chance de serem criados a partir da força simples do processo de mineração de dados. No caso RL, o processo de criação é, no entanto, mais complexo, uma vez que envolve o treinamento do algoritmo de aprendizagem de reforço com 60 dos dados 8211, que envolve 10 testes de retorno para cada sistema 8211, em seguida, testando dentro dos 40 restantes e garantindo que o 60 inicial permaneça coerente com Os 40 utilizados para testes (pequeno deterioro no pseudo fora da amostra). Este mesmo processo é aplicado às séries reais e aleatórias. Note-se que realizamos esta divisão p-OS no caso de RL porque RL não 8220 mostra informação8221 devido a ter um período p-OS. Isso acontece porque também treina nesse período, embora sem retrospectiva (apenas os trens uma vez que passa sobre ele sem habilidade para ver o futuro, assim como ele treina quando ao vivo). Para muitos, o processo acima e bastante complicado pode parecer desnecessário. Se você tiver uma pseud out-of-sample que já é 40 dos dados, então não é suficiente com essa garantia 8220 que você não está caindo em uma armadilha excessiva de inclinação ou de extração de dados A resposta é que o processo de teste múltiplo 8211 o Fato de que você está pesquisando várias vezes para um pseudo fora da amostra que funciona 8211 torna necessário garantir que você não esteja apenas encontrando um pseudo fora de amostra que funciona apenas fora de chance aleatória. De fato, a mineração RL mostrou-se extremamente boa em encontrar sistemas 8211 sim, sistemas onde mesmo a fase de teste parece ótima 8211, onde também há uma grande propensão a encontrar exatamente o mesmo 8220grande sistemas8221 em séries aleatórias. Isso mostra que a força do processo de mineração é enorme, o processo RL é muito bom no encaixe e a chance de que você também tenha um bom desempenho nas fases de teste apenas fora de chance aleatória também pode ser muito significativa. A segunda imagem nesta publicação mostra uma experiência em que a RL encontra muito mais sistemas em séries aleatórias (laranja) do que nos dados reais (amarelo). Até agora, encontramos apenas um único caso em que a RL conseguiu encontrar grandes sistemas em dados reais, mas esses sistemas foram muito escassos (na verdade inexistentes) em séries de dados aleatórios. Este foi um experimento do EURUSD que conseguiu gerar 91 estratégias não correlacionadas para este par. O sistema mostrado na primeira imagem pertence a este grupo, embora para este back-test usei um período de teste de apenas 2010-2016 (embora o sistema tenha sido gerado usando uma divisão 60/40 conforme descrito acima). Como você pode ver, há uma deterioração do Sharpe dentro do período de teste 8211, a retirada máxima ocorre dentro da fase de teste 8211, mas no geral, pelo menos, 40 do lucro ocorre dentro do período de 40 testes e as características gerais do sistema permanecem semelhantes. Uma coisa muito importante é que a linearidade não se deteriora significativamente, o que significa que o sistema não mostra sinais significativos de decaimento alfa dentro desse período, mostrando que o sistema é realmente capaz de se ajustar à medida que faz o comércio on-line. Esses sistemas agora estão sendo negociados ao vivo dentro de uma conta ao vivo da Oanda usando o Tradutor Asirikuy. Outra vantagem dos sistemas RL é que eles executam muito rápido, já que eles usam matrizes em memória que são acessadas de forma muito eficiente e as operações realizadas em cada barra são extremamente simples. As 91 estratégias executam um pouco menos de 0,4 segundos no comerciante Asirikuy, também graças a algumas modificações feitas durante as últimas duas semanas para aumentar consideravelmente a eficiência de uso de dados do programa (evitando pedidos de dados desnecessários e aproveitando o fato de que Vários sistemas podem usar os mesmos dados de símbolos). Provavelmente poderemos executar centenas de sistemas RL no Asirikuy Trader antes de termos problemas. Uma vez que esses sistemas RL não usam valores SL ou TP, eles também têm a vantagem de serem mais resistentes aos problemas de execução, uma vez que não estão procurando por algumas saídas baseadas em preços predeterminados, mas simplesmente entre / negociações de saída no início / fim das barras diárias (sistemas atuais Comércio no prazo diário). Nosso sistema de mineração de aprendizagem de reforço, repositório de sistema de negociação e conta de comércio ao vivo são o início de uma nova jornada em nossa compreensão sobre o aprendizado da máquina, o encaixe curvo e o viés de mineração de dados. Em alguns meses, sabemos o quanto os sistemas de aprendizado de reforço podem responder às mudanças nas condições de mercado, quão bem eles aprendem quando são comerciais ao vivo e quão fácil ou difícil é encontrar processos de geração de sistemas de RL com baixo viés de mineração de dados. Se você quiser saber mais sobre RL e como você também pode realmente viver sistemas de comércio usando este tipo de negociação, considere se juntar a Asirikuy. Um site repleto de vídeos educacionais, sistemas de negociação, desenvolvimento e uma abordagem sólida, honesta e transparente para as estratégias de negociação automatizadas.
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