Forex หลาม

forex-python 0 3 อัตราแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศและการแปลงสกุลเงิน forex-python สร้างความครอบคลุม Python Code. Free อัตราแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศราคา bitcoin และการแปลงสกุลเงินคุณสมบัติ --------- - แสดงอัตราสกุลเงินทั้งหมด - BitCoin ราคาสำหรับการตัดบัญชีทั้งหมด - แปลงจำนวนเงินให้เป็น BitCoins - ดูอัตราประวัติสำหรับวันใด ๆ ตั้งแต่ปี 1999 - อัตรา Conversion สำหรับสกุลเงินเดียวจาก USD ไป INR - แปลงจำนวนเงินจากสกุลเงินหนึ่งเป็นสกุลเงินอื่น ๆ 10 เหรียญสหรัฐต่อ INR - สัญลักษณ์สกุลเงิน - ชื่อสกุลเงินแหล่งที่มาของการเรียกเก็บเงิน - -------------- เป็น API ฟรีสำหรับอัตราแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศในปัจจุบันและในอดีตที่เผยแพร่โดยธนาคารกลางยุโรปอัตรานี้มีการอัปเดตทุกวัน 3PM CET. BitCoin Price Source --------- ------------ ราคา Bitcoin คำนวณทุกนาทีสำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเยี่ยมชม CoinDesk. Install โดยใช้แพ็กเกจ python ติดตั้ง forex-python. Or โดยตรงโคลน repo หลาม install. Initialize หลามชั้นนำจากสกุลเงิน CurrencyRates c CurrencyRates รับอัตราการแปลงจาก USD เป็น INR python INR 67 473.Convert amount from USD เพื่อ INR หลาม INR, 10 674 73. เรียกใช้ Python ราคา Bitcoin ล่าสุดจากการนำเข้า BtcConverter b BtcConverter 533 913.Convert จำนวน Bitcoins ขึ้นอยู่กับอัตราแลกเปลี่ยนล่าสุดหลาม 0 USD 7492699301118473 ใช้สัญลักษณ์สกุลเงินที่ใช้สกุลเงินหลามจากการนำเข้า CurrencyCodes c CurrencyCodes print เรายินดีต้อนรับความคิดเห็นและการสนับสนุนของคุณพบข้อบกพร่องเพิ่มปัญหา github ต้องการคุณสมบัติใหม่ติดต่อเราได้ที่ทักษะ Quant Quantum หากคุณเป็นผู้ค้าหรือนักลงทุนและต้องการได้รับชุดทักษะการซื้อขายเชิงปริมาณคุณจะอยู่ในสถานที่ที่เหมาะสม Trading หลักสูตร Python จะนำเสนอเครื่องมือและวิธีปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการวิจัยการซื้อขายเชิงปริมาณรวมทั้งฟังก์ชั่นและสคริปต์ที่เขียนขึ้นโดยผู้ค้าเชิงปริมาณผู้เชี่ยวชาญหลักสูตรนี้จะช่วยให้คุณได้รับผลกระทบสูงสุดสำหรับเวลาและเงินลงทุนของคุณโดยมุ่งเน้นการประยุกต์ใช้การเขียนโปรแกรมเพื่อการค้ามากกว่าทฤษฎี วิทยาการคอมพิวเตอร์หลักสูตรนี้จะจ่ายเงินให้กับตัวเองได้อย่างรวดเร็วโดยช่วยคุณประหยัดเวลาในการประมวลผลข้อมูลด้วยตนเองคุณจะใช้เวลาโม การศึกษาค้นคว้ากลยุทธ์ของคุณและการดำเนินธุรกิจการค้าที่มีกำไรสรุปภาพรวมของหลักสูตร 1 พื้นฐานคุณจะได้เรียนรู้ว่าทำไม Python เป็นเครื่องมือที่เหมาะสำหรับการซื้อขายเชิงปริมาณเราจะเริ่มจากการตั้งค่าสภาพแวดล้อมการพัฒนาและจะแนะนำคุณไปยังห้องสมุดวิทยาศาสตร์ส่วนที่ 2 การจัดการ ข้อมูลเรียนรู้วิธีการรับข้อมูลจากแหล่งข้อมูลฟรีต่างๆเช่น Yahoo Finance, CBOE และเว็บไซต์อื่น ๆ อ่านและเขียนข้อมูลหลายรูปแบบรวมทั้งไฟล์ CSV และ Excel ส่วนที่ 3 กลยุทธ์การวิจัยเรียนรู้การคำนวณ PL และการวัดประสิทธิภาพการทำงานที่เกี่ยวข้องเช่น Sharpe และ Drawdown สร้างการซื้อขาย ยุทธศาสตร์และเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานตัวอย่างกลยุทธ์ต่างๆได้ถูกกล่าวถึงในส่วนนี้ส่วนที่ 4 จะมีชีวิตอยู่ส่วนนี้เป็นศูนย์กลางเกี่ยวกับ Interactive Brokers API คุณจะได้เรียนรู้วิธีการรับข้อมูลหุ้นเรียลไทม์และสั่งซื้อสินค้าสดจำนวนมากตัวอย่างรหัสเนื้อหาของหลักสูตรประกอบด้วย ของโน้ตบุ๊กที่มีข้อความร่วมกับรหัสแบบโต้ตอบเช่นนี้คุณจะสามารถเรียนรู้โดยการโต้ตอบกับ รหัสและปรับเปลี่ยนตามความชอบของคุณเองมันจะเป็นจุดเริ่มต้นที่ดีสำหรับการเขียนกลยุทธ์ของคุณเองในขณะที่บางหัวข้อมีการอธิบายในรายละเอียดมากเพื่อช่วยให้คุณเข้าใจแนวคิดพื้นฐานในกรณีส่วนใหญ่คุณจะไม่จำเป็นต้องเขียนของคุณเองต่ำ รหัสระดับเนื่องจากการสนับสนุนโดยไลบรารีโอเพนซอร์สที่มีอยู่ไลบรารี TradingWithPython ประกอบด้วยฟังก์ชันการทำงานที่กล่าวถึงในหลักสูตรนี้เป็นฟังก์ชันที่พร้อมใช้งานและจะใช้ตลอดทั้งหลักสูตรหมีแพนด้าจะช่วยให้คุณสามารถยกน้ำหนักได้ทั้งหมด พลังงานที่จำเป็นในการกระทืบข้อมูลรหัสทั้งหมดมีให้ภายใต้ใบอนุญาต BSD อนุญาตให้ใช้ใน aplications เชิงพาณิชย์การจัดอันดับหลักสูตรนักบินของหลักสูตรที่จัดขึ้นในฤดูใบไม้ผลิของปี 2013 นี่คือสิ่งที่นักเรียนได้กล่าวหลักสูตรออกแบบมาอย่างดี และฝึกที่ดีแน่นอนคุ้มค่าราคาของเขาและเวลาของฉัน Lave Jev เห็นได้ชัดว่าเขาลึกเนื้อหาของความคุ้มครองที่สมบูรณ์แบบถ้า Jev ทำงานอะไรเช่นนี้อีกครั้งฉันจะเป็นคนแรกที่ลงทะเบียน John Phillips หลักสูตรของคุณ rea lly มีฉันกระโดดเริ่มพิจารณาหลามสำหรับการวิเคราะห์ระบบสต็อกการค้ากับ Python. I เพิ่งอ่านโพสต์ที่ดีโดยบล็อก turinginance เกี่ยวกับวิธีการเป็น quant ในระยะสั้นจะอธิบายวิธีการทางวิทยาศาสตร์ในการพัฒนากลยุทธ์การค้าสำหรับฉันเองสังเกต ข้อมูลความคิดกับแบบจำลองและการสร้างสมมติฐานเป็นลักษณะที่สองตามที่ควรจะเป็นสำหรับวิศวกรที่ดีใด ๆ ในโพสต์นี้ฉันจะแสดงให้เห็นถึงแนวทางนี้โดยชัดเจนจะผ่านจำนวนขั้นตอนเพียงไม่กี่คู่ของพวกเขาทั้งหมดไม่ได้มีส่วนร่วม การพัฒนากลยุทธ์การค้าลองดูที่เครื่องมือการซื้อขายที่พบมากที่สุด, SP 500 ETF SPY ฉันจะเริ่มต้นด้วยการสังเกตการณ์การเอาเปรียบมันเกิดขึ้นกับผมว่าส่วนใหญ่เวลาที่มีการพูดคุยกันมากในสื่อเกี่ยวกับตลาด ล้มเหลวหลังจากการสูญเสียครั้งใหญ่ในช่วงหลายวัน timespan ค่อนข้างการตอบสนองอย่างมีนัยสำคัญบางครั้งดังต่อไปนี้ในอดีตฉันได้ทำสองข้อผิดพลาดโดยการปิดตำแหน่งของฉันเพื่อลดความสูญเสียในระยะสั้นเพียงเพื่อพลาดการฟื้นตัวใน followi วันนักทฤษฎีทั่วไปหลังจากช่วงเวลาแห่งความสูญเสียติดต่อกันผู้ค้าจำนวนมากจะเลิกกิจการโดยไม่กลัวการสูญเสียที่มากขึ้นพฤติกรรมส่วนใหญ่นี้ถูกควบคุมโดยความหวาดกลัวมากกว่าความเสี่ยงที่คำนวณได้นักค้าที่ชาญฉลาดเข้ามาในตลาดเพื่อต่อรองราคาสินค้าไฮโดรเจน - วันของ SPY จะแสดงให้เห็นถึงความลำเอียงที่เพิ่มขึ้นหลังจากมีการขาดทุนหลายครั้งติดต่อกันเพื่อทดสอบสมมติฐานฉันได้คำนวณจำนวนวันที่ลงติดต่อกันทุกอย่างภายใต้ -0 รายวันกลับมีคุณสมบัติเป็น down day. The ชุดกลับเป็นแบบสุ่ม ดังนั้นอย่างใดอย่างหนึ่งคาดหวังโอกาสของ 5 วันติดต่อกันลงเป็นต่ำส่งผลให้จำนวน จำกัด มากของเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นจำนวนต่ำที่เกิดขึ้นจะทำให้ประมาณการทางสถิติที่ไม่น่าเชื่อถือดังนั้นฉันจะหยุดที่ 5.Below เป็นภาพของ nex-tday ผลตอบแทนเป็นจำนวนวันที่ลดลงฉันได้วางแผนยังช่วงความเชื่อมั่น 90 ของผลตอบแทนระหว่างบรรทัดปรากฎว่าผลตอบแทนโดยเฉลี่ยมีความสัมพันธ์เชิงบวกกับจำนวนวันที่ลง hypothes ได้รับการยืนยันอย่างไรก็ตามคุณสามารถเห็นได้อย่างชัดเจนว่าอัลฟาพิเศษมีขนาดเล็กมากเมื่อเทียบกับผลลัพธ์ที่น่าจะเป็นไปได้ที่จะเกิดขึ้นได้ แต่แม้จะมีขอบเล็ก ๆ น้อย ๆ สามารถหาประโยชน์ทางสถิติและทำซ้ำได้บ่อยเท่าที่เป็นไปได้ขั้นต่อไปคือการตรวจสอบว่า ขอบสามารถเปิดในกลยุทธ์การซื้อขายให้ข้อมูลข้างต้นกลยุทธ์การซื้อขายสามารถ forumlated หลังจาก consectutive 3 หรือมากกว่าความสูญเสียไปนานออกเมื่อปิดถัดไปด้านล่างเป็นผลมาจากกลยุทธ์นี้เมื่อเทียบกับบริสุทธิ์ซื้อและถือนี้ ดูไม่ดีที่ทั้งหมดมองอัตราส่วน sharpe กลยุทธ์คะแนนเชื้อสาย 2 2 เมื่อเทียบกับ 0 44 สำหรับ BH นี้เป็นจริงสวยดี don t ได้ตื่นเต้นเกินไปแม้ว่าฉันไม่ได้บัญชีสำหรับค่าใช้จ่ายคณะกรรมการการลื่นไถล etc. While กลยุทธ์ข้างต้นไม่ได้เป็นสิ่งที่ฉันต้องการค้าเพียงเพราะช่วงเวลาที่ยาวนานทฤษฎีตัวเองกระตุ้นความคิดที่จะผลิตสิ่งที่เป็นประโยชน์ถ้าหลักการเดียวกันกับข้อมูลภายในวันนี้รูปแบบของกลยุทธ์การถลอกอาจจะสร้าง t ในตัวอย่างข้างต้นฉันได้ oversimplified โลกโดยเฉพาะการนับจำนวนวันลงโดยไม่ต้องให้ความสนใจกับความลึกของการเบิกยังออกจากตำแหน่งเป็นเพียงขั้นพื้นฐานในวันถัดไปปิดมีมากจะดีขึ้น, แต่สาระสำคัญในความคิดของฉันคือเรื่องนี้ผลตอบแทนของ SPY จะถูกบังคับโดยการเบิกเงินกู้และระยะเวลาเบิกเงินกู้ในช่วง 3 ถึง 5 วันที่ผ่านมาผู้ประกอบการที่มีประสบการณ์รู้ว่าพฤติกรรมใดที่คาดหวังจากตลาดตามชุดตัวชี้วัดและการตีความ มักจะทำขึ้นอยู่กับความทรงจำของเขาหรือชนิดของรูปแบบการหาชุดของตัวชี้วัดที่ดีและการประมวลผลข้อมูลของพวกเขา poses ความท้าทายใหญ่แรกหนึ่งต้องเข้าใจว่าปัจจัยที่มีความสัมพันธ์กับราคาในอนาคตข้อมูลที่ไม่ได้มีคุณภาพคาดการณ์ใด ๆ เท่านั้น intorduces เสียง และความซับซ้อนลดผลการดำเนินงานของกลยุทธ์การหาตัวบ่งชี้ที่ดีคือวิทยาศาสตร์ด้วยตัวเองซึ่งมักต้องการความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงของตลาดส่วนหนึ่งของการออกแบบกลยุทธ์นี้ไม่สามารถทำได้อย่างง่ายดาย เมื่อหน่วยความจำและสัญชาตญาณของผู้ค้าสามารถเปลี่ยนได้อย่างง่ายดายโดยใช้แบบจำลองทางสถิติซึ่งน่าจะมีประสิทธิภาพมากขึ้นเนื่องจากคอมพิวเตอร์มีหน่วยความจำสมบูรณ์แบบและสามารถสร้างการประมาณค่าทางสถิติได้อย่างสมบูรณ์อ้างอิงการซื้อขายความผันผวน ก็เอาฉันค่อนข้างบางเวลาที่จะเข้าใจสิ่งที่มีอิทธิพลต่อการเคลื่อนไหวของตนโดยเฉพาะอย่างยิ่งฉัน m สนใจในตัวแปรที่คาดการณ์ผลตอบแทนในอนาคตของ VXX และ XIV ฉันจะไม่ไปลงในคำอธิบายเต็มความยาวที่นี่ แต่เพียงนำเสนอข้อสรุปสองตัวชี้วัดที่มีค่าที่สุดของฉัน สำหรับความผันผวนเป็นความลาดชันของโครงสร้างระยะและความผันผวนของปัจจุบันความผันผวนของฉันนิยามของทั้งสองคือความสามารถในการผัดวันประกันพรุ่งของ VIX-realizedVol. delta ระยะโครงสร้างความลาดชัน VIX-VXV. VIX VXV เป็นไปข้างหน้า 1 และ 3 เดือนโดยนัยความผันผวนของ SP 500 ตระหนักVolนี่คือ ความผันผวนที่เกิดขึ้น 10 วันของ SPY ซึ่งคำนวณด้วยสูตร Yang-Zhang delta ได้รับการกล่าวถึงกันบ่อยๆบนบล็อก VixAndMore ในขณะที่พรีเมี่ยมเป็นที่รู้จักจากตัวเลือก tra ding. It ทำให้รู้สึกถึงความผันผวนในระยะสั้นเมื่อพรีเมี่ยมสูงและฟิวเจอร์สอยู่ใน contango delta 0 ซึ่งจะทำให้ tailwind จากทั้งพรีเมี่ยมและรายวันม้วนตามโครงสร้างคำใน VXX แต่นี่เป็นเพียงการประมาณคร่าวๆกลยุทธ์การค้าที่ดีจะ รวมข้อมูลจากพรีเมี่ยมและเดลต้ามากับการคาดการณ์ทิศทางการซื้อขายใน VXX ฉันได้รับการดิ้นรนเป็นเวลานานมากที่จะเกิดขึ้นด้วยวิธีที่ดีที่จะรวมข้อมูลที่มีเสียงดังจากตัวบ่งชี้ทั้งสองฉันได้พยายามมากที่สุดของวิธีการมาตรฐาน เช่นการถดถอยเชิงเส้นเขียนพวงของถ้า thens แต่ทั้งหมดที่มีการปรับปรุงเล็กน้อยมากเมื่อเปรียบเทียบกับการใช้เพียงตัวบ่งชี้ตัวอย่างที่ดีของกลยุทธ์ตัวบ่งชี้ดังกล่าวเดียวกับกฎง่ายๆสามารถพบได้ใน TradingTheOdds บล็อกดูไม่ดี แต่สิ่งที่สามารถ จะทำกับตัวบ่งชี้หลายฉันจะเริ่มต้นด้วยบางอย่างออกจากตัวอย่างข้อมูล VXX ที่ฉันได้รับจาก MarketSci โปรดทราบว่านี่คือข้อมูลจำลองก่อน VXX ถูกสร้างขึ้นตัวชี้วัดในช่วงเวลาเดียวกันมีการวางแผนด้านล่าง ถ้าเราใช้ตัวบ่งชี้ตัวชี้วัดหนึ่งในกรณีนี้และพล็อตมันเทียบกับผลตอบแทนในอนาคตของ VXX ความสัมพันธ์บางอย่างที่สามารถมองเห็น แต่ข้อมูลเป็นอย่างมากที่มีเสียงดังยังคงเป็นที่ชัดเจนว่าพรีเมี่ยมเชิงลบมีแนวโน้มที่จะมีผลตอบแทน VXX บวกกับ วันรุ่งขึ้นการรวมทั้งพรีเมี่ยมและเดลต้าเป็นหนึ่งรูปแบบได้รับความท้าทายสำหรับฉัน แต่ฉันอยากจะทำประมาณสถิติในสาระสำคัญสำหรับการรวมกันของเดลต้าพรีเมี่ยมฉันต้องการที่จะหาค่าทางประวัติศาสตร์ทั้งหมดที่ใกล้เคียงที่สุด ค่าปัจจุบันและประมาณค่าผลตอบแทนในอนาคตจากพวกเขาสองสามครั้งที่ฉันได้เริ่มต้นเขียนอัลกอริทึมแก้ไขที่อยู่ใกล้ที่สุดของเพื่อนบ้านของฉัน แต่ทุกครั้งที่ฉันต้องยอมแพ้จนกว่าฉันจะเข้ามาในการถดถอยของเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด scikit ฉันเปิดใช้งานฉัน ได้อย่างรวดเร็วสร้างตัวทำนายขึ้นอยู่กับสองปัจจัยการผลิตและผลที่ดีเพื่อให้ฉันบิตกังวลว่าฉันได้ทำผิดบางนี่เป็นสิ่งที่ฉันไม่ได้สร้างชุดข้อมูลของเดลต้าพรีเมี่ยม - VXX วันถัดไปกลับมาใน - sample. create a ทำนายเพื่อนบ้าน arest บนพื้นฐานของชุดข้อมูลข้างต้นกลยุทธ์ out - of - ตัวอย่างกับ rules. go ยาวถ้าทำนายผลตอบแทน 0.go สั้นถ้าผลตอบแทนที่คาดการณ์ไว้ 0.The กลยุทธ์ไม่สามารถจะง่ายผลลัพธ์ที่ได้ดูเหมือนดีมากและได้รับดีกว่า เมื่อมีการใช้ neigbours มากขึ้นในการประมาณครั้งแรกขั้นตอนแรกมี 10 คะแนนกลยุทธ์นี้เป็นตัวอย่างที่ยอดเยี่ยม แต่เป็นเส้นสีแดงที่ไม่อยู่ในกลุ่มตัวอย่างจากภาพด้านล่างเป็นจุดสุดท้ายในตัวอย่างจากนั้นประสิทธิภาพจะดีขึ้นเมื่อใช้ 40 และ 80 คะแนนในช่วงสองแปลงสุดท้ายกลยุทธ์ดูเหมือนว่าจะมีอัตราส่วน Sharpe เดียวกันและไม่อยู่ในตัวอย่างประมาณ 2 3 ฉันพอใจกับผลลัพธ์ที่มากและรู้สึกว่าฉันเพิ่งเกาพื้นผิว ของสิ่งที่เป็นไปได้ด้วยเทคนิคนี้การค้นหาเครื่องมือ backtesting ที่เหมาะสำหรับคำจำกัดความในอุดมคติของฉันได้อธิบายไว้ในบทความก่อนหน้านี้ที่ไม่ได้ผลใน Backtesting Dilemmas ไม่ได้ส่งผลให้ฉันสามารถใช้งานได้ทันทีอย่างไรก็ตามการตรวจสอบตัวเลือกที่มีอยู่ช่วยให้ฉันเข้าใจดียิ่งขึ้น ฉันต้องการของตัวเลือก ฉันเคยดูที่ pybacktest เป็นคนที่ฉันชอบมากที่สุดเนื่องจากความเรียบง่ายและความเร็วของมันหลังจากผ่านรหัสที่มาฉันมีความคิดบางอย่างที่จะทำให้มันง่ายและสง่างามอีกเล็กน้อยจากที่นั่นมันเป็นเพียงขั้นตอนเล็ก ๆ ในการเขียน backtester ของฉันเองซึ่งขณะนี้มีอยู่ในไลบรารี TradingWithPython ฉันได้เลือกวิธีการที่ backtester มีฟังก์ชันการทำงานซึ่งหุ้นกลยุทธ์การซื้อขายทั้งหมดและที่มักจะได้รับการคัดลอกวางสิ่งต่างๆเช่นการคำนวณตำแหน่งและ pnl เมตริกประสิทธิภาพและแผนการทำกลยุทธ์เฉพาะ การทำงานเช่นการกำหนดจุดเข้าและออกควรทำนอก backtester กระบวนการทำงานทั่วไปจะพบรายการและออก - คำนวณ pnl และทำแปลงกับ backtester - โพรเซสข้อมูลกลยุทธ์ในขณะนี้โมดูลมีน้อยมากดู ที่มาที่นี่ แต่ในอนาคตฉันวางแผนที่จะเพิ่มผลกำไรและการหยุดขาดทุนขาดทุนและพอร์ตการลงทุนหลายสินทรัพย์การใช้โมดูล backtesting จะแสดงอยู่ในโน้ตบุ๊คนี้ตัวอย่างเช่น I org anize สมุดบันทึก IPython ของฉันโดยการบันทึกไว้ในไดเร็กทอรีที่แตกต่างกันซึ่งจะนำไปสู่ความไม่สะดวก แต่เนื่องจากการเข้าถึงโน้ตบุ๊คฉันจำเป็นต้องเปิด terminal และพิมพ์สมุดบันทึก ippython --pylab inline ทุกครั้งที่ฉันแน่ใจว่าทีม ipython จะแก้ปัญหานี้ใน ระยะยาว แต่ในขณะเดียวกันมีวิธีโคตรสวยได้อย่างรวดเร็วเข้าถึงโน้ตบุ๊คจาก explorer. All ไฟล์ทั้งหมดที่คุณต้องทำคือการเพิ่มเมนูบริบทที่เริ่มต้นเซิร์ฟเวอร์ ipython ในไดเรกทอรีที่คุณต้องการวิธีที่รวดเร็วเพื่อเพิ่มบริบทรายการ คือการเรียกใช้โปรแกรมแก้ไขรีจิสทรีนี้หมายเหตุแพทช์สันนิษฐานว่าคุณมีการติดตั้ง Python ของคุณอยู่ใน C Anaconda ถ้าไม่คุณจะต้องเปิดไฟล์ในโปรแกรมแก้ไขข้อความและตั้งเส้นทางขวาในบรรทัดสุดท้ายคำแนะนำในการเพิ่มคีย์รีจิสตรี ด้วยตนเองสามารถพบได้ในบล็อกของ Frolian หลายคนคิดว่า etfs leveraged ในระยะยาว underperform benchmarks ของพวกเขานี้เป็นจริงสำหรับตลาดเร็ว แต่ไม่อยู่ในกรณีของเงื่อนไขแนวโน้มทั้งขึ้นหรือลง Leverage มีเพียงผลกระทบต่อผลลัพธ์ที่เป็นไปได้มากเท่านั้นไม่ใช่จากผลที่คาดการณ์ไว้สำหรับความเป็นมาเพิ่มเติมกรุณาอ่านบทความนี้ 2013 เป็นปีที่ดีมากสำหรับหุ้นซึ่งมีแนวโน้มเพิ่มขึ้นมากที่สุดในรอบปีลองดูว่าจะเกิดอะไรขึ้นหากเราลัดวงจรบางส่วน ของ etfs leveraged ว่าปีที่ผ่านมาและป้องกันความเสี่ยงด้วยเกณฑ์มาตรฐานของพวกเขารู้พฤติกรรม etf leveraged ฉันหวังว่า etfs leveraged ดีกว่ามาตรฐานของพวกเขาดังนั้นกลยุทธ์ที่จะพยายามที่จะกำไรจากการสลายตัวจะเสีย money. I จะพิจารณาคู่เหล่านี้ เอสพีเอส 2 SSO -1 SPY -2 SDS -1 QQQ 2 QLD -1 QQQ -2 QID -1 IYF -2 SKF -1 แต่ละคนที่ยกระดับจะถือครองสั้น -1 และป้องกันความเสี่ยงด้วย 1x etf สังเกตว่าเพื่อป้องกันความผกผัน etf ตำแหน่งเชิงลบจะจัดขึ้นใน 1f etf นี่เป็นตัวอย่างหนึ่งของ SPY vs SSO เมื่อเราปรับราคาให้เป็น 100 ที่จุดเริ่มต้นของช่วงเวลาหลังการทดสอบ 250 วันเห็นได้ชัดว่า 2x etf มีประสิทธิภาพดีกว่า 1 เท่า etf ตอนนี้ผลลัพธ์ของ backtest ในคู่ข้างต้นทั้งหมด 2x etfs รวมทั้งผกผันมี outperfor เป็นเป้าหมายของพวกเขาในช่วงปี 25556 ตามความคาดหมายกลยุทธ์ที่ใช้ประโยชน์จากการสลายตัวของเบต้าจะไม่เกิดผลกำไรฉันคิดว่าการเล่นเอตออฟกับกลุ่มที่ไม่มีการกู้คืนไม่ได้ให้ความสำคัญใด ๆ เว้นเสียแต่ว่าคุณจะรู้ว่าสภาวะตลาดมีแนวโน้มหรือเป็นช่วง - ผูกพัน แต่ถ้าคุณรู้ระบบการตลาดมามีวิธีง่ายมากกำไรจากนั้นขออภัยไม่มีใครได้ยังประสบความสำเร็จจริงๆที่ทำนายระบอบการปกครองตลาดที่แม้ระยะสั้นมากรหัสแหล่งที่มาเต็มรูปแบบของการคำนวณสามารถใช้ได้สำหรับ สมาชิกของการซื้อขายกับ Python หลักสูตร 307.Here เป็นภาพของฉันที่ Twitter ประเมินฉันต้องการเริ่มต้นด้วยการปฏิเสธในขณะนี้ส่วนใหญ่ของฉัน portrolio ประกอบด้วย TWTR ตำแหน่งสั้นดังนั้นความเห็นของฉันค่อนข้าง skewed เหตุผลฉัน ve ทำวิเคราะห์ของฉันเองว่าเดิมพันของฉันไม่ได้ผลดีและ Twitter ทำพาราโบลาในธันวาคม 2013 ดังนั้นคำถามที่ฉัน m พยายามที่จะตอบที่นี่คือควรฉัน ta ke การสูญเสียของฉันหรือยึดมั่นใน shorts. At ของฉันในขณะที่การเขียน TWTR ค้าประมาณ 64 เครื่องหมายมีมูลค่าตลาด 34 7 B จนถึงขณะนี้ บริษัท ไม่ได้ทำกำไรใด ๆ สูญเสีย 142M ใน 3013 หลังจากทำรายได้ 534M ตัวเลขสองตัวสุดท้ายให้ค่าใช้จ่ายต่อปีของ บริษัท เท่ากับ 676 ล้านบาทซึ่งได้มาจากค่าของผู้ใช้ Twitter สามารถเปรียบเทียบกับ Facebook, Google และ LinkedIn เพื่อให้ทราบจำนวนผู้ใช้และค่าของพวกเขาตารางด้านล่างสรุปจำนวนผู้ใช้ต่อ บริษัท และมูลค่า ต่อผู้ใช้ที่ได้รับมาจากแหล่งที่มาของจำนวนผู้ใช้วิกิพีเดียการค้นหาหมายเลขสำหรับ Google ขึ้นอยู่กับจำนวนการค้นหาที่ไม่ซ้ำกันซึ่งจะเห็นได้ชัดว่าการประเมินมูลค่าตลาดต่อผู้ใช้มีความคล้ายคลึงกันมากสำหรับ บริษัท ทั้งหมด แต่อย่างไรก็ตามความเห็นส่วนตัวของฉันคือ ปัจจุบันนี้ TWTR มีค่าต่อผู้ใช้ FB หรือ LNKD มากขึ้นเรื่อย ๆ เนื่องจากคู่แข่งทั้งสองมีข้อมูลผู้ใช้ที่มีคุณค่ามากขึ้นในการกำจัดของพวกเขา GOOG ได้รับการยกย่องในการดึงรายได้จากผู้โฆษณาโดยการทำเช่นนั้น ข้อเสนอที่หลากหลายจากเครื่องมือค้นหาไปยัง Google เอกสารและ Gmail TWTR ก็ไม่มีอะไรคล้ายกับในขณะที่ค่าต่อผู้ใช้ลดลงเพียง 35 เท่าของ Google. TWTR มีห้องพัก จำกัด ที่จะขยายฐานผู้ใช้เนื่องจากไม่ได้นำเสนอผลิตภัณฑ์เทียบเท่า FB หรือ GOOG ข้อเสนอ TWTR ได้รับรอบเจ็ดปีแล้วและคนส่วนใหญ่ที่ต้องการ accout ได้มีโอกาสของพวกเขาส่วนที่เหลือก็ไม่ได้ดูแลฐานผู้ใช้ WTR เป็นระเหยและมีแนวโน้มที่จะย้ายไปยังสิ่งที่ร้อนต่อไปเมื่อมันจะกลายเป็น available. I คิดว่าการอ้างอิงที่ดีที่สุดที่นี่จะเป็น LNKD ซึ่งมีเฉพาะที่มีเสถียรภาพในตลาดมืออาชีพโดย TWTR เมตริกนี้จะถูก overvalued การตั้งค่าของผู้ใช้ที่ 100 สำหรับ TWTR จะทำให้ได้ราคา TWTR ที่เป็นธรรมจากราคา 46 อันเนื่องจากรายได้ในอนาคตนั่นเอง ข้อมูลที่มีอยู่ของประมาณการรายได้ในอนาคตหนึ่งในสิ่งที่มีประโยชน์มากที่สุดที่ฉันพบอยู่ที่นี่การใช้ตัวเลขเหล่านี้ในขณะที่การลดค่าใช้จ่ายของ บริษัท ซึ่งฉันคิดว่าจะยังคงสร้างตัวเลขต่อไปนี้ขึ้นอยู่กับข้อมูลที่มีอยู่ การประเมินมูลค่าหุ้น TWTR ในแง่ดีควรอยู่ในช่วง 46-48 ไม่มีเหตุผลที่ชัดเจนที่ควรจะเป็นการซื้อขายที่สูงขึ้นและมีความเสี่ยงในการดำเนินงานค่อนข้างมากสำหรับการซื้อขายที่ต่ำกว่าคาดว่าในช่วงที่มีการเสนอขายหุ้นมากพอที่นักวิเคราะห์ได้ตรวจสอบราคาแล้ว ราคาที่ยุติธรรมสิ่งที่เกิดขึ้นต่อไปคือการย้ายตลาดไม่ลงตัวไม่เป็นธรรมโดยข้อมูลใหม่เพียงแค่มองไปที่ความตื่นเต้นรั้นใน stocktwits กับคนที่อ้างว่าสิ่งที่ต้องการนกตัวนี้จะบินไป 100 อารมณ์บริสุทธิ์ซึ่งไม่เคยทำงานออกมาได้อย่างดีสิ่งเดียวที่ วางฉันไว้ตอนนี้คือการใส่เงินของฉันที่ปากของฉันและติดกางเกงขาสั้นของฉันเวลาจะบอกลดความสั้นในช่วง etn VXX อาจดูเหมือนเป็นความคิดที่ดีเมื่อคุณดูที่แผนภูมิจากระยะทางค่อนข้างเนื่องจาก contango ใน ฟิวเจอร์สผันผวนประสบการณ์ etn ค่อนข้างลมบางส่วนมากของเวลาและ looses เล็กน้อยมูลค่าของทุกวันนี้เกิดขึ้นเนื่องจากการปรับสมดุลทุกวันสำหรับข้อมูลเพิ่มเติมโปรดดูเป็นโอกาสในโลกที่เหมาะถ้าคุณถือ มันนานพอที่กำไรที่สร้างขึ้นโดยการสลายตัวของเวลาในการฟิวเจอร์สและการปรับสมดุลคงที่มีการประกัน แต่ในระยะสั้นคุณจะต้องผ่าน drawdowns หนักบางสวยเพียงแค่มองย้อนกลับไปในช่วงฤดูร้อนของปี 2011 ฉันได้รับโชคร้ายหรือโง่เขลาพอ ที่จะถือตำแหน่ง VXX สั้น ๆ ก่อนที่ VIX ขึ้นไปฉันได้เกือบ blown บัญชีของฉันโดย 80 แล้วเบิกในเวลาเพียงไม่กี่วันส่งผลให้เกิดภัยคุกคามจากการโทรมาร์จิ้นโดยนายหน้า Margin โทรของฉันจะหมายถึง cashing การสูญเสียนี้ไม่ได้เป็นสถานการณ์ ฉันเคยต้องการที่จะอยู่ในอีกครั้งฉันรู้ว่ามันจะไม่ง่ายที่จะให้หัวเย็นตลอดเวลา แต่ประสบความเครียดและความดันของสถานการณ์เป็นสิ่งที่แตกต่างกันโชคดีที่ฉันรู้ว่า VXX มีแนวโน้มที่จะประพฤติดังนั้นฉันไม่ได้ตกใจ, แต่เปลี่ยนข้างไป XIV เพื่อหลีกเลี่ยงการโทร margin เรื่องราวสิ้นสุดลงดี 8 เดือนต่อมาผลงานของฉันกลับมาที่ความแข็งแรงและฉันได้เรียนรู้บทเรียนที่มีคุณค่ามากเริ่มต้นด้วยคำเตือนที่นี่ไม่ได้ค้าความผันผวนจนกว่าคุณจะรู้ว่าอย่างไร คุณมีความเสี่ยงมาก aking กล่าวว่าให้ดูที่กลยุทธ์ที่ช่วยลดความเสี่ยงบางส่วนโดย shorting VXX เฉพาะเมื่อมีความเหมาะสมกลยุทธ์วิทยานิพนธ์ VXX ประสบการณ์ลากมากที่สุดเมื่อเส้นโค้งฟิวเจอร์สอยู่ใน Contango สูงชันฟิวเจอร์สโค้งเป็น approximated โดย ความสัมพันธ์ VIX-VXV เราจะสั้น VXX เมื่อ VXV มีพรีเมี่ยมที่สูงผิดปกติเหนือ VIX ประการแรกให้ลองดูที่ความสัมพันธ์ของ VIX-VXV แผนภูมิด้านบนแสดงข้อมูล VIX-VXV ตั้งแต่เดือนมกราคม 2010 แสดงข้อมูลจากปีที่แล้ว ในสีแดงฉันได้เลือกที่จะใช้แบบสองสมส่วนระหว่างสองประมาณ VXV f VIX f VIX เป็นพล็อตเป็นเส้นสีฟ้าค่าเหนือเส้นแสดงสถานการณ์เมื่อฟิวเจอร์สอยู่ในที่แข็งแกร่งกว่า contango ปกติตอนนี้ฉันกำหนดตัวบ่งชี้เดลต้า, ซึ่งเป็นส่วนเบี่ยงเบนจากเดลต้าพอดี VXV-f VIX ตอนนี้ลองมาดูที่ราคาของ VXX พร้อมกับเดลต้าราคาของ VXX ใน log scale ด้านล่าง delta เครื่องหมายสีเขียว indicat delta 0 red markers delta 0 เห็นได้ชัดว่าสีเขียว พื้นที่ตรงกับ a ผลตอบแทนที่เป็นตัวนำใน VXX. Let s จำลองกลยุทธ์กับสมมติฐานเหล่านี้สั้น VXX เมื่อเดลต้า 0.Constant เงินทุนเดิมพันในแต่ละวันเป็น 100. ไม่มีการลื่นไถลหรือค่าใช้จ่ายในการทำธุรกรรมกลยุทธ์นี้จะถูกเปรียบเทียบกับคนที่ค้าสั้นทุกวัน, แต่ไม่ได้ใช้เดลต้าเข้าบัญชีบรรทัดสีเขียวแสดงถึงกลยุทธ์สั้น VXX ของเราเส้นสีฟ้าเป็นใบ้ one. Sharpe ของ 1 9 สำหรับกลยุทธ์สิ้นวันง่ายไม่เลวเลยในความคิดของฉัน แต่ที่สำคัญยิ่งกว่าคือ ที่ drawdowns wruting ลำไส้ใหญ่จะหลีกเลี่ยงส่วนใหญ่โดยให้ความสนใจกับล่วงหน้า futures curve. Building กลยุทธ์นี้ทีละขั้นตอนจะมีการหารือในระหว่างการซื้อขายกับ Python course. Price ของสินทรัพย์หรืออีเอฟเอแน่นอนตัวบ่งชี้ที่ดีที่สุด มี แต่น่าเสียดายที่มีเพียงข้อมูลจำนวนมากที่มีอยู่ในนั้นบางคนดูเหมือนจะคิดว่าตัวชี้วัดเพิ่มเติม rsi, macd, moving crossover ฯลฯ เฉลี่ยที่ดีกว่า แต่ถ้าพวกเขาทั้งหมดจะขึ้นอยู่กับชุดราคาพื้นฐานเดียวกันพวกเขา ทั้งหมดจะมี a เซตย่อยของข้อมูลที่ จำกัด เดียวกันที่มีอยู่ในราคาเราต้องการข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับสิ่งที่มีอยู่ในราคาที่จะทำให้เดาข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับสิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคตอันใกล้ตัวอย่างที่ดีของการรวมทุกประเภทของข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์ที่ฉลาด สามารถพบได้ในด้านสั้นของบล็อกยาวการผลิตประเภทของการวิเคราะห์นี้ต้องใช้จำนวนมากของการทำงานที่ฉันเพียงแค่ don t มีเวลาที่ฉันเป็นเพียงการค้านอกเวลาดังนั้นฉันสร้างแดชบอร์ดตลาดของตัวเองที่จะเก็บรวบรวมข้อมูลโดยอัตโนมัติ สำหรับฉันและนำเสนอในรูปแบบที่ย่อยง่ายในบทความนี้ฉันจะแสดงวิธีการสร้างตัวบ่งชี้ขึ้นอยู่กับข้อมูลปริมาณสั้นโพสต์นี้จะแสดงขั้นตอนการรวบรวมข้อมูลและการประมวลผลขั้นที่ 1 ค้นหาแหล่งข้อมูล BATS แลกเปลี่ยนให้ปริมาณรายวัน ข้อมูลสำหรับฟรีในเว็บไซต์ของพวกเขาขั้นที่ 2 รับข้อมูลด้วยตนเองตรวจสอบข้อมูลปริมาณสั้นของการแลกเปลี่ยน BATS มีอยู่ในแฟ้มข้อความที่มีการบีบอัดในแต่ละวันมีไฟล์ซิปของตัวเองหลังจากดาวน์โหลดและ unz ipping ไฟล์ txt นี่คือสิ่งที่ภายในหลายบรรทัดแรกในไฟล์ทั้งหมดมีประมาณ 6000 สัญลักษณ์ข้อมูลนี้เป็นความต้องการค่อนข้างทำงานก่อนที่จะสามารถนำเสนอในลักษณะที่มีความหมายขั้นตอนที่ 3 โดยอัตโนมัติรับข้อมูลสิ่งที่ฉันต้องการไม่ได้ เพียงแค่ข้อมูลสำหรับหนึ่งวัน แต่เป็นอัตราส่วนของปริมาณสั้นเป็นปริมาณรวมหลายปีที่ผ่านมาและฉัน don t รู้สึกเหมือนการดาวน์โหลดไฟล์ซิป 500 และคัดลอกวางใน Excel ด้วยตนเองโชคดีอัตโนมัติเต็มรูปแบบเป็นเพียงไม่กี่ รหัสที่บรรทัดแรกเราจำเป็นต้องสร้าง URL แบบไดนามิกซึ่งจะดาวน์โหลดไฟล์ขณะนี้เราสามารถดาวน์โหลดไฟล์หลายไฟล์ได้ในครั้งเดียวขั้นตอนที่ 4 แยกวิเคราะห์ไฟล์ที่ดาวน์โหลดเราสามารถใช้ไลบรารี zip และ pandas เพื่อแยกไฟล์เดียวส่งกลับค่า อัตราส่วน Volume ปริมาณรวมสั้นสำหรับสัญลักษณ์ทั้งหมดในไฟล์ซิปขั้นตอนที่ 5 ทำแผนภูมิตอนนี้สิ่งเดียวที่เหลือคือการแยกวิเคราะห์ไฟล์ที่ดาวน์โหลดทั้งหมดและรวมไว้ในตารางเดียวและพล็อตผลในรูปด้านบนฉันได้วางแผนเฉลี่ย อัตราส่วนปริมาณสั้นสำหรับ th e ที่ผ่านมาสองปีฉันยังอาจได้ใช้ชุดย่อยของสัญลักษณ์ถ้าฉันต้องการดูที่ภาคเฉพาะหรือหุ้น Quick ดูข้อมูลทำให้ฉันรู้สึกว่าอัตราส่วนปริมาณสูงสั้นมักจะสอดคล้องกับพื้นตลาดและอัตราส่วนต่ำดูเหมือน เป็นจุดเข้าที่ดีสำหรับตำแหน่งยาวเริ่มต้นจากที่นี่อัตราส่วนปริมาณสั้นนี้สามารถใช้เป็นพื้นฐานสำหรับการพัฒนากลยุทธ์ Trading กับหลักสูตร Python ถ้าคุณเป็นผู้ค้าหรือนักลงทุนและต้องการได้รับชุดของการซื้อขายเชิงปริมาณ ทักษะที่คุณควรคำนึงถึงการค้าขายกับ Python couse หลักสูตรออนไลน์จะนำเสนอเครื่องมือและการปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการวิจัยการค้าเชิงปริมาณรวมทั้งฟังก์ชั่นและสคริปต์ที่เขียนขึ้นโดยผู้ค้าเชิงปริมาณผู้เชี่ยวชาญคุณจะได้เรียนรู้วิธีการรับและประมวลผลข้อมูลการออกแบบที่น่าทึ่ง และกลยุทธ์ backtest และวิเคราะห์ประสิทธิภาพการซื้อขายนี้จะช่วยให้คุณตัดสินใจอย่างชาญฉลาดที่มีความสำคัญสำหรับความสำเร็จของ traders คลิกที่นี่เพื่อดำเนินการต่อเพื่อซื้อขายกับ Pyth ในหลักสูตรเว็บไซต์ชื่อของฉันคือ Jev Kuznetsov ในช่วงกลางวันฉันเป็นวิศวกรนักวิจัยใน บริษัท ที่มีส่วนร่วมในธุรกิจการพิมพ์ส่วนที่เหลือของเวลาที่ฉันเป็นพ่อค้าฉันศึกษาฟิสิกส์ประยุกต์ที่มีความเชี่ยวชาญในการรับรู้รูปแบบและปัญญาประดิษฐ์ของฉันทุกวัน งานเกี่ยวข้องกับอะไรจากขั้นตอนวิธีต้นแบบอย่างรวดเร็วใน Matlab และภาษาอื่น ๆ การเขียนโปรแกรมการออกแบบซอฟต์แวร์ตั้งแต่ 2009 ฉันได้ใช้ทักษะทางเทคนิคของฉันในตลาดการเงินก่อนที่จะสรุปว่างูหลามเป็นเครื่องมือที่ดีที่สุดที่มีผมทำงานอย่างกว้างขวางใน Matlab ซึ่ง อยู่ในบล็อกอื่น ๆ ของฉันคุณสามารถติดต่อฉันได้ที่