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제 1 부 3 배경 브루스 Vanstone의 기세 무역 호주 본드 대학의 조교수이다. 그는 2006 년 전산 금융에서 박사 학위를 완료하고 주식 시장 거래 시스템에 정기적으로 발표자와 학업의 발행인이다. 그는 대학에서 주식 시장 거래 과정을 가르치고, 기계, 규칙 기반 거래 시스템의 설계에 포터 자본 관리에 참조합니다. 브루스의 연구 및 방법에 대한 자세한 내용은 trading. it. bond. edu. au에서 찾을 수 있습니다. 향후 몇 년 동안 금융 시장의 변동성이 장기 추세 추종 시스템을-수행하기 위해 더 적극적으로 관리 규칙 기반 접근 방식을 일으킬 가능성이있다. 나는 모멘텀 거래와 자신의 경험을 바탕으로 일련의 기사를 작성하는 브루스을 요구했다. 소개 기사의이 3 부작의 목적은 모멘텀 투자의 잠재적 혜택에 대한 정보를 제공하는 것입니다. 이 시리즈에서는, 나는 시도하고 모멘텀 투자자들에게 혜택을 제공 할 수있는 모멘텀 효과, 모멘텀 투자자에 사용할 수있는 가능성을 반환하고, 포터 자본 기계적 결합 방법은, 규칙 기반 전략이 무엇인지 설명한다. 1985 1 DeBondt 탈러로 초기 발견 이후 최고의 이상. 운동량 효과를 문서화하고 전 세계 여러 시장에서 연구되고있다. 많은 상인과 투자자는 효율적인 시장의 학문적 개념을 알고, 이 효율이 이익을 적립 투자자와 상인의 능력을 가지고 있음을 암시한다. 당신이 알고하지 않을 수 있습니다 것은 효율적 시장 가설, 유진 파마의 아버지는 최고의 설명되지 않는 이상이 같은 기세를 의미한다는 것입니다. 즉, 모멘텀 기반 투자의 성공은 효율적 시장 가설에 대한 예외로서 많은 간주된다. 무엇 그것의 간단한 측면에서 것은, 모멘텀을 통해 성능 과거를 나타내는 주식을 구입을 말한다. 연구는 몇 가지 정의 역사적 기간 동안 강력한 성능을 전시 한 주식, 미래 기간의 몇 개의 강력한 성능을 발휘 계속하는 경향이 있음을 보여준다. 그것은 투자자들이 잠재적으로 강한 모멘텀 주식에 태워 수 있다는 것을 의미한다. 이 시리즈의 2 부에서, 나는 모멘텀 방식의 잠재적 위험과 보상을 탐험하기 위해 시뮬레이션을 사용합니다. 전형적인 모멘텀 전시회 전형적인 모멘텀 무역은 명확하게 정의 방향과 세기의 역사를 가지고 있습니다. 그림 1은 ALL (귀족 레저)의 가격 활동의 도표를 보여, 2005 년 4 월 8 월 2004 년 8 월 말 2004 년, 매우 무거운 볼륨에 명확한 가격 브레이크 아웃이 있습니다. 이 기세 기회의 시작을 표시합니다. 앞으로 몇 개월 동안 가격 활동은 명확하게 방향을 정의하는 방법을 보여줍니다. 그것은 신뢰할 수있는 모멘텀 효과는 널리 연구되고 모두 국제 및 호주 주식 시장에 설명되어있다. 예를 들어, Rouwenhorst 3은 1980 년부터 1995 년 데이터를 사용하여 12 유럽 시장에 모멘텀 전략을 테스트 및 모멘텀 반환 모든 나라에 존재하는 것을 발견하고, 그 효과 약 1 년 동안 지속되었다. 그리핀 등. 4 운동량 이익은 크고 음과 양 모두 경제 성장의 기간에서 통계적으로 신뢰할 수있는, 40 개국 이상에 투자 모멘텀의 수익성에 대한 지원을 발견하고, 세계적으로 결론을 내렸다. 모멘텀은 철저하게 세계 주식 시장의 거의 모든에서 연구되고있다. 모멘텀 효과는 또한 외화 (5)와 같은 다른 자산 클래스에 설명되어있다. 상품 (6) 부동산 (7). 모멘텀 효과가 투자자들에게 가장 유익한 효과 중 하나가 될 것으로 보인다 말할 공정이다. 철저한 연구는 투자 위험을 증가시키지 않는 모멘텀을 기반으로 투자를 나타 내기 위해 표시하고, 그 모멘텀 효과는 경제적으로 좋고 나쁜 사이클 동안 존재한다. 이 모든 투자 접근 방법과 마찬가지로 가장 잘 작동 않는 경우, 모멘텀 투자는 투자자의 변덕에 따라 달라질 수 있습니다. 많은 투자자를 들어, 가난한 반환 순전히 자신의 투자 전략의 함수이지만, 그 전략의 자신의 구현. 모든 투자 전략은 기계, 규칙 기반 거래는 특히 어려운 투자 사이클 동안, 제공 증가 규율과 책임 혜택을 누릴 수 있습니다. 나는이 기세 시리즈의 세 번째 부분에서 자세히이 주제에 대해 설명합니다. 참고 DeBondt, W. F.M. 및 상대 습도 탈러는, 금융 학회지, 1985 년 40 과민 반응 주식 시장을합니까 : 피. 793-805. 파마, E. 및 K. 프랑스어, 주식과 채권의 반환에 공통 위험 요인. 금융 경제학 저널, 1993 년 33 (1). Rouwenhorst, K. G. 국제 모멘텀 전략. 금융 저널, 1998 년 53 (1) : 페이지. 267-284. 그리핀, J. M. S. 지, 그리고 J. S. 마틴, 글로벌 모멘텀 전략 : 포트폴리오 관점입니다. SSRN : 이용 가능한 ssrn / 2004 Okunev, J. 및 D. 화이트, 모멘텀 기반의 전략이 여전히 외환 시장에서 작동합니까, 492804 추상 금융의 저널 및 정량 분석, 2003 년 38 테일러, S. J. 시장 가격 예측. 예측의 국제 저널, 1998 년 4 쪽. 421-426. 스티븐슨, S. 모멘텀 효과와 부동산 증권의 복귀를 의미한다. 부동산의 저널, 2002 년 23 : 페이지. 47-64. 무역 WTI / BRENT는 WTI-브렌트 스프레드는 짧은 측면에서 원유, 긴 측면에서 서부 텍사스 중질유 (WTI)와 브렌트 원유 (브렌트)의 두 가지 유형의 가격 차이 인 스프레드. 두 오일은 브렌트 이상 WTI의 약간의 가격 마진을 일으키는 균열 비율로 약간 더 가솔린을 생산하는 WTI의 능력에 차이가있다. 두 오일은 매우 유사으로 자신의 스프레드는 강력한 예측의 흔적을 보여줍니다 일반적으로 약간의 평균값을 주위에 진동. 이는 다시 적정 값으로 수렴 베팅 공정 확산 값에서의 편차를 사용하는 것이 가능하다. 적정 스프레드 값은 이동 평균, 회귀 분석, 신경망 회귀 또는 기타 절차를 통해 계산 될 수있다. 우리는 소스 용지에서 예를 들어 거래 전략으로 평균 계산을 이동 제시한다. 근본적인 이유는 두 오일은 화학 성분에 차이가 그들이 생산 및 수송 특성도 다르다. 이러한 차이는 두 선물 계약 사이에 확산 가격에 반영됩니다. 확산이 장기간 평형 경제적으로 다시 이동하고, 따라서, 이 의미 복귀에 기초한 거래 전략을 작성하는 것이 가능하므로 가격 충격 대부분의 시간 만이기 때문에 확산 되돌리기 평균이다. 주의에만이 데이터 마이닝 바이어스에 감염 될 수 있으므로 짧은 역사를 기반으로하는대로 소스 용지에서 매개 변수를 이용하여 필요합니다. 이주의는 backtest으로 신문에 거래에 사용되는 이동 평균 기간을 평가에 필요한 되 돌리는 의미 확산에 대한 의심의 여지가 있고 최적화가 짧은 데이터 샘플을 기반으로하면서 이상의 유효성에 대한 신뢰는 이상의 유효성에 대한 신뢰의주의 사항 거래 상품의 재조정 수의 기간에 재조정 노트의 기간 테이블에서 데이터, 샘플의 가중 평균으로 샘플 기간에서 계산, 연간 지표 성능에 소스 종이 노트에서 복잡성 평가 Backtest 기간에 노트 거래되는 상품의 수에 노트 및 샘플 기간 중로부터 추정 된 변동성 악화 수에 2 주, 및 샘플 기간 중의 최대 삭감 악화 수 표 2 참고 데이터, 표 2에서 데이터 키워드 : 쌍 거래, 차익, 단순 거래 전략 A를 거래 확산 WTI / 브렌트 스프레드의 20 일 이동 평균 매일 계산된다. 현재 확산 값이 SMA 20 이상이면 우리는 (확산은 SMA (20)에 의해 표현 공정 가치로 감소 할 것으로 베팅) 확대에 확산 짧은 위치를 입력합니다. 확산은 아래의 공정 가치를 교차 할 때 거래는 거래일의 마지막에 폐쇄된다. 현재 확산 값이 SMA 20 미만이면 우리는 확산이 위의 공정 가치를 교차 할 때 스프레드가 증가하고 거래는 거래일의 마지막에 닫혀 있는지 내기 긴 위치를 입력합니다. 원본 용지 에반스, Dunis은 법률이 : 무역 선물은 확산 : 상관 palgrave 저널 / jdhf / 저널 / V15 / N4 / 전체 / jdhf200924a의 ljmu. ac. uk/AFE/AFE 워드 프로세서 / Ben1004.PDF 추상의 응용 프로그램 : 대한 원래 동기 부여 이 논문은 거래 모델의 위험 / 복귀 성능을 향상시키는 상관 필터를 조사한다. 또한 동기는 선물의 거래 버터와 홈즈 (2003)에 의해 사용되는 모델의 공정 가치 유형을지나 확산 확장하는 것이다. 테스트 거래 모델은 다음 공적분 공정 가치 접근법, MACD, 전통 회귀 기법과 신경망 회귀이다. 또한 필터의 두 가지의 효과, 표준 필터와 거래 규칙 복귀에 상관 필터가 도시되어있다. 우리의 결과는 WTI-브렌트 스프레드 거래에 가장 적합한 모델은 수익성이 모두 유입구 및-의 샘플 입증 ARMA 모델이라고 보여줍니다. 이것은 표준과의 상관 관계에 대한 34.94의 밖으로의 샘플 연간 수익률로 표시된다 (거래 비용 포함)은 모두 필터링합니다. 다른 논문 Lubnau : 원유 선물 시장의 econstor. eu/bitstream/10419/96520/1/783913591.pdf 추상의 스프레드 거래 전략은 그의 기사는 주식 시장에서 사용되는 일반적인 기술 거래 전략에 대한 시장의 수익성 이용 될 수 있는지 여부를 살펴 WTI와 브렌트 원유. 테스트 전략은 WTI와 브렌트의 평균 되 돌리는 헤지 포트폴리오를 기반으로 볼린저 밴드입니다. 거래 시스템은 데이터의 다양한 사양 22 년 나타내는 1992 년에서 2013 년 이전 데이터와 시험한다. 원유 포트폴리오 헤지 비율은 요한센 절차 및 칼만 필터링의 선형 동적 모델을 사용하여 유도된다. 결과의 유의성은 무작위로 생성 된 명령이 이용되는 부트 스트랩 시험으로 평가된다. 결과는 시스템의 일부를 테스트 셋업 매 5 년 동안 유익 할 수 있다는 것을 보여준다. 또한 그들은 거의 동일한 유지 시간의 임의로 생성 된 명령들보다 훨씬 높은 수익 및 샤프 비율을 생성한다. 칼만 필터링 및 상태 방정식의 알 수없는 변화의 최대 우도 추정치와 동적 선형 모델을 지속적으로 포트폴리오의 헤지 비율을 업데이트하기 위해 사용되는 경우 세를 초과하는 일부 샤프 비율이 가장 좋은 결과를 얻을 수있다. 결과는 원유 시장이 약한 형태가 효율적으로 가능하지 않을 수도 있음을 나타내는. Donninger : 대학 재정 연구의 빈곤 : 원유 선물 시장 papers. ssrn의 스프레드 거래 전략 /sol3/papers. cfm 추상적 인 아이디 2617585 개요 : 하비, 리우와 주홍 반환 값의 단면의 아마 대부분의 문학이라고 주장 찌꺼기. 하나는 항상 추가 인수를 시도 할 수 있습니다 충분한 시행 착오와 상당한 크로스 섹션 결과를 찾을 수 있습니다. 로페즈 드 프라도는 비슷한 맥락에서 일련의 기사에서 주장한다. 이론적으로 과학적인 결과는 반증이다. 실질적으로 이전 결과 및 간행물은 드문 경우에 확인됩니다. 라인 하트 - 로고 프에 의해 깊이의 시간에 성장은 최근 몇 년 동안에서 가장 영향력있는 경제 용지이었다. 그것은 최고의 저널에 출판되었다. 용지가도 사소한 엑셀 버그를 포함하지만 그것은 잘못된 결과까지 삼년했다 가난한 방법이 완전히 밝혀졌다. 리뷰어는 간단한 스프레드 시트를 확인하지 않았다. 이 논문은 쏘븐 Lubnau에 의한 원유 선물 시장의 스프레드 거래에 대해 덜 눈에 띄는 예를 분석합니다. 그의 아주 간단한 전략 저자 보고서는 3 위의 장기 샤프-비율은 그 도시 - 라인 하트 - 로고 프에 대한처럼 - 하나의 결과를 위조하기 위해 더 정교한 테스트 통계를 필요가 없다. 설명은 매우 간단하다 : 저자는 거래의 단서가 없습니다. 그는 잘못된 데이터를 사용했다. 시장에 의해 관련 : 재고 알고리즘 트레이딩의 규칙 발견을위한 진화 연산의 응용 프로그램 : 문헌 고찰 용 후 ,. 강 리우 나. 향주 장 A, E. Lijun 스와 나. E. W.T. 응 아이의 다. 메이 리우 라. 빅 데이터 결정 연구소, 제남 대학, 광저우, PR 중국 비즈니스의 학교, 외국어 광동 대학, 고등 교육 B 메가 센터, 광저우 510006, 관리 및 마케팅, 홍콩 폴리 테크닉 대학, 구룡, 홍콩의 PR 중국 C 부 홍콩은 내과, 의료 정보학 전공의 중국 D 부서, 캔자스 의료 센터, 캔자스 시티, KS 66160, 비즈니스의 미국 전자 학교, 중산 대학의 대학, 중국 6 월 2015 년 받아 들여지는 7 개정 8월 2014 년 19 수상 7월 12일 2015 가능한 온라인 7월 21일 2015 년 주요 재고 알고리즘 트레이딩의 진화 규칙 탐사의 첫 번째 체계적 문헌 고찰. 명확한는 분류 프레임 워크를 기반으로이 분야에서 연구의 보여줍니다. 평가 방식의 세부 사항을 기반으로 기존의 연구에서 격차 및 제한의 정확한 분석. 모델의 이익에 영향을 미치는 가장 중요한 요인은 상세하게 제시된다. 검토를 기반으로 향후 개선을위한 표적으로 한 제안이 제안된다. 재고 알고리즘 트레이딩 (AT)의 발견을 지배하는 진화 연산 (EC) 기술의 다양한 응용 프로그램에도 불구하고 추상, 이 주제에 대한 포괄적 인 문헌 검토를 사용할 수 없습니다. 따라서, 본 논문에서는 AT 재고 규칙 발견을위한 EC 기술의 최첨단 응용 프로그램의 첫 번째 체계적인 문헌 고찰을 제공하는 것을 목표로하고있다. 2013 (포함) 이전에 발행 된 650 기사 가운데 24 저널 51 관련 기사를 확인 하였다. 이 논문을 검토하고 세 가지 분석 방법의 종류 (기본적 분석, 기술적 분석, 혼합 분석) 및 세 EC 기술 범주 (진화 알고리즘, 떼 지능, 하이브리드 EC 기술)로 분류 하였다. 계 유전 알고리즘 (GA), 기술적 거래 규칙 검색에 유전 프로그래밍 기반 (GP) 기술의 응용위한 중요한 바이어스가 관찰된다. 다른 EC 기술과 기본적 분석은 충분한 연구가 부족하다. 또한, 우리는 선택한 논문의 평가 방식에 대한 정보를 요약하고 특히 구매 자신의 모델을 비교하려면 연구를 분석하고 전략 (B의 H)을 누르고 있습니다. 우리는 기존 기술들의 대부분이 하락 및 저조한 추세 효과적으로 수행 흥미로운 현상을 관찰하고, 분류 체계 연구의 분포를 고려하여, 이 현상은 인자 선택 및 문제의 경사에 기인 될 수 있음을 시사 거래 비용 선택. 우리는 또한 초과 수익률의 여백에 거래 비용 변화의 중요한 영향을 관찰합니다. 다른 영향 요인도 상세하게 제공됩니다. 시장 동향 예측 방법의 부재 및 거래 비용의 선택을 검토 한 연구 두 가지 제한된다. 또한, 거래 규칙 검색 기법 및 포트폴리오 선택의 조합은 중요한 연구 갭이다. 우리의 검토는 재고 AT의 규칙 탐사에 대한 EC 기술을 적용하는 연구의 초점과 차이를 보여 향후 연구를위한 로드맵을 제시한다. 그래픽 추상 키워드 문헌 검토 진화 연산 알고리즘 거래 주식 거래 규칙 규칙 발견 분류 프레임 워크도. 1. 그림. (2). 삼.
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