問題タブ [algorithmic-trading]

指値注文を「維持」して、現在のオファーよりも常に $0.10 安く「MSFT」を購入するとします。

したがって、オファーが移動した場合は、注文も移動する必要があります。

たとえば、オファーが 30.10 から 30.11 に移動された場合、注文を 30.00 から 30.01 に移動する必要があります。

問題は、何らかの理由でオファーが 30.10 と 30.11 の間で頻繁に移動する場合、注文も頻繁に移動することです。証券取引所は余分な取引に対して「請求」するので、取引の数をできるだけ少なくする必要があるため、残念です。

だから私は自分のシリーズをもっと「動かない」ものにしたいと思っています。つまり、そのようなシリーズ「30.00 30.01 30.00 30.01 30.00 30.01 30.02」をおそらくそのようなシリーズ「30.00 30.00 30.00 30.00 30.00 30.01 30.02」に置き換えたい

「オファー」がどのように変更されるか正確にはわかりませんが、注文の移動数を「制限」する必要があります。

したがって、このような単純な Solution1 を使用することをお勧めします。注文が Price1 から Price2 に移動した場合、次の期間 (1 秒程度) の間、この注文を Price1 に移動することは禁止されています。これにより、すべてのケースがカバーされます。例えば：

1. Price1 -> Price2 - 許可
2. Price2 -> Price3 - 許可
3. Price3 -> Price1 - 十分な時間が経過していない場合は辞退

Solution2 も提案できます。

「現在のオファー」の代わりに「最後の期間の最小オファー」を使用します。たとえば、「最後の 1 秒間の最小限のオファー」は頻繁に変更されることはありません。

「Solution1」では、上下の変更にすぐに反応しますが、「繰り返される」変更を除外します。ただし、「期間ごとに1回」移動します。

「Solution2」では、アップの変化に「遅延」で反応し、ダウンの変化にすぐに反応しますが、最低のオファーが繰り返されるたびに「ストップウォッチ」が「リセット」され、「もう一度カチカチ音をたてる」ため、まったく動かないこともあります。 2番目"。したがって、「最低のオファー」が 1 秒に 1 回以上繰り返される場合、私は何も動かずにある時点にとどまります。

あなたは何を提案できると思いますか？

私は2つの問題を抱えています:

1. 従属変数、たとえば GDP と、他の多くの独立変数があります。IV の中から先行指標または遅行指標を見つけるために使用できる手順を知る必要があります。SAS と Excel でモデルを開発しました。

2. x 日 ema と y 日 sma クロスに基づくいくつかの買い売りルールに基づいて、リターンを計算する必要があります。のどの値を見つけるためにどの手順を使用する必要があるかを知る必要がありxますy(xおよびy(200,50)(300,30) などの接頭辞付きの値の配列である)。ここでニューラル ネットワークを使用できますか? もしそうなら、これを実行する方法に関するいくつかのドキュメントへのリンクを誰かに教えてもらえますか?

英数字の文字列から UNIQUE ID (int のみ) を生成する必要があります。

たとえば、私は security id = 'ABC123DEF' を持っています。一意の ID が常に一定になるように、"security id" の一意の ID (int のみ) を生成できるはずです。

例: セキュリティ ID: ABC123DEF Int ID: 9463456892

Int ID をデータベースに保存し、いつでも Int ID からセキュリティ ID を参照できるようにします。

いくつかの例: PBG_CD_20120214_.2 | 201202-CMG188963_T | PBG_TD_20120306_.0001 3 つの例:-PIPE 区切り

インデックス先物のバックテストを行う必要があります。1 分間の OHLC データでテストを終了し、結果は OK です。さらに、Bloomberg からダウンロードしたティックごとのデータを選択したいと考えています。

インターネットを閲覧したところ、そのような機能に利用できる取引プラットフォームがいくつかあることがわかりましたが、Bloomberg はデータ ソース プロバイダーのリストにありません。したがって、これらは私の場合には適していないと思います。

テストを完了するために組み込むことができるオープンソース エンジンがあるかどうか疑問に思っています。

この質問 (最後の質問) は、Benelux Algorithm Programming Contest-2007 に掲載されました。

http://www.cs.duke.edu/courses/cps149s/spring08/problems/bapc07/allprobs.pdf

問題文の要約:

企業は、利益を最大化するために、特定の入力に対していつ購入するか、販売するか、または何もしないかの戦略を立てる必要があります。入力は次の形式です。

これは、入力が 6 日間与えられることを意味します。

1 日目: 4 株を取得します。それぞれの価格は 4 ドルで、最大で 2 株を売却できます
。2 日目: 2 株を取得し、それぞれの価格は 9 ドルで、最大で 3 株を売却でき
ます

達成できる最大の利益を出す必要があります。

この問題をどうしようか考え中です。力ずくでやると時間がかかりすぎる気がします。これを 0-1 ナップサックのような DP の問題に変換できるとしたら? いくつかの助けをいただければ幸いです。

取引戦略をバックテストしているcsvの株式データがたくさんあります。問題は、私の戦略では、昨日シグナルが見つかった場合に公開市場価格を購入することです。残念ながら、私のデータは 1 日の終わりにのみ公開されます。データが公開されています。しかし、私の戦略は昨日のデータのみに基づいて取引されているため、回避策は次の取引日を表すデータの末尾にレコードを追加し、利益の損失を台無しにしないように、昨日の終わりまでの価格を表示することだと思います。たとえば、私のcsvの1つがこのように見えるとします（この形式ではありませんが、実際のファイルにはヘッダーがなく、カンマで区切られています）

次のレコードを追加したいと思います。

したがって、日付を 1 増やしてから、前の終値を他の価格設定フィールドにコピーする必要があります。ボリュームを同じに保つのが最善だと思います。これは、フォルダーを毎日ループして、すべてのファイルにダミー フィールドを追加し、よりタイムリーにシグナルを取得できるようにします。そして、毎日の終わりに、別のバッチ ファイルを作成して、データ フォルダーを消去し、実際の価格データで上書きする作業を既に行っています。

I am researching/backtesting a trading system.

I have a Pandas dataframe containing OHLC data and have added several calculated columns which identify price patterns that I will use as signals to initiate positions.

I would now like to add a further column that will keep track of the current net position. I have tried using df.apply(), but passing the dataframe itself as the argument instead of the row object, as with the latter I seem to be unable to look back at previous rows to determine whether they resulted in any price patterns:

However, this returns the following error:

Rolling window functions would seem to be the natural fit, but as I understand it, they only act on a single time series or column, so wouldn't work either as I need to access the values of multiple columns at multiple timepoints.

How should I in fact be doing this?

これが私のpythonスクリプトです：

だから私は価格をExcelに入れています、そして彼らは毎秒自分自身を更新します. 私がやりたいことは、Python スクリプトに 10 分ごとに Excel シートを読み取らせ (Python スクリプトをアクティブにするために cronjob を使用します)、最新の価格を、その株のみの価格を含む csv ファイルに追加することです。問題は、Python スクリプトを実行すると、価格と、現在の価格ではなく、最後に Excel ファイルを保存した日付が表示されることです。オプションを設定しようとしました-->保存-->保存-->自動回復情報を保存-> 1分ですが、それは役に立ちませんでした。質問を言い換えると、xlrd が .xls ファイルを読み取るたびに (Python スクリプトが現在の価格と日付を取得できるように)、価格と日付ではなく現在の価格と日付を取得する方法を教えてください。最後に .xlxs ファイルを保存したのはいつですか?

理想的には、コンピューターから数日間離れて、入力された .csv に戻ることができるようにしたいと考えています

または、.csv に入力するためのより良い解決策があるでしょうか?

この質問が内部開発フォーラムに何度か投稿されているのを見たことがあります。そのため、Python ですぐにこれを実現する方法の簡単な例を提供したいと思いました。

過去の株式データに対してテストしたい注文の不均衡に基づくシグナルがあります。

また、これらの各シグナルの価格も把握しており、価格のトレンドを計算して、過去 4 つの価格でリターンが上昇しているか下落しているかを確認します。取ったシグナルから

今の私の考えは、nSignal が 0.70 を超えるたびに買い/ショートすることです。トレンドがプラスの場合は買い、トレンドがマイナスの場合は売り注文を出します。

その後、nSignal が再び低下し始めると、私はポジションから抜け出します。いつでも複数のポジションを保有したくありません。したがって、ポジションを持っているときに売買シグナルが発生した場合、無視します。

私の質問は、売りと買いのベクトルのコーディングと、これらのリターンの計算に関するものです。理想的には、1 つのベクトルを出力として使用したいと考えています。

売買シグナルを生成することはできますが、nSignal が下落してポジションが解放されるまで、それ以上の売買を無視するように R に指示することに固執しています。計算したいものを添付しました。