Книга

Книга Automated Trading with R

12 участников

О книге

Электронная книга Криса Конлана Automated Trading with R: Quantitative Research and Platform Development («Автоматизированная торговля с помощью R: количественные исследования и разработка платформы») объясняет математику автоматизированной торговли, вычисления и исполнение сделок. В книге показано создание системы бэктестинга, оптимизатора стратегий и торговой платформы.

О книге

Книга охватывает алгоритмическую торговлю через существующие брокерские сервисы: от управления данными и оптимизации стратегии до исполнения ордеров с использованием общедоступных данных. Если API брокера поддерживается, исходный код готов к использованию без дополнительной настройки.

Созданная в книге платформа может заменить коммерческие платформы, которыми пользуются розничные трейдеры и небольшие фонды. Её программные компоненты отделены друг от друга и масштабируются, поэтому источник данных, торговый алгоритм или брокера можно заменить.

У книги три цели:

  • Предложить небольшим фондам и розничным трейдерам гибкую альтернативу распространённым системам автоматизации стратегий, таким как Tradestation, Metatrader и CQG.
  • Объяснить внутренние механизмы автоматизированной торговой системы.
  • Стандартизировать обсуждение и обозначения задач оптимизации стратегий в реальных условиях.

Что вы узнаете

  • Как программирование автоматизированной стратегии на R даёт доступ к библиотеке пакетов для оптимизации стратегий, выработки торговых решений в реальном времени и сокращения времени вычислений.
  • Как моделировать эффективность стратегии для конкретного случая применения и получать точные оценки результатов.
  • Какие критерии машинного обучения относятся к статистической достоверности при работе с временными рядами.
  • Как связаны с управлением портфелем и оценкой эффективности реальные переменные: задержка, просадки, изменение размера сделки, рост портфеля и штраф за неиспользованный капитал.

Для кого книга

Для трейдеров и практиков, работающих на розничном рынке или в небольшом фонде и имеющих как минимум базовое высшее образование в области финансов или информатики. Также книга адресована студентам магистратуры и аспирантуры по финансам или науке о данных.

Автор и форматы

Автор: Крис Конлан (Cris Conlan). Книга доступна в форматах AZW3, EPUB и PDF.

Оглавление

  • Part 1: Problem Scope
  • Chapter 1: Fundamentals of Automated Trading
  • Equity Curve and Return Series
  • Characteristics of the Equity Curve
  • Characteristics of the Return Series
  • Risk-Return Metrics
  • Characteristics of Risk-Return Metrics
  • Sharpe Ratio
  • Maximum Drawdown Ratios
  • Partial Moment Ratios
  • Regression-Based Performance Metrics
  • Optimizing Performance Metrics
  • Part 2: Building the Platform
  • Chapter 2: Networking Part I
  • Yahoo! Finance API
  • Setting Up Directories
  • URL Query Building
  • Data Acquisition
  • Loading Data into Memory
  • Updating Data
  • YQL Web Service
  • URL and Query Building
  • Note on Quantmod
  • Background
  • Comparison
  • Organizing as Date-Uniform zoo Object
  • Note on zoo Objects
  • Chapter 3: Data Preparation
  • Handling NA Values
  • Note: NA vs. NaN in R
  • IPOs and Additions to S&P 500
  • Merging to the Uniform Date Template
  • Forward Replacement
  • Linearly Smoothed Replacement
  • Volume-Weighted Smoothed Replacement
  • Discussion of Replacement Methods
  • Real Time vs. Simulation
  • Influence on Volatility Metrics
  • Influence on Trading Decisions
  • Conclusion
  • Closing Price and Adjusted Close
  • Adjusting for Stock Splits
  • Adjusting for Cash Dividends
  • Efficient Updating and Adjusted Close
  • Implementing Adjustments
  • Test for and Correct Inactive Symbols
  • Computing the Return Matrix
  • Chapter 4: Indicators
  • Indicator Types
  • Overlays
  • Oscillators
  • Accumulators
  • Pattern/Binary/Ternary
  • Machine Learning/Nonvisual/Black Box
  • Example Indicators
  • Simple Moving Average
  • Moving Average Convergence Divergence Oscillator (MACD)
  • Bollinger Bands
  • Custom Indicator Using Correlation and Slope
  • Indicators Utilizing Multiple Data Sets
  • Conclusion
  • Chapter 5: Rule Sets
  • Our Process Flow as Nested Functions
  • Terminology
  • Example Rule Sets
  • Overlays
  • Oscillators
  • Accumulators
  • Filters, Triggers, and Quantifications of Favor
  • Chapter 6: High-Performance Computing
  • Hardware Overview
  • Processing
  • Multicore Processing
  • Hyperthreading
  • Memory
  • The Disk
  • Random Access Memory (RAM)
  • Processor Cache
  • Swap Space
  • Software Overview
  • Compiled vs. Interpreted
  • Scripting Languages
  • Speed vs. Safety
  • Takeaways
  • for Loops vs. apply Functions
  • for Loops and Memory Allocation
  • apply-Style Functions
  • Use Binaries Creatively
  • Note on Measuring Compute Time
  • Multicore Computing in R
  • Embarrassingly Parallel Processes
  • doMC and doParallel
  • The foreach Package
  • The foreach Package in Practice
  • Integer Mapping
  • Computing the Return Matrix with foreach
  • Computing Indicators with foreach
  • Chapter 7: Simulation and Backtesting
  • Example Strategies
  • Our Simulation Workflow
  • Listing 7-1: Pseudocode
  • Listing 7-1: Explanation of Inputs and User Guide
  • Discussion
  • Implementing Example Strategies
  • Summary Statistics and Performance Metrics
  • Conclusion
  • Chapter 8: Optimization
  • Cross Validation in Time Series
  • Numerical vs. Analytical Optimization
  • Numerical Optimization Overview
  • Parameter Transform for Unbounded Search Algorithms
  • Declaring an Evaluator
  • Listing 8-1: Pseudocode
  • Listing 8-1: Explanation of Inputs and User Guide
  • Exhaustive Search Optimization
  • Pattern Search Optimization
  • Generalized Pattern Search Optimization
  • Nelder-Mead Optimization
  • Nelder-Mead with Random Initialization
  • Projecting Trading Performance
  • Conclusion
  • Chapter 9: Networking Part II
  • Market Overview: Brokerage APIs
  • Secure Connections
  • Establishing SSL Connections
  • Proprietary SSL Connections
  • HTTP/HTTPS
  • OAuth
  • Feasibility Analysis for Trading APIs
  • Feasibility of Custom R Packages
  • HTTPS + OAuth Through Existing R Packages
  • FIX Engines
  • Exporting Directions to a Supported Language
  • Planning and Executing Trades
  • The PLAN Job
  • The TRADE Job
  • Common Data Formats
  • Manipulating XML
  • Generating XML Documents
  • Manipulating JSON Data
  • The Financial Information eXchange Protocol
  • The FIX eXtensible Markup Language
  • OAuth in R
  • Conclusion
  • Part 3: Production Trading
  • Chapter 10: Organizing and Automating Scripts
  • Organizing Scripts into Jobs
  • Calling Jobs with the Source Function
  • Calling Jobs via Sourcing
  • Task Scheduling in Windows
  • Running R from the Command Line in Windows
  • Setting Up and Managing the Task Scheduler
  • Task Scheduling in UNIX
  • Conclusion
  • Chapter 11: Looking Forward
  • Language Considerations
  • Python
  • C/C++
  • Hardware Description Languages
  • Retail Brokerages and Right to Refuse
  • Right to Refuse in the Swiss Currency Crisis
  • Connection Latency
  • Ethernet vs. WiFi
  • Proximity to Exchanges
  • Prime Brokerages
  • Digesting News and Fundamentals
  • Conclusion
  • Appendix A: Source Code
  • Platform/config.R
  • Platform/load
  • Platform/load.R
  • Platform/update.R
  • Platform/functions/yahoo.R
  • Platform/load/initial.R
  • Platform/load/loadToMemory.R
  • Platform/load/updateStocks.R
  • Platform/load/dateUnif.R
  • Platform/load/spClean.R
  • Platform/load/adjustClose.R
  • Platform/load/return.R
  • Platform/load/fillInactive.R
  • Platform/compute
  • Platform/compute/MCinit.R
  • Platform/compute/functions.R
  • Platform/plan
  • Platform/plan.R
  • Platform/plan/decisionGen.R
  • Platform/trade
  • Platform/trade.R
  • Platform/model
  • Platform/model.R
  • Platform/model/optimize.R
  • Platform/model/evaluateFunc.R
  • Platform/model/optimizeFunc.R
  • Appendix B: Scoping in Multicore R
  • Scoping Rules in R
  • Using Lexical Scoping
  • Takeaways
  • The UNIX fork System Call
  • The fork Call and Memory Management
  • Scoping Implications for R
  • Instance Replication in Windows
  • Instance Replication and Memory Management
  • Scoping Implications for R
  • Index
Складчина создана 22 августа 2017 г.

Теги

Профессии
Инструменты
500 ₽ 2 300 ₽