Tssb (trading system synthesis & boosting)

Pioneiro no aprendizado de máquina ampère desenvolvimento de sistema de negociação non-linear e aumento de sinal / filtragem desde 1979. Iniciado Raden Research Group em 1982 e supervisionou o desenvolvimento de PRISM (Pattern Recognition Information Synthesis Modeling). Técnico de mercado fretado certificado pela Associação de Técnicos de Mercado desde 1992. Proprietário comerciante de ações para Spear, Leeds e Kellogg 1997 2002. Professor adjunto de finanças ensino um curso de nível de pós-graduação em análise técnica, mineração de dados e análise preditiva para MBA e estudantes de engenharia financeira de 2002 A 2017. Autor de Evidence Based Technical Analysis publicado por John Wiley amp Sons 2006. Primeiro livro popular para lidar com o viés de mineração de dados e Método de Permutação de Monte Carlo para gerar valores p livres de viés. Co-designer da TSSB (Trading System Synthesis and Boosting), uma plataforma de software para o desenvolvimento automatizado de sistemas de negociação com base em modelos preditivos, estatisticamente sólidos. Editor do editor do autor da aprendizagem estatisticamente da máquina sadio para o comércio algorítmico de instrumentos financeiros. Desenvolvimento de sistemas de negociação baseados em modelos preditivos usando TSSB. Proposta de um método para purificação de indicadores e Pure VIX Inovou o conceito de impulso de sinal: usando a aprendizagem de máquina para realçar o desempenho de estratégias existentes. 21-28 Padrão de Reconhecimento de Sinal Filtros, Jornal da Associação de Técnicos de Mercado, Primavera 1991, pp.42-51 O método de células de Indicador Avaliação, Enciclopédia de Indicadores Técnicos de Mercado, capítulo 15, por Colby e Meyers, Dow Jones-Irwin, 1988 Inteligência Artificial / Reconhecimento de Padrões Aplicados à Previsão de Tendências de Mercado Financeiro, Revista da Associação de Técnicos de Mercado, maio 1985 pp. Inteligência e Amplo Reconhecimento de Padrões para Auxiliar o Analista de Mercado, Análise de Software Financeiro e de Investimento, Tutorial de três partes, Summer, Fall e edição de inverno de Inverno de 1984. Cybernetics, The Trading Approach para os anos 80, Commodities Magazine, January 1980. Método científico e inferência estatística aos sinais de negociação. John Wiley amp Sons, novembro de 2006 Purified Sentiment Indicadores para o mercado de ações publicado no Journal of Technical Analysis, 2010. Davids fora interesses incluem esqui, caminhadas, tricô e trompete de jazz. Dr. Timothy Masters tem um PhD em estatística, com especializações em estatística aplicada e computação numérica. Ele é o autor de quatro altamente conceituados livros sobre inteligência artificial (Prática Neural Network Recipes em C Signal and Image Processing com Neural Networks Advanced Algorithms para Neural Networks Neural, Novel, e Hybrid Algorithms for Time Series Prediction. Campo de negociação automatizada de instrumentos financeiros desde 1995. Antes disso, ele desenvolveu software para engenharia biomédica e aplicações de sensoriamento remoto. Sua pesquisa atual centra-se em algoritmos para controlar o viés de mineração de dados, a fim de avaliar o potencial de desempenho dos sistemas automatizados de negociação no mercado. Também está desenvolvendo ferramentas gráficas e analíticas para ajudar os comerciantes financeiros a compreenderem melhor a dinâmica do mercado. Seu interesse externo inclui música (ele toca teclado, violino e baixo em várias bandas) e as artes marciais (ele é um cinturão negro de segundo grau que estuda Washin - Ryu Karate com Mestre Hidy Ochiai.) Mais sobre Tim Masters, incluindo informações sobre o seu último livro Avaliação e Melhorar Previsão e Classificação. Pode ser encontrado em TimothyMasters. info. Esta é uma estrutura de automação para Trading System Synthesis and Boosting (TSSB). TSSB é um pacote agradável disponível aqui da Hood River Research para o desenvolvimento de sistemas de negociação baseados em modelos preditivos, mas agora é somente GUI ea saída está em arquivos de log detalhados. A estrutura tssbutil usa pywinauto para permitir que um usuário execute um script TSSB por meio de uma invocação de função Python. Ele também fornece um analisador que converte saída TSSB para um modelo de dados hierárquico intuitivo (veja a documentação em tssbrun. py. tssbutil, é claro, depende TSSB. Siga o link acima para a página de download e, em seguida, coloque o link tssb64.exe no seu PATH em algum lugar. tssbutil também depende do Python e do pacote pywinauto. Como TSSB é um pacote somente do Windows, presume-se que a instalação e o uso ocorrerão em uma plataforma Windows (embora os analisadores sejam multi-plataforma e funcionem em qualquer ambiente). É conhecido por trabalhar com 32-bit Python 2.7 - provavelmente também funciona com Python 3.X, mas que não foi testado. O padrão pywinauto é 32-bit específico neste momento - existem vários garfos que pretendem fazê-lo funcionar com 64 - bit Python, mas eu não poderia fazer nenhum desses trabalhos e Python pywinauto de 32 bits funcionou bem em minha instalação de 64 bits do Windows 7 e executável TSSB de 64 bits A página de download do Python está aqui. Eu recomendo o 2.7.x 32- Bit instalador do Windows. Instalar para um diretório de sua escolha e adicionar o diretório Python para o seu caminho para a conveniência. Em seguida, faça o download do pacote pywinauto daqui. As instruções de instalação estão aqui. Em seguida, você precisa clonar este repositório. Se você é um usuário cygwin como eu, você pode instalar e usar o git do shell cygwin: Alternativamente, existe uma versão do Windows do git disponível aqui. Note que ao escolher um diretório para clonar, é melhor escolher um caminho sem a. Nele se você quiser ser capaz de usar o exemplo como é (por exemplo, C: usersjohn. doeworkspace não funcionaria). Isto é devido a uma limitação TSSB e seu comando READ MARKET HISTORIES. Depois de ter clonado com êxito o repositório tssbutil, execute o seguinte. Tssbutil Visão geral do componente Esta seção contém uma breve visão geral dos componentes tssbutil. Todos os módulos, classes e métodos incorporam a documentação do estilo docstring para obter mais detalhes. Este módulos contém a função runtssb () que pode ser chamada para invocar TSSB para um determinado script. Este módulo contém a classe AuditParser que é usada para analisar um arquivo de saída AUDIT. LOG da TSSB. Este módulo contém o modelo de dados usado para representar a saída de uma execução TSSB. Uma instância do TSSBRun é criada pelo AuditParser quando ele analisa um arquivo AUDIT. LOG. Consulte a documentação docstring para obter detalhes sobre o modelo. Este módulos contém a classe VarParser que pode ser usada para analisar um arquivo de definição de variável TSSB. Este módulos contém a classe DbParser que pode ser usada para analisar um arquivo de banco de dados TSSB. Este módulo contém o método sedlite (). Esta é uma função de utilitário que pode ser usada para facilitar a criação de arquivos de script parametrizados (veja o outerwf. py em exemplos / para um exemplo de instanciação de modelo). Usando o exemplo Existe um exemplo que usa os principais componentes do tssbutil para implementar um loop externo forward-forward. O exemplo é inteiramente auto-contido dentro do tssbutil, assim que funcionar é tão simples como: Sem argumentos, isto indicará a tela do uso: Antes de nós funcionar o exemplo, está aqui mais detalhe em o que acontecerá realmente. O modelo está prevendo retorno do dia seguinte para a IBM. O stage1.txt é o loop de encaminhamento interno - ele cria três modelos de regressão linear de 2 entradas usando a seleção por etapas (em um grupo de exclusão para evitar o uso de entrada redundante) e então avança por 10 anos por um único ano (o ano de validação) . Em seguida, a saída do stage1.txt é examinada para determinar quais os modelos que obtiveram melhores resultados no período fora da amostra (ou seja, o ano de validação). Os dois melhores modelos de 2 entradas são introduzidos no stage2.txt. O laço exterior walk-forward, onde eles são executados de forma independente, assim como entradas em dois COMITÊS diferentes. Em seguida, stage2.txt treina um período de 11 anos (o conjunto de treinamento original mais o ano de validação) e testa um período de adiantamento (o ano de teste). O desempenho no ano de teste deve ser uma estimativa imparcial do desempenho futuro deste modelo. Este processo é repetido uma vez por ano entre lyear-startgt e lyear-endgt especificado na linha de comando. O exemplo produz um arquivo. csv perf. csv com índices de melhoria do fator de lucro longo para os períodos fora da amostra de cada modelo e comitê de stage2.txt. Observe que, por convenção, os anos especificados na linha de comando e relatados no perf. csv são o último ano no conjunto de treinamento. Assim, para o ano de 2002, o ano de validação é 2003 e o ano de teste é 2004 - isso significa que o desempenho relatado no perf. csv para 2002 é o resultado fora da amostra para 2004. Heres saída de um exemplo de execução: E os conteúdos de Perf. csv: Observe que há provavelmente muitas mais medições do que apenas a ração de melhoria do fator de lucro longo que são desejáveis ​​a partir do loop externo walk-forward. Estes são facilmente obtidos a partir do modelo de dados produzido pelo analisador para o stage2.txt executar. Isso é deixado como um exercício para os outros com base no seu caso de uso particular. Solução de problemas amp Misc. Ao criar tssbutil, o comportamento de pywinauto foi encontrado para ser altamente não-determinista, especialmente em computacionalmente TSSB intensivo corre e também muito curto TSSB corre. Eu acredito que o runtssb atual () para ser geralmente utilizável, mas indubitavelmente outras questões vão surgir. O código depende de certos atrasos arbitrários e várias verificações diferentes que de outra forma seriam redundantes. Finalmente, note que há garantida a existência de muita AUDIT. LOG que o AuditParser não suporta. Ele atualmente trabalha para treinamento / walk-forward padrão com modelos e comitês, bem como uma corrida FIND GROUPS. TSSB tem muitas, muitas outras opções - futuro parse suporte para estes serão adicionados conforme necessário. Tssbutil inclui um conjunto de testes unitários que devem ser usados ​​para testar a regressão de qualquer alteração feita ao framework. Todos os testes podem ser executados a partir do diretório repo de nível superior usando o script test. bat incluído. Você verá muitas janelas vindo e indo dos testes de runtssb () - quando isso terminar procura Ok para ver que todos os testes passaram. Sobre o autor: David Aronson é um pioneiro em aprendizagem de máquina e desenvolvimento de sistema de negociação não linear e aumento de sinal / Filtragem. Ele trabalhou neste campo desde 1979 e foi um Técnico de mercado fretado certificado pela The Market Technicians Association desde 1992. Ele foi professor adjunto de finanças e regularmente ensinou a MBA e estudantes de engenharia financeira um curso de pós-graduação em análise técnica, Mineração de dados e análise preditiva. Seu livro inovador quidEvidence-Based Technical Analysisquot foi publicado por John Wiley amp Sons 2006. Timothy Masters recebeu um PhD em estatística matemática com uma especialização em computação numérica. Desde então, trabalhou continuamente como consultor independente para o governo e a indústria. Seu foco atual é métodos para avaliar os sistemas de negociação de mercado financeiro. É autora de cinco livros sobre previsão, classificação e aplicações práticas de redes neurais: Prática Neural Network Recipes em C (Academic Press, 1993) Sinal e processamento de imagem com redes neurais (Wiley, 1994) Algoritmos avançados para redes neurais (Wiley, 1995) ) Algoritmos Neurais, Novos e Híbridos para Previsão de Séries Temporais (Wiley, 1995) Avaliando e Melhorando Previsão e Classificação (CreateSpace, 2017) Mais informações podem ser encontradas em seu site: TimothyMasters. info Estatisticamente Sound Machine Learning para Algorithmic Trading de Instrumentos Financeiros Desenvolvimento de Sistemas de Negociação Baseados em Modelos Preditivos Usando a TSSB Autor de David Aronson, Timothy Masters Este livro tem dois propósitos. Em primeiro lugar, ensina a importância de usar métodos estatísticos sofisticados e acessíveis para avaliar um sistema de negociação antes de ser utilizado no mundo real. A fim de acomodar leitores com antecedentes matemáticos limitados, estas técnicas são ilustradas com exemplos passo-a-passo utilizando dados de mercado reais e todos os exemplos são explicados em linguagem simples. Em segundo lugar, este livro mostra como o programa gratuito TSSB (Trading System Synthesis amp Boosting) pode ser usado para desenvolver e testar sistemas de negociação. A máquina de aprendizagem e algoritmos estatísticos disponíveis na TSSB ir muito além daqueles disponíveis em outros off-the-shelf software de desenvolvimento. A utilização inteligente destas técnicas de ponta melhora consideravelmente a probabilidade de se obter um sistema de negociação cujos resultados de backtest impressionantes continuam quando o sistema é colocado em uso numa conta de negociação. Estimar o desempenho futuro com algoritmos rigorosos Avaliar a influência da boa sorte nos backtests Detectar overfitting antes de implantar seu sistema Estime o viés de desempenho devido ao ajuste do modelo e seleção de sistemas aparentemente superiores Use o estado de Criar conjuntos de modelos para formar decisões comerciais de consenso Construir portfólios ideais de sistemas de negociação e testar rigorosamente o seu desempenho esperado Procurar milhares de mercados para encontrar subconjuntos que são especialmente previsíveis Criar sistemas de negociação que se especializam em regimes de mercado específicos, como tendências / Alta / baixa volatilidade Mais informações sobre o programa TSSB podem ser encontradas em TSSBsoftware dot com. Data de publicação: 01 2017 ISBN / EAN13: 148950771X / 9781489507716 Número de páginas: 520 Tipo de encadernação: US Trade Paper Trim Tamanho: 7.44quot x 9.69quot Idioma: Inglês Cor: Preto e Branco Categorias relacionadas: Economia de negócios / Previsão