Algoritmiese Trading Wat is algoritmiese Trading algoritmiese handel, ook bekend as algo handel en black box handel, is 'n handel stelsel wat gebruik maak van gevorderde en komplekse wiskundige modelle en formules om 'n hoë-spoed besluite en transaksies te maak in die finansiële markte. Algoritmiese handel behels die gebruik van 'n vinnige rekenaarprogramme en komplekse algoritmes om te skep en te bepaal handel strategieë vir optimale opbrengste. Afbreek Algorithmic Trading Sommige beleggingstrategieë en handel strategieë soos arbitrage. Intermarket versprei, bemark maak, en spekulasie kan verbeter word deur middel van algoritmiese handel. Elektroniese platforms kan heeltemal bedryf belegging en handel strategieë deur algoritmiese handel. As sodanig, algoritmes in staat is om handel instruksies uit te voer onder bepaalde voorwaardes in die prys, volume, en tydsberekening. Die gebruik van algoritmiese handel is die mees algemeen gebruik word deur groot institusionele beleggers te danke aan die groot bedrag van aandele wat hulle elke dag te koop. Komplekse algoritmes toelaat dat hierdie beleggers om die beste moontlike prys te verkry sonder die voorraad se prys aansienlik beïnvloed en die verhoging van die aankoop koste. Arbitrage Arbitrage is die verskil van die mark pryse tussen twee verskillende entiteite. Arbitrage word algemeen beoefen in globale ondernemings. Byvoorbeeld, maatskappye in staat is om voordeel te trek uit goedkoper voorrade of arbeid te neem van ander lande. Hierdie maatskappye is in staat om koste en die verhoging van winste te sny. Arbitrage kan ook aangewend word in die handel S P futures, die verskaffing van 'n geleentheid vir arbitrage. Hoë-spoed algoritmiese handel kan hierdie bewegings en wins uit die prys verskille op te spoor. Trading Voordat Index Fund Rebalancing Aftreebefondsing soos pensioenfondse word meestal belê in onderlinge fondse. Die indeks fondse van onderlinge fondse word gereeld aangepas om die nuwe pryse van die fonds se onderliggende bates te pas. Voordat dit gebeur, is uittreksel handel instruksies veroorsaak deur algoritmiese-handel ondersteun strategieë, wat winste uit beleggers kan oordra na algoritmiese handelaars. Beteken Reversion Mean terugkeer is wiskundige metode wat die gemiddelde van 'n sekuriteit s tydelike hoë en lae pryse bere. Algoritmiese handel bere hierdie gemiddelde en die potensiële wins uit die beweging van die prys van die sekuriteit is as dit nie gaan weg van of gaan na die gemiddelde prys. Scalping Scalpers wins uit handel die bod-vra versprei so vinnig as moontlik verskeie kere per dag. Prysbewegings moet minder as die sekuriteit se verspreiding word. Hierdie bewegings gebeur binne minute of minder, dus die behoefte vir 'n vinnige besluite te neem, wat kan geoptimaliseer word deur algoritmiese handel formules. Ander strategieë new deur algoritmiese handel sluit transaksie koste vermindering en ander strategieë met betrekking tot donker poele. 'N band met geen vervaldatum. Ewige boeie is nie aflosbaar maar betaal 'n bestendige stroom van belang vir ewig. Sommige van die. Die eerste van 'n reeks van jare in 'n ekonomiese of finansiële indeks. A basisjaar word gewoontlik ingestel om 'n arbitrêre vlak van 1. 'n band wat in 'n voorafbepaalde bedrag van die maatskappy se aandele op sekere tye gedurende sy lewe kan omskep word, gewoonlik. Die oorskot opbrengs wat 'n belegging in die aandelemark bied oor 'n risikovrye koers, soos die terugkeer van staatseffekte. 'N indeks van 500 aandele wat gekies is vir markgrootte, likiditeit en bedryf groepering, onder andere. Die S P 500 is ontwerp. Met behulp van genetiese algoritmes Finansiële Markte laai die speler skatting. Burton voorgestel in sy boek, A Random Walk Down Wall Street, (1973) dat 'n geblinddoek aap gooi veerpyltjies op finansiële bladsye van 'n koerant se kan 'n portefeulje wat net so goed soos sou doen een noukeurig gekies deur kundiges kies. Terwyl evolusie mense nie meer intelligente kan gemaak by pluk voorrade, Charles Darwin se teorie het baie effektief wanneer meer direk toegepas. (Om jou te help kies lêers, kyk hoe 'n voorraad te tel.) Wat is genetiese algoritmes Genetiese algoritmes (gas) is probleemoplossingsmetodes (of heuristiek) dat die proses van natuurlike evolusie naboots. In teenstelling met kunsmatige neurale netwerke (Anns), wat ontwerp is om te funksioneer soos neurone in die brein, hierdie algoritmes gebruik die konsepte van natuurlike seleksie om die beste oplossing vir 'n probleem te bepaal. As gevolg hiervan, is die gas wat algemeen gebruik word as Optimizers dat parameters aan te pas by 'n paar terugvoer maatreël, wat dan onafhanklik of in die konstruksie van 'n ANN gebruik kan word te minimaliseer of te maksimeer. In die finansiële markte. genetiese algoritmes word gewoonlik gebruik om die beste kombinasie waardes van parameters in 'n handel reël, en hulle kan gebou word in ANN modelle ontwerp om aandele te kies en te identifiseer ambagte. Verskeie studies het getoon dat hierdie metodes doeltreffend kan bewys, insluitend genetiese Algoritmes: Genesis van Stock Evaluering (2004) deur Rama, en die toepassing van genetiese algoritmes in die aandelemark Data-ontginning Optimization (2004) deur Lin, Cao, Wang, Zhang. (Vir meer inligting oor ANN, sien Neurale Netwerke:. Vooruitskatting Winste) hoe genetiese algoritmes werk, Genetiese algoritmes wiskundig is geskep met behulp van vektore, wat hoeveelhede daardie rigting en omvang het is. Parameters vir elke handel reël verteenwoordig met 'n een-dimensionele vektor wat as 'n chromosoom in genetiese terme kan beskou. Intussen kan die gebruik in elke parameter waardes van word gedink as gene, wat dan verander met behulp van natuurlike seleksie. Byvoorbeeld, kan 'n handel reël die gebruik van parameters soos bewegende gemiddelde Konvergensie-divergensie (MACD) betrek. Eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA) en Stochastics. 'N genetiese algoritme dan insetwaardes in hierdie parameters met die doel van die maksimalisering van netto wins. Met verloop van tyd, is klein veranderinge en diegene wat 'n desirably impak maak behou vir die volgende generasie. Daar is drie tipes van genetiese bedrywighede wat dan uitgevoer kan word: CROSSOVER verteenwoordig die voortplanting en biologiese crossover gesien in biologie, waardeur 'n kind neem op sekere eienskappe van sy ouers. Mutasies verteenwoordig biologiese mutasie en word gebruik om genetiese diversiteit van een generasie van 'n bevolking na die volgende in stand te hou deur die instelling van ewekansige klein veranderinge. Keuses is die stadium waarop individuele genome is gekies uit 'n bevolking vir latere teling (rekombinasie of crossover). Hierdie drie operateurs word dan gebruik in 'n vyf-stap proses: inisialiseer 'n ewekansige bevolking, waar elke chromosoom N is - Lengte, met N synde die aantal parameters. Dit is, 'n ewekansige getal parameters gevestig met n elemente elk. Kies die chromosome, of parameters, wat wenslik resultate (vermoedelik netto wins) te verhoog. Pas mutasie of crossover operateurs om die geselekteerde ouers en genereer 'n nageslag. Herkombineer die spruite en die huidige bevolking om 'n nuwe bevolking met die keuse operateur vorm. Herhaal stappe 2-4. Met verloop van tyd, sal hierdie proses lei tot toenemende gunstige chromosome (of, parameters) vir gebruik in 'n handels reël. Die proses word dan beëindig toe 'n stop kriteria voldoen word, wat die bestuur van tyd, fiksheid, aantal generasies of ander kriteria kan insluit. (Vir meer inligting oor die MACD, lees Trading Die MACD divergensie.) Met behulp van genetiese Algoritmes in Trading Terwyl genetiese algoritmes hoofsaaklik gebruik word deur institusionele kwantitatiewe handelaars. sonder 'n graad in gevorderde wiskunde - - individuele handelaars kan die krag van genetiese algoritmes te span met behulp van verskeie sagtewarepakkette op die mark. Hierdie oplossings wissel van selfstandige sagteware pakkette wat gerig is op die finansiële markte te Microsoft Excel add-ons wat meer hands-on analise kan fasiliteer. By die gebruik van hierdie aansoek, kan handelaars 'n stel van parameters wat dan new behulp van 'n genetiese algoritme en 'n stel van historiese data te definieer. Sommige programme kan optimaliseer wat parameters gebruik en die waardes vir hulle, terwyl ander in die eerste plek gerig is op net die optimalisering van die waardes vir 'n gegewe stel parameters. (Vir meer inligting oor hierdie program afgelei strategieë te leer, sien die krag van Kursus ambagte.) Belangrike Optimization Wenke en truuks Krommepassing (oor gepaste), die ontwerp van 'n handel stelsel om historiese data, eerder as die identifisering van herhaalbare gedrag, verteenwoordig 'n potensiële risiko vir handelaars met behulp van genetiese algoritmes. Enige handel stelsel met behulp van gas moet vorentoe-getoets op papier voor lewendige gebruik. Die keuse van parameters is 'n belangrike deel van die proses, en handelaars moet soek parameters wat ooreenstem met die veranderinge in die prys van 'n gegewe sekuriteit. Byvoorbeeld, probeer om uit verskillende aanwysers en kyk of enige lyk korreleer met groot mark draai. Die bottom line Genetiese algoritmes is uniek maniere om komplekse probleme op te los deur die benutting van die krag van die natuur. Deur die toepassing van hierdie metodes te voorspel sekuriteite pryse, kan handelaars handel reëls te optimaliseer deur die identifisering van die beste waardes te gebruik vir elke parameter vir 'n gegewe sekuriteit. Maar hierdie algoritmes is nie die Heilige Graal, en handelaars moet versigtig wees om die regte parameters en nie boogpas (oor fiks) kies. (Vir meer inligting oor die mark, check Luister na die mark, nie die Pundits.) Trading in Mediese Data: Is dit 'n hoofpyn of 'n geleentheid vir Patoloë en Kliniese Laboratories Published: 25 April 2016 Wetgewing is ingestel dat indien geslaag , sal verseker gesondheid verbruikers die geleentheid om te sien en korrekte inligting wat deur data makelaars Wanneer dit kom by die pasiënt privaatheid, patoloë en kliniese laboratorium bestuurders kan spandeer meer tyd aanspreek 'n groeiende probleem met die pasiënt data hul laboratoriums te skep en stoor. Derdeparty-data makelaars wil om hulself te posisioneer om data gesondheidsorg in te samel by die bron, sodat hulle kan de-identifiseer dit en verkoop dit aan belangstellendes. Data makelaars is kommersiële entiteite wat versamel, versamel, en / of persoonlike inligting oor individue te handhaaf. Hulle het ook verkoop of verskaf derde party toegang tot die inligting, verduidelik die Kongres Research Service. 'n Wetgewende Tak agentskap wat beleid en wetlike ontleding verskaf aan beide Huis en Senaat lede en komitees van die Amerikaanse Kongres, ongeag van party affiliasie. Farmaseutiese maatskappye, mediese toestel vervaardigers, en ander besighede kan koop gesê data van verskillende tipes data makelaars, soos inligting, ontleding, en tegnologie-maatskappye. Die aangekoop data dan kan aangaan om die bedryf beleggings of bekendstelling dwelm marketing te lei. Mediese Data Trading reeds Big Business Patoloë en mediese laboratorium leiers wat ongemaklik voel met hierdie gegevensstroom is blykbaar nie alleen nie. Ek het groeiende ongemak oor die uitbreiding van die verkoop van mediese inligting nie net onder privaatheid advokate maar onder die gesondheid industrie insiders sowel, skryf Adam Tanner in 'n artikel wat hy geskryf vir Scientific American gevind. Tanner is 'n mede-aan die Harvard Universiteit se Instituut vir Kwantitatiewe Sosiale Wetenskappe. Die Besigheid van gesondheid data Samestelling en HEFBOOM Data makelaars verkry longitudinale inligting van honderde miljoene hospitaal en dokter rekords voorskrif en versekeringseise en mediese laboratorium toets verslae, verduidelik Tanner. Sedert kliniese laboratorium data make-up 'n beduidende gedeelte van die pasiënte gesondheid rekords, patologie groepe en kliniese laboratoriums het 'n belang in hoe die data wat hulle versamel gewoond raak. Die data maatskappye anonimiseren data (let net geboorte jaar, geslag, gedeeltelike poskode, en dokters name) voor die verkoop. Daarom, volgens Tanner, VSA mediese privaatheid reëls is nie van toepassing. Pfizer jaarliks bestee 12 miljoen vir die gesondheid data te koop uit 'n verskeidenheid bronne, insluitend IMS Health. gesê Marc Berger. Pfizer se vise-president van Real World Data en Analytics, in die Scientific American artikel. IMS Health (GBS), 'n globale inligting en tegnologie maatskappy geleë in Danbury, Conn., Sê dit het ten doel om kliënte (farmaseutiese en gesondheid van die verbruikers maatskappye, mediese toestel vervaardigers, verskaffers, betalers, en regeringsagentskappe) met oplossings te verskaf om te meet en te verbeter prestasie . IMS verdien 2921 miljoen in 2015 en projekte 'n 10 tot 12 toename in inkomste vanjaar, volgens 'n verklaring gesê. Adam Tanner (bo) is 'n mede-aan die Harvard se Instituut vir Kwantitatiewe Sosiale Wetenskappe. In 'n onderhoud met Harvard Staatskoerant oor 'n boek wat hy geskryf het op versameling verbruiker-data, Tanner het gesê dat hy wil verbruikers te verstaan hoe data oor hulle voortdurend versamel en dan, op sy beurt, besluit hoe om inligting volgens die vlak deel waar hulle is gemaklik. (Foto kopiereg. Harvard Staatskoerant) Regering Agentskappe inweeg Regering agentskappe doen 'n beroep vir aanspreeklikheid en deursigtigheid deur data makelaars. Verlede jaar vier Amerikaanse senatore het die data Broker Aanspreeklikheid en deursigtigheid Wet van 2015. Dit verbied data makelaars verkry of veroorsaak word openbaar persoonlike inligting, of enige ander inligting met betrekking tot enige persoon, deur 'n valse, fiktiewe, of bedrieglike verklarings of verteenwoordiging . Dit is om makliker en makliker om mense uit anoniem data, Chesley Richards, besturende direkteur identifiseer. Adjunk-direkteur van die Kantoor van Openbare Gesondheid Wetenskaplike Dienste, Centers for Disease Control & Prevention, vertel Scientific American. In 'n 2015 Computer verslag oor die voorgestelde wetgewing, die Direct Marketing Association (DMA), 'n handel organisasie vir gebruikers en verskaffers in die direkte databasis en interaktiewe bemarking velde, verklaar nie nodig vir die wetgewing. DMA wys na drie 2014 ondersoeke van die data makelaar bedryf deur die Federal Trade Commission (FTC), die Amerikaanse regering Aanspreeklikheid Kantoor (GAO) en die Senaat Handel, Wetenskap en Vervoer Komitee, wat volgens dan DMA vise-president van Regeringsake Rachel Thomas. gevind min bewyse van ongeregtigheid in die bedryf. Daarbenewens het 'n verbruikers privaatheid Handves van Menseregte onthul verlede jaar deur die Obama-administrasie, poging tot beskerming duidelik vir verbruikers en groter sekerheid vir besighede om te maak. Verbruikers, die dokument verkondig, het die reg om: 1) beheer uit te oefen oor die data organisasies in te samel van hulle, en hoe die data word gebruik 2) verstaan inligting oor privaatheid en sekuriteit 3) verwag organisasies sal versamel, gebruik, en persoonlike data te openbaar op 'n manier in ooreenstemming met die konteks waarin dit verskaf en Big data Fuels Big Business in opsomming, so donker Daily voorheen verken, kan groot data gesondheid projekte buiten die verbetering van sorg uitkomste en die vermindering van koste doelwitte te hê. Mediese data insluitend kliniese laboratorium toets verslae ry maatskappye sukses, die launch van bemarkingsveldtogte, die verhoging van privaatheid probleme, en die stimulering van moontlike wetgewing. Donna Marie Pocius
No comments:
Post a Comment