استراتيجية التداول البرمجة الديناميكية

استراتيجية التداول الديناميكية للبرمجة
الحصول على فيا أب ستور قراءة هذه المشاركة في التطبيق لدينا!
كيف سيكون من الممكن استخدام البرمجة الديناميكية للبحث عن مساحة من استراتيجيات الاستثمار للعثور على الأمثل؟
وكما يذكر سؤالي، فإن المشكلة التي أواجهها هي إيجاد طريقة معقولة للبحث في مساحة كبيرة. وأي مساعدة أو رؤية يمكن تقديمها ستكون موضع تقدير كبير.
حاليا أحاول البحث من خلال مساحة من استراتيجيات الاستثمار الممكنة. وقد اقتصرت هذه المساحة على 3 أصول محتملة (حقوق الملكية والنقد والسندات) على مدى 100 عام حيث استراتيجيات ثابتة لمدة 10 سنوات في وقت واحد. كما قيدت المنطقة من خلال السماح فقط 100٪ الاستثمار في أصل واحد أو 50/50 تقسيم بين اثنين. يجب استثمار كل الصندوق في كل مرة. وهذا يعني أن هناك 10 مرات للاختيار بين 6 مجموعات ممكنة من الاستثمارات. لقد قمت بالفعل بتشكيل البحث الأساسي من الفضاء باستخدام طريقة كثيفة العمالة من الخوارزميات الجينية التي تتطلب مني أن اختيار الاستراتيجيات المناسبة بشكل مناسب في أوقات أكبر، والعمل طريقي إلى عقود بدءا من 50 سنة كتل. ومع ذلك أعتقد أنه سيكون هناك حل أفضل ولكن عدم معرفتي في التحسين هو عرقلة لي هنا. يتم تنفيذ استراتيجية من خلال برنامج لتوفير كوانتيتيز من حياة الصندوق والتي يتم بعد ذلك مطابقة مع معايير معينة. هذا هو ما يدل على مدى ملاءمة استراتيجية.
لقد تم النظر في استخدام معادلة بلمان ولكن لأنه يتطلب افتراضات ماركوفي لا أعرف ما إذا كان يمكنني تطبيق هذا. إذا كان أي شخص لديه أي أفكار يمكن تطبيقها فإنه سيكون عونا كبيرا.
إذا كان أي شيء قلت يتطلب التوضيح أو إذا كنت غامضة بعض الشيء على بعض المعلومات واسمحوا لي أن أعرف.

ستوشاستيك التحكم الأمثل وتحسين خوارزميات التداول.
على الرغم من أن الأموال الكمية هي شائعة جدا في هذه الأيام، بالنسبة لمعظم الناس انهم لا يزالون "صناديق سوداء" أن تفعل بعض "الرياضيات المتقدمة" أو "التعلم الآلي" أو حتى "الذكاء الاصطناعي" في الداخل. في إحدى مقالاتنا السابقة، لقد أظهرنا نظام التداول لدينا (يمكنك قراءته هنا: هتبس: // مديوم / تنسوربوكس / ذي-ترادينغ-سيستيم-أن-ماكسيمزس-أور-إدج-a64e95533959) في أحد المقالات المستقبلية ونحن قد تظهر كيف نبني واختبار لدينا التنبؤية، أو "ألفا" نماذج (التي تستخدم الإحصاءات المتقدمة وتقنيات التعلم الآلي). في هذه المقالة، سوف نعرض لك كيف يمكننا تحسين تنفيذ خوارزميات التداول وأي نوع من مهام التحسين تنشأ. سيكون هناك بعض الرياضيات المتقدمة، ولكن سنحاول إبقائها بسيطة في البداية والانتقال إلى نماذج أكثر تقدما.
مبدأ البرمجة الديناميكية ومعادلة هاميلتون-جاكوبي-بيلمان (هجب).
دعونا نفترض أن لدينا طائرة (أو صاروخ) تطير من النقطة ألف إلى النقطة باء، ولكن كما أن هناك الكثير من الاضطرابات على الطريق، فإنه لا يمكن أن تتحرك في خط مستقيم، كما انها قذف باستمرار في اتجاهات عشوائية. يجب على أنظمة التحكم ضبط المسار ("سياسة التحكم") في كل وقت، وبما أن كمية الوقود محدودة، يجب أن يتم ذلك بطريقة مثلى. طريقة البرمجة الديناميكية يكسر مشكلة القرار هذه إلى مشاكل فرعية أصغر. يصف مبدأ ريتشارد بيلمان للأمثل كيفية القيام بذلك:
وتتمثل السياسة المثلى في الملكية مهما كانت الحالة الأولية والقرار الأولي، فإن القرارات المتبقية يجب أن تشكل سياسة مثلى فيما يتعلق بالدولة الناتجة عن القرار الأول.
في الأساس، هذا يعني أن جزءا من المسار الأمثل هو أيضا مسار الأمثل: إذا كان الخط الجريء بين C و D ليس المسار الأمثل، يجب أن يكون قد استبداله مع بعض خط (متقطع) أخرى. هذا هو السبب في أن يتم حل هذه المشاكل عادة في الوراء في الوقت المناسب: إذا كنا في بعض (عشوائي) نقطة C 'بالقرب من C، ونحن نعرف كيفية الوصول إلى C، وهلم جرا.
رياضيا، يمكن صياغة المشكلة كما يلي:
نحن بحاجة لتقليل وظيفة القيمة:
خلال الفترة الزمنية [0، T]، حيث C [] هي وظيفة معدل التكلفة العددية و D [] هي الدالة التي تعطي القيمة الاقتصادية أو المنفعة في الحالة النهائية، x (t) هي متجه حالة النظام، x (0) مفترضة، و u (t) بالنسبة إلى 0≤ t ≤ T هو متجه التحكم الذي نحاول إيجاده.
لهذا النظام البسيط، فإن المعادلة التفاضلية الجزئية هاملتون-جاكوبي-بلمان الجزئية هي:
رهنا بالحالة النهائية:
وبشكل عام، فإن الهدف من مشاكل التحكم العشوائي هو تحقيق أقصى قدر من (تقليل) بعض الربح المتوقع (التكلفة) وظيفة عن طريق اختيار استراتيجية الأمثل الذي يؤثر في حد ذاته ديناميات النظام العشوائي الأساسي. دعونا نلقي نظرة على بعض المشاكل لعبة الكلاسيكية:
-مشكلة ميرتون.
ويحاول الوكيل تعظيم الفائدة المتوقعة من الثروة المستقبلية من خلال تداول أصول محفوفة بالمخاطر وحساب مصرفي خالي من المخاطر. وتؤثر تصرفات الوكيل على ثروتها، ولكن في الوقت نفسه، فإن الديناميات العشوائية في ثروة عامل تعديل الأصول المتداولة بطريقة عشوائية. أو أكثر صرامة، وكيل يحاول تعظيم توقع U (X)، حيث X - ثروة الوكيل - على غرار:
حيث W هي حركة براونية، وتستخدم لنموذج سعر الأصول الخطرة:
حيث π هي استراتيجية التداول الذاتي التمويل، μ ومن المتوقع معدل نمو المركب من الأصول المتداولة و R هو معدل معقد من العائد من الحساب المصرفي الخالية من المخاطر.
- مشكلة التصفية المثلى.
لنفترض أن نموذج ألفا لدينا يشير لنا أنه من المربح لتصفية عدد كبير N من القطع النقدية في سعر سانت ونود أن نفعل ذلك بحلول نهاية اليوم في الوقت T. واقعيا، السوق ليس لديها سيولة لانهائية، لذلك يمكن أن " t امتصاص أمر بيع كبير في أفضل سعر متاح، مما يعني أننا سوف المشي كتاب النظام أو حتى نقل السوق وتنفيذ أمر بسعر أقل (تخضع لتأثير السوق المشار إليها باسم 'ح' أدناه). وبالتالي، يجب علينا نشر هذا مع مرور الوقت، وحل مشكلة التحكم العشوائي. وقد يكون لدينا أيضا شعور بالإلحاح، يتمثل في معاقبة وظيفة المنفعة من أجل إجراء عملية إنفنوتري غير صفرية في جميع مراحل الاستراتيجية. اسمحوا νt يدل على معدل الذي وكيل تبيع القطع النقدية لها في الوقت ر. ستبدو وظيفة قيمة الوكيل:
حيث دق = - νtdt - جرد الوكيل، دس - ​​سعر عملة (كما في مشكلة ميرتون أعلاه)، S't = ست-h (νt) - سعر التنفيذ و دكس = νtS'tdt - نقد الوكيل.
-المشكلة المثلى للخروج والخروج من أجل التحكيم الإحصائي.
لنفترض أن لدينا اثنين من الأصول المشتركة المتكاملة A و B (أو، في حالة تافهة، واحد الأصول في مختلف البورصات) ولها محفظة طويلة الأجل الذي هو مزيج خطي من هذين الأصول. يجب أن تحدد الاستراتيجية المثلى موعد الدخول والخروج من هذه المحفظة ويمكننا أن نشكل هذه المشكلة كمشكلة توقف مثالية. يمكننا نموذج ديناميات εt، عامل التكامل المشترك لهذه الأصول، كما.
حيث W هو موتيوم براوني موحد، κ هو معدل متوسط ​​الانعكاس، θ هو المستوى الذي تعنيه العملية - ويعود إلى و σ هو تقلب العملية. أداء الوكيل، على سبيل المثال، للخروج من موقف طويل يمكن أن يكتب على النحو التالي.
حيث c هي تكلفة الصفقة لبيع المحفظة، ρ يمثل الاستعجال، عادة ما تعطى من قبل تكلفة التجارة الهامش و E [يدل على توقع شرطي على εt = ε.
سوف تسعى وظيفة القيمة للحصول على أفضل وقت التوقف عند فك الموقف (محفظة طويلة) إلى أقصى حد من معايير الأداء. بدلا من ذلك، يمكننا أن نجد معايير الأداء لدخول موقف طويل، وأخيرا، معايير للدخول والخروج من المراكز القصيرة.
هناك، بطبيعة الحال، العديد من مشاكل التحكم العشوائي الأمثل في التداول وتقريبا أي خوارزمية التنفيذ يمكن أن يكون الأمثل باستخدام مبادئ مماثلة. قد يختلف أداء خوارزميتين استنادا إلى الإشارات نفسها بشكل كبير، وهذا هو السبب في أنه لا يكفي أن يكون مجرد نموذج "ألفا" جيد يولد تنبؤات دقيقة.
كمجموعة من "كوانتس" مع خلفية أكاديمية في الأساليب العددية والرياضيات الحسابية ونظرية لعبة والتدريب العملي على الخبرة في تجارة عالية التردد وتعلم الآلة، كان اهتمامنا في استكشاف الفرص في أسواق كريبتوكيرنسي، بهدف استغلال مختلف أوجه القصور في السوق لتوليد عائدات مطردة ثابتة (لا ترتبط مع تحركات السوق) مع تقلب منخفض، أو ببساطة، والربح المطرد دون سحب كبيرة. لمزيد من المعلومات يرجى زيارة تنسوربوكس وإذا كنت تحب ما نقوم به يمكنك المشاركة في موقعنا عرض رمزية الأولي.
عن طريق التصفيق أكثر أو أقل، يمكنك أن تشير لنا القصص التي تبرز حقا.
TensorBox.
كمجموعة من "كوانتس"، اهتمامنا هو استكشاف الفرص في أسواق كريبتوكيرنسي، بهدف استغلال مختلف أوجه القصور في السوق لتوليد عوائد مطردة ثابتة (لا ترتبط مع تحركات السوق) مع تقلب منخفض.

البرمجة الديناميكية والاستراتيجيات الأمثل في الاتجاه الصعودي في تجارة عالية التردد مع تكاليف المعاملات.
(25) نشر بتاريخ: 3 كانون الثاني / يناير 2000.
الكسندر فيغودنر.
بلومبرغ الأسواق المالية (بفم)
ديت وريتن: أكتوبر 1999.
وتعتبر مشكلة التحكم العشوائي المنفصل الأمثل مع وظيفة غير سلسة للعقوبة. وتنشأ هذه المشكلة بطبيعة الحال في التداولات عالية التردد في الأسواق المالية. ويصاغ مبدأ البرمجة الدينامية لهذه المشكلة. وقد ثبت وجود وتفرد الاستراتيجية المثلى. يتم عرض خوارزمية لبناء استراتيجية دون المستوى الأمثل وتقريب خصائص هذه الاستراتيجية. وبالإضافة إلى ذلك، وصفت استراتيجية مبسطة وهو حل مشكلة الانحدار متساوي التوتر. يتم تعريف فئة من المشاكل التي يمكن لهذه الاستراتيجية أن تحل محل استراتيجية دون المستوى الأمثل الأساسية. وتظهر النتائج من الأمثلة.
جيل التصنيف: C2، C53، C61، F17، F47.
ألكسندر فيغودنر (جهة الاتصال)
بلومبرغ فينانسيال ماركيتس (بفم) (إمايل)
عب-هاوس الطابق 10th.
32 شارع وايزمان.
إحصاءات الورق.
المجلات الإلكترونية ذات الصلة.
أسواق رأس المال: المجهرية السوق المجلة الإلكترونية.
الاشتراك في هذه الجريدة رسوم لمزيد من المقالات المنسقة حول هذا الموضوع.
أوراق الموصى بها.
سرن روابط سريعة.
سرن الترتيب.
حول سرن.
يتم استخدام ملفات تعريف الارتباط بواسطة هذا الموقع. لرفض أو معرفة المزيد، انتقل إلى صفحة ملفات تعريف الارتباط. تمت معالجة هذه الصفحة بواسطة apollo4 في 0.125 ثانية.

التنفيذ الأمثل مع وظائف تأثير المرجحة: نهج البرمجة من الدرجة الثانية.
ريشما خيمشانداني نيشيل غوبتا أربيت تشودري سوريش شاندرا البريد الإلكتروني المؤلف.
في هذه الورقة، نقوم بتطوير استراتيجيات التداول المثلى للمستثمرين المخفيين عن طريق تقليل التكلفة المتوقعة وخطر التنفيذ. نحن هنا ننظر في قانون الحركة للسعر الذي يستخدم مزيج محدب من تأثير السوق المؤقت والدائم. في حالة خاصة من مشكلة غير مقيدة لمستثمر محايد المخاطر، ونحن الحصول على حل شكل مغلق لاستراتيجيات التداول الأمثل باستخدام البرمجة الديناميكية. لمشكلة عامة، ونحن نستخدم نهج البرمجة التربيعية للحصول على استراتيجيات التداول الأمثل الديناميكية التقريبية. وعلاوة على ذلك، تقدم أمثلة رقمية لاستراتيجيات التنفيذ الأمثل لأغراض التوضيح.
معاينة.
المراجع.
معلومات حقوق التأليف والنشر.
المؤلفين والانتماءات.
ريشما خيمشانداني 1 نيشيل غوبتا 2 أربيت تشودري 2 سوريش شاندرا 2 كاتب البريد الإلكتروني 1. حلول خوارزمية العالمية، تسي، ربس جورجاون الهند 2. قسم الرياضيات المعهد الهندي للتكنولوجيا نيودلهي الهند.
حول هذه المقالة.
توصيات شخصية.
اقتباس المقال.
المراجع المرجعية ريس ريفوركس زوتيرو.
.BIB بيبتكس جابريف منديلي.
الوصول غير المحدود إلى المقال الكامل التحميل الفوري تشمل ضريبة المبيعات المحلية إن وجدت.
اقتباس المقال.
المراجع المرجعية ريس ريفوركس زوتيرو.
.BIB بيبتكس جابريف منديلي.
أكثر من 10 مليون وثيقة علمية في متناول يدك.
تبديل الطبعة.
&نسخ؛ 2017 سبرينجر الدولية للنشر أغ. جزء من الطبيعة سبرينجر.

أفضل استراتيجية تداول سعر الإغلاق.
ويعتبر مزاد الإغلاق أحد أكبر أحداث السيولة في أسواق الأسهم العالمية، وهو أمر مهم بصفة خاصة بالنسبة للمستثمرين السلبيين ومديري الصناديق الذين يقارنون سعر الإغلاق. تنفيذ النظام الكامل في مزاد الإغلاق يمكن أن يضمن سعر الإغلاق، ولكن يمكن أن يسبب أيضا تأثير السوق. يجب على التجار الذين يقارنون سعر الإغلاق أن يأخذوا بعين الاعتبار:
التوازن بين تأثير السوق وخطأ التتبع السوق المجهرية من إغلاق المزادات إغلاق السعر كهدف متحرك ويتأثر من قبل النظام نفسه.
في الورقة الجديدة الاستراتيجية المثلى للأسعار السعرية: الخصائص والعمليات العملية، التي نشرت في مجلة استراتيجيات الاستثمار، غابرييل كان و سانغيون بارك من بلومبرغ تراديبوك تقترب من المشكلة من خلال اشتقاق استراتيجية التداول المثلى التي تحدد سعر الإغلاق. وباستخدام التقنيات في البرمجة الديناميكية ومتوسط ​​التباين الأمثل، يوفر الحل جدولا تجاريا فعالا في شكل مغلق يسمح بالتنفيذ السهل والسريع في الممارسة العملية. وعلاوة على ذلك، يقدم غابرييل وسانغيون طريقة لترجمة المعلمات النموذجية المجردة إلى معدل مشاركة مكافئ من خلال رسم خريطة المخاطر للاستراتيجية المثلى لاستراتيجية فواب متوسط ​​السعر المرجح لوزن الصناعة. ويتيح هذا النهج للمتداولين تحديد سلوك النموذج بشكل حدسي من خلال معدل المشاركة المكافئ.
دعم العملاء.
وصول العميل.
بلومبرغ الخدمات المهنية ربط صناع القرار إلى شبكة ديناميكية من المعلومات والناس والأفكار. طلب عرض توضيحي.