ट्रेडिंग सिस्टम में अजगर

पायथन एल्गोरिथम ट्रेडिंग लाइब्रेरी। पीएएएलएलएट्रैड एक पायथन एल्गोरिथम ट्रेडिंग लाइब्रेरी है, जो पेपर-ट्रेडिंग और लाइव-ट्रेडिंग के लिए बैकस्टास्टिंग और समर्थन पर ध्यान केंद्रित करता है। चलें, कहें कि आपके पास व्यापारिक रणनीति के लिए एक विचार है और आप इसे ऐतिहासिक डेटा के साथ मूल्यांकन करना चाहते हैं और देखें कि कैसे यह PyAlgoTrade की मदद से आप न्यूनतम प्रयास के साथ ऐसा करने की अनुमति देता है। मुख्य विशेषताएं। पूरी तरह से प्रलेखित. इवेंट प्रेरित। मार्केट, सीमाएं, रोकें और रोक दीजिए आदेशों का समर्थन करता है। याहू फाइनेंस, Google वित्त और निनजाट्रेडर सीएसवी फाइलों का समर्थन करता है.समय-श्रृंखला डेटा के किसी भी प्रकार का समर्थन करता है सीएसवी प्रारूप में, उदाहरण के लिए क्वाड्ल. बिटकोइन बीटस्टैम्प के माध्यम से व्यापारिक समर्थन। तकनीकी संकेतक और एसएमए, डब्लूएमए, एएमए, आरएसआई, बोलिन्जर बैंड, हर्स्ट एक्सपोनेंट और अन्य जैसे फिल्टर। वास्तविकता के रूप में शार्प अनुपात और ड्रॉडाउन विश्लेषण जैसे प्रदर्शन मैट्रिक्स। इवेंट प्रोफाइलर। टीए-लीब एकीकरण। क्षैतिज रूप से स्केल करने के लिए बहुत आसान है, अर्थात, एक रणनीति का समर्थन करने के लिए एक या एक से अधिक कंप्यूटरों का उपयोग कर रहे हैं। पीएएएलजीट्रेड निःशुल्क, ओपन सोर्स है, और यह एपाच के तहत लाइसेंस प्राप्त है ई लाइसेंस, संस्करण 2 0. सीखो क्वांट कौशल। यदि आप एक व्यापारी या एक निवेशक हैं और मात्रात्मक व्यापार कौशल का एक सेट प्राप्त करना चाहते हैं, तो आप सही जगह पर हैं, पायथन पाठ्यक्रम के साथ व्यापार आपको सर्वोत्तम उपकरण प्रदान करेगा और विशेषज्ञ मात्रात्मक व्यापारियों द्वारा लिखित कार्य और लिपियों सहित मात्रात्मक व्यापारिक अनुसंधानों के लिए अभ्यास, पाठ्यक्रम आपको अपने निवेशित समय और धन के लिए अधिकतम प्रभाव प्रदान करता है यह सैद्धांतिक कंप्यूटर विज्ञान के बजाय व्यापार के लिए प्रोग्रामिंग के व्यावहारिक अनुप्रयोग पर केंद्रित है। डेटा के मैनुअल प्रसंस्करण में आप समय अपनी रणनीति पर शोध करने और लाभदायक ट्रेडों को लागू करने में अधिक समय बिताना होगा। कोर्स ओवरव्यू। भाग 1 मूल बातें आप सीखेंगे कि पायथन एक मात्रात्मक व्यापार के लिए आदर्श उपकरण है, इसलिए हम एक विकास वातावरण स्थापित करके शुरू करेंगे और तब आप को वैज्ञानिक पुस्तकालयों में पेश करें। डेटा 2 को संभालने के बारे में जानें, विभिन्न मुफ्त स्रोतों से डाटा कैसे प्राप्त करें, जैसे कि याहू फाइनेंस , सीबीओई और अन्य साइटें सीएसवी और एक्सेल फाइलों सहित कई डेटा प्रारूपों को पढ़ और लिखती हैं। भाग 3 शोध नीतियां पीएल की गणना करना और शार्प और ड्रॉडाउन जैसे कार्यप्रदर्शन मीट्रिक सीखना एक व्यापारिक रणनीति तैयार करना और इसके प्रदर्शन को अनुकूल बनाना रणनीतियों के कई उदाहरण इस भाग में चर्चा की जाती हैं भाग 4 लाइव हो रहा है यह हिस्सा इंटरेक्टिव ब्रोकर्स एपीआई के आसपास केंद्रित है आप वास्तविक समय के स्टॉक डेटा को कैसे प्राप्त करें और लाइव ऑर्डर कैसे प्राप्त करें। उदाहरण के कई कोड। पाठ्यक्रम सामग्री में नोटबुक होते हैं, जिनमें टेक्स्ट एक साथ इंटरैक्टिव कोड होता है जैसे आप कोड के साथ बातचीत करने और इसे अपनी पसंद के अनुसार संशोधित करने में सक्षम होकर अपनी रणनीतियों को लिखने के लिए यह एक बेहतरीन शुरुआती बिंदु होगा.जब कुछ विषयों को अंतर्निहित अवधारणाओं को समझने में आपकी सहायता के लिए बहुत विस्तार से समझाया गया है, तो अधिकांश मामलों में आप जीते मौजूदा ओपन-सोर्स पुस्तकालयों द्वारा समर्थन की वजह से ट्रेडिंग-विथ पाइथॉन लाइब्रेरी के बहुत सारे को जोड़कर अपने खुद के निम्न-स्तरीय कोड लिखने की ज़रूरत नहीं है इस पाठ्यक्रम में तैयार-से-उपयोग के कार्यों के रूप में चर्चा की गई और पूरे पाठ्यक्रम में उपयोग किया जाएगा पांडु आपको डेटा क्रंचिंग में आवश्यक सभी भारी-भरने वाली शक्ति प्रदान करेगा। सभी कोड बीएसडी लाइसेंस के तहत प्रदान किए जाते हैं, इसके उपयोग की अनुमति वाणिज्यिक अनुकरण में। कोर्स रेटिंग। पाठ्यक्रम के एक पायलट 2013 के वसंत में आयोजित किया गया था, यह है कि छात्रों को क्या कहना है। मैट अच्छी तरह से डिज़ाइन किया गया पाठ्यक्रम और अच्छे प्रशिक्षक निश्चित रूप से इसकी कीमत और मेरा समय लेव जैव स्पष्ट रूप से उसके सामान की गहराई से पता था कवरेज सही था अगर जैव इस तरह से कुछ भी फिर से चलाता है, मैं जॉन फिलिप्स को साइन अप करने के लिए सबसे पहले हो जाऊंगा आपका कोर्स वास्तव में मुझे स्टॉक सिस्टम विश्लेषण के लिए अजगर पर विचार करना शुरू कर देता है। पायथन के साथ लिखे। मैंने हाल ही में ट्यूरिनियंस ब्लॉग संक्षेप में कैसे हो सकता है, यह व्यापार रणनीतियों के विकास के लिए एक वैज्ञानिक दृष्टिकोण का वर्णन करता है मेरे लिए व्यक्तिगत रूप से, आंकड़ों का निरीक्षण करना, मॉडल के साथ सोचना और अवधारणा बनाना एक दूसरी प्रकृति है, क्योंकि यह किसी भी अच्छे इंजीनियर। इस पोस्ट में मैं इस दृष्टिकोण को स्पष्ट रूप से एक जोड़े के साथ कई कदमों से गुजरने के लिए जा रहा हूं, न कि उन सभी को एक व्यापारिक रणनीति के विकास में शामिल किया गया है। चलो सबसे आम व्यापार साधन पर एक नज़र डालें, एसपी 500 ईटीएफ स्पाइसी मैं अवलोकन के साथ शुरू करूंगा। ओब्स्सर्वेशन यह मेरे सामने आया कि ज्यादातर दिनों में मीडिया में काफी चर्चा हुई है कि कई दिनों से ज्यादा नुकसान होने के बाद बाजार में दुर्घटनाग्रस्त होने की बात है, कभी-कभी एक महत्वपूर्ण पुन: मैंने कुछ ही गलतियां की हैं, जिससे मेरे पदों को बंद करके नुकसान कम किया जा सकता है, केवल अगले दिनों में एक वसूली को याद रखना। सामान्य सिद्धांत लगातार नुकसान की अवधि के बाद, कई व्यापारियों ने अपने पदों को भी बड़ा नुकसान के लिए डर से समाप्त कर दिया होगा इस व्यवहार को जोखिम से परखने के बजाय, डर से शासित किया जाता है तो सुस्त व्यापारियों को सस्ते दावों के लिए आना पड़ता है। Hypothesis स्पाइस के अगली दिन की रिटर्न निरंतर लगातार नुकसान के बाद एक ऊपर के पूर्वाग्रह दिखाएगा। थीसिस, मैंने लगातार नीचे की दिनों की संख्या की गणना की है -0 1 के अंतर्गत हर रोज़ की वापसी एक दिन के अंत के रूप में उत्तीर्ण होती है। वापसी श्रृंखला निकट-यादृच्छिक होती है, इसलिए जैसा कि एक उम्मीद करता है, 5 या अधिक लगातार नीचे के दिनों की संभावना कम होती है, परिणामस्वरूप बहुत सीमित संख्या में उत्पन्न होने वाली घटनाओं की कम संख्या में अविश्वसनीय सांख्यिकीय अनुमान होंगे, इसलिए मैं 5 बजे बंद करूँगा। नीचे दिए गए दिनों की संख्या के एक समारोह के रूप में नीक्स-टीडीआई रिटर्न का दृश्य है। मैंने 90 विश्वासों का भी प्लॉट किया है लाइनों के बीच रिटर्न का अंतराल यह पता चला है कि औसत रिटर्न सकारात्मक समय से नीचे की संख्या के साथ सकारात्मक संबंधों की पुष्टि करता है। हालाँकि, आप स्पष्ट रूप से देख सकते हैं कि यह अतिरिक्त अल्फा संभावित रिटर्न परिणाम के बैंड की तुलना में बहुत छोटा है, लेकिन यहां तक ​​कि एक छोटे किनारे का फायदा उठाया जा सकता है एक सांख्यिकीय लाभ मिल सकता है और अक्सर जितना संभव हो दोहराता है अगला कदम यह है कि यह किनारे को किसी व्यापारिक रणनीति में बदल दिया जाए। ऊपर दिए गए डेटा को देखते हुए, तीसरे या उससे अधिक घाटा, लंबे समय से आगे निकलें, अगले बंद से बाहर निकल जाएं। शुद्ध खरीदारी और पकड़ के मुकाबले इस रणनीति का परिणाम है, यह बिल्कुल बुरा नहीं दिखता है यह एक तीव्र अनुपात को देखते हुए रणनीति स्कोर 2 2 बनाम 0 बीएच के लिए 44 यह वास्तव में बहुत अच्छा है, हालांकि मुझे बहुत उत्साहित नहीं है, जैसा कि मैंने कमीशन की लागत, झुकने आदि के लिए खाता नहीं किया था। जबकि ऊपर की रणनीति कुछ ऐसा नहीं है जो मैं सिर्फ लंबे समय अवधि के कारण व्यापार करना चाहता हूं सिद्धांत ही कुछ ऐसे विचारों को उत्तेजित करता है जो उपयोगी साबित हो सकते हैं यदि समान सिद्धांत इंट्रैडेय डेटा पर लागू होता है, तो स्कैल्पिंग रणनीति का एक रूप तैयार किया जा सकता है ऊपर दिए गए उदाहरण में मैंने ध्यान दिए बिना, केवल नीचे की संख्या की संख्या की गणना करके दुनिया को थोड़ी मात्रा में बढ़ा दिया है ड्रॉडाउन की गहराई के साथ ही, स्थिति निकास सिर्फ एक बुनियादी अगले-दिन-बंद है, इसमें सुधार करने के लिए बहुत कुछ है, लेकिन मेरी राय में सार यह है। स्पाइस का भविष्य के रिटर्न पिछले 3 से अधिक गिरावट और ड्रॉडाउन की अवधि से प्रभावित हैं 5 से दिन। एक अनुभवी व्यापारी जानता है कि संकेतक के एक सेट के आधार पर बाजार से क्या व्यवहार की उम्मीद है और उनकी व्याख्या। बाद में अक्सर उनकी स्मृति या किसी प्रकार के मॉडल के आधार पर किया जाता है एक अच्छा सेट संकेतक ढूंढना और उनकी जानकारी को प्रोसेस करना एक बड़ी चुनौती है सबसे पहले, किसी को समझना चाहिए कि भविष्य की कीमतों के साथ क्या कारक सम्बंधित हैं। डेटा में जो कोई भविष्य कहनेवाला गुणवत्ता नहीं है, केवल शोर और जटिलता को कम करती है, रणनीतियों की कार्यक्षमता कम करती है अच्छा संकेतक ढूंढना एक विज्ञान है, जिसे अक्सर बाजार की गतिशीलता की गहरी समझ होती है रणनीति डिजाइन की आसानी से स्वचालित रूप से स्वचालित रूप से स्वचालित रूप से स्वचालित रूप से नहीं किया जा सकता है, जब संकेतकों का एक अच्छा सेट मिल गया है, व्यापारियों की स्मृति और अंतर्ज्ञान को आसानी से एक सांख्यिकीय मॉडल से बदल दिया जा सकता है, जो कि बेहतर प्रदर्शन करने की संभावना है क्योंकि कंप्यूटर में त्रुटिपूर्ण स्मृति होती है और परिपूर्ण सांख्यिकीय अनुमान। उतार-चढ़ाव के व्यापार के बारे में, मुझे यह समझने में काफी समय लगा था कि किस प्रकार की गतिविधियों पर असर पड़ता है विशेष रूप से, मुझे वैर में दिलचस्पी है जो भविष्य में भविष्य के रिटर्न के बारे में भविष्यवाणी करते हैं, वीएएसएक्स और XIV मैं यहां पूर्ण लंबाई की व्याख्या नहीं करेंगे, लेकिन सिर्फ एक निष्कर्ष पेश करते हैं, मेरे अस्थिरता के लिए सबसे मूल्यवान संकेत हैं शब्द संरचना ढलान और वर्तमान अस्थिरता प्रीमियम मेरी परिभाषा इनमें से दो हैं। वोल्टालिटी प्रीमियम VIX - असली बना वोल्डेलटा टर्म स्ट्रक्चर स्लोप VIX-VXV. VIX VXV एसपी 500 का एहसास हुआ वोल्ट 1 और 3 महीने की इजाजत वाली वोल्टेज है यहां 10 साल की स्पाई की एपटीएटीटी अस्थिरता है, जिसकी गणना यंग - जांग फार्मूला डेल्टा को अक्सर विक्स एंडमोरे ब्लॉग पर चर्चा की जाती है, जबकि प्रीमियम विकल्प ट्रेडिंग से अच्छी तरह से जाना जाता है। यह प्रीमियम कम होने पर कम अस्थिरता को समझने के लिए समझ में आता है और फ़्यूचर कॉन्टैन्गो डेल्टा में हैं 0 यह प्रीमियम और दैनिक दोनों से एक टेलविंड का कारण होगा VXX में शब्द संरचना के साथ रोल करें लेकिन यह सिर्फ एक मोटा अनुमान है एक अच्छी ट्रेडिंग रणनीति VXX. In में व्यापार दिशा पर एक भविष्यवाणी के साथ आने के लिए दोनों प्रीमियम और डेल्टा से जानकारी गठबंधन होगा। दोनों संकेतकों से शोर डेटा को संयोजित करने के लिए एक बहुत ही अच्छे समय के साथ संघर्ष करने के लिए संघर्ष कर रहा था, मैंने कई मानक तरीकों की कोशिश की है, जैसे कि रेखीय प्रतिगमन, अगर-तब के एक समूह को लिखना, लेकिन बहुत कम सुधार के साथ सभी केवल एक सूचक का उपयोग करने के लिए सरल नियमों के साथ इस तरह के एक एकल सूचक रणनीति का एक अच्छा उदाहरण, ट्रेडिंगहेड्स ब्लॉग पर पाया जा सकता है बुरा नहीं दिखता है, लेकिन कई संकेतकों के साथ क्या किया जा सकता है। मैं कुछ आउट-ऑफ-नमूना VXX डेटा के साथ शुरू करूँगा कि मैं MarketSci से मिला ध्यान दें कि यह सीमांकित डेटा है, पहले वीएक्सई बनाया गया था। इसी अवधि के संकेतक नीचे दिए गए हैं। अगर हम इस मामले में एक संकेतक प्रीमियम लेते हैं और इसे वीएक्सई के भविष्य के रिटर्न के खिलाफ साजिश करते हैं तो कुछ सहसंबंध देखा जा सकता है , लेकिन डेटा बेहद शोर है। फिर भी, यह स्पष्ट है कि नकारात्मक प्रीमियम को अगले दिन सकारात्मक VXX रिटर्न होने की संभावना है, एक मॉडल में दोनों प्रीमियम और डेल्टा का मेल करना मेरे लिए एक चुनौती है, लेकिन मैं हमेशा एक स्टेटिस्टी करना चाहता था सीएल सन्निकटन संक्षेप में, डेल्टा, प्रीमियम के संयोजन के लिए, मैं सभी ऐतिहासिक मूल्यों को ढूंढना चाहूंगा जो वर्तमान मूल्यों के सबसे निकट हैं और उन पर आधारित भविष्य की आय का आकलन करना मैं अपनी नज़दीकी - पहले प्रक्षेपण एल्गोरिदम, लेकिन हर बार मुझे छोड़ देना पड़ता था जब तक मैं वैज्ञानिक निकटतम पड़ोसियों के प्रतिगमन में नहीं आया, यह मुझे दो आदानों के आधार पर जल्दी से एक भविष्यवक्ता बनाने में सक्षम हो गया और परिणाम बहुत अच्छे हैं, मैं थोड़ा चिंतित हूं कि मैंने बनाया है कहीं एक गलती है। यहाँ मैंने जो किया है। डेल्टा, प्रीमियम के एक डाटासेट बनाएं- अगले दिन वी.एस. ए. में नमूना लें। ऊपर दिए गए डाटासेट के आधार पर किसी नजदीकी-पड़ोसी भविष्यवक्ता बनाएं। नियम के साथ नमूने के बाहर की रणनीति अगर भविष्यवाणी की गई वापसी 0. 0. कम हो तो भविष्यवाणी की जा सकती है 0. यह रणनीति सरल नहीं हो सकती है। परिणाम बहुत अच्छे लगते हैं और बेहतर हो जाते हैं जब अनुमान के लिए अधिक निगेटरों का उपयोग किया जाता है। सबसे पहले, 10 अंक के साथ, नमूना है, लेकिन फ्लैट के बाहर नमूना r है नीचे दिए गए आंकड़े में एड लाइन का नमूना अंतिम बिंदु है। फिर, प्रदर्शन 40 और 80 अंकों के साथ बेहतर हो जाता है। पिछले दो भूखंडों में, रणनीति समान-और-आउट-नमूना शार्प अनुपात को लगभग 2 3 परिणाम के साथ मैं बहुत प्रसन्न हूं और मुझे लगता है कि मैं इस तकनीक के साथ क्या संभव है, की सतह को खरोंच कर रहा हूं। आदर्श बैकटेस्टिंग टूल की मेरी खोज आदर्श की मेरी परिभाषा पहले बैकटेस्टिंग दुविधाओं के पदों में वर्णित है, न कि परिणाम कुछ में जो मैं तुरंत उपयोग कर सकता हूं हालांकि, उपलब्ध विकल्पों की समीक्षा करने से मुझे बेहतर ढंग से समझने में मदद मिली कि मैं वास्तव में क्या चाहता हूं विकल्पों में से मैंने देखा है, pybacktest था जिसकी सादगी और गति के कारण मुझे सबसे अधिक पसंद है स्रोत कोड , मुझे कुछ विचारों को सरल और थोड़ा और अधिक सुरुचिपूर्ण बना दिया है, वहां से, मेरे अपने बैकटास्टर को लिखने का एक छोटा सा कदम था, जो अब ट्रेडिंगविथ पायथन पुस्तकालय में उपलब्ध है। मैंने एक दृष्टिकोण चुना है जहां बैटरएस्टर में फ़ू होता है नैतिकता जो कि सभी व्यापारिक रणनीतियों को साझा करती है और जो अक्सर कॉपी-चिपकाने वाली चीजें जैसे गणना की स्थिति और पीएनएल, प्रदर्शन मैट्रिक्स और भूखंड बनाने जैसी चीजें प्राप्त करती हैं। स्ट्रेट्सी की विशिष्ट कार्यक्षमता, जैसे प्रवेश और निकास बिंदुओं का निर्धारण करना, बैकएस्टर के बाहर किया जाना चाहिए एक ठेठ वर्कफ़्लो प्रविष्टि मिलेगा और बाहर निकलता है - पीएनएल की गणना करें और बैकएस्टेरर के साथ-साथ प्रक्रिया रणनीति डेटा के साथ भूखंडों को बनाओ। इस समय मॉड्यूल बहुत कम है यहां स्रोत पर एक नज़र डालें, लेकिन भविष्य में मैं लाभ और रोक-हानि निकास और बहु- संपत्ति पोर्टफोलियो। बैकटेस्टिंग मॉड्यूल का उपयोग इस उदाहरण नोटबुक में दिखाया गया है। मैं उन्हें अलग-अलग निर्देशिकाओं में सहेज कर अपने आइपीथॉन नोटबुक को व्यवस्थित करता हूं। यह एक असुविधा पैदा करता है, क्योंकि मुझे एक टर्मिनल और टाइप आईप्याथन नोटबुक खोलने की जरूरत पुस्तिकाओं तक पहुंचने के लिए --पीलाब हर बार मुझे यह सुनिश्चित करना है कि आईप्याथॉन टीम इसे लंबे समय तक हल करेगी, लेकिन बीच में वहाँ नोटबुक को जल्दी से एक्सेस करने का एक बहुत ही मूल तरह का तरीका है फ़ाइल एक्सप्लोरर. आपको सिर्फ एक संदर्भ मेनू जोड़ना है जो आपके वांछित डायरेक्टरी में आईप्याथॉन सर्वर को प्रारंभ करता है। संदर्भ आइटम को जोड़ने का एक त्वरित तरीका यह रजिस्ट्री पैच चला कर नोट करें पैच मानता है कि आपके अजगर इंस्टॉलेशन में स्थित है सी एनाकोंडा यदि नहीं, तो आपको फाइल को एक टेक्स्ट एडिटर में खोलना होगा और अंतिम पंक्ति पर सही मार्ग निर्धारित करना होगा। रजिस्ट्री कुंजियों को मैन्युअल रूप से जोड़ने पर निर्देश फ्रोलियन के ब्लॉग पर मैन्युअल रूप से मिल सकते हैं। कई लोग सोचते हैं कि लंबे समय तक leveraged etfs शब्द अपने बेंचमार्क को बेहतर मानते हैं यह तड़का हुआ बाजारों के लिए सही है, लेकिन ट्रेंडिंग स्थितियों के मामले में नहीं, या तो ऊपर या नीचे का लाभ केवल संभावित परिणाम पर प्रभाव पड़ता है न कि अपेक्षित परिणाम पर, अधिक पृष्ठभूमि के लिए कृपया इस पोस्ट को पढ़ें। स्टॉक के लिए बहुत अच्छा वर्ष है, जो ज्यादातर साल तक फैल गया है अगर हम देखें तो कुछ क्या होगा अगर हम कुछ साल पहले लीवरेज एट्स को कम कर देते हैं और उन्हें अपने बेंचमार्क के साथ हेड कर देते हैं, leveraged etf व्यवहार को जानने के लिए I कि लीवरेज एटफेस ने अपने बेंचमार्क को मात दे दिया, इसलिए जो रणनीति क्षय से लाभ की कोशिश करेगी वह पैसे खो देगी। मैं इन युग्मों पर विचार कर रहा हूं। SPY 2 SSO -1 SPY -2 एसडीएस -1 QQQ 2 QLD -1 QQQ -2 QID -1 आईआईएफ -2 एसकेएफ -1। प्रत्येक लीवरेज एटफ़ को 1 -1 एटीएफ के साथ कम किया जाता है और 1x ईटीएफ के साथ हेज किया जाता है। नोटिस करें कि एक व्युत्क्रम एटजी को हेज करने के लिए 1x एटीएफ में एक नकारात्मक स्थिति आयोजित की जाती है। यहां एक उदाहरण एसपीआई बनाम एसएसओ है जब हम सामान्य हो पिछली अवधि 250 दिनों की शुरुआत में 100 रुपये की कीमत यह स्पष्ट है कि 2x एटएफ 1x एटफेपर करते हैं। अब ऊपर जोड़े पर बैकटेस्ट के परिणाम। उलटा सहित सभी 2x एटफेड्स ने अपने बेंचमार्क 2013 के दौरान बेहतर प्रदर्शन किया है अपेक्षाओं के मुताबिक, बीटा क्षय का शोषण करने योग्य रणनीति लाभदायक नहीं होगी। मुझे लगता है कि उनके बिना समतुल्य समकक्ष के खिलाफ लीवरेज एटफ़्स खेलने से कोई बढ़त नहीं मिलती है, जब तक कि आप बाजार परिस्थितियों को पहले से ट्रेंडिंग या रेंज बाउंड से नहीं जानते लेकिन अगर आप बाजार शासन, वहाँ muc हैं हां इसे से लाभ लेने के लिए आसान तरीके दुर्भाग्य से, कोई भी अभी तक बहुत ही कम अवधि में बाजार शासन की भविष्यवाणी पर वास्तव में सफल नहीं रहा है। गणना का पूरा स्रोत कोड पायथन पाठ्यक्रम नोटबुक 307 के साथ व्यापार के ग्राहकों के लिए उपलब्ध है। यहाँ मेरा है ट्विटर वैल्यूएशन पर शॉट मैं इस समय एक अस्वीकरण के साथ शुरू करना चाहूंगा, मेरे पोर्ट्रोलियो के एक बड़े हिस्से में कम TWTR की स्थिति होती है, इसलिए मेरी राय बल्कि बदमाश है मैंने अपना खुद का विश्लेषण किया है कि मेरी शर्त अच्छी तरह से काम नहीं करती , और ट्विटर ने दिसंबर 2013 में परवलयिक कदम उठाया, तो इस सवाल का मैं यहाँ जवाब देने की कोशिश कर रहा हूं, क्या मुझे अपना नुकसान उठाना चाहिए या अपने शॉर्ट्स पर रोक देना चाहिए. लेखन के समय में, TWTR के आसपास मार्केट कैप के साथ 64 अंकों का व्यापार होता है 34 7 बी अब तक कंपनी ने कोई लाभ नहीं बनाया है, 3343 में राजस्व में 534 एम बनाने के बाद 142 एम खो दिया है। पिछले दो नंबर हमें उपयोगकर्ता मूल्य से प्राप्त 676 एम. पी. की सालाना कंपनी खर्च देते हैं। ट्वीटर की तुलना फेसबुक, Google और लिंक्ड उपयोगकर्ता संख्याओं और उनके मूल्यों का विचार प्राप्त करने के लिए नीचे दी गई सारणी प्रत्येक कंपनी में उपयोगकर्ता संख्या का सारांश करती है और उपयोगकर्ताओं की संख्या के लिए बाजार कैप स्रोत से प्राप्त की गई प्रति उपयोगकर्ता मान, विकिपीडिया की संख्या, Google की संख्या अद्वितीय खोजों की संख्या पर आधारित है। यह स्पष्ट हो जाता है कि प्रति उपयोगकर्ता मार्केट वैल्यूएशन सभी कंपनियों के लिए बहुत ही समान है, हालांकि मेरी व्यक्तिगत राय यह है कि वर्तमान में टीओटीआरटी प्रति उपयोगकर्ता अधिक मूल्यवान है। एफबी या एलएनकेडी यह तार्किक नहीं है क्योंकि दोनों प्रतिस्पर्धियों के पास उनके निपटान में अधिक मूल्यवान व्यक्तिगत उपयोगकर्ता डेटा हैं। GOOG अपने उपयोगकर्ताओं से विज्ञापन आय प्राप्त करने में उत्कृष्ट रहा है, ऐसा करने के लिए, खोज इंजन से Google डॉक्स और जीमेल टीटीटीआर के पास बहुत विविध प्रस्तुतियों का एक सेट है, जबकि इसकी प्रति उपयोगकर्ता केवल 35 कम है Google. TWTR अपने उपयोगकर्ता आधार को विकसित करने के लिए एक सीमित कमरा है क्योंकि यह एफबी या GOOG प्रसाद के साथ तुलनीय उत्पादों की पेशकश नहीं करता है TWTR सात साल के आसपास रहा है और अधिकांश लोगों को एक धन प्राप्त करने का मौका मिल गया है nce बाकी बस परवाह नहीं है। टीटीओटीयूआर उपयोगकर्ता आधार अस्थिर है और जब वह उपलब्ध हो जाएगा तो अगले गर्म चीज़ तक पहुंचने की संभावना है। मुझे लगता है कि यहां सबसे अच्छा संदर्भ एलएनकेडी होगा, जिसकी पेशेवर बाजार में स्थिर स्थान है। मेट्रिक TWTR को ओवरवल्यूड किया जाएगा, टीटीटीआर के लिए 100 पर यूजर वैल्यू सेट करना 46 का एक उचित टीटीआरटीआर मूल्य उत्पन्न करेगा। भविष्य की कमाई से प्राप्त मूल्य। भविष्य की कमाई के अनुमान के लिए पर्याप्त डेटा उपलब्ध है I यहां पाया सबसे उपयोगी लोगों में से एक है। उन संख्याओं को देखते हुए कंपनी खर्चों को घटाते हैं, जो मुझे लगता है कि यह संख्या लगातार जारी रखती है। उपलब्ध जानकारी के आधार पर, टीटीटीआर का आशावादी मूल्यांकन 46-48 रेंज में होना चाहिए। इसमें कोई स्पष्ट कारण नहीं होना चाहिए कि यह व्यापार के लिए उच्च और कई परिचालन जोखिमों का व्यापार करना चाहिए। कम। मेरा अनुमान है कि आईपीओ के दौरान पर्याप्त पेशेवरों ने मूल्य की समीक्षा की है, इसे उचित मूल्य स्तर पर सेट कर दिया है। आगे क्या हुआ, एक अमान्य बाजार चाल नई जानकारी से उचित नहीं है बस एक नज़र रखना इस पक्षी की तरह चीजों का दावा करने वाले लोगों के साथ तेजी से उन्माद में 100 शुद्ध भावनाएं निकल जाती हैं, जो कभी भी अच्छी तरह से काम नहीं करती हैं। केवल एक चीज जो मुझे आराम देती है वह मेरा पैसा रखता है जहां मेरा मुंह होता है और मेरे शॉर्ट्स पर चिपक जाता है समय बताता है । अल्पकालिक वाष्पशीलता ETN VXX को थोड़े समय के लिए लग सकता है जब आप चार्ट को काफी दूरी से देखते हैं, तो वाष्पशीलता वायदा में contango के कारण, एटन काफी समय के लिए बहुत कुछ सिरदर्द अनुभव करता है और थोड़ी सी छूट देता है मूल्य हर दिन यह दैनिक रिबैलेंसिंग की वजह से होता है, अधिक जानकारी के लिए कृपया एक आदर्श दुनिया में, यदि आप इसे लंबे समय तक रखते हैं, तो भविष्य में वायदा और क्षय के पुनर्गठन की गारंटी के साथ लाभ की गारंटी है, लेकिन अल्पावधि में , आपको कुछ बहुत भारी ड्रॉडाउन के माध्यम से जाना पड़ता है बस 2011 की गर्मियों में देखो, मैं बहुत कमजोर या मूर्खतापूर्ण रहा हूं जो कि वीएक्स के ऊपर आने से ठीक पहले थोड़ी VXX स्थिति को पकड़ने के लिए मैंने लगभग 80 ड्रॉडाउन में अपने खाते को लगभग उड़ा दिया है कुछ दिनों के दौरान मेरे ब्रोकर मार्जिन कॉल के मार्जिन कॉल की धमकी के परिणामस्वरूप, इसका मतलब है कि नुकसान को भुनाया जा रहा है यह एक स्थिति नहीं है जिसे मैं फिर से देखना चाहता हूं मुझे पता था कि यह हर वक्त सिर को शांत रखने में आसान नहीं होगा, लेकिन स्थिति का तनाव और दबाव का अनुभव कुछ अलग था, मुझे पता था कि वीएएफ़ कैसे व्यवहार करता है, इसलिए मैंने आतंक नहीं किया, लेकिन चौगुनी के पास एक मार्जिन कॉल से बचने के लिए यह कहानी अच्छी तरह से खत्म हो गई, 8 महीने बाद मेरा पोर्टफोलियो वापस आ गया ताकत और मैंने एक बहुत ही मूल्यवान सबक सीखा है। यहां चेतावनी के एक शब्द से शुरू करने के लिए आप अस्थिरता का व्यापार नहीं करते हैं, जब तक आप यह नहीं जानते कि आप कितने जोखिम ले रहे हैं, यह कहने के बाद, हम एक ऐसी रणनीति पर नजर डालते हैं जो कुछ जोखिमों को कम करता है वाइएक्स केवल जब यह उचित हो तो वीएसी को छोटा करके। वायदा वक्र एक खड़ी संभोग में होती है तो स्ट्रैटेजी थीसिस वीएक्सजी सबसे अधिक ड्रैग का अनुभव करता है वायदा वक्र VIX-VXV रिश्ते द्वारा अनुमानित होता है जब वीएक्सवी का विएक्स से अधिक असामान्य रूप से उच्च प्रीमियम होता है। पहले , चलो एक ले लो VIX-VXV रिश्ते को देखें। ऊपर चार्ट में जनवरी 2010 से VIX-VXV डेटा दिखाता है पिछले वर्ष से डेटा अंक लाल में दिखाए गए हैं, मैंने दो, अनुमानित VXV च वीआईएक्स के बीच द्विघात फिट का उपयोग करने के लिए चुना है, च वीएक्स को प्लॉट किया जाता है एक नीली रेखा रेखा से ऊपर की स्थिति स्थिति का प्रतिनिधित्व करती है जब वायदा सामान्य contango की तुलना में अधिक मजबूत होती है अब मैं एक डेल्टा सूचक को परिभाषित करता हूं, जो फिट डेल्टा VXV-f VIX से विचलन है, अब हम साथ VXX की कीमत पर एक नज़र डालें डेल्टा के साथ। डेल्टा ग्रीन के नीचे लॉग स्केल पर VXX के ऊपर मूल्य डेल्टा 0 लाल मार्करों डेल्टा इंगित करता है 0 यह स्पष्ट है कि हरे रंग के क्षेत्र VXX. Let s में एक नकारात्मक रिटर्न के अनुरूप हैं। इन मान्यताओं के साथ एक रणनीति अनुकरण करते हैं। लघु VXX जब डेल्टा 0. प्रत्येक दिन 100 रुपये की सट्टा पूंजी की शर्त 100. कोई स्लिपेज या लेनदेन की लागत नहीं है.इस रणनीति की तुलना एक दिन में कम हो जाती है, लेकिन डेल्टा को खाते में नहीं लेता है। हरे रंग की रेखा हमारे वीजीएस लघु रणनीति का प्रतिनिधित्व करती है, नीली रेखा मूक एक 1 9 सरल अंत की रणनीति के लिए मेरी राय में सभी के लिए बुरा नहीं है, लेकिन इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि आगे की वायदा वक्र पर ध्यान देकर आंतों से पछाड़ने के लिए काफी हद तक टाल दिया जाता है। इस रणनीति के चरण-दर-चरण आने वाले व्यापार में पायथन पाठ्यक्रम के साथ चर्चा की जाएगी। किसी परिसंपत्ति या ईटीएफ का मूल्य निश्चित रूप से सबसे अच्छा सूचक है, लेकिन दुर्भाग्य से इसमें केवल इतना अधिक जानकारी उपलब्ध है। कुछ लोगों को लगता है कि अधिक संकेतक आरएसआई, मैकड, औसत क्रॉसओवर इत्यादि आदि बेहतर है, लेकिन यदि वे सब एक ही अंतर्निहित मूल्य श्रृंखला पर आधारित हैं, तो वे सभी में एक ही सीमित मूल्य के उपसमुच्चय में होंगे जिसमें हमें अधिक जानकारी की आवश्यकता है जिसमें कीमत शामिल है निकट भविष्य में क्या होने वाला है, इसके बारे में अधिक जानकारी प्राप्त करें एक चतुर विश्लेषण के लिए सभी तरह की जानकारी के संयोजन के एक उत्कृष्ट उदाहरण को लघ ब्लॉग के लघु साइड पर पाया जा सकता है काम का एक बड़ा हिस्सा है, जिसके लिए मुझे समय नहीं है क्योंकि मैं केवल अंशकालिक काम करता हूं इसलिए मैंने अपना खुद का बाजार डैशबोर्ड बनाया जो स्वचालित रूप से मेरे लिए जानकारी एकत्र करता है और इसे आसानी से पाचन योग्य रूप में प्रस्तुत करता है इस पोस्ट में मैं जा रहा हूं लघु वॉल्यूम डेटा के आधार पर एक सूचक बनाने के लिए यह पोस्ट डेटा एकत्रण और प्रोसेसिंग की प्रक्रिया को समझाया जाएगा। चरण 1 डेटा स्रोत खोजें BATS एक्सचेंज अपने साइट पर दैनिक मात्रा डेटा मुहैया कराता है। चरण 2 डेटा प्राप्त करें मैन्युअल रूप से लघु वॉल्यूम डेटा का निरीक्षण करें बैट्स एक्सचेंज का एक पाठ फ़ाइल में निहित है जो ज़िप किया गया है प्रत्येक दिन की अपनी ज़िप फ़ाइल है, इसे डाउनलोड करने और अनजिप करने के बाद यह टीसीटीटी फ़ाइल है, जो कि पहले कई लाइनों के अंदर है। कुल मिलाकर एक फाइल में लगभग 6000 प्रतीकों की आवश्यकता होती है यह डेटा बहुत जरूरी है कुछ काम से पहले इसे एक सार्थक तरीके से प्रस्तुत किया जा सकता है। चरण 3 स्वचालित रूप से डेटा प्राप्त करें मैं वास्तव में क्या चाहता हूं, केवल एक दिन का डेटा नहीं है, लेकिन पिछले वॉल्यूम से कुल मात्रा का अनुपात पिछले कई सालों से है, और मैं वास्तव में नहीं च ईल की तरह 500 ज़िप फ़ाइलों को डाउनलोड करना और उन्हें मैन्युअल रूप से एक्सेल में चिपकाने के लिए सौभाग्य से, पूर्ण स्वचालन केवल कुछ कोड लाइनों से दूर है। पहले हमें एक यूआरएल को गतिशील रूप से बनाने की जरूरत है जिसमें से एक फाइल डाउनलोड हो जाएगी.अब हम एक साथ कई फाइल डाउनलोड कर सकते हैं.पाठ 4 पार्स डाउनलोड की गई फ़ाइलें.हम एक फाइल को पार्स करने के लिए ज़िप और पांडा पुस्तकालयों का उपयोग कर सकते हैं। यह ज़िप फ़ाइल में सभी प्रतीकों के लिए लघु वॉल्यूम कुल मात्रा का एक अनुपात देता है चरण 5 एक चार्ट बनाओ अब एकमात्र चीज़ शेष है जो सभी को पार्स करना है डाउनलोड की गईं फाइलें और उन्हें एक मेज पर संयोजित करें और परिणाम का साजिश कराएं। ऊपर दिए गए आंकड़े में मैंने पिछले दो सालों से औसत लघु खंड अनुपात की साजिश रखी है, अगर मैं किसी विशिष्ट पर एक नज़र रखना चाहता हूं क्षेत्र या स्टॉक डेटा पर त्वरित रूप से देखने से मुझे एक धारणा मिलती है कि उच्च छोटी मात्रा का अनुपात आम तौर पर बाज़ार के नीचे से और कम अनुपात के अनुरूप होता है, एक लंबी स्थिति के लिए अच्छा प्रवेश बिंदु लगते हैं। यहां से शुरू करने से, इस छोटे मात्रा का अनुपात एक आधार के रूप में उपयोग किया जा सकता है एस के लिए trategy विकास। पायथन पाठ्यक्रम के साथ तैयार। यदि आप एक व्यापारी या एक निवेशक हैं और मात्रात्मक व्यापार कौशल का एक सेट प्राप्त करना चाहते हैं, तो आप पायथन सीओएस के साथ व्यापार करने पर विचार कर सकते हैं ऑनलाइन कोर्स आपको मात्रात्मक के लिए सर्वोत्तम उपकरण और प्रथाओं को प्रदान करेगा विशेषज्ञ मात्रात्मक व्यापारियों द्वारा लिखित कार्यों और लिपियों सहित व्यापारिक अनुसंधान, आप सीखेंगे कि डेटा, डिजाइन और बैकटेस्ट रणनीतियों की अविश्वसनीय मात्रा कैसे प्राप्त और संसाधित करें और व्यापार प्रदर्शन का विश्लेषण करें यह आपको ऐसे निर्णय लेने में मदद करेगा जो एक व्यापारियों की सफलता के लिए महत्वपूर्ण हैं। पायथन पाठ्यक्रम की वेबसाइट के साथ व्यापार करना जारी रखें। मेरा नाम जैव कुज्नेत्सोव है, दिन के समय मैं एक कंपनी में एक शोधकर्ता इंजीनियर हूं जो मुद्रण व्यवसाय में शामिल है। शेष समय मैं एक व्यापारी हूं। मैंने पैटर्न की पहचान में विशेषज्ञता वाले भौतिकी और कृत्रिम बुद्धि मेरे दैनिक काम में मल्टैब और अन्य भाषाओं में त्वरित एल्गोरिथ्म प्रोटोटाइप से कुछ भी शामिल है ardware डिजाइन प्रोग्रामिंग। 2009 के बाद से मैं वित्तीय बाजारों में अपने तकनीकी कौशल का उपयोग कर रहा हूं इस निष्कर्ष पर आने से पहले कि पायथन सर्वोत्तम उपकरण उपलब्ध है, मैं मैटलब में बड़े पैमाने पर काम कर रहा हूं, जो मेरे दूसरे ब्लॉग पर आ गया है।