Quem é David Aronson. Pioneer em aprendizagem de máquina não linear desenvolvimento de sistema de comércio e sinal de aumento de filtragem desde 1979.Iniciado Raden Research Group em 1982 e supervisionou o desenvolvimento de PRISM Pattern Recognition Information Synthesis Modeling. Chartered Market Técnico certificado pela The Market Technicians Association desde 1992. Comerciante de ações para Spear, Leeds e Kellogg 1997 2002.Adjunct professor de finanças ensino de um curso de pós-graduação em análise técnica, mineração de dados e análise preditiva para MBA e estudantes de engenharia financeira de 2002 a 2011.Author of Evidence Based Technical Analysis publicado Por John Wiley Sons 2006 Primeiro livro popular para lidar com o viés de mineração de dados e método de permutação de Monte Carlo para gerar valores livres de polarização p. Co-designer de TSSB Trading System Synthesis e Boosting uma plataforma de software para o desenvolvimento automatizado de estatística baseada em modelo de previsão sadia Trading systems. Author editor de Estatisticamente Sound Machine Learning para a negociação algorítmica de instrumentos financeiros Desenvolvimento de sistemas de negociação baseados em modelo preditivo Usando TSSB. Proposed um método para a purificação de indicadores e Pure VIX. Innovated o conceito de aumento de sinal usando a aprendizagem de máquina para melhorar o desempenho das estratégias existentes. Moving Window Correlation Stability E seu uso na avaliação de indicadores, Jornal da Associação de Técnicos de Mercado, Primavera de 1992 pp 21-28.Pattern Reconhecimento Signal Filters, Jornal da Associação de Técnicos de Mercado, Primavera de 1991, pp 42-51.The Cells Method of Indicator Evaluation, The Encyclopedia De Indicadores Técnicos de Mercado, capítulo 15, por Colby e Meyers, Dow Jones-Irwin, 1988. Reconhecimento de Padrões de Inteligência Artificial Aplicados à Previsão de Tendências de Mercado Financeiro, Revista da Associação de Técnicos de Mercado, maio 1985 pp 91-132. Ajude o Analista de Mercado, Análise de Software Financeiro e de Investimento, tutorial de três partes, Summer, Fall Wint Aplicação do Método Científico e Inferência Estatística aos Sinais de Negociação John Wiley Sons, Novembro de 2006. Indicadores de Sentimento Purificados para o Mercado de Ações publicado em O Jornal de Análise Técnica, 2010.David s fora interesses incluem esqui, caminhadas, tricô e trumpet. 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 artificial Inteligência Prática redes neurais Receitas em C Sinal e processamento de imagens com redes neurais Algoritmos avançados para redes neurais Algoritmos Neural, Novel e híbrido para a série de tempo Prediction. Dr Masters tem trabalhado no campo de negociação automatizada de instrumentos financeiros desde 1995. Antes disso ele Desenvolveu software para engenharia biomédica e aplicações de sensoriamento remoto. Esearch centra-se em algoritmos para controlar o viés de mineração de dados, a fim de avaliar de forma justa o potencial de desempenho de sistemas automatizados de negociação de mercado Ele também está desenvolvendo ferramentas gráficas e analíticas para ajudar os comerciantes financeiros a compreender a dinâmica do mercado. E baixo em diversas faixas e as artes marciais é um cinturão negro de segundo grau que estuda Karatê de Washin-Ryu com Mestre Hidy Ochiai. Mais sobre Tim Mestres, incluindo a informação em seu livro mais recente que avalia e que melhora a predição e a classificação podem ser encontrados em. David Aronson Presidente de Hood River Research, gentilmente desde este trecho de seu livro, estatisticamente Sound Machine Aprendizagem para negociação algorítmica de instrumentos financeiros Desenvolver Predictive Model-Based Trading Systems Usando TSSB. Este livro explora tópicos-chave como. Como estimar o desempenho futuro com rigoroso Como avaliar a influência da boa sorte nos backtests. How para detectar ove Ajustando antes de implantar seu sistema. Como estimar o viés do desempenho devido ao ajuste do modelo e à seleção de sistemas aparentemente superiores. Como usar conjuntos state-of-the-art dos modelos para formar decisões de comércio do consenso. Como construir carteiras ótimas de sistemas negociando e Testar rigorosamente o seu desempenho esperado. Como pesquisar milhares de mercados para encontrar subconjuntos que são especialmente previsíveis. Como criar sistemas de negociação que se especializam em regimes de mercado específicos, como tendências planas ou alta volatilidade baixa. Em este excerto, David introduz TSSB Trading System Synthesis Boosting, e estabelece duas abordagens para automatizado trading. For mais informações você pode comprar o livro aqui. David será hospedar uma mesa redonda discussão no próximo Trading Show New York sobre o tema, Como adotar novas técnicas de aprendizagem da máquina para a minha Big Data Sobre o Autor. Sobre o autor Diretor de Marketing para Terrapinn s New York negócio Interessado em uma variedade de tópicos, de mídia social e mar Keting, para lifesciences e finanças, e tudo o que eu vou post em coisas que eu acho interessante - deixe-me saber o que você pensa Mais deste autor. Se você gostou deste artigo, inscreva-se agora para receber mais apenas como it. Are você em risco De não ser um pioneiro Como o dilúvio de dados continua a crescer a um ritmo exponencial, os gestores de fundos mais avançados estão investindo pesadamente no potencial gerador de alfa de dados não convencionais ClipperData é um dos fornecedores inovadores na vanguarda desta revolução de dados Fundada em 2013, a New York-based. Girish Mutreja, CEO da Neeve Research foi entrevistado na Trading Show Chicago 2016 Nosso gerente de conferência, Jesse Collin, perguntou sobre sua empresa Neeve Research e onde ele vê a indústria na liderança nos anos para Vir Girish foi perguntado as seguintes perguntas 1 Você tem mais de duas décadas de experiência como systems. This é uma estrutura de automação para Trading System Synthesis e Boosting TSSB TSSB é pacote agradável ava Ilable aqui de 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 detalhado A estrutura tssbutil usa pywinauto para permitir que um usuário execute um script TSSB através de uma função Python Invocação Ele também fornece um analisador que converte saída TSSB para um modelo de dados hierárquico intuitivo ver documentação in. tssbutil, é claro, depende TSSB Siga o link acima para a página de download e, em seguida, coloque o link em seu caminho em algum lugar. tssbutil também depende Python e O pacote pywinauto Como TSSB é um pacote apenas para 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. Tssbutil é conhecido por trabalhar com Python 2 de 32 bits 7 - provavelmente também funciona com o Python 3 X, mas que não foi testado O pywinauto padrão é de 32 bits específico neste momento - existem vários garfos que pretendem fazê-lo funcionar com Pytho de 64 bits N mas eu não poderia fazer qualquer um desses trabalho e Python pywinauto de 32 bits funcionou bem em minha instalação de 64 bits do Windows 7 e 64 bits TSSB executável. A página de download do Python está aqui Eu recomendo o 2 7 x 32-bit Windows installer Instale em um diretório de sua escolha e adicione o diretório Python ao seu caminho para conveniência. Em seguida, faça o download do pacote pywinauto a partir daqui Instruções de instalação estão here. Next, você precisa clonar este repositório Se você é um cygwin usuário como eu, você pode Instalar e usar git do shell cygwin. Alternativamente, há uma versão do Windows do git disponível aqui. Note que, ao escolher um diretório para clonar, é melhor escolher um caminho sem um nele se você quiser ser capaz de usar O exemplo como-é ex não funcionaria Isso é devido a uma limitação TSSB e seu comando READ MARKET HISTORIES. Uma vez que você tenha clonado com êxito o repositório tssbutil, execute o following. tssbutil Visão geral do componente. Esta seção contém uma breve visão geral dos componentes tssbutil Todos Módulos , Classes e métodos têm incorporado docstring estilo de documentação para mais detalhes. Este módulos contém a função runtssb que pode ser chamado para invocar TSSB para um determinado script. Este módulo contém a classe AuditParser que é usado para analisar um arquivo de saída de TSSB. Este módulo contém o modelo de dados usado para representar a saída de uma execução TSSB Uma instância de TSSBRun é criada por AuditParser quando ele analisa um arquivo Consulte a documentação docstring para obter detalhes sobre o modelo. Este módulos contém a classe VarParser que pode ser usada para analisar um TSSB arquivo de definição de variável. Este módulos contém a classe DbParser que pode ser usado para analisar um arquivo de banco de dados TSSB. Este módulo contém o método sedlite Esta é uma função de utilitário que pode ser usado para facilitar a criação de arquivo de script parametrizado veja os exemplos em um exemplo De instanciação de modelo. Usando o exemplo. Há um exemplo que usa os componentes principais de tssbutil para implementar um loop externo walk-forward O exemplo é inteiramente se Antes de executar o exemplo, aqui está mais detalhes sobre o que realmente acontecerá. O modelo está prevendo retorno do dia seguinte para a IBM. O loop de encaminhamento interno - cria três modelos de regressão linear de 2 entradas usando a seleção passo a passo em um grupo de exclusão para evitar o uso de entrada redundante e depois caminha para frente em 10 anos por um ano o ano de validação. Determinar quais os modelos que tiveram melhor desempenho no período fora da amostra, ou seja, o ano de validação. Os dois melhores modelos de 2 entradas são introduzidos no loop externo walk-forward, onde são executados de forma independente, assim como entradas em dois COMITÉS diferentes. Um período de 11 anos o conjunto original de treinamento mais o ano de validação e testes de um período walk-forward o ano de teste O desempenho no ano de teste deve ser uma estimativa imparcial do desempenho futuro deste modelo. Repetido uma vez por ano entre o início do ano eo final do ano especificado na linha de comando O exemplo produz um arquivo com índices de melhoria do fator de lucro longo para os períodos fora da amostra de cada modelo e comitê Observe que por convenção os anos Especificados na linha de comando e relatados são o último ano do 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 em 2002 é os resultados fora da amostra Para 2004.Here s saída de um run. And exemplo. O conteúdo de. Note que há provavelmente muitas medições mais 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 de dados modelo produzido Pelo analisador para a execução Isso é deixado como um exercício para os outros com base em seu caso de uso particular. Resolução de problemas Misc. While criar tssbutil, o comportamento de pywinauto foi encontrado para ser altamente não determinista, especialmente em computat Ionicamente intensivo TSSB e também muito curto TSSB executa Eu acredito que o runtssb atual para ser geralmente utilizável, mas, sem dúvida, outras questões vão surgir O código depende de certos atrasos arbitrários e várias verificações diferentes que de outra forma seria redundante. Ser muito saída que o AuditParser não suporta Atualmente trabalha para treinamento padrão walk-forward com modelos e comitês, bem como um GRUPOS FIND executar TSSB tem muitas, muitas outras opções - futuro parse apoio para estes serão adicionados como needed. tssbutil Inclui um conjunto de testes de unidade que deve ser usado para teste de regressão quaisquer alterações feitas ao framework Todos os testes podem ser executados a partir do diretório repo de nível superior usando o script incluído. Você verá muitas janelas indo e vindo dos testes de runtssb - Quando isso terminar procura Ok para ver que todos os testes passaram.
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