ปริมาณ ซื้อขาย กลยุทธ์ excel

การซื้อขายเชิงปริมาณประกอบด้วยการซื้อขายตามกลยุทธ์การวิเคราะห์เชิงปริมาณซึ่งขึ้นอยู่กับการคำนวณทางคณิตศาสตร์และการกระทืบจำนวนเพื่อระบุโอกาสทางการค้าเนื่องจากการซื้อขายโดยทั่วไปโดยสถาบันการเงินและกองทุนเฮดจ์ฟันด์มักใช้ขนาดใหญ่และมีขนาดใหญ่ อาจเกี่ยวข้องกับการซื้อและขายหุ้นและหลักทรัพย์อื่น ๆ นับร้อยนับพันล้านอย่างไรก็ตามการซื้อขายเชิงปริมาณเป็นการใช้งานโดยนักลงทุนรายย่อยมากขึ้น BREAKING DOWN การซื้อขายเชิงปริมาณราคาและปริมาณเป็นสองปัจจัยข้อมูลที่ใช้กันทั่วไปในการวิเคราะห์เชิงปริมาณเนื่องจาก ปัจจัยการผลิตที่สำคัญในการสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์เทคนิคการซื้อขายเชิงปริมาณ ได้แก่ การค้าอัลกอริธึมการค้าแบบความถี่สูงและการเก็งกำไรเชิงสถิติเทคนิคเหล่านี้ลุกลามอย่างรวดเร็วและโดยปกติจะมีระยะเวลาการลงทุนในระยะสั้นผู้ค้าเชิงปริมาณจำนวนมากคุ้นเคยกับเครื่องมือเชิงปริมาณเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และ oscillators คาดไม่ถึง การค้าเชิงปริมาณการค้าเชิงปริมาณใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีที่ทันสมัยทางคณิตศาสตร์และความพร้อมของฐานข้อมูลที่ครอบคลุมสำหรับการตัดสินใจทางการค้าที่มีเหตุผลพ่อค้าปริมาณมากใช้เทคนิคการซื้อขายและสร้างแบบจำลองของมันโดยใช้คณิตศาสตร์แล้วจึงพัฒนาโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่ใช้ แบบจำลองไปยังข้อมูลตลาดที่ผ่านมาแบบจำลองนี้ได้รับการตรวจสอบและปรับปรุงแล้วหากได้ผลลัพธ์ที่ดีระบบจะถูกนำมาใช้งานในตลาดเรียลไทม์ด้วยเงินจริงวิธีที่สามารถอธิบายลักษณะการซื้อขายเชิงปริมาณได้โดยใช้การเปรียบเทียบพิจารณารายงานสภาพอากาศใน นักอุตุนิยมวิทยาคาดการณ์ว่ามีโอกาสเกิดฝนตกได้ 90 ครั้งในขณะที่ดวงอาทิตย์กำลังสาดส่องขึ้นนักอุตุนิยมวิทยาได้รับข้อสรุป counterintuitive นี้โดยรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลสภาพภูมิอากาศจากเซ็นเซอร์ทั่วทั้งบริเวณการวิเคราะห์เชิงปริมาณด้วยคอมพิวเตอร์จะแสดงรูปแบบเฉพาะในข้อมูลเมื่อรูปแบบเหล่านี้ถูกเปรียบเทียบกับรูปแบบเดียวกัน เปิดเผยในสภาพภูมิอากาศในอดีต backtesting ข้อมูลและ 90 จาก 100 ครั้งผลที่ได้คือฝนแล้วนักอุตุนิยมวิทยาสามารถวาดข้อสรุปด้วยความมั่นใจจึงคาดการณ์ 90 เชิงปริมาณผู้ค้าใช้กระบวนการนี้เดียวกันกับตลาดการเงินเพื่อการตัดสินใจซื้อขายข้อดีและข้อเสียของการค้าเชิงปริมาณ วัตถุประสงค์ของการซื้อขายคือการคำนวณความน่าจะเป็นที่ดีที่สุดของการดำเนินการค้าที่ทำกำไรได้ผู้ค้าทั่วไปสามารถตรวจสอบวิเคราะห์และทำการตัดสินใจซื้อขายหลักทรัพย์ในจำนวน จำกัด ก่อนที่ปริมาณข้อมูลขาเข้าจะล้นหลามกระบวนการตัดสินใจการใช้เทคนิคการซื้อขายเชิงปริมาณ เปล่งแสงขีด จำกัด นี้โดยใช้คอมพิวเตอร์ในการติดตามการวิเคราะห์และการตัดสินใจทางการค้าโดยอัตโนมัติอารมณ์ที่เอื้ออำนวยเป็นปัญหาที่แพร่หลายมากที่สุดกับการค้าขายไม่ว่าจะเป็นความกลัวหรือความโลภเมื่อการซื้อขายอารมณ์ทำาให้สามารถยับยั้งความคิดที่มีเหตุผลซึ่งมักจะนำไปสู่ความสูญเสีย คอมพิวเตอร์และคณิตศาสตร์ไม่ได้มีอารมณ์ดังนั้นการค้าเชิงปริมาณจะช่วยขจัดปัญหานี้ blem. Quantitative trading มีปัญหาตลาดการเงินเป็นหน่วยงานแบบไดนามิกที่มีอยู่มากที่สุดดังนั้นรูปแบบการซื้อขายเชิงปริมาณต้องเป็นแบบไดนามิกที่จะประสบความสำเร็จอย่างต่อเนื่องผู้ค้าเชิงปริมาณจำนวนมากพัฒนาแบบจำลองที่ทำกำไรได้ชั่วคราวสำหรับสภาวะตลาดที่พวกเขาพัฒนาขึ้น แต่ล้มเหลวที่สุดเมื่อสภาวะตลาดเปลี่ยนไปความคิดเห็นที่ดีจากผู้อ่าน John S จากสหราชอาณาจักรเกี่ยวกับประสบการณ์ของเขาในด้านเทคโนโลยีการค้าและโมเดล ฉันได้รับการพัฒนาระบบการซื้อขายอัตโนมัติของฉันเองโดยใช้ Excel VBA และตามกฎที่ฉันได้พัฒนาขึ้นในช่วงหลายปีในฐานะนักลงทุนผู้ประกอบการค้าส่วนตัวที่ใช้งานโดยใช้ทั้งการวิเคราะห์ข้อมูลทางเทคนิคและพื้นฐานหนึ่งในข้อดีที่สำคัญในการนำวิธีการระบบการซื้อขายอัตโนมัติมาใช้ ได้ช่วยให้ฉันคือการหลีกเลี่ยงการล่อลวงสำหรับการแทรกแซงด้วยตนเองและด้วยเหตุนี้การปรับปรุงผลกำไรโดยการรักษาความสอดคล้องฉันได้พบความท้าทายในการพัฒนาระบบที่ประสบความสำเร็จมากรางวัลจากมุมมองส่วนบุคคลเป็นฉันรู้ว่ามีจำนวนมากที่ได้พยายามและล้มเหลวอย่างไรก็ตามปัญหาหนึ่งฉัน ได้พบคือความปรารถนาอย่างต่อเนื่องของฉันที่จะแก้ไขและปรับปรุงระบบอย่างสม่ำเสมอซึ่งฉันได้พบว่าสามารถเป็นผลตอบแทนที่เคาน์เตอร์เป็นมีอันตรายจริงที่การพัฒนาระบบจะสิ้นสุดในตัวเองฉันสามารถ t ดูเหมือนจะหยุด tinkering ทันทีที่ฉันมากับ ความคิดใหม่หรือข้อดีข้อดีของการใช้ Excel VBA ที่ฉันได้พบคือความยืดหยุ่นโดยเนื้อแท้เนื่องจากเป็นเรื่องง่าย การประมวลผลข้อมูลที่มีความสำคัญโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อใช้ข้อมูลพื้นฐานเป็นส่วนหนึ่งของระบบในแง่นี้ผมตระหนักดีว่าผู้ค้าทุกรายพยายามที่จะสร้างความได้เปรียบที่จะทำให้ระบบมีกำไรมากขึ้นผมสังเกตว่าผู้ค้าจำนวนมากดูเหมือนจะมีเพียง มุ่งเน้นไปที่ราคาโดยการพยายามที่จะแสวงหาขอบโดยการดูที่ตัวบ่งชี้พิเศษหรือการรวมกันของตัวบ่งชี้อื่น ๆ การรวมการวิเคราะห์ข้อมูลราคาด้วยวิธีการแบบแฟคเตอร์คือความท้าทายที่เหมาะอย่างยิ่งสำหรับ Excel VBA เนื่องจากสามารถใช้ประมวลผลข้อมูลพื้นฐานและข้อมูลเศรษฐกิจมหภาคได้อย่างง่ายดาย ในรูปแบบที่สามารถรวมเข้ากับการวิเคราะห์ข้อมูลราคาฉันรับรู้จากหนังสือของคุณว่า Matlab มีประสิทธิภาพมากกว่า Excel VBA และอาจเป็นเพียงความยืดหยุ่นในการรวมข้อมูลพื้นฐานและข้อมูลเศรษฐกิจมหภาค แต่ฉันต้องการเพียงแค่ดึงความสนใจของคุณไปหาประโยชน์ที่ฉันได้พบ การใช้ Excel VBA ซึ่งอาจเหมาะกับผู้ที่ชอบตัวเองมีความสะดวกสบายมากขึ้นในการใช้ Excel VBA และไม่เต็มใจที่จะเปลี่ยนแปลงคุณลักษณะอื่น ๆ ที่สามารถใช้ประโยชน์ได้ หมวกฉันได้พบว่าเป็นประโยชน์เมื่อการทดสอบกลับโดยอัตโนมัติผลิต Charts ราคาที่รวม Entry และจุดออกซึ่งให้ความมั่นใจภาพที่ระบบทำงานตามที่ตั้งใจรวมทั้งการสร้างรายงาน Word อัตโนมัติบันทึกการส่งออกที่สำคัญสำหรับการอ้างอิงในอนาคตฉันขอโทษถ้าฉันเสียง มากเกินไปเช่นการโฆษณาสำหรับ Microsoft. I นับเหตุผลสำคัญที่อยู่เบื้องหลังความนิยมของ Excel VBA ในโลกการค้าปริมาณและปริมาณเป็น 1 คนจำนวนมากอยู่แล้วใช้มัน - เพื่อให้ทุกคนคิดว่าเป็นวิธีที่จะไป 2 เรียบง่ายของ VBA ไม่แน่ใจว่ามันมีความสัมพันธ์กับความยืดหยุ่นของมันหรือไม่ซึ่งจะทำให้ทุกคนสามารถใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพไม่ว่าจะเป็นผู้ประกอบการค้าเชิงปริมาณหรือนักพัฒนาโต๊ะทำงาน 3 VBA และ Excel สามารถขยายได้อย่างง่ายดายเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพรวมซอฟต์แวร์ของบุคคลที่ 3 หรือเพียงเพื่อ modularize วัตถุประสงค์การใช้ซ้ำโดยการย้ายตรรกะแบบจำลองจริงใน C, COM หรือ. เป็นวิธีที่ง่ายต่อการรวมการวิเคราะห์เชิงปริมาณเขียนใน Excel และ VBA - หนึ่งอาจมีลักษณะที่ฉัน solution. I แน่นอนคิดว่าปัจจัย bandwagon เป็นที่เล่นเรามักจะชอบแกะและฉันเห็นเหตุผลว่าทำไมกลยุทธ์การลงทุนหรือระบบจะไม่แตกต่างใด ๆ นิด ๆ หน่อย ๆ ของโชคจะไม่แทรกแซงในอัตราแลกเปลี่ยน อย่างไรก็ตามปัญหาหนึ่งที่ฉันได้พบคือความปรารถนาอย่างต่อเนื่องของฉันในการปรับเปลี่ยนและปรับปรุงระบบอย่างสม่ำเสมอซึ่งเป็นสิ่งที่ฉันพบได้เป็นผลดีต่อการผลิตเนื่องจากมีอันตรายที่แท้จริงที่การพัฒนาระบบจะกลายเป็นจุดสิ้นสุดของจุดที่น่าสนใจตัวเองคิดว่าเป็นวิธีที่ดีที่สุดในการจัดการ กับนี้คือการยอมรับหรือปฏิเสธชนิดของการสูญเสียอัตราส่วนอัตราส่วนวิธีการค้าของคุณผลิตสิ่งที่ฉันหมายถึงคือว่าถ้าคุณค้าแนวโน้มเคาน์เตอร์และจิตใจคุณจะรู้สึก confortable กับระดับสูงของการค้าที่ชนะคุณจะมีเวลาที่ยากลำบากเผชิญ ด้วยระบบที่สร้างชัยชนะหรือความสูญเสียให้มากที่สุดในสถานการณ์เช่นนี้บางทีคุณและระบบจะดีขึ้นโดยการตั้งเกณฑ์ที่เข้มงวดขึ้นและเสียสละการตั้งค่าบางอย่าง แต่ไม่มากเกินไปเพื่อให้บรรลุถึงระดับการค้าที่สูงขึ้นแม้ว่า ในขั้นตอนนี้คุณอาจลดอัตราส่วนการสูญเสียเฉลี่ยของ Avg Win แต่ฉันยอมรับปัญหาที่ยุ่งยากซึ่งทำให้เกิดเหตุการณ์ที่ผู้ค้าเก่งที่สุด อย่างไรก็ตามปัญหาหนึ่งที่ฉันได้พบคือความปรารถนาอย่างต่อเนื่องของฉันในการปรับเปลี่ยนและปรับปรุงระบบอย่างสม่ำเสมอซึ่งเป็นสิ่งที่ฉันพบได้กลายเป็นสิ่งที่มีประสิทธิผลเนื่องจากมีอันตรายที่แท้จริงที่การพัฒนาระบบจะหมดไปในตัวเองฉันรู้สึกประหลาดใจมากในโพสต์ของคุณในโลก ของนักวิเคราะห์เชิงปริมาณการออกแบบรูปแบบอนุพันธ์และการใช้งานอื่น ๆ สำหรับธนาคารเพื่อการลงทุนระดับบนสุดฉันได้ใช้เวลา 6 ปีในการทำ Excel VBA ซึ่งเชื่อว่าเป็นภาษาโปรแกรมที่มีความยืดหยุ่นน้อยที่สุดและยั่งยืนซึ่งเราต้องจัดการกับระบบที่เขียนขึ้นโดยใช้ภาษาเหล่านี้กำลังจะเกษียณ ฉันเข้าใจว่าขณะนี้คุณยังคงมีความสุขกับมัน แต่คิดว่าคุณอาจต้องการศึกษาทางเลือกในราคาที่ค่อนข้างเจียมเนื้อเจียมตัวคุณสามารถได้รับประสิทธิภาพและความยั่งยืนที่จะทำให้คุณประหลาดใจปัญหา VB ที่มาคิดมีประสิทธิภาพต่ำหน่วยความจำไม่ดี การจัดการนี้จะทำให้ประสิทธิภาพยิ่งแย่ลงคุณไม่สามารถใช้ระบบควบคุมเวอร์ชันที่จะช่วยให้คุณสามารถติดตามการเปลี่ยนแปลงที่ - what - why - เมื่อและ จะช่วยให้การทำงานร่วมกันดูเช่นและควรมีบาง Microsoft เครื่องมือควบคุมเวอร์ชันจากประสบการณ์ของฉันเริ่มต้นจากปริมาณ VBA รหัสกลายเป็นไม่สามารถจัดการได้หนึ่งในเหตุผลนี้เป็นที่คุณไม่สามารถใช้การควบคุมเวอร์ชันความยืดหยุ่นดีเมื่อเทียบกับทางเลือกที่ฉันจะเป็น ไม่มีคลาสโครงสร้างคลาสที่สามารถเข้าถึงและปรับเปลี่ยนเนื้อหาของโครงสร้างเสมือนไม่มีกลไกการลบข้อมูลตัวแปรมีความผิดพลาดได้ง่ายคุณอาจจำเป็นต้องใช้ถ้าคุณต้องการใช้อัลกอริธึมเดียวกันสำหรับสต็อคและสำหรับเส้นโค้งอัตราผลตอบแทนแบบเดียวกัน วัตถุที่แตกต่างกันการเลือกใช้งานง่ายภาษาโปรแกรมจะ Matlab และ Python ทั้งสองภาษา SVN เป็นมิตรดูกระสุนที่สามเป็นมิตรกับ Excel แต่มีประสิทธิภาพต่ำ. Matlab ค่อนข้างแพง 1K - 10K ขึ้นอยู่กับสิ่งที่แพคเกจที่คุณต้องการและใน ตำแหน่งของคุณมาก nicer และใช้งานง่ายกว่าทีมสนับสนุนอยู่ที่พร้อมประสิทธิภาพ Matlab ปลาย vectorize รหัสของคุณทำงานกับเวกเตอร์และ matrices rathe r มากกว่าองค์ประกอบตามองค์ประกอบเช่นเวกเตอร์ที่ element i จะเป็นราคาหุ้น X ในวันที่สังเกตวันที่ i matrix หรือ matrix ซึ่ง element ij จะเป็น yield ของสกุลเงิน Y ในวันที่ i for matureness j อีกวิธีหนึ่งเพื่อเพิ่มความเร็ว up Matlab คือการซื้อแพคเกจที่สามารถแปลงโค้ดรหัส Matlab เป็นรหัส C ซึ่งสามารถรวบรวมไว้ใน DLL ที่คุณสามารถใช้ใน Excel ได้เช่น DLL จะทำงานได้เร็วขึ้นมากอาจเป็นร้อยครั้งเร็วขึ้นอยู่กับ task. Python ของคุณเป็นฟรีแวร์ ค่อนข้างเคร่งครัดใช้เวลาสักเล็กน้อยในการเข้าใช้งาน แต่มันจะคุ้มค่ามันมีความยืดหยุ่นมากขึ้นในการเขียนโปรแกรมภาษาที่เหมาะสมภาษาอื่น ๆ ที่คุณอาจต้องการพิจารณาคือ C และ VB แบบสแตนด์อะโลนทั้งหมด ไมโครซอฟท์ทุกราคาสมเหตุสมผลฉันจะวางตำแหน่งพวกเขาในระหว่าง C ดูด้านล่างและ Excel VBA C จะเป็นหนึ่งที่มีประสิทธิภาพมากที่สุด, VB จะง่ายสำหรับคุณที่จะใช้ - เกือบจะเหมือนกับ VBA อีกครั้งมีการค้าระหว่าง ความยืดหยุ่นในการปฏิบัติงานและความคล้ายคลึงกันตรงไปข้างหน้ากับ Excel VBA. Hand เขียน C cod e เป็นสิ่งที่ดีที่สุดจากจุดแสดงผลในมุมมองนี้เป็นภาษาอเนกประสงค์ แต่ต้องใช้เวลามากในการเรียนรู้บ้างหวังว่าคุณจะพบว่ามันน่าสนใจดร. Ernie Chan. I ได้อ่านหนังสือของคุณเกี่ยวกับการซื้อขายเชิงปริมาณ กล่าวว่า MATLAB เป็นเครื่องมือที่ดีในการพัฒนากลยุทธ์ที่ซับซ้อน แต่ไม่มี API ที่ได้รับการรับรองเป็นอย่างดีว่ามี MATLAB2IB ที่เพิ่งค้นพบเมื่อเร็ว ๆ นี้ แต่มีการทดสอบที่ดีพอและมีการกล่าวถึงในหนังสือของคุณว่า Excel VBA ทำงานช้าเมื่อเทียบกับ CI ฉันสนใจในการพัฒนาระบบการซื้อขายอัตโนมัติฉันจะใช้ MATLAB2IB ใหม่นี้และยังคงพัฒนากลยุทธ์ใน Matlab ฉันดีใน Matlab และฉันได้ใช้มันอย่างกว้างขวางในช่วง Ph D และงานอื่น ๆ ของฉันฉันไม่ได้ใช้ C มากและฉันพบมันมากขึ้น ยากที่จะเทียบกับ MATLAB ได้รับเลือกผมมักจะทำรหัสใน MATLAB แต่มันเป็นสิ่งจำเป็นในการพัฒนากลยุทธ์ใน C ถ้าฉันต้องการพัฒนาระบบการซื้อขายอัตโนมัติฉัน Vinay ฉันได้ใช้ matlab2ibapi เป็นเวลาหลายเดือนและมี พบว่ามันเป็นประโยชน์มาก UL และเชื่อถือได้สำหรับอัตโนมัติกลยุทธ์ของฉันในความเป็นจริงฉันจะเผยแพร่บทความอธิบายวิธีการใช้ Ernie คณิตศาสตร์และการสร้างแบบจำลอง II FINC 621 เป็นระดับบัณฑิตศึกษาที่มีให้บริการในปัจจุบันที่ Loyola University ในชิคาโกในช่วงฤดูหนาว FINC 621 สำรวจหัวข้อในด้านการเงินเชิงปริมาณคณิตศาสตร์และการเขียนโปรแกรมชั้นเรียนเป็นไปในทางปฏิบัติและประกอบด้วยทั้งการบรรยายและห้องปฏิบัติการห้องทดลองใช้ภาษาการเขียนโปรแกรม R และนักเรียนจะต้องส่งการมอบหมายงานแต่ละครั้งในตอนท้ายของแต่ละชั้นเรียน เป้าหมายของ FINC 621 คือการจัดหาเครื่องมือที่เป็นประโยชน์ให้กับนักเรียนเพื่อใช้ในการสร้างแบบจำลองและวิเคราะห์กลยุทธ์การซื้อขายที่เรียบง่ายซึ่งมีประโยชน์บางอย่างเกี่ยวกับผู้สอน H Harry G เป็นผู้ค้าเชิงปริมาณอาวุโสสำหรับ บริษัท การค้า HFT ในเมืองชิคาโก ปริญญาโทด้านวิศวกรรมไฟฟ้าและปริญญาโทด้านคณิตศาสตร์ด้านการเงินจากมหาวิทยาลัยชิคาโกในเวลาว่างแฮร์รี่สอน หลักสูตรระดับบัณฑิตศึกษาสาขาการเงินเชิงปริมาณที่ Loyola University ในชิคาโกนอกจากนี้เขายังเป็นผู้เขียน Quantitative Trading with R.