Andrei Malkov Forex Handel

Andrei Knight Trading Forex für ein lebendiges Interview Andrei Knight ist ein begehrter Redner und Trainer für professionelle Händler und einzelne Investoren gleichermaßen. Sein erstes Buch wird Trading Forex für ein Leben genannt: Ein praktischer Leitfaden zur Erreichung der finanziellen Unabhängigkeit mit den Fremdwährungsmärkten. Er wird hier für tradingdiary. co. uk interviewt. 1. Wie würdest du deinen Job beschreiben Mein Hauptaugenmerk liegt auf dem Erzielen der besten Renditen, die ich für meine Investitionskunden verdiene, während ich sorgfältig die Exposition des Risikos überwache, und zunehmend widme ich immer mehr Zeit und Energie, um anderen Händlern zu helfen, durch die Knight Trading Academy erfolgreich zu sein Und fxKnight. 2. Was hat dich dazu veranlasst, ein Buch zu schreiben Eine der am häufigsten gestellten Fragen von Besuchern auf unserer Website Kannst du mir ein gutes Buch empfehlen, mit dem ich anfangen soll. Ich fange mich oft, zwei oder drei Titel zu empfehlen, da ich nicht an einen denken kann, der wirklich vollständig ist. So machte ich mich auf, das Buch zu schreiben, das ich mir wünschte, als ich anfing, ein Waffenhändler mit allen notwendigen Werkzeugen, um in den Märkten erfolgreich zu sein. Die gleichen Strategien, die ich verwende, um meine Kunden zu verwalten. 3. Es gibt viele Forex Trading Bücher da draußen. Was macht dich anders So viele Bücher konzentrieren sich auf Theorie und lassen spezifische Strategien, während andere Systeme, die meist Regeln für Einsendungen und Ausgänge sind, mit minimaler Erwähnung des Geldmanagements. Ich lege dieses Geschäft von Forex bloß, zeigte auf die Fallstricke zu vermeiden, und helfen Leser schaffen einen soliden Plan für die Verlassen ihrer Arbeitsplätze und Übergang zum Handel Vollzeit. Trading Forex für ein Leben bietet nicht nur mehr als 100 Charts und Trading-Beispiele, sondern auch detaillierte Abdeckung der für einen lebenden Teil, einschließlich Themen wie Psychologie, die Einrichtung eines Home-Office, den Handel mit anderen Völkern Geld als Unternehmen, und Balancing Arbeit Zeit mit der Familie. 4. Ihre Buchjacke sagt, dass 95 der Händler verlieren. Welcher Prozentsatz der Leute, die dein Buch lesen, denkst du, dass sie Händler gewinnen können. Ich habe im Laufe der Jahre Hunderte von Händlern trainiert und kann vielleicht an drei oder vier ehemalige Pro-Mitglieder denken, die aufgeben und zu ihren alten Jobs zurückkehren. In fast jedem Fall haben sie uns zugunsten des Springs in den Live-Handel nach nur einem Monat oder zwei von Training und Praxis verlassen und dachten, sie wüssten alles. Ich denke, jeder kann es schaffen, wenn sie sich darauf konzentrieren, die Zeit zu lernen und die Anstrengung zu üben. 5. Was wird Ihr Buch lehren, der Leser Wie man ein konsequenter, selbstbewusster Händler ist. Konsistenz ist der Zement, der alles andere, was wir gemeinsam haben, zusammenhält. Es wird ihnen auch zeigen, wie sie ihr Einkommen mit dem Handel ergänzen, ein Vollleben als Händler machen oder sogar ein Geschäft gründen und für andere handeln können. 6. Was sind die typischen Handelsfehler, die Sie sehen, Menschen machen Nicht an ihrem System und Handelsplan festhalten, und verlieren alle Glauben an sich selbst und ihre Analyse in dem Moment der Märkte ticken ein bisschen gegen sie. Die Heilung dafür ist, mehr langfristige, Szenario-basierte Analyse zu tun, und der Versuchung zu widerstehen, in oder aus Trades Mitte-Kerze zu springen. Die Leute erkennen es nicht, aber wenn Sie nicht warten, bis die Kerze zu schließen, kann es immer noch hin und her wechseln. So ist das wie überhaupt kein System 7. Wie haben Sie sich zuerst für den Handel interessiert Mein Vater hat die Aktienmärkte hier und da gehandelt, und er hat mir einmal gesagt, dass ich, wenn ich etwas verstehen wollte, was in der Welt passiert war, das ich nur brauchte Folge dem Dollar. Ich bin jemand, der es liebt, sich über Neuigkeiten und aktuelle Ereignisse zu informieren, und der Handel gibt mir einen Weg, um auf meine Meinung von dem zu handeln, was ich sehe, um mich herum zu sehen. Wenn die Welt in der Tat eine Bühne ist, wie Shakespeare einmal sagte, dann nach den Finanzmärkten ist wie mit einem Vordersitz Sitz. Du weißt, dass du etwas anfängst, wenn du dich ein bisschen traurig fühlst, wie es anfängt, an einem Freitagnachmittag abzufangen und sich auf den folgenden Montag zu freuen. 8. Was musst du durchmachen, bevor du merkst, dass du gut genug warst, um anderen Leuten Ratschläge zum Handel zu geben, wurde ich mehr oder weniger in sie hineingedrückt und fühlte mich weit davon entfernt, als ich anfing. Die Leute baten um Hilfe und Ratschläge, und so teilte ich, was tat und arbeitete nicht für mich. Das Hören über den Erfolg anderer Völker diente dann dazu, mich zu ermutigen, und da immer mehr Menschen das System benutzten und ihre Erfahrungen und ihr Feedback hinzugefügt hatten, beschleunigte sich die Entwicklung natürlich. Was wir heute haben, ist das Ergebnis von mehr als sechs Jahren Test und Tuning. 9. Bist du immer noch ein aktiver Trader, den du Trades mit deinem eigenen Geld platzierst, investiere ich in den Fonds, den ich verwalte, also wann immer ich eine Handelsentscheidung mit meinen Kunden Geld mache, ist mein eigenes auch auf der Linie. Wir beschäftigen auch eine hohe Wasserzeichen Buchhaltung, also wenn wir jemals einen verlierenden Monat haben, betrachten wir nicht Geld verdient, um zurück zu brechen zurückzukehren - sogar als Gewinn für die Berechnung der Provision. Wir werden nur bezahlt, wenn wir für unsere Kunden Geld verdienen. 10. Glaubst du, dass diese Handelsautomatisierung es für einzelne Händler schwieriger macht. Nur in dem Sinne, dass es ihnen falsche Hoffnung gibt. Ich habe eine Bank gesehen, die ich für die Investition von 2B in einem System gearbeitet habe, um ihnen zu helfen, das Risiko in Echtzeit zu berechnen und zu verwalten, es hat keine Trades auf sich gestellt. Banken havent schossen ihre menschlichen Händler. Doch die Leute glauben immer noch, dass eine 99 Stück Software die Antwort auf all ihre Probleme sein wird. Software kann helfen, automatisieren einige Trading-Aufgaben, aber lassen Sie alle Roboter laufen lange genug unbeaufsichtigt und es wird schließlich leeren Sie Ihr Konto. 11. Welche japanischen Kampfkünste haben Sie studiert Wie haben sie studiert sie helfen Ihnen auf den Finanzmärkten Bujinkan Taijutsu. Die Hauptsache, die es mir gelehrt hat, ist Geduld. Lassen Sie den Gegner Ihnen ihre Absicht zeigen. Miyamoto Mushasi, vielleicht der größte Schwertkämpfer in der japanischen Geschichte, hat einmal gesagt. Wer sich zuerst bewegt, verliert oft. Eine weitere wirklich nützliche Fähigkeit ist Flexibilität. Nicht in einer einzigen, starren Linie des Denkens gefangen, sondern offen für Hinweise aus der Umgebung um Sie herum und in der Lage, Ihre Strategie nach Bedarf anzupassen. Trading Forex für ein Leben wird von Harriman House veröffentlicht und wird im Januar 2011 veröffentlicht werden. Für mehr über Andrei Knight können Sie seine Website bei fxKnight besuchen. Ich habe eine Idee über den Handel und hatte einige für eine Weile getan, aber ich brauchte Anleitung und ich habe das sicherlich hier bekommen. Ich war immer überrascht, wie viel Zeit und Mühe BK nahm, um persönliche Handelsfragen mit seiner Klasse zu betrachten und dafür werde ich immer wieder dankbar sein. Trading ist niemals natürlich zu mir gekommen, aber ich habe festgestellt, dass meine Fähigkeiten als Analytiker während meiner Zeit hier exponentiell wuchsen und ich begann die Posting-Analyse in der Währung Watch-Sektion und geben grundlegende Argumentation hinter der technischen Analyse. BK hat sie in der Klasse durchgemacht und ich habe immer geschrieben und geschrieben und festgestellt, dass meine Analyse immer stärker wurde, wie auch meine schriftlichen Fähigkeiten, indem sie in die Klasse kamen und die Verknüpfungen zwischen Grundlagen und Techniken verstehen. Eines Tages fragte BK, ob ich meine Arbeit veröffentlichen möchte. Ich war über dem Mond und so sagte ich ja ja. Das war der Anfang. Ich schrieb Artikel für fxKnight und plötzlich erschienen sie auf den Schlagzeilen der International Business Times sowie als empfohlene Berichte über die FX Street. Ich wollte das aus zwei Gründen teilen. Zuerst möchte ich fxKnight und Andrei als den Kerl anerkennen, der mir meinen ersten Schuss gab, mein erster Schritt in eine neue Welt, die ich nie dachte, ich könnte mich sogar berühren. Wegen der Chance und des Glaubens, den er in mir gezeigt hat, schreibe ich jetzt für Firmen, Fachzeitschriften und Publikationen auf der ganzen Welt. Es fing hier bei fxKnight und dem pro Raum an. Ich wollte, dass du das weißt, weil es wichtig ist, dass du es dir erlaubt hast, groß zu träumen, du lässt dich mit deinen Gedanken wegreißen, weil die Welt ist, was du es machst. Ich habe hier angefangen BK gab mir eine Chance und ich lief damit und ich sah nie zurück. Der zweite grund ist, weil ich jetzt das schreibleben für eine Gelegenheit verlasse, die mitgekommen ist. Ich habe einen Job als Manager angeboten, um mich um Schriftsteller und Redakteure zu kümmern und so nach all diesen Jahren werde ich fxKnight als Analytiker und Schriftsteller verlassen. Es war erstaunlich schriftlich und die Bereitstellung von Analysen und ich freue mich darauf, wieder einmal in eine Weile zurückzukehren und hallo zu sagen, und viele von euch hören nicht oft von mir, ich habe immer ein Auge und schaue mit Freude neue Händler, die ihre Fähigkeiten nutzen, wie sie gehen Durch den gleichen Prozess, den ich tat. Andrei, danke, dass du mir eine Chance gegeben hast, danke für die Gelegenheit. Ich bin hierher gekommen, um Trader zu sein, ich bin als etablierter und veröffentlichter Schriftsteller gegangen. Du warst erstaunlich zu arbeiten und ich danke dir von ganzem Herzen. Sandra, vielen Dank für alles. Es war eine tolle Fahrt und wir haben sicherlich die Facebook-Nummern und die Arbeit mit Ihnen hat Spaß gemacht und herrliche Yves, danke für all die Ermutigung über die Jahre Mann, Sie haben eine große Aspiration gewesen. Vielen Dank an alle, die gute Kommentare zu meiner Analyse hinterlassen haben. Ich wünsche allen das Glück, und wenn ich dich mit irgendjemandem verlassen kann, ist es diesesDream Big Nicht nur sind Sie berechtigt, Sie tun die Welt einen großen Gefallen, indem Sie andere dazu inspirieren, dasselbe zu tun. 2009-07-12 5Star Ich war Teil von FX Ritter Pro Gruppe für ca. 3-4 Wochen jetzt und während ich ehrlich sagen kann, dass BK der beste Mentor ist, den ich gehabt habe, würde ich ihn oder seine Firma Gerechtigkeit nicht tun, wenn ich nicht in Detail warum Zuerst war ich erstaunt auf dem Niveau des Kundendienstes, den ich bekam, noch bevor ich mich anschloss. Für etwa einen Monat war ich per E-Mail an FX Ritter über ihre Pro-Services und ich hatte jede Frage beantwortet innerhalb einer sehr kurzen Zeit und ihre Antworten waren gerade nach vorn, auf den Punkt und ich fühlte immer, dass sie wirklich wollte alles so gut wie sie zu beantworten könnte. Viele Firmen konnten ein Blatt aus ihrem Buch nehmen und würden es sehr gut machen. Das nächste, was offensichtlich offensichtlich ist, wenn Sie beitreten, ist die Kultur und Offenheit aller anderen Händler im Raum. Jeder ist so ermutigend und will wirklich, dass andere Händler es gut machen. Wenn jemand einen tollen Tag hat, schließt sich jeder an, um diese Person zu gratulieren, und wenn Leute einen schlechten Tag haben, wird diese Person ermutigt, ihr Diagramm zu werfen, und BK wird durch den Handel gehen, um zu sehen, wo dieser bestimmte Händler etwas anderes verbessern oder tun könnte. Der Raum besteht aus großen Leuten und es macht eine sehr angenehme Umgebung, um den Handel zu lernen. Bitte denken Sie nicht, dass Sie dieses System in einer Woche lernen und Geld verdienen werden. Nein, wo BK behauptet, dass dies geschehen wird und in der Tat ist es ermutigt, dass die Menschen mit sich selbst sehr geduldig sein werden, denn es ist die Anwendung der Systeme, die wir im Unterricht lernen. Sie können lesen, wie man ein Auto fährt und die Theorie schnell erlernt, aber um auf die Straße zu kommen, nimmt Praxis und Erfahrung zusammen mit einem guten Instruktor, der die Gefahren und Hindernisse auf der Straße hervorhebt. BK hat ein Verständnis der Märkte so, dass er die Märkte auf einem globalen Konzept versteht und die Stücke der Weltwirtschaft zusammenstellen kann, wie eine komplizierte Stichsäge. Seine Handelsmethode verwendet diskretionäre Entscheidungsfindung Taktik, die diese integriert und ob Sie stärker auf Grundlagen oder technische Analyse lehnen, finden Sie, dass Sie bequem mit den Elementen dieses Systems. Das System besteht aus vielen Werkzeugen und Taktiken und in der Klasse lernen wir, wie man jeden benutzt. Wenn du ein Haus baustest, kannst du nur einen Hammer benutzen, du brauchst eine Vielzahl von Werkzeugen. Sie erhalten alle Werkzeuge am ersten Tag der laufenden Klasse lehrt Sie, wie man sie effektiv einsetzt. Andrei ist ein Erfolg, den er will, dass Sie ein Erfolg werden und er nimmt ein persönliches Interesse daran, Sie zu einem Erfolg zu machen. Wenn du einen guten Tag hast, feiert niemand mehr als BK. Seine Integrität und Ehrlichkeit liegt über dem von jedem anderen Trainer, den ich gehabt habe und ich habe mich nie mehr in sicheren Händen gefühlt. Ich habe nie gefühlt, dass ich keine Frage stellen kann oder dass ich zu viel Zeit nehme. Ich habe immer zuversichtlich, dass BK ein persönliches Interesse an meinem Handel einnimmt und ich fühle mich sehr wohl, meine Gedanken zu teilen. Die Sache, die ich am meisten lieb habe, ist, wie wir auch über Philosophie sprechen und unsere Ziele und Leben ausgleichen. Wir haben eine tolle Zeit im Pro-Raum und jeder ist so freundlich, dass man sich schnell in die Witze einmischt und an Diskussionen teilnimmt. Allerdings wandern wir nie über das hinaus, was uns mit unserem Handel helfen wird und alles, was diskutiert wird, um uns bessere Händler herzustellen. Vor der Pro-Gruppe hatte ich ein Jahr gehandelt und habe in dieser Zeit stetig Pips verloren. In der Zeit, in der ich mit der Pro-Gruppe gewesen bin, habe ich vier Trades gemacht, 3 sind Gewinner und ich bin 50 Pips. Für mich ist das toll. Ich freue mich, meine Zeit zu nehmen und jeden Tag etwas Neues und Neues zu lernen. Es gibt jene im Raum, die von nichts gegangen sind, um über 500 Pips in einer Woche zu machen. Es hängt von Ihnen ab. Wenn Sie dort sitzen und denken, dass Sie zu lange nicht erfolgreich waren, dann haben Sie nichts zu verlieren. Der Preis ist erstaunlich und die Erfahrung, die Sie erhalten, ist besser als das Sitzen eines Klassenzimmers für eine Woche, die versucht, so viel wie möglich zu genießen, ich weiß, ich habe es getan. Ich hoffe, dass Sie dieses nützliche finden und ob Sie kommen und sich dem Pro-Raum anschließen oder nicht, ich hoffe, dass Sie erfolgreich sind, dass Mentalität unserer Gruppe ist. Ich lese mit Interesse ein älteres Papier Kann Markov Switching Models Vorhersage Excess Foreign Exchange Returns von Dueker und Neely Der Federal Reserve Bank von St. Louis. Ich habe eine Vorliebe für versteckte Markov-Modelle wegen seines großen Erfolges in Spracherkennungsanwendungen, aber ich gestehe, dass ich niemals ein HMM-Modell erstellen konnte, das einfache technische Indikatoren übertrifft. Ich behaupte, dass sowohl auf meinen eigenen Mangel an Kreativität als auch die Tatsache, dass HMM dazu neigen, zu viele Parameter, die an historische Daten angepasst werden müssen, die es anfällig für Daten Snooping Bias. Daher näherte ich mich diesem Papier mit der großen Hoffnung, dass Experten mir beibringen können, wie man HMM richtig anwendet, um zu finanzieren. Das Ziel des Modells ist einfach: die Überschreitung eines Wechselkurses über einen Zeitraum von 8 Tagen vorherzusagen. (Überschussrendite in diesem Kontext wird durch die Änderung des Wechselkurses abzüglich der Zinsdifferenz zwischen den Basis - und Quottwährungen des Währungspaares gemessen.) Ist die erwartete Überschussrendite höher als ein Schwellenwert (als Filter im Papier bezeichnet) Dann geh mal Wenn es niedriger als eine andere Schwelle ist, gehen Sie kurz. Auch wenn die Vorhersage bei einer 8-tägigen Rendite ist, wird die Handelsentscheidung täglich getätigt. Es wird davon ausgegangen, dass die Überschussrendite eine 3-Parameter-Schüler-T-Verteilung hat. Die 3 Parameter sind der Mittelwert, der Freiheitsgrad und die Skala. Der Skalierungsparameter (der die Varianz steuert) kann zwischen einem hohen und niedrigen Wert auf Basis eines Markov-Modells umschalten. Der Freiheitsgrad (der die Kurtosis, a. k.a. Dicke der Schwänze steuert) kann auch zwischen 2 Werten auf der Grundlage eines anderen Markov-Modells umschalten. Der Mittelwert ist linear abhängig von den Werten, die durch den Freiheitsgrad und die Skala angenommen werden, sowie eine andere Markov-Variable, die zwischen 2 Werten umschaltet. Daher kann der Mittel 8 verschiedene Werte annehmen. Die 3 Markov Modelle sind unabhängig. Die studentische Verteilung ist für die Modellierung der finanziellen Erträge besser geeignet als die normale Verteilung wegen der Zulage für schwere Schwänze. Die Autoren glauben auch, dass dieses Modell den Wechsel zwischen den Perioden der hohen und niedrigen Volatilität einschließt, mit der daraus folgenden Veränderung der Präferenz (unterschiedliche mittlere Renditen) für sichere und riskante Währungen, ein Phänomen, das in der Zeit von August 2011 bis Januar 2012 gut demonstriert wurde. Die Parameter der Markov-Modelle und die Schüler-t-Ausschüttungen werden in der In-Sample-Periode (1974-1981) für jedes Währungspaar geschätzt, um die kumulative Abweichung der Überschussrenditen von Null zu minimieren. Es gibt insgesamt 14 Parameter, die so geschätzt werden. Nach diesen Schätzungen müssen wir auch die 2 Handelsschwellen einschätzen, indem wir die Stichprobenrendite der Handelsstrategie maximieren und dabei eine Transaktionskosten von 10 Basispunkten pro Handel annehmen. Mit dieser großen Zahl (16 insgesamt) von Parametern habe ich Angst, die Out-of-Sample (1982-2005) Ergebnisse zu sehen. Erstaunlich, das sind viel besser als ich erwartet hatte: Die annualisierten Renditen reichen von 1,1 bis 7,5 für 4 große Währungspaare. Die Sharpe-Verhältnisse sind nicht so beeindruckend: sie reichen von 0,11 bis 0,71. Natürlich, wenn Forscher berichten out-of-sample Ergebnisse, sollte man das mit einem Körnchen Salz zu nehmen. Wenn die Out-of-Sample-Ergebnisse nicht gut waren, würden sie sie nicht melden, und sie hätten das zugrunde liegende Modell geändert, bis gute Out-of-Sample-Ergebnisse erhalten sind. So ist es wirklich an uns, dieses Modell zu implementieren, es anzuwenden Daten nach 2005 und zu mehr Währungspaaren, um herauszufinden, ob hier wirklich etwas ist. In der Tat, das ist der Grund, warum ich es vorziehe, ältere Papiere zu lesen - um die Möglichkeit von echten Out-of-Probe-Tests sofort zu ermöglichen. Was denkst du, um dieses Modell zu verbessern, vermute ich, dass man als erster Schritt sehen kann, ob die geschätzten Markov-Staaten vernünftigerweise übereinstimmen, was die Händler als Risiko-Risiko-Risiko gelten. Wenn sie es tun, dann kann es unabhängig von der Verwendung dieses Modells als Signalgenerator zumindest gute Risikoindikatoren erzeugen. Wenn nicht, dann muss das versteckte Markov-Modell durch ein Markov-Modell ersetzt werden, das auf beobachtbare Indikatoren konditioniert ist. 35 Kommentare: Du hast einen Tippfehler im Titel des Papiers. Das Wort quotreservesquot sollte durch Rücksendungen ersetzt werden. Mann, ich war wirklich verwirrt, als ich den Titel sah, dass Sie schrieb ich dachte, was auf der Erde würde jemand kümmern sich über die Vorhersage überschüssige Devisenreserven Ihr Kommentar über das Zitat von Stichprobenprüfungen in Forschungsarbeiten nicht wirklich so out-of-Probe Ist anfällig, ich glaube, viele Leute verstehen das Problem, das du aufgeworfen hast, und ich denke, es ist ein sehr wichtiger Punkt. Aagold, Vielen Dank für das Zeigen, dass aus. Eigentlich war der Tippfehler in der ursprünglichen Vorabdruck, weshalb ich es kopiert habe Ernie Ernie, nicht zu fragen, Ihre Quant-Fähigkeiten, aber sind Sie ernsthaft vorschlagen, ein Modell mit, dass viele Parameter zu passen, hat jede Anwendbarkeit auf den Handel Ich sage dies als Quant Trader Mit über 14 Jahren Branchenerfahrung und läuft meine eigene Mitte bis hft fest. Für mich ist dieses Papier absolut nonesense und die erwähnten Sharpe-Verhältnisse sind viel zu niedrig, selbst in ihrem eigenen Zitat von samplequot Backtests, um zu rechtfertigen, solches Papier ernst zu nehmen. AsiaProp, Eigentlich sind die 16 Parameter nicht so viele wie sie klingen. 14 davon sind für die Anpassung der Zeitreihen selbst: Sie sind unabhängig von der Handelsstrategie. Nur 2 der Parameter werden zur Optimierung der Strategierückkehr verwendet. Die in der akademischen Forschung berichteten Sharpe-Ratios sind fast immer niedrig. Wenn sie hoch sind, werden sie veröffentlicht. Unsere Arbeit als Händler ist, diese Forschung als Inspiration zu nehmen und sie in praktische Strategien zu zwicken. Nochmals vielen Dank für deine harte Arbeit. Oben auf deinem Blog und deinem Buch, bekomme ich große Einblicke, die gerade durch deine Gespräche mit anderen Kommentaren auf deiner Seite lesen. In einem früheren Kommentar-Thread ab dem anderen Tag haben Sie erwähnt, dass ein großer Teil Ihrer Renditen im Jahr 2011 aus Mittel-Reversion-Strategien im Devisenmarkt kam. Ich frage mich, ob Sie jede Art von Regime Switching-Modell in Ihrem Devisenhandel zu bestimmen, um festzustellen, ob Sie in erster Linie auf Ihre Dynamik oder Mittel-Reversion-Strategien Zack, Nein, ich didn39t verwenden Sie alle Regime Switching-Modelle zugeordnet werden möchten. Ich habe nie gefunden, dass diese Modelle out-of-sample arbeiten. Ernie Hast du diese Zeitung gelesen, irgend ein Kommentar Hallo Anon, nein, ich habe das Papier nicht gesehen, aber das wird auf meine Leseliste setzen. Auch Chris Neely, der Autor des Papiers, das ich beschrieben habe, erwähnte mir dieses andere relevante Papier: Und seine Website: Nur aus einer akademischen Perspektive, anstatt der Ebene HMM vielleicht etwas wie das Maximum Entropy Hidden Markov Modell kann besser arbeiten Dave, warum denkst du maximale Entropie HMM wird besser funktionieren Es scheint nur eine andere Methode, um die zu schätzen Parameter. Ernie Ich habe keine empirischen Beweise und finanzielle Vorhersage ist nicht wirklich mein Fachgebiet. Es ist nur so, dass in meinen wenigen Versuchen, maschinelles Lernen für finanzielle Vorhersagen zu verwenden, ich gelernt habe, dass die Menge an Lärm dazu neigt, irgendwelche Trends, die der Markt haben kann, auszulöschen. Infolgedessen neigen die meisten Lernenden dazu, wirklich schlecht zu sein, ganz möglicherweise aufgrund der Überlagerung der Trainingsdaten. Also eine meiner Ideen ist es, Techniken wie Maximum Entropy verwenden, um den Grad der über-Montage zu reduzieren. Allerdings habe ich das nicht ausprobiert. Hallo ernie: Ich lese gerade dein Buch namens quotquantitative tradingquot, und bereits programmiert und versucht MATHLAB für Backtesting. Die Ergebnisse unterscheiden sich jedoch von der MetaTrader Strategy testerOptimization. In MT4 habe ich Hunderte von Pässen, die mit den meisten meiner echten Trades einverstanden sind (dankbar), aber letzteres ist nicht so positiv. Ich benutze den gleichen Datensatz, den ich von 2001 bis 2009 verfolgen kann. Der Hauptgrund, warum MATHLAB ist, dass ich Sharpe Ratio einsetzen möchte. Normalerweise, in MT4, die Wahl meiner Parameter ist ziemlich einfach, einfach. Ich wähle die mit minimalem Drawdown besten Renditen, und dann führen Sie separate Kopien von ihnen. Nach dem Lesen deines Buches dachte ich an die Auswahl von Parametern mit: 1) Minimaler Drawdown 2) Beste Rücksendungen und füge ein drittes Kriterium hinzu, Sharpe Ratio. Auf diese Weise fühle ich, dass ich meine Rückkehr erhöhen kann, nein Die Formel sieht kompliziert aus, aber trotzdem ist es kein Schaden. Was denkst du Und danke Hallo Anon, Als du gesagt hast, dass die Ergebnisse von Matlab sich von Metatrader unterscheiden, kannst du genauer sein Sind Sie sicher, dass die Logik in den 2 Programmen identisch ist Sie können das Sharpe-Verhältnis in allen Programmen einsetzen, die Sie wählen, nicht unbedingt Matlab Es ist nur eine mittlere Rückkehr geteilt durch Standardabweichung. Ernie Ich dachte auch, dass die Sharpe-Ratio noch in jedem Programm eingesetzt werden könnte. Ist es wirklich nur begrenzt auf Mathlab Ernie Chan sagte. Hallo Anon, Als du gesagt hast, dass die Ergebnisse von Matlab sich von Metatrader unterscheiden, kannst du genauer sein Sind Sie sicher, dass die Logik in den 2 Programmen identisch ist Ja, Im sehr sicher sind sie. Ok, ich bin genauer. Meine Strategie ist extrem einfach, aber profitabel (zumindest für mich) - nur 2 Zeilen Logik, 2 Integer-Parameter. Ich kann nicht sehen, wie oder warum sich diese einfache Logik stark unterscheidet, zwischen den beiden. Der Unterschied ist, dass in MT4 bekomme ich Hunderte Pässe, aber bei MATHLAB bekomme ich nur noch 50 Pässe. In MATHLAB gibt einer der 1-jährigen Testpass einen Saldo von 200K aus dem Anfangskapital von 10K zurück, aber in MT4 liegen die Waagen im Bereich von 50K-100K für alle Pässe. Eine weitere Sache, in MT4, Zeit der Bars werden in der Tester betrachtet. Ich muss nicht alles neu programmieren. Aber in MATHLAB muss ich diesen Datensatz trennen. Vielleicht ist das also der Unterschied Thx wieder für deine freundliche Hilfe. Hallo Ruthstein, ja, es ist wahrscheinlich, dass Fehler in der Datenvorbereitung das sind, was die Unterschiede verursacht hat. In Metatrader werden Daten als Teil des Programms installiert. Aber Matlab ist eine allgemeine Rechenplattform, ähnlich wie ein Taschenrechner. Sie müssen bei der Vorbereitung von Daten für die Eingabe in Matlab sehr vorsichtig sein. Ernie Hi ernie, vielen Dank für Ihre Kommentare. Jemand hilft mir mit seinem Plug-in für den Zeitteil und es gab einen sehr kleinen Fehler in der Zeit Vorbereitung in MATHLAB. Dennoch bleiben die Ergebnisse unvereinbar. Aber überraschend jetzt ist die Sharpe Ratio fast der gleiche Wert für die Top 5 Minimal Drawdown Pässe, aber nicht in Bezug auf Gewinne, though. Auf der hellen Seite, das macht Entscheidungen einfacher als zuvor, da ich nur in Bezug auf die sicherste Drawdown entscheiden, da die Sharpe Ratio für alle sie ziemlich akzeptabel sind. Nochmals danke für deine freundliche Hilfe und ich muss sagen, dein Buch ist gut lesbar. Ich werde keinen Zweifel daran haben, dass ich wieder dein nächstes Buch Hi Ruthstein kaufe, ich bin froh, dass du einen Bug gefunden hast. Wenn die Programmierlogik in Matlab und MT gleich ist, dann können die einzigen Grundergebnisse unterschiedlich sein, wenn die Eingabedaten falsch sind. Ernie Ernies, wann kommst du nach USA, um die quantitative Trading-Klasse Anon zu unterrichten. Es liegt an dem Veranstalter der Workshops, dem Technical Analyst Magazin. Wenn Sie interessiert sind, fordern Sie bitte einen New Yorker oder Chicago Workshop an trainingtechnicalanalyst. de an. Ernie Hallo, Wirst du bitte einen Link zu deinem Blog in der Währung Trading Community posten Unsere Mitglieder werden es schätzen. Mitglieder gehören: Devisenhändler, Währung und Forex Trading Experts und Professionals. Es ist einfach zu tun, einfach schneiden und fügen Sie den Link und es automatisch Links zurück zu Ihrer Website. Sie können auch Artikel, News und Videos hinzufügen, wenn Sie möchten. Emailen Sie mir, wenn Sie irgendeine Hilfe benötigen oder möchten, dass ich es für Sie tun werde. Fühlen Sie sich frei, so oft zu teilen, wie Sie mögen. Die Währung Trading Community: vortscurrencies Ich hoffe, Sie erwägen, mit uns zu teilen. Vielen Dank, James Kaufman, Redakteur Ich versuche, Matlab39s HMM-Funktion zu verwenden, um eine einfache Modellierung zu machen. Ich versuche immer noch zu verstehen, wie man alle Funktionen benutzt, um die Vorhersage zu machen. Sagen Sie, ich habe eine Zeitreihe der täglichen Rückkehr, ich wechsle es zu Up, Flat oder Down (1, 0, -1) als meine Beobachtung. Sagen, ich habe ein einfaches 2-Staaten-Modell. Jetzt kann ich die gesamte Beobachtungsreihe zusammen mit einigen anfänglichen Vermutungswerten für die Emissionswahrscheinlichkeit und die Übergangswahrscheinlichkeit zur Abschätzung der Übergangs - und Emissionswahrscheinlichkeitsmatrix setzen. TRANSEST2, EMISEST2 hmmtrain (seq, TRANSGUESS, EMISGUESS) Nun, mit diesen beiden Matrix, was machst du, um die neue Vorhersage zu erstellen. Laufen Sie einfach die Seq, Staaten hmmgenerate (1, TRANS, EMIS), um eine Nummer zu generieren, die Ihr nächster ist Beobachtungssequenz und nennen Sie es Ihre Vorhersage Anon, ich bin nicht vertraut mit der spezifischen Matlab-Funktion, die Sie verwenden (ich benutze ein kostenloses Paket stattdessen), aber im Allgemeinen, ja, wenn Sie die nächste Messgröße vorhersagen wollen, was Sie tun . In anderen Anwendungen interessieren sich die Händler mehr für die Zustandsvariable (z. B. ein Hedge-Verhältnis, das nicht direkt beobachtbar ist und somit quothidden) und die Zustandsvariable Vorhersage wäre der Fokus. Ernie Danke Ernie. Diese Funktionen werden von Matlab Statistics Toolbox zur Verfügung gestellt. Dort gibt es fünf Funktionen. Hmmgenerate 8212 Erzeugt eine Folge von Zuständen und Emissionen aus einem Markov-Modell hmmestimate 8212 Berechnet die Maximum-Likelihood-Schätzungen von Übergangs - und Emissionswahrscheinlichkeiten aus einer Sequenz von Emissionen und einer bekannten Sequenz von Zuständen hmmtrain 8212 Berechnet die Maximum-Likelihood-Schätzungen von Übergangs - und Emissionswahrscheinlichkeiten aus einer Sequenz von Emissionen hmmviterbi 8212 Berechnet den wahrscheinlichsten Zustandspfad für ein verstecktes Markov-Modell hmmdecode 8212 Berechnet die hinteren Zustandswahrscheinlichkeiten einer Folge von Emissionen In Bezug auf Ihren Kommentar zur Vorhersage der Staatsvariablen ist die Realität, dass wir keine Ahnung haben, was sind die Staaten und wie viele Von denen sollte das so sein, dass die Leute einfach einige willkürliche Zustände annehmen, wie sie sich in den Szenarien des Typs "Shy", "Rainy", "Smiskquot" oder "RiskOn, RiskOff, RiskNeutral" befinden. Für mich, um die wahrscheinlichsten Staaten zu bekommen, muss ich die Viterbi-Funktion verwenden. Wahrscheinlich hmmviterbi (seq, TRANS, EMIS). Aber ich muss zuerst herausfinden, welche TRANS, EMIS Wahrscheinlichkeitsmatrix unsere eigene Seq. Von Beobachtungen. TRANSEST2, EMISEST2 hmmtrain (seq, TRANSGUESS, EMISGUESS) Immerhin klingt es so, dass es hier ein bisschen schätzt. Sie schätzen die Wahrscheinlichkeitsmatrix und verwenden die geschätzte Wahrscheinlichkeitsmatrix, um Ihre Zustände abzuleiten. Nach all diesen Hardwork, was Sie finden können, ist ein Bündel von Staatsnummern, die sie nennen es quotMost Likelyquot Zustand gegeben quotWhat war passiert Frage, wie wir verwenden es JETZT für die zukünftige Vorhersage Bin ich etwas fehlt hier Anon, um festzustellen, was ein Staat Variable sollte, oft benötigen Sie einige Domain-Kenntnisse. I. e. Sie brauchen mehr als HMM, um Ihr Modell zu beschränken. Ein gutes Beispiel dafür ist in Kapitel 3 meines neuen Buches, das die Verwendung von HMM bei der Suche nach dem Hedge-Verhältnis eines kointegrierenden Paares von ETFs veranschaulicht. Die in diesem Fall gewählte Zustandsvariable ist überhaupt nicht willkürlich. Auch in diesem Fall ist das Ziel nicht in der Vorhersage der nächsten Messung, obwohl Sie wählen können, dies zu tun. Ich denke, dieses Papier von Jerry Hong lohnt sich für dich zu lesen, sehr interessant (auf HMM und SVM). Eecs. berkeley. eduPubsTechRpts2010EECS-2010-63.pdf Hallo Laurent, ich habe das Papier vorher gelesen. In der Tat, einige Mitarbeiter und ich habe versucht, zu replizieren und erweitern die Ergebnisse auf mehr Aktien. Die Anstrengung war ein Misserfolg und verstärkte meine Meinung, dass maschinelle Lerntechniken, die direkt Regeln lernen, für den Handel ungeeignet sind. Ernie Das ist interessant. Ich habe meine Version des markov-Modells implementiert und Backtests gab mir Ergebnisse von durchschnittlich 66 Gewinnrate auf einer stündlichen Handelsperiode über einen kumulativen Handelsperiode von 5 Jahren. Ich habe dann eine ppmc-Methode auf diese Ergebnisse angewendet und die Win-Rate ging bis zu einem Durchschnitt von 83. In Bezug auf tatsächlichen Handel I39ve Handel für 7 Monate jetzt und die durchschnittliche Win-Verhältnis ist 69 mit beiden Methoden. Es wird mit der Zeit besser und passt sich an die sich ändernden Marktbedingungen an, so dass ich in ihm zuversichtlich bin. Jedenfalls nur sagen, dass es möglich ist, dies zu tun. Vielen Dank für Ihren Bericht über den Erfolg mit dem HMM-Modell Von PPMC, meinst du Partikelfilter Monte Carlo Hallo Ernie, Du hast in deinem Buch erwähnt, dass du in der Lackquot-Strategie im Live-Handel Wie gehen Sie mit einem Fall um, bei dem es keine Handsquotes für ein oder mehrere Instrumente gibt, während der Voreröffnung Session Analysieren historischer Daten, ist dieser Fall manchmal wahr. Ein anderes Problem tritt auf, wenn es Tradesquotes gibt, aber sie sind zu alt, zum Beispiel Zeitstempel ist gleich 08:55 Am. Ich bin dankbar für die Hilfe Hallo Ernie, Du hast in deinem Buch erwähnt, dass du in der Lackquot-Strategie im Live-Handel verwendet hast. Wie gehen Sie mit einem Fall um, bei dem es keine Handsquotes für ein oder mehrere Instrumente gibt, während der Voreröffnung Session Analysieren historischer Daten, ist dieser Fall manchmal wahr. Ein anderes Problem tritt auf, wenn es Tradesquotes gibt, aber sie sind zu alt, zum Beispiel Zeitstempel ist gleich 08:55 Am. Ich bin dankbar für die Hilfe Alle Intraday Backtesting sollte mit Zitaten statt Trades gemacht werden. Zitate sind immer um 9:30 Uhr anwesend. Nun, sobald die Subjektforschung direkt auf Geld verdient, die Gelegenheit macht, ist es völlig sinnlos, jede Art von nützlichen Feedback-Behauptung zu erwarten: Narren tragen dazu bei, smarts verdienen Geld. Wenn jemand eine funktionierende Idee hat it39s eine sehr einfach zu validieren - Geld verdienen die Alternative wäre dazu beitragen, und eine Menge von netten talk. Reading Forex-Speicher mit Fünf-Tage-Markov-Ketten Stellen Sie sich vor, in der U-Bahn. Sie nehmen den ersten Zug, den Sie fangen können und durch eine zufällige Anzahl von Haltestellen in einer zufälligen Richtung, dann übergehen zu einem anderen Zug. Sie gehen durch eine andere Anzahl von Stationen und wiederholen den Vorgang. Ihre Reisen haben sowohl eine zufällige Komponente (Ihre zufälligen Entscheidungen) als auch eine deterministische (die U-Bahn-Routen und Fahrpläne, die alle starr verbunden sind). Als nächstes übernehmen Sie Ihre Transfers finden Sie auf einem Express-Zug mit einem Stop am Ende der Route. Plötzlich, während es wesentlich dazu beigetragen hat, wo Sie sich jetzt befinden, ist das zufällige Element weg. Dein Schicksal ist gesetzt. Sie werden schnell bis zum Ende der Strecke reisen und abfahren. Wie sich herausstellt, ähnelt dieser Prozess dem der Forex-Märkte sehr ähnlich. In den Finanzmärkten passieren auch ähnliche Situationen, außer dass das Markov-Kriterium der U-Bahn-Fahrplan ist und Bars auf dem Preisschild zu Stationen werden. Hier prüft wersquoll diese prozesse im kontext des forex-marktes auf einem täglichen zeitrahmen mit allen berechnungen zum abschluss des handeltages. Nach einem Überblick über Markov-Ketten und einer Diskussion über diese einzigartige Sichtweise des Marktes zeigt wersquoll einen Algorithmus, um ein vereinfachtes Modell für unabhängige Forschung zu erstellen. Markov-Ketten in FX Millionen von Handelsgeschäften werden täglich im Devisenmarkt durchgeführt. Wenn die meisten ihrer Teilnehmer unterschiedliche Ansichten teilen, bewegt sich der Markt seitwärts, aber wenn es eine vorherrschende Stimmung gibt, sehen wir eine stabile Preisentwicklung. Im Laufe dieser Entwicklung hat jeder Tag eine gewisse Verbindung mit allen früheren Tagen. Dies ist ein Preisspeicher, der schwächer wird, wenn der Markt durch die Zeit geht. In der Mathematik entsprechen solche Beziehungen Markov-Prozessen, und Sequenzen selbst werden als Markov-Ketten bezeichnet. Andrej Markov (1856-1922) war ein russischer Mathematiker, der sich auf stochastische Prozesse spezialisierte, und viele seiner Beiträge eignen sich gut für den Finanzmarkt. Die Erforschung der Reihe von Preisbewegungen auf der Grundlage des nichtlinearen dynamischen Modells hat es ermöglicht, das Markov-Kriterium für den Devisenmarkt zu formalisieren und Punkte zu bestimmen, an denen diese Prozesse mit hoher Wahrscheinlichkeit beginnen. Eines der wichtigsten Dinge über dieses Modell ist der Schluss, dass Fünf-Tage-Marktketten die stabilsten und vorhersehbarsten sind. Als solche bieten sie die stärkste Basis für einen Handelsansatz. Das Ergebnis des Modells ist die digitale Stimmungsfunktion d (t), die einen Wert 1 für die Aufwärtsbewegung, -1 für die Abwärtsbewegung und 0 für das Fehlen einer bestimmten Stimmung annimmt. Diese Ketten entsprechen nach zwei Regeln: Wenn eine andere Kette identifiziert wird, die in die gleiche Richtung geht wie eine Kette, die bereits gebaut wurde, wurde itrsquos der vorherigen Kette hinzugefügt. Dies erhöht seine aktuelle Länge um fünf Tage Wenn es eine Kette in die entgegengesetzte Richtung gibt, hebt sie die vorherige Kette auf und stellt eine andere Richtung her. In Verbindung stehende Artikel