방향 전환 거래 전략

유전 프로그래밍을 통한 방향 기반 변화 기반의 거래 전략 생성.
Jeremie Gypteau Fernando E. B. Otero Michael Kampouridis 저술가.
대부분의 예측 도구는 금융 시장의 가격 변동을 연구하기 위해 실제 시간 척도를 사용하여 실제 시간의 흐름을 불 연속적으로 만듭니다. 따라서 실제 시간 척도를 사용하면 몇 가지 중요한 활동을 모르고 있기 때문에 위험에 노출 될 수 있습니다. 이 논문에서는 시장에서 중요한 활동을 포착하기 위해 대안적이고 새로운 접근법을 연구합니다. 주요 아이디어는 방향 변경에 기반한 본질적인 시간 척도를 사용하는 것입니다. 유전자 프로그래밍과 결합하여, 제안 된 접근법은 금융 시장의 미래 가격 움직임을 예측하기위한 최적의 거래 전략을 찾는 것을 목표로한다. 예측 도구로서의 효율성과 견고성을 평가하기 위해 일련의 실험을 수행하여 예측 성능에 대한 중요한 정보를 얻을 수있었습니다. 실험 결과는이 새로운 프레임 워크가 새롭고 수익성있는 거래 전략을 창출 할 수 있음을 나타냅니다.
참조.
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Jeremie Gypteau 1 Fernando E. B. Otero 1 Michael Kampouridis 1 저자 1. 영국 University of Kent Canterbury의 컴퓨터 스쿨.
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전환 판.
&부; 2017 Springer International Publishing AG. 스프링거 자연의 일부입니다.

방향 전환 전략
시장 가격은 전통적으로 고정 된 시간 간격으로 샘플링되어 시계열을 형성합니다. 방향 전환 (Directional Change, DC)은 가격 변동을 기록하는 대안적인 접근법입니다. DC는 데이터 중심적입니다. 가격 변경은 가격이 샘플링되고 기록 될 때 결정됩니다. DC를 사용하면 시계열에서 관찰 할 수없는 데이터의 특징을 관찰 할 수 있습니다. 시계열 및 DC 기반 요약은 서로 보완해야합니다. 두 가지 각도에서 데이터를 볼 수 있습니다 (예 : 두 눈으로 보는 것). 우리 연구의 의제는 데이터를 정보, 지식 및 응용 프로그램으로 변환하는 방법을 개발하는 것입니다.
이것은 High Frequency Finance Project의 일부입니다. 아래에 열거 된 작품 중 일부는 HFF 워크숍 2016에 발표되었습니다.
기록은 일년 (또는 십 년) 스냅 샷의 끝이 아닌 이벤트별로 기록됩니다.
기록은 키 이벤트에 의해 기록됩니다. 예를 들어, 지난 세기의 통화 발전을 설명 할 때 금으로 풀었을 때, 서로 부딪히는 경우 등을보고합니다. 일정 간격으로 스냅 샷을 찍지 않습니다. 즉, 우리는보고하지 않습니다. 매년 또는 매 10 년마다의 상황.
그러나 금융 시장에서 가격 변동을 설명 할 때 일정한 간격으로 찍은 스냅 샷을 사용하는 경향이 있습니다. 먼저 데이터를 샘플링하는 빈도를 결정합니다. 그런 다음 우리가 선택한 빈도로 스냅 샷을 만듭니다. 이러한 스냅 샷은 간격 기반 요약을 형성합니다. 예를 들어, 일과성의 끝 가격이 자주 사용됩니다.
방향 변경 : 이벤트 별 가격 변동 요약.
고정 간격의 스냅 샷에는 문제가 있습니다. 예를 들어, 하루 만의 종가만을 기록하면 2010 년 5 월 6 일에 플래시 충돌을 발견하지 못했을 것입니다. 이로 인해 리처드 올슨은 가격 변동을 요약하는 새로운 방법으로 Directional Changes를 창안했습니다.
지향성 변화는 관찰자가 염려하는 문턱치에 의해 정의된다. 5 %. 여기에 표시된 시리즈를 5 % 방향 변경으로 요약하고자한다고 가정 해 보겠습니다. 우리는 가격이 떨어 졌거나 5 % 이상 상승한 극단적 인 포인트를 찾습니다.
Directional Changes는 왜 유용합니까?
역사는 중요한 사건에 의해 기록됩니다. 가격 변동도 그렇게해야합니다. 가격 요약에 Directional Changes를 사용하면 가격 이동의 중요한 포인트를 파악할 수 있다는 장점이 있습니다. 그것은 2010 년 플래시 충돌 동안 중요한 포인트를 포착했을 것입니다.
이 새로운 개념은 거래자에게 가격 변동에 대한 새로운 시각을 제공합니다 (Olsen Ltd가 외환 거래에서 보여준 것처럼). 이 새로운 개념으로 인해 연구자들은 간격 기반 요약에 의해 포착 할 수없는 시장에서 새로운 규칙 성을 발견 할 수있었습니다. 새롭게 관찰 된 규칙 성은 새로운 기회를 창출합니다. 새로운 개념으로, 방향 변경은 탐험을 기다리는 풍부한 연구 영역을 열어줍니다.
샘플 DC 요약.
참조.
YouTube / Weibo 방향 변경이 유용한 이유를 설명하는 비디오 : YouTube / Weibo 방향 변경의 공식 정의 : Tsang, EPK, 방향 변경, 정의, 작업 보고서 WP050-10, 전산 금융 및 경제 에이전트 센터 ( CCFEA), University of Essex, 2010 년 11 월 방향 변화를 계산하는 방법을 보여주는 Excel 스프레드 시트 방향 변화에 대한 중요한 발견 : 고주파 FX 데이터의 패턴 : 12 개의 경험적 스케일링 발견 법률, 양적 금융, 양 11 (4), 2011, 599-614 데모 및 데이터 : AO, Han : 가격 이동의 간격 기반 및 방향 변경 기반 요약을 대조하기위한 데모 TAO, Ran : TR1, 프로그램 DC 표시 자 생성 MA, Shuai : 외환 (EUR / USD) 2009-2016 DC 데이터 파일 DC에서 연구원들간에 공유되는 표기법 DC에서 예측 :
Bakhach, A., Tsang, E. P.K. & Jalalian, H., 2016 년 12 월 6-9 일, 그리스 아테네, 금융 공학 및 경제학 전산 지능 (IEEE CIFEr'16)에 대한 IEEE 심포지움, 외환 시장의 방향 전환 예측 DC에서의 알고리즘 거래 :
Bakhach, A., Tsang, E. P.K., Ng, W. L. & Raju Chinthalapati, V. L., Backlash Agent : 방향 전환에 기반한 거래 전략, 2016 년 12 월 6-9 일, 그리스 아테네, 금융 공학 및 경제학 전산 지능 (IEEE CIFEr'16) IEEE 심포지엄 DC 프로파일 링 (기술 보고서) :
Edward P K Tsang, Ran Tao 및 Shuai Ma, 방향 변화에 따른 금융 시장 역학 조사, Working Paper WP074-15, Computex Finance & Economic Agents (CCFEA), 2015 년 Essex 대학교 DC 프로파일 링 (최초 발행) :
Edward P K Tsang, Ran Tao, Antoaneta Serguieva 및 Shuai Ma, 2016 년 6 월 7 일 온라인에 게시 된 방향성 변화의 고주파 주가 변동 분석, 양적 금융.
(이 백서의 이전 버전은 2015 년 6 월에 섹스 대학 (University of Essex) 전산 금융 및 경제학자 센터 (CCFEA) WP077-15 워킹 페이퍼 (Working Paper WP077-15)

방향성 거래.
'방향 무역'의 정의
광범위한 시장 또는 특정 보안의 방향에 대한 투자자의 평가에 기반한 거래 전략. 방향성 거래는 시장이나 증권이 더 높은 방향으로 인식되거나 방향이 하향이면 짧은 포지션을 취하는 경우 오랫동안 갈 기본 전략을 의미 할 수 있습니다. 그러나이 용어는 옵션 거래와 관련하여보다 광범위하게 사용됩니다. 넓은 시장이나 특정 주식에서 더 높거나 낮은 변동을 이용하기 위해 여러 가지 전략을 사용할 수 있기 때문입니다. 방향성 거래는 상인에게 시장이나 증권의 단기적 방향에 대한 강한 확신을 요구하지만, 상인은 반대 방향으로 이동하는 경우 투자 자본을 보호하기위한 위험 완화 전략을 마련해야합니다.
아래로 '방향 무역'을 깨고
주식 시장에서의 방향성 거래는 일반적으로 거래자가 커미션 및 거래 비용을 커버하고 여전히 이익을 창출 할 수 있도록 상당히 큰 움직임이 필요합니다. 그러나 옵션을 사용하면 기본 주식의 예상되는 움직임이 크지 않을지라도 방향성 거래가 시도 될 수 있습니다.
예를 들어, 상인 (Bob이라고 부름)은 50 달러로 거래되고있는 XYZ 주식에 대해 낙관적 일 수 있으며, 향후 3 개월 이내에 55 달러로 상승 할 것으로 예상됩니다. 따라서 Bob은 주가가 50 달러로 200 주를 매수할 수 있으며 주가가 방향을 바꿀 경우 48 달러로 하락할 가능성이있다. 주식이 $ 55 목표에 도달하면 Bob은 그 가격으로 $ 1,000의 총 이익 (수수료 전)을 팔 수 있습니다.
Bob이 XYZ가 향후 3 개월 이내에 $ 52까지만 거래 할 것으로 기대한다면 어떨까요? 이 경우 4 %의 예상 상승률은 주식을 완전하게 구매하는 것을 정당화하기에는 너무 작을 수 있습니다. 옵션을 사용하면 Bob에게 XYZ에서 돈을 벌 수있는 더 나은 대안을 얻을 수 있습니다.
Bob이 XYZ ($ 50에서 거래 중)가 다음 3 개월 동안 주로 옆으로 $ 52 상승하고 $ 49로 상승 할 것으로 예상한다고 가정 해 봅시다. 한 가지 가능한 옵션 거래는 밥 (Bob)이 ATM (at-the-money)을 3 개월 이내에 만료되는 50 달러의 파업 가격으로 매각하는 것이고, 이를 위해 1.50 달러의 프리미엄을받을 수있다. 따라서 Bob은 두 개의 Put Option 계약 (각각 100 주)을 작성하고 총 프리미엄 $ 300 (즉, $ 1.50 x 200)을받습니다. 3 개월 내에 옵션이 만료 될 때까지 XYZ가 52 달러로 오르면 행사되지 않고 만료되며 Bob의 이익은 300 달러 (수수료가 적음)의 프리미엄입니다. 그러나 XYZ가 옵션 만료 시점까지 $ 50 미만으로 거래하면 Bob은 50 달러로 주식을 매입해야 할 의무가 있습니다.
Bob이 XYZ에 대해 매우 낙관적이었고 자신의 거래 자본을 활용하기를 원했을 경우 주식을 철저하게 구매하는 대안으로 통화 옵션을 구입할 수도있었습니다. 전반적으로, 옵션은 주식 또는 인덱스의 직선 / 장외 거래와 달리 방향성 거래를 구성하는 데 훨씬 큰 유연성을 제공합니다.

방향 변경을 사용하여 진화하는 거래 전략.
하이라이트.
방향 변경에 대한 이벤트 기반 개념을 기반으로 한 새로운 거래 전략.
거래 전략은 유전 알고리즘을 통해 최적화됩니다.
알고리즘은 6 개의 서로 다른 FX 통화 쌍으로부터 255 개의 다른 데이터 세트를 통해 테스트되었습니다.
제안 된 접근 방식은 새롭고 수익성있는 거래 전략을 창출 할 수 있습니다.
제안 된 접근법은 기술적 분석보다 뛰어나고 구매 및 보관합니다.
대부분의 예측 방법은 금융 시장의 가격 변동을 연구하기 위해 실제 시간 척도를 사용하여 실제 시간의 흐름을 불 연속적으로 만듭니다. 따라서 실제 시간 척도를 사용하면 몇 가지 중요한 활동을 모르고 있기 때문에 위험에 노출 될 수 있습니다. 이 논문에서는 시장에서 중요한 활동을 포착하기 위해 대안적이고 독창적 인 접근법을 연구합니다. 주요 아이디어는 방향 변경이라고하는 데이터를 요약하는 새로운 방법에 기반한 이벤트 기반 시간 척도를 사용하는 것입니다. 유전자 알고리즘과 결합하여, 제안 된 접근법은 외환 시장에서 수익성을 극대화하는 거래 전략을 찾는 것을 목표로한다. 효율성과 견고성을 평가하기 위해 외환 현물 시장의 일일 데이터로 구성된 6 가지 통화 쌍의 255 개 데이터 세트에 대해 엄격한 실험을 수행합니다. 이 실험의 결과는 제안 된 접근 방식이 기술적 분석 및 구매 및 보류와 같은 기존의 다른 유형의 거래 전략보다 월등하고 새롭고 수익성있는 거래 전략을 생성 할 수 있음을 나타냅니다.
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