Pionier in maschinellem Lernen amp nicht-linearen Handelssystem Entwicklung und Signalverstärkung / Filterung seit 1979. Started Raden Research Group im Jahr 1982 und beaufsichtigte die Entwicklung von PRISM (Pattern Recognition Information Synthesis Modeling). Chartered Market Technician zertifiziert durch die Market Technicians Association seit 1992. Eigene Aktien Händler für Spear, Leeds und Kellogg 1997 2002. Adjunct Professor für Finanzen Lehre ein Diplom-Level-Kurs in der technischen Analyse, Data Mining und prädiktive Analytik MBA und Financial Engineering Studenten aus dem Jahr 2002 Bis 2011. Autor der Evidence Based Technical Analysis veröffentlicht von John Wiley amp Sons 2006. Erste populäre Buch, um mit Data-Mining-Bias und Monte Carlo Permutation Methode zur Erzeugung von Bias-freien p-Werte befassen. Co-Designer von TSSB (Trading System Synthesis and Boosting) eine Software-Plattform für die automatisierte Entwicklung von statistisch fundierten prädiktiven modellbasierten Handelssystemen. Autor amp Herausgeber von Statistical Sound Machine Learning für den algorithmischen Handel von Finanzinstrumenten. Entwicklung von Predictive-Model-basierten Handelssystemen mit TSSB. Vorgeschlagen eine Methode für Indikatorreinigung und Pure VIX Innovated das Konzept der Signalverstärkung: mit maschinellen Lernen, um die Leistung der bestehenden Strategien zu verbessern. Bewegliche Fenster-Korrelationsstabilität und ihre Verwendung in der Indikatorauswertung, Journal of the Market Technicians Association, Spring 1992, S. 21-28 Mustererkennungssignalfilter, Journal of the Market Technicians Association, Spring 1991, pp.42-51 The Cells Method of Indicator Evaluation, The Encyclopedia of Technical Market Indicators, Kapitel 15, von Colby und Meyers, Dow Jones-Irwin, 1988 Künstliche Intelligenz / Mustererkennung angewandt auf die Prognose von Finanzmarkttrends, Journal of the Market Technicians Association, Mai 1985 pp Intelligence amp Pattern Recognition zur Unterstützung der Marktanalyse, Finanz-und Investment-Software Review, drei Teil Tutorial, Sommer, Herbst amp Winter-Ausgabe 1984. Kybernetics, The Trading-Ansatz für die 80er Jahre, Commodities Magazine, Januar 1980. Evidence Based Technische Analyse: Wissenschaftliche Methode und statistische Schlussfolgerung zu Handelssignalen. John Wiley amp Sons, November 2006 Gereinigte Sentiment Indikatoren für die Börse veröffentlicht im Journal of Technical Analysis, 2010. Davids außerhalb Interessen zählen Skifahren, Wandern, Stricken und Jazz-Trompete. Dr. Timothy Masters hat einen Doktortitel in Statistik, mit Spezialisierungen in der angewandten Statistik und numerische Berechnung. Er ist Autor von vier hoch angesehenen Büchern über künstliche Intelligenz (Praktische Neuronale Netzwerkrezepte in der C - Signal - und Bildverarbeitung mit Neuronalen Netzen Fortgeschrittene Algorithmen für Neuronale Netze Neuronale, neuartige und Hybride Algorithmen für die Zeitreihenvorhersage Bereich des automatisierten Handels von Finanzinstrumenten seit 1995. Zuvor beschäftigte er sich mit der Entwicklung von Software für Anwendungen im Bereich der Biomedizintechnik und der Fernerkundung und beschäftigt sich mit Algorithmen zur Steuerung von Data-Mining-Bias, um das Leistungspotential automatisierter Marktsysteme fair beurteilen zu können Ist auch die Entwicklung von grafischen und analytischen Instrumenten, die Finanzhändlern helfen, die Marktdynamik besser zu verstehen. Seine externen Interessen schließen Musik (er spielt Keyboard, Geige und Bass in mehreren Bands) und die Kampfkünste (er ist ein zweiter Grad, Ryu Karate mit Meister Hidy Ochiai.) Mehr über Tim Masters, einschließlich Informationen zu seinem neuesten Buch Bewertung und Verbesserung der Vorhersage und Klassifizierung. Finden Sie unter TimothyMasters. info. Dies ist ein Automatisierungsrahmen für Trading System Synthesis and Boosting (TSSB). TSSB ist schönes Paket hier von Hood River Research für die Entwicklung von Predictive-Modell-basierte Handelssysteme, aber jetzt ist es nur GUI und die Ausgabe ist in ausführlichen Protokolldateien. Das tssbutil-Framework verwendet pywinauto, um es einem Benutzer zu ermöglichen, ein TSSB-Skript über einen Python-Funktionsaufruf auszuführen. Es stellt auch einen Parser zur Verfügung, der die TSSB-Ausgabe in ein intuitives hierarchisches Datenmodell umwandelt (siehe Dokumentation in tssbrun. py. tssbutil natürlich von TSSB abhängig.) Folgen Sie dem Link oben zur Download-Seite und platzieren Sie dann den Tssb64.exe-Link in Ihrem PATH irgendwo Tssbutil hängt auch von Python und dem pywinauto-Paket ab. Da TSSB ein Windows-Paket ist, wird davon ausgegangen, dass die Installation und Benutzung auf einer Windows-Plattform stattfindet (obwohl Parser plattformübergreifend sind und in jeder Umgebung funktionieren sollten) Ist bekannt, um mit 32-Bit-Python 2.7 arbeiten - es funktioniert wahrscheinlich auch mit Python 3.X, aber das wurde nicht getestet. Standard pywinauto ist 32-Bit-spezifisch an dieser Stelle - es gibt mehrere Gabeln, die behaupten, dass es mit 64 Arbeit - Python, aber ich konnte keine dieser Arbeit machen und 32-Bit-Python pywinauto funktionierte gut auf meinem 64-Bit-Windows 7-Installation und 64-Bit-TSSB ausführbare Datei. Die Python-Download-Seite ist hier. Ich empfehle die 2.7.x 32- Bit-Windows-Installationsprogramm. Installieren Sie in einem Verzeichnis Ihrer Wahl und fügen Sie das Python-Verzeichnis zu Ihrem PATH für Bequemlichkeit. Dann laden Sie das pywinauto Paket von hier herunter. Installationsanweisungen finden Sie hier. Als nächstes müssen Sie dieses Repository klonen. Wenn Sie ein Cygwin-Benutzer wie mich sind, können Sie installieren und verwenden Sie git aus der Cygwin-Shell: Alternativ gibt es eine Windows-Version von git hier verfügbar. Beachten Sie, dass es bei der Auswahl eines zu klonenden Verzeichnisses besser ist, einen Pfad ohne einen zu wählen. In es, wenn Sie in der Lage, das Beispiel as-is verwenden (zB C: usersjohn. doeworkspace würde nicht funktionieren). Dies liegt an einer TSSB-Begrenzung und dem Befehl READ MARKET HISTORIES. Sobald Sie das tssbutil-Repository erfolgreich geklont haben, führen Sie Folgendes aus. Tssbutil Komponentenübersicht Dieser Abschnitt enthält einen kurzen Überblick über die tssbutil-Komponenten. Alle Module, Klassen und Methoden verfügen über eine Docstring-artige Dokumentation für weitere Details. Diese Module enthalten die runtssb () - Funktion, die aufgerufen werden kann, um TSSB für ein gegebenes Skript aufzurufen. Dieses Modul enthält die AuditParser-Klasse, die zum Analysieren einer AUDIT. LOG-Ausgabedatei von TSSB verwendet wird. Dieses Modul enthält das Datenmodell, das verwendet wird, um die Ausgabe eines TSSB-Laufs darzustellen. Eine Instanz von TSSBRun wird von AuditParser erstellt, wenn es eine AUDIT. LOG-Datei analysiert. Nähere Informationen zum Modell finden Sie in der Docstring-Dokumentation. Diese Module enthalten die VarParser-Klasse, die zum Analysieren einer TSSB-Variablendefinitionsdatei verwendet werden kann. Diese Module enthalten die DbParser-Klasse, die zum Analysieren einer TSSB-Datenbankdatei verwendet werden kann. Dieses Modul enthält die Methode sedlite (). Dies ist eine Utility-Funktion, die zur Erleichterung der parametrisierten Skriptdatei-Erstellung verwendet werden kann (siehe die Beispiele externalwf. py in den Beispielen / für ein Beispiel der Template-Instanziierung). Verwenden des Beispiels Es gibt ein Beispiel, das die Hauptkomponenten von tssbutil verwendet, um eine äußere Walk-forward-Schleife zu implementieren. Das Beispiel ist vollständig in der tssbutil enthalten, so läuft so einfach wie: Ohne Argumente, zeigt dies die Verwendung Bildschirm: Bevor wir das Beispiel, hier ist mehr Details, was tatsächlich passieren wird. Das Modell prognostiziert die nächste Tagesrendite für IBM. Stage1.txt ist die innere Walk-Forward-Schleife - sie erzeugt drei lineare Regressionsmodelle mit zwei Eingängen mit schrittweiser Selektion (in einer Ausschlussgruppe, um eine redundante Eingabeverwendung zu vermeiden) und geht dann für ein Jahr (das Validierungsjahr) . Dann wird die Ausgabe von stage1.txt untersucht, um zu bestimmen, welche Modelle am besten in der Out-of-Sample-Periode (d. h. dem Validierungsjahr) durchgeführt wurden. Die beiden besten Modelle mit 2 Eingängen werden in stage2.txt eingegeben. Die äußere Walk-forward-Schleife, wo sie unabhängig als auch als Eingänge in zwei verschiedenen COMMITTEEs ausgeführt werden. Dann trainiert stage2.txt einen 11-jährigen Zeitraum (das ursprüngliche Trainingsset plus das Validierungsjahr) und testet eine Walk-Forward-Periode (das Testjahr). Die Performance im Testjahr sollte eine unvoreingenommene Schätzung der zukünftigen Performance dieses Modells sein. Dieser Vorgang wird einmal jährlich zwischen ltyear-startgt und ltyear-endgt, die in der Befehlszeile angegeben sind, wiederholt. Das Beispiel gibt eine. csv-Datei perf. csv mit langen Profitfaktor-Verbesserungsverhältnissen für die Out-of-Sample-Perioden jedes Modells und des Komitees von stage2.txt aus. Beachten Sie, dass die in der Befehlszeile angegebenen und in perf. csv angegebenen Jahre das letzte Jahr im Trainingsset sind. So ist für das Jahr 2002 das Validierungsjahr 2003 und das Testjahr 2004 - das heißt, die in perf. csv für 2002 ausgewiesene Performance ist die Out-of-Sample-Ergebnisse für 2004. Heres-Ausgabe aus einem Beispiellauf: Und der Inhalt von Perf. csv: Beachten Sie, dass es wahrscheinlich viele weitere Messungen als nur die lange Profit-Faktor Verbesserung Ration, die wünschenswert sind, von der äußeren Walk-forward-Schleife. Diese sind leicht aus dem Datenmodell zugänglich, das vom Parser für den stage2.txt-Lauf erzeugt wird. Dies ist eine Übung für andere, die auf ihrem speziellen Anwendungsfall basiert. Fehlersuche amp Sonstiges Bei der Erstellung von tssbutil erwies sich das Verhalten von pywinauto als sehr nicht deterministisch, vor allem in rechenintensiven TSSB-Läufen und auch sehr kurzen TSSB-Läufen. Ich glaube, die aktuelle runtssb (), um allgemein verwendbar sein, aber zweifellos andere Probleme entstehen. Der Code hängt von bestimmten willkürlichen Verzögerungen und verschiedenen anderen Prüfungen ab, die sonst redundant sein sollten. Schließlich ist zu beachten, es wird garantiert, dass viel AUDIT. LOG-Ausgabe, die der AuditParser nicht unterstützt. Es arbeitet derzeit für Standard-Training / Walk-forward mit Modellen und Komitees, sowie ein FIND GROUPS laufen. TSSB hat viele, viele andere Optionen - zukünftige Parse Unterstützung für diese werden nach Bedarf hinzugefügt werden. Tssbutil enthält eine Reihe von Unit-Tests, die verwendet werden sollten, um Regressionstest alle Änderungen an dem Framework vorgenommen. Alle Tests können über das mitgelieferte test. bat-Skript aus dem Repository der obersten Ebene ausgeführt werden. Sie werden sehen, viele Fenster kommen und gehen von der runtssb () - Tests - wenn das fertig suchen Ok, um zu sehen, dass alle Tests bestanden haben. July 2, 2013 6:00 am 3 Kommentare Views: 3173 8220Dieses Buch dient zwei Zwecken. Erstens lehrt sie, wie wichtig es ist, ausgefeilte und dennoch zugängliche statistische Methoden zu nutzen, um ein Handelssystem zu bewerten, bevor es in den realen Einsatz gebracht wird. Um den Lesern einen begrenzten mathematischen Hintergrund zu bieten, werden diese Techniken mit schrittweisen Beispielen unter Verwendung tatsächlicher Marktdaten veranschaulicht, und alle Beispiele werden in einfacher Sprache erklärt.8221 8220Zweitens, dieses Buch zeigt, wie das freie Programm TSSB (Trading System Synthesis Amp Boosting) kann genutzt werden, um Handelssysteme zu entwickeln und zu testen. Das maschinelle Lernen und die statistischen Algorithmen, die in TSSB verfügbar sind, gehen weit über jene hinaus, die in anderen off-the-shelf Entwicklungssoftware verfügbar sind. Die intelligente Nutzung dieser State-of-the-Art-Techniken verbessert erheblich die Wahrscheinlichkeit des Erhaltens eines Handelssystems, dessen beeindruckende Backtest-Ergebnisse fortgesetzt werden, wenn das System in einem Handelskonto verwendet wird.8221 Jeff ist der Gründer von System Trader Success 8211 eine inBox Magazin gewidmet, um große Ideen und Konzepte aus der Welt der automatisierten Handelssysteme zu teilen. Lesen Sie weiter Google Juli 4, 2013 9:40 am Dieses Buch klingt wie ein Marketing-Programm für ein Programm, das mit einer 100 / hr Support-Gebühr kommt, so ist es überhaupt nicht kostenlos. Es ist eine komplizierte Allee der Gestaltung des Handelssystems, die naiv verwirrt deskriptive Statistiken für Vorhersage-Statistiken. Die Autoren beabsichtigen, ihre Unterstützungsleistungen zu einem hohen Preis in einem Gebiet zu veräußern, das sehr altes Wissen mit Hedgefonds ist, die jede mögliche Gelegenheit ausgenutzt haben, die möglicherweise existieren kann. Juli 8, 2013 8:10 am Joe: Es gibt ein paar Fehler in Ihrem Kommentar. Unsere Supportgebühren betragen nicht 100 pro Stunde, sondern reichen von 150 und von Stunde abhängig von der Art der Unterstützung. Das Buch ist ein Schritt-für-Schritt-Tutorial für diejenigen, die von TSSB profitieren möchten (Trading System Synthesis and Boosting) ohne Beratungsunterstützung. TSSB ist kostenlos. In der Tat, seit TSSB im Januar verfügbar, haben wir insgesamt eine Support-Stunde verkauft. Die Tatsache, dass wir eine vollständige, detaillierte, Schritt-für-Schritt-Tutorial veröffentlichen ist der Beweis, dass teure Unterstützung ist nicht unser Ziel. In der Tat haben wir die Preise auf unsere Standard-Beratungssätze. Das Buch wird verkauft, um Hood River bei der Entwicklung von TSSB zu unterstützen. Wenn Sie, dass ein Marketing-System nennen, dann so sei es. Als Ihr Punkt, dass das Wissen, das wir anbieten, alt ist, sind einige seiner Funktionen (ARMA, PCA, GRNN etc.) bekannt. Wir haben das Beste, was da draußen ist. Aber auch andere Features wie OPstring-Modelle, Split Linearmodelle, Purify Transform, Oracles (intelligente Ensembles), intelligente Dimensionsreduktion, um nur einige zu nennen sind neu und nicht umsonst zu finden. Neu ist auch die Fähigkeit, die statistische Stabilität eines vorhersagemodellbasierten Handelssystems, eines Modellsembles oder gar eines durch maschinelles Lernen entwickelten Portfolios von Handelssystemen zu testen. Der Test, Monte Carlo Permutation, wurde von meinem Co-Autor Dr. Timothy Masters vorgeschlagen. Wenn Sie Kenntnis von einer anderen Software (kostenlos oder sonst), die die Berechnung eines p-Wert, der robust ist, um die Auswirkungen der Data Mining-Bias ist, bitte einen neuen Kommentar. Was Ihren Punkt anbetrifft, dass die Autoren den Unterschied zwischen deskriptiven und prädiktiven Statistiken verstehen, ist völlig falsch. Hatten Sie das Buch lesen Sie erkennen, wie lächerlich so ein Kommentar ist. Handelssysteme, die mit TSSB entwickelt wurden, basieren explizit auf Vorhersagemodellen und nicht auf menschlich vorgeschlagenen Regeln. Natürlich bietet es eine vollständige Palette von deskriptiven Statistiken. Aber auch in diesem Bereich bietet TSSB völlig neue Dinge wie ein Histogramm auf der Grundlage von Schwellwertlogik und Randdichteplots. Das Buch ist für Benutzer gedacht, die TSSB ohne Unterstützung oder mit höchstens minimaler Unterstützung beherrschen möchten. Es ist ein Schritt-für-Schritt-Tutorial für die Verwendung all der software8217s Fähigkeiten, die zahlreich sind, und unseres Wissens, gibt es in keinem anderen Paket, um jeden Preis. Was System-Entwickler brauchen mehr als alles andere ist eine unvoreingenommene Schätzung der Systeme Out-of-Sample-Performance und eine Wahrscheinlichkeit, dass diese Leistung durch Glück erreicht wurde. Wir entwickelten TSSB über einen Zeitraum von sieben Jahren zu erheblichen Kosten für unsere eigene Beratungsarbeit, weil wir nicht in der Lage waren, ein Produkt zu jedem Preis zu finden, der dies tut. Das Buch ist nicht frei. Es kostet 130, obwohl TSSB kommt mit einem kostenlosen 200 Seite Bedienungsanleitung. Mein Vorschlag ist, das Buch zu kaufen, es zu lesen und wenn Sie glauben, dass youve zerrissen worden ist, schicken es es zurück für eine Rückerstattung. Aber ich muss Sie warnen, dass TSSB ist eine komplizierte umfassende Plattform, die nur für die anspruchsvollsten Trading-System-Entwickler. Dont erwarten, um es in ein paar Wochen zu meistern. Sie werden jedoch in der Lage sein, ein eigenständiges Handelssystem und ein Handelssystem-Signalfilter bis zum Ende des 2. Kapitels zu entwickeln. Danke für deine Kommentare. David R. Aronson Aufbau profitabler Handelssysteme
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