Christopher lee forex candlestick facilitado

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Castiçal forex de Christopher lee facilitado
Em vez de postar um novo tópico todas as vezes, é melhor postar artigos e links aqui. Por favor, mantenha-o em ideias de estratégias concretas, quanto mais explícito melhor, e de preferência aqueles que poderiam ser implementados em Quantopian!
Boa ideia e bom papel.
A Base de Futuros VIX: Evidências e Estratégias de Negociação deve ser capaz de implementar algo semelhante usando os futuros de curto prazo VIX contra futuros de médio prazo ETFs, e puxando os preços VIX com fetcher.
EDIT: link corrigido, h / t Dennis C.
Eu nunca vi esse site da Turnkey Alpha antes. O que é isso?
E você quer dizer a seção Alfa Acadêmica? (link requer login)
Sim eu fiz, meu erro. É um login gratuito. Eles são metade dos caras que escreveram Valor Quantitativo (a outra metade é Empiritrage), e eles escrevem regularmente pequenos artigos sobre o tipo de oportunidades exploráveis ​​que as pessoas aqui podem estar interessadas. Eu não sou afiliado a elas.
Não tenho certeza se você viu. se não:
Se você pesquisar no fórum da Comunidade Quantopian com a palavra-chave & quot; OLMAR & quot; você encontrará vários segmentos com implementações Quantopian. Eu também tenho algum código que posso compartilhar.
O site do autor: cais. ntu. edu. sg/
Não é uma estratégia de negociação em si, mas idéias interessantes sobre o dimensionamento do comércio.
Alguns links aleatórios.
Toneladas de estratégias aqui para experimentar.
Obrigado. você estaria disposto a fornecer algumas recomendações específicas da lista acima? Quais são os 3 melhores que você recomendaria a leitura atentamente, que poderiam ser codificados em Quantopian (sem um esforço heróico)?
Desculpe, eu não li todos eles! Qualquer que seja o seu temperamento, eu acho!
Eu acho que a boa e velha tendência é sempre divertida. É muito prático. Caso você não tenha verificado, eu notei que Claus Herther tem um ótimo ponto de partida. Eu gostaria de adicionar a medida da inclinação de uma tendência, momentum e williams para ajudar a adicionar alguma "antecipação de tendência". em uma tendência padrão seguindo o sistema.
Apenas tropeçou nesta mina de ouro de centenas de documentos, a maioria com links em pdf, sobre uma variedade de tópicos:
Além disso, os tutoriais / livros gratuitos do Kaggle valem bem a pena:
Note que ele na verdade não dá a fórmula para este indicador, então alguém teria que fazer algum trabalho para tentar descobrir o que ele está falando.
Oi pessoal, é possível programar a abordagem do litterman preto com o Quantopian? Dicas são muito bem vindas. Agradeço antecipadamente por sua ajuda.
Deve ser possível, alguém escreveu um algoritmo de reequilíbrio de portfólio de variância mínima há alguns meses. Você precisa usar o fetcher para obter seus pesos de índice para o seu anterior, certifique-se de buscá-los & quot; como-of & quot; a data em que você está no back-test. Então você & quot; apenas & quot; precisa fazer todas as manipulações de matriz bayesiana, junto com suas visões / sombras de mercado de entrada, chegar aos pesos alvo e, em seguida, enviar pedidos para passar de sua carteira atual para seu portfólio alvo.
Seria uma excelente demonstração e exemplo, talvez você possa fazer com que os povos quantopianos o codifiquem!
Obrigado Simon pelo seu comentário. Eu escrevi minha última tese sobre o BL, então eu tenho o conhecimento teórico. Mas para ser honesto com você, não sou muito bom em programação. No entanto, tentarei informar a comunidade.
Felicidades Grant. Você fez meu dia. Eu apreciaria mais artigos desse tipo.
Thomas Wiecki publicou o artigo primeiro em quantopian / posts / interesting-papers. Acabei de copiar o link aqui. Se você tiver comentários sobre o artigo, sugiro publicá-los em Thomas & # 39; fio.
Mebane Faber tem alguns trabalhos interessantes na Cambria Investments & # 39; website cambriainvestments / research /, especialmente uma das estratégias de Força Relativa papers. ssrn / sol3 / papers. cfm? abstract_id = 1585517.
Vários sistemas de Mebane foram implementados em quantopianos seis a doze meses atrás, TAA global, valor relativo, valor relativo + TAA. Eu também escrevi alguma otimização de força bruta picloud + zipline do modelo TAA. Se você procurar por Mebane você deve encontrá-los. Eu não sei se eles ainda funcionam no backtester.
A essência: implementar uma estratégia de alto e baixo momento de mercado neutro, mas cortar os shorts à medida que o mercado cai. Isto, naturalmente, adicionará um forte fator de reversão à média de longo prazo para o sistema.
Estar no campo quando o jogo ainda está em andamento. A Imprensa Financeira e os Mercados de Ações em Tempos de Crise.
Este artigo analisa a relação entre notícias negativas e mercados de ações em tempos de crise global, como o período 2008/2009. Analisamos um ano de manchetes de primeira página de três jornais financeiros, o Wall Street Journal, o Financial Times e o Il Sole24ore para examinar a influência de más notícias tanto sobre a volatilidade do mercado acionário quanto sobre a correlação dinâmica. Nossos resultados mostram que a imprensa e os mercados influenciaram uns aos outros na geração de volatilidade do mercado e, em particular, que o Wall Street Journal teve um efeito crucial tanto na volatilidade quanto na correlação entre os mercados norte-americano e externo. Também encontramos diferenças significativas entre os jornais em sua interpretação da crise, com o Financial Times sendo significativamente pessimista, mesmo em fases de baixa volatilidade do mercado. Nossos resultados confirmam a natureza reflexiva dos mercados de ações. Quando a situação é incerta e imprevisível, o comportamento do mercado pode até refletir dados qualitativos, de grande figura e subjetivos, tais como flâmulas em um jornal, cujo valor econômico e informativo é questionável.
O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta para fornecer serviços de consultoria de investimento pela Quantopian. Além disso, o material não oferece opinião com relação à adequação de qualquer investimento específico ou de segurança. Nenhuma informação aqui contida deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou se abster de qualquer ação relacionada ao investimento, pois nenhuma das suas afiliadas está comprometida em fornecer consultoria de investimento, atuar como um consultor para qualquer plano ou entidade sujeita a o Employee Retirement Income Security Act de 1974, conforme alterado, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em uma capacidade fiduciária com relação aos materiais aqui apresentados. Se você for um investidor individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado com a Quantopian sobre se qualquer ideia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não garante a exatidão ou integridade das opiniões expressas no site. As opiniões estão sujeitas a alterações e podem ter se tornado não confiáveis ​​por várias razões, incluindo mudanças nas condições de mercado ou circunstâncias econômicas.
Em resposta ao post de Simon de Reversão de Média Rentável após Grandes Quedas de Preço: Uma História de Dia e Noite nos índices S & amp; P 500, 400 Mid Cap e 600 Small Cap, alguém codificou um algoritmo que replica a estratégia descrita neste documento que eles não se importariam de compartilhar? Há uma queda clara e consistente em troca, à medida que os anos avançam de 2000 a 2010, e estou curioso para ver se essa tendência continuou nos três anos seguintes.
Percebi que as muitas trocas de criptomoedas por aí têm uma disseminação significativa. O spread entre o Monte. Gox e BTC-e, por exemplo, costumam custar US $ 100 e podem subir ainda mais se o monte Gox tem um surto. Isso não é nem mesmo entrar nas oportunidades de negociação de arbitragem BTC para LTC (litecoin) e outras criptomoedas que seguem em grande parte as tendências do mercado BTC. Pessoalmente estou fascinado por isso.
Eu encontrei esta visão geral de quant investir por Max Dama decal / file / 2945.
Na página 16 ele explica muito brevemente uma possível ideia comercial através da exploração do "primeiro dia do conceito do mês".
"O primeiro dia do mês. É provavelmente o dia de negociação mais importante do mês, pois os ingressos vêm de planos 401 (k), IRAs, etc. e fundos mútuos têm que ir lá e colocar esse novo dinheiro em ações. & Quot;
Negociando uma ideia:
"Nos últimos 16 anos, comprar o fechamento no SPY (S & amp; P 500 ETF) no último dia do mês e vendê-lo um dia depois resultaria em uma negociação bem-sucedida em 63% do tempo, com um retorno médio de 0,37 % (em oposição.
para 0,03% e uma taxa de sucesso de 50% -50% se você comprar qualquer dia aleatório durante este período). & quot;
Negociando a ideia dois:
"Várias condições ocorrem que melhoram significativamente este resultado. Por exemplo, uma vez eu estava visitando o escritório de Victors no primeiro dia de um mês e um de seus operadores me mostrou um sistema e disse: Se você mostrar isso a alguém, teremos que matá-lo.
Basicamente, o sistema era: Se a última metade do último dia do mês fosse negativa e a primeira metade do mês.
primeiro dia do mês seguinte foi negativo, compre às 11h. e segure pelo resto do dia. Esta é uma máquina ATM.
o comerciante me disse. Deixo para o leitor testar este sistema. & Quot; & quot;
Então, por exemplo, se em 31 de março às 12: am a equidade escolhida tiver um retorno negativo para o dia e o dia seguinte tiver um retorno negativo até às 11h.
então compre e segure até fechar.
Eu tentei isso usando dados de excel e intraday eu consegui de um site russo dando livre histórico de preços para as 40 ações mais negociadas em os EUA, mas obviamente.
A quantopia é uma maneira muito melhor de tentar essa estratégia simples.
As poucas ações que realmente tinham esse padrão de negativo-negativo-buy-hold até fechar mostraram um pequeno ganho positivo.
Eu não calculei o índice de sharpe, mas meu pensamento é que, se o índice de sharpe for alto e você fizer isso 12 meses por ano e usar uma boa quantidade de alavancagem.
você pode fazer um ótimo stat arb payoff.
Eu sou um novato na codificação, então eu ainda não tentei codificar isso, então, se algum de vocês que são rápidos nisso, sinta-se à vontade para experimentá-lo e postar um backtest.
Aplicando Aprendizado Profundo para Melhorar as Estratégias de Negociação de Momento em Ações.
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Este parece particularmente fácil de implementar em Quantopian, uma vez que é basicamente apenas uma análise técnica.
Parece promissor, mas provavelmente requer um simulador de microestrutura / backtester.
Há um followup ou dois, e isso parece uma repetição, mas apenas no caso.
Vasta coleção de trabalhos acadêmicos relacionados à negociação de quant.
Os ETFs aumentam a volatilidade?
Estudamos se os fundos negociados em bolsa (ETFs) - um ativo de importância crescente - afetam a volatilidade de suas ações subjacentes. Usando estratégias de identificação baseadas na variação mecânica na propriedade do ETF, apresentamos evidências de que as ações detidas pelos ETFs exibem volatilidade diária e intraday significativamente maior. Estimamos que um aumento de um desvio padrão na propriedade do ETF esteja associado a um aumento de 16% na volatilidade diária das ações. O canal de condução parece ser uma atividade de arbitragem entre ETFs e ações subjacentes. Consistente com essa visão, os efeitos são mais fortes para ações com menor spread bid-ask e taxas de empréstimo. Finalmente, a evidência de que a propriedade do ETF aumenta a rotatividade de ações sugere que a arbitragem de ETF adiciona uma nova camada de negociação aos títulos subjacentes.
Parece ideal para uma quantopianificação.
Uau excelente, eu não tinha visto esse papel. Clássico!
Eu achei isso muito interessante, parece relevante.
Não sei como esta página ainda não foi criada aqui, a não ser que a tenha perdido.
Estar dentro / fora do mercado em determinadas semanas, de acordo com o calendário de reuniões do FOMC. Parece promissor e simples para alguém implementar!
Cara, é difícil encontrar esse tópico toda vez que pesquisar não funciona bem. De qualquer forma, não é uma estratégia em si, mas um ótimo artigo sobre os VIX ETPs:
EDIT: Eu estava errado, há uma estratégia de negociação no segundo semestre!
Existe alguma coisa neste segmento que seria particularmente interessante para codificar em Quantopian e backtest?
Acabei de me deparar com isso, Critical Line Algorithm for Portfolio Optimization, que inclui uma implementação em Python. Eu gostaria de verificar quantpapers, há centenas de papéis sobre lá.
Grant, acho que é realmente uma questão pessoal, que tipo de estratégia de negociação alguém deseja implantar e como ela se encaixa nas estratégias de negociação existentes? Por interesse puramente acadêmico, não tenho certeza se estaria fazendo quant trading :)
@Grant, Simon. Qualquer coisa que lide com o Vix, a estrutura do termo Vix, o Vix etn's seria de muito interesse.
Bem, deixe-me colocar a questão de outra maneira. Alguma das idéias listadas neste tópico foi lançada como papel / live trading algos na IB? Se sim, qual foi o resultado? --Conceder.
Darell: volatilitymadesimple / segue uma dúzia ou mais de estratégias VIX ETP, e a sua própria, é claro.
Grant: desculpe, eu não fiz nenhum trabalho em Quantopian por cerca de um ano. Não posso falar pelos outros.
Olá pessoal, alguém pode me apontar na direção de um sistema de fim de dia / balanço para o S & amp; P ou Dow ou Nasdaq? Algo com uma boa taxa de perda de ganhos seria ideal.
Eu adoraria isso.
Alguém sabe se você pode importar dados de futuros?
De volatilidade Made Simple.
& quot; comparando os primeiros e segundos meses VIX futuros. Os comerciantes geralmente usam essa abordagem simples para determinar se a estrutura de termos de futuros VIX está em contango (favorecendo XIV) ou backwardation (favorecendo VXX) & quot;
Principalmente, se podemos importar futuros VIX de meses anteriores e posteriores para iniciar posições em XIV e VXX, respectivamente?
@ Sam, eu não sei se os dados da volatilidade ficaram simples, mas você pode usar o Quandl para importar os dados, ou obtê-los diretamente do CBOE.
Atualização: Você também pode obter a composição diária dos acervos do mês anterior / posterior dos ETNs do ipath em seu site, o que pode ajudá-lo a refinar sua estratégia um pouco mais também. Eu acredito que eles também têm as propriedades históricas. Este link é para o VXX, os outros estão disponíveis também. ipathetn / US / 16 / pt / details. app? instrumentId = 259118.
O seu conceito de & quot; Dual Momemtum & quot; é muito intrigante. Além disso, estendendo-o da maneira descrita aqui:
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O site da Campbell Harvey também é um site útil para glossários financeiros e artigos sobre risco. people. duke. edu/
Não está claro se essa é uma estratégia de reversão à média nessa cesta integrada, ou se é uma carteira de investimentos estática de alguma forma otimizada para baixa variação.
Simon - você examinou o & quot; premium & quot; ofertas em Quantpedia em tudo? Estou curioso para saber se eles valem a pena ou não.
Eu não, não, eu estava apenas planejando passar suas coisas grátis para ver quais anomalias e documentos parecem interessantes e adequados.
Eu realmente amo os papéis de Tony Cooper, tão claro e legível.
Identificando portfólios de reversão de média pequena:
Uma maneira simples de estimar os spreads Bid-Ask dos preços diários altos e baixos.
Ótima peça com muitas ideias implementáveis ​​sobre co-integração, implementação de alta frequência, etc.
Algumas idéias sobre como melhorar a troca de pares.
Obrigado pelo artigo! É uma boa leitura.
Ambos por Jonathan Kinlay.
Não tenho certeza onde mais colocar isso. Eu não classificarei isso como estratégia, mas é bom saber o spread de compra / venda% de empresas. Útil para o desenvolvimento de algoritmos HF.
Jonathan Kinlay escreve algumas das melhores coisas por aí, obrigado!
Concordo totalmente com você Simon em Jonathan Kinlay.
Vídeos e PDFs estão disponíveis.
Visão geral surpreendente da matemática disponível para projetar estratégias quantitativas.
Matthieu, parece um ótimo recurso. O link parece ter mudado, aqui está um atualizado:
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Gente, embora todos pareçam ótimos recursos, eles precisam de um certo conhecimento em Estatística. Qual é a quantidade básica de conhecimento estatístico de onde se pode chutar? Quaisquer livros ou recursos para os não iniciados?
As preliminares são (eu acho) análises simples e multivariadas básicas (talvez algumas análises reais e combinatórias intermediárias), álgebra linear então entram na teoria básica da probabilidade e depois inferência estatística, processos estocásticos (e simulação) e econometria e depois disso olhe para matemática financeira e teoria de otimização e equações diferenciais parciais estocásticas. Apenas o Google ou vá para a Amazon etc para encontrar livros (com soluções).
Concordo bastante com a ordem de Patrick.
Você pode pegar o básico sobre probabilidades e estatísticas sobre statlect.
Então você pode seguir a aula de aprendizado de máquina de boa introdução de Andrew Ng no Coursera.
Se você quiser passar para uma compreensão mais avançada dos algoritmos de aprendizado, talvez queira dar uma olhada nos Elementos de Aprendizagem Estatística.
Depois disso (e talvez de alguns cálculos estocásticos e análises de séries temporais) você deve ser capaz de entender a maioria dos artigos nos quais você tem interesse ou pelo menos saber o que o Google precisa para preencher a lacuna.
Construção de portfólio neutra de mercado com implementação de excel.
Cargas esperadas de skewness e momentum. Alguns bons resultados surtam lá.
Otimização de portfólio para estratégias usando informações de classificação sobre retornos esperados.
Edit: Subbed para este twitter feed há muito tempo e redescobri hoje. Eles postam documentos quantitativos do SSRN.
Veja isso! A maioria dos trabalhos foi mencionada por vocês acima.
Um par de bons recursos de estilo tutorial que encontrei recentemente:
* & quot; AHL explica & quot ;, um par de vídeos sobre conceitos-chave como o momentum trading: man / DE / ahl-explica Seria legal implementá-los em Quantopian (embora não tenhamos futuros ainda).
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Há muitos papéis e litraturas detalhadas neste link.
Eu encontrei este 130 30 que pensei que seria um bom lugar para isso.
Artigo interessante sobre a liquidez do ETF e a liquidez dos valores mobiliários subjacentes:
Não leia o artigo ainda, mas parece ter aplicações promissoras para a negociação.
Não tenho certeza se esse artigo é realmente uma estratégia, mas achei interessante.
Este é um artigo de Michael Gayed, CFA e Charlie Bilello, CMT, que visita a idéia de rotação beta.
O trabalho foi um vencedor do Prêmio Dow de 2014.
Um monte de artigos / artigos escritos por Cliff Asness da AQR. Bastante interessante.
Já existem alguns posts sobre o comportamento das ações no final do mês acima, mas aqui está um artigo detalhado sobre isso:
Desde a introdução: "descobrimos que, desde julho de 1926, poderíamos ter mantido o índice de ações ponderado pelo valor dos EUA (CRSP) por apenas sete.
dias por mês e embolsou todo o excesso de retorno do mercado com uma volatilidade quase cinquenta por cento menor.
em comparação com uma estratégia de compra e manutenção. & quot;
O gráfico da curva de patrimônio na página 22 do documento é a abertura dos olhos.
Uma forma "paridade de risco" usando Evolução Diferencial para otimizar as contribuições do portfólio para o risco.
Outro papel D & # 39; Aspremont.
Outro algoritmo de negociação de pares usando correlação baseada em dois estágios e abordagem baseada em co-integração em dados de 15 minutos de OHLC intra-dia sobre estoques do setor de petróleo. Eles reivindicam mensalmente 2,67 Sharpe e um índice anual de Sharper 9,25 para o período entre 2012-13. Será interessante ver se isso pode ser replicado em Quantopian.
Afirma que a aceleração (diferença de retorno) tem mais poder explicativo do que um simples impulso.
Não é uma estratégia de negociação & # 39; por si só, mas um site interessante com algum código relacionado ao python, e algum pensamento claro.
Olá a todos. Eu estou em conferências de finanças acadêmicas com bastante frequência hoje em dia como parte de nosso alcance acadêmico. Eu vejo muitos documentos interessantes e ficaria feliz em fazer algumas listas dos melhores da próxima vez que eu estiver em uma conferência. As pessoas estariam interessadas em listas como essa para ideias em potencial?
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Isso soa ótimo Delaney, eu definitivamente estaria interessado.
Sim, eu li cerca de 5 a 10 artigos por semana, sempre preciso de mais!
Ótimo, eu estou na FMA em Orlando na próxima semana. Eu irei iniciar um tópico no fórum e postar ao vivo assim que estiver lá.
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Espero não ser presunçoso, mas acho que todos que seguem este tópico estão interessados.
Outro documento de arbitragem estatístico, mas usando testes de regressão por etapas e de razão de variância para identificar cestas co-integradas. O papel reivindica um sharpe de 7+ com custos de transação de 50 pontos básicos. Papel bastante antigo embora.
Eu o li (a reversão média depois de quedas nos preços) várias vezes, porque estou testando algumas pesquisas de Josef Rudy para minha tese, para ver se suas descobertas retêm a água.
Não implementável em Quantopian ainda, mas talvez em breve. ? :)
Parece interessante! Obrigado, simon.
Delaney seria fantástico. Eu tenho trabalhado na conversão das idéias deste artigo em código Python.
Eu adicionarei trabalhos nos próximos dias.
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Idéia simples - compre ações EV negativas e aguente por um ano! No segmento de microcap, supostamente tem retornos médios de 60% por comércio durante o período de holding (um ano). Provavelmente um empate malicioso embora.
Ações às quintas-feiras e Bonds às sextas-feiras.
Um sistema de aprendizagem simples. Bom para aprender sobre o comportamento do mercado e sobre o ajuste.
A idéia é simular a lógica de composição de quaisquer escolhas de estoque de ETF / Índice e investir em stcock para ser adicionado / excluído. Mantê-lo a partir da data de anúncio até 14 dias depois (quando a ação real é feita) resultará em retornos positivos por ficar muito tempo em ações adicionais e em curto em ações deletadas. A ideia é que, uma vez anunciado que as ações sejam adicionadas / excluídas de um índice, o índice precisa ser comprado / vendido por volta de 14 dias depois, e o mercado reage. comprá-lo antes e vendê-lo no final do anúncio de 14 dias.
Há uma abundância de ETFs, então muitas arbitragens estão disponíveis.
Esta é a lógica de composição S & amp; P como exemplo.
se alguém fez alguma coisa ou quer trabalhar nisso juntos.
Este artigo tem uma coleção de estratégias que podem ser úteis. Olhando através da lista e, embora alguns sejam simples, há vários que parecem interessantes.
Do resumo:
Apresentamos fórmulas explícitas - que também são código de computador - para 101 alfas de negociação quantitativa da vida real. Seu período médio de detenção varia aproximadamente entre 0,6 e 6,4 dias. A correlação par-wise média desses alfas é baixa, 15,9%. Os retornos estão fortemente correlacionados com a volatilidade, mas não têm dependência significativa do volume de negócios, confirmando diretamente um resultado anterior de dois de nós com base em uma análise empírica mais indireta. Além disso, encontramos empiricamente que o volume de negócios tem um fraco poder explicativo para as correlações alfa.
ótimo tópico, obrigado por isso!
Você poderia, por favor, me dizer o que é o & # 39; alpha & # 39; significar?
Por exemplo, existe uma simples reversão à média alfa-ln (hoje está aberto / ontem está próximo)
Como negociar isso?
Ou é apenas um sinal útil (= recurso) para o algoritmo de aprendizado?
Alfa é uma métrica comumente usada de quantas novas informações estão contidas em outro sinal. Ele é encontrado executando uma regressão linear entre o fluxo de retorno gerado pelo novo sinal e os fatores existentes, como o mercado. A equação pode se parecer com isso.
R_new = alfa + beta * R_market + beta * R_oil +.
Ao ver o quanto de seus retornos é historicamente explicado por cada um dos outros fatores, você pode fazer uma estimativa de quanto de seus retornos vem de novas informações, que é o que resta no alfa. Para mais informações sobre isso, veja as palestras 4, 13 e 14 na Série de Palestras Quantopianas.
O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta para fornecer serviços de consultoria de investimento pela Quantopian. Além disso, o material não oferece opinião com relação à adequação de qualquer investimento específico ou de segurança. Nenhuma informação aqui contida deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou se abster de qualquer ação relacionada ao investimento, pois nenhuma das suas afiliadas está comprometida em fornecer consultoria de investimento, atuar como um consultor para qualquer plano ou entidade sujeita a o Employee Retirement Income Security Act de 1974, conforme alterado, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em uma capacidade fiduciária com relação aos materiais aqui apresentados. Se você for um investidor individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado com a Quantopian sobre se qualquer ideia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não garante a exatidão ou integridade das opiniões expressas no site. As opiniões estão sujeitas a alterações e podem ter se tornado não confiáveis ​​por várias razões, incluindo mudanças nas condições de mercado ou circunstâncias econômicas.
Não é um novo, mas foi cavando em dados curtos recentemente e achei isso interessante.
Não é realmente um artigo, mas este é um excelente post sobre o processo geral para testar ideias de negociação:
importante - leia os comentários.
Previsão de forex usando codificação de entropia.
Teoria da mente da entropia. Numericamente deriva a ligação entre Entropia na física e finanças. Também constrói uma estrutura de modelo quantitativo que combina entropia, valor de julgamento / viés, decisões de negociação e volume. O único artigo que li é que modela o volume de mercado de uma maneira um tanto intuitiva.
O link para o PDF está no primeiro parágrafo. Escrito por Jonathan Kinlay, ele apresenta a estrutura do método ARFIMA-GARCH de estimativa de volatilidade e chega à conclusão de que o Pricing de Opção tradicional de Black-Scholes é ineficiente e prova isso testando uma estratégia de opções simples baseada nos resultados de sua volatilidade. previsões.
Alguns estudos sobre esses modelos realmente trocaram dinheiro real por um longo tempo como 20 anos, não hipoteticamente.
Aqui está o link para Li-Xin Wang mais recente papel de Modelagem de Dinâmica dos Preços das Ações com Fuzzy Opinion Networks. pdf.
Construído para ilustrar a ideia de desvio padrão de negociação, aqui está o link para uma estratégia simples de Petróleo Bruto com um z de 1.5.
Construído para ilustrar as idéias de relações comerciais, fundamentos, ontem e sazonais, aqui está o link para uma segunda estratégia simples de Petróleo Bruto. Este tem um z de 2.2.
Construído para ilustrar as idéias de negociação de uma volatilidade sazonal, de negociação e de negociação ontem, aqui está o link para uma terceira estratégia simples de Petróleo Bruto. Este tem um z de 2,3.
Construído para ilustrar as idéias de trocar as caudas de um candelabro e volatilidade de negociação, aqui está o link para uma quarta estratégia simples de Petróleo Bruto. Este tem um z de 3.0.
Construído para ilustrar as idéias de portfólios de sistemas e reutilização de sistemas, aqui está o link para o portfólio das quatro estratégias de petróleo bruto descritas anteriormente. O portfólio tem um retorno anual de 13,6%, um rebaixamento máximo de 9,2% e um Sharpe de 1,4 dos anos de 2006 até fevereiro de 2016.
Construído para mostrar a idéia de trocar a cauda de um candelabro em vez do corpo quando a volatilidade deixa uma grande cauda após o relatório de fornecimento de gás natural na quarta-feira, aqui está o link para a primeira estratégia simples de Gás Natural. Essa estratégia tem z de 2,8.
Construído para ilustrar as ideias de negociar com outros comerciantes e negociar um sistema fundamental, este sistema de Gás Natural negocia o posicionamento antes do relatório de fornecimento de quarta-feira. Aqui está o link. Essa estratégia tem z de 1,8.
Este site tem uma seção de vocabulário. como o que é uma pontuação z.
Um z-score é um termo de estatística, mede quantos desvios-padrão um valor é da média de um conjunto de valores. Z = 0 significa o mesmo que a média, Z = 1 significa que o valor é 1 desvio padrão acima da média, etc.
Eu prometo que não estou tentando ser sarcástico, mas você pode aprender sozinho em cerca de 3 segundos pesquisando "pontuação z" no Google. Isso provavelmente será verdade para a maioria dos termos financeiros e estatísticos que você vê aqui. Alguns deles serão complexos (como o funcionamento de um processo GARCH), mas a maioria não.
Normalmente é apenas o desvio (inovação - média) / padrão, mas acho que Henry definiu sua própria definição, não sei ao certo o que ele está se referindo.
O escore z é a significância estatística do teste / sistema. Maior do que 1,6 significa aproximadamente 95% de resultados aleatórios não aleatórios.
Obrigado a ambos. Eu concluo que o escore z é uma maneira de quantificar a qualidade de um teste de retorno para que você possa saber se você faz a mesma coisa jogando uma moeda (ou não). Desculpe eu tenho que reduzir tudo para algum formato supersimplificado.
Eu costumava trocar um local no NYFE e agora moro na Colombia S America. Medellin para ser exato. Eu possuo uma fazenda de café chamada Finca Milena e vou colocá-lo se você vir até aqui e me pegar em quants, algos, thoery etc etc A propósito, eu fiz google z score e surgiu como uma teoria para quantificar as chances futuras da empresa de declarar falência e nenhuma ofensa contraída. Eu me pergunto o que a pontuação z é para esse algoritmo.
Ponto justo - um cara chamado Edward Altman realmente não fez nenhum favor quando ele também nomeou seu modelo de predição de falência como "escore z".
@William, Aqui está um exemplo simples de zscore de um ativo, outros comentarão se estiver errado de alguma forma.
Suponho que você gostaria de ver um escore z de 1 ou melhor para concluir que o sistema é melhor do que qualquer abordagem aleatória. ou seja, moeda lance.
Você deveria mudar.
zscore = (série - média) / std.
Backtest of z-score de Darrell algo w / z = (série-média) / std dev.
Este terceiro sistema de Gás Natural ilustra as idéias de relacionamentos comerciais, troca de negociação e taxa de troca de negociação entre o Gás Natural e o Petróleo Bruto. Esta estratégia tem um z de 2,2. Regras e resultados estão aqui.
Não está claro quão dependente esta estratégia está do regime recente.
Na verdade, já fizemos um monte de trabalho implementando o trabalho que você postou, Pravin. Figurado ligando para ele pode ser útil para algumas pessoas.
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Na verdade, já fizemos um monte de trabalho implementando o trabalho que você postou, Pravin. Figurado ligando para ele pode ser útil para algumas pessoas.
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Não pode ser negociado com o Quantopian, mas parece legítimo.
Ansioso para a conversa real, para descobrir o que o método é! :) (Marcos Lopez de Prado da Guggenheim Partners na Global Derivatives 2016)
Obrigado por compartilhar, Simon.
O site do Dr. Lopez del Prado está aqui.
Conhecendo as coisas de Prado, o que é muito bom, ele está fazendo o ponto que a análise de variação média não funciona mais na prática. É fácil adaptá-lo a algum período histórico por meio da otimização ingenua, mas terá pouca correlação com o desempenho fora da amostra. Isso é semelhante ao artigo recente de Thomas Wiecki sobre como o índice de sharpe também não tem correlação entre o desempenho dentro e fora da amostra.
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Estou curioso para saber o que é sua sugestão / substituição. Bootstrapping funciona muito bem para evitar overfitting, mas você acaba com portfólios bastante médios.
Eu suspeito apenas não usar a média-variância e usar outras técnicas de seleção de portfólio mais sofisticadas. Filtros de redução de correlação, filtros de neutralidade de setor, etc.
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O livro Systematic Trading, de Robert Carver, foi recomendado a mim por Simon, e acabei de terminar um capítulo inteiro dedicado ao ajuste excessivo. Há uma discussão quantitativa de escalas de tempo de backtest relevantes para distinguir uma abordagem da outra. E abordagens para evitar a adaptação a um único período histórico. Etc. Virando à frente no livro, bootstrapping é coberto também. O autor parece ser muito sóbrio e realista e não está promovendo estratégias específicas, por si só (embora ele distinga estilos de negociação). O foco está no processo e nas armadilhas. É muito acessível do ponto de vista técnico. Nenhuma matemática extravagante / estatísticas. Pode ser um bom ponto de partida para muitos usuários de Quantopian que estão aspirando a quantos.
Concordo com você nesse livro Grant. Devo dizer que há partes que eu tenho dificuldade em obter minha cabeça ao redor. Um livro de um praticante. Seu blog é excelente também.
@Vladimir, eu estava tentando entender como o z-score pode ser aplicado ao simples algoritmo XLP + TLT que você postou em outro lugar. Você seria capaz de adicionar o código z-score a ele e repassar aqui?
Além disso, se estivermos procurando uma pontuação z de & gt; 1,6, o que estamos procurando? Que a curva z-score fica acima de 1,6 na maior parte do tempo? Ou algo diferente? Desde já, obrigado..
@rb rb, z-score é realmente apenas uma medida de como "rare"; um evento é em termos de distribuição. Então, se você tem um z-score & gt; 1,6, isso significaria que ele tem cerca de 5% de chance de ocorrer, portanto, um número relativamente "raro" Na verdade, para aqueles que não têm idade suficiente para usar isso no #throwback da aula de matemática, o z-table é uma ótima maneira de ilustrar um z-score para a distribuição normal. Neste caso, essa é uma tabela positiva. fazer 0.50 - p (z = 1.6) = 0.50 - 0.4452 = 0.0548 access-excel. tips/wp-content/uploads/2015/09/z-score-02.png).
Aplicado a qualquer estratégia de negociação, as pontuações-z são uma maneira comum de atribuir um valor de probabilidade estatístico de algo que ocorre, que pode atuar como uma variável de "confiança". intervalo. Usando o exemplo z-score rápido de Henry Casten acima, o anexado é um algoritmo que limita o SPY quando o z-score & gt; 1,6 e longo quando z-score & lt; -1,6, e fecha as posições quando -1,4 & lt; zscore & lt; 1,4, com base no pressuposto de que é "raro"; O evento e o SPY reverterão para o preço médio ao longo do tempo.
Os escores Z só podem ser interpretados como uma medida da raridade do evento quando a distribuição subjacente de dados é conhecida. Na maioria dos casos, as distribuições em finanças normalmente não se comportam, portanto, assumir a normalidade não será um bom estimador da raridade de um evento. É melhor pensar em uma pontuação z como uma medida de extremidade e apenas converter em raridade quando você sabe mais sobre o processo de geração de dados.
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Sim está certo. Perdoe minha simplificação :)
Não há problema, é um erro super comum e fácil de perder que aparece muito na prática de finanças profissionais. Pode levar a surpresas desagradáveis ​​quando você é atingido por eventos mais extremos do que o esperado.
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Um dos meus artigos favoritos que tiveram um impacto enorme na minha negociação de FX, infelizmente o quantopian não tem FX (ou futuros de FX) ainda como isso não se aplica a ações.
Ordens de Stop Loss e Cascatas de Preços nos Mercados de Moeda.
Eu também achei este artigo bastante interessante.
Eu também não tenho certeza se isso foi postado aqui.
Grant, nice paper - no surprise that downside returns are followed by positive returns - buy and hold an its simplest and best (if not buy and hold, then long bias "algos" are affected by the general market to such extent that they end up resembling buy and hold, less transaction costs)! The more subtle issue is that upside returns contain no information about future returns, which means that they 1. are not skilled at taking profit, or 2. taking profits results in subsequent poor decision making. both of which make sense.
Here's a strategy idea/exploration called Ebb and Flow. It trades ES and Bonds when both are at extremes and is Interesting because it goes long stocks and bonds.
The idea, rules and results are here (henrycarstens): wp. me/p6O8fA-aT.
101 Trading Ideas.
I am thinking about implementing a macro trading strategy that will produce trading signals based on changes in measures such as: risk premium, interest rates, margin requirements and haircuts of pledged collateral.
At the moment for the universe of stocks to trade that I have in mind is (can be expanded): shadow banking ETFs, safe asset bond ETFs, clearing houses, financial institutions in the repo business, derivatives trading hedge funds and other heavily OTC involved companies.
I am not sure where to find data on haircuts and margin requirements, but I've seen an announcement from IB that they will be offering OTC data:
The idea comes from my master thesis which is titled: "The Decline of Safe Assets and Shortage of Collateral". I've been heavily engaged with this topic for years now and I think that it explains the modern macro world pretty well, so a trading strategy based on it should be profitable.
I am looking for comments, suggestions or questions from other Quantopian traders. This is still just an idea, there are some questions still to be answered like: whats going to be the universe of stocks, where will I find data, how will signals be interpreted etc. but I think that there's a lot of potential and I haven't seen many macro strategies on Quantopian.
Here's a strategy idea called Silver and Gold and trades Gold based on momentum, pullbacks and Silver. It might be really interesting to adapt to silver and gold equities.
The idea, rules and results are here (henrycarstens): [wp. me/p6O8fA-b5][1]
101 Trading Ideas.
Here's a strategy idea called Corn Predator-Prey that trades corn based on the agriculture ecosystem viewed as a predator-prey model. Wheat and soybeans are the prey and the dollar is the predator.
The idea, rules and results are here (henrycarstens): [wp. me/p6O8fA-b8][1]
101 Trading Ideas.
Here's a strategy idea called Effectiveness that trades the dollar based on its relative ease of movement vs bonds.
The idea, fully disclosed rules and results are here (henrycarstens): wp. me/p6O8fA-bh.
101 Trading Ideas.
Here's another dollar strategy that tries to find the beginning of a trend in the dollar.
The idea, fully disclosed rules and results are here (henrycarstens): wp. me/p6O8fA-bn.
101 Trading Ideas.
Here's a strategy idea called Econ101 based on the Krebs Cycle idea from 101 Trading Ideas. Econ101 uses the employment report and the dollar to trade bonds. Strategy idea with rules.
101 Trading Ideas.
Here's a strategy idea based on camoflage: How does the market camouflage it's moves? When crude oil and natural gas move in opposite directions is it a signal or camouflage?
Idea, rules and notes are here (henrycarstens): wp. me/p6O8fA-bv.
101 Trading Ideas.
Here's a strategy idea based on trading tomorrow: How does gold react when bonds go the opposite direction?
Idea, rules and notes are here (henrycarstens): wp. me/p6O8fA-c5.
101 Trading Ideas.
Here's a strategy idea for gold based on fear: How does gold react to fear?
Idea, rules, and notes are here (henrycarstens): wp. me/p6O8fA-cn.
101 Trading Ideas.
Everything you need to know about trading ideas:
How to measure when you need new trading ideas,
Ways to create trading ideas,
Ways to measure the effectiveness of trading idea creation,
Ways to measure the effectiveness of trading ideas.
101 Trading Ideas.
arxiv/pdf/1212.2129v2.pdf Mostly posting this so I don't forget about it lol.
I had posted this in the public forum, but here might be more beneficial.
I just been introduced to Robinhood and caught wind of the Quantopian intergration.
I do not know Python at all, but I am an options trader that uses the MACD using the values of 9, 20, 6 for my entries and an 11 MA as my exit position.
I would like to take this strategy and turn it into an algorithm and have it running in Robinhood.
The strategy would work like this:
A entry uses 20% of available buying power (if a robinhood instant account, PDT counter should be no greater than 1 for safety purposes)
A buy order is triggered when MACD has a crossover and stock price is above 11MA.
And when stock price falls below 11 MA, liquidates position.
If MACD signals buy, but stock price is below 11MA it's ignored.
I have attached a photo, for a visual description - imgur/a/nI6X6.
So stocks that are high liquidity, high momentum like FB, AAPL, NFLX, GOOG/GOOGL, BABA, PCLN, AMZN, TSLA, etc, waits to meet criteria, rinse and repeat.
The reason for the 9, 20, 6 is this triggers on the first candle, and the 11 MA minimizes the potential loss incurred.
Any help would be greatly appreciated. Obrigado.
This thread has gotten a bit off-topic; can we please keep it to simple links to actual papers detailing a trading strategy, rather than links to personal/promotional websites, requests for help, or other clutter.
EDIT: not to be rude, but there is an entire forum wherein one can post such things. I created this thread to be a focused place to find academic & practitioner research.
Sorry, I thought this would fall under a strategy idea.
If managers use non-public information or misvaluation to time a.
firm’s corporate actions, it is likely that equity issues will precede.
bad earnings while buyback announcements will precede good earnings.
Consistent with this expectation, we find evidence of earnings.
predictability: the market reaction to earnings following buyback.
announcements is higher by 4.56% than the reaction to earnings.
following equity issuance over a 25-trading day window (-10, 15). O.
difference in market reactions to earnings is smaller at 1.85% when a.
5-day window (0, 5) is considered. Short-term stock returns reported.
in this paper are more meaningful and sidestep the sensitivity of.
long-term returns to benchmarking concerns documented in the.
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An implementation of an idea triggered by the Clustering Illusion from List of Biases using crude oil etf's.
101 Trading Ideas.
An intraday trading model based on Artificial Immune Systems.
it looks promising.
Do you have a PDF source for this paper? I can't find it via my usual sources? It looks interesting and I may implement it, but like to keep original sources around for reference.
@ Steven Shack sorry i don't have.
i was wondering how to implement the futures based ideas. is it possible in quantopian? i know theyve been talking about futures for a while. are there other resources similar to quantopian that have some sort of backtesting like quantopian, that allows for algo-trading futures? or options?
OPTIMAL EXECUTION HORIZON.
by Easley, López de Prado, and O'Hara.
This approach may be a strong complement to any short-term trading strategy.
The authors do a good job of laying out their intent:
"Execution traders know that market impact greatly depends on whether.
their orders lean with or against the market. We introduce the OEH.
model, which incorporates this fact when determining the optimal.
trading horizon for an order, an input required by many sophisticated.
and apparent result:
"Our empirical study shows that OEH allows traders to achieve greater.
profits on their information, as compared to VWAP. If the trader’s.
information is right, OEH will allow her to capture greater profits on.
that trade. If her information is inaccurate, OEH will deliver smaller.
losses than VWAP. OEH is not an investment strategy on its own, but.
delivers substantial “execution alpha” by boosting the performance of.
Authors: Eric C. So of MIT and Sean Wang of UNC.
This study documents a six-fold increase in short-term return.
reversals during earnings announcements relative to non-announcement.
períodos. Following prior research, we use reversals as a proxy for.
expected returns market makers demand for providing liquidity. Nosso.
findings highlight significant time-series variation in the magnitude.
of short-term return reversals and suggest that market makers demand.
higher expected returns prior to earnings announcements because of.
increased inventory risks that stem from holding net positions through.
the release of anticipated earnings news. Collectively, our findings.
suggest that uncertainty regarding anticipated information events.
elicits predictable increases in expected returns to liquidity.
provision and that these increases significantly affect the dynamics.
and information content of market prices.
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Just wanted to let you know that we've been putting together a curated list of trading strategy and research ideas from the community. At the moment, it's research that folks from Quantopian have published, but we're hoping to feature some from you. Send suggestions to [email protected]
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NONLINEAR MARKET DYNAMICS BETWEEN STOCK RETURNS AND TRADING VOLUME: EMPIRICAL EVIDENCES FROM ASIAN STOCK MARKETS.
Can Google predict the stock market?
Deviations from Put-Call Parity and Stock Return Predictability.
"Using the difference in implied volatility between pairs of call and put options to measure these deviations we find that stocks with relatively expensive calls outperform stocks with relatively expensive puts by 51 basis points per week"
Upon first-glance, appears particularly germane to the Q program of long-short algos:
"Extending Rules-Based Factor Portfolios to a Long-Short Framework"
Note the section "The Costs and the Risks of Shorting" which is not captured yet (as I understand) in the Q backtester.
Has anyone tried a long/short using estimize's new weekly top10 long/shorts?
Not necessarily a strategy but a paper on decomposition of risk into various factors that can be used for hedging. Anyone volunteers to port this octave code to Python?
@Aqua interesting paper on decomposition of risk. The code is copyrighted; it has a disclaimer but does not state the protections. Can it really be ported to Python AND shared? Not a lawyer here .
Does anyone know any new (or alternative) trading strategy for forex currency market ?
The 7 Reasons Most Machine Learning Funds Fail (Presentation Slides)
45 Pages Posted: 6 Sep 2017.
Marcos Lopez de Prado.
Guggenheim Partners, LLC; Lawrence Berkeley National Laboratory; Harvard University - RCC.
Date Written: September 2, 2017.
The rate of failure in quantitative finance is high, and particularly so in financial machine learning. The few managers who succeed amass a large amount of assets, and deliver consistently exceptional performance to their investors. However, that is a rare outcome, for reasons that will become apparent in this presentation. Over the past two decades, I have seen many faces come and go, firms started and shut down. In my experience, there are 7 critical mistakes underlying most of those failures.
Nice/devastating article Grant. Has anyone here used familiar fractional differentiation when looking at price changes?
Ahead of Print: 2 October 2017.
Estimating Time-Varying Factor Exposures by Andrew Ang, Ananth Madhavan, and Aleksander Sobczyk.
Does anyone try to backtest candle engulfing pattern on forex (or crude oil future) ? I tested using engulfing pattern by pulling historical data from IB but the result is not that good. I am just wondering how to make a better guess on engulfing pattern.
Not a trading paper, but would seem to be relevant in pairs searching and perhaps factor analyses:
Maximal information coefficient (MIC) is an indicator to explore the correlation between pairwise variables in large data sets, and the accuracy of MIC has an impact on the measure of dependence for each pair. To improve the equitability in an acceptable run-time, in this paper, an intelligent MIC (iMIC) is proposed for optimizing the partition on the y-axis to approximate the MIC with good accuracy. It is an iterative algorithm on quadratic optimization to generate a better characteristic matrix. During the process, the iMIC can quickly find out the local optimal value while using a lower number of iterations. It produces results that are close to the true MIC values by searching just.
times, rather than computations required for the previous method. In the compared experiments of 169 indexes about 202 countries from World Health Organization (WHO) data set, the proposed algorithm offers a better solution coupled with a reasonable run-time for MIC, and good performance search for the extreme values in fewer iterations. The iMIC develops the equitability keeping the satisfied accuracy with fast computational speed, potentially benefitting the relationship exploration in big data.
Any good strategy database for crypto trading? or any link where I can study a bit more about it. Muito obrigado.
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Christopher lee forex candlestick made easy

Rather than posting a new topic every time, may as well just post papers and links here. Please keep it to concrete strategy ideas, the more explicit the better, and preferably those that could be implemented in Quantopian!
Good idea and nice paper.
The VIX Futures Basis: Evidence and Trading Strategies should be able to implement something similar using the VIX short-term futures vs medium-term-futures ETFs, and pulling in the VIX prices with fetcher.
EDIT: corrected link, h/t Dennis C.
I've never seen that Turnkey Alpha site before. O que é isso?
And do you mean the Academic Alpha section? (link requires sign-in)
Yes I did, my mistake. It's a free sign-in. They are one half of the guys who wrote Quantitative Value (the other half is Empiritrage), and they regularly write little papers about the sort of exploitable opportunities people here might be interested in. I am not affiliated with them.
Not sure if you've seen it. if not:
If you search the Quantopian Community forum with the keyword "OLMAR" you'll find several threads with Quantopian implementations. I also have some code that I can share.
The author's website: cais. ntu. edu. sg/
Not a trading strategy itself, but interesting ideas about trade sizing.
Some random links.
Tons of strategies here to try out.
Obrigado. would you be willing to provide some specific recommendations from the list above? What are the top 3 you'd recommend reading through carefully, that could be coded in Quantopian (without a heroic effort)?
Sorry, I haven't read them all! Whatever suits your temperament I guess!
I think good old trend following is always fun. It's very practical. In case you haven't checked it out, I noticed that Claus Herther has a great starting point. I'd like to add in measurement of the slope of a trend, momentum, and williams to help add some "trend anticipation" into a standard trend following system.
Just stumbled upon this goldmine of hundreds of papers, most with pdf links, on a variety of topics:
Also, the Kaggle tutorials / free Books are well worth a look:
Note he doesn't actually give the formula for this indicator, so one would have to do some work to try and figure out what he's talking about.
Hi everyone, is ist possible to program the black litterman approach with Quantopian? Tips are highly welcom. Agradeço antecipadamente por sua ajuda.
It should be possible, someone wrote a minimum variance portfolio re-balancing algorithm a few months ago. You'd need to use fetcher to get your index weights for your prior, make sure to fetch them "as-of" the date you are at in the back-test. Then you "just" need to do all the bayesian matrix manipulations, along with your input market views/shades, come up with the target weights, then submit orders to move from your current portfolio to your target portfolio.
It would be an excellent demonstration and example, perhaps you can get the quantopian folks to code it up!
Thank Simon for your comment. I wrote my last thesis about BL so I have the theoretical background. But to be honest with you, I am not quite good in programming. Nevertheless I will try and let the community know.
Cheers Grant. You made my day. I would appreciate more of articles like that.
Thomas Wiecki posted the article first on quantopian/posts/interesting-papers. I just copied the link here. If you have comments on the article, I suggest posting them to Thomas' fio.
Mebane Faber has a few interesting papers at Cambria Investments' website cambriainvestments/research/, especially one of Relative Strength strategies papers. ssrn/sol3/papers. cfm? abstract_id=1585517.
Several of Mebane's systems were implemented on quantopian six to twelve months ago, global TAA, relative value, relative value + TAA. I also wrote some picloud+zipline brute force optimization of the TAA model. If you search for Mebane you should find them. I don't know if they still work in the backtester.
The gist: implement a market-neutral high vs low momentum strategy, but trim the shorts as the market drops. This will, of course, add a strong long-term long-biased mean reversion factor to the system.
Being on the Field When the Game Is Still Under Way. The Financial Press and Stock Markets in Times of Crisis.
This paper looks at the relationship between negative news and stock markets in times of global crisis, such as the 2008/2009 period. We analysed one year of front page banner headlines of three financial newspapers, the Wall Street Journal, Financial Times, and Il Sole24ore to examine the influence of bad news both on stock market volatility and dynamic correlation. Our results show that the press and markets influenced each other in generating market volatility and in particular, that the Wall Street Journal had a crucial effect both on the volatility and correlation between the US and foreign markets. We also found significant differences between newspapers in their interpretation of the crisis, with the Financial Times being significantly pessimistic even in phases of low market volatility. Our results confirm the reflexive nature of stock markets. When the situation is uncertain and unpredictable, market behaviour may even reflect qualitative, big picture, and subjective information such as streamers in a newspaper, whose economic and informative value is questionable.
O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta para fornecer serviços de consultoria de investimento pela Quantopian. Além disso, o material não oferece opinião com relação à adequação de qualquer investimento específico ou de segurança. Nenhuma informação aqui contida deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou se abster de qualquer ação relacionada ao investimento, pois nenhuma das suas afiliadas está comprometida em fornecer consultoria de investimento, atuar como um consultor para qualquer plano ou entidade sujeita a o Employee Retirement Income Security Act de 1974, conforme alterado, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em uma capacidade fiduciária com relação aos materiais aqui apresentados. Se você for um investidor individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado com a Quantopian sobre se qualquer ideia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não garante a exatidão ou integridade das opiniões expressas no site. As opiniões estão sujeitas a alterações e podem ter se tornado não confiáveis ​​por várias razões, incluindo mudanças nas condições de mercado ou circunstâncias econômicas.
In response to Simon's post of Profitable Mean Reversion after Large Price Drops: A Story of Day and Night in the S&P 500, 400 Mid Cap and 600 Small Cap Indices , has anyone coded an algo that replicates the strategy outlined in this paper that they wouldn't mind sharing? There is a clear and consistent dropoff in return as years progress from 2000 toward 2010, and I'm curious to see if this trend has continued in the three years since.
I've noticed that the many cryptocurrency exchanges out there have a significant spread. The spread between Mt. Gox and BTC-e, for example, is typically $100, and can go even higher if Mt. Gox has a surge. That's not even getting into the opportunities for arbitrage trading BTC to LTC (litecoin) and other cryptocurrencies that largely follow the BTC market trends. Personally I'm fascinated by it.
I found this overview of quant investing by Max Dama decal/file/2945.
At page 16 he very briefly explains a possible trading idea through the exploitation of the "first day of the month concept".
"The First Day of the Month. Its probably the most important trading day of the month, as inflows come in from 401(k) plans, IRAs, etc. and mutual fund have to go out there and put this new money into stocks."
Trading idea one:
"Over the past 16 years, buying the close on SPY (the S&P 500 ETF) on the last day of the month and selling one day later would result in a successful trade 63% of the time with an average return of 0.37% (as opposed.
to 0.03% and a 50%-50% success rate if you buy any random day during this period)."
Trading idea two:
"Various conditions take place that improve this result significantly . For instance, one time I was visiting Victors office on the first day of a month and one of his traders showed me a system and said, If you show this to anyone we will have to kill you.
Basically, the system was: If the last half of the last day of the month was negative and the first half of the.
first day of the next month was negative, buy at 11a. m. and hold for the rest of the day. This is an ATM machine.
the trader told me. I leave it to the reader to test this system.""
So e. g. if at 31th of march at 12:am the choosen equity has a negative return for the day and the day after it has a negative return until 11 a. m.
then buy and hold until close.
I tried this using excel and intraday data I got from a russian website giving away free historical prices for the 40 most traded stocks in the US, but obviously.
quantopia is a much better way of trying this simple strategy.
The few stocks that actually had this pattern of negative-negative->buy-hold until close showed a small positive gain.
I didn't calculate the sharpe ratio, but my thinking is that if the sharpe ratio is high and you do this 12 mths a year and use a healthy amount of leverage.
you can make a nice stat arb payoff.
I'm a novice to coding so I haven't made an attempt yet at coding this, so if any of u guys who are fast at this feel free to try it and post a backtest.
Applying Deep Learning to Enhance Momentum Trading Strategies in Stocks.
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This one looks particularly easy to implement in Quantopian, since it's basically just technical analysis.
Looks promising, but probably requires a tick-level backtester/microstructure simulator.
There's a followup or two, and this feels like a repeat but just in case.
Vast collection of academic papers related to quant trading.
Do ETFs Increase Volatility?
We study whether exchange traded funds (ETFs)—an asset of increasing importance—impact the volatility of their underlying stocks. Using identification strategies based on the mechanical variation in ETF ownership, we present evidence that stocks owned by ETFs exhibit significantly higher intraday and daily volatility. We estimate that an increase of one standard deviation in ETF ownership is associated with an increase of 16% in daily stock volatility. The driving channel appears to be arbitrage activity between ETFs and the underlying stocks. Consistent with this view, the effects are stronger for stocks with lower bid-ask spread and lending fees. Finally, the evidence that ETF ownership increases stock turnover suggests that ETF arbitrage adds a new layer of trading to the underlying securities.
Seems ideal for a quantopianification.
Wow excellent, I had not seen this paper. Classic!
I found this pretty interesting, seems relevant.
I don't know how this page hasn't made up here yet, unless I missed it.
Being in/out of the market on certain weeks according to the FOMC meeting calendar. Looks promising, and simple for someone to implement!
Man is it ever hard to find this thread every time, searching doesn't work well. Anyway, not a strategy per se, but a great paper on the VIX ETPs:
EDIT: I was wrong, there is a trading strategy in the second half!
Is there anything in this thread that would be particularly interesting to code in Quantopian and backtest?
I just came across this, Critical Line Algorithm for Portfolio Optimization, it includes a Python implementation. I would check out quantpapers, there's hundreds of papers on there.
Grant, I think that's really a personal question, what sort of trading strategy does someone want to deploy, and how does it fit in with their existing trading strategies? For purely academic interest, I am not sure I would be doing quant trading :)
@Grant, Simon. Anything dealing with Vix, Vix term structure, Vix etn’s would be of much interest.
Well, let me put the question another way. Have any of the ideas listed in this thread been launched as paper/live trading algos at IB? If so, what has been the result? --Grant.
Darell: volatilitymadesimple/ follows a dozen or so VIX ETP strategies, and their own one of course.
Grant: sorry, I haven't done any work in Quantopian for about a year. Can't speak for others.
Hello all, can anyone point me in the direction of an end of day / swing system for the S&P or Dow or Nasdaq? Something with a good win loss ratio would be ideal.
I would appreciate it.
Anyone know if you can import Futures data?
From volatility Made Simple.
"comparing first and second month VIX futures. Traders often use this simple approach to determine whether the VIX futures term-structure is in contango (favoring XIV) or backwardation (favoring VXX)"
Mainly, if we can import front and back month VIX futures to initiate positions on XIV and VXX respectively?
@Sam, I don't know about getting the data from volatility made simple, but you can use Quandl to import the data, or get it directly from CBOE.
Update: You can also get the daily composition of front/back month holdings of the ipath ETNs on their website, that might help you refine your strategy a bit more too. I believe they have the historical holdings as well. This link is for VXX, the others are available as well though. ipathetn/US/16/en/details. app? instrumentId=259118.
Their concept of "Dual Momemtum" is very intriguing. As well, extending it in the manner which is described here:
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Campbell Harvey's website is also a useful site for financial glossaries and papers on risk. people. duke. edu/
It's not clear if this is a mean-reversion strategy on this cointegrated basket, or whether it's a static investment portfolio somehow optimized for low variance.
Simon - have you looked through the "premium" offerings on Quantpedia at all? Am curious whether they are worth the fee or not.
I haven't, no, I was just planning on going through their free stuff to see what anomalies and papers look interesting and suitable.
I really love Tony Cooper's papers, so clear and readable.
Identifying small mean reverting portfolios:
A Simple Way to Estimate Bid-Ask Spreads from Daily High and Low Prices.
Great piece with lots of implementable ideas on co-integration, High frequency implementation etc.
Some ideas about improving pairs trading.
Obrigado pelo artigo! It's a good read.
Both by Jonathan Kinlay.
Not sure where else to put this. I won't classify this as strategy but it's good to know the bid/ask spread % of companies. Useful for HF algo development.
Jonathan Kinlay writes some of the best stuff out there, thanks!
Totally agree with you Simon on Jonathan Kinlay.
Videos and PDFs are available.
Amazing overview of the mathematics available to design quantitative strategies.
Matthieu, that looks like a great resource indeed. The link seems to have changed, here is an updated one:
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Folks, whilst all these seem to be great resources, they need a certain amount of knowledge in Statistics. What is the base amount of statistical knowledge from where one can kick on? Any books or resources for the uninitiated?
Preliminiaries are (I think) basic single and multivariable analysis (maybe some real analysis and intermediate combinatorics), linear algebra then get into basic probability theory and after that statistical inference, stochastic processes (and simulation) and econometrics and after that look at financial mathematics and optimization theory and stochastic partial differential equations. Just Google or go to Amazon etc to find books (with solutions).
I pretty much agree with the order of Patrick.
You can grab the basics on probabilities and statistics on statlect.
Then you can follow the good introduction machine learning class from Andrew Ng on Coursera.
If you want to move to more advanced understanding of learning algorithms you may want to have a look at The Elements of Statistical Learning.
After that (and maybe some stochastic calculus and time series analysis) you should be able to understand most of the articles you are interest in or at least know what to Google to fill the gap.
Market neutral portfolio construction with excel implementation.
Expected skewness and momentum portfolios. Some bonkers-good results in there.
Portfolio Optimization for strategies using sort information on expected returns.
Edit: Subbed to this twitter feed a long time ago and rediscovered it today. They post quant papers from SSRN.
Veja isso! Most of the papers have been mentioned by you guys above.
A couple of good tutorial style resources I found recently:
* "AHL explains", a couple of videos going over key concepts like momentum trading: man/DE/ahl-explains Would be cool to implement them in Quantopian (although we don't have futures yet).
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There are lot of papers and detailed litratures in this link.
I ust came across this 130 30 stretagy thought it would be good place to.
Interesting article about ETF liquidity and the liquidity of underlying securities:
Haven't read the paper yet, but seems to have promising applications to trading.
Not sure if this article is really a strategy, but I found it interesting.
This is a paper by Michael Gayed, CFA and Charlie Bilello, CMT that visits the idea of beta rotation.
The paper was a 2014 Dow Award Winner.
A bunch of articles/papers written by Cliff Asness of AQR. Pretty interesting.
There's already some posts about end of the month stock behavior above, but here's a detailed paper about it:
From the intro: "we find that since July 1926, one could have held the US value-weighted stock index (CRSP) for only seven.
days a month and pocketed the entire market excess return with nearly fifty percent lower volatility.
compared to a buy and hold strategy."
The equity curve graph on page 22 of the paper is eye opening.
A form "risk parity" using Differential Evolution to optimize portfolio contributions to risk.
Another D'Aspremont paper.
Another pair trading algorithm using 2-stage correlation and co-integration based approach on 15 minute OHLC intra-day data on oil sector stocks. They claim monthly 2.67 Sharpe ratio and an annual 9.25 Sharpe ratio for the period between 2012-13. Will be interesting to see if this can be replicated in Quantopian.
Claims that acceleration (difference of returns) has more explanatory power than simple momentum.
Not a 'trading strategy' per se, but an interesting site with some python related code, and some clear thinking.
Hey all. I'm at academic finance conferences quite often these days as part of our academic outreach. I see a lot of interesting papers and would be happy to make some best-of lists the next time I'm at a conference. Would people be interested in lists like this for potential ideas?
O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta para fornecer serviços de consultoria de investimento pela Quantopian. Além disso, o material não oferece opinião com relação à adequação de qualquer investimento específico ou de segurança. Nenhuma informação aqui contida deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou se abster de qualquer ação relacionada ao investimento, pois nenhuma das suas afiliadas está comprometida em fornecer consultoria de investimento, atuar como um consultor para qualquer plano ou entidade sujeita a o Employee Retirement Income Security Act de 1974, conforme alterado, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em uma capacidade fiduciária com relação aos materiais aqui apresentados. Se você for um investidor individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado com a Quantopian sobre se qualquer ideia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não garante a exatidão ou integridade das opiniões expressas no site. As opiniões estão sujeitas a alterações e podem ter se tornado não confiáveis ​​por várias razões, incluindo mudanças nas condições de mercado ou circunstâncias econômicas.
That sounds great Delaney, I'd definitely be interested.
Yup, I read about 5-10 papers a week, always need more!
Great, I'm at FMA in Orlando next week. I'll start up a forum thread and post live once I'm there.
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I hope I'm not being presumptuous but I think everyone following this thread is interested.
Another statistical arbitrage paper but using step-wise regression and variance ratio tests to identify co-integrated baskets. Paper claims a sharpe of 7+ with 50 basis points transaction costs. Quite old paper though.
I've read it (Mean reversion after price drops) multiple times because I'm testing some Josef Rudy's research for my thesis to see if his findings hold water.
Not implementable in Quantopian yet, but perhaps soon. ? :)
Looks interesting! Thank you, Simon.
Delaney that would be fantastic. I've been working on converting the ideas from this paper into Python code.
I'll be adding papers over the next few days.
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Simple idea - buy negative EV stocks and hold for a year! In the microcap segment, it allegedly has mean returns of 60% per trade over the holding period (one year). Probably a wicked drawdown though.
Stocks on Thursdays and Bonds on Fridays.
A simple learning system. Good for learning about market behavior and over-fitting.
The idea is to simulate the composition logic of any ETF/Index stock picks and invest in stcock to be added/deleted from it. Keeping it from the announcement date till 14 days later (when the actual action is done) will result positive retunrs for going long on added stocks and short on deleted ones. The idea is that once stock is announced to be added/deleted to an index , then the index must buy/sell it around 14 days after and the market reacts. buying it before, and sell it at the end of the 14 days announcement.
There are plenty of ETF's so lots of arbitrage is available.
This is the S&P composition logic as example.
if someone did something or wants to work on it together.
This paper has a collection of strategies that may be helpful. Looking through the list and although some are simple there are several that look interesting.
From the Abstract:
We present explicit formulas - that are also computer code - for 101 real-life quantitative trading alphas. Their average holding period approximately ranges 0.6-6.4 days. The average pair-wise correlation of these alphas is low, 15.9%. The returns are strongly correlated with volatility, but have no significant dependence on turnover, directly confirming an earlier result by two of us based on a more indirect empirical analysis. We further find empirically that turnover has poor explanatory power for alpha correlations.
great thread, thanks for this!
Could you please tell me what does 'alpha' mean?
For example, there is simple mean-reversion alpha −ln(today􏰑s open / yesterday􏰑s close)
How to trade it??
Or it is just useful signal (=feature) for learning algorithm?
Alpha is a commonly used metric of how much new information is contained in another signal. It is found by performing a linear regression between the return stream generated by the new signal, and existing factors such as the market. The equation might look like this.
R_new = alpha + beta * R_market + beta * R_oil + .
By seeing how much of your returns are historically explained by each of the other factors, you can make an estimate for how much of your returns are coming from new information, which is what is left over in the alpha. For more info on this see lectures 4, 13, and 14 in the Quantopian Lecture Series.
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Not a new one but have been digging in to short-related data lately and found this interesting.
Not really a paper but this is an excellent quandl post on the general process to test trading ideas:
important -!Read the comments.
Forecasting forex using entropy encoding.
Entropy theory of mind. Numerically derives the link between Entropy in physics and finance. Also builds a quantitative model framework that blends entropy, value of judgement/bias, trading decisions and volume. The only paper I've read that models market volume in a somewhat intuitive way.
The link to the PDF is in the first paragraph. Written by Jonathan Kinlay, he lays out the framework for the ARFIMA-GARCH method of volatility estimation and comes to the conclusion that traditional Option Pricing by Black-Scholes is inefficient and proves it by testing a simple options strategy based on the results of his volatility forecasts.
A few studies of mine these models actually traded real money for a long time like 20 years, not hypothetically.
Here is the link to Li-Xin Wang latest paper Modeling Stock Price Dynamics with Fuzzy Opinion Networks. pdf.
Built to illustrate the idea of trading standard deviation, here is the link to a simple Crude Oil strategy with a z of 1.5.
Built to illustrate the ideas of trading relationships, fundamentals, yesterday and seasonals, here is the link to a second simple Crude Oil strategy. This one has a z of 2.2.
Built to illustrate the ideas of trading a seasonal, trading volatility, and trading yesterday, here is the link to a third simple Crude Oil strategy. This one has a z of 2.3.
Built to illustrate the ideas of trading the tails of a candlestick and trading volatility, here is the link to a fourth simple Crude Oil strategy. This one has a z of 3.0.
Built to illustrate the ideas of portfolios of systems and reusing systems, here is the link to the portfolio of the four previously described Crude Oil strategies. The portfolio has an annual return of 13.6%, a max drawdown of 9.2% and a Sharpe of 1.4 from years 2006 thru February 2016.
Built to show the idea of trading the tail of a candlestick instead of the body when volatility leaves a big tail after the natural gas supply report on Wednesday, here is the link to the first simple Natural Gas strategy. This strategy has a z of 2.8.
Built to illustrate the ideas of trading other traders and trading a fundamental, this Natural Gas system trades the positioning prior to the Wednesday supply report. Aqui está o link. This strategy has a z of 1.8.
does this site have a vocabulary section. like what is a z score.
A z-score is a statistics term, it measures how many standard deviations a value is from the mean of a set of values. Z = 0 means same as the mean, Z = 1 means the value is 1 standard deviation above the mean, etc.
I promise I'm not trying to be snarky, but you can learn that yourself in about 3 seconds by searching "z score" in Google. That will probably be true for most of the finance and statistics terms you see here. Some of them will be complex (like how a GARCH process works) but most will not.
It's normally just the (innovation - mean) / standard deviation, but I think Henry has made up his own definition, I am not sure what he is referring to.
z score is the statistical significance of the test/system. Greater than 1.6 means roughly 95% chance results aren't random.
Thank you both. i conclude that the z score is a way of quantifying the quality of a back test so you can know if you do the same thing by flipping a coin (or not). Sorry i have to reduce everything to some oversimplified format.
I used to trade a a local on the NYFE and now live in Colombia S America. Medellin to be exact. I own a coffee farm called Finca Milena and will put you up if you come down here and get me caught up on quants, algos, thoery etc etc. By the way Mat I did google z score and it came up as a theory for quantifying a company´s future chances of filing for bankruptcy and no offense taken. I wonder what the z score is for that algo.
Fair point - a guy named Edward Altman didn't really do anyone any favors when he also named his bankruptcy prediction model the "z score".
@William, Here is a simple example of zscore of an asset, others will comment if its wrong in any way.
i assume from this that you would want to see a z score of 1 or better to conclude that the system is better than just any random approach. i. e. coin toss.
You should change.
zscore = (series - mean) / std.
Backtest of Darrell's z-score algo w/ z = (series-mean)/std dev.
This third Natural Gas system illustrates the ideas of trading relationships, trading change and trading rate of change between Natural Gas and Crude Oil. This strategy has a z of 2.2. Rules and results are Here.
It's not clear how dependent this strategy is on the recent regime.
We've actually already done a bunch of work implementing the paper you posted, Pravin. Figured linking to it might be useful to some folks.
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We've actually already done a bunch of work implementing the paper you posted, Pravin. Figured linking to it might be useful to some folks.
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Can't be traded with Quantopian, but looks legit.
Looking forward to the actual talk, to find out what the method is! :) (Marcos Lopez de Prado of Guggenheim Partners at Global Derivatives 2016)
Thanks for sharing, Simon.
Dr. Lopez del Prado's website is here.
Knowing de Prado's stuff, which is very good, he'll be making the point that mean variance analysis doesn't work in practice any more. It's easy to overfit it to some historical period by naively optimizing, but will have little correlation to out of sample performance. This is similar to Thomas Wiecki's recent paper on how sharpe ratio also has no correlation between in and out of sample performance.
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I am curious what his suggestion/replacement is. Bootstrapping works great for avoiding overfitting, but you end up with pretty average portfolios.
I suspect just not using mean-variance and using other more sophisticated portfolio selection techniques. Correlation reduction filters, sector neutrality filters, etc.
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The book, Systematic Trading , by Robert Carver, was recommended to me by Simon, and I just finished an entire chapter dedicated to over-fitting. There is a quantitative discussion of relevant backtest time scales to distinguish one approach from another. And approaches to avoiding fitting to a single historical period. Etc. Flipping ahead in the book, bootstrapping is covered, as well. The author seems to be very sober and realistic and is not promoting particular strategies, per se (althoug he does distinguish styles of trading). The focus is on the process and the pitfalls. It is very approachable from a technical standpoint. No fancy math/statistics. It might be a good starting point for many Quantopian users who are aspiring quants.
Agree with you on that book Grant. Must say there are parts that I have difficulty getting my head around. A practitioner's book. His blog is excellent as well.
@Vladimir, I was trying to understand how the z-score can be applied to the simple XLP+TLT portfolio algo you posted elsewhere. Would you be able to add the z-score code to it and repost here?
Also, if we are looking for a z-score of >1.6, what are we looking for? That the z-score curve stays above 1.6 most of the time? Or something different? Desde já, obrigado..
@rb rb, z-score is really just a measurement of how "rare" an event is in terms of it's distribution. So if you have a z-score >1.6 it would mean that it has a roughly 5% chance of occurring, so a relatively "rare" event indeed (for those who are not old enough to have used this in math class #throwback, the z-table is a great way to illustrate a z-score for normal distribution. In this case, this is a positive table so one would do 0.50 - p(z = 1.6) = 0.50 - 0.4452 = 0.0548 access-excel. tips/wp-content/uploads/2015/09/z-score-02.png).
Applied to any trading strategy, z-scores are a common way to assign a statistical probability value of something occurring, which can act as a "confidence" interval. Using Henry Casten's quick z-score example from above, the attached is an algorithm that shorts SPY when the z-score > 1.6 and long when z-score < -1.6, and closes out positions when -1.4<zscore<1.4, based on the assumption that it is "rare" event and SPY will revert to it's mean price over time.
Z scores can only be interpreted as a measure of event rarity when the underlying distribution of data is known. In most cases distributions in finance are not normally behaved, so assuming normality will not be a good estimator of the rarity of an event. It is better often to think of a z score as a measure of extremity, and only convert to actual rarity when you know more about the data generating process.
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Yes thats right. Pardon my oversimplification :)
No problem, it's a super common and easy to miss mistake that shows up a lot in professional finance practice. Can lead to nasty surprises when you get hit with way more extreme events than you expect.
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One of my favourite papers that had a huge impact on my FX trading, unfortunately quantopian doesn't have FX (or FX futures) yet as this doesn't apply to equities.
Stop-Loss Orders and Price Cascades in Currency Markets.
I also found this paper quite interesting.
I'm also not sure if this has been posted here.
Grant, nice paper - no surprise that downside returns are followed by positive returns - buy and hold an its simplest and best (if not buy and hold, then long bias "algos" are affected by the general market to such extent that they end up resembling buy and hold, less transaction costs)! The more subtle issue is that upside returns contain no information about future returns, which means that they 1. are not skilled at taking profit, or 2. taking profits results in subsequent poor decision making. both of which make sense.
Here's a strategy idea/exploration called Ebb and Flow. It trades ES and Bonds when both are at extremes and is Interesting because it goes long stocks and bonds.
The idea, rules and results are here (henrycarstens): wp. me/p6O8fA-aT.
101 Trading Ideas.
I am thinking about implementing a macro trading strategy that will produce trading signals based on changes in measures such as: risk premium, interest rates, margin requirements and haircuts of pledged collateral.
At the moment for the universe of stocks to trade that I have in mind is (can be expanded): shadow banking ETFs, safe asset bond ETFs, clearing houses, financial institutions in the repo business, derivatives trading hedge funds and other heavily OTC involved companies.
I am not sure where to find data on haircuts and margin requirements, but I've seen an announcement from IB that they will be offering OTC data:
The idea comes from my master thesis which is titled: "The Decline of Safe Assets and Shortage of Collateral". I've been heavily engaged with this topic for years now and I think that it explains the modern macro world pretty well, so a trading strategy based on it should be profitable.
I am looking for comments, suggestions or questions from other Quantopian traders. This is still just an idea, there are some questions still to be answered like: whats going to be the universe of stocks, where will I find data, how will signals be interpreted etc. but I think that there's a lot of potential and I haven't seen many macro strategies on Quantopian.
Here's a strategy idea called Silver and Gold and trades Gold based on momentum, pullbacks and Silver. It might be really interesting to adapt to silver and gold equities.
The idea, rules and results are here (henrycarstens): [wp. me/p6O8fA-b5][1]
101 Trading Ideas.
Here's a strategy idea called Corn Predator-Prey that trades corn based on the agriculture ecosystem viewed as a predator-prey model. Wheat and soybeans are the prey and the dollar is the predator.
The idea, rules and results are here (henrycarstens): [wp. me/p6O8fA-b8][1]
101 Trading Ideas.
Here's a strategy idea called Effectiveness that trades the dollar based on its relative ease of movement vs bonds.
The idea, fully disclosed rules and results are here (henrycarstens): wp. me/p6O8fA-bh.
101 Trading Ideas.
Here's another dollar strategy that tries to find the beginning of a trend in the dollar.
The idea, fully disclosed rules and results are here (henrycarstens): wp. me/p6O8fA-bn.
101 Trading Ideas.
Here's a strategy idea called Econ101 based on the Krebs Cycle idea from 101 Trading Ideas. Econ101 uses the employment report and the dollar to trade bonds. Strategy idea with rules.
101 Trading Ideas.
Here's a strategy idea based on camoflage: How does the market camouflage it's moves? When crude oil and natural gas move in opposite directions is it a signal or camouflage?
Idea, rules and notes are here (henrycarstens): wp. me/p6O8fA-bv.
101 Trading Ideas.
Here's a strategy idea based on trading tomorrow: How does gold react when bonds go the opposite direction?
Idea, rules and notes are here (henrycarstens): wp. me/p6O8fA-c5.
101 Trading Ideas.
Here's a strategy idea for gold based on fear: How does gold react to fear?
Idea, rules, and notes are here (henrycarstens): wp. me/p6O8fA-cn.
101 Trading Ideas.
Everything you need to know about trading ideas:
How to measure when you need new trading ideas,
Ways to create trading ideas,
Ways to measure the effectiveness of trading idea creation,
Ways to measure the effectiveness of trading ideas.
101 Trading Ideas.
arxiv/pdf/1212.2129v2.pdf Mostly posting this so I don't forget about it lol.
I had posted this in the public forum, but here might be more beneficial.
I just been introduced to Robinhood and caught wind of the Quantopian intergration.
I do not know Python at all, but I am an options trader that uses the MACD using the values of 9, 20, 6 for my entries and an 11 MA as my exit position.
I would like to take this strategy and turn it into an algorithm and have it running in Robinhood.
The strategy would work like this:
A entry uses 20% of available buying power (if a robinhood instant account, PDT counter should be no greater than 1 for safety purposes)
A buy order is triggered when MACD has a crossover and stock price is above 11MA.
And when stock price falls below 11 MA, liquidates position.
If MACD signals buy, but stock price is below 11MA it's ignored.
I have attached a photo, for a visual description - imgur/a/nI6X6.
So stocks that are high liquidity, high momentum like FB, AAPL, NFLX, GOOG/GOOGL, BABA, PCLN, AMZN, TSLA, etc, waits to meet criteria, rinse and repeat.
The reason for the 9, 20, 6 is this triggers on the first candle, and the 11 MA minimizes the potential loss incurred.
Any help would be greatly appreciated. Obrigado.
This thread has gotten a bit off-topic; can we please keep it to simple links to actual papers detailing a trading strategy, rather than links to personal/promotional websites, requests for help, or other clutter.
EDIT: not to be rude, but there is an entire forum wherein one can post such things. I created this thread to be a focused place to find academic & practitioner research.
Sorry, I thought this would fall under a strategy idea.
If managers use non-public information or misvaluation to time a.
firm’s corporate actions, it is likely that equity issues will precede.
bad earnings while buyback announcements will precede good earnings.
Consistent with this expectation, we find evidence of earnings.
predictability: the market reaction to earnings following buyback.
announcements is higher by 4.56% than the reaction to earnings.
following equity issuance over a 25-trading day window (-10, 15). O.
difference in market reactions to earnings is smaller at 1.85% when a.
5-day window (0, 5) is considered. Short-term stock returns reported.
in this paper are more meaningful and sidestep the sensitivity of.
long-term returns to benchmarking concerns documented in the.
O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta para fornecer serviços de consultoria de investimento pela Quantopian. Além disso, o material não oferece opinião com relação à adequação de qualquer investimento específico ou de segurança. Nenhuma informação aqui contida deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou se abster de qualquer ação relacionada ao investimento, pois nenhuma das suas afiliadas está comprometida em fornecer consultoria de investimento, atuar como um consultor para qualquer plano ou entidade sujeita a o Employee Retirement Income Security Act de 1974, conforme alterado, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em uma capacidade fiduciária com relação aos materiais aqui apresentados. Se você for um investidor individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado com a Quantopian sobre se qualquer ideia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não garante a exatidão ou integridade das opiniões expressas no site. As opiniões estão sujeitas a alterações e podem ter se tornado não confiáveis ​​por várias razões, incluindo mudanças nas condições de mercado ou circunstâncias econômicas.
An implementation of an idea triggered by the Clustering Illusion from List of Biases using crude oil etf's.
101 Trading Ideas.
An intraday trading model based on Artificial Immune Systems.
it looks promising.
Do you have a PDF source for this paper? I can't find it via my usual sources? It looks interesting and I may implement it, but like to keep original sources around for reference.
@ Steven Shack sorry i don't have.
i was wondering how to implement the futures based ideas. is it possible in quantopian? i know theyve been talking about futures for a while. are there other resources similar to quantopian that have some sort of backtesting like quantopian, that allows for algo-trading futures? or options?
OPTIMAL EXECUTION HORIZON.
by Easley, López de Prado, and O'Hara.
This approach may be a strong complement to any short-term trading strategy.
The authors do a good job of laying out their intent:
"Execution traders know that market impact greatly depends on whether.
their orders lean with or against the market. We introduce the OEH.
model, which incorporates this fact when determining the optimal.
trading horizon for an order, an input required by many sophisticated.
and apparent result:
"Our empirical study shows that OEH allows traders to achieve greater.
profits on their information, as compared to VWAP. If the trader’s.
information is right, OEH will allow her to capture greater profits on.
that trade. If her information is inaccurate, OEH will deliver smaller.
losses than VWAP. OEH is not an investment strategy on its own, but.
delivers substantial “execution alpha” by boosting the performance of.
Authors: Eric C. So of MIT and Sean Wang of UNC.
This study documents a six-fold increase in short-term return.
reversals during earnings announcements relative to non-announcement.
períodos. Following prior research, we use reversals as a proxy for.
expected returns market makers demand for providing liquidity. Nosso.
findings highlight significant time-series variation in the magnitude.
of short-term return reversals and suggest that market makers demand.
higher expected returns prior to earnings announcements because of.
increased inventory risks that stem from holding net positions through.
the release of anticipated earnings news. Collectively, our findings.
suggest that uncertainty regarding anticipated information events.
elicits predictable increases in expected returns to liquidity.
provision and that these increases significantly affect the dynamics.
and information content of market prices.
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Just wanted to let you know that we've been putting together a curated list of trading strategy and research ideas from the community. At the moment, it's research that folks from Quantopian have published, but we're hoping to feature some from you. Send suggestions to [email protected]
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NONLINEAR MARKET DYNAMICS BETWEEN STOCK RETURNS AND TRADING VOLUME: EMPIRICAL EVIDENCES FROM ASIAN STOCK MARKETS.
Can Google predict the stock market?
Deviations from Put-Call Parity and Stock Return Predictability.
"Using the difference in implied volatility between pairs of call and put options to measure these deviations we find that stocks with relatively expensive calls outperform stocks with relatively expensive puts by 51 basis points per week"
Upon first-glance, appears particularly germane to the Q program of long-short algos:
"Extending Rules-Based Factor Portfolios to a Long-Short Framework"
Note the section "The Costs and the Risks of Shorting" which is not captured yet (as I understand) in the Q backtester.
Has anyone tried a long/short using estimize's new weekly top10 long/shorts?
Not necessarily a strategy but a paper on decomposition of risk into various factors that can be used for hedging. Anyone volunteers to port this octave code to Python?
@Aqua interesting paper on decomposition of risk. The code is copyrighted; it has a disclaimer but does not state the protections. Can it really be ported to Python AND shared? Not a lawyer here .
Does anyone know any new (or alternative) trading strategy for forex currency market ?
The 7 Reasons Most Machine Learning Funds Fail (Presentation Slides)
45 Pages Posted: 6 Sep 2017.
Marcos Lopez de Prado.
Guggenheim Partners, LLC; Lawrence Berkeley National Laboratory; Harvard University - RCC.
Date Written: September 2, 2017.
The rate of failure in quantitative finance is high, and particularly so in financial machine learning. The few managers who succeed amass a large amount of assets, and deliver consistently exceptional performance to their investors. However, that is a rare outcome, for reasons that will become apparent in this presentation. Over the past two decades, I have seen many faces come and go, firms started and shut down. In my experience, there are 7 critical mistakes underlying most of those failures.
Nice/devastating article Grant. Has anyone here used familiar fractional differentiation when looking at price changes?
Ahead of Print: 2 October 2017.
Estimating Time-Varying Factor Exposures by Andrew Ang, Ananth Madhavan, and Aleksander Sobczyk.
Does anyone try to backtest candle engulfing pattern on forex (or crude oil future) ? I tested using engulfing pattern by pulling historical data from IB but the result is not that good. I am just wondering how to make a better guess on engulfing pattern.
Not a trading paper, but would seem to be relevant in pairs searching and perhaps factor analyses:
Maximal information coefficient (MIC) is an indicator to explore the correlation between pairwise variables in large data sets, and the accuracy of MIC has an impact on the measure of dependence for each pair. To improve the equitability in an acceptable run-time, in this paper, an intelligent MIC (iMIC) is proposed for optimizing the partition on the y-axis to approximate the MIC with good accuracy. It is an iterative algorithm on quadratic optimization to generate a better characteristic matrix. During the process, the iMIC can quickly find out the local optimal value while using a lower number of iterations. It produces results that are close to the true MIC values by searching just.
times, rather than computations required for the previous method. In the compared experiments of 169 indexes about 202 countries from World Health Organization (WHO) data set, the proposed algorithm offers a better solution coupled with a reasonable run-time for MIC, and good performance search for the extreme values in fewer iterations. The iMIC develops the equitability keeping the satisfied accuracy with fast computational speed, potentially benefitting the relationship exploration in big data.
Any good strategy database for crypto trading? or any link where I can study a bit more about it. Muito obrigado.
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Christopher lee forex candlestick made easy

Rather than posting a new topic every time, may as well just post papers and links here. Please keep it to concrete strategy ideas, the more explicit the better, and preferably those that could be implemented in Quantopian!
Good idea and nice paper.
The VIX Futures Basis: Evidence and Trading Strategies should be able to implement something similar using the VIX short-term futures vs medium-term-futures ETFs, and pulling in the VIX prices with fetcher.
EDIT: corrected link, h/t Dennis C.
I've never seen that Turnkey Alpha site before. O que é isso?
And do you mean the Academic Alpha section? (link requires sign-in)
Yes I did, my mistake. It's a free sign-in. They are one half of the guys who wrote Quantitative Value (the other half is Empiritrage), and they regularly write little papers about the sort of exploitable opportunities people here might be interested in. I am not affiliated with them.
Not sure if you've seen it. if not:
If you search the Quantopian Community forum with the keyword "OLMAR" you'll find several threads with Quantopian implementations. I also have some code that I can share.
The author's website: cais. ntu. edu. sg/
Not a trading strategy itself, but interesting ideas about trade sizing.
Some random links.
Tons of strategies here to try out.
Obrigado. would you be willing to provide some specific recommendations from the list above? What are the top 3 you'd recommend reading through carefully, that could be coded in Quantopian (without a heroic effort)?
Sorry, I haven't read them all! Whatever suits your temperament I guess!
I think good old trend following is always fun. It's very practical. In case you haven't checked it out, I noticed that Claus Herther has a great starting point. I'd like to add in measurement of the slope of a trend, momentum, and williams to help add some "trend anticipation" into a standard trend following system.
Just stumbled upon this goldmine of hundreds of papers, most with pdf links, on a variety of topics:
Also, the Kaggle tutorials / free Books are well worth a look:
Note he doesn't actually give the formula for this indicator, so one would have to do some work to try and figure out what he's talking about.
Hi everyone, is ist possible to program the black litterman approach with Quantopian? Tips are highly welcom. Agradeço antecipadamente por sua ajuda.
It should be possible, someone wrote a minimum variance portfolio re-balancing algorithm a few months ago. You'd need to use fetcher to get your index weights for your prior, make sure to fetch them "as-of" the date you are at in the back-test. Then you "just" need to do all the bayesian matrix manipulations, along with your input market views/shades, come up with the target weights, then submit orders to move from your current portfolio to your target portfolio.
It would be an excellent demonstration and example, perhaps you can get the quantopian folks to code it up!
Thank Simon for your comment. I wrote my last thesis about BL so I have the theoretical background. But to be honest with you, I am not quite good in programming. Nevertheless I will try and let the community know.
Cheers Grant. You made my day. I would appreciate more of articles like that.
Thomas Wiecki posted the article first on quantopian/posts/interesting-papers. I just copied the link here. If you have comments on the article, I suggest posting them to Thomas' fio.
Mebane Faber has a few interesting papers at Cambria Investments' website cambriainvestments/research/, especially one of Relative Strength strategies papers. ssrn/sol3/papers. cfm? abstract_id=1585517.
Several of Mebane's systems were implemented on quantopian six to twelve months ago, global TAA, relative value, relative value + TAA. I also wrote some picloud+zipline brute force optimization of the TAA model. If you search for Mebane you should find them. I don't know if they still work in the backtester.
The gist: implement a market-neutral high vs low momentum strategy, but trim the shorts as the market drops. This will, of course, add a strong long-term long-biased mean reversion factor to the system.
Being on the Field When the Game Is Still Under Way. The Financial Press and Stock Markets in Times of Crisis.
This paper looks at the relationship between negative news and stock markets in times of global crisis, such as the 2008/2009 period. We analysed one year of front page banner headlines of three financial newspapers, the Wall Street Journal, Financial Times, and Il Sole24ore to examine the influence of bad news both on stock market volatility and dynamic correlation. Our results show that the press and markets influenced each other in generating market volatility and in particular, that the Wall Street Journal had a crucial effect both on the volatility and correlation between the US and foreign markets. We also found significant differences between newspapers in their interpretation of the crisis, with the Financial Times being significantly pessimistic even in phases of low market volatility. Our results confirm the reflexive nature of stock markets. When the situation is uncertain and unpredictable, market behaviour may even reflect qualitative, big picture, and subjective information such as streamers in a newspaper, whose economic and informative value is questionable.
O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta para fornecer serviços de consultoria de investimento pela Quantopian. Além disso, o material não oferece opinião com relação à adequação de qualquer investimento específico ou de segurança. Nenhuma informação aqui contida deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou se abster de qualquer ação relacionada ao investimento, pois nenhuma das suas afiliadas está comprometida em fornecer consultoria de investimento, atuar como um consultor para qualquer plano ou entidade sujeita a o Employee Retirement Income Security Act de 1974, conforme alterado, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em uma capacidade fiduciária com relação aos materiais aqui apresentados. Se você for um investidor individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado com a Quantopian sobre se qualquer ideia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não garante a exatidão ou integridade das opiniões expressas no site. As opiniões estão sujeitas a alterações e podem ter se tornado não confiáveis ​​por várias razões, incluindo mudanças nas condições de mercado ou circunstâncias econômicas.
In response to Simon's post of Profitable Mean Reversion after Large Price Drops: A Story of Day and Night in the S&P 500, 400 Mid Cap and 600 Small Cap Indices , has anyone coded an algo that replicates the strategy outlined in this paper that they wouldn't mind sharing? There is a clear and consistent dropoff in return as years progress from 2000 toward 2010, and I'm curious to see if this trend has continued in the three years since.
I've noticed that the many cryptocurrency exchanges out there have a significant spread. The spread between Mt. Gox and BTC-e, for example, is typically $100, and can go even higher if Mt. Gox has a surge. That's not even getting into the opportunities for arbitrage trading BTC to LTC (litecoin) and other cryptocurrencies that largely follow the BTC market trends. Personally I'm fascinated by it.
I found this overview of quant investing by Max Dama decal/file/2945.
At page 16 he very briefly explains a possible trading idea through the exploitation of the "first day of the month concept".
"The First Day of the Month. Its probably the most important trading day of the month, as inflows come in from 401(k) plans, IRAs, etc. and mutual fund have to go out there and put this new money into stocks."
Trading idea one:
"Over the past 16 years, buying the close on SPY (the S&P 500 ETF) on the last day of the month and selling one day later would result in a successful trade 63% of the time with an average return of 0.37% (as opposed.
to 0.03% and a 50%-50% success rate if you buy any random day during this period)."
Trading idea two:
"Various conditions take place that improve this result significantly . For instance, one time I was visiting Victors office on the first day of a month and one of his traders showed me a system and said, If you show this to anyone we will have to kill you.
Basically, the system was: If the last half of the last day of the month was negative and the first half of the.
first day of the next month was negative, buy at 11a. m. and hold for the rest of the day. This is an ATM machine.
the trader told me. I leave it to the reader to test this system.""
So e. g. if at 31th of march at 12:am the choosen equity has a negative return for the day and the day after it has a negative return until 11 a. m.
then buy and hold until close.
I tried this using excel and intraday data I got from a russian website giving away free historical prices for the 40 most traded stocks in the US, but obviously.
quantopia is a much better way of trying this simple strategy.
The few stocks that actually had this pattern of negative-negative->buy-hold until close showed a small positive gain.
I didn't calculate the sharpe ratio, but my thinking is that if the sharpe ratio is high and you do this 12 mths a year and use a healthy amount of leverage.
you can make a nice stat arb payoff.
I'm a novice to coding so I haven't made an attempt yet at coding this, so if any of u guys who are fast at this feel free to try it and post a backtest.
Applying Deep Learning to Enhance Momentum Trading Strategies in Stocks.
O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta para fornecer serviços de consultoria de investimento pela Quantopian. Além disso, o material não oferece opinião com relação à adequação de qualquer investimento específico ou de segurança. Nenhuma informação aqui contida deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou se abster de qualquer ação relacionada ao investimento, pois nenhuma das suas afiliadas está comprometida em fornecer consultoria de investimento, atuar como um consultor para qualquer plano ou entidade sujeita a o Employee Retirement Income Security Act de 1974, conforme alterado, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em uma capacidade fiduciária com relação aos materiais aqui apresentados. Se você for um investidor individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado com a Quantopian sobre se qualquer ideia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não garante a exatidão ou integridade das opiniões expressas no site. As opiniões estão sujeitas a alterações e podem ter se tornado não confiáveis ​​por várias razões, incluindo mudanças nas condições de mercado ou circunstâncias econômicas.
This one looks particularly easy to implement in Quantopian, since it's basically just technical analysis.
Looks promising, but probably requires a tick-level backtester/microstructure simulator.
There's a followup or two, and this feels like a repeat but just in case.
Vast collection of academic papers related to quant trading.
Do ETFs Increase Volatility?
We study whether exchange traded funds (ETFs)—an asset of increasing importance—impact the volatility of their underlying stocks. Using identification strategies based on the mechanical variation in ETF ownership, we present evidence that stocks owned by ETFs exhibit significantly higher intraday and daily volatility. We estimate that an increase of one standard deviation in ETF ownership is associated with an increase of 16% in daily stock volatility. The driving channel appears to be arbitrage activity between ETFs and the underlying stocks. Consistent with this view, the effects are stronger for stocks with lower bid-ask spread and lending fees. Finally, the evidence that ETF ownership increases stock turnover suggests that ETF arbitrage adds a new layer of trading to the underlying securities.
Seems ideal for a quantopianification.
Wow excellent, I had not seen this paper. Classic!
I found this pretty interesting, seems relevant.
I don't know how this page hasn't made up here yet, unless I missed it.
Being in/out of the market on certain weeks according to the FOMC meeting calendar. Looks promising, and simple for someone to implement!
Man is it ever hard to find this thread every time, searching doesn't work well. Anyway, not a strategy per se, but a great paper on the VIX ETPs:
EDIT: I was wrong, there is a trading strategy in the second half!
Is there anything in this thread that would be particularly interesting to code in Quantopian and backtest?
I just came across this, Critical Line Algorithm for Portfolio Optimization, it includes a Python implementation. I would check out quantpapers, there's hundreds of papers on there.
Grant, I think that's really a personal question, what sort of trading strategy does someone want to deploy, and how does it fit in with their existing trading strategies? For purely academic interest, I am not sure I would be doing quant trading :)
@Grant, Simon. Anything dealing with Vix, Vix term structure, Vix etn’s would be of much interest.
Well, let me put the question another way. Have any of the ideas listed in this thread been launched as paper/live trading algos at IB? If so, what has been the result? --Grant.
Darell: volatilitymadesimple/ follows a dozen or so VIX ETP strategies, and their own one of course.
Grant: sorry, I haven't done any work in Quantopian for about a year. Can't speak for others.
Hello all, can anyone point me in the direction of an end of day / swing system for the S&P or Dow or Nasdaq? Something with a good win loss ratio would be ideal.
I would appreciate it.
Anyone know if you can import Futures data?
From volatility Made Simple.
"comparing first and second month VIX futures. Traders often use this simple approach to determine whether the VIX futures term-structure is in contango (favoring XIV) or backwardation (favoring VXX)"
Mainly, if we can import front and back month VIX futures to initiate positions on XIV and VXX respectively?
@Sam, I don't know about getting the data from volatility made simple, but you can use Quandl to import the data, or get it directly from CBOE.
Update: You can also get the daily composition of front/back month holdings of the ipath ETNs on their website, that might help you refine your strategy a bit more too. I believe they have the historical holdings as well. This link is for VXX, the others are available as well though. ipathetn/US/16/en/details. app? instrumentId=259118.
Their concept of "Dual Momemtum" is very intriguing. As well, extending it in the manner which is described here:
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Campbell Harvey's website is also a useful site for financial glossaries and papers on risk. people. duke. edu/
It's not clear if this is a mean-reversion strategy on this cointegrated basket, or whether it's a static investment portfolio somehow optimized for low variance.
Simon - have you looked through the "premium" offerings on Quantpedia at all? Am curious whether they are worth the fee or not.
I haven't, no, I was just planning on going through their free stuff to see what anomalies and papers look interesting and suitable.
I really love Tony Cooper's papers, so clear and readable.
Identifying small mean reverting portfolios:
A Simple Way to Estimate Bid-Ask Spreads from Daily High and Low Prices.
Great piece with lots of implementable ideas on co-integration, High frequency implementation etc.
Some ideas about improving pairs trading.
Obrigado pelo artigo! It's a good read.
Both by Jonathan Kinlay.
Not sure where else to put this. I won't classify this as strategy but it's good to know the bid/ask spread % of companies. Useful for HF algo development.
Jonathan Kinlay writes some of the best stuff out there, thanks!
Totally agree with you Simon on Jonathan Kinlay.
Videos and PDFs are available.
Amazing overview of the mathematics available to design quantitative strategies.
Matthieu, that looks like a great resource indeed. The link seems to have changed, here is an updated one:
O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta para fornecer serviços de consultoria de investimento pela Quantopian. Além disso, o material não oferece opinião com relação à adequação de qualquer investimento específico ou de segurança. Nenhuma informação aqui contida deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou se abster de qualquer ação relacionada ao investimento, pois nenhuma das suas afiliadas está comprometida em fornecer consultoria de investimento, atuar como um consultor para qualquer plano ou entidade sujeita a o Employee Retirement Income Security Act de 1974, conforme alterado, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em uma capacidade fiduciária com relação aos materiais aqui apresentados. Se você for um investidor individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado com a Quantopian sobre se qualquer ideia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não garante a exatidão ou integridade das opiniões expressas no site. As opiniões estão sujeitas a alterações e podem ter se tornado não confiáveis ​​por várias razões, incluindo mudanças nas condições de mercado ou circunstâncias econômicas.
Folks, whilst all these seem to be great resources, they need a certain amount of knowledge in Statistics. What is the base amount of statistical knowledge from where one can kick on? Any books or resources for the uninitiated?
Preliminiaries are (I think) basic single and multivariable analysis (maybe some real analysis and intermediate combinatorics), linear algebra then get into basic probability theory and after that statistical inference, stochastic processes (and simulation) and econometrics and after that look at financial mathematics and optimization theory and stochastic partial differential equations. Just Google or go to Amazon etc to find books (with solutions).
I pretty much agree with the order of Patrick.
You can grab the basics on probabilities and statistics on statlect.
Then you can follow the good introduction machine learning class from Andrew Ng on Coursera.
If you want to move to more advanced understanding of learning algorithms you may want to have a look at The Elements of Statistical Learning.
After that (and maybe some stochastic calculus and time series analysis) you should be able to understand most of the articles you are interest in or at least know what to Google to fill the gap.
Market neutral portfolio construction with excel implementation.
Expected skewness and momentum portfolios. Some bonkers-good results in there.
Portfolio Optimization for strategies using sort information on expected returns.
Edit: Subbed to this twitter feed a long time ago and rediscovered it today. They post quant papers from SSRN.
Veja isso! Most of the papers have been mentioned by you guys above.
A couple of good tutorial style resources I found recently:
* "AHL explains", a couple of videos going over key concepts like momentum trading: man/DE/ahl-explains Would be cool to implement them in Quantopian (although we don't have futures yet).
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There are lot of papers and detailed litratures in this link.
I ust came across this 130 30 stretagy thought it would be good place to.
Interesting article about ETF liquidity and the liquidity of underlying securities:
Haven't read the paper yet, but seems to have promising applications to trading.
Not sure if this article is really a strategy, but I found it interesting.
This is a paper by Michael Gayed, CFA and Charlie Bilello, CMT that visits the idea of beta rotation.
The paper was a 2014 Dow Award Winner.
A bunch of articles/papers written by Cliff Asness of AQR. Pretty interesting.
There's already some posts about end of the month stock behavior above, but here's a detailed paper about it:
From the intro: "we find that since July 1926, one could have held the US value-weighted stock index (CRSP) for only seven.
days a month and pocketed the entire market excess return with nearly fifty percent lower volatility.
compared to a buy and hold strategy."
The equity curve graph on page 22 of the paper is eye opening.
A form "risk parity" using Differential Evolution to optimize portfolio contributions to risk.
Another D'Aspremont paper.
Another pair trading algorithm using 2-stage correlation and co-integration based approach on 15 minute OHLC intra-day data on oil sector stocks. They claim monthly 2.67 Sharpe ratio and an annual 9.25 Sharpe ratio for the period between 2012-13. Will be interesting to see if this can be replicated in Quantopian.
Claims that acceleration (difference of returns) has more explanatory power than simple momentum.
Not a 'trading strategy' per se, but an interesting site with some python related code, and some clear thinking.
Hey all. I'm at academic finance conferences quite often these days as part of our academic outreach. I see a lot of interesting papers and would be happy to make some best-of lists the next time I'm at a conference. Would people be interested in lists like this for potential ideas?
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That sounds great Delaney, I'd definitely be interested.
Yup, I read about 5-10 papers a week, always need more!
Great, I'm at FMA in Orlando next week. I'll start up a forum thread and post live once I'm there.
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I hope I'm not being presumptuous but I think everyone following this thread is interested.
Another statistical arbitrage paper but using step-wise regression and variance ratio tests to identify co-integrated baskets. Paper claims a sharpe of 7+ with 50 basis points transaction costs. Quite old paper though.
I've read it (Mean reversion after price drops) multiple times because I'm testing some Josef Rudy's research for my thesis to see if his findings hold water.
Not implementable in Quantopian yet, but perhaps soon. ? :)
Looks interesting! Thank you, Simon.
Delaney that would be fantastic. I've been working on converting the ideas from this paper into Python code.
I'll be adding papers over the next few days.
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Simple idea - buy negative EV stocks and hold for a year! In the microcap segment, it allegedly has mean returns of 60% per trade over the holding period (one year). Probably a wicked drawdown though.
Stocks on Thursdays and Bonds on Fridays.
A simple learning system. Good for learning about market behavior and over-fitting.
The idea is to simulate the composition logic of any ETF/Index stock picks and invest in stcock to be added/deleted from it. Keeping it from the announcement date till 14 days later (when the actual action is done) will result positive retunrs for going long on added stocks and short on deleted ones. The idea is that once stock is announced to be added/deleted to an index , then the index must buy/sell it around 14 days after and the market reacts. buying it before, and sell it at the end of the 14 days announcement.
There are plenty of ETF's so lots of arbitrage is available.
This is the S&P composition logic as example.
if someone did something or wants to work on it together.
This paper has a collection of strategies that may be helpful. Looking through the list and although some are simple there are several that look interesting.
From the Abstract:
We present explicit formulas - that are also computer code - for 101 real-life quantitative trading alphas. Their average holding period approximately ranges 0.6-6.4 days. The average pair-wise correlation of these alphas is low, 15.9%. The returns are strongly correlated with volatility, but have no significant dependence on turnover, directly confirming an earlier result by two of us based on a more indirect empirical analysis. We further find empirically that turnover has poor explanatory power for alpha correlations.
great thread, thanks for this!
Could you please tell me what does 'alpha' mean?
For example, there is simple mean-reversion alpha −ln(today􏰑s open / yesterday􏰑s close)
How to trade it??
Or it is just useful signal (=feature) for learning algorithm?
Alpha is a commonly used metric of how much new information is contained in another signal. It is found by performing a linear regression between the return stream generated by the new signal, and existing factors such as the market. The equation might look like this.
R_new = alpha + beta * R_market + beta * R_oil + .
By seeing how much of your returns are historically explained by each of the other factors, you can make an estimate for how much of your returns are coming from new information, which is what is left over in the alpha. For more info on this see lectures 4, 13, and 14 in the Quantopian Lecture Series.
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Not a new one but have been digging in to short-related data lately and found this interesting.
Not really a paper but this is an excellent quandl post on the general process to test trading ideas:
important -!Read the comments.
Forecasting forex using entropy encoding.
Entropy theory of mind. Numerically derives the link between Entropy in physics and finance. Also builds a quantitative model framework that blends entropy, value of judgement/bias, trading decisions and volume. The only paper I've read that models market volume in a somewhat intuitive way.
The link to the PDF is in the first paragraph. Written by Jonathan Kinlay, he lays out the framework for the ARFIMA-GARCH method of volatility estimation and comes to the conclusion that traditional Option Pricing by Black-Scholes is inefficient and proves it by testing a simple options strategy based on the results of his volatility forecasts.
A few studies of mine these models actually traded real money for a long time like 20 years, not hypothetically.
Here is the link to Li-Xin Wang latest paper Modeling Stock Price Dynamics with Fuzzy Opinion Networks. pdf.
Built to illustrate the idea of trading standard deviation, here is the link to a simple Crude Oil strategy with a z of 1.5.
Built to illustrate the ideas of trading relationships, fundamentals, yesterday and seasonals, here is the link to a second simple Crude Oil strategy. This one has a z of 2.2.
Built to illustrate the ideas of trading a seasonal, trading volatility, and trading yesterday, here is the link to a third simple Crude Oil strategy. This one has a z of 2.3.
Built to illustrate the ideas of trading the tails of a candlestick and trading volatility, here is the link to a fourth simple Crude Oil strategy. This one has a z of 3.0.
Built to illustrate the ideas of portfolios of systems and reusing systems, here is the link to the portfolio of the four previously described Crude Oil strategies. The portfolio has an annual return of 13.6%, a max drawdown of 9.2% and a Sharpe of 1.4 from years 2006 thru February 2016.
Built to show the idea of trading the tail of a candlestick instead of the body when volatility leaves a big tail after the natural gas supply report on Wednesday, here is the link to the first simple Natural Gas strategy. This strategy has a z of 2.8.
Built to illustrate the ideas of trading other traders and trading a fundamental, this Natural Gas system trades the positioning prior to the Wednesday supply report. Aqui está o link. This strategy has a z of 1.8.
does this site have a vocabulary section. like what is a z score.
A z-score is a statistics term, it measures how many standard deviations a value is from the mean of a set of values. Z = 0 means same as the mean, Z = 1 means the value is 1 standard deviation above the mean, etc.
I promise I'm not trying to be snarky, but you can learn that yourself in about 3 seconds by searching "z score" in Google. That will probably be true for most of the finance and statistics terms you see here. Some of them will be complex (like how a GARCH process works) but most will not.
It's normally just the (innovation - mean) / standard deviation, but I think Henry has made up his own definition, I am not sure what he is referring to.
z score is the statistical significance of the test/system. Greater than 1.6 means roughly 95% chance results aren't random.
Thank you both. i conclude that the z score is a way of quantifying the quality of a back test so you can know if you do the same thing by flipping a coin (or not). Sorry i have to reduce everything to some oversimplified format.
I used to trade a a local on the NYFE and now live in Colombia S America. Medellin to be exact. I own a coffee farm called Finca Milena and will put you up if you come down here and get me caught up on quants, algos, thoery etc etc. By the way Mat I did google z score and it came up as a theory for quantifying a company´s future chances of filing for bankruptcy and no offense taken. I wonder what the z score is for that algo.
Fair point - a guy named Edward Altman didn't really do anyone any favors when he also named his bankruptcy prediction model the "z score".
@William, Here is a simple example of zscore of an asset, others will comment if its wrong in any way.
i assume from this that you would want to see a z score of 1 or better to conclude that the system is better than just any random approach. i. e. coin toss.
You should change.
zscore = (series - mean) / std.
Backtest of Darrell's z-score algo w/ z = (series-mean)/std dev.
This third Natural Gas system illustrates the ideas of trading relationships, trading change and trading rate of change between Natural Gas and Crude Oil. This strategy has a z of 2.2. Rules and results are Here.
It's not clear how dependent this strategy is on the recent regime.
We've actually already done a bunch of work implementing the paper you posted, Pravin. Figured linking to it might be useful to some folks.
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We've actually already done a bunch of work implementing the paper you posted, Pravin. Figured linking to it might be useful to some folks.
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Can't be traded with Quantopian, but looks legit.
Looking forward to the actual talk, to find out what the method is! :) (Marcos Lopez de Prado of Guggenheim Partners at Global Derivatives 2016)
Thanks for sharing, Simon.
Dr. Lopez del Prado's website is here.
Knowing de Prado's stuff, which is very good, he'll be making the point that mean variance analysis doesn't work in practice any more. It's easy to overfit it to some historical period by naively optimizing, but will have little correlation to out of sample performance. This is similar to Thomas Wiecki's recent paper on how sharpe ratio also has no correlation between in and out of sample performance.
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I am curious what his suggestion/replacement is. Bootstrapping works great for avoiding overfitting, but you end up with pretty average portfolios.
I suspect just not using mean-variance and using other more sophisticated portfolio selection techniques. Correlation reduction filters, sector neutrality filters, etc.
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The book, Systematic Trading , by Robert Carver, was recommended to me by Simon, and I just finished an entire chapter dedicated to over-fitting. There is a quantitative discussion of relevant backtest time scales to distinguish one approach from another. And approaches to avoiding fitting to a single historical period. Etc. Flipping ahead in the book, bootstrapping is covered, as well. The author seems to be very sober and realistic and is not promoting particular strategies, per se (althoug he does distinguish styles of trading). The focus is on the process and the pitfalls. It is very approachable from a technical standpoint. No fancy math/statistics. It might be a good starting point for many Quantopian users who are aspiring quants.
Agree with you on that book Grant. Must say there are parts that I have difficulty getting my head around. A practitioner's book. His blog is excellent as well.
@Vladimir, I was trying to understand how the z-score can be applied to the simple XLP+TLT portfolio algo you posted elsewhere. Would you be able to add the z-score code to it and repost here?
Also, if we are looking for a z-score of >1.6, what are we looking for? That the z-score curve stays above 1.6 most of the time? Or something different? Desde já, obrigado..
@rb rb, z-score is really just a measurement of how "rare" an event is in terms of it's distribution. So if you have a z-score >1.6 it would mean that it has a roughly 5% chance of occurring, so a relatively "rare" event indeed (for those who are not old enough to have used this in math class #throwback, the z-table is a great way to illustrate a z-score for normal distribution. In this case, this is a positive table so one would do 0.50 - p(z = 1.6) = 0.50 - 0.4452 = 0.0548 access-excel. tips/wp-content/uploads/2015/09/z-score-02.png).
Applied to any trading strategy, z-scores are a common way to assign a statistical probability value of something occurring, which can act as a "confidence" interval. Using Henry Casten's quick z-score example from above, the attached is an algorithm that shorts SPY when the z-score > 1.6 and long when z-score < -1.6, and closes out positions when -1.4<zscore<1.4, based on the assumption that it is "rare" event and SPY will revert to it's mean price over time.
Z scores can only be interpreted as a measure of event rarity when the underlying distribution of data is known. In most cases distributions in finance are not normally behaved, so assuming normality will not be a good estimator of the rarity of an event. It is better often to think of a z score as a measure of extremity, and only convert to actual rarity when you know more about the data generating process.
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Yes thats right. Pardon my oversimplification :)
No problem, it's a super common and easy to miss mistake that shows up a lot in professional finance practice. Can lead to nasty surprises when you get hit with way more extreme events than you expect.
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One of my favourite papers that had a huge impact on my FX trading, unfortunately quantopian doesn't have FX (or FX futures) yet as this doesn't apply to equities.
Stop-Loss Orders and Price Cascades in Currency Markets.
I also found this paper quite interesting.
I'm also not sure if this has been posted here.
Grant, nice paper - no surprise that downside returns are followed by positive returns - buy and hold an its simplest and best (if not buy and hold, then long bias "algos" are affected by the general market to such extent that they end up resembling buy and hold, less transaction costs)! The more subtle issue is that upside returns contain no information about future returns, which means that they 1. are not skilled at taking profit, or 2. taking profits results in subsequent poor decision making. both of which make sense.
Here's a strategy idea/exploration called Ebb and Flow. It trades ES and Bonds when both are at extremes and is Interesting because it goes long stocks and bonds.
The idea, rules and results are here (henrycarstens): wp. me/p6O8fA-aT.
101 Trading Ideas.
I am thinking about implementing a macro trading strategy that will produce trading signals based on changes in measures such as: risk premium, interest rates, margin requirements and haircuts of pledged collateral.
At the moment for the universe of stocks to trade that I have in mind is (can be expanded): shadow banking ETFs, safe asset bond ETFs, clearing houses, financial institutions in the repo business, derivatives trading hedge funds and other heavily OTC involved companies.
I am not sure where to find data on haircuts and margin requirements, but I've seen an announcement from IB that they will be offering OTC data:
The idea comes from my master thesis which is titled: "The Decline of Safe Assets and Shortage of Collateral". I've been heavily engaged with this topic for years now and I think that it explains the modern macro world pretty well, so a trading strategy based on it should be profitable.
I am looking for comments, suggestions or questions from other Quantopian traders. This is still just an idea, there are some questions still to be answered like: whats going to be the universe of stocks, where will I find data, how will signals be interpreted etc. but I think that there's a lot of potential and I haven't seen many macro strategies on Quantopian.
Here's a strategy idea called Silver and Gold and trades Gold based on momentum, pullbacks and Silver. It might be really interesting to adapt to silver and gold equities.
The idea, rules and results are here (henrycarstens): [wp. me/p6O8fA-b5][1]
101 Trading Ideas.
Here's a strategy idea called Corn Predator-Prey that trades corn based on the agriculture ecosystem viewed as a predator-prey model. Wheat and soybeans are the prey and the dollar is the predator.
The idea, rules and results are here (henrycarstens): [wp. me/p6O8fA-b8][1]
101 Trading Ideas.
Here's a strategy idea called Effectiveness that trades the dollar based on its relative ease of movement vs bonds.
The idea, fully disclosed rules and results are here (henrycarstens): wp. me/p6O8fA-bh.
101 Trading Ideas.
Here's another dollar strategy that tries to find the beginning of a trend in the dollar.
The idea, fully disclosed rules and results are here (henrycarstens): wp. me/p6O8fA-bn.
101 Trading Ideas.
Here's a strategy idea called Econ101 based on the Krebs Cycle idea from 101 Trading Ideas. Econ101 uses the employment report and the dollar to trade bonds. Strategy idea with rules.
101 Trading Ideas.
Here's a strategy idea based on camoflage: How does the market camouflage it's moves? When crude oil and natural gas move in opposite directions is it a signal or camouflage?
Idea, rules and notes are here (henrycarstens): wp. me/p6O8fA-bv.
101 Trading Ideas.
Here's a strategy idea based on trading tomorrow: How does gold react when bonds go the opposite direction?
Idea, rules and notes are here (henrycarstens): wp. me/p6O8fA-c5.
101 Trading Ideas.
Here's a strategy idea for gold based on fear: How does gold react to fear?
Idea, rules, and notes are here (henrycarstens): wp. me/p6O8fA-cn.
101 Trading Ideas.
Everything you need to know about trading ideas:
How to measure when you need new trading ideas,
Ways to create trading ideas,
Ways to measure the effectiveness of trading idea creation,
Ways to measure the effectiveness of trading ideas.
101 Trading Ideas.
arxiv/pdf/1212.2129v2.pdf Mostly posting this so I don't forget about it lol.
I had posted this in the public forum, but here might be more beneficial.
I just been introduced to Robinhood and caught wind of the Quantopian intergration.
I do not know Python at all, but I am an options trader that uses the MACD using the values of 9, 20, 6 for my entries and an 11 MA as my exit position.
I would like to take this strategy and turn it into an algorithm and have it running in Robinhood.
The strategy would work like this:
A entry uses 20% of available buying power (if a robinhood instant account, PDT counter should be no greater than 1 for safety purposes)
A buy order is triggered when MACD has a crossover and stock price is above 11MA.
And when stock price falls below 11 MA, liquidates position.
If MACD signals buy, but stock price is below 11MA it's ignored.
I have attached a photo, for a visual description - imgur/a/nI6X6.
So stocks that are high liquidity, high momentum like FB, AAPL, NFLX, GOOG/GOOGL, BABA, PCLN, AMZN, TSLA, etc, waits to meet criteria, rinse and repeat.
The reason for the 9, 20, 6 is this triggers on the first candle, and the 11 MA minimizes the potential loss incurred.
Any help would be greatly appreciated. Obrigado.
This thread has gotten a bit off-topic; can we please keep it to simple links to actual papers detailing a trading strategy, rather than links to personal/promotional websites, requests for help, or other clutter.
EDIT: not to be rude, but there is an entire forum wherein one can post such things. I created this thread to be a focused place to find academic & practitioner research.
Sorry, I thought this would fall under a strategy idea.
If managers use non-public information or misvaluation to time a.
firm’s corporate actions, it is likely that equity issues will precede.
bad earnings while buyback announcements will precede good earnings.
Consistent with this expectation, we find evidence of earnings.
predictability: the market reaction to earnings following buyback.
announcements is higher by 4.56% than the reaction to earnings.
following equity issuance over a 25-trading day window (-10, 15). O.
difference in market reactions to earnings is smaller at 1.85% when a.
5-day window (0, 5) is considered. Short-term stock returns reported.
in this paper are more meaningful and sidestep the sensitivity of.
long-term returns to benchmarking concerns documented in the.
O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta para fornecer serviços de consultoria de investimento pela Quantopian. Além disso, o material não oferece opinião com relação à adequação de qualquer investimento específico ou de segurança. Nenhuma informação aqui contida deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou se abster de qualquer ação relacionada ao investimento, pois nenhuma das suas afiliadas está comprometida em fornecer consultoria de investimento, atuar como um consultor para qualquer plano ou entidade sujeita a o Employee Retirement Income Security Act de 1974, conforme alterado, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em uma capacidade fiduciária com relação aos materiais aqui apresentados. Se você for um investidor individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado com a Quantopian sobre se qualquer ideia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não garante a exatidão ou integridade das opiniões expressas no site. As opiniões estão sujeitas a alterações e podem ter se tornado não confiáveis ​​por várias razões, incluindo mudanças nas condições de mercado ou circunstâncias econômicas.
An implementation of an idea triggered by the Clustering Illusion from List of Biases using crude oil etf's.
101 Trading Ideas.
An intraday trading model based on Artificial Immune Systems.
it looks promising.
Do you have a PDF source for this paper? I can't find it via my usual sources? It looks interesting and I may implement it, but like to keep original sources around for reference.
@ Steven Shack sorry i don't have.
i was wondering how to implement the futures based ideas. is it possible in quantopian? i know theyve been talking about futures for a while. are there other resources similar to quantopian that have some sort of backtesting like quantopian, that allows for algo-trading futures? or options?
OPTIMAL EXECUTION HORIZON.
by Easley, López de Prado, and O'Hara.
This approach may be a strong complement to any short-term trading strategy.
The authors do a good job of laying out their intent:
"Execution traders know that market impact greatly depends on whether.
their orders lean with or against the market. We introduce the OEH.
model, which incorporates this fact when determining the optimal.
trading horizon for an order, an input required by many sophisticated.
and apparent result:
"Our empirical study shows that OEH allows traders to achieve greater.
profits on their information, as compared to VWAP. If the trader’s.
information is right, OEH will allow her to capture greater profits on.
that trade. If her information is inaccurate, OEH will deliver smaller.
losses than VWAP. OEH is not an investment strategy on its own, but.
delivers substantial “execution alpha” by boosting the performance of.
Authors: Eric C. So of MIT and Sean Wang of UNC.
This study documents a six-fold increase in short-term return.
reversals during earnings announcements relative to non-announcement.
períodos. Following prior research, we use reversals as a proxy for.
expected returns market makers demand for providing liquidity. Nosso.
findings highlight significant time-series variation in the magnitude.
of short-term return reversals and suggest that market makers demand.
higher expected returns prior to earnings announcements because of.
increased inventory risks that stem from holding net positions through.
the release of anticipated earnings news. Collectively, our findings.
suggest that uncertainty regarding anticipated information events.
elicits predictable increases in expected returns to liquidity.
provision and that these increases significantly affect the dynamics.
and information content of market prices.
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Just wanted to let you know that we've been putting together a curated list of trading strategy and research ideas from the community. At the moment, it's research that folks from Quantopian have published, but we're hoping to feature some from you. Send suggestions to [email protected]
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NONLINEAR MARKET DYNAMICS BETWEEN STOCK RETURNS AND TRADING VOLUME: EMPIRICAL EVIDENCES FROM ASIAN STOCK MARKETS.
Can Google predict the stock market?
Deviations from Put-Call Parity and Stock Return Predictability.
"Using the difference in implied volatility between pairs of call and put options to measure these deviations we find that stocks with relatively expensive calls outperform stocks with relatively expensive puts by 51 basis points per week"
Upon first-glance, appears particularly germane to the Q program of long-short algos:
"Extending Rules-Based Factor Portfolios to a Long-Short Framework"
Note the section "The Costs and the Risks of Shorting" which is not captured yet (as I understand) in the Q backtester.
Has anyone tried a long/short using estimize's new weekly top10 long/shorts?
Not necessarily a strategy but a paper on decomposition of risk into various factors that can be used for hedging. Anyone volunteers to port this octave code to Python?
@Aqua interesting paper on decomposition of risk. The code is copyrighted; it has a disclaimer but does not state the protections. Can it really be ported to Python AND shared? Not a lawyer here .
Does anyone know any new (or alternative) trading strategy for forex currency market ?
The 7 Reasons Most Machine Learning Funds Fail (Presentation Slides)
45 Pages Posted: 6 Sep 2017.
Marcos Lopez de Prado.
Guggenheim Partners, LLC; Lawrence Berkeley National Laboratory; Harvard University - RCC.
Date Written: September 2, 2017.
The rate of failure in quantitative finance is high, and particularly so in financial machine learning. The few managers who succeed amass a large amount of assets, and deliver consistently exceptional performance to their investors. However, that is a rare outcome, for reasons that will become apparent in this presentation. Over the past two decades, I have seen many faces come and go, firms started and shut down. In my experience, there are 7 critical mistakes underlying most of those failures.
Nice/devastating article Grant. Has anyone here used familiar fractional differentiation when looking at price changes?
Ahead of Print: 2 October 2017.
Estimating Time-Varying Factor Exposures by Andrew Ang, Ananth Madhavan, and Aleksander Sobczyk.
Does anyone try to backtest candle engulfing pattern on forex (or crude oil future) ? I tested using engulfing pattern by pulling historical data from IB but the result is not that good. I am just wondering how to make a better guess on engulfing pattern.
Not a trading paper, but would seem to be relevant in pairs searching and perhaps factor analyses:
Maximal information coefficient (MIC) is an indicator to explore the correlation between pairwise variables in large data sets, and the accuracy of MIC has an impact on the measure of dependence for each pair. To improve the equitability in an acceptable run-time, in this paper, an intelligent MIC (iMIC) is proposed for optimizing the partition on the y-axis to approximate the MIC with good accuracy. It is an iterative algorithm on quadratic optimization to generate a better characteristic matrix. During the process, the iMIC can quickly find out the local optimal value while using a lower number of iterations. It produces results that are close to the true MIC values by searching just.
times, rather than computations required for the previous method. In the compared experiments of 169 indexes about 202 countries from World Health Organization (WHO) data set, the proposed algorithm offers a better solution coupled with a reasonable run-time for MIC, and good performance search for the extreme values in fewer iterations. The iMIC develops the equitability keeping the satisfied accuracy with fast computational speed, potentially benefitting the relationship exploration in big data.
Any good strategy database for crypto trading? or any link where I can study a bit more about it. Muito obrigado.
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