How My Machine Learning Trading Algorithm Outperformed the SP500 For 10 Years

you can read the original article on my blog.

Quant Austrian

the Austrian Quant is named after the Austrian School of Economics which serves as the inspiration for how I structured the portfolio. Concebi uma estratégia comercial composta por 3 fundos de investimento diferentes para obter uma melhor compreensão dos investimentos, da aprendizagem de máquinas e da programação e de como todos eles se combinam no mundo financeiro e tecnológico.os 3 diferentes fundos utilizados nesta estratégia incluem:: O fundo de carteira permanente, o fundo especulativo e o fundo Fundamental. 70% da carteira global foi investida na carteira permanente, com uma ponderação igual de 15% atribuída ao fundo especulativo e Fundamental. O fundo Fundamental ainda está em construção, então eu posso adicionar um seguimento a este ensaio com o desempenho do fundo mais tarde. No entanto, o resto deste artigo baseia-se numa ponderação de carteira de 85% no fundo de carteira permanente e de 15% no fundo especulativo.

também compartilhei o código para este projeto no meu Github.

o fundo de carteira permanente

a carteira permanente é uma ideia de Harry Browne, baseada na Escola Austríaca de Economia, um quadro económico sólido e uma forma muito útil de olhar para a vida em geral. O portfólio permanente não é para investidores que procuram vencer o mercado, evidente pelo grande dinheiro e Ouro holdings; é para pessoas com um horizonte de investimento de longo prazo, que descreve bem o meu estilo de investimento e, portanto, a minha maior alocação.o fundo inspirou-se no caderno permanente quantopian sobre Quantopian e no Livro Da Escola Austríaca para investidores de Rahim Reghezda et. al. que é outro livro que recomendo vivamente. O portfólio também é parcialmente inspirado pelos princípios de todas as condições atmosféricas da Bridgewater de Ray Dalio, que serviu como um quadro útil para gerir a minha exposição ao risco, ao mesmo tempo que visava retornos fortes.no âmbito deste fundo, 30% da carteira foi constituída por acções, obrigações e Ouro, enquanto 10% foi constituída por numerário (ou, mais especificamente, títulos do tesouro a 1-3 anos). A dotação da Escola Austríaca para o Livro dos investidores sugeriu uma ponderação de 25% entre cada classe de activos, mas como sou jovem e tenho poucas responsabilidades, achei que podia ser um pouco mais agressivo e correr um pouco mais de risco. Assim eu baixei minha alocação do dinheiro e aumentei as outras alocações do ativo.

A carteira é reformulado usando o Markowitz estilo algoritmo de otimização para encontrar o mais eficiente fronteira relação entre o risco (desvio padrão) e de retorno.A otimização de Markowitz é um algoritmo interessante porque é baseada em retornos normalmente distribuídos, no entanto os retornos do mercado de ações estão sujeitos à Lei de poder e caudas de gordura. Portanto, é preciso perguntar-se quão precisos são algoritmos como as otimizações de Markowitz; talvez seja apenas para ser usado como heurístico para simplificar problemas muito complexos.

um backtest bastante extenso foi executado, rastreando o desempenho do fundo de 1 de janeiro de 2006 até 2 de junho de 2017.

Update: este é o backtest de antes do Quantopian começar a calcular os dados relacionados com o risco.

O propósito permanente da carteira não é vencer o índice, mas para gerar retornos estáveis a longo prazo. Tendo isto em mente, fiquei muito satisfeito com os resultados do backtest. Apesar de o fundo ter ultrapassado o valor de referência dos espiões em cerca de 500 pontos de base, era significativamente menos arriscado. Mais especificamente, registou um crescimento nos mercados da bull de 2006-2007 e 2010-2017, evitando perdas, no mercado da bear de 2008/2009.

uma das coisas realmente perspicazes que eu aprendi ao pesquisar negociação algorítmica é que boas estratégias tendem a ser muito efêmeras. Os investidores tendem a ser muito perspicazes e, assim, se uma classe de ativos tende a ter um bom desempenho, a estratégia rapidamente fica arbitrada, como outros investidores flock para essa estratégia de negociação. Não prevejo que o portfólio permanente atraiam muitos imitadores devido à abordagem cautelosa que toma mesmo nos mercados de Touros.; os investidores parecem ignorar a significativa protecção que oferecem. Surpreendentemente, este fundo tem consistentemente superado o índice, sem que a liderança tenha sido arbitrada.

atualmente estou testando isso em um ambiente de negociação ao vivo e parece que um período de testes mais longo deve ser usado antes de quaisquer observações conclusivas podem ser feitas. No entanto, com base em dados do passado, os resultados parecem muito promissores e esta é uma estratégia de negociação que me faz pensar seriamente em colocar alguma pele no jogo e testar com dinheiro real.como mencionado anteriormente, tenho uma maior tolerância ao risco, por isso pensei que poderia dedicar uma pequena parte do meu portfólio a especulações puras. O jogo viola rigorosamente os meus princípios de investimento, no entanto, o conhecimento que ganhei e a quantidade de diversão que tive ao construir este portfólio é a minha justificação para a hipocrisia. Lembra-me o tempo em que Jack Bogle estava explicando por que ele investiu na empresa de investimento ativa de seu filho, enquanto pregava o evangelho do index investindo; “se não é consistente, bem, a vida nem sempre é consistente.”

O fundo especulativo é inspirado no tutorial quantopian de programação Python, que eu recomendo para qualquer pessoa que aprenda python e Harrison Kinley é um professor muito bom.

O fundo especulativo usa um algoritmo de classificação de vetores de suporte à aprendizagem de máquinas relativamente simples. O algoritmo é treinado com dados históricos do preço das ações, olhando para o movimento do preço de um estoque nos últimos 10 dias, e aprendendo se o preço das ações aumentou ou diminuiu no 11º dia. Em seguida, o algoritmo pode prever se um preço de ações irá aumentar ou não com base em como o preço melhorou nos últimos 10 dias.

A Support Vector Machine (SVM) classifier was used instead of K-Nearest Neighbours as the computation intensive processes required in Quantopian made speed a high priority and that could best be achieved with the SVMs. Um resumo do código está incluído abaixo, as linhas foram removidos para economizar espaço, mas o código completo pode ser encontrado neste arquivo:

algoritmos Complexos não obstante, os resultados foram muito pobres:

Especulação Fundo

Esta foi decepcionante para mim, porque supostamente elaborado algoritmo de eu usei não poderia mesmo bater um simples impulso de estratégia. Com efeito, quando o fundo de especulação foi combinado com a estratégia dinâmica, reduziu os rendimentos em mais de 5000 pontos de base (50%).

Momentum Fund

Speculation + Momentum Fund

I was also expecting volatility and max drawdown to be even higher in the pure speculation fund because I have been very fascinated by Nassim Taleb’s work and I was very worried about the “black swan” efeito a destruir o meu portfólio. Mark Spitznagel tem um excelente artigo sobre este tema que me ajudou a entender o impacto subestimado dos eventos de risco de cauda nos mercados financeiros.

em curto prazo, especulando em variações de preços de curto prazo eu estava recebendo ~1-2% ganhos de curto prazo, mas expondo-me a situações onde eu poderia rapidamente perder >50%. (Charlie Munger chama isso de pegar moedas na frente de um rolo compressor.)No entanto, a capacidade de encurtar e cobrir minhas posições provou ser muito útil em Março de 2009. Quando o mercado estava a ter as suas maiores perdas, eu tinha os meus maiores ganhos. Embora a minha taxa de alavancagem nunca excedeu ~4%, esta é uma outra estratégia que precisaria ser devidamente testado em um ambiente ao vivo por causa das despesas de taxa de juros e prémios em curto-circuito que poderia ter um impacto material sobre os retornos. Resumindo, aprendi muito e gostei muito de usar o aprendizado de máquina em um exemplo prático de negociação, mas não tente isso em casa.

o fundo Fundamental

a ideia por trás deste fundo era olhar para os fundamentos da empresa para ver quais métricas financeiras são mais preditivas de um aumento no preço das ações. Treinar um algoritmo de aprendizagem de máquina para prever quais características fundamentais da empresa apresentaria um argumento de compra convincente e investir nesses títulos. Curiosamente, consegui que o algoritmo funcionasse no meu ambiente Python na minha linha de comando, mas ainda estou a tentar que o programa funcione em Quantopian para que possa fazer testes mais rigorosos.embora os resultados dos meus testes preliminares fossem promissores, não estou a ficar muito excitado, pois a falta de testes rigorosos num ambiente adequado de testes de fundo significa que é difícil avaliar o quão bem o meu portfólio iria realizar-se de forma realista como uma estratégia de negociação ao vivo. No entanto, a teoria e matemática por trás do algoritmo parece ser som, o que é um bom sinal.depois de ver como os fundos de carteira permanente e de “Momentum” tinham funcionado em comparação com o péssimo desempenho do fundo de especulação, parece loucura combinar estes fundos. Mas novamente, o propósito não era maximizar retornos, mas aprender mais sobre investimento e programação. Foi interessante observar como o portfólio se apresentava em outras métricas.

Decidi concentrar-me no Ratio Sortino em oposição ao mais convencional ratio Sharpe como o Sharpe ratio penaliza tanto de cabeça e desvantagem volatilidade, enquanto o ratio Sortino só penaliza desvantagem de volatilidade. A diferença prática entre os dois, no entanto, não é clara porque tanto as razões Sharpe e Sortino tinham a mesma ordinalidade exata. Se duas listas foram criadas, uma com a razão Sharpe em ordem descendente e outra com a razão Sortino em ordem descendente( ver tabela); ambas as listas teriam a mesma ordem.

Estritamente falando, a Especulação e o Momento em que o Fundo teve o maior retorno acumulado então, parece ser a melhor estratégia. Mas, eu identifiquei meus objetivos como uma estratégia de negociação de longo prazo, com relativamente pouco risco e o fundo de especulação + Momentum violou esse princípio com uma grande retirada máxima de -48.90% e um rácio de sortino de 0,75.a escolha entre o fundo Austríaco de Quant e a carteira permanente é um exemplo de porque as pessoas se referem a investir como mais uma arte do que uma ciência. Enquanto o portfólio permanente superou o Quant austríaco em cerca de 13.000 pontos de base, o Quant austríaco ofereceu muito menos volatilidade e melhor proteção ao lado descendente. Não me sinto inteiramente confortável com as transações de curto prazo empregadas no fundo de Quant austríaco devido aos pagamentos assimétricos; enquanto o fundo de portfólio permanente oferece uma estratégia simplista, compre, mantenha e sleep easy. Assim, estou inclinado a escolher o fundo de carteira permanente.Embora eu ache que devo esperar e ver os dados dos resultados destes dois fundos no ambiente de comércio ao vivo antes de tirar quaisquer conclusões.

“um investimento no conhecimento paga o melhor interesse.”

Benjamin Franklin

Conclusão

eu aprendi muito, enquanto a construção desse projeto e eu tinha um monte de diversão, que é, em última análise, a coisa mais importante. Tangencialmente, outra coisa interessante que aprendi ao pesquisar este projecto é a tendência para os campos financeiros se tornarem excessivamente teóricos e orientados pela equação. Isto é bom nas ciências naturais, como biologia ou física, mas finanças é geralmente uma ciência social, que tem uma maior exposição a eventos de cisne negro e riscos de cauda.lembro a todos que devem ter cuidado e não confundir precisão com precisão. Por fim, termino com o sábio Benjamin Franklin, que nos lembra que “um investimento no conhecimento é o que mais interessa.”

pode ler o artigo original no meu blog.Nota para os editores da Data Science: enquanto permitimos que autores independentes publiquem artigos de acordo com nossas regras e diretrizes, não endossamos a contribuição de cada autor. Você não deve confiar em obras de um autor sem procurar aconselhamento profissional. Veja os Termos do nosso leitor para mais detalhes.

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