Разложение по сингулярным значениям (SVD) может быть применено к одному активу в алгоритмической торговле. Вот пример того, как SVD можно использовать для анализа ежедневной доходности одной акции.

Сжатие данных: Рассмотрим матрицу, которая представляет ежедневную доходность одной акции за определенный период времени. SVD можно использовать для уменьшения размерности данных, чтобы их было легче анализировать. Например, SVD можно использовать для определения наиболее важных факторов, определяющих доходность акций, таких как экономические показатели или настроения на рынке. Затем эта информация может быть использована для разработки торгового алгоритма, который учитывает эти факторы при принятии инвестиционных решений.

Извлечение признаков: SVD также можно использовать для извлечения признаков при анализе отдельного актива. Например, рассмотрим матрицу, которая представляет ежедневную доходность одной акции и нескольких экономических показателей. SVD можно использовать для извлечения наиболее важных характеристик данных, таких как взаимосвязи между запасами и экономическими показателями. Затем эта информация может быть использована для разработки торгового алгоритма, который учитывает эти взаимосвязи при принятии инвестиционных решений.

Разложение по сингулярным значениям (SVD) — это широко используемый математический метод в области алгоритмической торговли. Это разложение вещественной или комплексной матрицы на сингулярные значения и соответствующие сингулярные векторы. SVD широко используется для сжатия данных, шумоподавления и уменьшения размерности, что является важными задачами в области алгоритмической торговли.

В алгоритмической торговле огромное количество данных, генерируемых финансовыми рынками, требует эффективной обработки и анализа. SVD используется в этом контексте для уменьшения размеров данных, чтобы их можно было анализировать и моделировать более легко и эффективно. Уменьшая размерность данных, SVD облегчает выявление закономерностей и взаимосвязей, которые могут быть не сразу очевидны из необработанных данных.

Наиболее распространенное использование SVD в алгоритмической торговле — это извлечение признаков. Уменьшая размерность данных, SVD позволяет трейдерам определять наиболее важные характеристики, которые управляют рынком. Затем эта информация может быть использована для разработки торговых алгоритмов, которые используют эти функции для принятия более обоснованных решений.

Теория вероятностей является важным инструментом в мире алгоритмической торговли. Он обеспечивает математическую основу для понимания риска и управления им, что является важнейшим аспектом любой торговой стратегии. В этой статье мы обсудим, как теория вероятностей используется в алгоритмической торговле и как она может помочь трейдерам принимать более обоснованные решения.

Алгоритмическая торговля предполагает использование компьютерных алгоритмов для совершения сделок на финансовых рынках. Эти алгоритмы предназначены для совершения сделок на основе заранее определенных правил и критериев, которые основаны на различных рыночных данных и других входных данных. Чтобы быть успешными, алгоритмические трейдеры должны понимать риск и управлять им, то есть вероятностью того, что сделка приведет к убытку.

Теория вероятностей предоставляет способ количественной оценки риска в алгоритмической торговле. Это позволяет трейдерам присваивать вероятности различным исходам и принимать решения, основанные на этих вероятностях. Например, трейдер может использовать теорию вероятностей для расчета вероятности того, что данная акция вырастет или упадет в цене за определенный период времени. Затем эта информация может быть использована для принятия обоснованных торговых решений, таких как покупка или продажа конкретной акции.

// Scalping strategy for algotrading

// Define variables for strategy
double stop_loss = 0.5;  // stop loss in percentage
double take_profit = 2;  // take profit in percentage

// On every tick
void OnTick()
{
    // Get the current bid and ask prices
    double bid = Bid;
    double ask = Ask;

    // Get the previous bid and ask prices
    double prev_bid = iBars(Symbol(), PERIOD_M1, 0);
    double prev_ask = iBars(Symbol(), PERIOD_M1, 0);

    // Check if the current bid price is higher than the previous ask price
    if (bid > prev_ask)
    {
        // Open a long position with a stop loss and take profit
        double lot_size = NormalizeDouble(AccountFreeMargin() * 0.01 / MarketInfo(Symbol(), MODE_STOPLEVEL), 2);
        OrderSend(Symbol(), OP_BUY, lot_size, ask, 3, bid * (1 - stop_loss/100), bid * (1 + take_profit/100));
    }
    // Check if the current ask price is lower than the previous bid price
    else if (ask < prev_bid)
    {
        // Open a short position with a stop loss and take profit
        double lot_size = NormalizeDouble(AccountFreeMargin() * 0.01 / MarketInfo(Symbol(), MODE_STOPLEVEL), 2);
        OrderSend(Symbol(), OP_SELL, lot_size, bid, 3, ask * (1 + stop_loss/100), ask * (1 - take_profit/100));
    }
}