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关键词：Algorithmic Algorithm Advanced ADVANCE Trading

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Contents
I Introduction 1
1 Introduction To Advanced Algorithmic Trading . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
   1.1 The Hunt for Alpha . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
   1.2 Why Time Series Analysis, Bayesian Statistics and Machine Learning? . . . . . . 3
    1.2.1 Bayesian Statistics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
    1.2.2 Time Series Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
    1.2.3 Machine Learning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
  1.3 How Is The Book Laid Out? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
  1.4 Required Technical Background . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
    1.4.1 Mathematics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
    1.4.2 Programming . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
  1.5 How Does This Book Differ From "Successful Algorithmic Trading"? . . . . . . . 8
  1.6 Software Installation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
    1.6.1 Installing Python . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
    1.6.2 Installing R . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
  1.7 QSTrader Backtesting Simulation Software . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
    1.7.1 Alternatives . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
  1.8 Where to Get Help . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
II Bayesian Statistics 11
2 Introduction to Bayesian Statistics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.1 What is Bayesian Statistics? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.1.1 Frequentist vs Bayesian Examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
2.2 Applying Bayes’ Rule for Bayesian Inference . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.3 Coin-Flipping Example . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
3 Bayesian Inference of a Binomial Proportion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
3.1 The Bayesian Approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
3.2 Assumptions of the Approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
3.3 Recalling Bayes’ Rule . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
3.4 The Likelihood Function . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
3.4.1 Bernoulli Distribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
3.4.2 Bernoulli Likelihood Function . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
3.4.3 Multiple Flips of the Coin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
3.5 Quantifying our Prior Beliefs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
12
3.5.1 Beta Distribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
3.5.2 Why Is A Beta Prior Conjugate to the Bernoulli Likelihood? . . . . . . . 30
3.5.3 Multiple Ways to Specify a Beta Prior . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
3.6 Using Bayes’ Rule to Calculate a Posterior . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
4 Markov Chain Monte Carlo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
4.1 Bayesian Inference Goals . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
4.2 Why Markov Chain Monte Carlo? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
4.2.1 Markov Chain Monte Carlo Algorithms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
4.3 The Metropolis Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
4.4 Introducing PyMC3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
4.5 Inferring a Binomial Proportion with Markov Chain Monte Carlo . . . . . . . . . 38
4.5.1 Inferring a Binonial Proportion with Conjugate Priors Recap . . . . . . . 39
4.5.2 Inferring a Binomial Proportion with PyMC3 . . . . . . . . . . . . . . . . 40
4.6 Bibliographic Note . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
5 Bayesian Linear Regression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
5.1 Frequentist Linear Regression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
5.2 Bayesian Linear Regression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
5.3 Bayesian Linear Regression with PyMC3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
5.3.1 What are Generalised Linear Models? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
5.3.2 Simulating Data and Fitting the Model with PyMC3 . . . . . . . . . . . . 50
5.4 Bibliographic Note . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
5.5 Full Code . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
6 Bayesian Stochastic Volatility Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
6.1 Stochastic Volatility . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
6.2 Bayesian Stochastic Volatility . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
6.3 PyMC3 Implementation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
6.3.1 Obtaining the Price History . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
6.3.2 Model Specification in PyMC3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
6.3.3 Fitting the Model with NUTS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
6.4 Full Code . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
III Time Series Analysis 71
7 Introduction to Time Series Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
7.1 What is Time Series Analysis? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
7.2 How Can We Apply Time Series Analysis in Quantitative Finance? . . . . . . . . 74
7.3 Time Series Analysis Software . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74
7.4 Time Series Analysis Roadmap . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75
7.5 How Does This Relate to Other Statistical Tools? . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
8 Serial Correlation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77
8.1 Expectation, Variance and Covariance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77
8.1.1 Example: Sample Covariance in R . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 783
8.2 Correlation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
8.2.1 Example: Sample Correlation in R . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
8.3 Stationarity in Time Series . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
8.4 Serial Correlation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82
8.5 The Correlogram . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
8.5.1 Example 1 - Fixed Linear Trend . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
8.5.2 Example 2 - Repeated Sequence . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
8.6 Next Steps . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86
9 Random Walks and White Noise Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
9.1 Time Series Modelling Process . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
9.2 Backward Shift and Difference Operators . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
9.3 White Noise . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89
9.3.1 Second-Order Properties . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89
9.3.2 Correlogram . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90
9.4 Random Walk . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
9.4.1 Second-Order Properties . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
9.4.2 Correlogram . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
9.4.3 Fitting Random Walk Models to Financial Data . . . . . . . . . . . . . . 93
10 Autoregressive Moving Average Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97
10.1 How Will We Proceed? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98
10.2 Strictly Stationary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98
10.3 Akaike Information Criterion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99
10.4 Autoregressive (AR) Models of order p . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99
10.4.1 Rationale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100
10.4.2 Stationarity for Autoregressive Processes . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100
10.4.3 Second Order Properties . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101
10.4.4 Simulations and Correlograms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102
10.4.5 Financial Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106
10.5 Moving Average (MA) Models of order q . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111
10.5.1 Rationale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112
10.5.2 Definition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112
10.5.3 Second Order Properties . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112
10.5.4 Simulations and Correlograms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113
10.5.5 Financial Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117
10.5.6 Next Steps . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123
10.6 Autogressive Moving Average (ARMA) Models of order p, q . . . . . . . . . . . . 124
10.6.1 Bayesian Information Criterion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125
10.6.2 Ljung-Box Test . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125
10.6.3 Rationale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126
10.6.4 Definition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126
10.6.5 Simulations and Correlograms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126
10.6.6 Choosing the Best ARMA(p,q) Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130
10.6.7 Financial Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1324
10.7 Next Steps . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134

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11 Autoregressive Integrated Moving Average and Conditional Heteroskedastic Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135
11.1 Quick Recap . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135
11.2 Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) Models of order p, d, q . . 136
11.2.1 Rationale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136
11.2.2 Definitions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136
11.2.3 Simulation, Correlogram and Model Fitting . . . . . . . . . . . . . . . . . 137
11.2.4 Financial Data and Prediction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139
11.2.5 Next Steps . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144
11.3 Volatility . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144
11.4 Conditional Heteroskedasticity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144
11.5 Autoregressive Conditional Heteroskedastic Models . . . . . . . . . . . . . . . . . 145
11.5.1 ARCH Definition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 145
11.5.2 Why Does This Model Volatility? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 146
11.5.3 When Is It Appropriate To Apply ARCH(1)? . . . . . . . . . . . . . . . . 146
11.5.4 ARCH(p) Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 146
11.6 Generalised Autoregressive Conditional Heteroskedastic Models . . . . . . . . . . 147
11.6.1 GARCH Definition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147
11.6.2 Simulations, Correlograms and Model Fittings . . . . . . . . . . . . . . . 147
11.6.3 Financial Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150
11.7 Next Steps . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153
12 Cointegrated Time Series . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155
12.1 Mean Reversion Trading Strategies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155
12.2 Cointegration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156
12.3 Unit Root Tests . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156
12.3.1 Augmented Dickey-Fuller Test . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 157
12.3.2 Phillips-Perron Test . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 157
12.3.3 Phillips-Ouliaris Test . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 157
12.3.4 Difficulties with Unit Root Tests . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 157
12.4 Simulated Cointegrated Time Series with R . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 157
12.5 Cointegrated Augmented Dickey Fuller Test . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 162
12.6 CADF on Simulated Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163
12.7 CADF on Financial Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 164
12.7.1 EWA and EWC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165
12.7.2 RDS-A and RDS-B . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 168
12.8 Full Code . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171
12.9 Johansen Test . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 174
12.9.1 Johansen Test on Simulated Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175
12.9.2 Johansen Test on Financial Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 178
12.9.3 Full Code . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 181
13 State Space Models and the Kalman Filter . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 185
13.1 Linear State-Space Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1865
13.2 The Kalman Filter . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 187
13.2.1 A Bayesian Approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 188
13.2.2 Prediction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 189
13.3 Dynamic Hedge Ratio Between ETF Pairs Using the Kalman Filter . . . . . . . 191
13.3.1 Linear Regression via the Kalman Filter . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 191
13.3.2 Applying the Kalman Filter to a Pair of ETFs . . . . . . . . . . . . . . . 192
13.3.3 TLT and ETF . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 192
13.3.4 Scatterplot of ETF Prices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 192
13.3.5 Time-Varying Slope and Intercept . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 193
13.4 Next Steps . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 196
13.5 Bibliographic Note . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 196
13.6 Full Code . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 196
14 Hidden Markov Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 201
14.1 Markov Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 202
14.1.1 Markov Model Mathematical Specification . . . . . . . . . . . . . . . . . . 203
14.2 Hidden Markov Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 204
14.2.1 Hidden Markov Model Mathematical Specification . . . . . . . . . . . . . 205
14.2.2 Filtering of Hidden Markov Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 205
14.3 Regime Detection with Hidden Markov Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 206
14.3.1 Market Regimes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 207
14.3.2 Simulated Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 207
14.3.3 Financial Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 210
14.4 Next Steps . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 213
14.5 Bibliographic Note . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 213
14.6 Full Code . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 213
IV Statistical Machine Learning 217
15 Introduction to Machine Learning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 219
15.1 What is Machine Learning? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 219
15.2 Machine Learning Domains . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 220
15.2.1 Supervised Learning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 220
15.2.2 Unsupervised Learning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 220
15.2.3 Reinforcement Learning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 220
15.3 Machine Learning Techniques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 220
15.3.1 Linear Regression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 221
15.3.2 Linear Classification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 221
15.3.3 Tree-Based Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 221
15.3.4 Support Vector Machines . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 221
15.3.5 Artificial Neural Networks and Deep Learning . . . . . . . . . . . . . . . . 221
15.3.6 Bayesian Networks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 221
15.3.7 Clustering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 221
15.3.8 Dimensionality Reduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 221
15.4 Machine Learning Applications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2226
15.4.1 Forecasting and Prediction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 222
15.4.2 Natural Language Processing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 222
15.4.3 Factor Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 222
15.4.4 Image Classification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 222
15.4.5 Model Accuracy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 223
15.4.6 Parametric and Non-Parametric Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 223
15.4.7 Statistical Framework for Machine Learning Domains . . . . . . . . . . . 224
16 Supervised Learning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 225
16.1 Mathematical Framework . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 225
16.2 Classification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 226
16.3 Regression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 226
16.3.1 Financial Example . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 227
16.4 Training . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 227
17 Linear Regression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 229
17.1 Linear Regression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 229
17.2 Probabilistic Interpretation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 230
17.2.1 Basis Function Expansion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 232
17.3 Maximum Likelihood Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 233
17.3.1 Likelihood and Negative Log Likelihood . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 233
17.3.2 Ordinary Least Squares . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 234
17.4 Simulated Data Example with Scikit-Learn . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 235
17.5 Full Code . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 238
17.6 Bibliographic Note . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 241
18 Tree-Based Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 243
18.1 Decision Trees - Mathematical Overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 243
18.2 Decision Trees for Regression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 244
18.2.1 Creating a Regression Tree and Making Predictions . . . . . . . . . . . . 245
18.2.2 Pruning The Tree . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 246
18.3 Decision Trees for Classification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 247
18.3.1 Classification Error Rate/Hit Rate . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 247
18.3.2 Gini Index . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 247
18.3.3 Cross-Entropy/Deviance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 247
18.4 Advantages and Disadvantages of Decision Trees . . . . . . . . . . . . . . . . . . 248
18.4.1 Advantages . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 248
18.4.2 Disadvantages . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 248
18.5 Ensemble Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 248
18.5.1 The Bootstrap . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 248
18.5.2 Bootstrap Aggregation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 249
18.5.3 Random Forests . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 250
18.5.4 Boosting . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 250
18.5.5 Python Scikit-Learn Implementation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 251
18.6 Bibliographic Note . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 257
18.7 Full Code . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2577
19 Support Vector Machines . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 261
19.1 Motivation for Support Vector Machines . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 261
19.2 Advantages and Disadvantages of SVMs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 262
19.2.1 Advantages . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 262
19.2.2 Disadvantages . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 262
19.3 Linear Separating Hyperplanes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 263
19.4 Classification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 265
19.5 Deriving the Classifier . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 266
19.6 Constructing the Maximal Margin Classifier . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 267
19.7 Support Vector Classifiers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 268
19.8 Support Vector Machines . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 271
19.8.1 Biblographic Notes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 273
20 Model Selection and Cross-Validation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 275
20.1 Bias-Variance Trade-Off . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 275
20.1.1 Machine Learning Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 275
20.1.2 Model Selection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 276
20.1.3 The Bias-Variance Tradeoff . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 278
20.2 Cross-Validation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 281
20.2.1 Overview of Cross-Validation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 282
20.2.2 Forecasting Example . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 282
20.2.3 Validation Set Approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 283
20.2.4 k-Fold Cross Validation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 284
20.2.5 Python Implementation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 285
20.2.6 k-Fold Cross Validation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 289
20.2.7 Full Python Code . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 292

目录3：
21 Unsupervised Learning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 301
21.1 High Dimensional Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 302
21.2 Mathematical Overview of Unsupervised Learning . . . . . . . . . . . . . . . . . 302
21.3 Unsupervised Learning Algorithms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 303
21.3.1 Dimensionality Reduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 303
21.3.2 Clustering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 303
21.4 Bibliographic Note . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 304
22 Clustering Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 305
22.1 K-Means Clustering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 305
22.1.1 The Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 306
22.1.2 Issues . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 307
22.1.3 Simulated Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 308
22.1.4 OHLC Clustering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 310
22.2 Bibliographic Note . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 318
22.3 Full Code . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 318
23 Natural Language Processing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 325
23.1 Overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3258
23.2 Supervised Document Classification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 326
23.3 Preparing a Dataset for Classification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 326
23.4 Vectorisation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 338
23.5 Term-Frequency Inverse Document-Frequency . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 338
23.6 Training the Support Vector Machine . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 340
23.7 Performance Metrics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 342
23.8 Full Code . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 344
V Quantitative Trading Techniques 349
24 Introduction to QSTrader . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 351
24.1 Motivation for QSTrader . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 351
24.2 Design Considerations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 352
24.3 Installation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 354
25 Introductory Portfolio Strategies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 355
25.1 Motivation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 355
25.2 The Trading Strategies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 355
25.3 Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 356
25.4 Python QSTrader Implementation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 357
25.4.1 MonthlyLiquidateRebalanceStrategy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 358
25.4.2 LiquidateRebalancePositionSizer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 359
25.4.3 Backtest Interface . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 360
25.5 Strategy Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 361
25.5.1 Transaction Costs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 361
25.5.2 US Equities/Bonds 60/40 ETF Portfolio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 361
25.5.3 "Strategic" Weight ETF Portfolio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 362
25.5.4 Equal Weight ETF Portfolio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 364
25.6 Full Code . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 365
26 ARIMA+GARCH Trading Strategy on Stock Market Indexes Using R . . . 369
26.1 Strategy Overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 369
26.2 Strategy Implementation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 370
26.3 Strategy Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 373
26.4 Full Code . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 376
27 Cointegration-Based Pairs Trading using QSTrader . . . . . . . . . . . . . . . 381
27.1 The Hypothesis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 381
27.2 Cointegration Tests in R . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 382
27.3 The Trading Strategy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 384
27.4 Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 385
27.5 Python QSTrader Implementation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 386
27.6 Strategy Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 391
27.6.1 Transaction Costs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 391
27.6.2 Tearsheet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 392
27.7 Full Code . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3939
28 Kalman Filter-Based Pairs Trading using QSTrader . . . . . . . . . . . . . . . 401
28.1 The Trading Strategy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 401
28.1.1 Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 402
28.2 Python QSTrader Implementation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 403
28.3 Strategy Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 410
28.4 Next Steps . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 410
28.5 Full Code . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 412
29 Supervised Learning for Intraday Returns Prediction using QSTrader . . . . 419
29.1 Prediction Goals with Machine Learning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 419
29.1.1 Class Imbalance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 420
29.2 Building a Prediction Model on Historical Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 421
29.3 QSTrader Strategy Object . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 426
29.4 QSTrader Backtest Script . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 429
29.5 Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 432
29.6 Next Steps . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 435
29.7 Full Code . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 435
30 Sentiment Analysis via Sentdex Vendor Sentiment Data with QSTrader . . . 445
30.1 Sentiment Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 445
30.1.1 Sentdex API and Sample File . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 446
30.2 The Trading Strategy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 447
30.3 Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 447
30.4 Python Implementation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 449
30.4.1 Sentiment Handling with QSTrader . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 449
30.4.2 Sentiment Analysis Strategy Code . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 453
30.5 Strategy Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 456
30.5.1 Transaction Costs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 456
30.5.2 Sentiment on S&P500 Tech Stocks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 456
30.5.3 Sentiment on S&P500 Energy Stocks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 457
30.5.4 Sentiment on S&P500 Defence Stocks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 458
30.6 Full Code . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 460
31 Market Regime Detection with Hidden Markov Models using QSTrader . . 465
31.1 Regime Detection with Hidden Markov Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 465
31.2 The Trading Strategy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 466
31.3 Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 466
31.4 Python Implementation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 467
31.4.1 Returns Calculation with QSTrader . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 467
31.4.2 Regime Detection Implementation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 468
31.5 Strategy Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 478
31.5.1 Transaction Costs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 478
31.5.2 No Regime Detection Filter . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 478
31.5.3 HMM Regime Detection Filter . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 479
31.6 Full Code . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47910
32 Strategy Decay . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 489
32.1 Calculating the Annualised Rolling Sharpe Ratio . . . . . . . . . . . . . . . . . . 490
32.2 Python QSTrader Implementation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 491
32.3 Strategy Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 494
32.3.1 Kalman Filter Pairs Trade . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 494
32.3.2 Aluminum Smelting Cointegration Strategy . . . . . . . . . . . . . . . . . 494
32.3.3 Sentdex Sentiment Analysis Strategy . . . . . . . . . . . . .

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