数学代写|金融数学代写Financial Mathematics代考|MT4551 Introduction to Trading Strategies: Origin and History

如果你也在 怎样代写金融数学Financial Mathematics MT4551这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。金融数学Financial Mathematics法国数学家Louis Bachelier被认为是第一部关于数学金融的学术著作的作者,发表于1900年。但数学金融作为一门学科出现在20世纪70年代,是在费舍尔-布莱克、迈伦-斯科尔斯和罗伯特-默顿关于期权定价理论的工作之后。数学投资起源于数学家爱德华-索普的研究,他利用统计方法首先发明了21点中的算牌,然后将其原理应用于现代系统投资。

金融数学Financial Mathematics该学科与金融经济学学科有着密切的关系,金融经济学涉及到金融数学中的许多基础理论。一般来说,数学金融学会以观察到的市场价格为输入,推导和扩展数学或数字模型,而不一定与金融理论建立联系。需要的是数学上的一致性,而不是与经济理论的兼容性。因此,例如,金融经济学家可能会研究一家公司可能有某种股价的结构性原因,而金融数学家可能会把股价作为一个给定值,并试图使用随机微积分来获得股票的相应衍生品价值。见。期权的估价;金融建模;资产定价。无套利定价的基本定理是数学金融学的关键定理之一,而布莱克-斯科尔斯方程和公式是其中的关键结果。

essayta.™金融数学Financial Mathematics代写,免费提交作业要求, 满意后付款,成绩80\%以下全额退款,安全省心无顾虑。专业硕 博写手团队,所有订单可靠准时,保证 100% 原创。essayta.™, 最高质量的金融数学Financial Mathematics作业代写,服务覆盖北美、欧洲、澳洲等 国家。 在代写价格方面,考虑到同学们的经济条件,在保障代写质量的前提下,我们为客户提供最合理的价格。 由于统计Statistics作业种类很多,同时其中的大部分作业在字数上都没有具体要求,因此金融数学Financial Mathematics作业代写的价格不固定。通常在经济学专家查看完作业要求之后会给出报价。作业难度和截止日期对价格也有很大的影响。

想知道您作业确定的价格吗? 免费下单以相关学科的专家能了解具体的要求之后在1-3个小时就提出价格。专家的 报价比上列的价格能便宜好几倍。

essayta.™ 为您的留学生涯保驾护航 在金融代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的金融代写服务。我们的专家在金融数学Financial Mathematics代写方面经验极为丰富,各种金融数学Financial Mathematics相关的作业也就用不着 说。

我们提供的金融数学Financial Mathematics MT4551及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

数学代写|金融数学代写Financial Mathematics代考|MT4551 Introduction to Trading Strategies: Origin and History

数学代写|金融数学代写FINANCIAL MATHEMATICS代考|Introduction to Trading Strategies: Origin and History

Statistical Arbitrage Opportunity and Strategies: Trading strategies are central to the notion of statistical arbitrage. Strategies that claim to have better performance than the market date back to the inception of trading in finance. This area under the name of ‘technical analysis’ is based on using past prices and other stock and market-related information to make investment decisions. The ideas date back to a Japanese speculator, Munehisa Homma, who made a fortune in the rice market using techniques called candlestick patterns. The famous Dow Theory is based on the assertion that the market in certain phases can be predictable. Thus, there is a history of studies that empirically conclude that the behavior of stock prices appear to contradict the efficient market hypothesis, at least in the short term. Broadly, there are two types of strategies, one the momentum strategy that advocates buying well-performing stocks and selling poor-performing stocks (see Jegadeesh and Titman (1993) [215]) and the other, contrarian or reversal strategy that advocates buying past losers and selling past winners. Other strategies, known as value strategies suggest buying value stocks and selling glamour stocks (see Lakonishok et al. (1994) [238]). They use the company fundamental data such as price earnings ratios, dividends, book-to-market values, cash flows and sales growth as indicators of value.

Hogan, Jarrow, Teo and Warachka (2004) [198] define “a statistical arbitrage as a long horizon trading opportunity that generates a riskless profit.” Four conditions to be met are: It is a self-financing strategy with a zero initial cost, in the limit has positive expected discounted profits, a probability of a loss converging to zero and a time-averaged variance converging to zero; the last condition implies that an arbitrage opportunity eventually produces riskless profit. Citing anomalies to reject market efficiency has been criticized on the ground that such tests depend upon a specified model for equilibrium returns. Hogan et al. (2004) [198] argue that statistical arbitrage can be defined without any reference to an equilibrium model and reject market efficiency. They provide a statistical test to determine if a trading strategy constitutes statistical arbitrage based on short horizon incremental profits. Some of the common issues that arise in developing and testing strategies are: Handling the transaction costs, both direct costs, such as brokerage fee, and indirect costs due to the market entry/exit; cross-validation to avoid over-fitting; no guaranteed performance in different market settings. In this chapter, we will cover some of these trading strategies, propose evaluation criteria and provide the details of these algorithms. In practice, no single strategy works well all the time. So it is important to develop a suite of strategies; we will cover some of them here.

数学代写|金融数学代写FINANCIAL MATHEMATICS代考|Evaluation of Strategies: Various Measures

In this section, we want to lay out how trading strategies are generally evaluated. These measures are different from measures used for evaluating execution strategies, which will be taken up in Part IV. Here the focus is on benchmarks that are considered in the industry and which provide a range of dimensions that need to be looked at when a strategy is failing. The standard measures stem from the capital asset pricing model:
$$
r_{t}-r_{f}=\alpha+\beta\left(r_{m t}-r_{f}\right)+\varepsilon_{t},
$$
where $r_{t}$ is the return on the asset and $r_{f}$ is the return from a risk-free asset; the slope coefficient, ‘ $\beta$ ‘ measures the riskiness of the asset and ‘ $\alpha$ ‘ denotes the excess return. Also $\bar{r}$ and $s$ be the sample average and standard deviation of the returns over the evaluation period and these are substituted for $\mathrm{E}\left(r_{t}\right)$ and ‘ $\sigma$ ‘, respectively, in the measures given below.

  • Excess Return: $\alpha$ : Positive value indicating better performance, as it reflects risk adjusted return.
  • Sharpe Ratio: $\frac{\mathrm{E}\left(r_{t}\right)-r_{f}}{\sigma}$ : This measure is standardized by the volatility of the asset. This is a widely used benchmark measure.
  • Treynor Ratio: $\frac{\mathrm{E}\left(r_{t}\right)-r_{f}}{|\beta|}$ : This measure is an alternate to the Sharpe ratio where the excess return is standardized by market risk.
  • Information Ratio: $\frac{\alpha}{\sigma\left(\varepsilon_{t}\right)}$ : This is a modified version of excess return.
    While the above ratios take a long-term view of the investments, two others that are used in the industry focus on the execution aspects of the strategies:
  • Sortino Ratio: $\frac{\mathrm{E}\left(r_{t}\right)-r_{\text {target }}}{\mathrm{DR}\left(r_{t}\right)}$, where $r_{\text {target }}$ is the target rate chosen by the investor and $\mathrm{DR}\left(r_{t}\right)$ denotes the downside volatility or the draw down. The target

can be $r_{f}$ or the average market return or return of the competitors. Another measure is,

  • Calmar Ratio: $\frac{\text { Annualized Compound Rate of Return }}{\mid \text { Maximum Drawdown } \mid}$
    The attention to drawdown is important because there is no guarantee that a strategy chosen through simple back-testing will work in the future. The last two ratios combine both the idea of maximizing the return (numerator part) and the idea of minimizing the loss (denominator part). The drawdown numbers are essentially determined by the traders based on their own experience and their risk tolerance. There are some studies that focus on the statistical properties of their criteria (see Bertrand and Protopopescu (2010) [36] on the information ratio and Lo (2002) [248] on the Sharpe ratio). Another measure is to simply compare the strategy returns to the returns from a buy and hold investment.

The standard reporting of backtesting results beyond the above measures includes: Number of winning and losing trades, largest winning and losing trades, net slippage, total commissions along with annualized versions of the above ratios. The so-called equity curve which is the cumulative return graph along with the buy and hold graph can clearly indicate the effectiveness of the strategies to be discussed in the next sections.

数学代写|金融数学代写Financial Mathematics代考|MT4551 Introduction to Trading Strategies: Origin and History

金融数学代写

数学代写|金融数学代写FINANCIAL MATHEMATICS代考|Introduction to Trading Strategies: Origin and History


统计套利机会和策略: 交易策略是统计套利概念的核心。声称比市场表现更好的策略可以追溯到金融交易的 开始。这个名为 “技术分析”的领域是基于使用过去的价格以及其他股票和市协相关信息来做出投资决策。这 些想法可以追溯到日本投机者本间宗久, 他使用称为烛台图䋈的技术在大米市场发了财。著名的道氏理论是 基于这样的断言, 即某些阶段的市场是可以预测的。因此, 有研究的历史根据经验得出结论, 股票价格的行 为似乎与有效市场假设相予盾, 至少在短期内是这样。宽广地, 有两种类型的策略, 一种是动量策略, 提倡 买入表现良好的股票并卖出表现不佳的股票 (见 Jegadeesh 和 Titman (1993) [215]), 另一种是逆势或 反转策略, 主张买入过去的输家和出售过去的赢家。其他策略, 称为价值策略, 建议买入价值股和卖出魅力 股 (参见 Lakonishok等人 (1994) [238])。他们使用诸如市盈率、股息、账面市值比、现金流和销售增 长等公司基本面数据作为价值指标。被称为价值策略的建议是买入价值股和卖出䱅力股(参见 Lakonishok 等人 (1994) [238])。他们使用诸如市盈率、股息、账面市值比、现金流和销售增长等公司基本面数据作 为价值指标。被称为价值策略的建议是买入价值股和卖出魅力股(参见 Lakonishok 等人(1994)
[238])。他们使用诸如市盈率、股息、账面市值比、现金流和销售增长等公司基本面数据作为价值指标。
Hogan、Jarrow、Teo 和 Warachka (2004) [198] 将“统计套利定义为产生无风险利润的长期交易机 会”。需要满足的四个条件是: 它是一种初始成本为霗的自筹资金策略, 在极限内具有正的预期折现利润, 损失的概率收敛于零, 时间平均方差收敛于零; 最后一个条件意味着套利机会最终会产生无风险的利润。引 用异常来拒绝市场效率一直受到批评, 理由是这种测试依赖于特定的均衡回报模型。霍根等人。 (2004) [198] 认为统计套利可以在不参考均衡模型的情况下定义并拒绝市场效率。它们提供统计测试以确定交易策 略是否构成基于短期增荲利润的统计套利。开发和测试策略中出现的一些常见问题是: 处理交易成本, 包括 直接成本,例如经纪费, 以及由于市场进入/退出而产生的间接成本; 交叉验证以避免过度拟合; 在不同的 市场环境中没有保证的性能。在本章中, 我们将介绍其中一些交易策略, 提出评估标准并提供这些算法的详 细信息。在实践中, 汥有任何一种策略可以一直有效。因此, 制定一套策略很重要; 我们将在这里介绍其中 的一些。开发和测试策略中出现的一些常见问题是: 处理交易成本, 包括直接成本,例如经纪费, 以及由于 市场进入/退出而产生的间接成本; 交叉验证以避免过度拟合; 在不同的市场环境中没有保证的性能。在本 章中, 找们侍介绍其中一些交易策略, 提出评估标准并提供这些算法的详细信息。在实践中, 沼有任何一种 㖎常见问题是: 处理交易成本, 包括直接成本, 例如经纪费,以及由于市场进入㡾出而产生的间接成 萛绍其中的一些。我们将介绍其中一些交易策略, 提出评估标准并提供这些算法的详细信息。在实践中, 没 有任何一种策略可以一直有效。因此, 制定一套策略很重要; 我们将在这里介绍其中的一些。


数学代写|金融数学代写FINANCIAL MATHEMATICS代考|Evaluation of Strategies: Various Measures


在本节中, 我们将掸述通常如何评估交易策略。这些措施与用于评估执行策略的措施不同, 后者将在第四部 分中讨论。这里的重点是行业中考虑的基准, 这些基准提供了在策略失败时需要考虑的一系列维度。标准措 施源于资本资产定价模型 :
在哪里 $r_{t}$ 是资产的回报率和 $r_{f}$ 是无风险次产的回报; 斜率系数, ‘ $\beta$ ‘钼量资产的风险和’ $\alpha$ ‘表示超额收益。还 $\bar{r}$ 和 $s$ 是评估期间收益的样本平均值和标准差, 这些被替换为 $\mathrm{E}\left(r_{t}\right)$ 和 ‘ $\sigma^{\prime}$, 分别在下面给出的措施中。

  • 超额回报: $\alpha$ : 正值表示更好的表现,因为它反映了风险调整后的回报。
  • 夏普比率: $\frac{\mathrm{E}\left(r_{t}\right)-r_{f}}{\sigma}$ : 该指标根据资产的波动性进行标准化。这是一种广泛使用的基准测量。
  • 特雷诺比率: $\frac{\mathrm{E}\left(r_{t}\right)-r_{f}}{|\beta|}$ : 该指标是夏普比率的替代指标, 其中超额收益由市场风险标准化。
    虽然上述比率是对投资的长期看法, 但业内使用的另外两个比率侧重于策略的执行方面:
  • 索提诺比率: $\frac{\mathrm{E}\left(r_{t}\right)-r_{\text {target }}}{\mathrm{DR}\left(r_{t}\right)}$, 在哪里 $r_{\text {target }}$ 是投资者选择的目标利率, 并且DR $\left(r_{t}\right)$ 表示下行
    可 $r_{f}$ 或竞争对手的平均市场回报或回报。另一项措施是,
  • 舒释比例: Annualized Compound Rate of Return
    注意回撤很重要, 因为不能保证通过简单的回溯测试选择的策略在末来会奏效。最后两个比率 结合了最大化回报的想法 (分子部分) 和最小化损失的想去 (分母部分)。回撤数字基本上是 由交易者根据自己的经验和风险承受能力确定的。有一些研究侧重于其标准的统计特性(参见 信息比率的 Bertrand 和 Protopopescu (2010) [36]以关于脜普比率的 Lo (2002) 关于信息比率的 Bertrand 和 Protopopescu (2010) [36] 以及关于夏普比率的 Lo [248] 。另衡量标准是简单地将策略回报与买入并持有投资的回报进行比较。
    超出上述指标的回测结果的标准报告包括:输赢交易数量、最大输赢交易、净滑点、总佣金以及上述比率的 年化版本。所谓的权益曲线, 即累积收益图以及买入持有图, 可以清楚地表明下一节将要讨论的策略的有效
数学代写|金融数学代写Financial Mathematics代考

数学代写|金融数学代写Financial Mathematics代考 请认准UprivateTA™. UprivateTA™为您的留学生涯保驾护航。

微观经济学代写

微观经济学是主流经济学的一个分支,研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富,各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。

线性代数代写

线性代数是数学的一个分支,涉及线性方程,如:线性图,如:以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。



博弈论代写

现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼(John von Neumann)提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理,这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后,1944年,他与奥斯卡-莫根斯特恩(Oskar Morgenstern)共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书,该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论,使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。



微积分代写

微积分,最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”,是对连续变化的数学研究,就像几何学是对形状的研究,而代数是对算术运算的概括研究一样。

它有两个主要分支,微分和积分;微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率,而积分涉及数量的累积,以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系,它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。



计量经济学代写

什么是计量经济学?
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用,使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设,并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验,然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。

根据你是对测试现有理论感兴趣,还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣,计量经济学可以细分为两大类:理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。



MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。 必填项已用*标注