这几天很是燥热，上午天气好些，下午那个烦躁，直到半夜才能静下来读点东西，想些事情。读的是ERNESTP.CHAN的quantitative trading，How to Build Your Own Algorithmic Trading Business. 想的是找工作和回家的事情。
之前看了不少别人写的交易系统的文章，内容大致都差不多，看多了自己也就像自己倒腾下的，后来看了下chan的这本书，想法才慢慢平息下来，一个交易系统不是头脑一热就出来的，这是需要一些积淀的，包括交易的选择，资金的管理，风险的控制，模型的调教以及很多我没有想那么详细的事情，书不厚，200多页，不过基本上可以给我们一个大致的轮廓，知道我们需要做的事情是什么。
CHAPTER1 The Whats,Whos,and Whys of Quantitative Trading Who Can Be come a Quantitative Trader? The Business Case for Quantitative Trading Scalability Demand on Time The Nonnecessity of [...]
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读Quantitative Trading，ERNESTP.CHAN(1)
六月 1st, 2010 No Comments
Tags: ERNESTP.CHAN · EXCEL · MATLAB · quantitative trading
matlab程序转换和在excel VBA中的调用。
一月 30th, 2010 2 Comments
金融行业中VBA有着几乎最广泛的运用，但是很多人苦于VBA很难找到如同matlab强大的数学运算工具库，而在某些问题的处理上会大费周章。我最近就遇到类似的问题。用matlab写了一个庞大的程序后，交到别人手里的时候需要转成VBA。而如果用手写的转换matlab的话，此项工程不下于用VB编写matlab……于是开始了matlab往VBA的调用转换过程。经过差不多有4个小时的时间，终于完成了摸索，调试，学习，完美实现的过程。因为网上能查找到的资料写得都异常混乱，我觉得很多人写的基本没有啥强的逻辑关系，估计那些人语文统统没学好。。。我把我自己做的过程简化如下，有兴趣的朋友们可以参照
首先打开matlab（我的版本matlab 2006b， version7.3），在命令窗口输入指令：
mbuild -setup
出现选择：
Please choose your compiler for building standalone MATLAB applications: Would you like mbuild to locate installed compilers [y]/n?
接着选择No
然后出现选择项：
Select a compiler: [1] Borland C++Builder version 6.0 [2] Borland C++Builder version 5.0 [3] Borland C/C++ (free command line tools) version 5.5 [...]
Statistical Significance and the Magic Formula
七月 25th, 2009 No Comments
It’s been a while since I first read Joel Greenblatt’s The Little Book That Beats the Market, and was bowled over by his Magic Formula’s historical returns versus the S&P 500 …
But one thing that bothered me when reading Greenblatt’s book was my memory of the Foolish Four. It was a [...]
Tags: ABS · CODE · data · distribution · DOW · DT · EXCEL · FRM · FUTURE · google · GRE · gs · pop · quant · random variable · test · Var
Excel 在回归分析中的应用
五月 18th, 2009 No Comments
回归分析方法是处理多个变量之间相互关系的一种数学方法,是数理统计常用方法之一。从分析测试的观点来看,回归分析的任务就是找出响应值y (因变量) 与影响它的诸因素x i (自变量,i = 1 ,2 ,3 , ⋯n) 之间的统计关系(回归模型) ,利用这种统计关系在一定置信度下由各因素的取值去预测响应值的范围,在众多的预报变量中,判断哪些变量对自变量的影响是显著的,哪些变量的影响是不显著的;根据预报变量的给定值来估计和预测精度。
常用的回归模型包括线性回归、非线性回归,前者又可分为一元线性回归、多元线性回归,后者分为可化为一元线性方程的回归方程,如冥函数、指数函数、对数函数等,以及可化为多元线性方程的回归方程,如多项式方程。传统的回归分析方法是对线性回归模型采用最小二乘法来拟合回归方程,然后计算相关系数进行显著性检验,而对非线性方程,还得对自变量和因变量作适当的变换,把非线性方程转化为线性方程,然后再用线性回归的方法处理。这种传统的回归计算方法,尤其对于多元非线性方程,求解过程非常繁琐,计算复杂。
Excel 在回归分析中能避开复杂的计算,把复杂的计算过程交给计算机处理,使用起来非常简单。
本文将探讨如何使用Excel 进行回归分析。
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Using the Excel TDIST Function
四月 14th, 2009 No Comments
Using the Excel TDIST Function You can use the TDIST function to make inferences about the value of a population mean. For example, if you randomly select 20 people from a factory floor, ask them to try a new production method, and then find that they can produce 17.25 [...]
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