स्वयं-जनित ट्रेडिंग इतिहास से सांख्यिकीय बढ़त
सारांश
यह शोधपत्र तर्क देता है कि कोई ट्रेडिंग रणनीति अपने पुराने ट्रेडिंग डेटा का उपयोग करके यह तय कर सकती है कि नए ऑर्डर निष्पादित हों या नहीं, और इससे अपने परिणाम बेहतर कर सकती है। इसमें इस शर्तबद्ध निर्णय को सांख्यिकीय बढ़त के लिए आवश्यक बताया गया है। लेखकों का दावा है कि जो रणनीति अपने ट्रेडिंग इतिहास की अनदेखी करती है, उसे सामान्य परिस्थितियों में लाभ और हानि में व्यवस्थित सुधार करने वाली संशोधित रणनीति से बेहतर बनाया जा सकता है।
लेखक इस विचार को निर्णय तंत्र के रूप में औपचारिक बनाते हैं और पुष्टि तथा उदाहरण के तौर पर सिमुलेशन और वास्तविक दुनिया के ट्रेडिंग साक्ष्य प्रस्तुत करते हैं। उपलब्ध विवरण में तंत्र की बारीकियाँ, मान्यताओं का सटीक स्वरूप, या साक्ष्य से जुड़े परिवेश और माप नहीं बताए गए हैं। इसलिए यह व्यापक सिद्धांत तो बताता है, लेकिन विशिष्ट बाज़ारों में इसे लागू करने, इसकी लागत या बताए गए सुधारों की मज़बूती का आकलन करने के लिए पर्याप्त जानकारी नहीं देता।
मुख्य विचार
- रणनीति का अपना पिछला ट्रेडिंग डेटा यह तय करने में मदद कर सकता है कि उसके नए ऑर्डर निष्पादित हों या नहीं।
- शोधपत्र ऑर्डर निष्पादन को इस डेटा पर निर्भर करना सांख्यिकीय बढ़त के लिए आवश्यक बताता है।
- इसका दावा है कि अपने इतिहास का उपयोग करने वाली रणनीति सामान्य परिस्थितियों में उसका उपयोग न करने वाली रणनीति से बेहतर हो सकती है।
- तर्क के समर्थन में निर्णय तंत्र, सिमुलेशन और वास्तविक दुनिया के साक्ष्य प्रस्तुत किए गए हैं।
टैग
पूरा पाठ
# On a fundamental statistical edge principle # On a fundamental statistical edge principle This paper establishes that conditioning the probability of execution of new orders on the self-generated historical trading information (HTI) of a trading strategy is a necessary condition for a statistical trading edge. It is shown, in particular, that, given any trading strategy S that does not use its own HTI, it is always possible to construct a new strategy S* that yields a systematically increasing improvement over S in terms of profit and loss (PnL) by using the self-generated HTI. This holds true under rather general conditions that are frequently met in practice, and it is proven through a decision mechanism specifically designed to formally prove this idea. Simulations and real-world trading evidence are included for validation and illustration, respectively.
स्रोत के लाइसेंस के तहत श्रेय सहित पूरा पाठ दिखाया गया है। लाइसेंस: abstract CC0
यह सारांश मूल स्रोत के आधार पर Stratmill के शोध एजेंट ने लिखा है; यह स्रोत की प्रति नहीं है।