ผลงาน การเพิ่มประสิทธิภาพ trading กลยุทธ์

กลยุทธ์การเพิ่มประสิทธิภาพและกลยุทธ์การลงทุนด้านพลังงานบทนำการกำหนดกลยุทธ์การซื้อขายและการบริหารพอร์ตการลงทุนให้เหมาะสมกับเป้าหมายผลตอบแทนของแต่ละบุคคลเป็นสิ่งสำคัญสำหรับความสำเร็จของ บริษัท ในการซื้อขายไฟฟ้าและแก๊ส เพื่อให้บรรลุเป้าหมายเหล่านี้ในทางปฏิบัติและสอดคล้องกันจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องใช้วิธีเชิงปริมาณที่มีประสิทธิภาพ หลักสูตรของเราการเพิ่มประสิทธิภาพและกลยุทธ์การลงทุนด้านพลังงานจะช่วยให้คุณมีความรู้และประสบการณ์ที่จำเป็นในการติดตั้งและใช้แนวคิดเหล่านี้กับองค์กรของคุณได้สำเร็จ หลักสูตรนี้นำเสนอร่วมกับคู่ค้าของเรา KYOS กลุ่มเป้าหมายกลุ่มนี้มีเป้าหมายที่ผู้เชี่ยวชาญด้านต่างๆที่มีบทบาทในภาคพลังงานและการเงินรวมถึงผู้จัดการผู้ค้านักพัฒนาสินทรัพย์ผู้จัดการกองทุนและผู้จัดการความเสี่ยงและหน่วยงานกำกับดูแล ใครก็ตามที่ประสงค์จะพัฒนาความเข้าใจเชิงปฏิบัติเกี่ยวกับการเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตการลงทุนด้านพลังงานและกลยุทธ์การซื้อขายตามหลักปฏิบัติที่ดีที่สุดจะเป็นประโยชน์ต่อการดำเนินการนี้ หลักสูตรจะนำเสนอในหนึ่งวันแบ่งออกเป็นช่วงเช้าและช่วงบ่าย ตลอดช่วงเช้าผู้เข้าอบรมจะได้รับความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับลักษณะของตลาดพลังงานและก๊าซของยุโรป เซสชั่นนี้ครอบคลุมถึงโครงสร้างตลาดที่เกี่ยวข้องและปัญหาสภาพคล่องในตลาดรวมทั้งโครงสร้างพอร์ตโฟลิโอตามห่วงโซ่อุปทานและความเสี่ยงที่เกิดขึ้น นอกจากนี้ยังมีวัตถุประสงค์หลักในการบริหารความเสี่ยงและการลดความเสี่ยง ซึ่งรวมถึงการจัดแนวความอดทนความเสี่ยงของแต่ละบุคคลและกลยุทธ์ทางธุรกิจตลอดจนการจัดสรรทุนความเสี่ยงและข้อจำกัดความเสี่ยง สุดท้ายผู้เข้าอบรมจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับลักษณะและกลไกของโครงสร้างสัญญาทางการเงินที่เฉพาะเจาะจงและการเงินที่จำเป็นในการจัดการพอร์ตการลงทุนด้านพลังงานตั้งแต่เครื่องมือมาตรฐานจนถึงเครื่องมือที่มีความยืดหยุ่นมากขึ้น เซสชั่นช่วงบ่ายที่สร้างขึ้นบนรากฐานนี้และให้ข้อมูลเชิงลึกรายละเอียดในการซื้อขายขั้นพื้นฐานและขั้นสูงและเทคนิคการป้องกันความเสี่ยงแบบไดนามิกในตลาดที่ไม่สมบูรณ์ ในที่สุดผู้เข้าอบรมจะได้เรียนรู้วิธีเพิ่มประสิทธิภาพและตรวจสอบพอร์ตการลงทุนและกลยุทธ์การซื้อขายในทางปฏิบัติโดยยึดตามแนวความคิดทางเศรษฐกิจที่ได้รับการยอมรับอย่างดี หลักสูตรทั้งหมดมีความสำคัญอย่างมากในการบังคับใช้และมีตัวอย่างและตัวอย่างกรณีศึกษามากมายเช่นการใช้พลังงานและการเพิ่มประสิทธิภาพผลงานของแก๊สทุกวันการใช้งานที่เหมาะสมในการจัดเก็บและการคว่ำสัญญากลยุทธ์การซื้อขายที่เหมาะสมสำหรับฟีดทดแทนที่ไม่แน่นอน . จะมีการออกใบรับรองการเข้าร่วมหลักสูตรสำหรับผู้เข้าร่วมแต่ละราย ความต้องการหลักสูตรไม่จำเป็นต้องมีความรู้ความเข้าใจเฉพาะด้านใด ๆ อาจารย์ผู้สอนจะนำเสนอแนวคิดพื้นฐานและตัวอย่างในทางปฏิบัติในลักษณะที่ใช้งานง่าย โปรดคลิกที่นี่เพื่อดาวน์โหลดโบรชัวร์ของเรา (รวมถึงรายละเอียดหลักสูตรราคาวันที่และที่ตั้ง) การเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตโฟลิโอเครื่องมือและกลยุทธ์การเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตโฟลิโอช่วยให้นักลงทุนสามารถจัดการพอร์ตการลงทุนของตนได้อย่างมีประสิทธิภาพมากที่สุดและกลายเป็นความชาญฉลาดเกี่ยวกับผลกระทบของภาษีที่แท้จริง ผลตอบแทน นายหน้า GainsKeeper มีเครื่องมือที่สามารถสร้างการค้าเพิ่มเติม commissionable สำหรับ บริษัท นายหน้าซื้อขายหลักทรัพย์ในขณะที่การปรับปรุงผลการดำเนินงานหลังหักภาษี คุณลักษณะการติดตามผลงานเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้าและการสะสมสินทรัพย์กลยุทธ์การเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตโฟลว์ GainsKeepers ลดผลกระทบด้านภาษีของลูกค้าของคุณ สร้างปริมาณการซื้อขายที่สูงขึ้นช่วยให้ลูกค้าของคุณสามารถตัดสินใจซื้อขายได้อย่างคล่องตัวและเพิ่มปริมาณการซื้อขาย ลดข้อซักถามเกี่ยวกับการสนับสนุนลูกค้า GainsKeeper ช่วยให้ลูกค้าของคุณมีเครื่องมือในการลดความซับซ้อนของประเด็นการบัญชีภาษีจำนวนมาก เพิ่มความพึงพอใจของลูกค้าและการสะสมสินทรัพย์การให้บริการหลังการทำธุรกรรมกับลูกค้าของคุณมีความสำคัญต่อประสบการณ์ของนักลงทุนโดยรวม ด้วยเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตโฟลิโอ GainsKeepers ลูกค้าของคุณสามารถระบุธุรกรรมที่ต้องเสียภาษีเพื่อเพิ่มผลตอบแทนหลังภาษีและลดภาษีได้มากที่สุด สร้างมูลค่าการซื้อขายที่เพิ่มขึ้นกลยุทธ์การซื้อขาย GainsKeepers ช่วยให้นักลงทุนสามารถระบุธุรกิจการค้าที่สามารถปรับปรุงฐานะทางภาษีของตนได้ หลีกเลี่ยงการขายล้าง GainsKeeper ระบุตำแหน่งในพอร์ตโฟลิโอที่จะทำให้เกิดการขายล้างหากมีการซื้อขายในวันปัจจุบันเพื่อให้ลูกค้าของคุณสามารถหลีกเลี่ยงการค้าเหล่านั้นได้ ระบุการลงทุนสำหรับกลยุทธ์ Double Down ด้วยกลยุทธ์ Double Down นักลงทุนจะเข้ารับตำแหน่งที่อยู่ในสถานะที่ขาดทุนอย่างหนักและเพิ่มสัดส่วนการถือครองหุ้นของพวกเขาเป็นสองเท่า หลังจากรอ 31 วันอยู่นอกหน้าต่างขายซักแล้วหุ้นเหล่านั้นจะถูกขายขาดทุน GainsKeeper แจ้งนักลงทุนในตำแหน่งในพอร์ตการลงทุนของตนซึ่งเป็นผู้สมัครที่ดีสำหรับกลยุทธ์ Double Down ซึ่งจะช่วยให้นักลงทุนสามารถรับรู้ถึงความเสียหายที่เกิดจากการเสียภาษีได้โดยไม่สูญเสียตำแหน่งในตำแหน่ง ใช้ Sell Grades เพื่อขายจำนวนที่เหมาะสมก่อน GainsKeepers Sell Grade จะวัดผลกระทบทางภาษีของลูกค้าของคุณที่ขายเงินลงทุนและจัดอันดับให้ตามลำดับ มูลค่าการขายที่สูงขึ้นการค้าขายมาจากมุมมองด้านภาษีมากขึ้น GainsKeeper กำหนดระดับการขายให้กับแต่ละกลุ่มผู้ถือครองแล้วจัดลำดับจากชั้นขายสูงสุดไปจนถึงเกรดขายต่ำสุด เกรดขายมากกว่า 1.0 จะบันทึกดอลลาร์ภาษีลูกค้าของคุณ เกรดขาย 1.0 เป็นราคาที่เป็นกลางและไม่มีผลกระทบทางภาษี เกรดขายน้อยกว่า 1.0 จะเสียค่าใช้จ่ายเป็นดอลลาร์สำหรับลูกค้าของคุณ GainsKeepers Sales Grade มาจากอัลกอริทึมที่เป็นกรรมสิทธิ์ซึ่งจะพิจารณาแต่ละจำนวนภาษีที่ปรับเปลี่ยนตามต้นทุน (เช่นค่าใช้จ่ายพื้นฐานที่ปรับตามยอดขายและการดำเนินการของ บริษัท ) ระยะเวลาการถือครองหลักทรัพย์ในปัจจุบัน (เช่นระยะยาวหรือระยะสั้น) และที่สำคัญที่สุดคืออัตราภาษีส่วนบุคคลของลูกค้าของคุณและกำไรที่เกิดขึ้นก่อนหน้านี้รวมถึงลักษณะของกำไรและขาดทุนเหล่านั้น ด้วยเหตุนี้ GainsKeepers Sell Grade จึงได้รับการปรับแต่งตามผลงานของแต่ละบุคคลและสถานการณ์ด้านภาษี ลดการสอบถามเกี่ยวกับการสนับสนุนลูกค้าด้วย GainsKeeper ที่รวมอยู่ในเว็บไซต์ของคุณคุณจะบังคับให้ลูกค้าของคุณทราบข้อมูลภาษีที่เกี่ยวข้องกับการลงทุนของพวกเขาโดยเฉพาะอย่างยิ่งเกี่ยวกับการล้างการขายการดำเนินการขององค์กรการคำนวณ gainloss และ Schedule D. ให้ลูกค้าของคุณด้วยเครื่องมือที่จะช่วยให้พวกเขา จัดการความซับซ้อนของปัญหาเหล่านี้สามารถช่วยลดการสอบถามไปยังศูนย์บริการของคุณผู้ประกอบการพอร์ตการลงทุน Portfolio เป็นผู้ประกอบการขั้นสูงเพื่อจำลองและการค้าอัตโนมัติพอร์ตการลงทุนทั้งหมดซึ่งสามารถมี 100 ของหุ้นฟิวเจอร์สและเครื่องมืออื่น ๆ โดยปกติแล้วเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพเช่น Portfolio Trader มักจะขายเป็นแอปพลิเคชันที่แยกต่างหาก แต่ใน MultiCharts คุณจะได้รับข้อมูลนี้ในคลังการค้าของคุณ Portfolio Backtesting ได้รับการปรับปรุงให้ดียิ่งขึ้นไปอีกระดับด้วย Dynamic Currency Conversion และ Walk-Forward Optimization ในขณะที่แพลตฟอร์มอื่น ๆ มีการจำลองการซื้อขายหลักทรัพย์แบบย้อนหลังเพียงอย่างเดียว MultiCharts Portfolio Trader ช่วยให้คุณสามารถทำการซื้อขายโดยใช้กลยุทธ์ใด ๆ ที่คุณพัฒนาได้ด้วยการคลิกเพียงครั้งเดียว Backtesting Portfolio Portfolio backtesting หมายถึงการนำกลยุทธ์ไปใช้กับเครื่องมือหลายอย่างพร้อมกันในการจำลองข้อมูลย้อนหลังและประเมินผลการดำเนินงานเสมือนว่ามีการแลกเปลี่ยนสัญลักษณ์ทั้งหมดกับกลยุทธ์เหล่านี้ สัญลักษณ์ที่แตกต่างกันสามารถมีความละเอียดแตกต่างกันได้ในระหว่างการทดสอบ: 1 ขีด, 3 นาที, 9 วันหรืออื่น ๆ MultiCharts รุ่น 64 bit เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับ backtesting ผลงานเป็นเรื่องง่ายมากในการเข้าถึงมวลวิกฤตที่มีจำนวนมากของการรวมกัน สำหรับข้อมูลทางเทคนิคเกี่ยวกับคุณลักษณะนี้ให้ดูที่หน้าวิกิพีเดียที่เกี่ยวข้อง ข้อ จำกัด ในชีวิตจริงพิจารณาว่าข้อ จำกัด ในชีวิตจริงเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการสร้างกลยุทธ์การซื้อขายหลักทรัพย์ที่ประสบความสำเร็จ ในระหว่างการทำ backtesting ของพอร์ตการค้าสัญญาณการซื้อขายมักต้องได้รับการจัดลำดับความสำคัญเนื่องจากไม่มีเงินเพียงพอในบัญชีเพื่อวางคำสั่งซื้อทั้งหมด กลยุทธ์ของคุณอาจซื้อเครื่องมือที่ถูกที่สุดก่อนเสมอหรือคุณอาจต้องการสั่งซื้อสต็อกก่อนสั่งซื้อล่วงหน้าเสมอ กำหนดการบริหารเงินภายในสคริปต์ตัวเลือกการจัดการเงินสามารถเปลี่ยนแปลงได้อย่างง่ายดายผ่านอินเทอร์เฟซ Trader Portfolio หรือโดยใช้รหัส PowerLanguage โดยตรง เราได้เพิ่มคำหลัก Portfolio Money Management ไว้เพื่อความสะดวกของคุณ โปรดทราบว่าคำหลักทั้งหมดที่ส่งคืนหรือรับเงินจะใช้สกุลเงินที่ระบุไว้ในการตั้งค่า Portfolio เรียนรู้ข้อมูลทางเทคนิคเพิ่มเติมเกี่ยวกับหน้า Wiki ของเรา เพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตโฟลิโอของคุณด้วยการคลิกเพียงไม่กี่ครั้งการเพิ่มประสิทธิภาพผลงานช่วยให้คุณหาพารามิเตอร์ที่เหมาะสมสำหรับแต่ละกลยุทธ์การลงทุนของคุณทีละรายการหรือทั้งหมดพร้อมกัน มีทั้งวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพทางพันธุกรรมที่สมบูรณ์และละเอียดอ่อนในเครื่องมือ backtesting ของพอร์ตโฟลิโอ MultiCharts เวอร์ชัน 64 บิตรองรับข้อมูลขนาดใหญ่ที่จำเป็นสำหรับงานทั้งสองอย่างง่ายดาย Forward Testing กระบวนการทดสอบกลยุทธ์การซื้อขายแบบเรียลไทม์ แต่ไม่มีการซื้อขายหลักทรัพย์ที่โบรกเกอร์จริง พ่อค้าสามารถจำลองกลยุทธ์การซื้อขายของตนเองได้จากข้อมูลที่เกี่ยวข้องเพื่อวัดประสิทธิภาพ หน้าต่างการทดสอบประสิทธิภาพการทำงานไปข้างหน้าจะมีข้อมูลหลักเกี่ยวกับประสิทธิภาพของยุทธวิธีสำหรับเครื่องมือทุกตัว Portfolio Automated Trading MultiCharts Portfolio Trader สามารถประมวลผลกลยุทธ์หลาย ๆ แบบที่ใช้กับกลุ่มต่างๆของสัญลักษณ์และคำสั่งเส้นทางไปยังโบรกเกอร์ต่างๆ หลังจากทำ backtesting และเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์คุณสามารถเปลี่ยนไปใช้การซื้อขายจริงได้เมื่อมีการส่งคำสั่งซื้อไปยังโบรกเกอร์ นอกจากนี้คุณสามารถหยุดชั่วคราวและดำเนินการต่อการซื้อขายตราสารใด ๆ เมื่อใดก็ตามที่คุณต้องการเพียงแค่คลิกเดียว ใช้กลยุทธ์มากกว่าหนึ่งรายการในเวลาเดียวกัน Portfolio Trader มีความยืดหยุ่นมากในการช่วยให้คุณสามารถสร้างกลยุทธ์ต่างๆและรวมกันในหลาย ๆ ด้าน สัญลักษณ์สามารถแบ่งออกเป็นกลุ่มและแต่ละกลุ่มสามารถมีกลยุทธ์ของตนเองได้ ตัวอย่างเช่นคุณสามารถมีกลยุทธ์การหมุนและการแพร่กระจายที่ใช้กับกลุ่มของเครื่องมือต่างๆในพอร์ตโฟลิโอของคุณได้ นอกจากนี้คุณสามารถมีระบบการซื้อขายหนึ่งที่ซื้อขายหุ้นและอื่น ๆ ที่ซื้อขายฟิวเจอร์ส ประสิทธิภาพของแต่ละกลยุทธ์จะส่งผลต่อประสิทธิภาพพอร์ตโฟลิโอโดยรวมของคุณ ดูตัวอย่างกลยุทธ์ของ Portfolio Trader ที่นี่ รายละเอียดการซื้อขายทั้งหมดอยู่ที่ปลายนิ้วของคุณใบสั่งซื้อและตำแหน่งจะพร้อมใช้งานในระหว่างขั้นตอนการเติมข้อความเพื่อให้คุณสามารถตรวจสอบยอดคงเหลือในบัญชีหรือเปิด PL ได้ตลอดเวลาเพียงแค่คลิกเดียว จะให้รายละเอียดของคำสั่งตำแหน่งและบัญชีในโบรกเกอร์ทั้งหมดที่ใช้สำหรับการซื้อขาย คุณสามารถยกเลิกหรือแก้ไขคำสั่งซื้อที่รอดำเนินการหรือแม้แต่ทำให้แบนทั้งตำแหน่งได้โดยตรงจากหน้าต่างนี้ รายงานประสิทธิภาพพอร์ตโฟลิโอผลงานรายงานผลงานของ MultiCharts เป็นเครื่องมือสำคัญในการประเมินว่ากลยุทธ์ของคุณกำลังทำอยู่ เหมือนกับรายงานประสิทธิภาพปกติของเรา แต่มีความสามารถในการดูรายละเอียดโดยใช้สัญลักษณ์หรือแสดงเมทริกซ์ความสัมพันธ์ รายงานผลการดำเนินงานของ Portfolio มีอยู่ในโหมดการซื้อขายอัตโนมัติ แสดงผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นจากช่วงเวลาที่เปิด อ้างอิงเครื่องมืออื่น ๆ ได้อย่างง่ายดายกลยุทธ์การซื้อขายของคุณสามารถอ้างอิงได้ถึงเก้าเครื่องมืออื่น ๆ เพื่อที่จะตัดสินใจในการซื้อขายใด ๆ สัญลักษณ์ซื้อขายได้ วิธีนี้จะเปิดโอกาสใหม่ ๆ ในการทดสอบกลยุทธ์เช่นการเก็งกำไรทางสถิติหรือการซื้อขายคู่ พิจารณากลยุทธ์การซื้อขายคู่ เมื่อหนึ่งในคู่ซื้อหรือขายกลยุทธ์ของคุณจำเป็นต้องทราบว่าเกิดอะไรขึ้นกับทั้งสองสัญลักษณ์ หากคู่ของคุณเป็น Google และ Microsoft คุณจะต้องป้อน GOOG เป็นสัญลักษณ์หนึ่งและ MSFT เป็นสัญลักษณ์ที่สอง จากนั้นคุณจะเพิ่ม MSFT เป็นข้อมูลหนึ่งและ GOOG เป็นข้อมูลสอง วิธีนี้ตราสารในแต่ละคู่มีการอ้างอิงอย่างแข็งขัน instrumentand อื่น ๆ ที่คุณประสบความสำเร็จในการทำข้อมูลให้ตรงกันทั้งหมด 7 ปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตโฟลิโอปัญหาสะดุดบล็อกในช่วงระยะการเดินทางจากทฤษฎีเพื่อการเพิ่มประสิทธิภาพในทางปฏิบัติในการจัดการกองทุน ปัญหาที่ 1: การเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตโฟล์เดอร์เป็นเรื่องยากเกินไปถ้าคุณใช้สเปรดชีตนี่เป็นปัญหาจริงๆ สเปรดชีตเป็นอันตรายเมื่อได้รับงานที่ซับซ้อน การเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตโฟลิกมีคุณสมบัติที่ซับซ้อนในบริบทนี้ (ซับซ้อนในความต้องการข้อมูล) ถ้าคุณใช้สภาพแวดล้อมการประมวลผลที่เหมาะสมกว่านั้นก็ไม่ได้เป็นเรื่องที่ยากนัก มีปัญหาบางอย่างที่ต้องได้รับการจัดการ แต่การพาพวกเขาทีละหนึ่งครั้งทำให้งานไม่ล้นหลาม หากคุณใช้สเปรดชีตใบสั่งยาของฉันคือการเปลี่ยนไปใช้ R. เมื่อมีเงินจริงบนบรรทัดโดยใช้สเปรดชีตเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตโฟลิโอดูเหมือนว่าฉันจะเป็นคนฉลาดและเงินโง่ หากคุณมีปัญหาอื่น ๆ เกี่ยวกับการเพิ่มประสิทธิภาพโปรดอ่านส่วนที่เหลือของโพสต์นี้ ปัญหาที่ 2: เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตการลงทุนแนะนำให้ใช้การซื้อขายมากเกินไปความยุ่งยากอย่างยิ่งต่อการเพิ่มประสิทธิภาพคือการหมุนเวียนอาจมากเกินไป เพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตการลงทุนที่เหมาะสมทั้งหมดช่วยให้: ข้อ จำกัด ของการหมุนเวียนค่าใช้จ่ายในการทำธุรกรรมใช้สิ่งเหล่านี้เพื่อลดการหมุนเวียนให้เหลือน้อยที่สุด เรา don8217t มักจะปล่อยให้รถม้วนไม่สามารถควบคุมได้จากเนินเขา และเราไม่ควรอนุญาตให้ใช้เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพด้วยเช่นกัน ปัญหา 3: ผลตอบแทนที่คาดหวังเป็นสิ่งจำเป็นก่อนปิดนี้ isn8217t จริงอย่างเคร่งครัด คุณสามารถหาพอร์ตการลงทุนที่มีความแปรปรวนขั้นต่ำซึ่งต้องใช้เมทริกซ์ความแปรปรวน แต่ไม่ได้รับผลตอบแทนที่คาดหวัง ความสำเร็จของการลงทุนที่มีความผันผวนต่ำเป็นเหตุผลที่จะไปลงเส้นทางนี้ แต่สมมติว่าคุณเป็นนักลงทุนที่ใช้งานคุณต้องคาดหวังในบางแง่มุม มีหลายเทคนิคที่ don8217t ต้องการผลตอบแทนที่คาดหวังเป็นตัวเลข พอร์ตโฟลิโอเป้าหมายทุกคนควรสามารถให้พอร์ตโฟลิโอเป้าหมายที่เหมาะ 8212 ผลงานที่คุณต้องการถือเมื่อข้อ จำกัด ทั้งหมดจะถูกละเลย เมื่อคุณมีพอร์ตโฟลิกเป้าหมายแล้วคุณจะได้รับพอร์ตโฟลิโอ 8220close8221 ไปยังเป้าหมาย แต่ไม่ต้องปฏิบัติตามข้อ จำกัด หนึ่งในข้อ จำกัด เหล่านี้น่าจะเป็นผลประกอบการ อาจเป็นทางออกที่ดีกว่าคือลดข้อผิดพลาดในการติดตามไปยังกลุ่มเป้าหมาย นี้ไม่จำเป็นต้องเมทริกซ์ความแปรปรวน การเพิ่มประสิทธิภาพแบบย้อนกลับเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพแบบย้อนกลับ (เรียกอีกอย่างว่าอัลฟาโดยนัย) สามารถใช้ซ้ำเพื่อพยายามหาพอร์ตโฟลิโอที่ดูเหมือนว่าคุณต้องการอะไรในแง่ของผลตอบแทนที่คาดหวังซึ่งโดยนัย วิธีนี้หลีกเลี่ยงการเพิ่มประสิทธิภาพจริง แต่ใช้แรงงานมากและขึ้นอยู่กับข้อ จำกัด ที่ไม่ทำให้สแปมโดยนัย (ซึ่งอาจเป็นที่น่าสงสัย) อันดับสินทรัพย์ถ้าคุณสามารถสั่งซื้อทรัพย์สินในจักรวาลของคุณในแง่ของผลตอบแทนที่คาดหวังได้จะเป็นไปได้ในการสร้างผลตอบแทนที่คาดหวังเพื่อมอบให้กับเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ การจัดอันดับสินทรัพย์จะง่ายกว่าการประมาณค่าตัวเลขของผลตอบแทน กระดาษโดย Almgren และ Chriss อธิบายวิธีเปลี่ยนระดับให้เป็นตัวเลขที่คาดว่าจะได้ผลตอบแทน กรณีง่ายๆเพียงแค่ต้องการใช้ฟังก์ชัน qnorm ใน R. ซึ่งจะให้ขนาดญาติ แต่คุณยังต้องการปรับขนาดให้ตรงกับเมทริกซ์ความแปรปรวน ปัญหาที่ 4: ความแปรปรวนของค่าเฉลี่ย - ค่าแปรปรวนมีข้อ จำกัด มีตำนานที่ว่าการเพิ่มประสิทธิภาพความแปรปรวนเฉลี่ยมีประโยชน์เฉพาะเมื่อส่งคืนข้อมูลเป็นแบบปกติ That8217s ย้อนหลัง ถ้าผลตอบแทนถูกแจกจ่ายตามปกติแล้วการเพิ่มประสิทธิภาพค่าเฉลี่ยของตัวแปรเป็นสิ่งที่สามารถทำได้ 8212 สาธารณูปโภคอื่น ๆ ทั้งหมดจะเทียบเท่า ดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่ 8220 ทฤษฎีการลงทุนแบบเดิม 8221 ถ้าการกระจายผลตอบแทนของสินทรัพย์ใด ๆ ในจักรวาลไม่สมเหตุสมผลใกล้เคียงกับสมมาตรใช่แล้วการเพิ่มประสิทธิภาพค่าเฉลี่ยของตัวแปรมีข้อ จำกัด และไม่ควรใช้ ตัวอย่างของสินทรัพย์ก่อกวนคือพันธบัตรและตัวเลือกต่างๆ อย่างไรก็ตามถ้าจักรวาลเป็นแค่หุ้นแล้วค่าเฉลี่ยความแปรปรวนเป็นค่าประมาณที่ดีพอสมควรสำหรับสิ่งที่ดีที่สุดที่เราสามารถทำได้ ความเบ้และความเคี้ยวอาจถูกเพิ่มเข้าไปในยูทิลิตี้เพื่อคำนวณความไม่ปกติของผลตอบแทน โพสต์ในบล็อก 8220 ความถูกต้องของความเบ้และ kurtosis ใน SampP constituents8221 แสดงว่าความลาดเอียงอาจใกล้เคียงกับที่เป็นไปไม่ได้ที่จะทำนายและความสามารถในการคาดเดาได้ของ kurtosis มี จำกัด ในปีพ. ศ. 2542 ช่วงเวลาช่วงล่างและกึ่งแปรปรวนได้รับความนิยมจากหุ้นเทคโนโลยีเนื่องจากมีความเสี่ยงสูง มันเปิดออกที่มีสมมาตรในการตอบแทนของหุ้น tech 8212 มันก็แค่ว่าด้านลงมาในภายหลัง หากคุณอยู่ในสถานการณ์ 8212 รวมถึงรายได้คงที่หรือตัวเลือก 8212 ซึ่งการเพิ่มประสิทธิภาพค่าเฉลี่ยของความแปรปรวนไม่เหมาะสมแล้วคุณอาจควรเพิ่มประสิทธิภาพของภาพ ปัญหาที่ 5: พอร์ตการเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตโฟลิโอเป็นค่าประมาณที่มีเสียงดังเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตโฟลิโอเป็นโง่พอที่จะเชื่อในสิ่งที่เราบอกได้ เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพช่วยให้เราสามารถแก้ปัญหาได้เสมือนว่าเรารู้ถึงผลตอบแทนที่คาดหวังและเมทริกซ์ความแปรปรวน ในความเป็นจริง: ประมาณการของผลตอบแทนที่คาดว่าจะประมาณค่าประมาณเสียงทั้งหมดของเมทริกซ์ความแปรปรวนเป็นเสียงรบกวนที่ค่อนข้างดัง 8220 รวม 8801 นำไปใช้กับผู้จัดการกองทุนที่ดีที่สุด 8212 8220almost8221 ต้องลดลงสำหรับผู้จัดการกองทุนต่ำกว่าค่าเฉลี่ย ปัจจัยความแปรปรวนของรูปแบบปัจจัยมักถูกนำเข้าเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ เหล่านี้ดีกว่าเมทริกซ์ความแปรปรวนของตัวอย่างสำหรับจักรวาลขนาดใหญ่ อย่างไรก็ตามการใช้ประมาณการการหดตัวอาจดีกว่าอย่างใดอย่างหนึ่ง เรามีปัญหา Wharfian กับ 8220portfolio optimization8221 คนคิดว่าเรากำลังเพิ่มประสิทธิภาพผลงานเมื่อเราบอกว่า ในความเป็นจริงเรากำลังเพิ่มประสิทธิภาพการค้า สำหรับวัตถุประสงค์บางอย่างมันไม่สำคัญ แต่ก็สำคัญเมื่อเรากำลังคิดจะทำอย่างไรกับปัจจัยการผลิตที่มีเสียงดัง การดำเนินงานประเภท Black-Litterman บางคนคิดว่าการทำสิ่งต่างๆเช่น Black-Litterman เป็นทางออกสำหรับปัญหานี้ ไม่ isn8217t ถ้าทำอย่างชาญฉลาดแล้วจะลด 8212 แต่ไม่สามารถลดเสียงรบกวน 8212 ในอัตราผลตอบแทนที่คาดหวังได้ การแก้ปัญหาที่แท้จริงของปัญหานี้เป็นไปตามชื่อของการเพิ่มประสิทธิภาพที่มีประสิทธิภาพ ฉันพบว่าคำศัพท์นี้โชคร้ายเนื่องจากมีการใช้คำว่า 8220robust8221 ซึ่งอาจสับสนกับความหมายของการได้รับแนวทางที่ดีในการเพิ่มประสิทธิภาพทางการค้าจากปัจจัยการผลิตที่มีเสียงดัง มีข้อเสนอค่อนข้างมากสำหรับการใช้โซลูชัน ส่วนใหญ่ค่อนข้างซับซ้อน มีโซลูชันที่เรียบง่ายและใช้งานง่าย (แม้ว่าจะต้องมีตัวเลขที่แน่นอนผ่านการทดสอบ) Here8217s เรื่อง (สมมติว่าเรามีพอร์ตที่มีอยู่): ถ้าปัจจัยการผลิตที่เราให้กับเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพเป็นจริงแล้วเราควรยอมรับสิ่งที่เพิ่มประสิทธิภาพกล่าว เราควรทำ 8212 ข้อเสนอแนะการค้าเราจำต้องเพิ่มประสิทธิภาพการค้า หากปัจจัยการผลิตที่เราให้กับเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพเป็นขยะที่สมบูรณ์เราก็ไม่ควรทำอะไร การค้าของเราควรเป็นศูนย์ ความจริงก็คือปัจจัยการผลิตของเราอยู่ที่ไหนสักแห่งระหว่างขยะที่แท้จริงและสมบูรณ์ดังนั้นการค้าของเราควรอยู่ที่ไหนสักแห่งระหว่างการค้าที่แนะนำและการค้า เราต้องการลดการค้า เป็นเรื่องง่ายที่จะลดการค้าโดยการกำหนดข้อ จำกัด ของการหมุนเวียน (แข็งแกร่ง) หรือโดยการเพิ่มต้นทุนการทำธุรกรรม เท่าไหร่ที่จะทำนั่นคือปัญหาแน่นอน แต่หลักการง่ายๆ การคาดเดาอาจจะดีกว่าไม่ได้ทำเลย ปัญหาที่ 6: ค่าใช้จ่ายในการทำธุรกรรมเป็นเรื่องที่ยุ่งยากนี่เป็นความจริง บางส่วนของค่าใช้จ่ายนั้นตรงไปตรงมา แต่ผลกระทบจากตลาดยากที่จะปักหมุด แต่มีความซับซ้อนมากกว่าแม้จะมีการปรับขนาดค่าใช้จ่ายธุรกรรมเพื่อให้ตรงกับผลตอบแทนและความแปรปรวนที่คาดหวังหรือผลตอบแทนและความแปรปรวนที่คาดหวังจะต้องมีการปรับขนาดเพื่อให้ตรงกับต้นทุนการทำธุรกรรม ทั้งสามหน่วยงานทั้งหมดจะปรากฏในยูทิลิตีฟังก์ชันและการปรับขนาดเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับยูทิลิตี้เพื่อให้ความรู้สึก วิธีออกจาก coward8217s เป็นเพียงการกำหนดข้อ จำกัด การหมุนเวียน วิธีอื่นคือการทำงานและคิดหนักเกี่ยวกับค่าใช้จ่ายในการซื้อขาย และอาจใช้เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพเพื่อให้สามารถระบุค่าใช้จ่ายได้อย่างยืดหยุ่น ปัญหาที่ 7: ความเสี่ยงและปัญหาการจัดแนวปัจจัยอัลฟาได้มีการพูดคุยระหว่างการเพิ่มประสิทธิภาพผลงาน literati เกี่ยวกับการรับประทานอาหารอัลฟาและการจัดตำแหน่งปัจจัย สิ่งทั้งปวงฟังชัด ๆ อย่างลึกซึ้ง (แม้จะเป็นเรื่องแบบนั้งเหมือนฉัน) สำคัญก็คือว่าถ้ามีปัจจัยที่ใช้ในการคาดการณ์ผลตอบแทนที่ไม่ใช่ปัจจัยในรูปแบบความเสี่ยงจากนั้นนักเพิ่มประสิทธิภาพจะคิดว่าปัจจัยเหล่านี้เป็นหลักความเสี่ยงและใช้พวกเขามากเกินไป หนึ่งในหลัก 8220solutions8221 นี้คือการเพิ่มปัจจัยที่ขาดหายไปในรูปแบบความเสี่ยง นี้แน่นอนสมมติว่ามีปัจจัยในรูปแบบผลตอบแทนที่คาดหวัง ฉันสงสัยว่าปัญหาที่แท้จริงคือโมเดลปัจจัยเป็นเทคโนโลยีที่ไม่ถูกต้องที่จะใช้เป็นเมทริกซ์ความแปรปรวนในการเพิ่มประสิทธิภาพ การแก้ปัญหานั้นเป็นเทคโนโลยีที่ดีกว่า ข้อเสนอแนะของฉันคือการใช้ค่า Ledoit-Wolf ซึ่งหดตัวตามความสัมพันธ์ที่เท่ากัน ปัญหาที่ 8: ข้อ จำกัด ได้รับในทางนี้เป็นปัญหาที่มองไม่เห็น เป็นเรื่องที่ไม่มีความกังวลกับคนเพราะพวกเขา don8217t รู้ว่าพวกเขามีมัน ข้อ จำกัด อยู่ในสถานที่เพื่อให้ผลงาน doesn8217t ทำอะไรที่โง่เกินไป แต่กี่คนได้ตรวจสอบเพื่อดูว่าข้อ จำกัด ที่กำลังทำตามที่ตั้งใจ 8220the8221 ในชื่อเป็นเรื่องไร้สาระแน่นอน 8212 ฉัน don8217t จริงๆทราบว่าปัญหาอยู่ด้านบน ปัญหาอื่น ๆ ในการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของภาคผนวก R ที่กำลังทำงานอยู่ใน R เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตโฟลิโอหลายแห่งมีอินเทอร์เฟซ R หลักสูตรนี้ประกอบด้วย Portfolio Probe มีน้อยมากหรือน้อยไร้เดียงสาการใช้งานการเพิ่มประสิทธิภาพผลงานใน R ที่ได้รับการสนับสนุน ดูมุมมองงาน Empirical Finance สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติม Ledoit-Wolf shrinkage คุณสามารถรับฟังก์ชั่นที่ไม่มีการหดตัวของ Ledoit-Wolf ตามความสัมพันธ์เท่ากันโดยการทำ (in R): คำสั่งแรกที่คุณต้องทำเพียงครั้งเดียว (ต่อเวอร์ชัน R) วินาทีที่คุณต้องทำในแต่ละ R เซสชั่นที่คุณต้องการใช้ฟังก์ชัน เรียกว่า var. shrink. eqcor โดยค่าเริ่มต้นนี้จะช่วยให้มั่นใจได้ว่า eigenvalue ขั้นต่ำอย่างน้อย 0.001 เท่าของค่า eigen ที่ใหญ่ที่สุด นี่เป็นวิธีหลีกเลี่ยงปัญหาการจัดตำแหน่งปัจจัย ไม่มีเหตุผลทางวิทยาศาสตร์สำหรับค่าที่เฉพาะเจาะจงของขีด จำกัด 8212 สามารถทดลองและรายงานกลับได้ แพคเกจ BurStFin ยังมี factor. model. stat ซึ่งจะประมาณค่าแบบจำลองทางสถิติ วันที่มีข้อมูลสำหรับหุ้น บริษัท หนึ่ง ๆ (บริษัท A) ในปีก่อนเกิดวิกฤตการณ์ทางการเงิน (เมื่อพวกเขาทำได้ดีจริงๆ) และหุ้นของ บริษัท (B บริษัท ) หนึ่งในช่วงหลายปีที่มีภาวะเศรษฐกิจถดถอย isn8217t ค่อนข้างมีประโยชน์เพราะ softwarealgorithm เพิ่มประสิทธิภาพการลงทุนจะส่งกลับว่าน้ำหนักทั้งหมดควรไปยัง บริษัท A คุณอยู่ในปัญหาที่ 3 ที่นี่: ผลตอบแทนที่คาดว่าจะเป็นไปได้ยาก ในขณะที่ฉันกล่าวในช่วงเวลาที่สูงขึ้นของฉันพูดคุยโดยใช้ผลตอบแทนทางประวัติศาสตร์อยู่ใกล้กับไร้ประโยชน์อย่างสมบูรณ์สำหรับวัตถุประสงค์มากที่สุด ตามที่คุณระบุไว้อย่างถูกต้องพวกเขาจะยิ่งอันตรายมากขึ้นหากช่วงเวลาทางประวัติศาสตร์ไม่เหมือนกัน (อย่างน้อยที่สุด) ขอบคุณสำหรับการโพสต์ความรู้ ฉันสนใจโดยเฉพาะอย่างยิ่งในอำนาจของ R เป็นเครื่องมือวิเคราะห์การลงทุน หลังจากประสบความสำเร็จในการใช้โมเดลการเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตโฟลิโอคลาสสิกแล้วฉันกำลังมองหาวิธีที่มีประสิทธิภาพในการวาดพื้นที่การลงทุนที่เป็นไปได้ทั้งหมดใน R (นอกเหนือจากขอบเขตการลงทุนที่มีประสิทธิภาพ) วิธีการปัจจุบันของฉันคือการสร้างน้ำหนักพอร์ตโฟลิกแบบสุ่ม (การกระจายอย่างสม่ำเสมอภายใน simplex) ตรวจสอบว่ามีข้อ จำกัด และจัดทำพล็อต อย่างไรก็ตามแผนภูมิที่ฉันได้รับแตกต่างไปจากที่ฉันเห็นเป็นผลลัพธ์จากโปรแกรมอื่น ๆ (เช่น OptiFolio ECVaR) ผลการค้นหาของฉันแสดงให้เห็นว่ามีกลุ่มของพอร์ตการลงทุนขนาดเล็กมาก คุณมีข้อเสนอแนะเกี่ยวกับวิธีการสร้างพื้นที่การลงทุนที่เป็นไปได้โดยละเอียดมากขึ้นโดยใช้ R ฉันสงสัยว่าคุณเห็นสิ่งที่คล้ายกับรูปที่ 3 ของพรมแดนที่มีประสิทธิภาพที่เกิดขึ้นจริง ดูเหมือนว่าพอร์ตการลงทุนทั่วไปจะอาศัยอยู่ในพื้นที่ที่มีความเป็นไปได้ค่อนข้างน้อย ฉัน haven8217t เคยพยายามที่จะทำสิ่งที่คุณกำลังทำดังนั้นฉัน don8217t จริงๆมีภูมิปัญญาในเรื่องใด ๆ ฉันคิดว่าคุณจะต้องทำบางประเภทของการเพิ่มประสิทธิภาพกับปัจจัยการผลิตที่แตกต่างกัน แต่ฉันไม่เห็นอย่างเต็มที่ในตอนนี้อย่างน้อย ถ้าคุณสามารถสมมติว่าพื้นที่ที่เป็นไปได้คือนูน 8216chull8217 (เช่นเดียวกับใน 8216convex hull8217) ฟังก์ชัน R คือเพื่อนของคุณ