Analiza klastrowa dla oceny strategii handlowych 1.1 WSPÓŁPRACOWNICY Jeff Bacidore Dyrektor Zarządzający, Szef Handlu Algorytmowego, ITG, Inc Kathryn Berkow Analityk ilościowy, Trading algorytmiczny, ITG, Inc Ben Polidore Dyrektor, Algorytmiczny Obrót, ITG, Inc Nigam Saraiya Wiceprezes, Algorytmiczny Obrót, ITG, Inc KONTAKT Asia Pacific Canada EMEA Stany Zjednoczone Analiza klastra dla oceny strategii handlowych 1 STRESZCZENIE W niniejszym artykule wprowadziliśmy nową metodologię empirycznej identyfikacji podstawowych strategii używanych przez przedsiębiorcę, używając tylko danych dotyczących wypełnienia transakcji po dokonaniu transakcji. W tym celu stosujemy ugruntowana technika klastrowania statystycznego zwana k-means do próbki wykresów postępu, reprezentująca część zamówienia zrealizowanego przez każdy punkt w ciągu dnia jako środek agresywności handlu Naszej metodologii określono podstawowe strategie stosowane przez przedsiębiorcę i określa strategię, jaką przedsiębiorca stosuje dla każdego zamówienia w próbce Po zidentyfikowaniu strategii stosowanej dla każdego zamówienia, tr Analiza kosztów Analiza TCA może być przeprowadzona w oparciu o strategię Omówimy również sposoby wykorzystania tej techniki do charakteryzowania zachowania przedsiębiorcy, oceny wyników przedsiębiorcy i sugerowania odpowiednich poziomów odniesienia dla każdej odrębnej strategii handlowej TŁUMIENIE Ocena efektywności handlowych jest wyzwaniem, ponieważ przedsiębiorcy często zmieniają swoje strategie zależnie od cele każdego handlu Na przykład, gdy zamówienia są testowane na otwartej drodze, przedsiębiorcy mogą przenieść swoje transakcje, być może wykonywać dużą część transakcji w aukcji otwarcia W przypadku większych, bardziej wpływowych zamówień, przedsiębiorcy mogą zdecydować się na bardziej bierne handel , rozciąganie zamówienia przez dłuższy okres czasu Proponowana analiza kosztów handlowych TCA powinna uwzględniać strategię leżącą u podstaw rozliczania transakcji W rzeczywistości jest to trudne, ponieważ 1 często nie jest jasne, jak scharakteryzować podstawowe strategie stosowane przez przedsiębiorcę i 2 nawet jeśli znane były strategie, określając, które z nich mają zastosowanie do strategii, która może być trudna, jeśli i nformacja nie jest przechwycona w bazach danych po handlu W świetle powyższych wyzwań jednym wspólnym podejściem do oceny wyników przedsiębiorcy jest grupowanie transakcji według algorytmu jako pośrednika dla strategii bazowej tradera. Jeśli przedsiębiorcy używają konkretnych algorytmów w celu osiągnięcia ich celów, np. przy użyciu algorytmów close dla transakcji porównywanych do bliskich, algorytmom VWAP dla transakcji powiązanych z VWAP, itd., to podejście ma sens, ponieważ algorytm jest strategią. Jednak handlarze wysokiego poziomu często używają algorytmów jako taktyki, a nie strategii, przełączając się między różnymi algorytmami w określonej kolejności W rezultacie, TCA według algorytmu będzie 1 To jest przedstawiona wersja następującego artykułu Analiza klastra dla oceny strategii handlowych, Jeff Bacidore, Kathryn Berkow, Ben Polidore i Nigam Saraiya, The Journal of Trading Vol. 7 No 3, 2017, Institutional Inwestor, Inc., który został opublikowany w ostatecznej formie w punkcie abs.2.2 nie dostarcza informacji o skuteczności strategii hybrydowej przedsiębiorcy egy Innym powszechnie stosowanym podejściem do oceny wyników przedsiębiorcy jest ocena ich wyników w kontekście średniej agresywności Na przykład można przyjrzeć się przeciętnemu wykresowi postępu przedsiębiorcy, aby zobaczyć, jak biernie lub agresywnie przedsiębiorca zazwyczaj wykonuje zlecenia i ocenia wydajność w tym kontekście Takie średnie nie mogą być znaczące, ponieważ łączą się z podstawowymi strategiami Na przykład na rysunku 1 przedstawiono łączny wykres postępów napełniania dla pojedynczego przedsiębiorcy Z wykresu wynika, że strategia leżąca u podstaw tego podmiotu to VWAP. W rzeczywistości przedsiębiorca ten mógł wykorzystać wiele strategii, które przypominają VWAP w ujednoliceniu, nawet jeśli przedsiębiorca nigdy nie ustawiał VWAP na pełny dzień na jednym zamówieniu. Rysunek 1 Jest to przykład wykresu całkowitego wypełnienia dla wszystkich zamówień w przykładowym zbiorze danych Oś pozioma reprezentuje czas od 9 30 AM 9 45 AM pojemnik 1 do 3 45 PM 4 00 PM zbiornik 26 oś pionowa reprezentuje procent wykonanego zamówienia Anal yzing trader wydajność prawidłowo wymaga najpierw identyfikacji różnych podstawowych strategii stosowane przez przedsiębiorcę, a następnie agregowanie zamówień przez te strategie W niniejszym artykule przedstawiamy nową metodologię, która pozwala nam zarówno identyfikować podstawowe strategie handlowe używane przez przedsiębiorcę i klasyfikować każdy z zamówienia zleceniodawców do tych strategii empirycznie, bez konieczności tagowania zamówień przed wykonaniem W tym celu najpierw tworzymy tabelę postępów każdego zlecenia, a następnie zastosujemy ugruntowaną metodologię klastrowania statystyk zwaną k-means w celu zidentyfikowania podstawowych strategii stosowanych w celu wykonaj te zlecenia Metoda k-means klasyfikuje każde zlecenie w ramach jednej ze strategii, umożliwiając analizę według strategii To nowe podejście do identyfikacji strategii handlowych może być bardzo użyteczne przy wykonywaniu TCA, szczególnie w przypadku handlu wysoką jakością. Po pierwsze, nasza metodologia może identyfikować podstawowe strategie stosowane przez każdego przedsiębiorcę Ze względu na dynamikę, nowe strategie będą unco nawet jeśli handlowcy zmieniają je w czasie Drugie, w przypadku biur z wieloma podmiotami gospodarczymi, nasze podejście może być wykorzystane do raportowania, które strategie są wykorzystywane przez biurko jako całość i dzielą się na użycie strategii przez przedsiębiorcę Po trzecie, ten typ ziarnistej analizy na poziomie przedsiębiorcy pozwala biurka, aby ocenić skuteczność korporacyjnych przedsiębiorców jako sposobu dzielenia się najlepszymi praktykami zamiast precyzyjnie mierzyć, który przedsiębiorca jest najlepszy W szczególności analiza ta nie tylko wskazuje na lepsze wyniki podmiotów gospodarczych, ale również pomaga wyjaśnić, dlaczego one przewyższały Wreszcie, ponieważ strategie te można przedstawić graficznie , jesteśmy w stanie wywnioskować, jaka może być wartość odniesienia dla danego przedsiębiorstwa na przykład na przykład w przypadku transakcji o wysokiej ładowności, otwarta może być najbardziej odpowiednim wzorcem, podczas gdy w przypadku transakcji typu back-loaded, cena zamknięcia może być większa odpowiednie Jak wspomniano wcześniej, wszystko to może być wykonane empirycznie na zasadach po sprzedaży, więc nasze podejście nie wymaga, aby handlowcy wprowadzali dodatkowe dane lub systemy, które mają zostać dostosowane do zakwaterowania skorzystała z nowych informacji dotyczących strategii poinwestycyjnej.3 3 METODOLOGIA Nasza metodologia wykorzystuje intuicję wykresu postępu przy określaniu strategii handlowej, ale stosuje wspólną technikę grupowania zwaną k-means w celu podzielenia całościowej strategii na strategie komponentów w ten sam sposób pryzmat dzieli się na kolory składowe, jak pokazano na rysunku 2 Proces rozpoczyna się od utworzenia wykresu postępów dla każdego zamówienia W szczególności, dla każdego 15-minutowego okresu w ciągu dnia handlowego 26, oblicza ona kumulatywną część zlecenia, które zostało zakończone do końca tego okresu, tzn. postępy w kolejności w tym punkcie Strategia handlowa reprezentowana jest przez zbiór tych 26 punktów postępu, których przykłady podano na rys. 1 Te wykresy zawsze zaczynają się od 0 i kończą się na 100 i wzrośnie w miarę przesuwania się od lewej do prawej wzdłuż osi x w celu przedstawienia skumulowanego postępu napełniania w ciągu dnia. Następnie stosujemy k-means do grupowania ich w odrębny tradi ng Wykres 2 Metodologia ma łączny wykres postępów i dzieli go na podstawowe strategie komponentów Aby zrozumieć, jak działa intuicja, należy założyć, że przerwa dnia handlowego na 3 pojemniki zamiast 26 pojemników Dla każdego zamówienia określamy procent zlecenia, które zostało ukończone na końcu każdego pojemnika Na przykład załóżmy, że przedsiębiorca wykonał zlecenie o liczbie 10 000 akcji, wykonując 2000 akcji w bin 1, 1000 udziałów w bin 2 i 7000 udziałów w bin 3 Nasza metodologia charakteryzuje to zlecenie jako wykres postępu z wartościami 20, 30 i 100, przedstawiający procent podany na końcu każdego pojemnika Ponieważ wszystkie zamówienia są wypełniane przed końcem ostatniego pojemnika, wszystkie zamówienia będą mieć wartość 100 w pojemniku 3 Dla z tego powodu musimy tylko przyjrzeć się postępowi na końcu dwóch pierwszych pojemników, próbując rozróżnić strategie 2 Na rysunku 3 pokazujemy próbkę zamówień, przy czym każda czarna kropka na wykresie reprezentuje kolejność x - oś reprezentuje t procent zamówienia wypełnionego na końcu pojemnika 1, a oś y stanowi procent wypełnionego końcem pojemnika 2 W polu 2 Dodawanie trzeciego pojemnika, w którym wszystkie zamówienia przyjmują wartość 100 do metodyki k-means nie dostarcza żadnych użytecznych informacji pomagających nam rozróżnić sposób, w jaki różne transakcje zostały sprzedane Więc można wykluczyć trzeci bin z metody k-means bez wpływu na wyniki.4 4 Przykład 10.000-akcji powyżej, zamówienie może być przedstawiona graficznie jako kropka oznaczona X na rysunku 3A Ponieważ ten porządek został zakończony 20 na końcu zbiornika 1 i 30 uzupełniony końcówką zbiornika 2, punkt jest reprezentowany z wartością osi x 20 i wartością osi y z 30 Rysunek 3 Ilustracja algorytmu k-means Na rysunku 3A czarne kropki są istniejącymi, sklasyfikowanymi obserwacjami Trójkąt na rysunku 3B przedstawia nowy porządek, który musi zostać sklasyfikowany, a kwadraty reprezentują centra dwóch istniejących klastrów Szary strzałki wskazują dystan ce pomiędzy nowym punktem a istniejącymi centrami klastrów Algorytm klasyfikuje nowy punkt w klastrze, którego centrum jest najkrótsza od niego Czarne kwadraty na rysunku 3C reprezentują oryginalne centra klastrów Szary kwadrat jest uaktualnionym centrum klastra, dodatkowe zamówienie Patrząc na rysunek 3A, wyraźnie widać wyraźnie dwie odrębne grupy punktów jednego klastra w lewym dolnym kwadrancie, a drugi w prawym górnym kwadrancie Intuicyjnie, te klastry reprezentują dwie odrębne strategie, które przedsiębiorca użył Pierwszy reprezentuje rozkazy, które wykonują powoli , tzn. te, które osiągnęły stosunkowo niewielki postęp po obydwu osiach osi 1 i osi bin 2 y Ten ostatni reprezentuje zamówienia, które są wykonywane szybciej, gdzie postępy w obu binach 1 i bin2 są znacząco wyższe W dwóch wymiarach z niewielką ilością danych, można przeprowadzić analizę klastrów wizualnie, jak na rysunku 3A Jeśli zestaw danych jest duży lub liczba wymiarów jest wyższa, podobnie jak tutaj, gdzie możemy mieć tysiące zamówień podzielonych na 26 różnych pojemników, trzeba polegać na technikach statystycznych w celu zarządzania klastrowaniem Jest to metoda metody k-means Algorytm k-means zaczyna się od przypisania początkowych centrów klastra, może być określony przez użytkownika lub wybrany losowo przez algorytm Iterycznie, algorytm działa poprzez próbkę, przy użyciu metryki odległości do przypisania każdej obserwacji do najbliższego klastra Rysunek 3B przedstawia przykład iteracji k-means Załóżmy, że mamy dodać nowa obserwacja, reprezentowana przez trójkąt na rysunku 3B K-mean oblicza odległość między tym punktem a dwoma istniejącymi centrami skupienia, reprezentowanymi przez kwadraty na rysunku 3B, w celu określenia najbliższego klastra Ponieważ trójkąt znajduje się bliżej lewego klastra, k-means przypisuje ją do lewego klastra Po dodaniu nowego punktu danych k-means musi teraz wyznaczyć nowe centrum klastra Rysunek 3C pokazuje nowe centrum klastrów, represe szarym kwadratem, który przesunął się w kierunku nowej obserwacji Kiedy centra skupu i zadania obserwacji przestają się zmieniać, algorytm zatrzymuje się W tym punkcie wyjście zawiera informacje o centrach klastra k, które można wykorzystać do scharakteryzowania sama grupa, a także przyporządkowanie każdej obserwacji do klastra 3 W naszym konkretnym wniosku punkt środkowy grupy charakteryzuje przeciętny przebieg postępów tej strategii, a przypisania wskazują strategię, którą każdy porządek najbardziej przypomina 3 Zobacz Johnson Wichern 2007 i MacQueen 1967 w celu szczegółowej dyskusji na temat k-środków.5 PRZYKŁAD Aby wykazać skuteczność metodologii, stosujemy ją do próbki zleceń wysyłanych do dwóch różnych algorytmów w dwóch różnych horyzontach handlowych, aby ustalić, czy można zidentyfikować te cztery odrębne kombinacje algorytmowo-handlowo-horyzontalne W szczególności próbka obejmuje zarówno zlecenia na rynku, jak i półgodzinne i całodniowe 4 nietrwałych zamówień rynkowych albo VWAP lub implementacyjny algorytm niedoboru IS 5 między 1 stycznia 2011 i 31 września Ograniczamy naszą próbkę do zamówień większych niż pięćset sztuk, zapewniając, że zamówienia zostały wykonane w czasie i nie zostały wykonane w jednym plasterku według algorytmu Bez kontekstu strategii, k-means zidentyfikowały cztery strategie handlowe i zaklasyfikowane z nimi zamówienia z wysokim stopniem dokładności. Na rysunku 4 przedstawiono strategie handlowe wskazane w próbce, obejmujące agregowany wykres postępu VWAP przedstawiony na rysunku 1 Rysunek 4A przedstawia pół - dzień zamówienia VWAP, rysunek 4B reprezentuje całodobowe zlecenia VWAP, rysunek 4C reprezentuje zamówienia algo rozpoczynające się przed 9 40 AM, a rysunek 4D reprezentuje pół-dniowe zamówienia algowe w systemie półrocznym. K-means mógł prawidłowo klasyfikować ponad 98 zamówień w Tabeli 1 zlecenia VWAP zostały poprawnie zidentyfikowane ponad 99 5 zleceń czasu IS zidentyfikowano prawidłowo więcej niż 98 czasu W związku z tym k-means potrafił prawidłowo zidentyfikować ur różne strategie i przyporządkowanie zamówień do każdej strategii precyzyjnie 5 Rysunek 4 Style transakcyjne zidentyfikowane z wyników danych post-trade dla przykładowych zamówień pełno - i półgodzinnych VWAP i IS algorytmów zamówienia Typ zamówienia Accurary Half-Day VWAP 99 73 Full-Day VWAP 99 54 Całodniowe IS 98 58 Pół dnia IS 98 19 Tabela 1 Dokładność k-średnich przydzielania zamówień do strategii ZASTOSOWANIE Ta metodologia może służyć do oceny wyników przedsiębiorcy na kilka sposobów. Po pierwsze, można użyć k-środków do identyfikacji podstawowych strategie handlowe dla dużych zamówień klientów Rysunek 5 przedstawia dane wyjściowe dla klienta hipotetycznego Dla tego klienta widzimy trzy różne trajektorie napełniania transakcji w ścisłej strategii A, załadowaną do przodu strategię handlową B oraz transakcje uczestnictwa w ciągu dnia w strategii C Inna Korzyścią dla k-means jest możliwość odkrycia mniej dominujących strategii wykorzystywanych przez przedsiębiorcę 4 Zlecenia uważane za całodniowe przybyły przed 9 40 zamówień AM uważane za pół dnia przybyły między 12 00 a 12 50 PM Wszystkie VWAP o rundy kończyły się po 3 20 PM, ale nie było ograniczeń czasu zakończenia zamówień IS 5 W szczególności składamy zamówienia wysyłane do ITG Active Algorithm, jeden algorytm niedoboru niedoboru zapasów (6). Dowodem na to jest tabela 2, która pokazuje, że tylko 5 wartości została zrealizowana poprzez strategię C W tym miejscu k-means wykrył strategię mniejszości, która mogła zostać przeoczona w tradycyjnej analizie W efekcie nasza metodologia daje przedsiębiorcom możliwość eksperymentowania z strategiami handlowymi w czasie rzeczywistym bez konieczności zmiany ich przepływu pracy na przechwytywanie informacji o poziomie strategii 6 Rysunek 5 Hipotetyczne transakcje klienckie agregowane w ciągu dnia i pogrupowane według stylu za pomocą k-means Z danych pochodzą odrębne trzy strategie handlowe Po drugie, dla biur z wieloma podmiotami gospodarczymi, k-means może służyć do scharakteryzowania strategii przez przedsiębiorcę Wykresy na rysunku 6 pokazują handlowcom wykorzystanie strategii zidentyfikowanych przez k-means Na przykład widzimy, że przedsiębiorca 1 jest dominującym użytkownikiem strategii C, ale C składa się tylko 25 obrotów na rynku Trader 1 Korzystając z wyników k-means, możemy zgłosić, jak często każda strategia była wykorzystywana i zrozumieć transakcje składające się na każdą strategię przez przedsiębiorcę, fundusz, wielkość zamówienia, kapitalizację rynkową, okres czasu, warunki rynkowe lub dowolną kombinację Rysunek 6 Podziału handlowego wykorzystania strategii hipotetycznej analizy klienta przedstawionej na Rysunku 4 i Tabeli 1 Handlowcy w ramach strategii Rysunek 5B i strategie w handlu Rysunek 5A Poza wzorcami użycia, dane wyjściowe typu k-means pozwalają nam oceniać transakcje zgodnie z odpowiednimi wzorcami, określenie, które strategie są najskuteczniejsze Dlaczego warto porównać wszystkie egzekucje z dokładnym testem porównawczym, jeśli 10 zleceń było rzeczywiście załadowanych z przodu, a 5 zostało sprzedanych w algorytmie VWAP. Wyniki k-means dorozumiane zawierają sugestie co do benchmarku, jaki dany przedsiębiorca mógł mieć na celu, może pomóc lepiej ocenić wydajność Na przykład przedsiębiorca 1 może używać strategii A, gdy benchmark dla zamknięcia, B podczas testowania na otwartym i C w hen benched do VWAP Tabela 2 wskazuje, że strategia A działa dobrze w porównaniu z zamknięciem benchmarku, strategia B działa dobrze w porównaniu z przyjazdem i otwartością, a strategia C działa dobrze w porównaniu do benchmarków VWAP Te wyniki są intuicyjne, ponieważ handlarze.7 7 prawdopodobnie trafiają na różne poziomy odniesienia z różnymi strategiami Zdolność do wyprowadzania wskaźników porównawczych jest szczególnie użyteczna dla przedsiębiorców, których systemy nie zezwalają na przepływ informacji na temat benchmarków do swoich baz danych po handlu handlowych Zlecenia strategiczne Przybliżanie wartości Otwarte zamknięcie Wydajność bps Wstecz Dzień zamknięcia Dzień VWAP A 10 334 46 B 17 957 49 C 3,940 5 Tabela 2 Wyniki osiągnięte przez hipotetyczne zamówienia klientów zgrupowane w style handlowe pokazane na rysunku 1 Interwał VWAP Wreszcie nasza metodologia może pomóc w ocenie wyników przedsiębiorcy w kontekście podstawowych strategii handlowych Jeśli dany przedsiębiorca jest poniżej lub lepiej niż jego rówieśnicy, nasza metodologia może pomoc w identyfikacji strategii prowadzących do jego względnej skuteczności Na przykład, jeśli przedsiębiorca 1 zdecydowanie nie wyrzucił swoich rówieśników, może wynikać z nadużycia strategii C, co wynika z tabeli 2 jest najgorszą strategią w porównaniu z benchmarkiem kosztów przedkomercyjnych Ogólnie rzecz biorąc, w tabeli 2 przedstawiono, które strategie najlepiej sprawdzają się w odniesieniu do każdego z benchmarku, sugerując domyślnie jak realizować przyszłe transakcje KONKLUZJA W niniejszym artykule przedstawiamy nową metodologię identyfikacji strategii handlowych przy użyciu tylko danych posttransakcyjnych W szczególności stosujemy dobrze znaną technikę statystyczną zwaną k-means w celu identyfikacji podstawowych strategii stosowanych przez przedsiębiorcę i sklasyfikować każde z nich do jednej z tych strategii To podejście jest szczególnie użyteczne, ponieważ nie wymaga zmian w procedurach handlowych lub systemach post-trade w celu przechwytywania informacji o strategii lub benchmarku Po stwierdzeniu, że podstawowe strategie zostały zidentyfikowane i zaklasyfikowane do zamówień, TCA może być przeprowadzony przez strategia Analiza strategii ma kluczowe znaczenie, ponieważ wybór strategii może być często głównym czynnikiem determinującym wydajność firmy Visu Przedstawiają one w sposób naturalny i użyteczny wyniki Wyniki mogą być przekazywane zarówno wizualnie, jak i numerycznie, co czyni z niej praktyczną praktykę dla każdego przedsiębiorcy.8 8 ODNOŚNIKI Johnson, RA i DW Wichern Zastosowana Wielowymiarowa analiza statystyczna, Szóste wydanie Upper Saddle River, New Jersey Pearson Prentice Hall, MacQueen, JB Niektóre metody klasyfikacji i analizy obserwacji wielowymiarowych Procesy V Sympozjum Berkeley dotyczące statystyki matematycznej i prawdopodobieństwa, 1, Berkeley, CA University of California Press 1967, Investment Technology Group, Inc Wszystkie prawa zastrzeżone Nie mogą być reprodukowane lub retransmitowane bez zgody Produkty pośrednictwa i pośrednictwa oferowane przez członków ITG Inc FINRA, SIPC Materiały te są przeznaczone wyłącznie do celów informacyjnych i nie są przeznaczone do celów handlowych, inwestycyjnych lub jako oferta sprzedawać lub zachęcać do zaoferowania jakiegokolwiek zabezpieczenia lub finansów l produkt Informacje zawarte w niniejszym dokumencie zostały zaczerpnięte z usług handlu i informacji statystycznych oraz innych źródeł, które uznajemy za wiarygodne, ale nie uważamy, że takie informacje są dokładne lub kompletne i nie należy ich traktować jako takich. rozsądność założeń lub dokładność modeli lub danych rynkowych wykorzystywanych przez ITG lub rzeczywistych wyników, które mogą być osiągnięte Te materiały nie dostarczają jakiejkolwiek formy doradztwa inwestycyjnego, podatkowego lub prawnego ITG Inc nie jest zarejestrowanym doradcą inwestycyjnym i nie zapewnia doradztwo inwestycyjne lub zalecenia dotyczące kupna lub sprzedaży papierów wartościowych, zatrudniania doradcy inwestycyjnego lub prowadzenia strategii inwestycyjnej lub handlowej. Pozycje zawarte w tym dokumencie odzwierciedlają wyrok poszczególnych autorów i niekoniecznie należą do ITG. forex rc group. jp morgan forex probe. ex opcje dywidendy trading. forex blog directory. modeling system handlowy wydajność bandy pdf. forex w saket. forex news usd cad. xo tradin g system. sweden forex brokers. forex wysokie prawdopodobieństwo setup. robot forex 2017 professional setting. best forex edukacja books. neuronales system trading erfahrungsberichte. pip definicja forex. webinar forex indonesia. trading sygnały options. diablo iii podpisy serie strategiczna konsola konsola version. cambio euro dollaro forexpros. mb opcje trading. binary option trader jobs. momentum scalping trading strategy. fundamental analysis forex books. forex trading edukacja singapore.10 klucze do udanego handlu forex ebook. A klastrowanie w czasie rzeczywistym i oparte na SVM przewidywania zmienności cen dla optymalnego obrotu strategia. Copyright 2017 Elsevier BV Wszelkie prawa zastrzeżone. Subhabrata Choudhury jest obecnie realizacją stopnia licencjata technologicznego w Inżynierii Metalurgicznej i Materiałowej w Indyjskim Instytucie Technologii Kharagpur, w Indiach i jest w ostatnim roku Jego obecnym zainteresowaniem badawczym są badania nad eksploracją danych, badania operacyjne, Nauka i ich zastosowania w finansach i przemyśle stalowym. Subhaj yoti Ghosh jest czwartym studentem roku w Indyjskim Instytucie Technologii Kharagpur, w Indiach zapisanym do pięcioletniego programu podwójnego stopnia B Tech i M Tech w dziedzinie inżynierii oceanicznej i architektury morskiej Jego obecne badania koncentrują się na badaniach operacyjnych, rynkach finansowych i planowaniu. Arnab Bhattacharya jest obecnie kandydatem do doktora w dziedzinie badań operacyjnych na Uniwersytecie w Pittsburghu w Stanach Zjednoczonych. Ukończył pięcioletnie studia z podwójnym programem B Tech i M Tech w Inżynierii Przemysłowej i Zarządzania w Indyjskim Instytucie Technologii Kharagpur w Indiach w 2011 roku. Data Mining. Kiran Jude Fernandes jest dyrektorem ds. Badań i szefem grupy ds. Zarządzania operacyjnego w York Management School w Wielkiej Brytanii. Jest także jednym z głównych badaczy w interdyscyplinarnym York Centre for Complex Systems Analysis. YCCSA Jest doktorem ds. Zarządzania operacyjnego i Systemy z University of Warwick Mistrzów MS z James Worth Bagley College inżynierii na MSU MSW Mississippi State University i licencjata inżynierskiego stopnia magistra w produkcji z Waltech Jego badania koncentrują się na modelowaniu złożonych domen społecznych i biznesowych przy użyciu złożonej perspektywy systemu. Manoj Kumar Tiwari jest profesorem na Wydziale Inżynierii Przemysłowej i Zarządzania w Indyjski Instytut Technologii Kharagpur, Indie Jest redaktorem naczelnym czasopism, w skład którego wchodzą transakcje IEEE dotyczące systemów i systemów SMC Part A, Międzynarodowego Dziennika Systemów Naukowych Systemu Wsparcia w Sprawach Zatrudnienia Ma ponad 200 publikacji w różnych międzynarodowych czasopismach i konferencjach Jego badania interesuje się modelami wspomagania decyzji, planowaniem, planowaniem i kontrolą problemów związanych z systemem produkcyjnym, siecią łańcucha dostaw.
Comments
Post a Comment