Оценочная выборка

Введение

Выборка на основе суждений, также известная как целенаправленная или субъективная выборка, относится к методу невероятностной выборки, при котором для отбора выборки используется суждение исследователя. Этот подход основан на опыте исследователя и знаниях населения при выборе участников, которые с наибольшей вероятностью предоставят ценные и актуальные данные. В контексте алгоритмической торговли оценочная выборка может быть ценным методом выбора конкретных точек данных или ценных бумаг для анализа и торговли, а также адаптации набора данных для соответствия уникальным стратегиям и идеям.

Применение в алгоритмическом трейдинге

Алгоритмическая торговля предполагает использование заранее запрограммированных торговых инструкций для совершения сделок с высокой скоростью и объемом. Эффективность и успех этих алгоритмов часто зависят от качества данных, используемых для их обучения и оптимизации. Оценочная выборка может сыграть решающую роль в этом процессе, позволяя трейдерам и аналитикам выбирать данные, которые лучше всего отражают рыночные условия и поведение, которые их интересуют.

Выбор данных

При оценочной выборке аналитики выбирают точки данных на основе конкретных атрибутов или критериев, которые, по их мнению, имеют решающее значение для торговых решений. Например, они могут сосредоточиться на:

Акции компаний со схожей рыночной капитализацией
Ценные бумаги отраслей, известных высокой волатильностью.
Периоды времени с известными экономическими событиями или тенденциями

Этот процесс целевого отбора может помочь гарантировать, что алгоритм обучен на наиболее релевантных данных, что потенциально увеличивает его прогностическую силу и эффективность.

Примеры из отрасли

Технологии Ренессанса: этот хедж-фонд известен своими очень сложными количественными моделями и сильной зависимостью от алгоритмической торговли. Renaissance Technologies использует огромные объемы данных и различные методы выборки, включая оценочную выборку, для точной настройки своих торговых алгоритмов. Для получения дополнительной информации посетите Renaissance Technologies.
Два Сигмы. Еще один крупный игрок в сфере алгоритмической торговли. Two Sigma использует машинное обучение и другие передовые технологии для анализа больших наборов данных. Они могут использовать оценочную выборку, чтобы гарантировать, что их модели снабжаются данными, которые с наибольшей вероятностью дадут ценную информацию. Более подробную информацию можно найти на сайте Two Sigma.
AQR Capital Management: AQR использует сочетание количественного анализа и принятия суждений при разработке и реализации своих торговых стратегий. Это включает в себя использование оценочной выборки для создания наборов данных, отражающих конкретные рыночные условия. Изучите их подход дальше в AQR Capital Management.

Сильные и слабые стороны

Сильные стороны

Актуальность. Выбирая точки данных, которые считаются наиболее релевантными, алгоритмы потенциально могут работать лучше в реальных сценариях.
Эффективность: этот метод экономит время и ресурсы, поскольку аналитики и трейдеры сосредотачиваются только на подмножестве данных, соответствующих определенным критериям.
Гибкость: оценочная выборка позволяет вносить корректировки на основе меняющегося понимания динамики рынка трейдером или аналитиком.

Слабые стороны

Предвзятость. Основным недостатком является появление предвзятости. Личное суждение может привести к предвзятым выборкам, которые неточно отражают рынок или торговые условия.
Недостаток обобщения. Поскольку выборка не является случайной, результаты могут быть неприменимы к более широким рыночным условиям.
Переобучение: существует риск того, что алгоритм может переподстроиться под выбранную выборку и плохо работать с невидимыми данными.

Лучшие практики

Чтобы смягчить недостатки оценочной выборки и одновременно использовать ее сильные стороны, можно использовать различные передовые методы:

В сочетании со случайной выборкой. Используйте сочетание оценочной и случайной выборки, чтобы сбалансировать релевантность и репрезентативность.
Постоянная оценка. Регулярно оценивайте и обновляйте критерии оценки на основе результатов деятельности и новой информации о рынке.
Прозрачность. Четко задокументируйте критерии, используемые для отбора проб, чтобы обеспечить прозрачность и воспроизводимость результатов.

Тематические исследования

Пример 1: Торговля волатильностью

Торговая фирма, специализирующаяся на торговле волатильностью, может использовать оценочную выборку, чтобы выбрать периоды крайней волатильности рынка для обучения своих алгоритмов. Сосредотачиваясь исключительно на периодах высокой волатильности, фирма гарантирует, что ее модели особенно подходят для навигации на неспокойных рынках.

Практический пример 2: отраслевые модели

Другая фирма могла бы разработать торговые модели для конкретного сектора. Используя оценочную выборку, они могли выбирать данные исключительно из технологического сектора, что позволило их алгоритмам стать узкоспециализированными и эффективными при торговле акциями технологических компаний.

Реализация субъективной выборки

Реализация оценочной выборки в алгоритмической торговле включает в себя несколько этапов:

Определите цели: четко определите цели торговой стратегии и какие конкретные рыночные условия или ценные бумаги вас интересуют.
Выбор критериев. Разработайте критерии выбора точек данных на основе ваших целей. Это может включать финансовые показатели, рыночные события или исторические показатели эффективности.
Сбор данных и выборка. Соберите данные и примените критерии выборки, чтобы извлечь наиболее релевантную подгруппу.
Обучение и тестирование модели. Используйте выборочные данные для обучения своих торговых алгоритмов. Обязательно оценивайте производительность с помощью тестирования вне выборки, чтобы избежать переобучения.
Корректировка и итерация. Постоянно отслеживайте производительность и при необходимости корректируйте критерии выборки.

Заключение

Сущностная выборка — это важнейший метод в арсенале алгоритмических трейдеров, предлагающий способ адаптировать наборы данных в соответствии с конкретными стратегиями и идеями. Хотя это сопряжено с такими рисками, как предвзятость и невозможность обобщения, их можно смягчить за счет передового опыта и тщательного внедрения. Поскольку алгоритмическая торговля продолжает развиваться, оценочная выборка останется ценным методом для трейдеров и аналитиков, стремящихся получить конкурентное преимущество.

Понимая и эффективно применяя оценочную выборку, торговые фирмы могут создавать более надежные алгоритмы, оптимизировать свои торговые стратегии и, в конечном итоге, достигать более высоких результатов на рынках.