이벤트 중심 전략.
'이벤트 중심 전략'이란 무엇입니까?
이벤트 주도 전략은 헤지 펀드 매니저가 채택한 전략으로 합병 및 구조 조정과 같은 이벤트를 활용하여 회사 주식의 단기 조정 오류를 초래할 수 있습니다. 이벤트 중심 전략은 변화의시기에 기업 주식이 가격 하락하는 경향을 이용하는 데 중점을 둡니다.
'이벤트 중심 전략'을 깨기
투자자들은 기업이 기업 구조 조정, 합병, 인수 또는 기타 주요 사건을 겪을 때 종종 우려를 느끼게됩니다. 이는 투자자들이 안정을 다시 느끼기 전까지는 주가가 정체 될 수 있습니다. 헤지 펀드 매니저 또는 기타 이벤트 중심 전략가가 잠재적 투자를 발견하면 잠재적 규제 적 함정을 포함하여 회사의 근본적인 가치와 사건을 둘러싼 상황을 조사합니다. 회사의 사건과 힘에 대해 긍정적으로 생각하면 나중에 가격을 조정할 때 팔려고 주식을 살 수 있습니다.
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2014 년 3 월 25 일 Michael Halls-Moore 작성
이벤트 중심의 백 테스팅 구현에 대한 논의에서는 이전에 이벤트 루프, 이벤트 클래스 계층 구조 및 데이터 처리 구성 요소를 고려했습니다. 이 기사에서는 전략 클래스 계층 구조에 대해 간략히 설명합니다. 전략 객체는 시장 데이터를 입력으로 사용하고 거래 신호 이벤트를 출력으로 생성합니다.
Strategy 객체는 Portfolio 객체에 대한 권고 신호를 생성하는 시장 데이터에 대한 모든 계산을 캡슐화합니다. 이벤트 중심의 백 테스터 개발의이 단계에서는 기술 거래에서 발견되는 지표 또는 필터의 개념이 없습니다. 이것들은 클래스 계층을 생성하기위한 좋은 후보이지만이 기사의 범위를 벗어납니다.
전략 계층은 SignalEvent 객체를 생성하기위한 단일 순수 가상 메서드가있는 추상 기본 클래스로 구성되어 있기 때문에 상대적으로 간단합니다. 전략 계층 구조를 생성하려면 NumPy, pandas, Queue 객체, 추상 기본 클래스 도구 및 SignalEvent를 가져와야합니다.
전략 추상 기본 클래스는 단순히 순수 가상 calculate_signals 메소드를 정의합니다. 파생 클래스에서는 시장 데이터 업데이트를 기반으로 SignalEvent 객체 생성을 처리하는 데 사용됩니다.
전략 ABC의 정의는 간단합니다. Strategy 객체를 하위 클래스 화하는 첫 번째 예제에서는 BuyAndHoldStrategy 클래스를 만들기 위해 buy and hold 전략을 사용합니다. 이것은 단순히 특정 날짜의 특정 보안에서 오랜 시간이 걸리고 포트폴리오 내에서 유지됩니다. 따라서 보안 당 하나의 신호 만 생성됩니다.
생성자 (__init__)에는 바 마켓 데이터 핸들러와 이벤트 이벤트 큐 객체가 필요합니다.
BuyAndHoldStrategy의 초기화시 구입 한 사전 구성원은 모두 False로 설정된 각 기호에 대한 키 세트를 갖습니다. 일단 자산이 "길다"면 True로 설정됩니다. 본질적으로 이것은 전략이 그것이 "시장에"있는지 여부를 알 수 있습니다 :
calculate_signals 순수 가상 메소드는이 클래스에서 구체적으로 구현됩니다. 이 메서드는 심볼 목록의 모든 심볼을 반복하고 막대 데이터 핸들러에서 최신 막대를 검색합니다. 그런 다음 해당 기호가 "구입되었습니다"(즉, 이 기호가 시장에 출시되었는지 여부) 여부와 단일 SignalEvent 개체를 만들지 여부를 확인합니다. 그런 다음이 이벤트 대기열에 배치되고 구입 한 사전이이 특정 기호 키에 대해 True로 올바르게 업데이트됩니다.
이것은 분명히 간단한 전략이지만 이벤트 중심 전략 계층 구조의 특성을 보여주기에 충분합니다. 다음 기사에서는 쌍 거래와 같은보다 정교한 전략을 고려할 것입니다. 다음 기사에서는 손익 (PnL)으로 포지션을 추적하는 포트폴리오 계층 구조를 만드는 방법을 고려할 것입니다.
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2014 년 3 월 11 일 Michael Halls-Moore 작성
우리는 지난 두 달 동안 퀀트 스타트에서 파이썬과 팬더를 이용한 다양한 거래 전략을 백 테스팅하는 데 보냈습니다. 팬더의 벡터화 된 특성으로 인해 대규모 데이터 세트의 특정 작업이 매우 빠릅니다. 그러나 우리가 지금까지 연구 한 벡터화 된 등고선의 형태는 무역 실행이 모의되는 방식에서 몇 가지 단점을 가지고있다. 이 연재 기사에서는 파이썬을 사용하여 이벤트 중심의 백 테스팅 환경을 구축함으로써 역사적 전략 시뮬레이션에 대한보다 현실적인 접근 방식에 대해 논의 할 것입니다.
이벤트 기반 소프트웨어.
우리가 그러한 등 테스터의 개발을 탐구하기 전에 이벤트 중심 시스템의 개념을 이해해야합니다. 비디오 게임은 이벤트 중심 소프트웨어의 자연스러운 사용 사례를 제공하고 탐색 할 수있는 간단한 예제를 제공합니다. 비디오 게임은 높은 프레임 속도의 실시간 설정에서 서로 상호 작용하는 여러 구성 요소가 있습니다. 이것은 이벤트 루프 또는 게임 루프로 알려진 "무한"루프 내에서 전체 계산 집합을 실행하여 처리됩니다.
게임 루프의 각 진드기에서 함수는 게임 내의 대응하는 이전 동작에 의해 생성 된 최신 이벤트를 수신하기 위해 호출됩니다. 키 누름 또는 마우스 클릭을 포함 할 수있는 이벤트의 성격에 따라 루프를 종료하거나 추가 이벤트를 생성하는 후속 작업이 수행됩니다. 그런 다음 프로세스가 계속됩니다. 다음은 의사 코드 예제입니다.
코드는 지속적으로 새 이벤트를 확인한 다음 이러한 이벤트를 기반으로 작업을 수행합니다. 특히 코드가 지속적으로 루프되고 이벤트가 확인되기 때문에 실시간 응답 처리가 환상적입니다. 이것은 분명히 고주파 거래 시뮬레이션을 수행하기 위해 필요한 것입니다.
왜 이벤트 중심의 등양가인가?
이벤트 중심 시스템은 벡터화 된 접근 방식보다 많은 이점을 제공합니다.
코드 재사용 - 이벤트 기반 백 테스터는 의도적으로 구성 요소를 최소한으로 전환하여 기록 백 테스트 및 실시간 거래에 모두 사용할 수 있습니다. 통계 분석을 수행하기 위해 모든 데이터를 한 번에 사용할 수 있어야하는 벡터화 된 백 테스터는 사실이 아닙니다. Lookahead Bias - 이벤트 중심의 백 테스터는 시장 데이터 영수증이 처리되어야하는 "이벤트"로 취급되므로 미리보기 바이어스가 없습니다. 따라서 주문 관리 및 포트폴리오 시스템이 어떻게 작동 할 것인지를 모방하면서 시장 데이터로 이벤트 중심의 백 테스터를 "드립 피드 (drop feed)"할 수 있습니다. 현실주의 - 이벤트 중심의 백 테스터는 주문 실행 방법 및 거래 비용에 대한 커스터마이즈가 가능합니다. 커스텀 교환 핸들러가 구축 될 수 있기 때문에 Moo (Market-On-Open) 및 MOC (Market-on-Close)뿐만 아니라 기본 시장 및 주문 수주를 처리하는 것은 간단합니다.
이벤트 중심 시스템에는 많은 이점이 있지만 단순한 벡터화 시스템에 비해 두 가지 단점이 있습니다. 첫째, 구현 및 테스트가 훨씬 더 복잡합니다. "움직이는 부분"이 더 많아서 버그를 도입 할 가능성이 커집니다. 이를 완화하기 위해 테스트 주도 개발과 같은 적절한 소프트웨어 테스트 방법론을 사용할 수 있습니다.
두 번째로 벡터화 된 시스템에 비해 실행 속도가 느립니다. 최적 벡터화 연산은 수학 계산을 수행 할 때 활용할 수 없습니다. 우리는 후기 기사에서 이러한 한계를 극복 할 수있는 방법을 논의 할 것입니다.
이벤트 기반 백 테스터 개요.
백 테스트 시스템에 이벤트 중심 접근 방식을 적용하려면 특정 작업을 처리 할 구성 요소 (또는 객체)를 정의해야합니다.
이벤트 - 이벤트는 이벤트 중심 시스템의 기본 클래스 단위입니다. 이벤트 루프 내에서 처리되는 방식을 결정하는 유형 (예 : "MARKET", "SIGNAL", "ORDER"또는 "FILL")을 포함합니다. 이벤트 대기열 - 이벤트 대기열은 나머지 소프트웨어에서 생성되는 모든 이벤트 하위 클래스 객체를 저장하는 메모리 내장 Python 대기열 객체입니다. DataHandler - DataHandler는 과거 또는 현재 시장 데이터를 처리하기위한 인터페이스를 제공하는 추상 기본 클래스 (ABC)입니다. 전략과 포트폴리오 모듈을 두 방식간에 재사용 할 수 있으므로 상당한 유연성을 제공합니다. DataHandler는 시스템의 모든 하트 비트에 대해 새로운 MarketEvent를 생성합니다 (아래 참조). 전략 - 전략은 시장 데이터를 취하고 해당되는 SignalEvents를 생성하기위한 인터페이스를 제공하는 ABC이기도하며 궁극적으로 Portfolio 객체에 의해 활용됩니다. SignalEvent에는 시세 기호, 방향 (LONG 또는 SHORT) 및 타임 스탬프가 포함됩니다. 포트폴리오 - 이것은 전략의 현재 및 이후 위치와 관련된 주문 관리를 처리하는 ABC입니다. 또한 섹터 노출 및 포지션 사이징을 포함하여 포트폴리오 전체에 걸쳐 리스크 관리를 수행합니다. 보다 정교한 구현에서는 이것이 RiskManagement 클래스에 위임 될 수 있습니다. Portfolio는 Queue에서 SignalEvents를 가져 와서 Queue에 추가되는 OrderEvents를 생성합니다. ExecutionHandler - ExecutionHandler는 중개에 대한 연결을 시뮬레이션합니다. 핸들러의 역할은 큐에서 OrderEvent를 가져 와서 시뮬레이트 된 접근 방식이나 간 중개에 대한 실제 연결을 통해 실행하는 것입니다. 주문이 실행되면 FillEvents가 생성되며 수수료, 커미션 및 미끄러짐 (모델링 된 경우)을 포함하여 실제로 처리 된 내용을 설명합니다. 루프 - 이 모든 구성 요소는 모든 이벤트 유형을 올바르게 처리하고 해당 구성 요소로 라우팅하는 이벤트 루프에 래핑됩니다.
이것은 거래 엔진의 꽤 기본적인 모델입니다. 특히 포트폴리오 사용 방법과 관련하여 확장에 대한 중요한 범위가 있습니다. 또한 서로 다른 거래 비용 모델을 자체 클래스 계층 구조로 추상화 할 수도 있습니다. 이 단계에서는이 기사 시리즈 내에서 불필요한 복잡성을 초래하므로 더 이상 논의하지 않을 것입니다. 나중의 튜토리얼에서는 추가 현실주의를 포함하도록 시스템을 확장 할 것입니다.
다음은 실제로 백 테스터가 어떻게 작동하는지 보여주는 파이썬 코드 스 니펫입니다. 코드에는 두 개의 루프가 발생합니다. 외부 루프는 백 테스터에게 하트 비트를주기 위해 사용됩니다. 실시간 거래의 경우 새로운 시장 데이터가 폴링되는 빈도입니다. 백 테스터가 드립 피드 형식으로 제공된 시장 데이터를 사용하기 때문에 백 테스팅 전략의 경우 반드시 필요한 것은 아닙니다 (bars. update_bars () 라인 참조).
내부 루프는 실제로 이벤트 Queue 오브젝트의 이벤트를 처리합니다. 특정 이벤트가 해당 구성 요소에 위임되고 이후에 새 이벤트가 대기열에 추가됩니다. 이벤트 Queue가 비어 있으면 하트 비트 루프가 계속됩니다.
이것은 이벤트 주도형 백 테스터가 어떻게 설계되는지에 대한 기본 개요입니다. 다음 기사에서는 Event 클래스 계층 구조에 대해 설명 할 것이다.
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