Trading automatico con R: Ricerca quantitativa e sviluppo di piattaforme

Recensioni dei lettori

Le recensioni sottolineano che “Automated Trading with R” fornisce una guida completa alla costruzione di sistemi di trading con R, adatta sia ai principianti che ai trader esperti. L'autore spiega bene i concetti tecnici e fornisce esempi pratici di codice, rendendo più facile per i lettori implementare le proprie strategie. Tuttavia, molti utenti esprimono preoccupazioni per i contenuti obsoleti, in particolare per quanto riguarda il codice sorgente e l'utilizzo di API deprecate. Inoltre, alcuni lettori ritengono che il libro contenga errori di battitura e non sia sufficientemente approfondito in alcune aree.

⬤ Spiegazioni chiare e approfondite dei concetti e delle tecniche di trading automatico.
⬤ Esempi pratici di codice che i lettori possono applicare per creare i propri sistemi di trading.
⬤ Approfondimenti preziosi sulle strategie di trading e su come implementarle in R.
⬤ Accessibile sia ai principianti che ai programmatori più esperti.
⬤ Buon valore educativo nei capitoli iniziali.

⬤ Codice sorgente obsoleto e dipendenza da API deprecate, in particolare l'API di Yahoo.
⬤ Alcuni lettori hanno segnalato numerosi errori tipografici.
⬤ Le sezioni su argomenti avanzati come il backtesting sono state percepite come troppo superficiali.
⬤ Il libro presuppone un certo livello di conoscenza di R e del trading, che potrebbe non essere adatto ai principianti.
⬤ Alcuni utenti hanno avuto difficoltà con l'edizione Kindle a causa della rappresentazione grafica delle equazioni.

(basato su 19 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Automated Trading with R: Quantitative Research and Platform Development

Contenuto del libro:

Imparate a operare in modo algoritmico con il vostro broker esistente, dalla gestione dei dati all'ottimizzazione della strategia, fino all'esecuzione degli ordini, utilizzando dati gratuiti e pubblicamente disponibili. Collegatevi all'API del vostro broker e il codice sorgente è plug-and-play.

Il libro Automated Trading with R spiega il trading automatizzato, partendo dalla matematica e passando per il calcolo e l'esecuzione. Si potrà avere una visione unica della meccanica e delle considerazioni computazionali adottate nella costruzione di un back-tester, di un ottimizzatore di strategie e di una piattaforma di trading completamente funzionale.

La piattaforma costruita in questo libro può sostituire completamente le piattaforme disponibili in commercio utilizzate dai trader al dettaglio e dai piccoli fondi. I componenti del software sono rigorosamente disaccoppiati e facilmente scalabili, offrendo la possibilità di sostituire qualsiasi fonte di dati, algoritmo di trading o brokeraggio. Questo libro:

⬤ Fornisce un'alternativa flessibile ai comuni framework di automazione delle strategie, come Tradestation, Metatrader e CQG, ai piccoli fondi e ai trader al dettaglio.

⬤ Offrire una comprensione dei meccanismi interni di un sistema di trading automatizzato.

⬤ Standardizzare la discussione e la notazione dei problemi di ottimizzazione delle strategie del mondo reale.

Che cosa imparerete?

⬤ Comprendere i criteri di validità statistica dell'apprendimento automatico nel contesto delle serie temporali.

⬤ Ottimizzare le strategie, generare decisioni di trading in tempo reale e ridurre al minimo i tempi di calcolo programmando una strategia automatizzata in R e utilizzando la relativa libreria di pacchetti.

⬤ Simulare al meglio le prestazioni della strategia nel suo caso d'uso specifico per ricavare stime accurate delle prestazioni.

⬤ Comprendere le variabili critiche del mondo reale relative alla gestione del portafoglio e alla valutazione delle prestazioni, tra cui la latenza, i drawdown, la variazione delle dimensioni delle operazioni, la crescita del portafoglio e la penalizzazione del capitale inutilizzato.

A chi è rivolto questo libro?

Trader/praticanti a livello retail o di piccoli fondi con almeno una formazione universitaria in finanza o informatica; studenti di finanza o di scienza dei dati a livello universitario.