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Learn the Basics of Swing Trading. In this section you will learn the basics of swing trading.

Learn the Basics of Swing Trading

The first thing that you have to know is that stocks move in predictable patterns in all time frames. These patterns consist of stages, waves, and trends. To help us better see these stages, waves, and trends, we use moving averages... Www.itg.com/news_events/ITG_Volatility_Algo_Trading_Paper.pdf. Le trading algorithmique, 2ème partie. Ce texte sur la trading algorithmique est la suite de celui que vous trouverez ici.

Le trading algorithmique, 2ème partie

La chasse aux algorithmes Personne sur les marchés ne conteste la légitimité du marché électronique ou de l’arbitrage statistique. Bien plus controversés sont les algorithmes qui chassent d’autres algorithmes. De nombreux algorithmes, par exemple, peuvent détecter la signature électronique d’un système VWAP, un processus appelé "algo-sniffing". Cela permet de faire gagner rapidement des sommes substantielles à son détenteur : si le VWAP est programmé pour acheter des actions d'une société en particulier, le programme algo-sniffing achètera ces actions plus vite que le VWAP et les lui vendra à profit. L'algo-sniffing rend souvent furieux les utilisateurs de VWAP ou d'une autre exécution d’algorithmes. Cependant, un courtier de New York avec qui nous avons parlé en octobre dernier avait défendu l’algo-sniffing : "Je ne vois pas cela comme quelque chose de mal...

Spoofing. La Bourse pour les nains. Archives de cours d'actions et indices, dividendes, divisions, etc. Algorithme Mathématique - Comment simuler une bourse. Salut écureuil, Tu fais en fait quelquechose d'un peu différent de ce qui a été fait avec rigolman puisque tu passes d'une journée à l'autre en multipliant par une variable.

Algorithme Mathématique - Comment simuler une bourse

Quelques remarques : *pour k il faut que tu enlèves les valeurs absolues, mais je pense que tu ne les avais déjà pas prises en compte -> k=(Vi-Mi)/200 + 1 *ton k peut alors devenir négatif, ce qui est très ennuyeux, mais tu garderas ce problème tant que tu resteras avec quelquechose de linéaire. Pour régler ce problème tu peux passer à une loi en exponentielle (par exemple en prenant k=exp((Vi-Mi)/200)), par contre une telle loi amplifie énormément les grandes variations, donc peut-être faudrait-il modifier le 200 ou bien mettre un coefficient devant l'exponentielle mais ça ça dépend des valeurs que tu peux rencontrer. Voilà n'hésite pas à poser des questions si ce que j'ai écrit n'est pas clair et à critiquer si ça ne te convient pas... L'essor vertigineux du trading algorithmique. Bourse : Comment un algorithme a provoqué un «krach éclair» Le 6 mai, la Bourse de New York s'est effondrée brièvement, faisant disparaître près de 1000 milliards de dollars.

Bourse : Comment un algorithme a provoqué un «krach éclair»

Spéculation automatique ultra sophistiquée. Paul Virilio doit donner une conférence sur la crise et l’accélération du temps le 4 juillet 2010 à l’Assemblée Générale de Désirs d’avenir qui se tient à Rochefort.

Spéculation automatique ultra sophistiquée

La spéculation automatique ultra sophistiquée associée au trading algorithmique ou trading à haute fréquence (High Frequency Trading) y figurera certainement en bonne place. De quoi s’agit-il ? Ségolène Royal l’évoquait le 21 juin dernier dans son intervention devant le Conseil de l'Internationale socialiste à New York – dont elle est Vice-Présidente – à New York : « Les 6 et 7 mai derniers, on a frôlé la débâcle généralisée des marchés financiers, aggravée par les ratés du système de spéculation automatique ultra-sophistiqué qui travaille au millionième de seconde et que plus personne ne maîtrise. "Un trader aurait très malencontreusement passé un ordre pour vendre des milliards d’actions Procter & Gamble à la place de petits millions. Nondeterministic algorithm. In computer science, a nondeterministic algorithm is an algorithm that can exhibit different behaviors on different runs, as opposed to a deterministic algorithm.

Nondeterministic algorithm

There are several ways an algorithm may behave differently from run to run. A concurrent algorithm can perform differently on different runs due to a race condition. A probabilistic algorithm's behaviors depends on a random number generator. An algorithm that solves a problem in nondeterministic polynomial time can run in polynomial time or exponential time depending on the choices it makes during execution. Use[edit] Swatmodel.tamu.edu/media/11331/multi-algorithmswat.pdf. Parallel algorithm. An example of a sequential algorithm not working correctly concurrently: two nodes, i and i+1, being removed simultaneously result in node i+1 not being removed Many parallel algorithms are run concurrently, particularly distributed algorithms, though these are distinct concepts in general.

Parallel algorithm

Race condition. Race condition in a logic circuit.

Race condition

Here, ∆t1 and ∆t2 represent the propagation delays of the logic elements. When the input value (A) changes from low to high, the circuit outputs a short spike of duration (∆t1+∆t2) - ∆t2 = ∆t1. Electronics[edit] A typical example of a race condition may occur in a system of logic gates, where inputs vary. If a particular output depends on the state of the inputs, it may only be defined for steady-state signals. For example, consider a two input AND gate fed with a logic signal A on one input and its negation, NOT A, on another input. Design techniques such as Karnaugh maps encourage designers to recognize and eliminate race conditions before they cause problems.

As well as these problems, some logic elements can enter metastable states, which create further problems for circuit designers. Critical and non-critical race conditions[edit] Www.ti.com/lit/wp/spay010/spay010.pdf. Neural network. An artificial neural network is an interconnected group of nodes, akin to the vast network of neurons in a brain.

Neural network

Here, each circular node represents an artificial neuron and an arrow represents a connection from the output of one neuron to the input of another. For example, a neural network for handwriting recognition is defined by a set of input neurons which may be activated by the pixels of an input image. Www.ai-junkie.com/ga/intro/fr-gat2.html. Les Algorithmes génétiques – une brève introduction Avant de pouvoir utiliser un algorithme génétique pour résoudre un problème, il faut trouver un moyen pour encoder une solution potentielle à ce problème.

www.ai-junkie.com/ga/intro/fr-gat2.html

Cela peut être une chaîne de nombres ou, comme c’est le cas la plupart du temps, une chaîne binaire. Lua Neural Networks. NeuralNetwork = { transfer = function( x) return 1 / (1 + math.exp(-x / ACTIVATION_RESPONSE)) end --This is the Transfer function (in this case a sigmoid) function NeuralNetwork.create( _numInputs, _numOutputs, _numHiddenLayers, _neuronsPerLayer, _learningRate)

A Brief Introduction to Neural Networks · D. Kriesel. Manuscript Download - Zeta2 Version Filenames are subject to change. Thus, if you place links, please do so with this subpage as target. Original Version? EBookReader Version? Flood: An Open Source Neural Networks C++ Library. Robot control. Introduction. Genetic algorithm.

The 2006 NASA ST5 spacecraft antenna. This complicated shape was found by an evolutionary computer design program to create the best radiation pattern. Genetic algorithms find application in bioinformatics, phylogenetics, computational science, engineering, economics, chemistry, manufacturing, mathematics, physics, pharmacometrics and other fields. Methodology[edit] In a genetic algorithm, a population of candidate solutions (called individuals, creatures, or phenotypes) to an optimization problem is evolved toward better solutions. Each candidate solution has a set of properties (its chromosomes or genotype) which can be mutated and altered; traditionally, solutions are represented in binary as strings of 0s and 1s, but other encodings are also possible.

Www.google.fr/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=14&ved=0CJgBEBYwDQ&url=http%3A%2F%2Fciteseerx.ist.psu.edu%2Fviewdoc%2Fdownload%3Fdoi%3D10.1.1.86.850%26rep%3Drep1%26type%3Dpdf&ei=h-PJT8_GMubW0QXCjaGtAQ&usg=AFQjCNFPcQjnOLljigYdycYF-gej94WxVA&sig2=SvoQ6. Neural Network Classifier. Introduction Neural Network is a powerful tool used in modern intelligent systems.

Nowadays, many applications that involve pattern recognition, feature mapping, clustering, classification and etc. use Neural Networks as an essential component. Intranet. Trademyshit - shit.