Analisis Cluster untuk Mengevaluasi Strategi Perdagangan 1.1 KONTRIBUTOR Jeff Bacidore Managing Director, Kepala Perdagangan Algoritma, ITG, Inc Kathryn Berkow Analis Kuantitatif, Perdagangan Algoritma, ITG, Inc Ben Polidore Director, Algorithmic Trading, ITG, Inc Nigam Saraiya Vice President, Algorithmic Trading, ITG, Inc KONTAK Analisis Cluster Amerika Pasifik Kanada EMEA Amerika Serikat untuk Mengevaluasi Strategi Perdagangan 1 ABSTRAK Dalam tulisan ini, kami memperkenalkan sebuah metodologi baru untuk secara empiris mengidentifikasi strategi utama yang digunakan oleh trader dengan hanya menggunakan data mengisi paska perdagangan. Untuk melakukan ini, kami menerapkan Teknik pengelompokan statistik mapan yang disebut k-means ke contoh grafik kemajuan, mewakili bagian dari pesanan yang diselesaikan oleh setiap titik pada hari itu sebagai ukuran agresivitas perdagangan Metodologi kami mengidentifikasi strategi utama yang digunakan oleh pedagang dan Menentukan strategi yang digunakan trader untuk setiap order dalam sampel Setelah mengidentifikasi strategi yang digunakan untuk setiap order, tr Analisis biaya iklan TCA dapat dilakukan dengan strategi Kami juga membahas cara untuk memanfaatkan teknik ini untuk menandai perilaku pedagang, menilai kinerja pedagang, dan menyarankan tolok ukur yang sesuai untuk setiap strategi perdagangan yang berbeda LATAR BELAKANG Menilai kinerja trader sangat menantang karena pedagang sering kali bervariasi strategi mereka tergantung pada Tujuan masing-masing perdagangan Misalnya, ketika pesanan diratifikasi sampai terbuka, para pedagang mungkin akan memuat perdagangan mereka di depan, mungkin mengeksekusi sebagian besar perdagangan di lelang pembukaan. Untuk pesanan yang lebih besar dan lebih berdampak, pedagang dapat memilih untuk berdagang lebih pasif. , Peregangan pesanan selama periode waktu yang lebih lama Idealnya, analisis biaya perdagangan TCA harus mempertimbangkan strategi dasar trader. Kenyataannya, melakukan hal itu sangat menantang karena seringkali tidak jelas bagaimana mengkarakterisasi strategi dasar yang digunakan oleh trader dan 2 Bahkan jika strategi itu diketahui, menentukan pesanan mana yang sesuai dengan strategi mana yang bisa sulit jika itu? Nformasi tidak tertangkap dalam database pasca perdagangan Mengingat tantangan ini, satu pendekatan umum untuk menilai kinerja trader adalah mengelompokkan perdagangan dengan algoritma sebagai proxy untuk strategi dasar trader. Jika trader menggunakan algoritma tertentu untuk memenuhi tujuannya misalnya dengan menggunakan Close Algorithms Untuk perdagangan yang mengacu pada penutupan, algoritme VWAP untuk perdagangan terikat pada VWAP, dan lain-lain, pendekatan ini masuk akal karena algoritme adalah strategi. Namun, pedagang dengan sentuhan tinggi sering menggunakan algoritme sebagai taktik daripada strategi, beralih di antara algoritme yang berbeda dalam urutan tertentu. Sebagai hasilnya, TCA dengan algoritma akan menjadi 1 Berikut adalah versi yang diajukan dari artikel berikut Analisis Cluster untuk Mengevaluasi Strategi Perdagangan, Jeff Bacidore, Kathryn Berkow, Ben Polidore, dan Nigam Saraiya, Jurnal Perdagangan Vol 7 No 3, 2012, Institutional Investor, Inc yang telah dipublikasikan dalam bentuk akhir pada abs jot.2 2 tidak menghasilkan informasi tentang keefektifan strat hibrida trader Pendekatan lain yang biasa digunakan untuk mengevaluasi kinerja trader adalah menilai kinerja mereka dalam konteks agresivitas rata-rata. Misalnya, seseorang dapat melihat grafik kemajuan rata-rata trader untuk melihat seberapa pasif atau agresif trader cenderung melakukan perintah, dan menilai kinerja Dalam konteks tersebut Rata-rata tersebut mungkin tidak berarti, namun, karena menggabungkan keseluruhan strategi yang mendasarinya, Gambar 1 menunjukkan bagan kemajuan isi agregat untuk pedagang tunggal Dari grafik, akan terlihat bahwa strategi dasar pedagang ini adalah VWAP Namun, Pada kenyataannya, trader ini mungkin telah menggunakan banyak strategi yang menyerupai VWAP secara agregat, bahkan jika trader tidak pernah benar-benar menargetkan VWAP sehari penuh dalam satu urutan. Gambar 1 Ini adalah contoh bagan kemajuan isi agregat untuk semua pesanan dalam kumpulan data sampel Sumbu horisontal mewakili waktu dari pukul 9 30 AM 9 45 AM bin 1 sampai 3 45 PM 4 00 PM bin 26 sumbu vertikal mewakili persentase pesanan yang selesai Anal Kinerja trader yzing benar-benar membutuhkan identifikasi pertama strategi dasar yang berbeda yang digunakan oleh trader dan kemudian menggabungkan pesanan dengan strategi ini. Dalam tulisan ini, kami menyajikan sebuah metodologi baru yang memungkinkan kita untuk mengidentifikasi strategi perdagangan inti yang digunakan oleh trader dan mengklasifikasikan masing-masing Perintah trader masuk ke dalam strategi ini secara empiris, tanpa harus memberi tag pesanan sebelum eksekusi Untuk melakukan ini, pertama-tama buatlah bagan kemajuan untuk setiap pesanan dan kemudian menerapkan metodologi clustering statistik yang mapan yang disebut k-means untuk mengidentifikasi strategi utama yang digunakan untuk Melaksanakan perintah ini Metodologi k-means mengklasifikasikan setiap pesanan dalam salah satu strategi, memungkinkan analisis dengan strategi Pendekatan baru untuk mengidentifikasi strategi perdagangan dapat sangat berguna saat melakukan TCA, terutama untuk perdagangan dengan sentuhan tinggi Pertama, metodologi kami dapat mengidentifikasi underlying Strategi yang digunakan oleh masing-masing trader Karena sifatnya yang dinamis, strategi baru yang digunakan adalah unco Bahkan jika pedagang mengubahnya dari waktu ke waktu Kedua, untuk meja dengan beberapa pedagang, pendekatan kami dapat digunakan untuk melaporkan strategi mana yang digunakan oleh meja secara keseluruhan dan membagi penggunaan strategi oleh pedagang Ketiga, analisis tingkat pedagang granular ini memungkinkan Meja untuk menilai kinerja pedagang relatif sebagai alat untuk berbagi praktik terbaik, bukan hanya mengukur pedagang mana yang lebih baik Secara khusus, analisis ini tidak hanya mengidentifikasi pedagang mana yang mengungguli, tetapi juga membantu menjelaskan mengapa mereka mengungguli Akhirnya, karena strategi ini dapat ditunjukkan secara grafis. , Kita dapat menyimpulkan apa yang mungkin menjadi patokan trader untuk perdagangan tertentu. Misalnya, untuk perdagangan dengan beban paling depan, saham terbuka mungkin merupakan tolok ukur yang paling relevan, sedangkan untuk perdagangan yang dimuat ulang, harga penutupan mungkin lebih tinggi. Sesuai Seperti yang telah disebutkan sebelumnya, semua ini dapat dilakukan secara empiris secara post-trade, jadi pendekatan kami tidak mengharuskan pedagang memasukkan data tambahan atau agar sistem disesuaikan dengan akta Makan informasi strategi pasca-perdagangan baru.3 3 METODOLOGI Metodologi kami menggunakan intuisi diagram kemajuan saat mengkarakterisasi strategi perdagangan, namun menerapkan teknik pengelompokan umum yang disebut k-means untuk membagi strategi agregat ke dalam strategi komponennya dengan cara yang sama dengan Prisma membagi cahaya menjadi warna komponennya seperti yang ditunjukkan pada Gambar 2 Prosesnya dimulai dengan membuat grafik kemajuan untuk setiap pesanan Secara khusus, untuk setiap periode 15 menit pada hari perdagangan 26 secara keseluruhan, ini menghitung fraksi kumulatif dari pesanan yang selesai Pada akhir periode tersebut, yaitu kemajuan tatanan pada saat itu Strategi perdagangan itu sendiri diwakili oleh koleksi 26 poin kemajuan ini, contoh yang diberikan pada Gambar 1 Diagram ini akan selalu dimulai pada 0 dan berakhir pada 100, dan akan meningkat saat kita bergerak dari kiri ke kanan sepanjang sumbu x untuk mewakili kemajuan mengisi kumulatif secara teratur sepanjang hari. Kami kemudian menerapkan k-means untuk mengelompokkan mereka ke dalam k tradi yang berbeda. Ng Strategi Gambar 2 Metodologi ini mengambil bagan kemajuan agregat dan memecahnya menjadi strategi komponen dasarnya Untuk memahami bagaimana k-means bekerja secara intuitif, asumsikan bahwa kita mematahkan hari perdagangan menjadi 3 tempat sampah dan bukan 26 tempat sampah Untuk setiap pesanan, kami menentukan persentase Dari urutan yang lengkap di akhir setiap bin Misalnya, misalkan trader mengeksekusi order 10.000-share dengan mengeksekusi 2000 saham di bin 1, 1000 saham di bin 2, dan 7000 saham di bin 3 Metodologi kami akan mengkarakterisasi pesanan ini. Sebagai grafik kemajuan dengan nilai 20, 30, dan 100, untuk mewakili persen lengkap pada akhir setiap bin Karena semua pesanan selesai pada akhir bin terakhir, semua pesanan akan memiliki nilai 100 di bin 3 Untuk Alasan ini, kita hanya perlu melihat kemajuan pada akhir dua tong pertama ketika mencoba membedakan strategi 2 Pada Gambar 3, kita menyusun contoh pesanan, di mana setiap titik hitam pada grafik mewakili pesanan X - Sumbu mewakili t Dia persen dari pesanan yang diselesaikan pada akhir bin 1, dan sumbu y mewakili persen yang selesai pada akhir bin 2 Di dalam 2 Menambahkan tempat ketiga dimana semua pesanan mengambil nilai 100 ke metodologi k-means Tidak memberikan informasi yang berguna untuk membantu kita membedakan antara bagaimana pesanan berbeda diperdagangkan. Jadi, seseorang dapat menyingkirkan bin ketiga dari metodologi k-means tanpa mempengaruhi hasilnya.4 4 contoh pesanan 10.000-share di atas, pesanannya bisa jadi Diwakili secara grafis sebagai titik berlabel X pada Gambar 3A Karena pesanan ini adalah 20 yang lengkap pada akhir bin 1 dan 30 yang lengkap pada akhir bin 2, intinya diwakili dengan nilai sumbu x 20 dan nilai sumbu y Dari 30 Gambar 3 Ilustrasi algoritma k-means Pada Gambar 3A, titik-titik hitam adalah pengamatan yang ada dan diklasifikasikan Segitiga pada Gambar 3B mewakili orde baru yang harus diklasifikasikan, dan kuadrat mewakili pusat dari dua gugus yang ada. Kelabu Panah menunjukkan distan Ce antara titik baru dan pusat cluster yang ada Algoritma mengklasifikasikan titik baru dengan cluster yang pusatnya merupakan jarak terpendek darinya Kotak hitam pada Gambar 3C mewakili pusat cluster asli Aliran abu-abu adalah pusat cluster yang diperbarui Urutan tambahan Melihat Gambar 3A, jelas ada dua kelompok titik yang berbeda satu cluster di kuadran kiri bawah dan yang lainnya di kuadran kanan atas Secara intuitif, kelompok ini mewakili dua strategi berbeda yang digunakan pedagang Yang pertama mewakili perintah yang dijalankan perlahan-lahan. , Yaitu yang telah menghasilkan kemajuan yang relatif sedikit setelah sumbu bin 1 x dan sumbu bin 2 y Yang terakhir mewakili perintah yang dieksekusi lebih cepat, di mana kemajuan dalam bin 1 dan bin2 secara signifikan lebih tinggi Dalam dua dimensi dengan jumlah kecil Data, seseorang dapat melakukan analisis cluster secara visual, seperti pada Gambar 3A Bila kumpulan data berukuran besar atau jumlah dimensi lebih tinggi, seperti juga Kasus di sini dimana kita bisa memiliki ribuan pesanan yang masing-masing dibagi menjadi 26 tempat sampah yang berbeda, kita harus bergantung pada teknik statistik untuk mengelola pengelompokan. Di sinilah metodologi k-means mulai berperan. Algoritma k-means dimulai dengan menugaskan k cluster cluster awal, yang Dapat ditentukan oleh pengguna atau dipilih secara acak oleh algoritma Iteratively, algoritma bekerja melalui sampel, menggunakan metrik jarak untuk menetapkan setiap pengamatan ke cluster terdekat Gambar 3B memberikan contoh iterasi k-means Misalkan kita menambahkan Sebuah pengamatan baru, yang ditunjukkan oleh segitiga pada Gambar 3B K-means menghitung jarak antara titik tersebut dan dua pusat cluster yang ada, yang ditunjukkan oleh kotak pada Gambar 3B, untuk menentukan cluster terdekat Karena segitiga lebih dekat ke cluster kiri, K-means menugaskannya ke cluster kiri Dengan penambahan titik data baru, bagaimanapun, k-means sekarang harus menghitung pusat cluster baru Gambar 3C menunjukkan pusat cluster baru, represe Nted oleh lapangan abu-abu, yang telah bergeser ke arah pengamatan baru Ketika pusat cluster dan penugasan observasi berhenti berubah secara dramatis, algoritma berhenti Pada titik ini, output berisi informasi tentang pusat k cluster, yang dapat digunakan untuk mengkarakterisasi Kelompok itu sendiri, dan juga penugasan masing-masing pengamatan ke dalam kelompok 3 Dalam aplikasi spesifik kami, titik pusat kelompok mencirikan grafik kemajuan rata-rata strategi itu dan tugas menunjukkan strategi yang masing-masing sesuai dengan urutannya. Lihat Johnson Wichern 2007 dan MacQueen 1967 untuk diskusi mendetail tentang k-means.5 CONTOH Untuk menunjukkan keefektifan metodologi, kami menerapkannya pada contoh pesanan yang dikirim ke dua algoritma yang berbeda di atas dua cakrawala perdagangan yang berbeda untuk menentukan apakah dapat mengidentifikasi keempat perbedaan ini. Kombinasi algoritma-trading horizon Secara khusus, sampel mencakup baik setengah hari dan hari penuh 4 pesanan pasar yang tidak diminta dikirim ke Baik VWAP atau kekurangan implementasi IS algoritma 5 antara 1 Januari 2011 dan 31 September Kami membatasi sampel kami untuk pesanan lebih dari lima ratus saham, memastikan pesanan bekerja dari waktu ke waktu dan tidak dieksekusi dalam satu irisan oleh algoritma Tanpa konteks strategi, K-means mengidentifikasi empat strategi perdagangan dan perintah yang diklasifikasikan di dalamnya dengan tingkat akurasi yang tinggi Hasil pada Gambar 4 menunjukkan strategi perdagangan yang diidentifikasi dalam sampel yang terdiri dari grafik kemajuan agregat VWAP seperti ditunjukkan pada Gambar 1 Gambar 4A mewakili setengah - Hari VWAP, Gambar 4B mewakili pesanan VWAP hari penuh, Gambar 4C mewakili perintah IS algo sebelum 9 40 AM, dan Gambar 4D mewakili perintah setengah hari IS algo K-means mampu mengklasifikasikan lebih dari 98 pesanan dengan benar Seperti yang ditunjukkan Pada Tabel 1, pesanan VWAP diidentifikasi dengan benar lebih dari 99 5 dari waktu perintah IS diidentifikasi dengan benar lebih dari 98 waktu Oleh karena itu, k-means dapat mengidentifikasi keduanya secara tepat untuk Ur strategi yang berbeda dan menetapkan pesanan untuk setiap strategi dengan presisi 5 Gambar 4 Gaya perdagangan yang diidentifikasi dari contoh hasil data perdagangan setelah contoh VWAP dan IS algojo penuh dan setengah hari Order Type Accurary Half-Day VWAP 99 73 VWAP Hari penuh 99 54 Full-Day IS 98 58 Half-Day IS 98 19 Tabel 1 Akurasi k-means dalam menugaskan pesanan ke strategi APLIKASI Metodologi ini dapat digunakan untuk menilai kinerja trader dalam beberapa cara Pertama, k-means dapat digunakan untuk mengidentifikasi underlying Strategi trading untuk pesanan klien yang besar Gambar 5 menunjukkan output untuk klien hipotetis Untuk klien ini, kita melihat tiga perdagangan lintasan isi yang berbeda ke dalam strategi penutupan A, strategi perdagangan front-loaded B, dan perdagangan berbasis partisipasi sepanjang hari strategi C Another Manfaat k-means adalah kemampuan untuk mengungkap strategi yang kurang dominan yang digunakan oleh trader 4 Pesanan yang dianggap penuh hari tiba sebelum pukul 9 40 pagi pesanan yang dianggap setengah hari tiba antara pukul 12.00 dan 12.50. Semua VWAP o Rugs berakhir setelah pukul 03.00 WIB, namun tidak ada batasan pada waktu akhir perintah IS 5 Secara khusus, kami memasukkan pesanan yang dikirim ke Algoritma ITG Active, sebuah algoritma pelemahan implementasi stok tunggal.6 Hal ini dibuktikan pada Tabel 2, yang menunjukkan bahwa hanya 5 Nilai dieksekusi melalui strategi C Di sini, k-berarti menemukan strategi minoritas yang mungkin telah diabaikan dalam analisis tradisional. Akibatnya, metodologi kami memberi para pedagang kemampuan untuk bereksperimen dengan strategi perdagangan secara real time tanpa harus mengubah alur kerja mereka menjadi Menangkap setiap informasi tingkat strategi 6 Gambar 5 Perdagangan klien hipotetis digabungkan sepanjang hari dan dikelompokkan berdasarkan gaya melalui k-means Tiga strategi perdagangan yang berbeda muncul dari data Kedua, untuk meja dengan beberapa pedagang, k-means dapat digunakan untuk membantu mengkarakterisasi strategi. Oleh trader Diagram pada Gambar 6 menunjukkan penggunaan trader terhadap strategi yang diidentifikasi oleh k-means Sebagai contoh, kita dapat melihat bahwa Trader 1 adalah pengguna strategi C yang dominan, namun C membentuk Hanya 25 perdagangan Trader Menggunakan hasil k-means, kami dapat melaporkan seberapa sering setiap strategi digunakan dan memahami perdagangan yang menyusun setiap strategi oleh pedagang, dana, ukuran pesanan, kapitalisasi pasar, jangka waktu, kondisi pasar, atau kombinasi apapun. Di dalamnya Gambar 6 Perincian penggunaan strategi trader untuk analisis klien hipotetis ditunjukkan pada Gambar 4 dan Tabel 1 Pedagang dalam strategi Gambar 5B dan strategi di dalam pedagang Gambar 5A Di luar pola penggunaan, output k-means memungkinkan kita untuk mengevaluasi perdagangan sesuai dengan tolok ukur yang sesuai, Mengidentifikasi strategi mana yang paling berhasil Mengapa membandingkan semua eksekusi dengan tolok ukur yang mendekati jika 10 pesanan benar-benar dimuat di depan dan 5 diperdagangkan dalam algoritma VWAP Hasil k-means secara implisit memberikan saran mengenai tolok ukur yang mungkin telah ditargetkan oleh pedagang tertentu, yang Dapat membantu untuk mengevaluasi kinerja dengan lebih baik Misalnya, Trader 1 dapat menggunakan strategi A jika benchmarked to close, B ketika diikat ke terbuka dan C w Jika dikaitkan dengan VWAP, Tabel 2 menunjukkan bahwa strategi A berkinerja baik versus tolok ukur yang dekat, strategi B berkinerja baik versus kedatangan dan terbuka, dan strategi C berkinerja baik versus tolok ukur VWAP Hasil ini intuitif karena para pedagang.7 7 kemungkinan menargetkan tolok ukur yang berbeda. Dengan strategi yang berbeda Kemampuan untuk menyimpulkan tolok ukur sangat berguna bagi trader yang sistemnya tidak mengizinkan informasi patokan mengalir ke database post-trade mereka. Pesanan Strategi Kedatangan Kedatangan Open Close Performance bps Prev Close Day VWAP A 10,334 46 B 17,957 49 C 3,940 5 Tabel 2 Hasil kinerja untuk pesanan klien hipotetis yang dikelompokkan ke dalam gaya perdagangan yang diilustrasikan pada Gambar 1 Interval VWAP Akhirnya, metodologi kami dapat membantu mengevaluasi kinerja trader dalam konteks strategi perdagangan yang mendasari Jika trader yang diberikan kurang atau lebih unggul dari rekan-rekannya, metodologi kami dapat Membantu mengidentifikasi strategi yang mendorong kinerja relatifnya Misalnya, jika Pedagang 1 sangat tidak Derperforms rekan-rekannya, mungkin karena terlalu banyak strategi C, yang ditunjukkan oleh Tabel 2 adalah strategi dengan kinerja terburuk dibandingkan dengan patokan biaya pra-perdagangan. Secara umum, Tabel 2 menunjukkan strategi mana yang terbaik terhadap setiap patokan, secara implisit membuat saran Untuk bagaimana mengeksekusi perdagangan masa depan KESIMPULAN Dalam tulisan ini, kami menyediakan metodologi baru untuk mengidentifikasi strategi perdagangan dengan hanya menggunakan data pasca perdagangan. Secara khusus, kami menerapkan teknik statistik mapan yang disebut k-means untuk mengidentifikasi strategi utama yang digunakan oleh trader. Dan mengklasifikasikan setiap pesanan ke dalam salah satu strategi ini Pendekatan ini sangat berguna karena tidak memerlukan perubahan pada alur kerja trader atau sistem pasca perdagangan untuk menangkap strategi atau informasi benchmark Setelah strategi yang mendasar diidentifikasi dan diklasifikasikan, TCA dapat dilakukan oleh Strategi Analisis dengan strategi sangat penting karena pilihan strategi seringkali dapat menjadi penentu utama kinerja pedagang Visu Al representasi dari strategi yang mendasarinya secara alami menyarankan tolok ukur pedagang, menghasilkan analisis yang relevan dan berguna Hasil dapat dikomunikasikan secara visual dan numerik, menjadikannya alat praktis untuk pedagang manapun.8 8 DAFTAR PUSTAKA Johnson, RA dan DW Wichern Applied Multivarian Analisis Statistik, Beberapa Metode untuk Klasifikasi dan Analisis Pengamatan Multivariat Prosiding Simposium Berkeley ke-5 mengenai Statistik Matematika dan Probabilitas, 1, Berkeley, CA University of California Press 1967, Investment Technology Group, Inc All rights reserved Tidak boleh direproduksi atau dipancarkan ulang tanpa izin Produk dan layanan broker-dealer yang ditawarkan oleh anggota ITG Inc FINRA, SIPC Bahan-bahan ini hanya untuk tujuan informasi dan tidak dimaksudkan untuk tujuan perdagangan atau investasi atau sebagai penawaran Untuk menjual atau meminta tawaran untuk membeli sekuritas atau finansial apapun L produk Informasi yang terkandung di sini telah diambil dari layanan perdagangan dan statistik dan sumber lain yang kami anggap dapat diandalkan namun kami tidak menyatakan bahwa informasi tersebut akurat atau lengkap dan tidak boleh diandalkan karena tidak ada jaminan atau garansi apa adanya. Kewajaran asumsi atau keakuratan model atau data pasar yang digunakan oleh ITG atau hasil aktual yang mungkin dicapai Bahan-bahan ini tidak memberikan saran investasi, pajak atau legal ITG Inc bukan penasihat investasi yang terdaftar dan tidak memberikan Saran atau rekomendasi investasi untuk membeli atau menjual sekuritas, untuk menyewa penasihat investasi atau untuk mengejar strategi investasi atau perdagangan apapun Posisi yang diambil dalam dokumen ini mencerminkan penilaian dari masing-masing pemilik dan tidak harus berasal dari ITG. forex rc group. jp Morgan forex probe. ex opsi dividen trading. forex blog directory. modeling trading system performance bandy pdf. forex in saket. forex news usd cad. xo tradin G system. sweden forex brokers. forex probabilitas tinggi setup. robot forex 2015 profesional setting. best forex education books. neuronales system trading erfahrungsberichte. pip definition forex. webinar forex indonesia. trading signals options. diablo iii signature series strategy guide console version. cambio Euro dollaro forexpros. mb options trading. binary option trader jobs. momentum scalping trading strategy. fundamental analysis forex books. forex trading education singapore.10 kunci sukses trading forex ebook. A real time clustering dan prediksi volatilitas harga berbasis SVM untuk trading yang optimal Strategy. Copyright 2013 Elsevier BV Semua hak dilindungi undang-undang. Subhabrata Choudhury saat ini sedang mengikuti gelar Sarjana Teknik di Teknik Metalurgi dan Material di Institut Teknologi India Kharagpur, India dan berada di tahun terakhir. Minat penelitiannya saat ini meliputi Data Mining, Operations Research, Machine Belajar dan aplikasinya di bidang Finance and Steel Industry. Subhaj Yoti Ghosh adalah mahasiswa sarjana tahun keempat di Institut Teknologi India Kharagpur, India yang terdaftar dalam program dual degree dua tahun B Tech and M Tech di Teknik Kelautan dan Arsitektur Angkatan Laut. Penelitiannya saat ini berfokus pada Riset Operasi, Pasar Keuangan, dan Penjadwalan. Bhattacharya saat ini adalah kandidat PhD dalam Riset Operasi di University of Pittsburgh, AS. Dia menyelesaikan program dual degree dua tahun B Tech and M Tech di Teknik Industri dan Manajemen di Institut Teknologi India Kharagpur, India pada tahun 2011 Wilayah penelitiannya meliputi Riset Operasi dan Data Mining. Kiran Jude Fernandes adalah Direktur Riset dan Kepala Kelompok Manajemen Operasional di York Management School, Inggris Dia juga salah satu Principal Investigators di Pusat Analisis Kompleks untuk Analisis Sistem interdisipliner YCCSA Dia memegang gelar PhD dalam Manajemen Operasi dan Sistem dari University of Warwick seorang Master MS dari James Worth Bagley College Teknik di Mississippi State University MSU dan gelar Bachelor of Engineering Hons dalam Produksi dari Waltech Penelitiannya berfokus pada pemodelan domain sosial dan bisnis yang kompleks dengan menggunakan perspektif sistem yang kompleks. Manoj Kumar Tiwari adalah seorang profesor di Jurusan Teknik Industri dan Manajemen di Institut Teknologi India Kharagpur, India Dia adalah editor asosiasi jurnal yang mencakup Transaksi IEEE di SMC Bagian A Sistem dan Manusia, Jurnal Internasional Sistem Informasi Manajemen Sistem Pendukung Keputusan Dia memiliki lebih dari 200 publikasi di berbagai jurnal dan konferensi internasional. Penelitiannya Kepentingan adalah Model Pendukung Keputusan, Perencanaan, Penjadwalan dan Pengendalian Masalah Sistem Manufaktur, Jaringan Rantai Pasokan.
No comments:
Post a Comment