Mittlerweile gibt es eine regelrechte Flut von Computerprogrammen, mit deren Hilfe man die Richtung der Marktentwicklung vorhersagen kann. Deshalb greifen immer mehr professionelle Händler und versierte Privatanleger zu mathematischen Modellen, um Prognosesysteme zu entwickeln. Die Kernel Regression ist eine beliebte Technik zur Erstellung von Datenmodellen, die rasch zu brauchbaren Ergebnissen führt. Dieses Buch führt Sie ein in die Methodik zur Erstellung von Datenmodellen, die für die Entwicklung von Handelssystemen wichtig sind. Darüber hinaus wird detailliert erläutert, wie man die Bedeutung der erzielten Ergebnisse bestimmt und bewertet.

Kernel regression is a popular data modelling technique that can yield useful results fast. This text provides Kernel data modelling methodology used to develop trading systems, and shows how to design, test, and measure the significance of results.

Autorentext

JOHN R. WOLBERG, PhD, is a professor of mechanical engineering at the Technion-Israel Institute of Technology in Haifa, Israel. An expert in financial data modeling, he does research and consulting for leading financial institutions, and has worked with some of the pioneers of computerized trading. Dr. Wolberg holds a bachelor's degree in mechanical engineering from Cornell University and a PhD in nuclear engineering from MIT.

Inhalt

Data Modeling of Time Series. Kernel Regression. High-Performance Kernel Regression. Kernel Regression Software Performance. Modeling Strategies. Creating Trading Systems. Appendices. Bibliography. Index.