Indicadores de negociação algorítmica

Negociação algorítmica.

Desenvolvimento de robôs comerciais e indicadores técnicos.

A negociação algorítmica (negociação automatizada) é uma das características mais fortes do MetaTrader 4, permitindo que você desenvolva, teste e aplique consultores especializados e indicadores técnicos. Elimina quaisquer obstáculos na atividade analítica e comercial.

A plataforma possui o IDE MQL4 (Integrated Development Environment), permitindo que você desenvolva Expert Advisors (robôs comerciais) e indicadores técnicos de qualquer complexidade. Seu núcleo é a linguagem de programação orientada a objetos MQL4 para o desenvolvimento da estratégia de negociação. Oferece alta eficiência, flexibilidade e funcionalidade.

O MetaEditor incorporado foi projetado para o desenvolvimento de estratégias de negociação no MQL4. Ele também possui o depurador. A compilação também é realizada no editor. Depois disso, o aplicativo é movido automaticamente para o MetaTrader 4, onde ele pode ser testado ou otimizado no testador Estratégia, que é mais um outro componente IDE MQL4. A plataforma MetaTrader 4 executa aplicações comerciais e, portanto, é o último componente do ambiente.

Então, no MetaTrader 4, seu indicador analisa os mercados, enquanto um consultor especialista negocia neles. Mas isso não é tudo. Você pode usar o seu produto pronto de outras maneiras:

publique-o na Base de Código, para que milhões de comerciantes possam baixá-lo gratuitamente, comercialize-o no mercado, entregue-o ao seu cliente através do serviço Freelance e receba um pagamento pelo seu trabalho.

Automated Trading Championship (uma competição de robôs comerciais realizada por nossa empresa) demonstrou claramente o poder do idioma. Ao longo de três meses, os MQL4 Expert Advisors competiram por um fundo de prêmios de 80 000 USD sem qualquer intervenção humana, e você pode descobrir os detalhes.

Em outras palavras, o MetaTrader 4 oferece as maiores oportunidades para o desenvolvimento de Expert Advisors e indicadores técnicos. Além disso, com o MetaTrader 4, você recebe serviços adicionais, permitindo que você aproveite ao máximo seus talentos de programação.

Python Algorithmic Trading Library.

PyAlgoTrade é uma Biblioteca de Negociação Algorítmica Python com foco em backtesting e suporte para negociação de papel e negociação ao vivo. Digamos que você tenha uma idéia de uma estratégia de negociação e que você gostaria de avaliá-la com dados históricos e ver como ela se comporta. PyAlgoTrade permite que você faça isso com um esforço mínimo.

Principais características.

Totalmente documentado. Evento conduzido. Suporta pedidos Market, Limit, Stop e StopLimit. Suporta Yahoo! Finanças, Google Finance e NinjaTrader CSV. Suporta qualquer tipo de dados da série temporal no formato CSV, por exemplo, Quandl. Suporte comercial Bitcoin através do Bitstamp. Indicadores técnicos e filtros como SMA, WMA, EMA, RSI, Bandas Bollinger, Expositores Hurst e outros. Métricas de desempenho como a taxa de Sharpe e análise de redução. Manipulação de eventos do Twitter em tempo real. Perfil de eventos. Integração TA-Lib.

Muito fácil de dimensionar horizontalmente, ou seja, usando um ou mais computadores para testar uma estratégia.

PyAlgoTrade é gratuito, de código aberto e está licenciado sob a Licença Apache, Versão 2.0.

Fundamentos do comércio algorítmico: conceitos e exemplos.

Um algoritmo é um conjunto específico de instruções claramente definidas destinadas a realizar uma tarefa ou processo.

O comércio algorítmico (negociação automatizada, negociação em caixa preta ou simplesmente algo-trading) é o processo de uso de computadores programados para seguir um conjunto definido de instruções para colocar um comércio para gerar lucros a uma velocidade e freqüência impossíveis para um comerciante humano. Os conjuntos definidos de regras são baseados em tempo, preço, quantidade ou qualquer modelo matemático. Além das oportunidades de lucro para o comerciante, o algo-trading torna os mercados mais líquidos e torna a negociação mais sistemática descartando impactos emocionais humanos nas atividades comerciais. (Para mais, consulte Picking the Right Algorithmic Trading Software.)

Suponha que um comerciante siga esses critérios de comércio simples:

Compre 50 ações de uma ação quando sua média móvel de 50 dias excede a média móvel de 200 dias. Vende ações da ação quando sua média móvel de 50 dias está abaixo da média móvel de 200 dias.

Usando este conjunto de duas instruções simples, é fácil escrever um programa de computador que monitorará automaticamente o preço das ações (e os indicadores de média móvel) e colocará as ordens de compra e venda quando as condições definidas forem atendidas. O comerciante não precisa mais manter um relógio para preços e gráficos ao vivo, ou colocar as ordens manualmente. O sistema de negociação algorítmica automaticamente faz isso para ele, identificando corretamente a oportunidade comercial. (Para mais informações sobre as médias móveis, consulte Médias móveis simples, faça as tendências se destacarem.)

[Se você quiser saber mais sobre as estratégias comprovadas e pontuais que podem eventualmente ser trabalhadas em um sistema de comércio alorítico, confira o Curso de Torneio de Dia de Torneio da Invastopedia Academy. ]

Benefícios da negociação algorítmica.

A Algo-trading oferece os seguintes benefícios:

Negociações executadas com os melhores preços Posicionamento instantâneo e preciso da ordem comercial (com altas chances de execução nos níveis desejados) Negociações cronometradas corretamente e instantaneamente, para evitar mudanças de preços significativas Custos de transação reduzidos (veja o exemplo de falta de implementação abaixo) Verificações automatizadas simultâneas em múltiplos condições de mercado Reduziu o risco de erros manuais na colocação dos negócios Backtest o algoritmo, com base nos dados históricos e em tempo real disponíveis Reduzida a possibilidade de erros por comerciantes humanos com base em fatores emocionais e psicológicos.

A maior parte do dia-a-dia é a negociação de alta freqüência (HFT), que tenta capitalizar a colocação de um grande número de pedidos em velocidades muito rápidas em múltiplos mercados e múltiplos parâmetros de decisão, com base em instruções pré-programadas. (Para obter mais informações sobre o comércio de alta freqüência, consulte Estratégias e Segredos de Empresas de Negociação de Alta Freqüência (HFT).)

O Algo-trading é usado em muitas formas de atividades de comércio e investimento, incluindo:

Investidores de médio a longo prazo ou empresas de compra (fundos de pensão, fundos de investimento, companhias de seguros) que adquirem ações em grandes quantidades, mas não querem influenciar os preços das ações com investimentos discretos e de grande porte. Os comerciantes de curto prazo e os participantes do lado da venda (fabricantes de mercado, especuladores e arbitragentes) se beneficiam da execução comercial automatizada; Além disso, ajudas de algo-trading na criação de liquidez suficiente para os vendedores no mercado. Os comerciantes sistemáticos (seguidores de tendências, comerciantes de pares, hedge funds, etc.) acham muito mais eficiente programar suas regras comerciais e permitir que o programa seja comercializado automaticamente.

O comércio algorítmico proporciona uma abordagem mais sistemática ao comércio ativo do que os métodos baseados na intuição ou instinto do comerciante humano.

Estratégias de negociação algorítmica.

Qualquer estratégia de negociação algorítmica exige uma oportunidade identificada que seja rentável em termos de melhoria de ganhos ou redução de custos. As seguintes são estratégias de negociação comuns usadas em algo-trading:

As estratégias de negociação algorítmicas mais comuns seguem as tendências em médias móveis, fuga de canais, movimentos no nível de preços e indicadores técnicos relacionados. Estas são as estratégias mais fáceis e simples de implementar através de negociação algorítmica porque essas estratégias não envolvem fazer previsões ou previsões de preços. Os negócios são iniciados com base na ocorrência de tendências desejáveis, que são fáceis e direitas de implementar através de algoritmos sem entrar na complexidade da análise preditiva. O exemplo acima mencionado de média móvel de 50 e 200 dias é uma tendência popular seguindo a estratégia. (Para mais informações sobre as estratégias de negociação de tendências, consulte: Estratégias simples para capitalizar as tendências.)

Comprar um estoque cotado duplo a um preço mais baixo em um mercado e simultaneamente vendê-lo a um preço mais alto em outro mercado oferece o diferencial de preço como lucro ou arbitragem sem risco. A mesma operação pode ser replicada para ações versus instrumentos de futuros, pois os diferenciais de preços existem de tempos em tempos. Implementar um algoritmo para identificar esses diferenciais de preços e colocar as ordens permite oportunidades lucrativas de forma eficiente.

Os fundos do índice definiram períodos de reequilíbrio para que suas participações fossem compatíveis com seus respectivos índices de referência. Isso cria oportunidades rentáveis ​​para comerciantes algorítmicos, que capitalizam os negócios esperados que oferecem lucros de 20 a 80 pontos base, dependendo do número de ações no fundo do índice, apenas antes do reequilíbrio do fundo do índice. Essas negociações são iniciadas através de sistemas de negociação algorítmica para execução atempada e melhores preços.

Muitos modelos matemáticos comprovados, como a estratégia de negociação neutra do delta, que permitem a negociação de combinações de opções e sua segurança subjacente, onde os negócios são colocados para compensar deltas positivos e negativos, de modo que o portfólio delta seja mantido em zero.

A estratégia de reversão média baseia-se na ideia de que os preços altos e baixos de um bem são um fenômeno temporário que retorna periodicamente ao seu valor médio. Identificar e definir uma faixa de preço e implementar algoritmos com base em isso permite que os negócios sejam colocados automaticamente quando o preço do recurso entra e sai do seu alcance definido.

A estratégia de preços médios ponderados por volume quebra uma grande ordem e libera pedaços menores determinados dinamicamente da ordem para o mercado usando perfis de volume histórico específicos de estoque. O objetivo é executar a ordem perto do preço médio ponderado do volume (VWAP), beneficiando assim o preço médio.

A estratégia de preço médio ponderado no tempo quebra uma grande ordem e libera dinamicamente determinados pedaços menores da ordem para o mercado usando intervalos de tempo uniformemente divididos entre o início e o fim do tempo. O objetivo é executar a ordem perto do preço médio entre os horários de início e término, minimizando assim o impacto no mercado.

Até que a ordem comercial seja totalmente preenchida, este algoritmo continua enviando ordens parciais, de acordo com o índice de participação definido e de acordo com o volume negociado nos mercados. A "estratégia de etapas" relacionada envia ordens a uma porcentagem definida pelo usuário de volumes de mercado e aumenta ou diminui essa taxa de participação quando o preço da ação atinge os níveis definidos pelo usuário.

A estratégia de falta de implementação visa minimizar o custo de execução de uma ordem através da negociação do mercado em tempo real, economizando assim o custo da ordem e beneficiando do custo de oportunidade da execução atrasada. A estratégia aumentará a taxa de participação direcionada quando o preço das ações se mover de forma favorável e diminuí-lo quando o preço das ações se mover de forma adversa.

Existem algumas classes especiais de algoritmos que tentam identificar "acontecimentos" do outro lado. Esses "algoritmos de sniffing", usados, por exemplo, por um market maker market market têm a inteligência interna para identificar a existência de qualquer algoritmo no lado da compra de uma grande ordem. Essa detecção através de algoritmos ajudará o fabricante de mercado a identificar grandes oportunidades de ordem e permitir que ele se beneficie ao preencher os pedidos a um preço mais alto. Isso às vezes é identificado como front-running de alta tecnologia. (Para obter mais informações sobre negociação de alta freqüência e práticas fraudulentas, consulte: Se você comprar ações on-line, você está envolvido em HFTs.)

Requisitos técnicos para negociação algorítmica.

Implementar o algoritmo usando um programa de computador é a última parte, batida com backtesting. O desafio é transformar a estratégia identificada em um processo informatizado integrado que tenha acesso a uma conta de negociação para fazer pedidos. São necessários os seguintes:

Conhecimento de programação de computador para programar a estratégia de negociação necessária, programadores contratados ou software de negociação pré-fabricado Conectividade de rede e acesso a plataformas de negociação para colocar os pedidos Acesso a feeds de dados de mercado que serão monitorados pelo algoritmo para oportunidades de colocar pedidos A capacidade e infra-estrutura para voltar a testar o sistema uma vez construído, antes de entrar em operação em mercados reais Dados históricos disponíveis para backtesting, dependendo da complexidade das regras implementadas no algoritmo.

Aqui está um exemplo abrangente: o Royal Dutch Shell (RDS) está listado na Amsterdam Stock Exchange (AEX) e London Stock Exchange (LSE). Vamos construir um algoritmo para identificar oportunidades de arbitragem. Aqui estão algumas observações interessantes:

AEX negocia em Euros, enquanto a LSE negocia em libras esterlinas. Devido à diferença horária de uma hora, a AEX abre uma hora antes da LSE, seguido de ambas as trocas comerciais simultaneamente durante as próximas horas e depois de negociar apenas na LSE durante a última hora à medida que o AEX fecha .

Podemos explorar a possibilidade de negociação de arbitragem nas ações da Royal Dutch Shell listadas nesses dois mercados em duas moedas diferentes?

Um programa de computador que pode ler os preços atuais do mercado Os feeds de preços de LSE e AEX A taxa de câmbio para a taxa de câmbio GBP-EUR Capacidade de colocação de pedidos que podem rotear a ordem para a troca correta do recurso Back-testing em feeds históricos de preços.

O programa de computador deve executar o seguinte:

Leia o preço de entrada do estoque RDS de ambas as bolsas Usando as taxas de câmbio disponíveis, converta o preço de uma moeda para outra. Se houver uma discrepância de preço suficientemente grande (descontando os custos de corretagem) levando a uma oportunidade rentável, então coloque a compra ordem em troca de preços mais baixos e ordem de venda em troca de preços mais elevados Se as ordens forem executadas conforme desejado, o lucro de arbitragem seguirá.

Simples e fácil! No entanto, a prática de negociação algorítmica não é simples de manter e executar. Lembre-se, se você pode colocar um comércio gerado por algo, os outros participantes do mercado podem também. Conseqüentemente, os preços flutuam em milissegundos e até mesmo em microssegundos. No exemplo acima, o que acontece se o seu comércio de compras for executado, mas o comércio de vendas não acontece à medida que os preços de venda mudam quando o seu pedido atinge o mercado? Você vai acabar sentado com uma posição aberta, tornando sua estratégia de arbitragem inútil.

Existem riscos e desafios adicionais: por exemplo, riscos de falha do sistema, erros de conectividade de rede, atrasos de tempo entre ordens comerciais e execução e, o mais importante de tudo, algoritmos imperfeitos. O algoritmo mais complexo é o backtesting mais rigoroso antes de ser posto em ação.

The Bottom Line.

A análise quantitativa do desempenho de um algoritmo desempenha um papel importante e deve ser examinada criticamente. É excitante ir pela automação auxiliada por computadores com a noção de ganhar dinheiro sem esforço. Mas é preciso certificar-se de que o sistema está completamente testado e os limites exigidos são definidos. Os comerciantes analíticos devem considerar a aprendizagem de sistemas de programação e construção por conta própria, ter confiança em implementar as estratégias certas de forma infalível. O uso cauteloso eo teste completo de algo-trading podem criar oportunidades rentáveis. (Para mais informações, consulte Como codificar seu próprio robô Algo Trading.)

Forex Algorithmic Trading: um conto prático para engenheiros.

Como você pode saber, o mercado cambial (Forex, ou FX) é usado para negociação entre pares de moedas. Mas você pode não estar ciente de que é o mercado mais líquido do mundo.

Alguns anos atrás, impulsionados pela minha curiosidade, fiz os primeiros passos no mundo da negociação algorítmica Forex criando uma conta demo e jogando simulações (com dinheiro falso) na plataforma de negociação Meta Trader 4.

Depois de uma semana de "negociação", quase dobrava meu dinheiro. Estimulado pela minha própria negociação algorítmica bem sucedida, cavei e, eventualmente, me inscrevi para vários fóruns de FX. Logo, passava horas lendo sobre sistemas de negociação algorítmica (conjuntos de regras que determinam se você deve comprar ou vender), indicadores personalizados, modos de mercado e muito mais.

Meu primeiro cliente.

Por volta dessa época, por acaso, ouvi dizer que alguém estava tentando encontrar um desenvolvedor de software para automatizar um sistema comercial simples. Isso estava de volta aos dias da faculdade quando eu estava aprendendo sobre programação simultânea em Java (threads, semáforos e todo esse lixo). Eu pensei que este sistema automatizado não poderia ser muito mais complicado do que o meu curso avançado de ciências de dados funcionar, então eu perguntei sobre o trabalho e entrou a bordo.

O cliente queria um software de negociação algorítmica construído com o MQL4, uma linguagem de programação funcional usada pela plataforma Meta Trader 4 para realizar ações relacionadas a estoque.

O papel da plataforma de negociação (Meta Trader 4, neste caso) é fornecer uma conexão com um corretor Forex. O corretor fornece uma plataforma com informações em tempo real sobre o mercado e executa suas ordens de compra / venda. Para leitores que não estão familiarizados com o comércio de Forex, aqui estão as informações fornecidas pelo feed de dados:

Através do Meta Trader 4, você pode acessar todos esses dados com funções internas, acessíveis em vários prazos: a cada minuto (M1), a cada cinco minutos (M5), M15, M30, a cada hora (H1), H4, D1, W1, MN .

O movimento do preço atual é chamado de tiquetaque. Em outras palavras, um tiquetaque é uma alteração no preço de lance ou pedido para um par de moedas. Durante os mercados ativos, pode haver vários carrapatos por segundo. Durante os mercados lentos, pode haver minutos sem um tiquetaque. O tiquetaque é o batimento cardíaco de um robô de mercado de moeda.

Quando você faz um pedido através dessa plataforma, você compra ou vende um determinado volume de uma determinada moeda. Você também define os limites stop-loss e take-profit. O limite de stop-loss é a quantidade máxima de pips (variações de preço) que você pode perder antes de desistir de um comércio. O limite de lucro obtido é a quantidade de pips que você irá acumular a seu favor antes de descontar.

As especificações de negociação algorítmica do cliente eram simples: eles queriam um robô Forex com base em dois indicadores. Para o fundo, os indicadores são muito úteis ao tentar definir um estado de mercado e tomar decisões comerciais, já que eles são baseados em dados passados ​​(por exemplo, valor de preço mais alto nos últimos n dias). Muitos vieram integrados ao Meta Trader 4. No entanto, os indicadores de que meu cliente estava interessado vieram de um sistema de comércio personalizado.

Eles queriam trocar todas as vezes que dois desses indicadores personalizados se cruzassem, e apenas em certo ângulo.

À medida que eu resolvi as mãos, eu aprendi que os programas MQL4 têm a seguinte estrutura:

A função de início é o coração de cada programa MQL4, uma vez que é executado sempre que o mercado se move (ergo, esta função será executada uma vez por marca). Este é o caso, independentemente do prazo que você está usando. Por exemplo, você poderia estar operando no cronograma H1 (uma hora), mas a função inicial executaria muitos milhares de vezes por período de tempo.

Para contornar isso, forcei a função a executar uma vez por unidade de período:

Obtendo os valores dos indicadores:

A lógica de decisão, incluindo a interseção dos indicadores e seus ângulos:

Enviando os pedidos:

Se você estiver interessado, você pode encontrar o código completo e executável no GitHub.

Backtesting.

Uma vez que eu construí meu sistema de negociação algorítmica, eu queria saber: 1) se estava se comportando adequadamente e 2) se a estratégia de negociação Forex fosse usada.

Backtesting (às vezes escrito "back-testing") é o processo de testar um sistema particular (automatizado ou não) sob os eventos do passado. Em outras palavras, você testa seu sistema usando o passado como um proxy para o presente.

MT4 vem com uma ferramenta aceitável para backtesting uma estratégia de negociação Forex (hoje em dia, existem mais ferramentas profissionais que oferecem maior funcionalidade). Para começar, você configura seus prazos e executa seu programa sob uma simulação; A ferramenta irá simular cada tico sabendo que, para cada unidade, ele deve abrir a certo preço, fechar a um determinado preço e alcançar altos e baixos especificados.

Depois de comparar as ações do programa com preços históricos, você terá um bom senso se está ou não executando corretamente.

Do backtesting, eu chequei a taxa de retorno do robô FX para alguns intervalos de tempo aleatórios; Escusado será dizer que sabia que o meu cliente não iria ficar rico com isso - os indicadores que ele havia escolhido, juntamente com a lógica da decisão, não eram lucrativos. Como amostra, aqui estão os resultados da execução do programa na janela M15 para 164 operações:

Observe que nosso equilíbrio (a linha azul) termina abaixo do seu ponto de partida.

Otimização de parâmetros e suas mentiras.

Embora o backtesting me tenha deixado cauteloso com a utilidade desse robô FX, fiquei intrigado quando comecei a brincar com seus parâmetros externos e notei grandes diferenças na relação de retorno geral. Esta ciência particular é conhecida como otimização de parâmetros.

Eu fiz alguns testes difíceis para tentar inferir o significado dos parâmetros externos na Razão de retorno e surgiu algo como isto:

Você pode pensar (como eu fiz) que você deve usar o Parâmetro A. Mas a decisão não é tão direta como pode aparecer. Especificamente, observe a imprevisibilidade do Parâmetro A: para valores de erro pequenos, seu retorno muda drasticamente. Em outras palavras, o Parâmetro A é muito provável que a previsão excessiva de resultados futuros, uma vez que qualquer incerteza, qualquer alteração no total resultará em um desempenho pior.

Mas, de fato, o futuro é incerto! E o retorno do Parâmetro A também é incerto. A melhor escolha, de fato, é confiar na imprevisibilidade. Muitas vezes, um parâmetro com um retorno máximo mais baixo, mas uma previsibilidade superior (menor flutuação) será preferível a um parâmetro com alto retorno, mas uma previsibilidade fraca.

O único que você pode ter certeza é que você não conhece o futuro do mercado, e pensar que você sabe como o mercado vai atuar com base em dados passados ​​é um erro. Por sua vez, você deve reconhecer essa imprevisibilidade em suas previsões Forex.

Isso não significa necessariamente que devemos usar o Parâmetro B, porque mesmo os retornos mais baixos do Parâmetro A funcionam melhor do que o Parâmetro B; Isso é apenas para mostrar que os Parâmetros de Otimização podem resultar em testes que exageram os resultados futuros prováveis, e esse pensamento não é óbvio.

Considerações globais de comércio de algoritmo Forex.

Desde essa primeira experiência de negociação de Forex algorítmica, construí vários sistemas de negociação automatizados para clientes e posso dizer que há espaço para explorar e continuar a análise de Forex a ser feito. Por exemplo, recentemente construí um sistema baseado em encontrar os chamados movimentos de "Big Fish"; isto é, grandes variações de pips em pequenas e minúsculas unidades de tempo. Este é um assunto que me fascina.

Construir o seu próprio sistema de simulação FX é uma excelente opção para aprender mais sobre o comércio de Forex e as possibilidades são infinitas. Por exemplo, você poderia tentar decifrar a distribuição de probabilidade das variações de preços em função da volatilidade em um mercado (EUR / USD, por exemplo), e talvez criar um modelo de simulação de Monte Carlo usando a distribuição por estado de volatilidade, usando qualquer grau de precisão que você deseja. Vou deixar isso como um exercício para o leitor ansioso.

O mundo Forex pode ser esmagador às vezes, mas espero que este artigo tenha dado alguns pontos sobre como começar em sua própria estratégia de negociação Forex.

Leitura adicional.

Hoje em dia, existe um vasto conjunto de ferramentas para construir, testar e melhorar as Automatizações do Sistema de Negociação: Trading Blox para testes, NinjaTrader para negociação, OCaml para programação, para citar alguns.

Eu li extensivamente sobre o mundo misterioso que é o mercado de moeda. Aqui estão alguns write-ups que eu recomendo para programadores e leitores entusiasmados:

Compreendendo o básico.

Sobre o que Forex é negociado?

O comércio Forex (ou FX) está comprando e vendendo por meio de pares de moedas (por exemplo, USD vs. EUR) no mercado de câmbio.

Como o Forex ganha dinheiro?

Os corretores de Forex ganham dinheiro através de comissões e taxas. Os comerciantes de Forex ganham (ou perdem) o dinheiro com base em seu tempo: se eles conseguirem vender alto o suficiente em comparação com quando eles compraram, eles podem lucrar.

O que há para testar uma estratégia de negociação?

Backtesting é o processo de testar uma estratégia ou sistema específico usando os eventos do passado.

O que é o comércio algorítmico?

O comércio algorítmico é quando um robô / programa usa um conjunto de regras que dizem quando comprar ou vender.

The Financial Hacker.

Uma nova visão sobre negociação algorítmica.

Sistemas Profundos de Aprendizagem para Bitcoin & # 8211; Parte 1.

Desde dezembro, os bitcoins não só podem ser negociados em trocas mais ou menos duvidosas, mas também como futuros no CME e no CBOE. E já vários sistemas de negociação surgiram para bitcoin e outras criptografia. Nenhum deles pode reivindicar grande sucesso, com uma exceção. Existe uma estratégia que ultrapassa facilmente todos os outros sistemas bitcoin e, provavelmente, também todos os sistemas comerciais históricos conhecidos. Seu nome: Buy and Hold. À luz do sucesso extremo dessa estratégia de bitcoin em particular, precisamos realmente de qualquer outro sistema de negociação para criptos? Continue lendo & # 8220; Deep Learning Systems para Bitcoin & # 8211; Parte 1 e # 8221;

Negociação de opções algorítmicas 3.

Neste artigo, analisaremos uma estratégia de negociação de opções reais, como as estratégias que codificamos para os clientes. Este, no entanto, é baseado em um sistema de uma carteira de negociação. Como mencionado anteriormente, os livros de troca de opções geralmente contêm sistemas que realmente funcionam. o que não pode ser dito sobre o dia comercial ou livros de negociação forex. O sistema que nós examinaremos aqui é realmente capaz de produzir lucros. Mesmo lucros extremos, já que aparentemente nunca perde. Mas também é óbvio que seu autor nunca o testou novamente. Continue lendo & # 8220; Algorithmic Options Trading 3 & # 8221;

Hacking de um sistema HFT.

Comparado com algoritmos de aprendizado de máquina ou processamento de sinal de estratégias de negociação convencionais, os sistemas de alta freqüência comercial podem ser surpreendentemente simples. Eles não precisam tentar prever os preços futuros. Eles já conhecem os preços futuros. Ou melhor, eles sabem os preços que estão no futuro para outros participantes do mercado mais lentos. Recentemente, obtivemos alguns contratos para simulação de sistemas HFT para determinar o seu potencial de lucro e latência máxima. Este artigo trata de testar os sistemas HFT do hacker & # 8217; s s. Continue lendo & # 8220; Hacking a HFT system & # 8221;

Negociação de opções algorítmicas 2.

Nesta segunda parte da série de negociação de Opções Algorítmicas, analisaremos mais de perto os retornos das opções. Especialmente em combinar diferentes tipos de opções para obtenção de curvas de lucro e risco personalizadas. Os comerciantes de opções conhecem combinações com nomes engraçados como "Iron Condor" e # 8221; ou & # 8220; Butterfly & # 8221 ;, mas você não está limitado a eles. Com alguns truques, você pode criar instrumentos financeiros artificiais de qualquer propriedade desejada & # 8211; por exemplo & # 8220; Opções binárias & # 8221; com fator de pagamento de mais de 100%. Continue lendo & # 8220; Algorithmic Options Trading 2 & # 8221;

Bye Yahoo, e obrigado por todos os peixes.

Apenas uma publicação rápida à luz de um evento muito recente. Usuários de funções financeiras de R, MatLab, Python ou Zorro ficaram surpresas nos últimos dias. Scripts e programas baseados em dados de preços históricos de repente não funcionaram mais. E nosso fornecedor de dados de preço histórico gratuito favorito, Yahoo, agora responde sobre qualquer acesso à sua API desta maneira:

Negociação de opções algorítmicas 1.

Apesar dos muitos recursos interessantes das opções, os comerciantes privados raramente se aproveitam (claro que eu estou falando aqui de opções sérias, e não de opções binárias). Talvez as opções sejam impopulares devido à sua reputação de ser complexas. Ou devido à sua falta de suporte pela maioria das ferramentas de software de negociação. Ou devido às etiquetas de preço das poucas ferramentas que os suportam e dos dados históricos que você precisa para negociação algorítmica. Qualquer que seja o # 8211; recentemente fizemos vários contratos de programação para sistemas de negociação de opções, e fiquei surpreso que mesmo sistemas simples pareciam produzir lucros relativamente consistentes. Especialmente as opções de venda aparecem mais lucrativas do que a negociação / convencional & # 8217; instrumentos. Este artigo é o primeiro de uma mini-série sobre ganhar dinheiro com negociação de opções algorítmicas. Continue lendo & # 8220; Algorithmic Options Trading 1 & # 8221;

Melhores estratégias 5: um sistema de aprendizado de máquina a curto prazo.

O tempo para a 5ª e última parte da série Build Better Strategies. Na parte 3, discutimos o processo de desenvolvimento de um sistema baseado em modelo e, consequentemente, concluiremos a série com o desenvolvimento de um sistema de mineração de dados. Os princípios da mineração de dados e da aprendizagem em máquina têm sido o tema da parte 4. Para o nosso exemplo de negociação a curto prazo, usaremos um algoritmo de aprendizado profundo, um autoencoderado empilhado, mas funcionará da mesma maneira com muitas outras máquinas algoritmos de aprendizagem. Com as ferramentas de software de hoje, apenas são necessárias 20 linhas de código para uma estratégia de aprendizado de máquina. Vou tentar explicar todas as etapas em detalhes. Continue lendo & # 8220; Better Strategies 5: Um Sistema de Aprendizado de Máquinas de Curto Prazo & # 8221;

Get Rich Slowly.

A maioria dos sistemas de negociação são do tipo get-rich-quick. Eles exploram ineficiências temporárias do mercado e visam retornos anuais na área de 100%. Eles exigem supervisão e adaptação regular às condições do mercado, e ainda têm uma vida útil limitada. Sua expiração é muitas vezes acompanhada por grandes perdas. Mas e se você ainda tenha arrebatado alguns ganhos bonitos e agora quiser estacionar em um refúgio mais seguro? Coloque o dinheiro sob o travesseiro? Pegue no banco? Dê para um hedge funds? Obviamente, tudo isso vai contra um código de honra do algo trader & # 8217; s. Aqui é uma alternativa. Continue lendo & # 8220; Get Rich Slowly & # 8221;

Opções binárias: Scam ou Opportunity?

Estamos recentemente recebendo mais e mais contratos para codificar estratégias de opções binárias. O que nos dá uma consciência um pouco ruim, uma vez que essas opções são amplamente entendidas como um esquema para separar os comerciantes ingênuos de seu dinheiro. E seus corretores não fazem realmente nenhuma boa impressão no primeiro aspecto. Alguns são regulamentados em Chipre sob um endereço falso, outros não são regulados. Eles espalham histórias fabricadas sobre grandes lucros com robôs ou EAs. Eles dizem manipular suas curvas de preço para impedir que você vença. E se você ainda faz, alguns se recusam a pagar e eventualmente desaparecem sem rastro (mas com seu dinheiro). Aquelas são as histórias que você ouve sobre corretores de opções binárias. As opções binárias são apenas fraudes? Ou eles oferecem uma oportunidade oculta que até mesmo seus corretores geralmente não estão conscientes? Continue lendo & # 8220; Opções binárias: Scam ou Opportunity? & # 8221;

Melhores estratégias 4: Aprendizado de máquinas.

Deep Blue foi o primeiro computador que ganhou um campeonato mundial de xadrez. Isso foi em 1996 e levou 20 anos até que outro programa, o AlphaGo, pudesse derrotar o melhor jogador Go humano. Deep Blue era um sistema baseado em modelo com regras de xadrez hardwired. O AlphaGo é um sistema de mineração de dados, uma rede neural profunda treinada com milhares de jogos Go. Hardware não melhorado, mas um avanço no software foi essencial para o passo de vencer os melhores jogadores de xadrez para vencer os melhores jogadores Go.

Nesta 4ª parte da mini-série, analisaremos a abordagem de mineração de dados para o desenvolvimento de estratégias comerciais. Este método não se preocupa com os mecanismos de mercado. Ele apenas verifica curvas de preços ou outras fontes de dados para padrões preditivos. Aprendizagem de máquina ou "Inteligência Artificial" e # 8221; nem sempre está envolvido em estratégias de mineração de dados. Na verdade, o mais popular & # 8211; e surpreendentemente lucrativo & # 8211; O método de mineração de dados funciona sem redes neurais sofisticadas ou máquinas de vetor de suporte. Continue lendo & # 8220; Better Strategies 4: Machine Learning & # 8221;

Construa melhores estratégias! Parte 3: o processo de desenvolvimento.

Esta é a terceira parte da série Build Better Strategies. Na parte anterior, discutimos as 10 ineficiências do mercado mais exploradas e deram alguns exemplos de suas estratégias de negociação. Nesta parte, analisaremos o processo geral de desenvolvimento de um sistema de negociação baseado em modelo. Como praticamente qualquer coisa, você pode fazer estratégias de negociação em (pelo menos) duas maneiras diferentes: "É a maneira ideal, e é o caminho real. Começamos com o processo de desenvolvimento ideal, dividido em 10 etapas. Continue lendo & # 8220; Construa melhores estratégias! Parte 3: O Processo de Desenvolvimento & # 8221;

Prezado Corretores & # 8230;

Seja qual for o software que usamos para negociação automatizada: todos precisamos de alguma conexão intermediária para o algoritmo para receber cotações de preços e fazer negócios. Aparentemente, uma tarefa simples. E quase todos os corretores o suportam através de um protocolo como o FIX, através de uma plataforma automatizada, como o MT4 ™, ou através de uma API de intermediário específica. Mas se você acha que pode conectar rapidamente o seu software de negociação a uma API de corretores, você não vai ter uma surpresa ruim. Prezados corretores & # 8211; por favor, leia esta postagem e tente tornar as vidas dos hackers & # 8217; s e do codificador um pouco mais fáceis! Continue lendo & # 8220; Dear Brokers & # 8230; & # 8221;

Construa melhores estratégias! Parte 2: Sistemas baseados em modelos.

Os sistemas de comércio vêm em dois sabores: baseado em modelos e mineração de dados. Este artigo trata de estratégias baseadas em modelos. Mesmo quando os algoritmos básicos não são complexos, desenvolvê-los adequadamente têm dificuldades e dificuldades (caso contrário, qualquer um poderia fazê-lo). Uma ineficiência significativa do mercado dá um sistema apenas uma vantagem relativamente pequena. Qualquer pequeno erro pode transformar uma estratégia vencedora em uma perda. E você não perceberá isso necessariamente no backtest. Continue lendo & # 8220; Construa melhores estratégias! Parte 2: Model-Based Systems & # 8221;

Melhores Testes com Oversampling.

Quanto mais dados você usa para testar ou treinar sua estratégia, menos tendências afetarão o resultado do teste e mais precisas serão o treinamento. O problema: os dados de preços sempre são escassos. Ainda mais curto quando você deve deixar de lado alguma parte para testes fora da amostra. Estender o teste ou o período de treinamento até o passado nem sempre é uma solução. Os mercados dos anos 90 ou 1980 eram muito diferentes dos atuais, então seus dados de preços podem causar resultados enganosos.

Neste artigo, descreverei um método simples para produzir mais negócios para testar, treinar e otimizar a partir da mesma quantidade de dados de preços. O método é testado com um sistema de ação de preço baseado em padrões de preços de dados minerados. Continue lendo & # 8220; Better Tests with Oversampling & # 8221;

Construa melhores estratégias!

Basta postagens de blog, documentos e livros abordam como otimizar e testar os sistemas de negociação. Mas há poucas informações sobre como chegar a esse sistema em primeiro lugar. As estratégias descritas muitas vezes parecem ter aparecido fora do ar. Um sistema comercial exige algum tipo de epifania? Ou há uma abordagem sistemática para desenvolvê-la?

Esta publicação é a primeira de uma pequena série na qual eu tentarei uma maneira metódica de construir estratégias de negociação. A primeira parte aborda os dois principais métodos de desenvolvimento estratégico, com hipóteses de mercado e com um estudo de caso do Franco Suíço. Continue lendo & # 8220; Construa melhores estratégias! & # 8221;

O índice de sangue frio.

Você desenvolveu um novo sistema de negociação. Todos os testes produziram resultados impressionantes. Então você começou a viver. E foram baixados em US $ 2000 após 2 meses. Ou você tem uma estratégia que funcionou durante 2 anos, mas, no entanto, entrou em uma redução aparentemente infinita. As situações são muito familiares para qualquer comerciante de algo. E agora? Continuar com sangue frio ou puxar os freios em pânico?

Várias razões podem causar uma estratégia para perder dinheiro desde o início. Já pode ter expirado desde que a ineficiência do mercado desapareceu. Ou o sistema é inútil e o teste falsificado por algum viés que sobreviveu a todos os verificações da realidade. Ou é uma redução normal que você só precisa se sentar. Neste artigo, proponho um algoritmo para decidir muito cedo ou não abandonar um sistema em tal situação. Continue lendo & # 8220; The Cold Blood Index & # 8221;

Eu contratou um codificador de contrato.

Você é um comerciante com ambições sérias de usar métodos algorítmicos. Você já tem uma idéia para ser convertido em um algoritmo. O problema: você não sabe ler ou escrever código. Então você contrata um codificador de contrato. Um cara que pagou pela entrega de um script que você pode colocar na sua plataforma MT4, Ninja, TradeStation ou Zorro. Parabéns, agora você é um comerciante algorítmico. Basta iniciar o script e aguardar o dinheiro para rolar. & # 8211; Isso realmente funciona? Resposta: depende. Continue lendo & # 8220; Contratei um codificador de contrato & # 8221;

É & # 8220; Scalping & # 8221; Irracional?

Os clientes geralmente pedem estratégias que operam em prazos muito curtos. Alguns são possivelmente inspirados pelo & # 8220; eu acabei de fazer $ 2000 em 5 minutos e # 8221; histórias em fóruns de comerciantes. Outros ouviram falar de alta freqüência de negociação: quanto maior a freqüência, melhor deve ser a negociação! Os desenvolvedores Zorro foram incomodados por anos até que finalmente implementaram histórico de carimbos e intervalos de milissegundos. Recursos totalmente inúteis? Ou tem uma negociação de curto prazo, de fato, algumas vantagens quantificáveis? Um experimento para examinar essa matéria produziu um resultado surpreendente. Continue lendo & # 8220; Is & # 8220; Scalping & # 8221; Irrational? & # 8221;

Ferramentas do Hacker & # 8217; s.

Para realizar nossos experimentos de hacking financeiro (e para obter os frutos financeiros do nosso trabalho), precisamos de algumas máquinas de software para pesquisa, teste, treinamento e algoritmos financeiros de negociação ao vivo. Nenhuma plataforma de software existente hoje é realmente até todas essas tarefas. Então, você não tem escolha senão reunir o seu sistema a partir de diferentes pacotes de software. Felizmente, dois são normalmente suficientes. I & # 8217; usarei Zorro e R para a maioria dos artigos neste blog, mas também ocasionalmente examinará outras ferramentas. Continue lendo & # 8220; Hacker & # 8217; s Tools & # 8221;

Boosting Strategies with MMI.

Agora vamos repetir o nosso experimento com as 900 estratégias de negociação de tendências, mas desta vez com trades filtradas pelo Market Meanness Index. Em nosso primeiro experimento, encontramos muitas estratégias lucrativas, algumas com altos fatores de lucro, mas nenhuma delas passou pelo Reality Check da White. Então, todos eles provavelmente falharam no comércio real, apesar dos seus ótimos resultados no backtest. Desta vez, esperamos que o MMI melhore a maioria dos sistemas ao filtrar negócios em situações de mercado que não sejam tendências. Continue lendo & # 8220; Boosting Strategies with MMI & # 8221;

O índice de significância do mercado.

Este indicador pode melhorar & # 8211; às vezes até o dobro & # 8211; a expectativa de lucro dos sistemas de tendência. O índice de significância do mercado diz se o mercado está atualmente se movendo para dentro ou para fora de um & # 8220; tendências & # 8221; regime. Pode assim evitar perdas por sinais falsos de indicadores de tendência. É um algoritmo puramente estatístico e não baseado em volatilidade, tendências ou ciclos da curva de preços. Continue lendo & # 8220; The Market Meanness Index & # 8221;

Dezessete métodos de comércio que eu realmente entendi.

Quando comecei com o comércio técnico, senti como entrar na cena do alquimista medieval. Uma grande quantidade de métodos de comércio estranhos e centenas de indicadores técnicos e padrões de velas de sorte prometeu vislumbrar o futuro, se apenas de ativos financeiros. Eu me perguntava # 8211; se um único deles realmente funcionasse, por que você precisaria de todo o resto? E como você pode prever o preço do amanhã, desenhando círculos, ângulos, morcegos ou borboletas em um gráfico? Continue lendo & # 8220; dezessete Métodos de Comércio que eu não entendo realmente e # 8221;

White & # 8217; s Reality Check.

Esta é a terceira parte da série de artigos Trend Experiment. Agora queremos avaliar se os resultados positivos da tendência testada de 900 seguindo as estratégias são reais, ou apenas causados ​​por Data Bing Mining. Mas o que é o Data Mining Bias, afinal? E o que é o mesmo controle de realidade de White & # 8217; s? Continue lendo & # 8220; Reality Check & # 8217; White & # 8217; s Reality Check & # 8221;

A experiência da tendência.

Esta é a segunda parte da série de artigos da experiência de tendências, envolvendo 900 sistemas e 10 suportes diferentes # 8220; # 8221; ou "low-lag" e # 8221; indicadores para descobrir se a tendência realmente existe e pode ser explorada por um sistema algorítmico simples. Quando você faz essa experiência, você normalmente possui algumas expectativas sobre o resultado, como: Continue lendo & # 8220; The Trend Experiment & # 8221;

Indicadores de Tendências.

O método de comércio mais comum é apelidado & # 8216; indo com a tendência # 8216 ;. Embora não seja completamente claro como se pode seguir a tendência sem saber de antemão, a maioria dos comerciantes acredita que a & # 8216; tendência & # 8217; existe e pode ser explorado. & # 8216; Trend & # 8217; é suposto se manifestar em curvas de preço como uma espécie de impulso ou inércia que continua um movimento de preços assim que começou. Este efeito de inércia não aparece em curvas de caminhada aleatórias. Continue lendo & # 8220; Tendência Indicadores & # 8221;

Dinheiro e como obtê-lo.

Ao contrário da crença popular, o dinheiro não é bom. É criado de nada pelos bancos que o emprestam. Portanto, para cada lote de dinheiro recém-criado, a mesma quantidade de dívida. Você está destruindo o dinheiro ao reembolsar seus créditos. Uma vez que isso exige uma soma maior devido ao interesse e ao interesse composto, e como o dinheiro também é retirado permanentemente da circulação por acumulação, toda a oferta monetária deve crescer constantemente. Nunca deve encolher. Se ainda assim, como na crise econômica de 1930, os inadimplentes, falhas bancárias e falências são o resultado. O sistema monetário é, portanto, um esquema Ponzi clássico. Continue lendo & # 8220; Money and How to Get It & # 8221;

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