Código De Estratégias De Negociação Algorítmica

Noções básicas de negociação algorítmica: conceitos e exemplos Um algoritmo é um conjunto específico de instruções claramente definidas, destinadas a realizar uma tarefa ou processo. A negociação algorítmica (negociação automatizada, negociação em caixa preta ou simplesmente algo-trading) é o processo de usar 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. Suponha que um comerciante siga esses critérios de comércio simples: Compre 50 ações de uma ação quando sua média móvel de 50 dias exceda 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 comércio algorítmico automaticamente faz isso para ele, identificando corretamente a oportunidade comercial. (Para obter mais informações sobre as médias móveis, consulte: Médias móveis simples, faça as Tendências se destacarem.) A Algo-trading oferece os seguintes benefícios: Negociações executadas com os melhores preços. Posicionamento de pedidos comerciais instantâneo e preciso (com altas chances de execução nos níveis desejados) Cronometrado 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 múltiplas condições de mercado Redução do risco de erros manuais na colocação dos negócios Backtest o algoritmo, com base nos dados históricos e em tempo real disponíveis Reduzida Possibilidade de erros cometidos 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 decisões múltiplas Parâmetros, com base em instruções pré-programadas. (Para mais informações sobre negociação de alta frequência, consulte: Estratégias e Segredos de Empresas de Negociação de Alta Frequência (HFT)) A Algo-trading é utilizada em muitas formas de atividades de negociação e investimento, incluindo: investidores de médio a longo prazo ou empresas de compra (fundos de pensão , Fundos de investimento, companhias de seguros) que compram em ações em grandes quantidades, mas não querem influenciar os preços das ações com investimentos discretos e em grande volume. Os comerciantes de curto prazo e os participantes do lado da venda (fabricantes de mercado, especuladores e arbitragistas) também se beneficiam da execução automatizada do comércio e ajudam a criar 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 de negociação e permitir que o programa seja comercializado automaticamente. O comércio algorítmico proporciona uma abordagem mais sistemática ao comércio ativo do que os métodos baseados em intuição ou instinto de comerciantes humanos. Estratégias de negociação algorítmica Qualquer estratégia para 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 nas médias móveis. Fugas de canal. Movimentos de níveis 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. As negociações são iniciadas 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, veja: Estratégias simples para capitalizar as tendências.) Comprar uma ação dupla cotada 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 livre de risco Ou arbitragem. 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 dota, que permitem a negociação em combinação de opções e sua segurança subjacente. Onde os negócios são colocados para compensar deltas positivos e negativos para que o portfólio delta seja mantido em zero. A estratégia de reversão média baseia-se na idéia 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 dinamicamente determinados pedaços menores da ordem para o mercado usando perfis de volume histórico específicos de estoque. O objetivo é executar a ordem próxima ao preço médio ponderado por 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 uma hora de início e fim. 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, esse 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 relacionadas envia ordens a uma porcentagem definida pelo usuário de volumes do 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 fabricante de mercado de venda 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 as ordens a um preço mais elevado. 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 conhecimentos: 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 colocação Ordens A capacidade e a infra-estrutura para 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 em Amsterdã Stock Exchange (AEX) e London Stock Exchange (LSE). Vamos criar um algoritmo para identificar oportunidades de arbitragem. Aqui estão algumas observações interessantes: as negociações da AEX em euros, enquanto a LSE é negociada em libras esterlinas. Por causa da 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 da negociação somente na LSE durante A última hora com o fechamento da AEX Podemos explorar a possibilidade de negociação de arbitragem nas ações do Royal Dutch Shell listadas nesses dois mercados em duas moedas diferentes. Um programa de computador que pode ler os preços atuais do mercado. Os preços dos feeds da LSE e AEX A forex para Taxa de câmbio GBP-EUR Capacidade de colocação de pedidos que pode rotear a ordem para a troca correta. Capacidade de teste de back-up em feeds de preços históricos. 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 . Converte o preço de uma moeda para outra. Se houver uma discrepância de preços suficientemente grande (descontando os custos de corretagem), levando a uma oportunidade rentável, então coloque o pedido de compra em troca de preços mais baixos e venda em câmbio com preços mais altos Se as ordens forem executadas como Desejado, o lucro da arbitragem seguirá Simples e Fácil No entanto, a prática de negociação algorítmica não é tão 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 vender o comércio não, à medida que os preços de venda mudam quando o seu pedido atingir 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, algoritmos imperfeitos. O algoritmo mais complexo, o backtesting mais rigoroso é necessário antes de ser posto em ação. A análise quantitativa de um algoritmo de desempenho desempenha um papel importante e deve ser examinada criticamente. É emocionante 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 aprender programação e construir sistemas por conta própria, ter confiança em implementar as estratégias certas de forma infalível. O uso cauteloso e o teste minucioso do algo-trading podem criar oportunidades lucrativas. Como codificar seu próprio robô Algo Trading. Já quis se tornar um comerciante algorítmico com a capacidade de codificar seu próprio robô comercial. No entanto, você está frustrado com a quantidade de desorganizado, Informações enganosas e falsas promessas de prosperidade durante a noite Bem, Lucas Liew, criador do curso de negociação algorítmica on-line AlgoTrading101. Pode ter a solução para você. Tendo excelentes revisões e recebendo mais de 8.000 alunos desde o primeiro lançamento em outubro de 2014, o Liews apresentou os fundamentos da negociação algorítmica de maneira organizada, mostrando ser bastante popular. Ele é inflexível sobre o fato de que o comércio algorítmico não é um esquema rápido e rápido. Com base em idéias de Liew e seu curso, delineados abaixo estão os fundamentos do que é preciso para projetar, construir e manter seu próprio robô de negociação algorítmica. O que é um Robô de Negociação Algorítmica E No nível mais básico, um robô de negociação algorítmica é um código de computador que tem a capacidade de gerar e executar sinais de compra e venda nos mercados financeiros. Os principais componentes desse robô incluem regras de entrada que indicam quando comprar ou vender, regras de saída indicando quando fechar a posição atual e regras de dimensionamento de posição que definem as quantidades para comprar ou vender. (Para mais informações, consulte: Noções básicas de negociação algorítmica: conceitos e exemplos.) Ferramentas principais Obviamente, você vai precisar de um computador e uma conexão com a Internet. Depois disso, será necessário um sistema operacional Windows ou Mac para executar o MetaTrader 4 (MT4), uma plataforma de negociação eletrônica que usa o MetaQuotes Language 4 (MQL4) para codificar as estratégias de negociação. Embora o MT4 não seja o único software que se possa usar para construir um robô, ele possui uma série de benefícios significativos. Enquanto a principal classe de ativos da MT4 é moeda estrangeira (FX), a plataforma pode ser usada para negociar ações. Índices de participação. Commodities e Bitcoins usando CFDs. Outros benefícios de usar MT4 em oposição a outras plataformas incluem ser fácil de aprender, tem inúmeras fontes de dados FX disponíveis e é gratuito. Infelizmente, o MT4 não permite a negociação direta de estoque e mercados de futuros e a realização de análises estatísticas pode ser onerosa, porém, o MS Excel pode ser usado como ferramenta estatística suplementar. Estratégias de negociação algorítmica É importante começar por refletir sobre alguns traços essenciais que cada estratégia de negociação algorítmica deve ter. A estratégia deve ser prudente no mercado, pois é fundamentalmente sólida do ponto de vista econômico e de mercado. Além disso, o modelo matemático utilizado no desenvolvimento da estratégia deve basear-se em métodos estatísticos sólidos. Em seguida, é crucial determinar quais informações o seu robô pretende capturar. Para ter uma estratégia automatizada, seu robô precisa ser capaz de capturar ineficiências de mercado identificáveis ​​e persistentes. As estratégias de negociação algorítmica seguem um conjunto rígido de regras que aproveitam o comportamento do mercado e, portanto, a ocorrência de uma ineficiência única no mercado não é suficiente para construir uma estratégia. Além disso, se a causa da ineficiência do mercado não for identificável, não haverá maneira de saber se o sucesso ou o fracasso da estratégia foi devido ao acaso ou não. Com o acima em mente, há uma série de tipos de estratégia para informar o design do seu robô de negociação algorítmica. Estas incluem estratégias que aproveitam (i) notícias macroeconômicas (por exemplo, mudanças de folha de pagamento ou de taxa de juros não agrícolas) (ii) análise fundamental (por exemplo, usando dados de receita ou notas de versão de resultados) (iii) análise estatística (por exemplo, correlação ou cointegração) ( Iv) análise técnica (por exemplo, médias móveis) (v) a microestrutura do mercado (por exemplo, arbitragem ou infra-estrutura comercial) ou (vi) qualquer combinação dos itens acima. (Para leitura relacionada, veja: O que é a eficiência do mercado) Projetando e testando seu robô Existem essencialmente quatro etapas necessárias para construir e gerenciar um robô comercial: Pesquisa preliminar. Esta etapa centra-se no desenvolvimento de uma estratégia que se adapte às suas próprias características pessoais. Fatores como o perfil de risco pessoal. O compromisso de tempo e o capital comercial são importantes para pensar ao desenvolver uma estratégia. Você pode então começar a identificar as persistentes ineficiências do mercado mencionadas acima. Tendo identificado uma ineficiência do mercado, você pode começar a codificar um robô comercial adequado às suas próprias características pessoais. Backtesting. Este passo concentra-se na validação do seu robô comercial. Isso inclui verificar o código para se certificar de que está fazendo o que você quer e entender como ele funciona em diferentes intervalos de tempo, aulas de ativos ou diferentes condições de mercado, especialmente em eventos tipo cisne preto, como a crise financeira global de 2008. Otimização. Então, agora você codificou um robô que funciona e, nesta fase, você deseja maximizar seu desempenho ao mesmo tempo em que minimiza o viés de sobreposição. Para maximizar o desempenho, primeiro você precisa selecionar uma boa medida de desempenho que capture elementos de risco e recompensa, bem como consistência (por exemplo, taxa Sharpe). O viés excessivo ocorre quando seu robô está muito próximo com base em dados passados, de modo que um robô irá eliminar a ilusão de alto desempenho, mas como o futuro nunca se parece completamente com o passado, ele pode realmente falhar. Execução ao vivo. Agora você está pronto para começar a usar dinheiro real. No entanto, além de estar preparado para os altos e baixos emocionais que você pode experimentar, existem alguns problemas técnicos que precisam ser abordados. Essas questões incluem a seleção de um corretor apropriado. E implementando mecanismos para gerenciar riscos de mercado e riscos operacionais, como potenciais hackers e tempo de inatividade tecnológico. Também é importante nesta etapa verificar se o desempenho dos robôs é semelhante ao experimentado na fase de teste. Finalmente, o monitoramento contínuo é necessário para garantir que a eficiência do mercado que o robô foi projetado ainda existe. (Para mais, veja: Como os algoritmos de negociação são criados.) A linha de fundo Considerando que Richard Dennis, o lendário comerciante de commodities, ensinou a um grupo de estudantes suas estratégias comerciais pessoais que, em seguida, ganhavam mais de 175 milhões em apenas cinco anos, É completamente possível para os comerciantes inexperientes se ensinar um conjunto rígido de diretrizes e se tornarem comerciantes de sucesso. No entanto, este é um exemplo extraordinário e os iniciantes definitivamente devem se lembrar de ter expectativas modestas. Para ser bem sucedido, é importante não apenas seguir um conjunto de diretrizes, mas também entender como essas diretrizes estão funcionando. Liew enfatiza que a parte mais importante da negociação algorítmica é entender em que tipos de condições de mercado o seu robô funcionará e quando ele irá quebrar e entender quando intervir. O comércio algorítmico pode ser gratificante, mas a chave para o sucesso é a compreensão. Qualquer curso ou professor que prometa altas recompensas com um entendimento mínimo deve ser um sinal de alerta importante. Comércio Algorítmico Forex: Um Conto Prático para Engenheiros Como você pode saber, o mercado de câmbio (Forex) 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 curiosidade, fiz meus primeiros passos no mundo dos algoritmos de negociação 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 dupliquei meu dinheiro. Impulsionada pelo meu próprio sucesso, cavei e, eventualmente, me inscrevi para vários fóruns. Em breve, passava horas lendo sobre sistemas de negociação algorítmica (conjuntos de regras que determinam se você deve comprar ou vender), indicadores personalizados. Humor do mercado e muito mais. My First Client 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 isso não poderia ser muito mais complicado do que meu curso avançado de ciência de dados funcionar, então eu perguntei sobre o trabalho e entrou a bordo. O cliente queria o sistema criado com o MQL4. Uma linguagem de programação funcional usada pela plataforma Meta Trader 4 para realizar ações relacionadas a estoque. O MQL5 já foi lançado. Como você pode esperar, aborda alguns dos problemas do MQL4s e vem com funções mais incorporadas, o que torna a vida mais fácil. 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. Para os leitores que não estão familiarizados com o comércio de Forex, heres as informações fornecidas pelo feed de dados: através do Meta Trader 4, você pode acessar todos esses dados com funções internas, acessíveis em vários cronogramas: 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 Forex. 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. Se você quiser saber mais sobre os conceitos básicos de negociação (por exemplo, pips, tipos de pedidos, spread, deslizamento, ordens de mercado e muito mais), veja aqui. As especificações de negociação algorítmica dos clientes eram simples: eles queriam um robô 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 são baseados em dados passados ​​(por exemplo, o 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: Diretrizes de pré-processador Parâmetros externos Variáveis ​​globais Função Init Função Deinit Função de início Funções personalizadas A função de início é o coração de cada programa MQL4, uma vez que é executado toda vez que o mercado se move (Ergo, esta função será executada uma vez por marca). Este é o caso, independentemente do prazo que você estiver 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 para 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 as ordens: Se você estiver interessado, você pode encontrar o completo, Código executável no GitHub. Back-Testing Uma vez que eu construí meu sistema de comércio algorítmico, eu queria saber: 1) se estava se comportando apropriadamente, e 2) se fosse bom. 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 back-testing de um sistema de comércio Forex (hoje em dia, existem mais ferramentas profissionais que oferecem maior funcionalidade). Para começar, você configura seus cronogramas e executa seu programa sob uma simulação, a ferramenta simulará cada marca, sabendo que, para cada unidade, ela deve abrir a certo preço, fechar a um preço determinado e alcançar altos e baixos especificados. Depois de comparar as ações do programa com os preços históricos, você terá um bom senso se está ou não executando corretamente. Os indicadores que ele escolheu, juntamente com a lógica da decisão, não foram lucrativos. A partir do teste de back-back, Id verificou a razão de retorno dos robôs para alguns intervalos de tempo aleatórios, é indiferente dizer que eu sabia que meu cliente não ficaria rico com os indicadores que ele escolheu, 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: Note que nosso equilíbrio (a linha azul) termina abaixo do seu ponto de partida. Uma advertência: dizer que um sistema é rentável ou não lucrativo, nem sempre é genuíno. Muitas vezes, os sistemas são (não) lucrativos por períodos de tempo com base no humor dos mercados: otimização de parâmetros e suas mentiras Embora os testes de back-up me desconfiaram da utilidade dos robôs, fiquei intrigado quando comecei a brincar com seus parâmetros externos e Notou 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 deveria 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 para prever demais os resultados futuros, uma vez que qualquer incerteza, qualquer mudança 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. A única coisa 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. Pensar que você sabe como o mercado vai atuar com base em dados passados ​​é um erro. 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 negociação de algoritmo de 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. Por exemplo, eu construí recentemente um sistema baseado em encontrar os chamados movimentos do Big Fish, que são 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 é uma excelente opção para aprender mais sobre o mercado 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 (EURUSD, por exemplo), e talvez criar um modelo de simulação Montecarlo 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. Leitura adicional Atualmente, existe um vasto conjunto de ferramentas para construir, testar e melhorar as Automatizações dos Sistemas 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 Forex. Aqui estão alguns write-ups que eu recomendo para programadores e leitores entusiasmados: Sobre o autor Ver perfil completo raquo Eu sempre quis aprender sobre isso. Obrigado eu estudei um pouco da teoria do mercado na faculdade e aprendi sobre o comércio de canais. Eu sempre pensei que seria um bom ajuste para algo trading, uma vez que a estratégia é recursiva. Você tem dicas sobre como implementar o tipo de estratégias do canal (em oposição às estratégias da Mídia Mover). Eu tenho certeza de que você conhece isso, mas algumas pesquisas (antigas) mostram que as estratégias de MA exponencial fazem mais e até mesmo desempenham estratégias de compra e retenção sem tomar Em conta as vantagens fiscais. Oi Rismay, obrigado por comentar, sobre isso: quot Você tem alguma orientação sobre como implementar o tipo de estratégias de canal (em oposição às estratégias da Moeda em Movimento). Existem muitos indicadores de canal lá fora (ou seja, Donchian, IREGR e muitos mais) Também você pode codificar seu próprio indicador de canal, uma vez que você tenha que você possa fazer o ExpertAdvisor para tomar decisões com base em qualquer indicador que você estiver usando. Os valores dos indicadores são referenciados como uma matriz de ponto zero reverso oo..0 (ou seja: os dados mais recentes estarão na posição 0 do buffer de indicadores). O livro de Andrew R. Young é um bom ponto de partida para entender como os indicadores funcionam. Obrigado artigo impressionante. Curioso se você se envolveu na comunidade quantopian Parece uma ótima maneira de ficar com os pés molhados Obrigado por este fantástico artigo Parabéns Ótimo post Rogelio Só queria compartilhar minha experiência também :) Quase todos os livros de bolsa afirmam que a maioria dos comerciantes falha por causa de psicologia Factor, quando eles fazem exceções de suas próprias estratégias, de modo que, como um engenheiro, a minha única opinião era que este era um lugar perfeito para uma solução de software para evitar a ingerência humana no sistema comercial quando você decidir começar a usá-lo. Passei um ano inteiro de minha carreira apenas pela programação, teste e otimização com dados passados ​​de cada estratégia que eu consegui encontrar online e em diversos livros comerciais. E você sabe o que - nenhum deles tinha uma rentabilidade constante. E depois de ler muitas postagens de blog etc. Cheguei à conclusão: estamos vivendo em um mundo onde todos podem escrever seu próprio robô comercial e grandes corporações comerciais, bancos, etc., eles estão constantemente analisando todos os mercados usando estratégias não apenas Desenvolvido por alguns gurus do comércio, mas também algoritmos de aprendizagem de máquinas implantados em super computadores, que tenta encontrar pelo menos alguns padrões em todos os mercados. E aqui está o resultado: uma vez que alguns padrões se tornam realidade, pelo menos por um período de tempo, ele se dedica sem padrão, porque todos neste jogo estão procurando esses padrões. Uma vez que você vê algum padrão, você faz um pedido para comprar ou vender, seu pedido empurra o mercado para a direção oposta que você quer que vá pelo menos um pouco. Mas não se sinta, se você ver o padrão mais provavelmente, muitos outros comerciantes com hudge investmens vê esse padrão também, então esta vez eles estão fazendo o mesmo e todos vocês perdem seu dinheiro juntos. Pense nisso antes de decidir se tornar um comerciante com fundo de engenharia de software. Oi Simanas, Obrigado pelo comentário pensativo. Em um esboço anterior deste artigo, descrevi quem são os jogadores realmente inteligentes neste jogo e mencionei os caras da Jane Street, entre outros, que desempenham o papel de meio homem e arbitragistas no mercado. Nós (The Editor, Charlie Marsh e Me) decidiram não incluir isso entre outras reflexões que consideraram apenas que você está mencionando neste comentário. Tudo o que dito, eu gosto de acreditar que você pode encontrar uma vantagem do mercado se você usar as ferramentas corretas e fazer as simulações corretas usando as variáveis ​​adequadas. Obrigado por comentar Eu não me envolvi naquela comunidade, parece incrível começar a programar e reutilizar o código oferecido. Bom artigo Rogelio, Em leitura adicional, por que você sugeriria o Ocami para programação em vez de MQL4 ou MQL5 ou quotRquot ou o que eu gostei desse artigo? Já que é exatamente o tipo de importantes marcos importantes que encontrei. O projeto que começou para uma fórmula personalizada para vários clientes separados tornou-se um produto comercial conduzido por envios de usuários. Agora, os usuários podem copiar ou vender seus negócios e copiar negócios de indicadores no Meta Trader. No final das seis décadas, ele é chamado de Negociador de Opções de Opções Binárias (BOAT para breve) e somente as Opções Binárias (2 resultados ganham ou perdem apenas). Juan Manuel Ramallo Você pode tentar com cavalos. O robô Forex é como configurar um ROBÔ na frente da roleta. Bullion Invest - Invest 500 Retorna 350 diariamente por 50 dias Programa A: Receba Receba 70 diariamente por 50 dias por cada depósito efetuado no Programa Padrão. Você receberá o seu principal de volta imediatamente após o término do seu investimento ter expirado. ID de gastos mínimos US350 Programa B Receba 200 diariamente por 20 dias por cada depósito feito no Programa Premium. Você receberá o seu principal de volta imediatamente após o término do seu investimento ter expirado. O gasto mínimo é US3500 Programa C: Receba 1000 por dia por 5 dias por cada depósito feito no Programa VIP. Você receberá o seu principal de volta imediatamente após o término do seu investimento ter expirado. O gasto mínimo é US20000 e o máximo é US150000 Invest Here bullioninvest. net Seguro de Investimento payhyiponlinebullioninvest. html O Quantopian não fornece nenhum dado Forex, certo. O site apenas fornece estoque e etf. O padrão está na mente do comerciante. Um comerciante deve identificar o padrão ao invés de confiar na máquina para identificar a tendência porque a máquina falhará, pois será tarde na identificação da tendência (padrões) depois que todas as máquinas foram construídas por humanos cérebro. Então o patter está no cérebro. Assistindo a tela como as taxas se comportam. Existem vários padrões em diferentes mercados de touro de mercado, mkts de urso, mkts de alcance. Os escravos do governo escapados se beneficiam. Sua competição, 2500 aposentadorias do governo estadual e local. Tem 4 trilhões em investimento. E pague zero impostos, porque o governo não paga impostos. E têm suas pessoas internas posicionadas em todas as grandes casas comerciais e corporações. no mundo todo. O mercado forex é o maior e mais líquido mercado do mundo com um valor negociado médio que ultrapassa 1.9 trilhões por dia e inclui todas as moedas do mundo. 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