Código de sistema de comércio automatizado
Esta página é patrocinada pela Wisdom Trading, sistemas de negociação de futuros e corretor de mercado global. Eles oferecem sistemas de negociação todos codificados para seus clientes e executam Trading Blox, o que representa um grande pedaço do código neste site.
Biblioteca de códigos.
O código comercial do sistema é divulgado em várias postagens, pode ser uma boa idéia consolidá-las em um só lugar (aqui) antes que tudo se torne um pouco complicado!
Eu também escrevo mensalmente para a revista Análise Técnica de Stocks e Commodities (TASC) na seção Dicas de comerciantes (principalmente Código Trading Blox).
Encontre tudo abaixo para sua leitura:
& # 8212; Revista TASC Traders & # 8217; Dicas & # 8212;
TASC Traders Tips (abril de 2018): indicador de tendência de preço de volume modificado no Excel.
No artigo "Indicador de tendência do preço do volume modificado" nesta edição, o autor David Hawkins discute uma modificação do indicador de tendência do preço do volume (VPT), já baseado no indicador de volume no balanço desenvolvido originalmente por Joseph Granville.
Em Suavização do Bollinger% b & # 8221; artigo, o autor Sylvain Vervoort explica como remover o ruído do indicador tradicional de% b, usado para identificar pontos de viragem claros e divergências.
Em "Trading Indexes With The Hull Moving Average" nessa edição, o autor Max Gardner explica como usar a média móvel de Hull para o tempo de mercado a longo prazo.
Teste de Bootstrap para análise de significância estatística de back-testing.
Implementação do teste bootstrap conforme descrito no livro de David Aronson # 8217: Análise Técnica Baseada em Evidência (link amazônico)
& # 8212; CSI Unfair Advantage API & # 8212;
RetrieveBackAdjustedContract2 API documentação da função.
Guia de referência sobre esta função essencial, tirada do documento CSI API.
Recuperar contrato de futuros ajustado de volta.
Algum código de exemplo em C # usando a API para acessar uma das funções mais importantes para recuperar qualquer contrato de futuros com qualquer tipo de ajuste de retorno oferecido pela CSI.
Extrator de Contratos Individuais CSI.
Uma utilidade para extrair contratos individuais do banco de dados Advantage Unfair da CSI & # 8217; em arquivos de texto simples.
& # 8212; Trading Blox & # 8212;
Variação no clássico filtro de portfólio MACD, usando o indicador Moving Median em vez da média móvel padrão para a média rápida.
Indicador Vortex Original.
Implementação do indicador Vortex.
Indicadores Vortex e AVX aprimorados e sistema AVX.
O indicador de Vortex original teve uma falha (manobra de abertura para mercados não-Forex) e não usou uma média móvel exponencial para suavização. Esta é a minha versão melhorada com um sistema de reversão básico que o usa para entradas / saídas.
link para publicação original | link para arquivo zip (contendo: Vortex Indicator & # 038; arquivo de bloco auxiliar AVX (tbx), bloco de saída de entrada AVX (tbx), sistema AVX (tbs))
Implementa um filtro que permite rejeitar / aceitar negócios com base no nível de volatilidade em comparação com os níveis históricos.
Implementação Walk-Forward do modelo de espaço de alavancagem de Vince & # 8217; s.
Utiliza o pacote LSPM R (por Josh Ulrich) em uma abordagem progressiva para permitir uma metodologia de teste de teste adaptativo.
O e-ratio é uma maneira prática de avaliar a borda de um componente específico de um sistema sem ter que testar o sistema como um todo (ou seja, a borda do sinal de entrada apenas).
link para publicação original (inclui todos os trechos de código e lógica necessários)
& # 8212; TradersStudio & # 8212;
cálculo do e-ratio para o sistema Donchian Channel Breakout.
Este código contém o código genérico necessário para calcular o e-ratio, bem como uma implementação para aplicar o cálculo a um sinal Donchian Channel Breakout.
link para publicação original | link para o arquivo zip (contendo o código TS do Indicador do Canal Donchian, o Código TS do Relatório de comércio personalizado, o código do TS do sistema de compra, o código TS do TS, o macro do e-ratio do Excel (arquivo de texto), o exemplo da pasta de trabalho do Excel)
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Descargo de responsabilidade: o desempenho passado não é necessariamente indicativo de resultados futuros. O comércio de futuros é complexo e apresenta o risco de perdas substanciais; Como tal, pode não ser adequado para todos os investidores. O conteúdo deste site é fornecido apenas como informação geral e não deve ser tomado como conselho de investimento. Todo o conteúdo do site, não deve ser interpretado como uma recomendação para comprar ou vender qualquer instrumento financeiro ou de segurança, ou para participar de qualquer estratégia de negociação ou de investimento específica. As idéias expressas neste site são apenas as opiniões do autor. O autor pode ou não ter uma posição em qualquer instrumento financeiro ou estratégia acima referida. Qualquer ação que você toma como resultado de informações ou análises neste site é, em última análise, sua exclusiva responsabilidade.
RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS TEM MUITAS LIMITAÇÕES INERENTES, ALGUNS DESCRITOS ABAIXO. NENHUMA REPRESENTAÇÃO ESTÁ FAZENDO QUE QUALQUER CONTA VOCE OU POSSIBILIDADE DE ALCANÇAR LUCROS OU PERDAS SIMILARES ÀOS MOSTRADOS; POR FAVOR, HÁ DIFERENÇAS FREQUENTEMENTE SHARP ENTRE RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS E OS RESULTADOS REAIS REALIZADOS POR TODOS OS PROGRAMAS DE NEGOCIAÇÕES PARTICULARES. UMA DAS LIMITAÇÕES DOS RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS É QUE ESTÃO GERALMENTE PREPARADAS COM O BENEFÍCIO DE HINDSIGHT. ADICIONALMENTE, A NEGOCIAÇÃO HIPOTÉTICA NÃO IMPORTA RISCOS FINANCEIROS, E NENHUM GRUPO DE NEGOCIAÇÃO HIPOTÉTICA PODE COMPLETAMENTE CONTA PARA O IMPACTO DO RISCO FINANCEIRO DE NEGOCIAÇÃO REAL. POR EXEMPLO, A CAPACIDADE DE PERDER OU DE ADESIVAR A UM PROGRAMA DE NEGOCIAÇÃO ESPECÍFICO EM ESPIRRO DE PERDAS DE NEGOCIAÇÃO SÃO PONTOS MATERIAIS QUE PODEM IGUALMENTE AFETAR EFECTUAR RESULTADOS REAIS DE NEGOCIAÇÃO. HÁ NOMBROSOS OUTROS FATORES RELACIONADOS COM OS MERCADOS EM GERAL OU NA EXECUÇÃO DE QUALQUER PROGRAMA ESPECÍFICO DE NEGOCIAÇÃO QUE NÃO PODE SER TOTALMENTE COMPTABILIZADO NA PREPARAÇÃO DE RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS E TODOS OS QUE PODEMOS ADVERSAMENTE EFECTUAR OS RESULTADOS DE NEGOCIAÇÃO.
ESTAS TABELAS DE DESEMPENHO E RESULTADOS SÃO HIPOTÉTICOS DE NATUREZA E NÃO REPRESENTA NEGOCIAÇÕES EM CONTAS REAIS.
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.)
Código de sistema de comércio automatizado
Se você ainda procura uma vantagem nos mercados, os sistemas de negociação automatizada são a melhor maneira de obtê-lo. Saber mais.
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OS RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS OU SIMULADOS TÊM CERTAS LIMITAÇÕES INERENTES. DESEJO UM REGISTRO DE DESEMPENHO REAL, OS RESULTADOS SIMULADOS NÃO REPRESENTAM A NEGOCIAÇÃO REAL. TAMBÉM, DESDE QUE OS NEGÓCIOS NÃO SEJAM REALMENTE EXECUTOS, OS RESULTADOS PODEM TENER SOB OU COMENTÁRIOS COMPLEMENTARES PARA O IMPACTO, SE HAVER, DE CERTOS FATORES DE MERCADO, TAL COMO FALTA DE LIQUIDEZ. PROGRAMAS DE NEGOCIAÇÃO SIMULADOS EM GERAL SÃO TAMBÉM SUJEITOS AO FATO QUE ESTÃO DESIGNADOS COM O BENEFÍCIO DE HINDSIGHT. NENHUMA REPRESENTAÇÃO ESTÁ FAZENDO QUE QUALQUER CONTA VÁ OU SEJA PROBABILITÁVEL PARA ALCANÇAR LUCROS OU PERDAS SIMILARES ÀOS MOSTRADOS.
EasyLanguage e TradeStation são marcas registradas da TradeStation Technologies, Inc.
Uma das maiores tendências no comércio varejista na última década foi o aumento da popularidade do comércio automatizado. Neste tipo de negociação, também conhecida como execução automatizada de ordens, os sinais de compra e venda gerados por um sistema de negociação são executados automaticamente por uma plataforma conectada à conta corretora do comerciante. Isso permite o comércio livre de mãos, o que permite uma execução mais rápida, menos erros e a capacidade de trocar prazos mais curtos com estratégias de maior freqüência.
O algoritmo básico para a construção de sistemas de negociação usando a geração automática de código é mostrado abaixo na Fig. 1. Começa com um método para combinar diferentes elementos da estratégia de negociação. Esses elementos podem incluir vários indicadores técnicos, como médias móveis, estocásticos e assim por diante; diferentes tipos de pedidos de entrada e saída; e condições lógicas para entrar e sair do mercado.
Figura 1. Algoritmo básico para construção de estratégia automatizada.
Depois que os diferentes elementos são combinados em uma estratégia coerente, ele pode ser avaliado no mercado ou mercados de interesse. Isso requer dados de mercado - preços, volume, interesse aberto, etc. - para cada mercado. De um modo geral, você também teria um conjunto de objetivos de construção para ajudar a classificar ou marcar cada estratégia. Exemplos de objetivos de construção incluem várias medidas de desempenho, como o lucro líquido, redução, porcentagem de vencedores, fator de lucro e assim por diante. Estes podem ser declarados como requisitos mínimos, como um fator de lucro de pelo menos 2.0 ou como objetivos para maximizar, como maximizar o lucro líquido.
Base teórica da geração automática de código.
Conforme descrito acima, construir um sistema comercial usando a geração automática de código é essencialmente um problema de otimização. A combinação de elementos estratégicos que maximizam os objetivos de construção é tomada como a estratégia final. Alguns comerciantes argumentariam que os sistemas comerciais deveriam ser construídos com base em uma hipótese de comportamento ou ação do mercado. Se você tem uma boa hipótese de como os mercados funcionam, uma estratégia pode ser construída em torno dessa hipótese e testada. Se isso funciona, ele apóia a hipótese e justifica a negociação da estratégia.
Gerador de código de sistema padrão para TradeStation.
Esta seção descreve uma abordagem ad hoc para a geração automática de código em que um sistema comercial para a TradeStation gera automaticamente outros sistemas de negociação baseados em padrões para a TradeStation. O sistema AutoSystemGen procura um conjunto de regras de negociação, juntamente com os valores de parâmetros associados, que atendem a um conjunto específico de requisitos de desempenho.
Embora quase qualquer tipo de indicador ou lógica de negociação possa ser incluído no gerador do sistema comercial descrito aqui, para manter as coisas bastante simples, as regras dos sistemas gerados serão restritas aos padrões de preços. Cada regra de entrada de um sistema de negociação gerado terá a seguinte forma:
A chave para este processo é encontrar sistemas de negociação de candidatos. Um sistema pode consistir de uma e dez regras do formulário mostrado acima. As negociações são introduzidas no mercado se todas as regras forem verdadeiras, e os negócios são encerrados um certo número de barras mais tarde. Se isso fosse codificado como um sistema TradeStation tradicional, com um máximo de 10 regras, haveria 52 entradas. Isso faria para uma estratégia pesada.
O código para o sistema AutoSystemGen e suas funções relacionadas está disponível no Breakout Futures (breakoutfutures /) na página Free Downloads.
Por exemplo, considere o mercado de futuros de títulos de tesouraria de 30 anos (símbolo @ US. P na TradeStation 8). O AutoSystemGen foi otimizado nos últimos 20 anos de preços de T-bond com a entrada OptStep aumentada de 1 para 10000. Isso significa que o sistema avaliou 10.000 sistemas de negociação diferentes. A otimização foi executada duas vezes, uma vez por trades longos e uma vez para negociações curtas. Foram utilizados os seguintes requisitos de desempenho: lucro líquido de pelo menos US $ 30.000, o pior caso de desconto no máximo de US $ 7500, pelo menos 200 negócios, porcentagem rentável de pelo menos 50% e fator de lucro de pelo menos 1,2. Em um computador dual core com o Vista, levou aproximadamente 10 minutos para executar cada otimização (10.000 sistemas por otimização).
Sistema 2332, @ US. P, 17/9/2007 12:23:00, Long Trades.
Lucro líquido = 53562.50, DD máximo = -7381.25, Num Trades = 250, Percentual de vitórias = 56.80, Prof factor = 1.631.
Var: EntNext (falso);
EntNext = Open [2] & gt; = Low [16] e.
Fechar [14] & lt; = Low [6] and.
Se EntNext então.
Compre o próximo bar no mercado;
Se BarsSinceEntry = 2 então.
Venda o próximo bar no mercado;
Sistema 5771, @ US. P, 17/9/2007 12:27:00, Long Trades.
Lucro líquido = 42145,00, DD máximo = -5733.75, Num Trades = 207, Percentagem de vitórias = 57,00, factor Prof = 1,631.
Var: EntNext (falso);
EntNext = High [7] & gt; = Low [19] e.
Fechar [20] & gt; = Fechar [5] e.
High [18] & gt; = Low [2] and.
Se EntNext então.
Compre o próximo bar no mercado;
Se BarsSinceEntry = 2 então.
Venda o próximo bar no mercado;
Sistema 7622, @ US. P, 17/9/2007 12:29:00, Long Trades.
Lucro líquido = 59348.75, Max DD = -7222.50, Num Trades = 208, Percentual de vitórias = 60.58, Fator Prof. = 1.924.
Var: EntNext (falso);
EntNext = Low [2] & lt; = High [9] and.
Abra [11] & gt; = Abrir [18] e.
Se EntNext então.
Compre o próximo bar no mercado;
Se BarsSinceEntry = 3 então.
Venda o próximo bar no mercado;
Sistema 7718, @ US. P, 9/17/2007 12:29:00, Long Trades.
Lucro líquido = 35526.25, DD máximo = -6936.25, Num Trades = 292, Percentual de vitórias = 56.85, factor Prof = 1.418.
Var: EntNext (falso);
EntNext = Fechar [3] & gt; = High [19] and.
High [6] & lt; = Open [10] e.
Se EntNext então.
Compre o próximo bar no mercado;
Se BarsSinceEntry = 1 então.
Venda o próximo bar no mercado;
Sistema 6160, @ US. P, 9/17/2007 12:42:00, Short Trades.
Lucro líquido = 31277,50, DD máximo = -6846,25, Num Trades = 369, Percentual de vitórias = 51,76, Fator Prof. = 1,297.
Var: EntNext (falso);
EntNext = High [9] & gt; = Low [6] and.
Fechar [15] & gt; = Alto [8] e.
High [7] & lt; = Low [20] e.
Se EntNext então.
Venda curta barra seguinte no mercado;
Se BarsSinceEntry = 1 então.
Compre para cobrir a próxima barra no mercado;
A listagem para cada sistema inclui o número do sistema (correspondente à entrada OptStep), o símbolo do mercado, a data atual e se o sistema é apenas longo ou curto. A próxima linha contém algumas estatísticas de desempenho resumidas para ajudar na avaliação de cada sistema. Finalmente, o código do sistema é mostrado. Para avaliar os sistemas na TradeStation, o código entre as duas linhas de comentários () pode ser copiado e colado em uma estratégia no TradeStation e, em seguida, executado na janela do gráfico.
O último sistema no arquivo de saída é para um sistema de apenas curto-som (# 6160). Quando guardado na TradeStation como uma estratégia e aplicado ao mesmo gráfico de T-bond, a seguinte curva de equidade foi produzida:
Figura 3. Sistema de apenas curto prazo para títulos T, nos últimos 20 anos, com US $ 15 por negócio deduzido para custos de negociação, gerado pelo sistema AutoSystemGen.
Programação genética para geração automática de código.
A abordagem ad hoc descrita na seção anterior é simples, mas tem duas limitações: (1) as estratégias geradas aleatoriamente não convergem para os objetivos de construção e (2) o modelo do sistema de padrões é difícil de generalizar para estratégias mais complexas . Isso sugere que uma abordagem mais sofisticada seja necessária.
Um método para a geração automática de código que aborda essas duas preocupações é chamado de programação genética (GP), 1 que pertence a uma classe de técnicas chamadas algoritmos evolutivos. Algoritmos evolutivos e GP em particular foram desenvolvidos por pesquisadores em inteligência artificial baseados nos conceitos biológicos de reprodução e evolução. Um algoritmo GP "evolui" uma população de estratégias de negociação de uma população inicial de membros gerados aleatoriamente. Os membros da população competem uns contra os outros com base na sua "aptidão". Os membros do ajuste são selecionados como "pais" para produzir um novo membro da população, que substitui um membro mais fraco (menos adequado).
Reduz a necessidade de conhecimento de indicadores técnicos e design de estratégias. O algoritmo GP seleciona as regras de negociação individuais, indicadores e outros elementos da estratégia para você.
O processo de construção da regra permite uma complexidade considerável, incluindo regras comerciais não-lineares.
O processo GP elimina os elementos mais laboriosos e tediosos do processo de desenvolvimento da estratégia tradicional; ou seja, surgir uma nova idéia comercial, programá-la, verificar o código, testar a estratégia, modificar o código e repetir. Isso é feito automaticamente no GP.
O processo de GP é imparcial. Considerando que a maioria dos comerciantes desenvolveu vieses para ou contra indicadores específicos e / ou lógica de negociação, o GP é guiado apenas pelo que funciona.
Ao incorporar uma semântica de regras de negociação adequada, o processo de GP pode ser projetado para produzir regras de negociação logicamente corretas e código sem erros.
O processo GP geralmente produz resultados que não são únicos, mas não óbvios. Em muitos casos, essas gemas escondidas seriam quase impossíveis de encontrar de outra maneira.
Ao automatizar o processo de compilação, o tempo necessário para desenvolver uma estratégia viável pode ser reduzido de semanas ou meses a uma questão de minutos em alguns casos, dependendo do comprimento do arquivo de dados de preço de entrada e outras configurações de compilação.
A programação genética tem sido usada com sucesso em diversos campos, incluindo processamento de sinal e imagem, controle de processo, bioinformática, modelagem de dados, geração de código de programação, jogos de computador e modelagem econômica; veja, por exemplo, Poli et al. 2 Uma visão geral do uso de GP em finanças é fornecida por Chen. 3 Colin 4 foi um dos primeiros a explicar como usar o GP para otimizar combinações de regras para uma estratégia de negociação.
J. Koza. Programação genética. O MIT Press, Cambridge, MA. 1992.
R. Poli, W. B. Langdon e N. F. McPhee. Um guia de campo para programação genética. Publicado via lulu e disponível gratuitamente em gp-field-guide. uk, 2008. (Com contribuições de J. R. Koza).
Shu-Heng Chen (Editor). Algoritmos genéticos e programação genética em finanças computacionais. Kluwer Academic Publishers, Norwell, MA. 2002.
A. Colin. Algoritmos genéticos para modelagem financeira, Trading on the Edge. 1994, páginas 165-168. John Wiley & amp; Sons, Inc. Nova York.
Risto Karjalainen. Evolução das regras de negociação técnica para futuros S & amp; P 500, Regras de Negociação Avançadas, 2002, Páginas 345-366. Elsevier Science, Oxford, Reino Unido.
Jean-Yves Potvin, Patrick Soriano, Maxime Vallee. Gerando regras de negociação nos mercados de ações com programação genética. Computadores e Pesquisa de operações, Volume 31, edição 7, junho de 2004, páginas 1033-1047.
Massimiliano Kaucic. Investimento utilizando métodos evolutivos de aprendizagem e regras técnicas. European Journal of Operational Research, volume 207, edição 3, 16 de dezembro de 2018, páginas 1717-1727.
Algoritmo de construção usando programação genética.
Expandindo o algoritmo de compilação apresentado anteriormente (ver Fig. 1), um algoritmo mais detalhado é ilustrado abaixo na Fig. 4 com base na programação genética. As caixas sombreadas de cinza representam os dados de entrada, que incluem os dados de preços para o (s) mercado (s) de interesse, indicadores e tipos de pedidos no chamado conjunto de compilação e as opções e critérios de desempenho (objetivos de construção) selecionados pelo do utilizador.
Figura 4. Algoritmo de compilação para geração automática de código com programação genética.
O processo GP pode ser usado para desenvolver simultaneamente dois elementos de estratégia essenciais: condições de entrada e pedidos de entrada e saída. As condições de entrada são tipicamente representadas como estruturas de árvores, como mostrado abaixo na Fig. 5.
A chave para a evolução das ordens de entrada e saída usando programação genética é representar os diferentes tipos de pedidos de forma generalizada. Por exemplo, parar e limitar os preços de entrada podem ser representados da seguinte forma:
Embora a programação genética seja capaz de gerar estratégias de negociação com uma variedade considerável, é necessário começar com uma estrutura generalizada para as estratégias a serem seguidas. A estrutura de estratégia mostrada abaixo em pseudo-código fornece uma estrutura para estratégias de construção com base em condições de entrada e tipos de pedidos como os discutidos acima:
Entradas: N1, N2, N3, ...
Se a posição for plana e LongEntryCondition for verdade, então.
Ordem de entrada longa ...
Inicialize as ordens de saída longas, conforme necessário ...
Se a posição for plana e ShortEntryCondition for verdade, então.
Ordem de entrada curta ...
Inicialize ordens de saída curtas, conforme necessário ...
Se a posição é longa então.
Ordem de saída longa 1 ...
Ordem de saída longa 2 ...
Se a posição for curta, então.
Ordem de saída curta 1 ...
Ordem de saída curta 2 ...
[Saída opcional de fim de dia]
As estratégias começam com a lista de insumos. É fornecida uma entrada para qualquer parâmetro do indicador, comprimento do look-back do padrão de preços e quaisquer parâmetros exigidos pelas ordens de entrada e saída, como o comprimento de look-back para o ATR.
Para ilustrar o uso de programação genética para a geração automática de código na construção de estratégias, o programa Adaptrade Builder foi administrado em barras diárias de um mercado de futuros de índices de ações para uma pequena população e um número limitado de gerações. As métricas de desempenho escolhidas para orientar o processo foram o lucro líquido, o número de trades, o coeficiente de correlação, a significância estatística e a relação retorno / redução. Alvos específicos foram definidos para o número de negociações e a relação retorno / retirada. As outras métricas selecionadas foram maximizadas. A função de fitness foi uma média ponderada de termos para cada métrica.
Figura 6. Percentagem de membros da população com lucro líquido fora da amostra superior a US $ 1.000.
Da mesma forma, o lucro líquido médio da OOS aumentou após cinco e dez gerações, como mostrado na Figura 7. Observe que esses resultados são para o lucro líquido da OOS. Por definição, os dados fora da amostra não são usados na compilação, então os resultados da OOS são imparciais; eles não se beneficiam de retrospectiva. Isso implica que o processo GP não só tende a melhorar os resultados na amostra em sucessivas gerações, o que é um efeito direto do algoritmo GP, mas os resultados da OOS também tendem a melhorar à medida que as estratégias são desenvolvidas. Isso indica uma compilação de alta qualidade.
Código de Estratégia EasyLanguage para a TradeStation.
Membro da população: 46.
Criado por: Adaptrade Builder versão 1.1.0.0.
Criado: 19/10/2018 2:19:52 PM.
Código do TradeStation para TS 6 ou posterior.
Arquivo de preço: C: \ TestData. txt.
Var: EntCondL (falso),
EntCondL = (Maior (Volume, NL1) & gt; = Menor (Volume, NL2)) ou (Volume & lt; Média (Volume, NL3));
Se MarketPosition = 0 e EntCondL, em seguida, comece.
Compre a próxima barra na XAverage (L, NBarEnL1) + EntFrL * ATREnL parar;
Se MarketPosition = 0 e EntCondS, em seguida, comece.
Vender curto barra seguinte no Mais alto (H, NBarEnS1) - EntFrS * AbsValue (Menor (L, NBarEnS2) - Menor (H, NBarEnS3)) parar;
SStop = Power (10, 10);
Se MarketPosition & gt; 0 então comece.
Se BarsSinceEntry & gt; = NBarExL então.
Venda o próximo bar no mercado;
Venda o próximo bar no EntryPrice + TargFrL * ATRTargL limite;
Se MarketPosition & lt; 0 então comece.
Se EntryPrice - C & gt; ATRFrTrailS * ATRTrailS então.
Se STrailOn então começar.
NewSStop = EntryPrice - TrailPctS * (EntryPrice - C) / 100 .;
SStop = MinList (SStop, NewSStop);
Se BarsSinceEntry & gt; = NBarExS então.
Compre para cobrir a próxima barra no mercado;
Se STrailOn então.
Compre para cobrir a próxima barra na parada SStop;
Construir sistemas de negociação através da geração automática de código é um tipo de otimização. A maioria dos comerciantes sistemáticos provavelmente está familiarizado com a otimização de parâmetros, em que as entradas para uma estratégia são otimizadas. Ao contrário da otimização de parâmetros, a geração automática de código otimiza a lógica de negociação da estratégia. No entanto, o risco de sobre-otimização, ou "excesso de ajuste", também é uma preocupação para a geração automática de código, assim como é para a otimização de parâmetros.
Para obter informações sobre software para estratégias de negociação de construção usando programação genética, clique aqui.
Se você quiser ser informado de novos desenvolvimentos, novidades e ofertas especiais do Adaptrade Software, por favor, junte-se à nossa lista de e-mail. Obrigado.
Copyright © 2004-2018 Adaptrade Software. Todos os direitos reservados.
Codificação de sistemas de negociação.
Por Justin Kuepper.
Como são criados sistemas de negociação automatizados?
Este tutorial se concentrará nas segunda e terceira partes deste processo, onde suas regras são convertidas em um código que seu software comercial pode entender e usar.
Vantagens e desvantagens.
Um sistema automatizado leva a emoção e ocupado - trabalhe fora da negociação, o que permite que você se concentre em melhorar sua estratégia e regras de gerenciamento de dinheiro. Uma vez que um sistema lucrativo é desenvolvido, não requer nenhum trabalho de sua parte até que ele quebre, ou as condições do mercado exigem uma mudança. Desvantagens:
Se o sistema não estiver corretamente codificado e testado, grandes perdas podem ocorrer muito rapidamente. Às vezes, é impossível colocar certas regras em código, o que dificulta o desenvolvimento de um sistema de negociação automatizado. Neste tutorial, você aprenderá como planejar e projetar um sistema de negociação automatizado, como traduzir esse design para o código que seu computador irá entender, como testar seu plano para garantir um desempenho ótimo e, finalmente, como colocar seu sistema em uso.
Sistemas de negociação.
Vídeos de ajuda relacionados.
O ProOrder é o módulo de negociação automática do ProRealTime. Os sistemas de negociação podem ser criados com ou sem programação e ser usados com carteiras de negociação simuladas e reais.
Como criar facilmente um sistema de negociação sem programação.
Dica: Saiba como aproveitar os nossos avançados recursos de programação passo a passo:
Esta seção mostra como criar, fazer backtest e otimizar um exemplo de sistema comercial sem fazer qualquer programação.
Primeiro, clique no botão no canto superior direito de um gráfico, depois vá para a guia "Probacktest & amp; Comércio automático & quot; e clique em & quot; New & quot ;. A seguinte janela irá aparecer:
Nós somos por padrão em uma "Criação Assistida & quot; modo que permite que você crie sua estratégia sem ter que escrever uma única linha de código. Você também pode criar seu próprio código clicando no rótulo "Criação por programação" da janela exibida acima.
A "criação assistida" A janela é composta de vários botões (Compra, Vender, Curto, Sair) que permitem definir suas condições de compra e venda. Você pode definir paradas e alvos clicando nos botões correspondentes. Finalmente, "Gerar código" para gerar automaticamente o código para o seu backtest!
Exemplo: Deixe criar uma estratégia com base no índice de dinâmica estocástica. Primeiro mostramos uma média móvel simples sobre o preço e o indicador SMI.
Primeiro, clique no botão. Em seguida, clique em & quot; Backtesting & quot; no canto superior direito, clique em & quot; New & quot; e escolha o & quot; Buy & quot; para definir suas condições de compra. Finalmente, clique no gráfico SMI. A seguinte janela irá aparecer:
Selecione & quot; Stoch momentum 1 & quot; & quot; Cross Over & quot; "Sinal 1"
Agora vamos adicionar outra condição clicando no botão "Adicionar condição". Nós clicamos nesse tempo no gráfico de preços. A seguinte janela irá aparecer:
Deixe agora definir como vender as posições de compra clicando em "Sell & quot; e depois no gráfico estocástico. Escolha & quot; Stoch momentum 1 & quot; & quot; Cross Under & quot; "Mude a média 1" e clique em & quot; OK & quot ;.
Em seguida, definimos os parâmetros ilustrados abaixo:
Para definir a estratégia de parada, clicamos em & quot; Stops & amp; Alvo " e escolhemos as configurações abaixo:
Clique no & quot; OK & quot; botão. O programa está pronto, você só precisa dar um nome ao seu backtest, como "Momento Estocástico" e clique em "Gerar código".
Para executar o backtest, clique em "ProBacktest my system". Um gráfico contendo a curva de equidade do backtest será exibido, bem como um relatório detalhado contendo informações de desempenho:
Você pode modificar o backtest para melhorar seus resultados. Clique no ícone de chave inglesa da curva de Equidade destacada em amarelo e depois em "Modificar ProBacktest":
Deixe criar uma variável em vez de um valor fixo para a média móvel. Para fazer isso, remova o número "150" do programa e escreve "número" em vez de. Em seguida, clique no botão "Adicionar" & quot; do campo "Parâmetros de otimização" e escolha as configurações abaixo:
Finalmente, clique no botão "ProBacktest my system". Depois de alguns segundos, você obtém um relatório de otimização que lhe dá os valores que dão os melhores resultados para o conjunto de dados históricos examinados.
Para continuar a melhorar o sistema, você pode tentar adicionar novas condições. Você também pode modificar o tipo de parada usada ou adicionar um objetivo de lucro.
Com a criação por programação, você pode aplicar funções muito mais sofisticadas usando nossa biblioteca de Funções a que pode acessar, clicando na função & quot; Inserir função & quot; botão como mostrado abaixo.
Uma janela aparece com todas as funções disponíveis com o módulo ProBacktest e o texto de ajuda correspondente. Ao clicar em "Adicionar", você pode inserir esta função no seu programa na localização do cursor do mouse.
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A negociação pode expô-lo ao risco de perda maior do que seus depósitos e só é adequado para clientes experientes que tenham meios financeiros suficientes para suportar esse risco. Nenhuma informação neste site é um conselho de investimento ou uma solicitação para comprar ou vender qualquer instrumento financeiro.
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Se você ainda procura uma vantagem nos mercados, os sistemas de negociação automatizada são a melhor maneira de obtê-lo. Saber mais.
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OS RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS OU SIMULADOS TÊM CERTAS LIMITAÇÕES INERENTES. DESEJO UM REGISTRO DE DESEMPENHO REAL, OS RESULTADOS SIMULADOS NÃO REPRESENTAM A NEGOCIAÇÃO REAL. TAMBÉM, DESDE QUE OS NEGÓCIOS NÃO SEJAM REALMENTE EXECUTOS, OS RESULTADOS PODEM TENER SOB OU COMENTÁRIOS COMPLEMENTARES PARA O IMPACTO, SE HAVER, DE CERTOS FATORES DE MERCADO, TAL COMO FALTA DE LIQUIDEZ. PROGRAMAS DE NEGOCIAÇÃO SIMULADOS EM GERAL SÃO TAMBÉM SUJEITOS AO FATO QUE ESTÃO DESIGNADOS COM O BENEFÍCIO DE HINDSIGHT. NENHUMA REPRESENTAÇÃO ESTÁ FAZENDO QUE QUALQUER CONTA VÁ OU SEJA PROBABILITÁVEL PARA ALCANÇAR LUCROS OU PERDAS SIMILARES ÀOS MOSTRADOS.
EasyLanguage e TradeStation são marcas registradas da TradeStation Technologies, Inc.
Uma das maiores tendências no comércio varejista na última década foi o aumento da popularidade do comércio automatizado. Neste tipo de negociação, também conhecida como execução automatizada de ordens, os sinais de compra e venda gerados por um sistema de negociação são executados automaticamente por uma plataforma conectada à conta corretora do comerciante. Isso permite o comércio livre de mãos, o que permite uma execução mais rápida, menos erros e a capacidade de trocar prazos mais curtos com estratégias de maior freqüência.
O algoritmo básico para a construção de sistemas de negociação usando a geração automática de código é mostrado abaixo na Fig. 1. Começa com um método para combinar diferentes elementos da estratégia de negociação. Esses elementos podem incluir vários indicadores técnicos, como médias móveis, estocásticos e assim por diante; diferentes tipos de pedidos de entrada e saída; e condições lógicas para entrar e sair do mercado.
Figura 1. Algoritmo básico para construção de estratégia automatizada.
Depois que os diferentes elementos são combinados em uma estratégia coerente, ele pode ser avaliado no mercado ou mercados de interesse. Isso requer dados de mercado - preços, volume, interesse aberto, etc. - para cada mercado. De um modo geral, você também teria um conjunto de objetivos de construção para ajudar a classificar ou marcar cada estratégia. Exemplos de objetivos de construção incluem várias medidas de desempenho, como o lucro líquido, redução, porcentagem de vencedores, fator de lucro e assim por diante. Estes podem ser declarados como requisitos mínimos, como um fator de lucro de pelo menos 2.0 ou como objetivos para maximizar, como maximizar o lucro líquido.
Base teórica da geração automática de código.
Conforme descrito acima, construir um sistema comercial usando a geração automática de código é essencialmente um problema de otimização. A combinação de elementos estratégicos que maximizam os objetivos de construção é tomada como a estratégia final. Alguns comerciantes argumentariam que os sistemas comerciais deveriam ser construídos com base em uma hipótese de comportamento ou ação do mercado. Se você tem uma boa hipótese de como os mercados funcionam, uma estratégia pode ser construída em torno dessa hipótese e testada. Se isso funciona, ele apóia a hipótese e justifica a negociação da estratégia.
Gerador de código de sistema padrão para TradeStation.
Esta seção descreve uma abordagem ad hoc para a geração automática de código em que um sistema comercial para a TradeStation gera automaticamente outros sistemas de negociação baseados em padrões para a TradeStation. O sistema AutoSystemGen procura um conjunto de regras de negociação, juntamente com os valores de parâmetros associados, que atendem a um conjunto específico de requisitos de desempenho.
Embora quase qualquer tipo de indicador ou lógica de negociação possa ser incluído no gerador do sistema comercial descrito aqui, para manter as coisas bastante simples, as regras dos sistemas gerados serão restritas aos padrões de preços. Cada regra de entrada de um sistema de negociação gerado terá a seguinte forma:
A chave para este processo é encontrar sistemas de negociação de candidatos. Um sistema pode consistir de uma e dez regras do formulário mostrado acima. As negociações são introduzidas no mercado se todas as regras forem verdadeiras, e os negócios são encerrados um certo número de barras mais tarde. Se isso fosse codificado como um sistema TradeStation tradicional, com um máximo de 10 regras, haveria 52 entradas. Isso faria para uma estratégia pesada.
O código para o sistema AutoSystemGen e suas funções relacionadas está disponível no Breakout Futures (breakoutfutures /) na página Free Downloads.
Por exemplo, considere o mercado de futuros de títulos de tesouraria de 30 anos (símbolo @ US. P na TradeStation 8). O AutoSystemGen foi otimizado nos últimos 20 anos de preços de T-bond com a entrada OptStep aumentada de 1 para 10000. Isso significa que o sistema avaliou 10.000 sistemas de negociação diferentes. A otimização foi executada duas vezes, uma vez por trades longos e uma vez para negociações curtas. Foram utilizados os seguintes requisitos de desempenho: lucro líquido de pelo menos US $ 30.000, o pior caso de desconto no máximo de US $ 7500, pelo menos 200 negócios, porcentagem rentável de pelo menos 50% e fator de lucro de pelo menos 1,2. Em um computador dual core com o Vista, levou aproximadamente 10 minutos para executar cada otimização (10.000 sistemas por otimização).
Sistema 2332, @ US. P, 17/9/2007 12:23:00, Long Trades.
Lucro líquido = 53562.50, DD máximo = -7381.25, Num Trades = 250, Percentual de vitórias = 56.80, Prof factor = 1.631.
Var: EntNext (falso);
EntNext = Open [2] & gt; = Low [16] e.
Fechar [14] & lt; = Low [6] and.
Se EntNext então.
Compre o próximo bar no mercado;
Se BarsSinceEntry = 2 então.
Venda o próximo bar no mercado;
Sistema 5771, @ US. P, 17/9/2007 12:27:00, Long Trades.
Lucro líquido = 42145,00, DD máximo = -5733.75, Num Trades = 207, Percentagem de vitórias = 57,00, factor Prof = 1,631.
Var: EntNext (falso);
EntNext = High [7] & gt; = Low [19] e.
Fechar [20] & gt; = Fechar [5] e.
High [18] & gt; = Low [2] and.
Se EntNext então.
Compre o próximo bar no mercado;
Se BarsSinceEntry = 2 então.
Venda o próximo bar no mercado;
Sistema 7622, @ US. P, 17/9/2007 12:29:00, Long Trades.
Lucro líquido = 59348.75, Max DD = -7222.50, Num Trades = 208, Percentual de vitórias = 60.58, Fator Prof. = 1.924.
Var: EntNext (falso);
EntNext = Low [2] & lt; = High [9] and.
Abra [11] & gt; = Abrir [18] e.
Se EntNext então.
Compre o próximo bar no mercado;
Se BarsSinceEntry = 3 então.
Venda o próximo bar no mercado;
Sistema 7718, @ US. P, 9/17/2007 12:29:00, Long Trades.
Lucro líquido = 35526.25, DD máximo = -6936.25, Num Trades = 292, Percentual de vitórias = 56.85, factor Prof = 1.418.
Var: EntNext (falso);
EntNext = Fechar [3] & gt; = High [19] and.
High [6] & lt; = Open [10] e.
Se EntNext então.
Compre o próximo bar no mercado;
Se BarsSinceEntry = 1 então.
Venda o próximo bar no mercado;
Sistema 6160, @ US. P, 9/17/2007 12:42:00, Short Trades.
Lucro líquido = 31277,50, DD máximo = -6846,25, Num Trades = 369, Percentual de vitórias = 51,76, Fator Prof. = 1,297.
Var: EntNext (falso);
EntNext = High [9] & gt; = Low [6] and.
Fechar [15] & gt; = Alto [8] e.
High [7] & lt; = Low [20] e.
Se EntNext então.
Venda curta barra seguinte no mercado;
Se BarsSinceEntry = 1 então.
Compre para cobrir a próxima barra no mercado;
A listagem para cada sistema inclui o número do sistema (correspondente à entrada OptStep), o símbolo do mercado, a data atual e se o sistema é apenas longo ou curto. A próxima linha contém algumas estatísticas de desempenho resumidas para ajudar na avaliação de cada sistema. Finalmente, o código do sistema é mostrado. Para avaliar os sistemas na TradeStation, o código entre as duas linhas de comentários () pode ser copiado e colado em uma estratégia no TradeStation e, em seguida, executado na janela do gráfico.
O último sistema no arquivo de saída é para um sistema de apenas curto-som (# 6160). Quando guardado na TradeStation como uma estratégia e aplicado ao mesmo gráfico de T-bond, a seguinte curva de equidade foi produzida:
Figura 3. Sistema de apenas curto prazo para títulos T, nos últimos 20 anos, com US $ 15 por negócio deduzido para custos de negociação, gerado pelo sistema AutoSystemGen.
Programação genética para geração automática de código.
A abordagem ad hoc descrita na seção anterior é simples, mas tem duas limitações: (1) as estratégias geradas aleatoriamente não convergem para os objetivos de construção e (2) o modelo do sistema de padrões é difícil de generalizar para estratégias mais complexas . Isso sugere que uma abordagem mais sofisticada seja necessária.
Um método para a geração automática de código que aborda essas duas preocupações é chamado de programação genética (GP), 1 que pertence a uma classe de técnicas chamadas algoritmos evolutivos. Algoritmos evolutivos e GP em particular foram desenvolvidos por pesquisadores em inteligência artificial baseados nos conceitos biológicos de reprodução e evolução. Um algoritmo GP "evolui" uma população de estratégias de negociação de uma população inicial de membros gerados aleatoriamente. Os membros da população competem uns contra os outros com base na sua "aptidão". Os membros do ajuste são selecionados como "pais" para produzir um novo membro da população, que substitui um membro mais fraco (menos adequado).
Reduz a necessidade de conhecimento de indicadores técnicos e design de estratégias. O algoritmo GP seleciona as regras de negociação individuais, indicadores e outros elementos da estratégia para você.
O processo de construção da regra permite uma complexidade considerável, incluindo regras comerciais não-lineares.
O processo GP elimina os elementos mais laboriosos e tediosos do processo de desenvolvimento da estratégia tradicional; ou seja, surgir uma nova idéia comercial, programá-la, verificar o código, testar a estratégia, modificar o código e repetir. Isso é feito automaticamente no GP.
O processo de GP é imparcial. Considerando que a maioria dos comerciantes desenvolveu vieses para ou contra indicadores específicos e / ou lógica de negociação, o GP é guiado apenas pelo que funciona.
Ao incorporar uma semântica de regras de negociação adequada, o processo de GP pode ser projetado para produzir regras de negociação logicamente corretas e código sem erros.
O processo GP geralmente produz resultados que não são únicos, mas não óbvios. Em muitos casos, essas gemas escondidas seriam quase impossíveis de encontrar de outra maneira.
Ao automatizar o processo de compilação, o tempo necessário para desenvolver uma estratégia viável pode ser reduzido de semanas ou meses a uma questão de minutos em alguns casos, dependendo do comprimento do arquivo de dados de preço de entrada e outras configurações de compilação.
A programação genética tem sido usada com sucesso em diversos campos, incluindo processamento de sinal e imagem, controle de processo, bioinformática, modelagem de dados, geração de código de programação, jogos de computador e modelagem econômica; veja, por exemplo, Poli et al. 2 Uma visão geral do uso de GP em finanças é fornecida por Chen. 3 Colin 4 foi um dos primeiros a explicar como usar o GP para otimizar combinações de regras para uma estratégia de negociação.
J. Koza. Programação genética. O MIT Press, Cambridge, MA. 1992.
R. Poli, W. B. Langdon e N. F. McPhee. Um guia de campo para programação genética. Publicado via lulu e disponível gratuitamente em gp-field-guide. uk, 2008. (Com contribuições de J. R. Koza).
Shu-Heng Chen (Editor). Algoritmos genéticos e programação genética em finanças computacionais. Kluwer Academic Publishers, Norwell, MA. 2002.
A. Colin. Algoritmos genéticos para modelagem financeira, Trading on the Edge. 1994, páginas 165-168. John Wiley & amp; Sons, Inc. Nova York.
Risto Karjalainen. Evolução das regras de negociação técnica para futuros S & amp; P 500, Regras de Negociação Avançadas, 2002, Páginas 345-366. Elsevier Science, Oxford, Reino Unido.
Jean-Yves Potvin, Patrick Soriano, Maxime Vallee. Gerando regras de negociação nos mercados de ações com programação genética. Computadores e Pesquisa de operações, Volume 31, edição 7, junho de 2004, páginas 1033-1047.
Massimiliano Kaucic. Investimento utilizando métodos evolutivos de aprendizagem e regras técnicas. European Journal of Operational Research, volume 207, edição 3, 16 de dezembro de 2018, páginas 1717-1727.
Algoritmo de construção usando programação genética.
Expandindo o algoritmo de compilação apresentado anteriormente (ver Fig. 1), um algoritmo mais detalhado é ilustrado abaixo na Fig. 4 com base na programação genética. As caixas sombreadas de cinza representam os dados de entrada, que incluem os dados de preços para o (s) mercado (s) de interesse, indicadores e tipos de pedidos no chamado conjunto de compilação e as opções e critérios de desempenho (objetivos de construção) selecionados pelo do utilizador.
Figura 4. Algoritmo de compilação para geração automática de código com programação genética.
O processo GP pode ser usado para desenvolver simultaneamente dois elementos de estratégia essenciais: condições de entrada e pedidos de entrada e saída. As condições de entrada são tipicamente representadas como estruturas de árvores, como mostrado abaixo na Fig. 5.
A chave para a evolução das ordens de entrada e saída usando programação genética é representar os diferentes tipos de pedidos de forma generalizada. Por exemplo, parar e limitar os preços de entrada podem ser representados da seguinte forma:
Embora a programação genética seja capaz de gerar estratégias de negociação com uma variedade considerável, é necessário começar com uma estrutura generalizada para as estratégias a serem seguidas. A estrutura de estratégia mostrada abaixo em pseudo-código fornece uma estrutura para estratégias de construção com base em condições de entrada e tipos de pedidos como os discutidos acima:
Entradas: N1, N2, N3, ...
Se a posição for plana e LongEntryCondition for verdade, então.
Ordem de entrada longa ...
Inicialize as ordens de saída longas, conforme necessário ...
Se a posição for plana e ShortEntryCondition for verdade, então.
Ordem de entrada curta ...
Inicialize ordens de saída curtas, conforme necessário ...
Se a posição é longa então.
Ordem de saída longa 1 ...
Ordem de saída longa 2 ...
Se a posição for curta, então.
Ordem de saída curta 1 ...
Ordem de saída curta 2 ...
[Saída opcional de fim de dia]
As estratégias começam com a lista de insumos. É fornecida uma entrada para qualquer parâmetro do indicador, comprimento do look-back do padrão de preços e quaisquer parâmetros exigidos pelas ordens de entrada e saída, como o comprimento de look-back para o ATR.
Para ilustrar o uso de programação genética para a geração automática de código na construção de estratégias, o programa Adaptrade Builder foi administrado em barras diárias de um mercado de futuros de índices de ações para uma pequena população e um número limitado de gerações. As métricas de desempenho escolhidas para orientar o processo foram o lucro líquido, o número de trades, o coeficiente de correlação, a significância estatística e a relação retorno / redução. Alvos específicos foram definidos para o número de negociações e a relação retorno / retirada. As outras métricas selecionadas foram maximizadas. A função de fitness foi uma média ponderada de termos para cada métrica.
Figura 6. Percentagem de membros da população com lucro líquido fora da amostra superior a US $ 1.000.
Da mesma forma, o lucro líquido médio da OOS aumentou após cinco e dez gerações, como mostrado na Figura 7. Observe que esses resultados são para o lucro líquido da OOS. Por definição, os dados fora da amostra não são usados na compilação, então os resultados da OOS são imparciais; eles não se beneficiam de retrospectiva. Isso implica que o processo GP não só tende a melhorar os resultados na amostra em sucessivas gerações, o que é um efeito direto do algoritmo GP, mas os resultados da OOS também tendem a melhorar à medida que as estratégias são desenvolvidas. Isso indica uma compilação de alta qualidade.
Código de Estratégia EasyLanguage para a TradeStation.
Membro da população: 46.
Criado por: Adaptrade Builder versão 1.1.0.0.
Criado: 19/10/2018 2:19:52 PM.
Código do TradeStation para TS 6 ou posterior.
Arquivo de preço: C: \ TestData. txt.
Var: EntCondL (falso),
EntCondL = (Maior (Volume, NL1) & gt; = Menor (Volume, NL2)) ou (Volume & lt; Média (Volume, NL3));
Se MarketPosition = 0 e EntCondL, em seguida, comece.
Compre a próxima barra na XAverage (L, NBarEnL1) + EntFrL * ATREnL parar;
Se MarketPosition = 0 e EntCondS, em seguida, comece.
Vender curto barra seguinte no Mais alto (H, NBarEnS1) - EntFrS * AbsValue (Menor (L, NBarEnS2) - Menor (H, NBarEnS3)) parar;
SStop = Power (10, 10);
Se MarketPosition & gt; 0 então comece.
Se BarsSinceEntry & gt; = NBarExL então.
Venda o próximo bar no mercado;
Venda o próximo bar no EntryPrice + TargFrL * ATRTargL limite;
Se MarketPosition & lt; 0 então comece.
Se EntryPrice - C & gt; ATRFrTrailS * ATRTrailS então.
Se STrailOn então começar.
NewSStop = EntryPrice - TrailPctS * (EntryPrice - C) / 100 .;
SStop = MinList (SStop, NewSStop);
Se BarsSinceEntry & gt; = NBarExS então.
Compre para cobrir a próxima barra no mercado;
Se STrailOn então.
Compre para cobrir a próxima barra na parada SStop;
Construir sistemas de negociação através da geração automática de código é um tipo de otimização. A maioria dos comerciantes sistemáticos provavelmente está familiarizado com a otimização de parâmetros, em que as entradas para uma estratégia são otimizadas. Ao contrário da otimização de parâmetros, a geração automática de código otimiza a lógica de negociação da estratégia. No entanto, o risco de sobre-otimização, ou "excesso de ajuste", também é uma preocupação para a geração automática de código, assim como é para a otimização de parâmetros.
Para obter informações sobre software para estratégias de negociação de construção usando programação genética, clique aqui.
Se você quiser ser informado de novos desenvolvimentos, novidades e ofertas especiais do Adaptrade Software, por favor, junte-se à nossa lista de e-mail. Obrigado.
Copyright © 2004-2018 Adaptrade Software. Todos os direitos reservados.
Codificação de sistemas de negociação.
Por Justin Kuepper.
Como são criados sistemas de negociação automatizados?
Este tutorial se concentrará nas segunda e terceira partes deste processo, onde suas regras são convertidas em um código que seu software comercial pode entender e usar.
Vantagens e desvantagens.
Um sistema automatizado leva a emoção e ocupado - trabalhe fora da negociação, o que permite que você se concentre em melhorar sua estratégia e regras de gerenciamento de dinheiro. Uma vez que um sistema lucrativo é desenvolvido, não requer nenhum trabalho de sua parte até que ele quebre, ou as condições do mercado exigem uma mudança. Desvantagens:
Se o sistema não estiver corretamente codificado e testado, grandes perdas podem ocorrer muito rapidamente. Às vezes, é impossível colocar certas regras em código, o que dificulta o desenvolvimento de um sistema de negociação automatizado. Neste tutorial, você aprenderá como planejar e projetar um sistema de negociação automatizado, como traduzir esse design para o código que seu computador irá entender, como testar seu plano para garantir um desempenho ótimo e, finalmente, como colocar seu sistema em uso.
Sistemas de negociação.
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O ProOrder é o módulo de negociação automática do ProRealTime. Os sistemas de negociação podem ser criados com ou sem programação e ser usados com carteiras de negociação simuladas e reais.
Como criar facilmente um sistema de negociação sem programação.
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Nós somos por padrão em uma "Criação Assistida & quot; modo que permite que você crie sua estratégia sem ter que escrever uma única linha de código. Você também pode criar seu próprio código clicando no rótulo "Criação por programação" da janela exibida acima.
A "criação assistida" A janela é composta de vários botões (Compra, Vender, Curto, Sair) que permitem definir suas condições de compra e venda. Você pode definir paradas e alvos clicando nos botões correspondentes. Finalmente, "Gerar código" para gerar automaticamente o código para o seu backtest!
Exemplo: Deixe criar uma estratégia com base no índice de dinâmica estocástica. Primeiro mostramos uma média móvel simples sobre o preço e o indicador SMI.
Primeiro, clique no botão. Em seguida, clique em & quot; Backtesting & quot; no canto superior direito, clique em & quot; New & quot; e escolha o & quot; Buy & quot; para definir suas condições de compra. Finalmente, clique no gráfico SMI. A seguinte janela irá aparecer:
Selecione & quot; Stoch momentum 1 & quot; & quot; Cross Over & quot; "Sinal 1"
Agora vamos adicionar outra condição clicando no botão "Adicionar condição". Nós clicamos nesse tempo no gráfico de preços. A seguinte janela irá aparecer:
Deixe agora definir como vender as posições de compra clicando em "Sell & quot; e depois no gráfico estocástico. Escolha & quot; Stoch momentum 1 & quot; & quot; Cross Under & quot; "Mude a média 1" e clique em & quot; OK & quot ;.
Em seguida, definimos os parâmetros ilustrados abaixo:
Para definir a estratégia de parada, clicamos em & quot; Stops & amp; Alvo " e escolhemos as configurações abaixo:
Clique no & quot; OK & quot; botão. O programa está pronto, você só precisa dar um nome ao seu backtest, como "Momento Estocástico" e clique em "Gerar código".
Para executar o backtest, clique em "ProBacktest my system". Um gráfico contendo a curva de equidade do backtest será exibido, bem como um relatório detalhado contendo informações de desempenho:
Você pode modificar o backtest para melhorar seus resultados. Clique no ícone de chave inglesa da curva de Equidade destacada em amarelo e depois em "Modificar ProBacktest":
Deixe criar uma variável em vez de um valor fixo para a média móvel. Para fazer isso, remova o número "150" do programa e escreve "número" em vez de. Em seguida, clique no botão "Adicionar" & quot; do campo "Parâmetros de otimização" e escolha as configurações abaixo:
Finalmente, clique no botão "ProBacktest my system". Depois de alguns segundos, você obtém um relatório de otimização que lhe dá os valores que dão os melhores resultados para o conjunto de dados históricos examinados.
Para continuar a melhorar o sistema, você pode tentar adicionar novas condições. Você também pode modificar o tipo de parada usada ou adicionar um objetivo de lucro.
Com a criação por programação, você pode aplicar funções muito mais sofisticadas usando nossa biblioteca de Funções a que pode acessar, clicando na função & quot; Inserir função & quot; botão como mostrado abaixo.
Uma janela aparece com todas as funções disponíveis com o módulo ProBacktest e o texto de ajuda correspondente. Ao clicar em "Adicionar", você pode inserir esta função no seu programa na localização do cursor do mouse.
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A negociação pode expô-lo ao risco de perda maior do que seus depósitos e só é adequado para clientes experientes que tenham meios financeiros suficientes para suportar esse risco. Nenhuma informação neste site é um conselho de investimento ou uma solicitação para comprar ou vender qualquer instrumento financeiro.
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