Trading Strategien Basierte On New Fluktuation Tests

Forex Algorithmic Trading: Eine praktische Geschichte für Ingenieure Wie Sie vielleicht wissen, wird der Foreign Exchange (Forex) Markt für den Handel zwischen Währungspaare verwendet. Aber Sie können nicht bewusst sein, dass seine die liquidesten Markt in der Welt. Vor ein paar Jahren, von meiner Neugier getrieben, nahm ich meine ersten Schritte in die Welt der Forex-Handel Algorithmen durch die Schaffung eines Demo-Account und Simulationen (mit gefälschte Geld) auf der Meta Trader 4 Handelsplattform. Nach einer Woche des Handels, Id fast mein Geld verdoppelt. Angespornt durch meinen eigenen Erfolg, grub ich tiefer und schließlich unterschrieben für eine Reihe von Foren. Bald verbrachte ich stundenlanges Lesen über algorithmische Handelssysteme (Regelsätze, die bestimmen, ob Sie kaufen oder verkaufen sollten), benutzerdefinierte Indikatoren. Marktstimmungen und vieles mehr. Mein erster Kunde Um diese Zeit, zufällig, hörte ich, dass jemand versucht, einen Software-Entwickler zu finden, um ein einfaches Handelssystem zu automatisieren. Dies war wieder in meinem College-Tagen, als ich über die gleichzeitige Programmierung in Java (Threads, Semaphoren, und all jene Junk) zu lernen. Ich dachte, dass dieses automatisierte System dieses nicht viel komplizierter sein könnte, als meine fortgeschrittene Datenwissenschaftkursarbeit, also erkundigte ich mich über den Job und kam an Bord. Der Client wollte das System mit MQL4 gebaut. Eine funktionale Programmiersprache, die von der Meta Trader 4-Plattform für die Durchführung von aktienbezogenen Aktionen verwendet wird. MQL5 ist seitdem freigegeben worden. Wie Sie vielleicht erwarten, behandelt es einige der MQL4s Probleme und kommt mit mehr eingebaute Funktionen, die das Leben einfacher macht. Die Rolle der Handelsplattform (Meta Trader 4, in diesem Fall) ist eine Verbindung zu einem Forex Broker bieten. Der Broker bietet dann eine Plattform mit Echtzeit-Informationen über den Markt und führt Ihre buysell Aufträge. Für Leser, die mit dem Devisenhandel nicht vertraut sind, gibt es Informationen, die vom Daten-Feed bereitgestellt werden: Über Meta Trader 4 können Sie auf alle diese Daten mit internen Funktionen zugreifen, die in verschiedenen Zeitrahmen zugänglich sind: jede Minute (M1), alle fünf Minuten (M5) , M15, M30, jede Stunde (H1), H4, D1, W1, MN. Die Bewegung des aktuellen Preises wird ein Häkchen genannt. Mit anderen Worten, ein Häkchen ist eine Änderung des Bid - oder Ask-Preises für ein Währungspaar. Während aktiver Märkte kann es zahlreiche Ticks pro Sekunde geben. Während langsamen Märkten kann es Minuten ohne eine Zecke geben. Die Tick ist der Herzschlag eines Forex Robot. Wenn Sie eine Bestellung über eine solche Plattform platzieren, kaufen oder verkaufen Sie ein bestimmtes Volumen einer bestimmten Währung. Sie setzen auch Stop-Loss-und Gewinn-Gewinn-Grenzen. Die Stop-Loss-Limit ist die maximale Menge an Pips (Preisschwankungen), die Sie sich leisten können, zu verlieren, bevor Sie auf einen Handel. Die Gewinn-Gewinn-Grenze ist die Menge der Pips, die youll zu Ihren Gunsten vor dem Auszahlen zu akkumulieren. Wenn Sie mehr über die Grundlagen des Handels erfahren möchten (z. B. Pips, Ordertypen, Verbreitung, Slippage, Marktaufträge und mehr), lesen Sie hier. Die Kunden algorithmischen Handel Spezifikationen waren einfach: Sie wollten einen Roboter auf zwei Indikatoren basieren. Für den Hintergrund sind Indikatoren sehr hilfreich, wenn sie versuchen, einen Marktstatus zu definieren und Handelsentscheidungen zu treffen, da sie auf vergangenen Daten basieren (z. B. der höchste Preiswert in den letzten n Tagen). Viele kommen eingebaut, um Meta Trader 4. Jedoch, die Indikatoren, dass mein Kunde interessiert war, kam aus einem benutzerdefinierten Handelssystem. Sie wollten jedes Mal handeln, wenn zwei dieser benutzerdefinierten Indikatoren sich kreuzen und nur in einem bestimmten Winkel. Als ich meine Hände schmutzig, lernte ich, dass MQL4-Programme haben die folgende Struktur: Preprocessor Direktiven Externe Parameter Globale Variablen Init Funktion Deinit Funktion Start Funktion Custom Functions Die Start-Funktion ist das Herz jedes MQL4-Programm, da es jedes Mal ausgeführt wird, wenn der Markt bewegt (Ergo, diese Funktion wird einmal pro Tick ausgeführt). Dies ist der Fall unabhängig von der Zeit, die Sie verwenden. Beispielsweise könnten Sie auf dem H1 (eine Stunde) Zeitrahmen arbeiten, aber die Startfunktion würde viele Tausendmal pro Zeitrahmen ausführen. Um dies zu umgehen, habe ich die Funktion gezwungen, einmal pro Periodeneinheit auszuführen: Ermitteln der Werte der Indikatoren: Die Entscheidungslogik, einschließlich der Kreuzung der Indikatoren und ihrer Winkel: Senden der Aufträge: Wenn Sie interessiert sind, finden Sie die komplette, Runnable-Code auf GitHub. Back-Testing Sobald ich mein algorithmisches Handelssystem gebaut habe, wollte ich wissen: 1) wenn es sich angemessen verhält und 2) wenn es gut wäre. Back-Tests ist der Prozess des Testens eines bestimmten (automatisierten oder nicht) - Systems unter den Ereignissen der Vergangenheit. Mit anderen Worten, Sie testen Ihr System mit der Vergangenheit als Proxy für die Gegenwart. MT4 kommt mit einem akzeptablen Werkzeug für Back-Testing ein Forex-Handelssystem (heutzutage gibt es mehr professionelle Tools, die mehr Funktionalität bieten). Um zu starten, richten Sie Ihre Zeitrahmen und starten Sie Ihr Programm unter einer Simulation das Werkzeug simuliert jede Tick wissen, dass für jede Einheit sollte es zu einem bestimmten Preis zu öffnen, zu einem bestimmten Preis zu schließen, und erreichen die angegebenen Höhen und Tiefen. Nach dem Vergleich der Aktionen des Programms gegen die historischen Preise, youll haben einen guten Sinn, ob seine Ausführung richtig. Die Indikatoren, die hed gewählt, zusammen mit der Entscheidungslogik, waren nicht rentabel. Von Back-Tests überprüft Id die Roboter Rücklauf Ratio für einige zufällige Zeitintervalle unnötig zu sagen, ich wusste, dass mein Client nicht gehen, um reich mit ihm die Indikatoren, die hed gewählt, zusammen mit der Entscheidungslogik, waren nicht rentabel. Als Beispiel hier sind die Ergebnisse der Ausführung des Programms über das M15-Fenster für 164 Operationen: Beachten Sie, dass unsere Balance (die blaue Linie) unter ihrem Ausgangspunkt endet. Eine Einschränkung: sagen, dass ein System rentabel oder unrentabel ist nicht immer echt. Häufig sind Systeme für Zeiträume, die auf der Marktstimmung basieren, (un) rentabel: Parameter-Optimierung und ihre Lügen Obwohl Back-Tests mich vor dieser Roboter-Nützlichkeit vorsichtig gemacht hatten, war ich fasziniert, als ich anfing, mit seinen externen Parametern herumzulaufen Bemerkte große Unterschiede in der Gesamtrendite Ratio. Diese besondere Wissenschaft ist als Parameter-Optimierung bekannt. Ich habe einige grobe Tests, um zu versuchen, die Bedeutung der externen Parameter auf dem Return Ratio und kam mit so etwas wie folgt: Sie können denken (wie ich), dass Sie den Parameter A. Aber die Entscheidung ist nicht so einfach wie Kann es erscheinen. Insbesondere beachten Sie die Unberechenbarkeit von Parameter A: für kleine Fehlerwerte, seine Rückkehr drastisch ändert. Mit anderen Worten, Parameter A ist sehr wahrscheinlich zu über-Vorhersage zukünftiger Ergebnisse, da jede Ungewissheit, jede Schicht überhaupt zu schlechter Leistung führen wird. Aber in der Tat ist die Zukunft unsicher Und so ist die Rückkehr von Parameter A auch unsicher. Die beste Wahl ist in der Tat, sich auf Unberechenbarkeit zu verlassen. Oft wird ein Parameter mit einer niedrigeren maximalen Rendite, aber einer besseren Vorhersagbarkeit (weniger Fluktuation) einem Parameter mit hoher Rendite vorzuziehen sein, aber eine schlechte Vorhersagbarkeit. Das einzige, was Sie sicher sein können, ist, dass Sie nicht wissen, die Zukunft des Marktes und denken, Sie wissen, wie der Markt wird auf der Grundlage der vergangenen Daten ist ein Fehler. Im Gegenzug müssen Sie diese Unberechenbarkeit anerkennen. Denken Sie wissen, wie der Markt wird auf der Grundlage der vergangenen Daten ist ein Fehler. Dies bedeutet nicht zwangsläufig, dass wir Parameter B verwenden sollten, da selbst die niedrigeren Renditen von Parameter A besser als Parameter B sind, nur um zu zeigen, dass Optimierungsparameter zu Tests führen können, die voraussichtliche zukünftige Ergebnisse überbewerten und ein solches Denken nicht offensichtlich ist. Insgesamt Forex Algorithmic Trading Überlegungen Seit diesem ersten algorithmischen Forex Trading-Erfahrung, Ive mehrere automatisierte Handelssysteme für Kunden gebaut, und ich kann Ihnen sagen, dass es immer Raum zu erkunden. Zum Beispiel habe ich vor kurzem ein System auf der Suche nach sogenannten Big Fish Bewegungen, die, ist riesige Pips-Variationen in winzigen, kleinen Einheiten der Zeit basiert. Dies ist ein Thema, das mich fasziniert. Erstellen Sie Ihre eigene Simulation System ist eine ausgezeichnete Option, um mehr über den Forex-Markt zu lernen, und die Möglichkeiten sind endlos. Zum Beispiel könnten Sie versuchen, die Wahrscheinlichkeitsverteilung der Preisvariationen als Funktion der Volatilität in einem Markt zu entschlüsseln (zB EURUSD) und vielleicht ein Montecarlo-Simulationsmodell unter Verwendung der Verteilung pro Volatilitätsstatus unter Verwendung jeglichen Genauigkeitsgrades zu erstellen . Ich lasse das als Übung für den eifrigen Leser. Die Forex-Welt kann manchmal überwältigen, aber ich hoffe, dass diese Zuschreibung hat Ihnen einige Punkte auf, wie man geht. Weiterlesen Heutzutage gibt es eine breite Palette von Tools, um zu bauen, zu testen und zu verbessern Trading System Automations: Trading Blox zum Testen, NinjaTrader für den Handel, OCaml für die Programmierung, um nur einige zu nennen. Ive gelesen umfangreich über die geheimnisvolle Welt, die der Forexmarkt ist. Hier sind ein paar Zuschreibungen, die ich für Programmierer und begeisterte Leser empfehlen: Über den Autor Vollständiges Profil anzeigen raquo Ich wollte schon immer darüber lernen. Vielen Dank Ich studierte ein wenig Markttheorie in der Schule und lernte über Channel-Trading. Ich dachte immer, das wäre eine gute Passform für algo Handel, da die Strategie rekursiv ist. Haben Sie irgendwelche Hinweise auf, wie man Kanal Art von Strategien (im Gegensatz zu Moving Average Strategien) zu implementieren I39m sicher, dass Sie dies wissen, aber einige (alte) Forschung zeigt, dass Exponential MA Strategien machen mehr und sogar aus führen Kauf und Halten Strategien ohne zu nehmen Steuerliche Vorteile. Hallo Rismay, danke für das Kommentieren, über dieses: quotDo haben Sie irgendwelche Zeiger auf, wie man Kanalart Strategien implementiert (im Gegensatz zu Moving Average Strategien) Es gibt viele Kanalindikatoren da draußen (dh: Donchian, IREGR, und viele mehr) Auch können Sie Ihre eigenen Kanal-Indikator Code, sobald Sie haben, dass Sie die ExpertAdvisor treffen können, um Entscheidungen auf der Grundlage von welchen Indikatoren Sie verwenden. Die Werte der Indikatoren werden als Reverse-Nullpunkt-Array oo..0 bezeichnet (dh: die aktuellsten Daten befinden sich in der Position 0 des Indikatorpuffers). Andrew R. Young39s Buch ist ein guter Ausgangspunkt zu verstehen, wie Indikatoren funktionieren. Ehrfürchtiger Artikeldank. Neugierig, wenn you39ve engagiert in der Quantopian-Community Scheint wie eine großartige Möglichkeit, um Ihre Füße nass Danke für diesen großartigen Artikel Congrats Großer Beitrag Rogelio Ich wollte nur meine Erfahrungen zu teilen :) Fast jedes Handelsbuch besagt, dass die meisten Händler scheitert wegen der psychologischen Faktor, wenn sie Ausnahmen von ihren eigenen Strategien machen, so wie ein Ingenieur meine einzige Aufgabe war, dass dies ein perfekter Ort für eine Software-Lösung, um menschliche inntervention zum Handelssystem zu vermeiden, sobald Sie entscheiden, mit ihm zu starten entscheiden. Ich habe verbringen ein ganzes Jahr meiner Karriere nur durch Programmierung, Prüfung und Optimierung mit vergangenen Daten jede einzelne Strategie konnte ich online finden und auf variuos verschiedene Trading-Bücher. Und Sie wissen was - keiner von ihnen hatte konstante Profitabilität. Und nach dem Lesen einer Menge von Blog-Posts etc. kam ich zu dem Schluss: Wir leben in einer Welt, in der jeder seinen eigenen Handelsroboter und große Handelsgesellschaften, Banken usw. schreiben kann. Sie analysieren ständig alle Märkte, indem sie nicht nur Strategien verwenden Entwickelt von einigen Handels-Gurus, sondern auch Maschine Lernalgorithmen auf Supercomputern eingesetzt, die versucht, zumindest einige Muster auf jedem Markt zu finden versucht. Und hier ist das Ergebnis: Sobald ein Muster zumindest für einen gewissen Zeitraum wahr wird, kehrt es emediatly zu keinem Muster zurück, weil jeder auf diesem Spiel nach diesen Mustern sucht. Sobald Sie sehen, einige Muster Sie eine Bestellung zu kaufen oder zu verkaufen, Ihre Bestellung schiebt den Markt in die entgegengesetzte Richtung, die Sie wollen, dass es zumindest für ein bisschen gehen. Aber seien Sie nicht naieve, wenn Sie sehen, das Muster wahrscheinlich eine Menge anderer Händler mit Hudge investmens sieht dieses Muster als auch so diesmal tun sie das gleiche und Sie alle verlieren Ihr Geld alle zusammen. Denken Sie daran, bevor Sie sich entscheiden, ein Trader mit Software-Engineering-Hintergrund zu werden. Hallo Simanas, Vielen Dank für den aufmerksamen Kommentar. In einer früheren Skizze dieses Artikels habe ich beschrieben, wer die wirklich intelligenten Spieler in diesem Spiel sind, und ich erwähnte die Jungs von Jane Street unter anderem, dass die Rolle der Mittelmann und Arbitrageurs auf dem Markt spielen. Wir (der Herausgeber, Charlie Marsh und ich) beschlossen, nicht, dass unter einer anderen Überlegungen, die nur, dass Sie in diesem Kommentar erwähnen enthalten. Alles, was gesagt wird, Ich mag zu glauben, dass Sie einen Rand des Marktes finden können, wenn Sie die richtigen Werkzeuge verwenden und die richtigen Simulationen mit den richtigen Variablen. Vielen Dank für die Kommentierung Ich haven39t engagiert in der Gemeinschaft es sieht ehrfürchtig zu starten Programmierung und Wiederverwendung der Code angeboten gibt Guten Artikel Rogelio, In der weiteren Lesung, warum würden Sie empfehlen Ocami für die Programmierung anstelle von MQL4 oder MQL5 oder quotquot oder was auch immer ich genoss diesen Artikel Da es genau die Arten von wichtigen großen Meilensteinen war, in die ich hineinlief. Das Projekt, das für eine benutzerdefinierte Formel für mehrere separate Clients gestartet wurde, wurde zu einem kommerziellen Produkt, das durch Benutzereinreichungen gesteuert wurde. Jetzt können Benutzer ihre Trades kopieren oder verkaufen und Trades von Indikatoren in Meta Trader kopieren. Sixtysecondions It39s nannte die Binär-Optionen Auto Trader (BOAT für kurze) und nur tut Binär-Optionen (2 Ergebnisse gewinnen oder verlieren nur). Juan Manuel Ramallo Versuchen Sie es mit Pferden. Forex Roboter sind wie ein ROBOT vor Roulette. 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Aber seine so wahrscheinlich wie Emotionen, die einen Einfluss auf die Entscheidungsfindung. Mit Maschinen, das Problem der Emotionen und Gefühle nicht behindern eine rationale Entscheidung. Wenn Ihr Gehirn kann es denken, können Sie eine Maschine machen. Nichts für Ungut. StrategyQuant Professional ist ein lta hrefquotsoftwaredownloadcentresoftwarestrategy-Quant-professional. phpquotgtComputer generiert Forex Trading Strategies Platformltagt, die ist eine leistungsfähige Strategie Entwickler-Plattform, die für die Generierung neuer Handelssysteme für jeden Markt oder Zeitrahmen Einsatz von Techniken des maschinellen Lernens und der genetischen Programmierung macht. Diese Trading-Software umfasst die komplexesten Strategien Performance-Analytik auf dem Markt. Es enthält sogar einige leistungsfähige Werkzeuge, die Ihnen erlauben, Ihre Strategien auf Robustheit zu prüfen, um über Optimierung zu vermeiden. 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Nur Wertpapiere, die während des historischen Zeitraums vorhanden waren und historische Preisdaten aufweisen, stehen für die Strategieprüfung zur Verfügung. Das Merkmal hat nur eine begrenzte Fähigkeit, hypothetische Handelsprovisionen zu berechnen, und es berücksichtigt keine anderen Gebühren oder für steuerliche Konsequenzen, die aus einer Handelsstrategie resultieren könnten. Sie sollten nicht davon ausgehen, dass Strategy Testing einer Handelsstrategie alle Anzeichen dafür, wie Ihr Portfolio von Wertpapieren, oder ein neues Portfolio von Wertpapieren, kann im Laufe der Zeit. Sie sollten Ihre eigenen Handelsstrategien basierend auf Ihren speziellen Zielen und Risikotoleranzen wählen. Achten Sie darauf, Ihre Entscheidungen in regelmäßigen Abständen zu überprüfen, um sicherzustellen, dass sie immer noch im Einklang mit Ihren Zielen. Die Wertentwicklung in der Vergangenheit ist keine Garantie für zukünftige Ergebnisse. Kopie 1998 ndash 2012 FMR LLC. Alle Rechte vorbehalten. Backtesting Backtesting Backtesting ist der Prozess der Prüfung einer Handelsstrategie auf relevante historische Daten, um ihre Durchführbarkeit sicherzustellen, bevor der Händler ein tatsächliches Kapital riskiert. Ein Händler kann den Handel einer Strategie über einen angemessenen Zeitraum simulieren und die Ergebnisse auf dem Niveau der Rentabilität und des Risikos analysieren. BREAKING DOWN Backtesting Wenn die Ergebnisse die notwendigen Kriterien erfüllen, die für den Trader akzeptabel sind, kann die Strategie dann mit einem gewissen Maß an Vertrauen implementiert werden, dass es zu Gewinnen führen wird. Wenn die Ergebnisse weniger günstig sind, kann die Strategie modifiziert, angepasst und optimiert werden, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen, oder sie kann vollständig verschrottet werden. Eine bedeutende Menge des Volumens, das am heutigen Finanzmarkt gehandelt wird, erfolgt durch Händler, die irgendeine Art von Computerautomation verwenden. Dies gilt insbesondere für Handelsstrategien, die auf einer technischen Analyse beruhen. Backtesting ist ein integraler Bestandteil der Entwicklung eines automatisierten Handelssystems. Sinnvolles Backtesting Wenn es richtig gemacht wird, kann Backtesting ein unschätzbares Werkzeug sein, um Entscheidungen darüber zu treffen, ob eine Trading-Strategie genutzt werden soll. Der Abtastzeitraum, an dem ein Backtest durchgeführt wird, ist kritisch. Die Dauer des Stichprobenzeitraums sollte so lang sein, dass Zeiträume unterschiedlicher Marktkonditionen einschliesslich Aufwärtstrends, Abwärtsbewegungen und gebietsbezogener Handel enthalten sind. Die Durchführung eines Tests an nur einer Art von Marktbedingungen kann zu einzigartigen Ergebnissen führen, die unter anderen Marktbedingungen nicht gut funktionieren, was zu falschen Schlussfolgerungen führen kann. Die Stichprobengröße in der Anzahl der Trades in den Testergebnissen ist ebenfalls entscheidend. Wenn die Stichprobenanzahl zu gering ist, ist der Test möglicherweise nicht statistisch signifikant. Eine Probe mit zu vielen Trades über einen zu langen Zeitraum kann zu optimierten Ergebnissen führen, bei denen sich eine überwältigende Anzahl von Gewinntrades um einen bestimmten Marktzustand oder Trend, der für die Strategie günstig ist, verschmelzen. Dies kann auch dazu führen, dass ein Händler irreführende Schlussfolgerungen zieht. Keep it real Ein Backtest sollte die Realität so gut wie möglich reflektieren. Die Handelskosten, die ansonsten von den Händlern als einzeln betrachtet betrachtet werden können, können einen erheblichen Einfluss haben, wenn die Gesamtkosten über die gesamte Backtesting-Periode berechnet werden. Diese Kosten umfassen Provisionen, Spreads und Slippage, und sie könnten den Unterschied zwischen bestimmen, ob eine Handelsstrategie rentabel ist oder nicht. Die meisten Backtesting-Softwarepakete enthalten Methoden, um diese Kosten zu berücksichtigen. Vielleicht ist die wichtigste Metrik mit Backtesting verbunden ist die Strategien der Robustheit. Dies wird erreicht, indem die Ergebnisse eines optimierten Rücktests in einer bestimmten Abtastzeitperiode (als In-Probe bezeichnet) mit den Ergebnissen eines Backtests mit der gleichen Strategie und Einstellungen in einer anderen Abtastzeitperiode (bezeichnet als out - Der Probe). Wenn die Ergebnisse ähnlich profitabel sind, kann die Strategie als gültig und robust angesehen werden und ist bereit, in Echtzeit-Märkten implementiert zu werden. Wenn die Strategie im Out-of-sample-Vergleich fehlschlägt, muss die Strategie weiterentwickelt werden, oder sie sollte insgesamt aufgegeben werden.