Estratégias De Negociação Mecânica

Projetando uma Estratégia de Negociação Mecânica Robusta: Uma Melhor Prática na Negociação de Brett: Esta publicação de melhores práticas vem para nós de Edward Heming, que é o autor do blog de negócios Lord Tedders. Ele discute alguns aspectos do desenvolvimento de uma estratégia de negociação mecânica confiável e também abrange os prós e contras da negociação mecânica. Note-se que Henry Carstens também disponibilizou uma série de artigos sobre o tema do desenvolvimento de sistemas de negociação. O que mais gosto do artigo do Lord Tedders é a visão de que pesquisar idéias do sistema é uma ótima maneira de obter uma sensação para o mercado. Por esse motivo, pode até beneficiar o comerciante discricionário. Aqueles que desejam obter alguns dos benefícios do teste do sistema sem os desafios da programação podem olhar para o programa Odds Maker desenvolvido por Trade Ideas ou podem seguir os conselhos de Bonnie Lee Hill e utilizar a plataforma de teste do menu suspenso disponível através do Ensign Software. Com essas ferramentas, é mais fácil do que nunca determinar se suas idéias fornecem uma vantagem de desempenho. Obrigado a Edward pela postagem perspicaz. Uma das perguntas que muitas vezes me perguntam sobre o design da estratégia é o que você define uma robusta estratégia de negociação mecânica8221. Para entender como construir uma estratégia mecânica robusta, é importante entender o que é uma estratégia mecânica robusta. Uma estratégia mecânica é simplesmente um fluxo de decisão quantificado que leva um robô 8220trading8221 ou o próprio comerciante para determinar o tamanho da posição, as entradas, as saídas e as paradas totalmente em forma 8211, por outras palavras, se você possui um sistema mecânico de trabalho, sua entrada é Não é necessário (ou, se assim for, em um grau muito limitado). Além disso, para que uma estratégia mecânica seja robusta, deve capitalizar uma borda 8220trading8221. Isso pode ser qualquer coisa de uma vantagem estatística (tendência) para uma borda de execução (arbitragem). Além disso, esta estratégia deve manter-se durante um extenso período de negócios historicamente (pelo menos várias centenas) e deve manter-se em futuras negociações (que podem ser simuladas). Um sistema mecânico tem várias vantagens que os comerciantes discricionários não, como a capacidade de realizar análises quantitativas e de mineração de dados rapidamente e em períodos históricos prolongados. Além disso, os sistemas mecânicos podem aliviar alguns dos problemas emocionais que acompanham a negociação discricionária, especialmente entre os novos comerciantes. No entanto, é importante reconhecer que o comércio mecânico também possui várias desvantagens. O primeiro é que você deve ser capaz de quantificar cada decisão comercial que o sistema fará, em segundo lugar, o sistema mecânico terá que ser ajustado periodicamente (assim como um comerciante discricionário ajusta seus métodos) quer por adaptação, otimização ou diversificação inerentes . Por último, os sistemas mecânicos só funcionam se alguém colocar a enorme quantidade de tempo e esforço necessários para programar, testar, depurar e ajustá-lo continuamente. Para projetar qualquer estratégia mecânica, é importante considerar três coisas antes de mais: 1) seu objetivo para esse sistema, 2) seu mercado, 3) seu prazo. Uma vez que você determinou isso, é fácil encontrar a sua metodologia essencial porque existem apenas 4 formas de negociar qualquer mercado: 1) negociação de tendências, 2) negociação de impulso, 3) reversão ao comércio médio, 4) e negociação fundamental. Depois de determinar seu objetivo, mercado, prazo e método, você está pronto para tentar juntar sua primeira estratégia. Muitos de vocês provavelmente estão pensando nesse ponto, e, se eu não souber esse tipo de coisa8221. Se você já é um comerciante discricionário experiente, isso não deve ser excessivamente difícil. No entanto, se você não possui experiência extensa, terá que encontrar um método que funcione. Este método pode ser tão simples como uma média móvel média de longo prazo para ser tão complicado quanto uma rede contínua de rede neural colaborativa que é geneticamente re-otimizada diariamente. A melhor maneira para o comerciante inexperiente construir um novo sistema é testar idéias. Isso pode ser feito de duas maneiras 8211 visualmente ou programaticamente. Para alguém sem uma experiência de programação extensa, o melhor seria começar com o que eu chamo de 8220candle por teste de volta de Candle8221. Isso é realizado tomando uma idéia (como um crossover médio móvel) e testando-o com dados históricos sobre o mercado e o período de tempo, movendo seus gráficos para frente do passado para o futuro e negociando a forma como o sistema seria 8211 sem conhecimento futuro Dos mercados. Este método é como eu testei minhas primeiras 8220estratégias8221, quatro das quais ainda continuo a negociar hoje (incluindo duas que foram projetadas por Phil McGrew, que testei usando esse método e ainda hoje comércio). No entanto, eu tive que testar quase cinquenta ou sessenta idéias para chegar às dez estratégias que funcionam e, finalmente, refinar o processo até encontrar quatro desses dez sistemas que eu achei negociáveis. Para dar-lhe um exemplo de como esse processo é demorado, testei estas dez estratégias amplamente, muitas vezes olhando mais de 2 anos de barras de 15 minutos e 8220executando 8221 centenas de negócios. Passei quase 700 horas reais fazendo esse teste (e I8217m muito rápido com um gráfico e excel). Parece muito trabalho certo. Bem, foi, mas também me deu uma sensação para esses mercados, que é quase tão bom como ter trocado esses mercados em tempo real. Depois de fazer isso por algum tempo, senti que tinha que haver uma maneira mais eficaz de testar idéias. E há 8211 testes programáticos. O teste programático novamente pode ser muito fácil 8211, uma simples cruzamento de média móvel é uma coisa simples de programar em quase qualquer linguagem de programação. No entanto, as dificuldades que podem destruir o comerciante programador inicial são quase infinitas. Muitos pacotes de negociação populares não rastreiam o seu títuo de posição de equivalência patrimonial, mas é rastreado por bar (e se você negociar barras diárias você pode imaginar os problemas). Além disso, as idéias que eu tinha testado amplamente à mão às vezes eram difíceis de programar. Tive tantas experiências onde eu escrevi de forma incorreta um conceito crítico (mesmo um pouco) e isso acabou dando resultados drasticamente diferentes do que os testes de minha mão. Sem o conhecimento de que era o código que estava incorreto, eu poderia ter descartado falsamente muitas idéias comerciais que eram de fato válidas. Além disso, neste nível de negociação programática é muito importante considerar fatores de minimização de insumos (graus de liberdade) e utilização de insumos flexíveis. Um exemplo disso seria utilizar uma parada de 3 ATR em vez de uma parada de 60 pips, de modo que, à medida que os preços e a volatilidade do mercado flutuam, a sua parada não está sendo retirada por causa do ruído aleatório. Outras maneiras que você pode melhorar a robustez da sua estratégia incluem a utilização de preenchimentos realistas e comissões e garantindo que suas ordens de limite realmente tenham sido preenchidas (isso não é tão fácil de testar em alguns softwares como deveria). A otimização é outra ferramenta útil a considerar neste momento em sua carreira de teste de estratégia. Esta é uma espada poderosa, mas de dois gumes. A utilização de algoritmos genéticos e técnicas similares de 8220hill climbing8221 são uma maneira comum de garantir que sua otimização não lhe dê uma anomalia de ponto único, mas sim que existem valores de entrada similares em torno de suas entradas que fornecem gráficos de equidade similares. Walk forward test é outra ferramenta útil que pode ajudá-lo a alcançar resultados realistas e ver se uma estratégia teria sido bem sucedida em dados que não foram otimizados (semelhante ao futuro). Indo mais no comércio programático, depois de ter experimentado muitas armadilhas, sinto que deveria ser capaz de testar mais de uma idéia por vez. Na verdade, idealmente gostaria de testar muitas idéias, em múltiplos prazos e múltiplos mercados. Neste momento, este é o trabalho que estou envolvido na concepção e sinto que isso me ajudará a analisar os mercados com rapidez e precisão que levará o meu negócio ao próximo nível. Esta é a arena dos melhores designers de estratégias, onde a mineração de dados estatísticos, análise de mercado, análise de tempo, análise técnica, análise fundamental e gerenciamento de dinheiro são combinados com testes evolutivos realistas em um único pacote. Como você pode ver, testes programáticos avançados e negociação é uma arena complexa. Eu mesmo ainda estou aprendendo e de modo algum me considero um especialista. A boa notícia é que a criação e implementação de estratégias mecânicas robustas e bem-sucedidas podem ser feitas da maneira mais simples ou tão complexa como você escolher. Afinal, as estratégias muito simples testadas e projetadas com testes de vela por vela são ainda uma pedra angular da minha metodologia de negociação. De Brett: Observe o conselho de Edwards: comece pequeno, mantenha-o possível e, em seguida, construa suas habilidades. Suas melhores idéias virão de uma observação intensiva, mas algumas das melhores idéias são as mais simples e diretas. Eu recentemente postei uma chamada para comerciantes e programadores que gostariam de colaborar, isso poderia ser uma maneira promissora de começar Brett Steenbarger, Ph. D. Autor de The Psychology of Trading (Wiley, 2003), Melhorando o desempenho do comerciante (Wiley, 2006), The Daily Trading Coach (Wiley, 2009) e Trading Psychology 2.0 (Wiley, 2015) com interesse em usar padrões históricos nos mercados para Encontre uma vantagem comercial. Também estou interessado em melhorar o desempenho entre os comerciantes, com base em pesquisas de artistas experientes em vários campos. Eu tirei uma licença dos blogs a partir de maio de 2010 devido ao meu papel em um fundo global de hedge macro. Os blogs foram retomados em fevereiro de 2014, juntamente com publicações regulares para o Twitter e StockTwits (steenbab). Eu ensino uma breve terapia como Professor Associado Clínico no SUNY Upstate em Siracusa, com uma ênfase particular de terapias centradas na solução para o bem mental. Co-editor da The Art and Science of Breve Psychotherapies (American Psychiatric Press, 2012). Veja meu perfil completo Estratégias e modelos de negociação Estratégias e modelos de negociação Outras estratégias de negociação CCI Correction Uma estratégia que usa CCI semanal para ditar um viés de negociação e CCI diária para gerar sinais comerciais CVR3 VIX Market Timing Desenvolvido por Larry Connors e Dave Landry, esta é uma estratégia Que usa leituras sobrecarregadas no Índice de Volatilidade do CBOE (VIX) para gerar sinais de compra e venda para as Estratégias de Negociação da SampP 500 Gap Várias estratégias para negociação com base em lacunas de abertura de preços Ichimoku Cloud Uma estratégia que usa o Ichimoku Cloud para definir o viés de negociação, identificar Correções e sinais de curto prazo Movimento Momento Uma estratégia que usa um processo de três passos para identificar a tendência, aguarde correções dentro dessa tendência e, em seguida, identifique as reversões que sinalizam o fim da correção Faixa estreita Dia NR7 Desenvolvido por Tony Crabel, o A estratégia do período de intervalo estreita procura contrações de alcance para prever expansões de alcance. Incluiu o código de varredura antecipada que ajusta essa estratégia ao adicionar os qualificadores Aroon e CCI Porcentagem acima da estratégia SMA A de 50 dias que usa o indicador de largura, porcentagem acima da média móvel de 50 dias, para definir o tom para o mercado amplo e identificar correções Pré - Holiday Effect Como o mercado funcionou antes de grandes feriados dos EUA e como isso pode afetar as decisões comerciais. RSI2 Uma visão geral de Larry Connors039 significa estratégia de reversão usando estratégia de negociação de rotação de setor de RSI Faber039 de 2 períodos Com base na pesquisa de Mebane Faber, essa estratégia de rotação de setor adquire os setores de alto desempenho e re-balanços uma vez por mês Ciclo de seis meses MACD desenvolvido por Sy Harding , Esta estratégia combina o ciclo bull-bear de seis meses com sinais MACD para timing Stochastic Pop and Drop Desenvolvido por Jake Berstein e modificado por David Steckler, esta estratégia usa o Índice Direcional Médio (ADX) e Oscilador Estocástico para identificar os preços pops e breakouts Slope Performance Trend Usando o indicador de inclinação para quantificar a tendência de longo prazo e medir o desempenho relativo para uso em uma estratégia de negociação com os nove setores SPDRs Swing Charting O que é Swing Trading e como ele pode ser usado para lucros sob certas condições do mercado Quantificação de Tendências e Atribuição de Ativos Este artigo mostra chartists como definir inversões de tendências de longo prazo como um processo alisando o pr Dados de gelo com quatro diferentes osciladores de preços percentuais. Os cartistas também podem usar essa técnica para quantificar a força da tendência e determinar a atribuição de ativos. Comparando backtesting e execução do sistema comercial: depois de um milhão de trades, os comerciantes sistemáticos quase sempre usam backtesting para avaliar o desempenho passado de um algoritmo de negociação. Esta é uma ferramenta incrivelmente valiosa, pois nos permite obter uma idéia de como um algoritmo de negociação teria realizado no passado sem ter de realmente trocar um sistema por longos períodos de tempo. No entanto, toda a utilidade do backtesting depende de quão bem as simulações modelam o desempenho do passado e, portanto, está aberto a muitas armadilhas que surgem de várias preocupações práticas. Devido ao acima descrito, é muito importante realizar comparações de teste ao vivo em que um período comercializado seja comparado com um backtest desse mesmo período para ver se os resultados 8211, independentemente de serem positivos ou negativos, coincidem. Na publicação de hoje8217, quero discutir uma análise da consistência de teste ao vivo que fiz com o uso de dados de mais de 1 milhão de negócios ao vivo, tirados de mais de dois mil sistemas criados pela Asirikuy. Há várias maneiras pelas quais um backtest pode tornar o passado melhor do que o que realmente teria sido. Na negociação real, geralmente há problemas de liquidez, cronometragem e propagação que, em geral, são muito difíceis de ter em consideração no backtesting. No comércio de Forex, os dados de liquidez históricos são muito difíceis de obter, enquanto o deslizamento é quase impossível de contabilizar devido ao fato de que as velocidades históricas de conexão e os tempos de resposta são desconhecidos. Os dados do Tick podem aliviar a preocupação do spread 8211, pois os dados do tick incluem dados da Bidask 8211, mas isso é específico do corretor e raramente pode ser obtido para qualquer intermediário em particular por mais de alguns anos. Se as simulações forem realizadas sem considerar nenhum dos 8211 acima, sem dados de liquidez, assumindo execuções perfeitas e com spreads constantes 8211, então é crítico para ver se esses pressupostos realmente levam a combinações aceitáveis ​​entre backtesting e negociação ao vivo. Se algum desses pressupostos leva a problemas significativos, então as simulações precisam ser mais pessimistas para se alinhar com esses custos aumentados. Graças ao fato de termos centenas de usuários que negociam milhares de estratégias de negociação em suas próprias contas, conseguimos coletar um banco de dados com milhões de negócios, juntamente com seus preços reais de entrada e saída que podemos comparar com nossos backtests para ver como Bem, nossas simulações representam o passado recente. Em primeiro lugar, podemos ver se nossa lógica de negociação de backtesting e live é realmente idêntica e, em segundo lugar, podemos ver se as questões acima relacionadas com os custos de deslizamento e spread afetam nossa negociação de forma significativamente negativa. Analisamos um total de 76.813 sinais que foram executados em muitas contas de negociação diferentes. Para cada sinal, calculamos os preços médios de entrada e saída 8211 usando dados de todas as negociações que foram realizadas devido a esse sinal 8211 e isso nos permite estimar o quanto a entrada e a saída se desviaram de forma favorável ou desfavorável. Em média, nosso desvio total (desvio aberto mais desvio próximo, determinação de favorabilidade considerando direção comercial para cada caso) foi de -1,37 pips, o que significa que, em média, cada comércio executou 1,37 pips menos favoravelmente do que o previsto por nossas simulações, isso pode ser imaginado como pagar uma Além de 1,37 pips por troca de custos de spread. A primeira imagem nesta publicação mostra os resultados por par. Aqui podemos realmente ver que, para 4 em cada 6 pares, temos desvios realmente favoráveis ​​(EURJPY 0,3, EURUSD 0,81, GBPUSD 2,05, USDJPY 1,17), o que significa que os spreads que usamos em nossas simulações são provavelmente boas estimativas para esses símbolos e os atrasos Em execução, obtemos são favoráveis ​​ou baixos o suficiente para não importar de forma significativa. No entanto, existem dois casos com resultados negativos, o primeiro é o USDCHF (-1,53) e o segundo é o GBPJPY (-8,78). No primeiro caso, o desvio não é muito alto, mas no segundo, temos um resultado tremendamente negativo, provavelmente contabilizando a maior parte da razão pela qual nossa principal média por comércio é negativa. O motivo do acima mencionado é devido ao fato de que o GBPJPY é muito mais volátil que os outros pares e porque usamos uma propagação de 5 pips para este símbolo que é 8211 como mostrado pela evidência acima 8211 muito provavelmente muito baixo. Embora 5 pips estejam acima do mercado médio de Oanda espalhados por este símbolo, não dá espaço suficiente para perdas adicionais devido ao deslizamento e alargamento. A segunda imagem mostra os desvios quando divididos por negociações abertas em horas diferentes. É evidente que todas as horas não são iguais e até mesmo para o GBPJPY muito negativo parece haver algumas horas em que os desvios tendem a ser positivos. Você também pode ver alguns casos em que os desvios são extremamente positivos 8211, por exemplo, os negócios de GBPUSD abertos na hora 8 8211, isso está relacionado principalmente com o fato de que os negócios abertos a esta hora enfrentaram notícias positivas como um todo por acaso e potencialmente também enfrentaram algumas importantes Eventos de mudança de mercado como o Brexit ou o cartão flash GBP positivamente. No entanto, é improvável que esses desvios persistam durante um período de tempo significativamente longo, pois provavelmente são a consequência desses eventos raros que favoreceram algumas estratégias mais do que outras por mera sorte. Espero que esses desvios se tornem mais baixos e inferiores em função do tempo, dando-nos uma curva muito mais suave após alguns anos de negociação. Por esse mesmo motivo, precisamos levar mais tempo e reunir mais dados antes de considerar quaisquer ações que envolvam diretamente essa informação (como os sistemas de mineração que comercializam as horas em que os desvios deverão ser favoráveis). O acima mostra que nossos custos de expansão de simulação provavelmente precisam ser aumentados significativamente para o GBPJPY e talvez apenas moderadamente para o USDCHF. Também mostra que nossa execução foi boa em todos os tipos de 8211 na maioria dos símbolos, e que os símbolos de liquidez mais altos apresentam desvios mais baixos do que os símbolos de liquidez mais baixos (não é surpreendente, pois esses aumentos nos custos estão principalmente relacionados com atrasos de execução e propagação Alargamento). Agora codificamos alguns scripts para realizar a análise acima todas as semanas para que possamos manter as guias atualizadas sobre a forma como nossos sistemas executam e se as nossas simulações se alinham ou não com essas execuções. Se você quiser saber mais sobre a nossa comunidade e como você também pode criar suas próprias estratégias de negociação algorítmicas, considere se juntar a Asirikuy. Um site repleto de vídeos educacionais, sistemas de negociação, desenvolvimento e uma abordagem sólida, honesta e transparente para negociação automatizada. Estratégias.