Zorro - Ferramenta automatizada de negociação financeira.
O Zorro é uma ferramenta de software para análise financeira, aprendizado de máquina e negociação algorítmica. Não é um "robô" e não uma plataforma de negociação, mas tem alguns elementos deles. Tecnicamente, é um sistema de desenvolvimento rápido que pode ser usado para treinar redes neurais, otimizar parâmetros, testar estratégias com vários métodos e comercializá-los automatizados com corretores online.
O Zorro foi projetado para vencer o sistema financeiro mundial, tocando em seus fluxos de dinheiro. Para encontrar o momento certo para comprar e vender, o Zorro usa algoritmos que detectam anomalias nas curvas de preço, como o início de um padrão, tendência ou ciclo. Tais anomalias permitem previsão de preços a curto prazo sob certas condições. Uma vez configurado, o Zorro é totalmente autônomo e pode operar sem interação humana.
O progresso técnico aumentou enormemente a produtividade em todo o mundo e ainda está aumentando a uma taxa de cerca de 2% ao ano. Teoricamente, precisávamos trabalhar quatro dias menos por ano para produzir os mesmos bens e ganhar a mesma renda.
Zorro vem com várias estratégias comerciais internas que são destinadas a gerar uma renda regular. No entanto, seu objetivo principal é ajudar as pessoas a entender, analisar, experimentar e explorar os mercados financeiros. Para isso, contém um curso de negociação algorítmica e um sistema de desenvolvimento de estratégia sério (saiba mais aqui). Tudo isso é grátis. Em troca, passe pelos cursos, aprenda negociação algorítmica e desenvolva suas próprias estratégias de negociação. Compartilhe-os com os outros e ataque os mercados financeiros com muitas idéias e métodos diferentes.
Zorro News.
Zorro versão 1.74.8 foi lançado e está disponível na página de download. Esta versão oferece arbitragem de corretor, histórico de criptomoeda, um sistema Z9 aprimorado com CAGR histórico de 30% e muitas outras melhorias para funções existentes. A lista completa de recursos pode ser encontrada na página O que há de novo.
Uma tabela de comparação do Zorro vs. TradeStation & # 8482; vs. Metatrader & # 8482; pode ser encontrada na página de FAQ.
Geração de estratégia de negociação automatizada
Construindo Sistemas de Negociação Usando Geração Automática de Código.
Construindo Sistemas de Negociação Usando Geração Automática de Código.
por Michael R. Bryant.
À medida que mais e mais comerciantes se mudaram para negociação automatizada, o interesse em estratégias de negociação sistemática aumentou. Enquanto alguns traders desenvolvem suas próprias estratégias de negociação, a curva de aprendizado exigida para desenvolver e implementar um sistema de negociação é um impedimento para muitos traders. Uma solução recentemente desenvolvida para esse problema é o uso de algoritmos de computador para gerar automaticamente o código do sistema comercial. O objetivo desta abordagem é automatizar muitas das etapas do processo tradicional de desenvolvimento de sistemas de negociação.
O software automático de geração de código para a construção de sistemas comerciais é frequentemente baseado em programação genética (GP), 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 desenvolve uma população de estratégias de negociação a partir de uma população inicial de membros gerados aleatoriamente. Membros da população competem uns contra os outros com base em sua aptidão. Os membros aptos são selecionados como pais para produzir um novo membro da população, o que substitui um membro mais fraco (menos apto).
Dois pais são combinados usando uma técnica chamada crossover, que imita o cruzamento genético na reprodução biológica. No cruzamento, parte do genoma de um dos pais é combinado com parte do genoma do outro genitor para produzir o genoma infantil. Para a geração de sistemas de negociação, os genomas podem representar elementos diferentes da estratégia de negociação, incluindo vários indicadores técnicos, como médias móveis, estocásticos e assim por diante; diferentes tipos de ordens de entrada e saída; e condições lógicas para entrar e sair do mercado.
Outros membros da população são produzidos por meio de mutação, é que um membro da população é selecionado para ser modificado pela alteração aleatória de partes do seu genoma. Tipicamente, uma maioria (por exemplo, 90%) de novos membros da popula�o �produzida atrav� de cruzamento, sendo os restantes membros produzidos atrav� de muta�o.
Ao longo de sucessivas gerações de reprodução, a aptidão geral da população tende a aumentar. A adequação é baseada em um conjunto de metas de construção que classificam ou pontuam cada estratégia. Exemplos de metas de construção incluem várias medidas de desempenho, como lucro líquido, redução, porcentagem de vencedores, fator de lucro e assim por diante. Estes podem ser definidos como requisitos mínimos, como um fator de lucro de pelo menos 2.0, ou como objetivos a serem maximizados, como a maximização do lucro líquido. Se houver várias metas de criação, uma média ponderada poderá ser usada para formar a métrica de adequação. O processo é interrompido após algumas gerações ou quando a aptidão para de aumentar. A solução é geralmente tomada como o membro mais apto da população resultante, ou toda a população pode ser classificada por aptidão e salva para revisão adicional.
Como a programação genética é um tipo de otimização, o ajuste excessivo é uma preocupação. Isso é normalmente abordado usando testes fora da amostra, nos quais os dados não usados para avaliar as estratégias durante a fase de construção são usados para testá-los posteriormente. Essencialmente, cada estratégia candidata construída durante o processo de construção é uma hipótese que é apoiada ou refutada pela avaliação e posteriormente apoiada ou refutada pelos resultados fora da amostra.
Existem vários benefícios na criação de sistemas de negociação através da geração automática de código. O processo de GP permite a síntese de estratégias, dado apenas um conjunto de alto nível de metas de desempenho. O algoritmo faz o resto. Isso reduz a necessidade de conhecimento detalhado de indicadores técnicos e princípios de design de estratégia. Além disso, o processo GP é imparcial. Enquanto a maioria dos comerciantes desenvolveu vieses a favor ou contra indicadores específicos e / ou lógica de negociação, o GP é guiado apenas pelo que funciona. Além disso, ao incorporar uma semântica de regra de negociação adequada, o processo GP pode ser projetado para produzir regras de negociação lógicas e código livre de erros. Em muitos casos, o processo GP produz resultados que são não apenas exclusivos, mas não óbvios. Essas gemas escondidas seriam quase impossíveis de encontrar de outra maneira. Por fim, ao automatizar o processo de criação, o tempo necessário para desenvolver uma estratégia viável pode ser reduzido de semanas ou meses para alguns minutos, dependendo do tamanho do arquivo de dados do preço de entrada e de outras configurações de construção.
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Geração de estratégia de negociação automatizada
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OS RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS OU SIMULADOS TÊM CERTAS LIMITAÇÕES INERENTES. A PARTIR DE 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 TAMBÉM ESTÃO SUJEITOS AO FATO DE QUE ELES FORAM CONCEBIDOS 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 conhecido 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 de corretagem do negociante. Isso permite a troca de mãos livres, o que permite uma execução mais rápida, menos erros e a capacidade de negociar prazos mais curtos com estratégias de frequência mais alta.
O algoritmo básico para a construção de sistemas de negociação usando geração automática de código é descrito abaixo na Figura 1. Ele 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 ordens 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, ela pode ser avaliada no mercado ou nos mercados de interesse. Isso exige dados de mercado - preços, volume, juros em aberto, etc. - para cada mercado. De um modo geral, você também teria um conjunto de metas de compilação para ajudar a classificar ou classificar cada estratégia. Exemplos de metas de construção incluem várias medidas de desempenho, como lucro líquido, redução, porcentagem de vencedores, fator de lucro e assim por diante. Estes poderiam ser definidos como requisitos mínimos, como um fator de lucro de pelo menos 2.0, ou como objetivos a serem maximizados, como a maximização do lucro líquido.
Base Teórica da Geração Automática de Código.
Como descrito acima, construir um sistema de negociação usando geração automática de código é essencialmente um problema de otimização. A combinação de elementos de estratégia que maximiza as metas de construção é considerada a estratégia final. Alguns traders objetariam que os sistemas de negociação deveriam ser construídos com base em uma hipótese de comportamento ou ação de mercado. Se você tem uma boa hipótese sobre como os mercados funcionam, uma estratégia pode ser construída em torno dessa hipótese e testada. Se funcionar, suporta a hipótese e justifica a negociação da estratégia.
Gerador de código de sistema padrão para a TradeStation.
Esta seção descreve uma abordagem ad hoc para geração automática de código na qual um sistema de negociação para a TradeStation gera automaticamente outros sistemas de negociação baseados em padrões para a TradeStation. O sistema AutoSystemGen procura por um conjunto de regras de negociação, junto com os valores de parâmetros associados, que atendam a um conjunto especificado de requisitos de desempenho.
Embora quase qualquer tipo de indicador ou lógica de negociação possa ser incluído no gerador do sistema de negociação descrito aqui, para manter as coisas relativamente simples, as regras dos sistemas gerados serão restritas a padrões de preços. Cada regra de entrada de um sistema de negociação gerado terá o seguinte formato:
A chave para esse processo é encontrar sistemas de negociação candidatos. Um sistema pode consistir de uma a dez regras da forma mostrada acima. Negociações são entradas no mercado se todas as regras forem verdadeiras, e negociações são feitas depois de um certo número de barras. Se isso fosse codificado como um sistema tradicional da TradeStation, com um máximo de 10 regras, haveria 52 entradas. Isso criaria uma estratégia incômoda.
O código para o sistema AutoSystemGen e suas funções relacionadas está disponível em Breakout Futures (breakoutfutures /) na página Free Downloads.
Como exemplo, considere o mercado futuro de títulos de 30 anos do Tesouro (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 para negociações longas e outra para operações a descoberto. Os seguintes requisitos de desempenho foram utilizados: lucro líquido de pelo menos US $ 30.000, perda do pior caso não superior a US $ 7500, pelo menos 200 negociações, percentual lucrativo de pelo menos 50% e fator de lucro de pelo menos 1,2. Em um computador dual core com o Vista, foram necessários aproximadamente 10 minutos para executar cada otimização (10.000 sistemas por otimização).
Sistema 2332, @ US. P, 9/17/2007 12:23:00, Long Trades.
Lucro Líquido = 53562,50, Máximo DD = -7381,25, Número de Negociações = 250, Percentual de Vitórias = 56,80, Prof fator = 1,631.
Var: EntNext (false);
EntNext = Open [2] & gt; = Baixo [16] e.
Fechar [14] & lt; = Baixo [6] e.
Se EntNext então.
Compre o próximo bar no mercado;
Se BarsSinceEntry = 2 então.
Vender próxima barra no mercado;
System 5771, @ US. P, 9/17/2007 12:27:00, Long Trades.
Lucro Líquido = 42145,00, Máx. DD = -5733,75, Número de Negociações = 207, Percentual de Vitórias = 57,00, Prof fator = 1,631.
Var: EntNext (false);
EntNext = Alto [7] & gt; = Baixo [19] e.
Fechar [20] & gt; = Fechar [5] e.
Alto [18] & gt; = Baixo [2] e.
Se EntNext então.
Compre o próximo bar no mercado;
Se BarsSinceEntry = 2 então.
Vender próxima barra no mercado;
Sistema 7622, @ US. P, 9/17/2007 12:29:00, Long Trades.
Lucro Líquido = 59348,75, DD Máximo = -7222,50, Número de Negociações = 208, Percentual de Vitórias = 60,58, Prof fator = 1,924.
Var: EntNext (false);
EntNext = Baixo [2] & lt; = Alto [9] e.
Abra [11] & gt; = Abrir [18] e.
Se EntNext então.
Compre o próximo bar no mercado;
Se BarsSinceEntry = 3 então.
Vender próxima barra no mercado;
Sistema 7718, @ US. P, 9/17/2007 12:29:00, Long Trades.
Lucro Líquido = 35526,25, DD Máximo = -6936,25, Número de Negociações = 292, Percentual de Vitórias = 56,85, fator Prof = 1,418.
Var: EntNext (false);
EntNext = Fechar [3] & gt; = Alta [19] e.
Alta [6] & lt; = Abrir [10] e.
Se EntNext então.
Compre o próximo bar no mercado;
Se BarsSinceEntry = 1 então.
Vender próxima barra no mercado;
Sistema 6160, @ US. P, 9/17/2007 12:42:00, Curtas Negociações.
Lucro Líquido = 31277,50, DD Máximo = -6846,25, Número de Negociações = 369, Percent Wins = 51,76, Prof fator = 1,297.
Var: EntNext (false);
EntNext = Alto [9] & gt; = Baixo [6] e.
Fechar [15] & gt; = Alta [8] e.
Alta [7] & lt; = Baixa [20] e.
Se EntNext então.
Vender curto próximo bar no mercado;
Se BarsSinceEntry = 1 então.
Compre para cobrir a próxima barra no mercado;
A listagem de cada sistema inclui o número do sistema (correspondente à entrada OptStep), símbolo de mercado, 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 no TradeStation, o código entre as duas linhas de comentário () pode ser copiado e colado em uma estratégia no TradeStation, em seguida, executado na janela do gráfico.
O último sistema no arquivo de saída é para um sistema curto somente (# 6160). Quando guardada na TradeStation como estratégia e aplicada ao mesmo gráfico de T-bond, foi produzida a seguinte curva de capital:
Figura 3. Sistema Short-only para T-bonds, nos últimos 20 anos, com US $ 15 por transação deduzidos para custos de negociação, gerados 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 as metas de compilação e (2) o modelo do sistema de padrões é difícil de generalizar para estratégias mais complexas . Isso sugere que é necessária uma abordagem mais sofisticada.
Um método para geração automática de código que trata dessas 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 a partir de uma população inicial de membros gerados aleatoriamente. Membros da população competem uns contra os outros com base em sua "aptidão". Os membros mais aptos são selecionados como "pais" para produzir um novo membro da população, que substitui um membro mais fraco (menos apto).
Reduz a necessidade de conhecimento de indicadores técnicos e desenho de estratégia. O algoritmo GP seleciona as regras de negociação individuais, indicadores e outros elementos da estratégia para você.
O processo de construção de regras permite uma complexidade considerável, incluindo regras de negociação não lineares.
O processo GP elimina os elementos mais trabalhosos e entediantes do processo tradicional de desenvolvimento de estratégias; ou seja, criar uma nova ideia de negociação, programá-la, verificar o código, testar a estratégia, modificar o código e repetir. Tudo isso é feito automaticamente no GP.
O processo GP é imparcial. Enquanto a maioria dos comerciantes desenvolveu vieses a favor ou contra indicadores específicos e / ou lógica de negociação, o GP é guiado apenas pelo que funciona.
Ao incorporar a semântica da regra de negociação adequada, o processo GP pode ser projetado para produzir regras de negociação lógicas e código livre de erros.
O processo GP geralmente produz resultados que são não apenas exclusivos, mas não óbvios. Em muitos casos, essas gemas escondidas seriam quase impossíveis de encontrar de outra maneira.
Ao automatizar o processo de criação, o tempo necessário para desenvolver uma estratégia viável pode ser reduzido de semanas ou meses para uma questão de minutos em alguns casos, dependendo do tamanho do arquivo de dados do preço de entrada e de outras configurações de construção.
A programação genética tem sido usada com sucesso em uma variedade de campos, incluindo processamento de sinais e imagens, controle de processos, bioinformática, modelagem de dados, geração de código de programação, jogos de computador e modelagem econômica; ver, por exemplo, Poli et al. 2 Uma visão geral do uso do GP em finanças é fornecida por Chen. 3 Colin 4 foi um dos primeiros a explicar como usar GP para otimizar combinações de regras para uma estratégia de negociação.
J. Koza. Programação Genética. The 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 Iorque.
Risto Karjalainen. Regras técnicas de negociação em evolução para futuros de S & P 500, Advanced Trading Rules, 2002, Pages 345-366. Elsevier Science, Oxford, Reino Unido.
Jean-Yves Potvin, Patrick Soriano e 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. Revista Européia de Pesquisa Operacional, volume 207, edição 3, 16 de dezembro de 2010, páginas 1717-1727.
Um Algoritmo de Construção Usando Programação Genética.
Expandindo o algoritmo de construção apresentado anteriormente (ver Fig. 1), um algoritmo mais detalhado é ilustrado abaixo na Fig. 4 com base na programação genética. As caixas cinza-sombreadas representam os dados de entrada, que incluem os dados de preço para o (s) mercado (s) de interesse, os indicadores e tipos de ordem no chamado conjunto de construção e as opções e critérios de desempenho (metas de construção) selecionadas pelo do utilizador.
Figura 4. Algoritmo de construção para geração automática de código com programação genética.
O processo GP pode ser usado para evoluir simultaneamente dois elementos essenciais da estratégia: condições de entrada e ordens de entrada e saída. As condições de entrada são tipicamente representadas como estruturas de árvore, 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 pode ser representado da seguinte forma:
Embora a programação genética seja capaz de gerar estratégias de negociação com considerável variedade, é necessário começar com uma estrutura generalizada para as estratégias a seguir. A estrutura da estratégia mostrada abaixo no pseudocódigo fornece uma estrutura para a construção de estratégias com base nas condições de entrada e nos tipos de pedidos, como os discutidos acima:
Entradas: N1, N2, N3,…
Se a posição for plana e LongEntryCondition for verdadeira, então.
Longa entrada ...
Inicialize ordens de saída longas conforme necessário ...
Se a posição for plana e ShortEntryCondition for true, então.
Ordem de entrada curta…
Inicialize ordens de saída curtas conforme necessário ...
Se a posição for longa, então.
Longa ordem de saída 1…
Longa ordem de saída 2…
Se a posição é 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 entradas. Uma entrada é fornecida para qualquer parâmetro do indicador, comprimento de lookback do padrão de preço e quaisquer parâmetros requeridos pelos pedidos de entrada e saída, como o comprimento de lookback do ATR.
Para ilustrar o uso de programação genética para geração automática de código na construção de estratégias, o programa Adaptrade Builder foi executado em barras diárias de um mercado futuro de índices de ações para uma população pequena e um número limitado de gerações. As métricas de desempenho escolhidas para orientar o processo foram o lucro líquido, o número de negócios, o coeficiente de correlação, a significância estatística e a relação retorno / rebaixamento. Metas específicas foram estabelecidas para o número de negociações e a relação retorno / rebaixamento. As outras métricas selecionadas foram maximizadas. A função de adequação foi uma média ponderada de termos para cada métrica.
Figura 6. Porcentagem de membros da população com lucro líquido fora da amostra superior a US $ 1.000.
Da mesma forma, o lucro líquido médio da OOS da população aumentou após cinco e dez gerações, como mostra a Figura 7. Observe que esses resultados são para o lucro líquido do OOS. Por definição, os dados fora da amostra não são usados na compilação, portanto, os resultados do OOS são imparciais; eles não se beneficiam da retrospectiva. Isto implica que o processo GP não só tende a melhorar os resultados dentro da amostra ao longo de gerações sucessivas, o que é um efeito direto do algoritmo GP, mas os resultados OOS também tendem a melhorar à medida que as estratégias são evoluídas. Isso indica uma construção de alta qualidade.
Código de estratégia EasyLanguage para a TradeStation.
Membro da população: 46.
Criado por: Adaptrade Builder versão 1.1.0.0.
Criado: 19/10/2010 14:19:52.
Código da TradeStation para TS 6 ou mais recente.
Arquivo de preço: C: \ TestData. txt.
Var: EntCondL (false),
EntCondL = (Maior (Volume, NL1) & gt; = Menor (Volume, NL2)) ou (Volume & lt; Média (Volume, NL3));
Se MarketPosition = 0 e EntCondL então começarem.
Compre a próxima barra em XAverage (L, NBarEnL1) + EntFrL * ATREnL stop;
Se MarketPosition = 0 e EntCondS então começarem.
Venda a barra seguinte mais curta no ponto mais alto (H, NBarEnS1) - EntFrS * AbsValue (menor (L, NBarEnS2) - menor (H, NBarEnS3));
SStop = Power (10, 10);
Se MarketPosition & gt; 0 então comece.
Se BarsSinceEntry & gt; = NBarExL então.
Vender próxima barra no mercado;
Vender a próxima barra no limite EntryPrice + TargFrL * ATRTargL;
Se MarketPosition & lt; 0 então comece.
If EntryPrice - C & gt; ATRFrTrailS * ATRTrailS então.
Se o STrailOn começar, então.
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 no SStop stop;
Construir sistemas de negociação através da geração automática de código é um tipo de otimização. A maioria dos operadores sistemáticos provavelmente está familiarizada com a otimização de parâmetros, na qual 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 excesso de otimização, ou “over-fitting”, também é uma preocupação para a geração automática de código, assim como é para a otimização de parâmetros.
Para informações sobre software para construção de estratégias de negociação usando programação genética, por favor 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.
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Como funciona.
Criação manual de uma estratégia de negociação - do jeito antigo.
O desenvolvimento manual de uma nova estratégia de negociação é um processo lento. Ela começa com o trader usando sua experiência e conhecimento para identificar os elementos da estratégia de negociação, como indicadores técnicos, padrões de preços, tipos de ordem de entrada e saída e design de estratégia geral.
Quando o protótipo é concluído, a estratégia é testada nos dados históricos para comprovar sua lucratividade. O backtest muitas vezes revela que os resultados da estratégia não são aceitáveis. Assim, o trader tem que alterá-lo, adicionar ou alterar alguns indicadores, tentar idéias diferentes, valores diferentes e, em seguida, testá-lo novamente. É um longo processo de tentativa e erro com numerosos iterações, revisões e testes até que a estratégia atinja resultados aceitáveis.
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Como isso funciona? - Usando a Evolução Genética.
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Em um mundo orientado a manchetes, com computadores de negociação algorítmica super rápida cuspindo ordens mais rápido do que qualquer um poderia responder a um boato, fato ou notícias de última hora, o que um comerciante ou investidor deve fazer?
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Geração de estratégia de negociação automatizada
A Robotic Trading Systems é uma empresa de tecnologia de software de negociação de ações automatizada, especializada no software automatizado de negociação de ações. A negociação de ações robóticas é uma forma de inteligência artificial conhecida como a próxima geração de negociação automatizada de ações. Em contraste com os sistemas automatizados que executam ordens de negociação uma vez, qualquer software robótico de negociação de ações é capaz de executar uma estratégia de negociação definida pelo usuário de forma contínua e instantânea, sem intervenção do usuário. O comerciante robótico atua como um substituto comercial para monitorar indicadores complexos do mercado de ações e outras condições que afetam os resultados do comércio. A capacidade de operar em "modo furtivo" também é uma distinção fundamental entre sistemas de negociação automatizados e robóticos. Como o robô furtivo computadorizado é capaz de detectar condições antes que um operador humano possa, a negociação de ações robóticas tornou-se cada vez mais popular entre o público em geral, já que essa tecnologia permite que os usuários dependam da velocidade de execução para obter repetidamente o lucro das flutuações de estoque. sessão de negociação.
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Este software de negociação robótico é um sistema de negociação de ações totalmente automatizado que irá negociar no mercado para você 100% autônoma. Escolha ou construa uma estratégia, ligue-a e vá embora. Nosso software de negociação robótica cuidará do resto.
100% ponto e clique em NO Programação necessária Não É necessária uma conta de corretagem para iniciar Maximizar lucros durante adiantamentos de mercado Crie e teste estratégias em tempo real.
Valorizamos sua privacidade e não compartilharemos suas informações com nenhuma agência externa.
Isenção de responsabilidade: as estratégias de exemplo são apenas para fins de demonstração. A Robotic Trading Systems não compra, vende ou mantém recomendações. Experiências únicas e performances passadas não garantem resultados futuros. Os sistemas de negociação robóticos são empresas relacionadas a software e não corretores licenciados. Investir no mercado de ações pode ser considerado de alto risco e os participantes devem consultar seus consultores financeiros sobre risco e adequação. Consulte Mais informação.
Crie de forma fácil e inteligente uma estratégia de negociação de ações: (leia mais.)
Deve haver um guia passo-a-passo para mostrar aos operadores novatos como criar uma estratégia de negociação. Existem estratégias prontas disponíveis para seu uso? Existem taxas envolvidas ou são oferecidas gratuitamente? Você pode modificar as estratégias de prateleira?
Observe que as empresas não devem garantir um certo retorno. As melhores empresas terão estratégias de negociação de ações longas e curtas disponíveis gratuitamente e permitirão que o corretor da bolsa crie suas próprias. Algumas empresas até permitem que você copie estratégias de uma lista de "amigos". Um tamanho não corresponde a todos. Se a empresa não lhe disser os detalhes da estratégia ou por que selecionou ou recomendou um determinado estoque, então não é aconselhável usá-lo. Você pode estar pagando demais por serviços "proprietários" e pode obter dicas e recomendações gratuitas do mercado de ações on-line que funcionarão de forma comparável.
Na Robotic Trading Software, não há taxa para qualquer estratégia. Muitos usuários de software de negociação automatizado da Robotic Trading Software ofereceram generosamente as estratégias que desenvolveram para uso público. Você pode usar as estratégias como elas são ou modificá-las como quiser. Claro, você pode desenvolver suas próprias estratégias a partir do zero. A maioria dos usuários testa qualquer estratégia que eles executam no modo de simulação por um período de tempo antes de irem ao vivo com fundos reais.
Tenha uma estratégia longa e uma curta por conta: (leia mais.)
Devido ao tamanho da plataforma de negociação on-line, pode haver um limite para o número de estratégias que você pode ter carregado em cada conta. Por exemplo, se você quiser executar duas estratégias de negociação longas, poderá precisar de duas contas.
Confirme também se você tem memória suficiente no seu computador para duas ou mais contas. Software de negociação robótica permite que você execute uma longa e uma estratégia curta por conta. Comerciantes ativos experientes podem executar duas ou mais estratégias longas e curtas ao vivo, enquanto têm contas adicionais para estratégias que estão testando em um modo de simulador.
Quanto mais robusto for o sistema de negociação automatizado, maiores serão os requisitos de memória. Verifique isso antes de se inscrever ou comprar um novo computador. Se você se inscrever para mais de uma conta, sua máquina terá RAM suficiente para executar ambas ou precisará adquirir um computador extra ou mais memória? Se você tem um Mac, pergunte se o software funciona no Mac, como nem todos fazem. Você pode querer ter um computador dedicado apenas a seus programas automatizados de negociação de ações e executar outros programas de processamento de texto ou planilhas em um computador separado.
Escolha entre centenas de indicadores técnicos: (leia mais.)
Há literalmente centenas de indicadores que os operadores de ações podem usar para determinar quais ações comprar e vender e quando. Os programas mais robustos oferecerão centenas de indicadores para análise técnica, como Bollinger Bands, e alguns incluirão até mesmo indicadores para as formações do Candlestick Chart.
Os programas de negociação de robôs usam esses indicadores para definir condições sob as quais o investimento on-line ocorrerá. Na Robotic Trading Software, temos mais de 500 indicadores técnicos. Cool Trade é uma plataforma de negociação baseada em regras. Os indicadores são usados para selecionar ações para sua lista de observação, para abrir novas posições, para adicionar posições atuais, se você escolher, e para sair de suas posições. Você pode copiar suas regras de lista de observação em suas regras de posição abertas ou adicionar às regras de posição atuais para torná-lo ainda mais fácil de usar. Você pode até criar indicadores cronometrados que só se tornam ativos em um horário especificado. Adicionar ou excluir regras é tão simples quanto clicar nos botões Adicionar Regra ou Excluir Regras Selecionadas - não é necessária programação!
Clique aqui para ver a lista de indicadores técnicos.
Simule estratégias em tempo real antes de executar ao vivo: (leia mais.)
A maioria dos traders concorda que gostaria de testar um sistema antes de usá-lo. Alguns programas permitem isso através de "back-testing", em que o programa usa dados históricos para executar as negociações e mostrar o que eles teriam sido.
Isso nem sempre é preciso, pois há muitos dados necessários para realizar um back-test completo e é quase impossível replicar todas as circunstâncias apenas com os dados históricos. Além disso, o desempenho do sistema em um mercado no último mês ou no ano passado não indica como ele será executado aqui e agora. O melhor software de negociação automatizado permitirá que você pratique a negociação de ações usando um feed de dados em tempo real ao vivo durante as horas de mercado. Este é o método preferido, pois dá aos investidores uma visão muito realista de como a estratégia de negociação está se saindo e a capacidade de sentir os altos e baixos da negociação diária sem investir dinheiro real. Se você puder simular negociações, não será necessário abrir uma conta de corretagem real até que você "viva" com dinheiro real. Pergunte se há um limite de quanto tempo você pode executar no modo de simulação.
Um dos destaques da Robotic Trading Software é sua capacidade de simular estratégias em tempo real indefinidamente antes de executá-las ao vivo. O software de negociação robótico tem seu próprio feed de dados, que permite executar as estratégias em um modo de simulador. Você também deve revisar o tamanho dos lotes de negociação - eles são 100 ações ou 1.000 ações? Quando você vê como a estratégia está funcionando, você pode fazer alterações ou determinar qual broker é melhor usar, com base em parte, no tamanho de suas negociações.
Esse recurso é indispensável, pois os operadores que valorizam seu dinheiro raramente executam uma estratégia sem testá-lo primeiro.
Executar automaticamente sua estratégia de negociação: (leia mais.)
Mesmo quando você está longe do seu computador.
Apenas o melhor software de negociação de ações executa automaticamente sua estratégia de negociação, mesmo quando você estiver longe do seu computador. Para o raro programa que tem essa capacidade, ele é feito com base no operador selecionando indicadores técnicos, operadores de comparação e entradas numéricas que ativarão a abertura, adição ou fechamento de posições de estoque.
Essencialmente, é um sistema de software orientado por regras. O trader pode selecionar centenas de indicadores históricos que representam as condições anteriores das ações. Os indicadores devem ser atualizados diariamente usando os dados mais recentes. Programas que podem negociar automaticamente são o creme da safra de software de investimento on-line. Eles tiram a emoção de investir. Comerciantes de longa data relatam que as estratégias mais simples, quando deixadas para serem executadas por conta própria por longos períodos, apresentam melhor desempenho. O programa também deve ter um override manual para que o negociador de ações possa manualmente fazer um trade também. Pergunte especificamente se o sistema de negociação de robôs tem essa capacidade. Muitos se oferecem como “software de negociação automatizado”, mas não são verdadeiramente automatizados.
Software de negociação robótica é totalmente automatizado! Na verdade, é o único comerciante robótico totalmente automatizado existente. Você pode literalmente configurar seu Automated Trader para iniciar automaticamente todos os dias, sair para trabalhar, jogar golfe ou fazer compras e verificar seus lucros depois que retornar.
O que é negociação robótica?
Depois de ligá-lo, o que eu faço?
Preciso criar uma estratégia imediatamente para usá-la?
Preciso abrir uma conta de corretagem imediatamente para usar o Trader?
Quanto dinheiro preciso para começar a negociar?
A Robotic Trading Software recomenda ações ou estratégias?
Que tipo de suporte a Robotic Trading Software fornece?
Isenção de responsabilidade: A Robotic Trading Systems não compra, vende ou mantém recomendações. Experiências únicas e performances passadas não garantem resultados futuros. Você deve falar com seu CPA ou representante financeiro (corretor ou analista financeiro) para garantir que o software / estratégia que você utiliza seja adequado para o seu perfil de investimento, antes de negociar em uma conta de corretagem ativa. Todos os conselhos e / ou sugestões fornecidos neste documento são destinados a executar o software de negociação robótico apenas no modo de simulação.
Saiba mais sobre sistemas de negociação robóticos.
Um sistema de negociação automatizado ou sistema de negociação robótico é um programa de negociação de computador que envia automaticamente as negociações para uma troca. A partir do ano de 2010 mais de 70% das ações negociadas na NYSE.
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Direitos autorais (c) 2010 Adaptrade Software. Todos os direitos reservados.
OS RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS OU SIMULADOS TÊM CERTAS LIMITAÇÕES INERENTES. A PARTIR DE 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 TAMBÉM ESTÃO SUJEITOS AO FATO DE QUE ELES FORAM CONCEBIDOS 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 conhecido 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 de corretagem do negociante. Isso permite a troca de mãos livres, o que permite uma execução mais rápida, menos erros e a capacidade de negociar prazos mais curtos com estratégias de frequência mais alta.
O algoritmo básico para a construção de sistemas de negociação usando geração automática de código é descrito abaixo na Figura 1. Ele 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 ordens 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, ela pode ser avaliada no mercado ou nos mercados de interesse. Isso exige dados de mercado - preços, volume, juros em aberto, etc. - para cada mercado. De um modo geral, você também teria um conjunto de metas de compilação para ajudar a classificar ou classificar cada estratégia. Exemplos de metas de construção incluem várias medidas de desempenho, como lucro líquido, redução, porcentagem de vencedores, fator de lucro e assim por diante. Estes poderiam ser definidos como requisitos mínimos, como um fator de lucro de pelo menos 2.0, ou como objetivos a serem maximizados, como a maximização do lucro líquido.
Base Teórica da Geração Automática de Código.
Como descrito acima, construir um sistema de negociação usando geração automática de código é essencialmente um problema de otimização. A combinação de elementos de estratégia que maximiza as metas de construção é considerada a estratégia final. Alguns traders objetariam que os sistemas de negociação deveriam ser construídos com base em uma hipótese de comportamento ou ação de mercado. Se você tem uma boa hipótese sobre como os mercados funcionam, uma estratégia pode ser construída em torno dessa hipótese e testada. Se funcionar, suporta a hipótese e justifica a negociação da estratégia.
Gerador de código de sistema padrão para a TradeStation.
Esta seção descreve uma abordagem ad hoc para geração automática de código na qual um sistema de negociação para a TradeStation gera automaticamente outros sistemas de negociação baseados em padrões para a TradeStation. O sistema AutoSystemGen procura por um conjunto de regras de negociação, junto com os valores de parâmetros associados, que atendam a um conjunto especificado de requisitos de desempenho.
Embora quase qualquer tipo de indicador ou lógica de negociação possa ser incluído no gerador do sistema de negociação descrito aqui, para manter as coisas relativamente simples, as regras dos sistemas gerados serão restritas a padrões de preços. Cada regra de entrada de um sistema de negociação gerado terá o seguinte formato:
A chave para esse processo é encontrar sistemas de negociação candidatos. Um sistema pode consistir de uma a dez regras da forma mostrada acima. Negociações são entradas no mercado se todas as regras forem verdadeiras, e negociações são feitas depois de um certo número de barras. Se isso fosse codificado como um sistema tradicional da TradeStation, com um máximo de 10 regras, haveria 52 entradas. Isso criaria uma estratégia incômoda.
O código para o sistema AutoSystemGen e suas funções relacionadas está disponível em Breakout Futures (breakoutfutures /) na página Free Downloads.
Como exemplo, considere o mercado futuro de títulos de 30 anos do Tesouro (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 para negociações longas e outra para operações a descoberto. Os seguintes requisitos de desempenho foram utilizados: lucro líquido de pelo menos US $ 30.000, perda do pior caso não superior a US $ 7500, pelo menos 200 negociações, percentual lucrativo de pelo menos 50% e fator de lucro de pelo menos 1,2. Em um computador dual core com o Vista, foram necessários aproximadamente 10 minutos para executar cada otimização (10.000 sistemas por otimização).
Sistema 2332, @ US. P, 9/17/2007 12:23:00, Long Trades.
Lucro Líquido = 53562,50, Máximo DD = -7381,25, Número de Negociações = 250, Percentual de Vitórias = 56,80, Prof fator = 1,631.
Var: EntNext (false);
EntNext = Open [2] & gt; = Baixo [16] e.
Fechar [14] & lt; = Baixo [6] e.
Se EntNext então.
Compre o próximo bar no mercado;
Se BarsSinceEntry = 2 então.
Vender próxima barra no mercado;
System 5771, @ US. P, 9/17/2007 12:27:00, Long Trades.
Lucro Líquido = 42145,00, Máx. DD = -5733,75, Número de Negociações = 207, Percentual de Vitórias = 57,00, Prof fator = 1,631.
Var: EntNext (false);
EntNext = Alto [7] & gt; = Baixo [19] e.
Fechar [20] & gt; = Fechar [5] e.
Alto [18] & gt; = Baixo [2] e.
Se EntNext então.
Compre o próximo bar no mercado;
Se BarsSinceEntry = 2 então.
Vender próxima barra no mercado;
Sistema 7622, @ US. P, 9/17/2007 12:29:00, Long Trades.
Lucro Líquido = 59348,75, DD Máximo = -7222,50, Número de Negociações = 208, Percentual de Vitórias = 60,58, Prof fator = 1,924.
Var: EntNext (false);
EntNext = Baixo [2] & lt; = Alto [9] e.
Abra [11] & gt; = Abrir [18] e.
Se EntNext então.
Compre o próximo bar no mercado;
Se BarsSinceEntry = 3 então.
Vender próxima barra no mercado;
Sistema 7718, @ US. P, 9/17/2007 12:29:00, Long Trades.
Lucro Líquido = 35526,25, DD Máximo = -6936,25, Número de Negociações = 292, Percentual de Vitórias = 56,85, fator Prof = 1,418.
Var: EntNext (false);
EntNext = Fechar [3] & gt; = Alta [19] e.
Alta [6] & lt; = Abrir [10] e.
Se EntNext então.
Compre o próximo bar no mercado;
Se BarsSinceEntry = 1 então.
Vender próxima barra no mercado;
Sistema 6160, @ US. P, 9/17/2007 12:42:00, Curtas Negociações.
Lucro Líquido = 31277,50, DD Máximo = -6846,25, Número de Negociações = 369, Percent Wins = 51,76, Prof fator = 1,297.
Var: EntNext (false);
EntNext = Alto [9] & gt; = Baixo [6] e.
Fechar [15] & gt; = Alta [8] e.
Alta [7] & lt; = Baixa [20] e.
Se EntNext então.
Vender curto próximo bar no mercado;
Se BarsSinceEntry = 1 então.
Compre para cobrir a próxima barra no mercado;
A listagem de cada sistema inclui o número do sistema (correspondente à entrada OptStep), símbolo de mercado, 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 no TradeStation, o código entre as duas linhas de comentário () pode ser copiado e colado em uma estratégia no TradeStation, em seguida, executado na janela do gráfico.
O último sistema no arquivo de saída é para um sistema curto somente (# 6160). Quando guardada na TradeStation como estratégia e aplicada ao mesmo gráfico de T-bond, foi produzida a seguinte curva de capital:
Figura 3. Sistema Short-only para T-bonds, nos últimos 20 anos, com US $ 15 por transação deduzidos para custos de negociação, gerados 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 as metas de compilação e (2) o modelo do sistema de padrões é difícil de generalizar para estratégias mais complexas . Isso sugere que é necessária uma abordagem mais sofisticada.
Um método para geração automática de código que trata dessas 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 a partir de uma população inicial de membros gerados aleatoriamente. Membros da população competem uns contra os outros com base em sua "aptidão". Os membros mais aptos são selecionados como "pais" para produzir um novo membro da população, que substitui um membro mais fraco (menos apto).
Reduz a necessidade de conhecimento de indicadores técnicos e desenho de estratégia. O algoritmo GP seleciona as regras de negociação individuais, indicadores e outros elementos da estratégia para você.
O processo de construção de regras permite uma complexidade considerável, incluindo regras de negociação não lineares.
O processo GP elimina os elementos mais trabalhosos e entediantes do processo tradicional de desenvolvimento de estratégias; ou seja, criar uma nova ideia de negociação, programá-la, verificar o código, testar a estratégia, modificar o código e repetir. Tudo isso é feito automaticamente no GP.
O processo GP é imparcial. Enquanto a maioria dos comerciantes desenvolveu vieses a favor ou contra indicadores específicos e / ou lógica de negociação, o GP é guiado apenas pelo que funciona.
Ao incorporar a semântica da regra de negociação adequada, o processo GP pode ser projetado para produzir regras de negociação lógicas e código livre de erros.
O processo GP geralmente produz resultados que são não apenas exclusivos, mas não óbvios. Em muitos casos, essas gemas escondidas seriam quase impossíveis de encontrar de outra maneira.
Ao automatizar o processo de criação, o tempo necessário para desenvolver uma estratégia viável pode ser reduzido de semanas ou meses para uma questão de minutos em alguns casos, dependendo do tamanho do arquivo de dados do preço de entrada e de outras configurações de construção.
A programação genética tem sido usada com sucesso em uma variedade de campos, incluindo processamento de sinais e imagens, controle de processos, bioinformática, modelagem de dados, geração de código de programação, jogos de computador e modelagem econômica; ver, por exemplo, Poli et al. 2 Uma visão geral do uso do GP em finanças é fornecida por Chen. 3 Colin 4 foi um dos primeiros a explicar como usar GP para otimizar combinações de regras para uma estratégia de negociação.
J. Koza. Programação Genética. The 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 Iorque.
Risto Karjalainen. Regras técnicas de negociação em evolução para futuros de S & P 500, Advanced Trading Rules, 2002, Pages 345-366. Elsevier Science, Oxford, Reino Unido.
Jean-Yves Potvin, Patrick Soriano e 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. Revista Européia de Pesquisa Operacional, volume 207, edição 3, 16 de dezembro de 2010, páginas 1717-1727.
Um Algoritmo de Construção Usando Programação Genética.
Expandindo o algoritmo de construção apresentado anteriormente (ver Fig. 1), um algoritmo mais detalhado é ilustrado abaixo na Fig. 4 com base na programação genética. As caixas cinza-sombreadas representam os dados de entrada, que incluem os dados de preço para o (s) mercado (s) de interesse, os indicadores e tipos de ordem no chamado conjunto de construção e as opções e critérios de desempenho (metas de construção) selecionadas pelo do utilizador.
Figura 4. Algoritmo de construção para geração automática de código com programação genética.
O processo GP pode ser usado para evoluir simultaneamente dois elementos essenciais da estratégia: condições de entrada e ordens de entrada e saída. As condições de entrada são tipicamente representadas como estruturas de árvore, 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 pode ser representado da seguinte forma:
Embora a programação genética seja capaz de gerar estratégias de negociação com considerável variedade, é necessário começar com uma estrutura generalizada para as estratégias a seguir. A estrutura da estratégia mostrada abaixo no pseudocódigo fornece uma estrutura para a construção de estratégias com base nas condições de entrada e nos tipos de pedidos, como os discutidos acima:
Entradas: N1, N2, N3,…
Se a posição for plana e LongEntryCondition for verdadeira, então.
Longa entrada ...
Inicialize ordens de saída longas conforme necessário ...
Se a posição for plana e ShortEntryCondition for true, então.
Ordem de entrada curta…
Inicialize ordens de saída curtas conforme necessário ...
Se a posição for longa, então.
Longa ordem de saída 1…
Longa ordem de saída 2…
Se a posição é 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 entradas. Uma entrada é fornecida para qualquer parâmetro do indicador, comprimento de lookback do padrão de preço e quaisquer parâmetros requeridos pelos pedidos de entrada e saída, como o comprimento de lookback do ATR.
Para ilustrar o uso de programação genética para geração automática de código na construção de estratégias, o programa Adaptrade Builder foi executado em barras diárias de um mercado futuro de índices de ações para uma população pequena e um número limitado de gerações. As métricas de desempenho escolhidas para orientar o processo foram o lucro líquido, o número de negócios, o coeficiente de correlação, a significância estatística e a relação retorno / rebaixamento. Metas específicas foram estabelecidas para o número de negociações e a relação retorno / rebaixamento. As outras métricas selecionadas foram maximizadas. A função de adequação foi uma média ponderada de termos para cada métrica.
Figura 6. Porcentagem de membros da população com lucro líquido fora da amostra superior a US $ 1.000.
Da mesma forma, o lucro líquido médio da OOS da população aumentou após cinco e dez gerações, como mostra a Figura 7. Observe que esses resultados são para o lucro líquido do OOS. Por definição, os dados fora da amostra não são usados na compilação, portanto, os resultados do OOS são imparciais; eles não se beneficiam da retrospectiva. Isto implica que o processo GP não só tende a melhorar os resultados dentro da amostra ao longo de gerações sucessivas, o que é um efeito direto do algoritmo GP, mas os resultados OOS também tendem a melhorar à medida que as estratégias são evoluídas. Isso indica uma construção de alta qualidade.
Código de estratégia EasyLanguage para a TradeStation.
Membro da população: 46.
Criado por: Adaptrade Builder versão 1.1.0.0.
Criado: 19/10/2010 14:19:52.
Código da TradeStation para TS 6 ou mais recente.
Arquivo de preço: C: \ TestData. txt.
Var: EntCondL (false),
EntCondL = (Maior (Volume, NL1) & gt; = Menor (Volume, NL2)) ou (Volume & lt; Média (Volume, NL3));
Se MarketPosition = 0 e EntCondL então começarem.
Compre a próxima barra em XAverage (L, NBarEnL1) + EntFrL * ATREnL stop;
Se MarketPosition = 0 e EntCondS então começarem.
Venda a barra seguinte mais curta no ponto mais alto (H, NBarEnS1) - EntFrS * AbsValue (menor (L, NBarEnS2) - menor (H, NBarEnS3));
SStop = Power (10, 10);
Se MarketPosition & gt; 0 então comece.
Se BarsSinceEntry & gt; = NBarExL então.
Vender próxima barra no mercado;
Vender a próxima barra no limite EntryPrice + TargFrL * ATRTargL;
Se MarketPosition & lt; 0 então comece.
If EntryPrice - C & gt; ATRFrTrailS * ATRTrailS então.
Se o STrailOn começar, então.
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 no SStop stop;
Construir sistemas de negociação através da geração automática de código é um tipo de otimização. A maioria dos operadores sistemáticos provavelmente está familiarizada com a otimização de parâmetros, na qual 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 excesso de otimização, ou “over-fitting”, também é uma preocupação para a geração automática de código, assim como é para a otimização de parâmetros.
Para informações sobre software para construção de estratégias de negociação usando programação genética, por favor 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.
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Como funciona.
Criação manual de uma estratégia de negociação - do jeito antigo.
O desenvolvimento manual de uma nova estratégia de negociação é um processo lento. Ela começa com o trader usando sua experiência e conhecimento para identificar os elementos da estratégia de negociação, como indicadores técnicos, padrões de preços, tipos de ordem de entrada e saída e design de estratégia geral.
Quando o protótipo é concluído, a estratégia é testada nos dados históricos para comprovar sua lucratividade. O backtest muitas vezes revela que os resultados da estratégia não são aceitáveis. Assim, o trader tem que alterá-lo, adicionar ou alterar alguns indicadores, tentar idéias diferentes, valores diferentes e, em seguida, testá-lo novamente. É um longo processo de tentativa e erro com numerosos iterações, revisões e testes até que a estratégia atinja resultados aceitáveis.
Agora imagine que você tem uma ferramenta que faz todo esse trabalho manual para você e o faz 1000 vezes mais rápido. Detalhes
O caminho StrategyQuant.
O StrategyQuant requer apenas uma fração do segundo para gerar automaticamente uma nova estratégia de negociação. Ele usa várias combinações de indicadores técnicos e padrões de preço como as regras de entrada, combina-o com vários tipos de pedidos (mercado, limite,.) E com várias regras de saída (meta de lucro fixo, trailing stop, etc.).
No final, testa a nova estratégia sobre os dados históricos para descobrir se ela é lucrativa. A StrategyQuant pode fazer isso repetidas vezes, gerando e testando dezenas de novas estratégias exclusivas a cada segundo! Tudo que você precisa fazer é pegar os melhores!
Como isso funciona? - Usando a Evolução Genética.
A Genetic Evolution leva o processo de encontrar ainda mais estratégias de negociação adequadas. Neste modo, o StrategyQuant primeiro cria um número de estratégias aleatórias, que são usadas como a população inicial na evolução.
Esta geração inicial de estratégias é então "evoluída" por gerações sucessivas usando tecnologia de programação genética. Esse processo imita a evolução - o algoritmo escolhe as estratégias mais adequadas (usando critérios de desempenho selecionados) em cada geração e o grupo de candidatos mais aptos é usado para produzir nova geração de estratégias de negociação.
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StrategyQuant foi a nossa melhor decisão. Encontramos mais e mais oportunidades interessantes com a ajuda do software. Desde que começamos a usar o StrategyQuant, crescemos de recém-chegados para negociação de algoritmos em profissionais.
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Technical Traders Ltd. ajuda você a identificar e lucrar mais com sua negociação. Como? Ao fornecer-lhe configurações de comércio verificado e notificações em tempo real.
Não parece possível. Mas é com nossas estratégias de negociação algorítmicas!
Não parece possível. Um sistema de negociação algorítmica com tanta - identificação de tendências, análise de ciclos, fluxos de volume do lado de compra / venda, múltiplas estratégias de negociação, entrada dinâmica, preços alvo e de parada e tecnologia de sinal ultrarrápida. Mas isso é. Na verdade, a plataforma de sistema de negociação algorítmica AlgoTrades é o único desse tipo.
Não há mais pesquisas de ações, setores, commodities, índices, ou leitura de opinião de mercado. Algotrades faz toda a pesquisa, tempo e negociação para você usando nosso sistema de negociação algorítmica.
As estratégias comprovadas da AlgoTrades podem ser seguidas manualmente através do recebimento de alertas de texto por e-mail e SMS, ou podem ser 100% de troca de mãos-livres, é até você! Você pode ativar / desativar negociações automatizadas a qualquer momento, para que você esteja sempre no controle de seu destino.
Use o Algorithmic Trading para aumentar seu portfólio & # 038; Renda**
É quase impossível ter sistemas de negociação algorítmica tão ágeis e conservadores sem sacrificar benefícios ou desempenho. A AlgoTrades atinge esse objetivo. É uma realização de engenharia, tanto quanto de design.
Cada ponto de dados do sistema e regra de gerenciamento de comércio foram meticulosamente considerados e refinados. E é construído para um nível de precisão que uma grande instituição ou fundo de hedge teria. Como resultado, a AlgoTrades oferece negociações de baixo risco e alta probabilidade a cada mês. **
AlgoTrades pode ser um sistema de negociação 100% automático que negocia ao vivo dentro de sua conta de corretagem e é compatível com várias empresas de corretagem, ou você pode seguir manualmente cada negociação via e-mail e alertas de comércio de texto SMS.
Algoritmic Trading Made Simple & # 038; Eficaz.
Traders e investidores adoram a AlgoTrades, não apenas porque ela identifica tendências de mercado e ciclos ativos enquanto gerencia cada negócio para você; mas também porque o AlgoTrades é tão simples de usar. *
Nosso sistema de negociação algorítmica é construído para indivíduos que procuram ganhar mais renda. É um serviço de negociação All-In-One que aumentará seu desempenho e reduzirá a volatilidade do seu portfólio, além de permitir que você lucre com um mercado de ações em ascensão e queda. **
Controle seus investimentos dentro de sua auto-dirigida IRA.
Conhecimento é poder. Controle e diversidade são essenciais na construção da riqueza para a aposentadoria. IRAs autodirecionados oferecem controle total na escolha de seus investimentos e lhe dão a liberdade de selecionar investimentos alternativos para gerar renda em IRAs tradicionais, IRAs de Roth e outros planos de poupança.
Investimento Inteligente com Estratégias de Negociação Algorítmica. Estava na hora!
Por meio de tecnologias recém-desenvolvidas, como nosso identificador de tendência, analisador de espectro de ciclo, fluxo de caixa de varejo e reversão de momentum de preço, podemos medir a pulsação do mercado de ações como nunca antes usando nossas estratégias de negociação algorítmicas proprietárias.
Durante a incerteza do mercado, o batimento cardíaco ou o pulso do mercado mudam dramaticamente. Nosso sistema de negociação algorítmica ajusta automaticamente suas estratégias de negociação algorítmica e técnicas de gerenciamento de posição para imitar a mudança nas condições de mercado.
A AlgoTrades identifica condições de mercado únicas a partir das quais pode lucrar. * Aplica então uma das suas muitas estratégias de negociação algorítmica, específicas para essa condição de mercado, e negocia e gere posições automaticamente. Pense nisso como uma equipe de profissionais especializados e especialistas em gerenciamento de risco trabalhando para você na velocidade da luz.
Negociação Automatizada em 5 Minutos Usando o Nosso Sistema de Negociação Algorítmica.
Este serviço de negociação de algoritmos tudo-em-um permite-lhe lucrar durante todas as condições do mercado (para cima, para baixo, para os lados). *
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O AlgoTrades é um serviço de negociação algorítmica 100% automatizado que negocia ao vivo na sua conta de corretagem. Ou você pode seguir manualmente cada negociação, de qualquer forma, deixe que as estratégias de negociação algorítmica da AlgoTrades façam o trabalho para você.
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Em um mundo orientado a manchetes, com computadores de negociação algorítmica super rápida cuspindo ordens mais rápido do que qualquer um poderia responder a um boato, fato ou notícias de última hora, o que um comerciante ou investidor deve fazer?
Invista em uma estratégia sistemática e disciplinada, como as nossas Estratégias Algorítmicas de Negociação da AlgoTrades. Com base em um intervalo de seis meses, nossos sistemas de negociação algorítmica demonstraram uma forte correlação negativa com o mercado de ações durante os pullbacks e até mesmo com os mercados de bear de vários anos. *** Em outras palavras, ao longo de um período de seis meses, sistemas tendem a crescer sua conta de negociação, quando o mercado de ações tem vindo a diminuir. Criamos nossos algoritmos para capturar tendências em vários mercados, como o índice S & # 0; P500, o índice Dax, ações individuais e o índice de volatilidade do evento. Usando futuros, fundos negociados em bolsa (ETFs), ou ações, podemos aproveitar ao máximo as oscilações mensais do mercado de ações. Use nosso sistema de negociação algorítmica e você pode ter certeza de que possui alguns dos melhores sistemas de negociação automatizados que funcionam para você. *
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