Criar novos sistemas de negociação automatizada

Começando: Construindo um Sistema de Negociação Totalmente Automatizado.

Nos últimos 6 meses, fiquei focado no processo de construção da pilha de tecnologia completa de um sistema de negociação automatizado. Eu encontrei muitos desafios e aprendi muito sobre os dois métodos diferentes de backtesting (Vectorizado e Evento conduzido). Na minha jornada de construção de um backtester dirigido por um evento, surpreendi que o que você acabasse fosse perto da pilha de tecnologia completa necessária para construir uma estratégia, testá-la e executar a execução ao vivo.

O meu maior problema ao abordar o problema foi a falta de conhecimento. Olhei em muitos lugares para uma introdução à construção da tecnologia ou um blog que me guiaria. Encontrei alguns recursos que vou compartilhar com você hoje.

Para iniciantes:

Para os leitores novos para negociação quantitativa, eu recomendaria o livro de Ernie P. Chan intitulado: Negociação Quantitativa: como construir seu próprio negócio de negociação algorítmica. Este livro é o básico. Na verdade, é o primeiro livro que eu li em negociação quantitativa e, mesmo assim, achei muito básico, mas há algumas notas que você deveria tomar.

Da página 81-84 Ernie escreve sobre como no nível de varejo uma arquitetura de sistema pode ser dividida em estratégias semi-automáticas e totalmente automatizadas.

Um sistema semi-automatizado é adequado se você deseja fazer alguns negócios por semana. Ernie recomenda o uso de Matlab, R ou mesmo do Excel. Utilizei todas as 3 plataformas e este é o meu conselho:

Saltei Matlab, custou muito dinheiro e eu só consegui acesso aos laboratórios universitários. Não há muito material de treinamento como blogs ou livros que irão ensinar-lhe como codificar uma estratégia usando o Matlab. R tem toneladas de recursos que você pode usar para aprender a construir uma estratégia. Meu blog favorito abordando o tópico é: QuantStratTradeR executado por Ilya Kipnis. O Microsoft Excel é provavelmente o local onde você iniciará se você não tiver experiência de programação. Você pode usar o Excel para negociação semi-automatizada, mas não vai fazer o truque quando se trata de construir a pilha de tecnologia completa.

Quadro semi-automático pg 81.

Sistemas de negociação totalmente automatizados são para quando você deseja colocar negócios automaticamente com base em um feed de dados ao vivo. Eu codifiquei o meu em C #, QuantConnect também usa C #, QuantStart anda pelo leitor através da construção dele em Python, Quantopian usa Python, HFT provavelmente usará C ++. Java também é popular.

Estrutura de negociação totalmente automatizada pg 84.

Passo 1: Obter uma vantagem.

Faça o Programa Executivo em Negociação Algorítmica oferecido pela QuantInsti. Acabei de começar o curso e o primeiro conjunto de palestras foi na arquitetura do sistema. Isso me salvaria cerca de 3 meses de pesquisa se eu tivesse começado aqui. As palestras me acompanharam por cada componente que eu precisaria, bem como uma descrição detalhada do que cada componente precisa fazer. Abaixo está uma captura de tela de uma das suas lâminas utilizadas na apresentação:

Você também pode usar esse quadro geral ao avaliar outros sistemas de negociação automática.

No momento da escrita, estou apenas na terceira semana de palestras, mas estou confiante de que um profissional poderá construir uma estratégia de negociação totalmente automatizada que, com um pouco de polonês, possa ser transformada em um hedge fund quantitativo .

Nota: o curso não está focado na construção da pilha de tecnologia.

Etapa 2: codifique um backtester baseado em eventos básicos.

O blog de Michael Hallsmore e o quantstart & amp; livro "Negociação Algorítmica de Sucesso"

Este livro possui seções dedicadas à construção de um backtester dirigido por eventos robustos. Ele dirige o leitor através de uma série de capítulos que irão explicar sua escolha de linguagem, os diferentes tipos de backtesting, a importância do backtesting dirigido a eventos e como codificar o backtester.

Michael apresenta o leitor às diferentes classes necessárias em um design orientado a objetos. Ele também ensina o leitor a construir um banco de dados mestre de valores mobiliários. É aqui que você verá como a arquitetura do sistema da QuantInsti se encaixa.

Nota: Você precisará comprar seu livro: "Successful Algorithmic Trading", seu blog deixa para fora muita informação.

Passo 3: Vire a TuringFinance.

O programa EPAT Leitura "Successful Algorithmic Trading" & amp; codificando um backtester em um idioma diferente da sua escolha.

Você deve se mudar para um blog chamado TuringFinance e ler o artigo intitulado "Algorithmic Trading System Architecture" Por: Stuart Gordon Reid. Em sua publicação, ele descreve a arquitetura seguindo as diretrizes dos padrões ISO / IEC / IEEE 42018 e padrão de descrição de arquitetura de engenharia de software.

Eu achei esta publicação muito técnica e tem algumas ótimas idéias que você deve incorporar na sua própria arquitetura.

Uma captura de tela de sua postagem.

Passo 4: Estudar sistemas de comércio aberto.

4.1) Quantopian.

Escusado será dizer que Quantopian deve ser adicionado a esta lista e estou com vergonha de dizer que não passei muito tempo usando sua plataforma (devido à minha escolha de linguagem). Quantopian tem muitas vantagens, mas as que melhoram para mim são as seguintes:

Fácil de aprender Python Acesso gratuito a muitos conjuntos de dados Uma grande comunidade e competições Eu adoro como eles hospedam QuantCon!

Quantopian é líder de mercado neste campo e é amado por quants por toda parte! Seu projeto de código aberto está sob o nome de código Zipline e isso é um pouco sobre isso:

"Zipline é o nosso motor de código aberto que alimenta o backtester no IDE. Você pode ver o repositório de códigos no Github e contribuir com solicitações de envio para o projeto. Existe um grupo do Google disponível para procurar ajuda e facilitar discussões ".

Aqui está um link para sua documentação:

4.2) QuantConnect.

Para aqueles que não estão familiarizados com a QuantConnect, eles fornecem um mecanismo de troca algorítmica de código aberto completo. Aqui está um link.

Você deve dar uma olhada em seu código, estudá-lo, & amp; dar-lhes elogios. Eles são competição de Quantopians.

Gostaria de aproveitar esta oportunidade para agradecer a equipe da QuantConnect por me deixar escolher seu cérebro e pelo brilhante serviço que eles fornecem.

Aqui está um link para sua documentação:

Observações finais:

Espero que este guia ajude os membros da comunidade. Eu queria ter essa visão 6 meses atrás, quando comecei a codificar nosso sistema.

Gostaria de chegar à comunidade e perguntar: "Quais bons cursos de negociação algorítmica você conhece?" Eu gostaria de escrever uma publicação que analisa o tópico e fornece uma classificação. Existem recomendações para a construção de um sistema de negociação totalmente automatizado que você gostaria de adicionar a esta publicação?

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Você pode gostar também.

Bom artigo. Eu gostaria de ter tido cerca de 6 meses atrás. Eu uso QuantConnect porque sou um programador C #. Achei muito conveniente poder fazer o download do teste Lean e back test localmente. Rummaging através do seu código também é valioso. Além disso, eles cortaram um acordo com a Trader por negócios de US $ 1. Isso ajuda muito. Não sou tão saliente sobre spreads e execução da Trader. O IB pode ser melhor para isso.

Vou dar uma olhada no curso que você mencionou.

Você não mencionou a Quantocracy ou RBloggers. Ambos são recursos muito valiosos.

O que você usa para traçar resultados de testes de volta? Eu logro os valores do OHLC e do indicador para csv do evento OnData e estou realmente cansado de usar o Excel para traçar os resultados. Gostaria de apontar um pacote de gráficos para um arquivo de dados e simplesmente ir.

Você ainda possui um fornecedor de caixas de seleção?

Tenho um pensamento sobre os sistemas dirigidos a eventos. O problema com os eventos é que eles são assíncronos e latentes. Parece que eles são inevitáveis ​​assim que você obtém uma corretora envolvida, então eu tenho sonhado com um sistema de streaming mais seguindo os princípios da programação funcional.

& # 8211; Injeste um fluxo de tiquetaque ou barra.

& # 8211; Execute-o através de um processo de cálculo de indicadores, execução de análise ou ML, e assim por diante.

& # 8211; Retornar um sinal.

& # 8211; Envie-o para o corretor para executar.

Em seguida, em um fluxo separado.

& # 8211; Receba uma resposta do corretor.

O problema, é claro, é o estado. Tenho margem suficiente para fazer o comércio? O que está no meu portfólio? Como está funcionando? Normalmente, o corretor api pode ser consultado para descobrir essas coisas, mas leva tempo e é assíncrono. Eu também estou olhando extensões Rx. Dessa forma, o sistema pode reagir às mudanças no sistema através do padrão observável.

Os eventos são ótimos para cliques no mouse. Não é tão bom para processamento transacional de alto volume.

Esta é exatamente a abordagem que tomei com minhas próprias coisas. Essencialmente, eu tenho um & # 8216; normal & # 8217; programa que envolve uma pequena parte que é conduzida a eventos para falar com o corretor (IB API). Agora, para o problema do estado. Você tem duas escolhas; obter o estado do corretor, ou armazená-lo internamente, atualizando-o quando você receber um preenchimento. Isso significa que há momentos em que você não conhece seu estado ou quando as duas fontes de estado estão potencialmente em conflito (dados ruins ou atrasos). Parte disso depende da rapidez com que você troca. A menos que você esteja negociando com muita rapidez, então, pausando se você tiver um conflito de estado, ou você está incerto de estado, é melhor do que prosseguir sem saber o seu estado. Eu uso um banco de dados & # 8216; lock & # 8217; paradigma para lidar com isso.

Quanto a quase tudo o que você pediu, você está perto da resposta em Reactive Extension (Rx).

Com Rx indo de tiques para velas é trivial.

Passar de Velas para Indicadores é trivial.

Indicadores de composição de outros indicadores é trivial.

Escrever Posições de Indicadores é trivial.

Composição de Portfolios (como realizada ao longo do tempo) das Posições é trivial.

Simular o modelo de risco é trivial.

Back testing ou trading live é simplesmente decidir entre uma transmissão ao vivo de dados ou uma repetição simulada de dados do banco de dados.

Executar é trivial.

A implementação é possível em tudo, desde C # até F # para JavaScript para C ++ em código quase idêntico.

A otimização é feita rapidamente porque o Rx puramente funcional é massivamente paralisável ao GPU.

É certo que a otimização e a alimentação do efeito da otimização contínua de volta ao teste de back-back não é trivial, mas dado que não é trivial de qualquer maneira, eu irei deixar esse slide 😉

Puramente funcional (ou perto dela) A Rx é, na minha opinião, a única maneira de abordar a infraestrutura desse problema.

Conheço o sistema que quero negociar. Eu não quero programar ou aprender algo que alguém já conhece. Então, quem posso contratar para levar o sistema que eu quero usar e automatizá-lo. Por automatizar isso, quero dizer, eu não quero olhar para ele. Eu vou olhar os resultados uma vez por semana e os negócios serão executados sem a minha atenção. Parece estranho para mim que, em 2018, tanto esforço precisa tomar um conjunto de regras e ter essas regras executadas no meu corretor.

Eu sugeriria inscrever-se com o Quantopian e depois encontrar alguém dentro da comunidade lá para construir a estratégia para você. Eles serão capazes de construí-lo para você dentro da plataforma IB Brokers e ser totalmente automatizado.

Deixe-me dizer, porém, que acho que você deve monitorá-lo de perto, e não apenas "esqueça-o para" # 8221 ;.

Construindo Sistemas Automatizados de Negociação.

1ª edição.

Com uma Introdução ao Visual C ++ 2005.

Acesso institucional.

Secure Checkout.

Frete grátis.

Nenhuma ordem mínima.

Índice.

Capítulo 1 Introdução.

Seção I: Introdução ao Visual C ++ 2005.

Capítulo 2 O quadro.

Capítulo 3 Referências de rastreamento.

Capítulo 4 Classes e Objetos.

Capítulo 5 Tipos de referência.

Capítulo 6 Tipos de valor.

Capítulo 7 Objetos não gerenciados.

Capítulo 8 Composição.

Capítulo 9 Propriedades.

Capítulo 10 Estruturas e enumerações.

Capítulo 11 Herança.

Capítulo 12 Conversão e fundição.

Capítulo 13 Sobrecarga do operador.

Capítulo 14 Delegados e Eventos.

Capítulo 15 Arrays.

Capítulo 16 Gerando números aleatórios.

Capítulo 17 Tempo e Temporizadores.

Capítulo 18 Fluxos de entrada e saída.

Capítulo 19 Manipulação de Exceções.

Capítulo 20 Coleções.

Capítulo 21 STL / STL.

Capítulo 22 DataSets.

Capítulo 23 Conexão a bancos de dados.

Capítulo 24 Linguagem de consulta estruturada.

Capítulo 26 Protocolo de troca de informações financeiras.

Capítulo 27 Serialização.

Capítulo 28 Serviços do Windows.

Capítulo 29 Configuração e Pacotes de Instalação.

Seção II: Concorrência.

Capítulo 30 Threading.

Capítulo 31 Classes de Sincronização.

Capítulo 32 Sockets.

Seção III: interoperabilidade e conectividade.

Capítulo 33 Marshaling.

Capítulo 34 Interiores e Pinning Pointers.

Capítulo 35 Conexão a DLLs gerenciadas.

Capítulo 36 Conectando às DLLs do Componenet Object Model (COM) com Interoperabilidade COM.

Capítulo 37 Conexão a DLLs C ++ com Serviços de Invocação de Plataforma.

Capítulo 38 Conexão ao Excel.

Capítulo 39 Conexão ao TraderAPI.

Capítulo 40 Conexão ao XTAPIConnection_Example.

Seção IV: Sistemas de Negociação Automatizada.

Capítulo 41 Building Trading Systems.

Capítulo 42 K "V Metodologia de Desenvolvimento do Sistema de Negociação.

Capítulo 43 Classes do Sistema de Negociação Automatizado.

Capítulo 44 Sistema de Análise Técnica de Rosca Única.

Capítulo 45 Padrão de Design do Produtor / Consumidor.

Capítulo 46 Multithreaded, Statistical Arbitrage System.

Descrição.

Nos próximos anos, as indústrias proprietárias de hedge funds e de negociação migrarão em grande parte para sistemas de seleção e execução de comércio automatizado. Na verdade, isso já está acontecendo. Enquanto vários livros de finanças fornecem código C ++ para preços de derivados e realizando cálculos numéricos, nenhum aborda o tópico a partir de uma perspectiva de projeto de sistema. Este livro será dividido em duas seções: técnicas de programação e tecnologia de sistema de negociação automatizada (ATS) e ensinar o design e o desenvolvimento de sistemas financeiros de forma absoluta usando o Microsoft Visual C ++ 2005. O MS Visual C ++ 2005 foi escolhido como o idioma de implementação principalmente porque a maioria das empresas comerciais e grandes bancos desenvolveram e continuam a desenvolver seus algoritmos proprietários no ISO C ++ e o Visual C ++ oferece a maior flexibilidade para incorporar esses algoritmos legados em sistemas operacionais. Além disso, o Framework e o ambiente de desenvolvimento fornecem as melhores bibliotecas e ferramentas para o rápido desenvolvimento dos sistemas de negociação. A primeira seção do livro explica o Visual C ++ 2005 em detalhes e concentra-se no conhecimento de programação requerido para o desenvolvimento automatizado do sistema de negociação, incluindo design orientado a objetos, delegados e eventos, enumerações, geração aleatória de números, temporização e temporizadores e gerenciamento de dados com STL e coleções. Além disso, uma vez que o código do legado e o código de modelagem nos mercados financeiros são feitos em ISO C ++, este livro analisa em vários tópicos avançados relacionados ao gerenciamento de memória gerenciado / não gerido / COM e à interoperabilidade. Além disso, este livro fornece dezenas de exemplos que ilustram o uso da conectividade de banco de dados com ADO e um tratamento extensivo de SQL e FIX e XML / FIXML. Tópicos avançados de programação, como encadeamento, soquetes, bem como o uso de C ++ para se conectar ao Excel também são discutidos extensivamente e são suportados por exemplos. A segunda seção do livro explica preocupações tecnológicas e conceitos de design para sistemas de negociação automatizados. Especificamente, os capítulos são dedicados a lidar com feeds de dados em tempo real, gerenciando pedidos no livro de pedidos de câmbio, seleção de posição e gerenciamento de riscos. Um. dll está incluído no livro que irá emular a conexão com uma API industrial amplamente utilizada (XTAPI da Trading Technologies, Inc.) e fornecer maneiras de testar algoritmos de gerenciamento de posição e ordem. Os padrões de design são apresentados para sistemas de tomada de mercado baseados em análises técnicas, bem como em sistemas de produção de mercado que utilizam spreads intermarket. À medida que todos os capítulos giram em torno de programação de computadores para engenharia financeira e desenvolvimento de sistemas de negociação, este livro educará comerciantes, engenheiros financeiros, analistas quantitativos, estudantes de finanças quantitativas e até programadores experientes em questões tecnológicas que giram em torno do desenvolvimento de aplicações financeiras em uma Microsoft ambiente e construção e implementação de sistemas e ferramentas de negociação em tempo real.

Características principais.

Ensina concepção e desenvolvimento de sistemas financeiros desde o início usando o Microsoft Visual C ++ 2005.

Fornece dezenas de exemplos que ilustram as abordagens de programação no livro.

Leitores.

Audiência primária: engenheiros financeiros, analistas quantitativos, programadores em empresas comerciais; estudantes de pós-graduação em cursos e programas de engenharia financeira e mercados financeiros.

Rever.

"Construir sistemas automatizados de negociação é uma leitura obrigatória para qualquer pessoa que esteja desenvolvendo sistemas de negociação algorítmica profissional. Ele traz todos os aspectos do design, funcionalidade e implementação do sistema em tempo real em um foco passo a passo claro. Este livro será um manual de referência de primeira escolha para o programador profissional sério no desenvolvimento do sistema de comércio ". - Russell Wojcik, Membro da CME e CBOT, Chefe da Concentração de Estratégia de Negociação, Illinois Institute of Technology "Este livro é um excelente guia para quem está interessado no desenvolvimento de aplicativos comerciais automáticos ou semi-automáticos. Ben cobre o conhecimento de programação necessário para desenvolver o sucesso aplicativos de negociação. Um deve ter para os comerciantes entrar na programação e os programadores entrarem em negociação. Ele também servirá como uma referência útil para o desenvolvimento de ferramentas comerciais mais sofisticadas ". - Sagy P. Mintz, Vice-Presidente, Trading Technologies, Inc.

Avaliações e avaliações.

Sobre os autores.

Benjamin Van Vliet Autor.

Ben Van Vliet é professor do Illinois Institute of Technology (IIT), onde também atua como diretor associado do M. S. Programa de Mercados Financeiros. No IIT, ele ensina cursos de finanças quantitativas, C ++ e programação e design e desenvolvimento de sistemas de negociação automatizada. Ele é vice-presidente do Instituto de Tecnologia de Mercado, onde preside o conselho consultivo do programa do Certificado de Sistema de Negociação (CTSD). Ele também atua como editor de série da série Financial Markets Technology da Elsevier / Academic Press e consulta extensivamente na indústria de mercados financeiros.

O Sr. Van Vliet é também o autor de "Modeling Financial Markets" com Robert Hendry (2003, McGraw Hill) e "Building Automated Trading Systems" (2007, Academic Press. Além disso, ele publicou vários artigos nas áreas de finanças e tecnologia , e apresentou sua pesquisa em várias conferências acadêmicas e profissionais.

Afiliações e especialidades.

Professor Titular e Diretor Associado do Programa de Mestrado em Mercados Financeiros, Stuart School of Business, Instituto de Tecnologia de Illinois, EUA.

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Isenção de imposto.

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Top 5 benefícios para a construção de um sistema de negociação automatizado.

À medida que os comerciantes desenvolvem suas habilidades e buscam capitalizar mais e mais estratégias, ele se torna demais para que qualquer comerciante possa lidar sozinho. É aí que os sistemas de negociação automatizados (ATS) entraram em jogo nos últimos anos, o que ajudou os comerciantes a cobrir mais terreno, seguindo um conjunto rígido de regras.

Esses sistemas foram utilizados principalmente por grandes empresas institucionais e hedge funds, mas com o avanço e a disponibilidade em tecnologia tornou-se prontamente disponível para o comerciante varejista experiente.

Um olhar interno em sistemas de negociação automatizada.

Um sistema de negociação automatizado é um algoritmo projetado para seguir regras específicas estabelecidas pelo comerciante que o desenvolveu. Também conhecido como trading algorítmico ou sistemas mecânicos de negociação, o software pode ser programado por um comerciante para ser totalmente automatizado e, na verdade, executar negociações com base na estratégia (chamada de caixa preta) ou encontrar as idéias comerciais e, em seguida, notificar o comerciante que então coloque os negócios (chamado caixa cinzenta).

Para garantir que o ATS funcione sem problemas, ele deve ser vinculado a um corretor que ofereça suporte a este tipo de negociação, como TradeStation ou NinjaTrader, para nomear um casal. Os sistemas de negociação automatizados são desenvolvidos usando linguagens de programação como C ++, C # e Javascript. Você pode encontrar sistemas de negociação desenvolvidos usando linguagens proprietárias da plataforma, por exemplo, EasyLanguage usado no desenvolvimento de TradeStation e NinjaScript usados ​​no desenvolvimento da plataforma NinjaTrader.

De qualquer forma, se você está olhando para entrar na construção de um ATS, então você precisará de uma boa compreensão na programação ou terá a capacidade de contratar um programador para construí-lo para você.

Prós de Sistemas de Negociação Automatizada.

Há uma infinidade de boas razões para entrar em negociação automatizada, mas reduzimos a lista até os cinco principais benefícios abaixo.

Cubra mais com menos tempo.

Os comerciantes ativos são conhecidos por gastar horas em monitorar posições e movimentos do mercado. Durante esse período, os comerciantes usam seus conhecimentos e habilidades para implementar suas estratégias, que podem ser muito demoradas e as limitarão a apenas poderem assistir tantas estratégias. Com um ATS, você pode criar tantas estratégias quanto quiser e fará o trabalho para você. Você precisará monitorar o algoritmo para se certificar de que eles estão se comportando como previsto.

Capacidade de Backtest.

Com um ATS, você terá a capacidade de acompanhar suas estratégias durante um longo período de tempo, o que lhe dará uma inestimável visão sobre se a sua estratégia já foi bem sucedida no passado. Se não tiver, então, você sabe que precisa resolver as torções.

Esta informação é fundamental para o sucesso do seu sistema, mas é importante para encaminhar o teste da estratégia, bem como para confirmar que ainda está ganhando dinheiro e ainda tem vantagem. Você pode fazer isso aplicando sua estratégia a uma conta de simulador onde você não arrisca dinheiro real.

Remoção de Emoções.

Se você fez qualquer negociação, você sabe que muito do que você faz como comerciante envolve emoções como o medo, a ganância e o arrependimento. Todas essas emoções podem pesar em sua tomada de decisão e, em última análise, podem prejudicar seus resultados. Com um sistema de negociação automatizado, você está removendo essas emoções e, em vez disso, confia em um conjunto rígido de regras para executar sua estratégia.

Negociando consistentemente.

É importante saber que a negociação é um empreendimento arriscado e, como resultado, as perdas devem ser esperadas. Não há um plano de negociação que lhe garanta 100% de vitórias a cada dia, mas se você sabe que você tem um sistema comercial comprovado e provado, então você sabe que você vai sair adiante depois de passar por queda e é aí que os sistemas de negociação automatizados realmente brilham.

Trading realmente joga com suas emoções, então, quando você está em uma queda, você tende a mudar e ajustar sua estratégia, o que costuma tornar as coisas ainda pior. Com um ATS, isso tira toda a emoção da sua negociação e, em vez disso, se concentra em executar consistentemente sua estratégia conforme planejado, independentemente de ganhar ou perder negócios.

Diversificação comercial.

O uso de sistemas de negociação automatizados significa acesso a múltiplas contas e estratégias em um único momento. Isso seria impossível para uma única negociação para gerenciar e é por isso que as grandes empresas utilizam sistemas de negociação porque podem fazer tanto ao mesmo tempo. Isso também ajuda um comerciante a espalhar o risco sobre vários instrumentos e mercados financeiros enquanto você se sente e simplesmente se certifica de que a internet não está cortada no meio dela!

Olhando para as vantagens da negociação automatizada.

Os sistemas de negociação automatizados têm uma grande vantagem, mas eles têm suas limitações.

Perda de dados.

Vamos encarar. Software e computadores são feitos pelo homem e, como resultado, são propensos a danos. A maioria dos sistemas de negociação automatizados são projetados para serem aplicativos independentes, mesmo que eles se liguem aos mercados internacionais.

Caso o computador falhe, os dados serão perdidos porque a maioria dos sistemas de negociação automatizados não são hospedados na nuvem nem salvam dados na nuvem. Isso é o mesmo se a conexão com a internet fosse interrompida. As ordens comerciais não serão concluídas resultando em perdas. Então, se você construir um sistema de negociação, certifique-se de apoiá-lo em um disco rígido externo!

Monitoramento do ATS.

Embora os sistemas de negociação automatizados executem ordens automaticamente fornecendo tempo para você completar outras tarefas, o monitoramento do sistema é imprescindível. Isso permite que os comerciantes identifiquem quaisquer problemas como conectividade com a internet, falhas mecânicas ou ordens faltantes entre outros. Você tem que se certificar de que seu sistema está se comportando como projetado, caso contrário você está derrotando a finalidade de ter um sistema de negociação no lugar.

Pensamentos finais.

Como um comerciante ou investidor ativo, é importante entender que construir um sistema de negociação automatizado é outra maneira de atacar os mercados, mas você tem que abordá-lo com cuidado e realmente entender o que você está recebendo. Os sistemas de negociação podem ser uma grande vantagem, mas, se for usado de forma incorreta, você poderia ver sua conta ser eliminada.

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Ou seja, até encontrar Warrior Trading. Em particular, Ross tem sido realmente inspirador enquanto eu estou no meu caminho para me tornar um comerciante de dia inteiro.

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Agora eu sei como o comércio do dia e a parte do susto sobre isso desapareceu, quero dizer, eu os escutei e paguei seu comércio de papel e agora eu me sinto confiante no que estou fazendo com ações.

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Neste artigo, mostraremos como montar um sistema simples usando essas ferramentas da Tradestation.

Adicionando elementos de estratégia de negociação automatizada.

Esta imagem mostra como adicionar os elementos da estratégia a um gráfico. Neste caso, estamos usando um gráfico diário do estoque da Apple Computer (AAPL) para nossos testes.

Adicionando elementos de estratégia de negociação automatizada.

Para iniciar o processo, insira uma estratégia como destacada em A acima. Isso abre a janela Inserir Estratégias, mostrada em B. Cada linha nesta janela representa um elemento de estratégia diferente, seja uma estratégia de entrada ou uma estratégia de saída, tanto para longos quanto para shorts.

As colunas indicam o tipo de elemento de estratégia: comprar para uma entrada longa, vender para uma saída longa, curto para uma entrada curta e cobrir para uma saída curta. Você pode classificar essas colunas para ajudar na sua pesquisa.

Começaremos adicionando o _Stops & amp; Estratégia de metas para o nosso gráfico. Esta estratégia envolve ordens de venda e cobertura para sair das negociações. Destaque C mostra as entradas para esta estratégia. Se a primeira entrada for definida como 1, todas as inscrições subseqüentes se aplicam a uma única ação ou contrato, e no padrão, ele informa a TradeStation para sair das negociações quando US $ 5 por ação em lucro ou US $ 1 por ação em perda é atingido.

Observe que este elemento de estratégia é muito flexível, pois também permite que você use paradas de equilíbrio e simples.

Decida os critérios de entrada comercial para o seu sistema de comércio.

Tendo selecionado a estratégia de saída básica, nos concentramos nas entradas. Existem várias opções aqui também:

Entradas de fuga Entradas de desvanecimento (principalmente com base no oscilador) Volatilidade do volume.

Você pode aprender mais sobre cada um, pressionando o botão Definição na janela Inserir Estratégias, que abrirá a descrição da Ajuda da TradeStation sobre a forma como a estratégia funciona eo que representam todas as entradas.

Critérios de entrada comercial para o seu sistema de negociação.

Aqui selecionamos as estratégias de mudança de entrada cruzada. Note que selecionamos duas estratégias separadas aqui, uma para entrar longs (buy) e uma para entrar em shorts (vender).

Você não precisa usar o mesmo tipo de estratégia tanto para longas como para curtas, você pode combinar o Moving Cross LE (entrada longa) com um Moving 2Line Cross SE (entrada curta), por exemplo. Mas manteremos isso simples escolhendo o mesmo método de entrada comercial para longos e shorts.

Destacada em C, você vê a janela Format Strategies que agora contém nossa estratégia única para sair de negociações longas e curtas e uma estratégia cada uma para entrar longos e shorts.

Agora você pode visualizar o Relatório de desempenho da estratégia no menu Exibir e ver como sua estratégia executa. As chances são de que não será perfeito porque nem todas as estratégias funcionam da mesma maneira em todos os instrumentos e prazos. Alguns ajustes serão necessários.

Felizmente, a TradeStation nos oferece ferramentas poderosas para fazer isso. Ele nos permite essencialmente otimizar cada entrada em cada elemento estratégico.

Usando Tradestation para otimizar sua estratégia de negociação.

Este gráfico facilita a visualização de como é fácil otimizar uma estratégia.

Usando Tradestation para otimizar sua estratégia de negociação.

Abrimos a janela Format Strategies e selecionamos os _Stops & amp; Estratégia de metas. Pressione Formato para acessar as entradas da estratégia. Neste exemplo, destacamos a entrada ProfitTargetAmt e pressione Otimizar. Isso abre a janela Otimizar para essa entrada. Basta dar um valor Iniciar e Parar e um incremento, e a TradeStation calculará a rentabilidade do sistema para cada etapa.

Neste caso, testaremos metas de metas de lucro de US $ 10, US $ 20, US $ 30, etc. até $ 200. Você pode repetir este processo para cada entrada em cada estratégia, mas apenas tenha cuidado para não otimizar otimizado. É melhor manter os valores de indicadores padrão tanto quanto possível, embora eu recomendo otimizar o lucro e a perda de quantidade de perda para cada símbolo e período de tempo testado, pois sua faixa de movimento normal pode variar muito.

Crunch Os Números Para Sua Estratégia de Negociação.

Uma vez que a TradeStation conclua sua otimização, você pode analisar os resultados no Relatório de Otimização, que você acessa no menu Exibir. No nosso exemplo, você pode ver que todos os montantes de lucro testados forneceram resultados de negociação globais positivos, o que indica que o sistema é bastante robusto no gráfico AAPL diário.

Crunch Os Números Para Sua Estratégia de Negociação.

Você sempre deve ter cuidado se o melhor resultado for um grande número verde cercado por valores verdes muito menores ou até resultados vermelhos. Este é um sinal claro de ajuste de curva ou sobre otimização.

Felizmente, esse não é o caso aqui.

No nosso exemplo, apenas otimizamos o valor do lucro e o montante da parada de perdas. Nós não otimizamos nenhuma das entradas das estratégias de entrada. Os resultados acabaram por ser bastante fortes, como você pode ver no gráfico acima.

O Relatório de Desempenho da Estratégia também é acessado através do menu Exibir e mostramos duas páginas do relatório, o Resumo do Desempenho e a Linha da Curva de Equidade. Os valores do relatório são baseados na negociação de 100 ações da AAPL ao longo de um período de dois anos.

O lucro total é de mais de US $ 42.000, sem contar com derrapagens e comissões e, embora a porcentagem de vitória seja de apenas 44%, o tamanho dos vencedores é mais do dobro do tamanho dos perdedores, o que nos dá um lucro líquido médio por comércio de quase US $ 600 por 100 ações negociadas, mais do que suficientes para cobrir comissões e derrapagens normais.

Se você aplicar o mesmo sistema a um instrumento diferente, os resultados podem ser muito diferentes, por isso certifique-se, pelo menos, de reativar a otimização para o lucro e parar os montantes de perdas.

Seja independente e projete sua própria estratégia de negociação automatizada.

Esta abordagem, obviamente, não é perfeita.

Embora funcione bem nos gráficos diários, sua aplicação para gráficos intradiários é dificultada pelo fato de que não podemos definir um horário de início e hora para o dia de negociação, de modo que os negócios são feitos 24 horas por dia. Essa abordagem também não permite qualquer poder de sair das regras, como interromper a negociação se a primeira troca do dia for um vencedor ou se reservamos um total de US $ 100 ou mais para a sessão.

Também é impossível aplicar filtros, por exemplo, apenas entrando em negociações longas se o EMA de 50 períodos estiver acima do período de 200 EMA.

A abordagem, no entanto, nos dá um excelente ponto de partida para testar diferentes estratégias que podemos melhorar depois através de programação adicional.

Se você usa o TradeStation, tente construir seu próprio sistema com essas ferramentas. Há uma grande variedade de estratégias de entrada e saída, experimente com elas e experimente suas próprias combinações criativas. Seu ingresso para independência de renda comercial está esperando para ser descoberto.

Como codificar seu próprio robô Algo Trading.

Já quis tornar-se um comerciante algorítmico com a capacidade de codificar seu próprio robô comercial? E ainda, você está frustrado com a quantidade de informações desorganizadas, enganosas e falsas promessas de prosperidade durante a noite? Bem, Lucas Liew, criador do curso de negociação algorítmica on-line AlgoTrading101, pode ter a solução para você. Tendo excelentes revisões e recebendo mais de 8.000 estudantes desde o primeiro lançamento em outubro de 2018, o curso de Liew - destinado a apresentar os fundamentos da negociação algorítmica de forma organizada - está sendo bastante popular. Ele é inflexível sobre o fato de que a negociação algorítmica é "não um esquema rápido e rápido". Com base em idéias de Liew e seu curso, delineadas abaixo estão os fundamentos do que é preciso para projetar, construir e manter seu próprio robô de negociação algorítmica .

O que é um Robô de Negociação Algorítmico.

No nível mais básico, um robô de negociação algorítmica é um código de computador que tem a capacidade de gerar e executar sinais de compra e venda nos mercados financeiros. Os principais componentes desse robô incluem regras de entrada que indicam quando comprar ou vender, regras de saída indicando quando fechar a posição atual e regras de dimensionamento de posição que definem as quantidades para comprar ou vender. (Para mais, veja: Noções básicas de negociação algorítmica: conceitos e exemplos.)

As principais ferramentas.

Obviamente, você vai precisar de um computador e uma conexão com a Internet. Depois disso, será necessário um sistema operacional Windows ou Mac para executar o MetaTrader 4 (MT4), uma plataforma de negociação eletrônica que usa o MetaQuotes Language 4 (MQL4) para codificar as estratégias de negociação. Embora o MT4 não seja o único software que se possa usar para construir um robô, ele possui uma série de benefícios significativos.

Enquanto a principal classe de ativos da MT4 é câmbio (FX), a plataforma pode ser usada para negociar ações, índices de ações, commodities e Bitcoins usando CFDs. Outros benefícios de usar o MT4 em oposição a outras plataformas incluem ser fácil de aprender, tem inúmeras fontes de dados FX disponíveis e é grátis. Infelizmente, o MT4 não permite a negociação direta em mercados de ações e futuros e a realização de análises estatísticas pode ser onerosa; no entanto, o MS Excel pode ser usado como uma ferramenta estatística suplementar.

Estratégias de negociação algorítmica.

É importante começar por refletir sobre alguns traços essenciais que toda estratégia de negociação algorítmica deve ter. A estratégia deve ser prudente no mercado em que é fundamentalmente sólida do ponto de vista do mercado e econômico. Além disso, o modelo matemático utilizado no desenvolvimento da estratégia deve basear-se em métodos estatísticos sólidos.

Em seguida, é crucial determinar quais informações o seu robô pretende capturar. Para ter uma estratégia automatizada, seu robô precisa ser capaz de capturar ineficiências de mercado identificáveis ​​e persistentes. As estratégias de negociação algorítmica seguem um conjunto rígido de regras que aproveitam o comportamento do mercado e, portanto, a ocorrência de uma ineficiência única do mercado não é suficiente para construir uma estratégia. Além disso, se a causa da ineficiência do mercado não for identificável, não haverá maneira de saber se o sucesso ou o fracasso da estratégia foi devido ao acaso ou não.

Com o acima em mente, existem vários tipos de estratégia para informar o design do seu robô de negociação algorítmica. Estes incluem estratégias que aproveitam (i) notícias macroeconômicas (por exemplo, mudanças na folha de pagamento ou na taxa de juros não agrícolas); (ii) análise fundamental (por exemplo, usando dados de receita ou notas de versão de resultados); (iii) análise estatística (por exemplo, correlação ou co-integração); (iv) análise técnica (por exemplo, médias móveis); (v) a microestrutura do mercado (por exemplo, infração de arbitragem ou comercial); ou (vi) qualquer combinação do acima. (Para leitura relacionada, veja: O que é a eficiência do mercado?)

Projetando e testando seu robô.

Existem essencialmente quatro etapas necessárias para construir e gerenciar um robô comercial:

Pesquisa preliminar: esta etapa se concentra no desenvolvimento de uma estratégia que se adapte às suas próprias características pessoais. Fatores como perfil de risco pessoal, compromisso de tempo e capital comercial são importantes para pensar quando desenvolver uma estratégia. Você pode então começar a identificar as persistentes ineficiências do mercado mencionadas acima. Tendo identificado uma ineficiência do mercado, você pode começar a codificar um robô comercial adequado às suas próprias características pessoais.

Backtesting: Esta etapa se concentra em validar seu robô comercial. Isso inclui verificar o código para se certificar de que está fazendo o que deseja e entender como ele se realiza em diferentes intervalos de tempo, aulas de ativos ou diferentes condições de mercado, especialmente em eventos tipo cisne preto, como a crise financeira global de 2008.

Otimização: Então, agora você codificou um robô que funciona e, nesta fase, você deseja maximizar seu desempenho ao mesmo tempo em que minimiza o viés de superposição. Para maximizar o desempenho, primeiro você precisa selecionar uma boa medida de desempenho que capture elementos de risco e recompensa, bem como consistência (por exemplo, taxa Sharpe). O desvio excessivo ocorre quando o robô está muito próximo com dados anteriores; Esse robô vai dar a ilusão de alto desempenho, mas como o futuro nunca se assemelha completamente ao passado, ele pode realmente falhar.

Execução ao vivo: agora você está pronto para começar a usar dinheiro real. No entanto, além de estar preparado para os altos e baixos emocionais que você pode experimentar, existem alguns problemas técnicos que precisam ser abordados. Essas questões incluem selecionar um intermediário apropriado e implementar mecanismos para gerenciar riscos de mercado e riscos operacionais, como potenciais hackers e tempo de inatividade tecnológico. Também é importante nesta etapa verificar se o desempenho do robô é semelhante ao experimentado na fase de teste. Finalmente, o monitoramento contínuo é necessário para garantir que a eficiência do mercado que o robô foi projetado ainda existe. (Para mais, consulte: Como os Algoritmos de Negociação foram Criados.)

The Bottom Line.

Considerando que Richard Dennis, o lendário comerciante de commodities, ensinou a um grupo de estudantes suas estratégias de negociação pessoal que, em seguida, ganhou mais de US $ 175 milhões em apenas cinco anos, é completamente possível que os comerciantes inexperientes sejam ensinados com um conjunto rigoroso de diretrizes e se tornem comerciantes bem-sucedidos. No entanto, este é um exemplo extraordinário e os iniciantes definitivamente devem se lembrar de ter expectativas modestas.

Para ser bem sucedido, é importante não apenas seguir um conjunto de diretrizes, mas também entender como essas diretrizes estão funcionando. Liew enfatiza que a parte mais importante da negociação algorítmica é "entender em que tipos de condições de mercado o seu robô funcionará e quando vai quebrar" e "entender quando intervir". O comércio algorítmico pode ser gratificante, mas a chave para o sucesso é compreensão. Qualquer curso ou professor que prometa altas recompensas com mínima compreensão deve ser um sinal de alerta importante.