Trading estratégias desenvolvimento

Passos simples para o desenvolvimento de uma estratégia de negociação Uma parte essencial de qualquer esforço sério é ter uma lógica clara e abrangente para a tarefa em questão. O comércio não deve ser diferente. Uma estratégia de negociação indica o que você deseja realizar e por quê. É o resultado de uma revisão pensativa de suas habilidades, habilidades, recursos e expectativas. A estratégia serve como uma bússola, ajudando você a desenvolver seu plano de negociação. Conforme observado, uma estratégia de negociação define o que e o porquê que está dirigindo sua negociação. Trade Plan, que é um caminho de comerciante separado. É a forma de negociar. Descreve as etapas que você irá tomar ao avaliar, executar e gerenciar seus negócios individuais. Sugerimos que você primeiro reveja o caminho da Estratégia de Negociação e pense em como se relaciona com você. Você tem uma estratégia Você pode articular por que você quer trocar ou por que você está negociando? O que é sucesso e como você saberá que você conseguiu? Com ​​uma estratégia de negociação sólida no local, veja como um plano de comércio disciplinado pode ajudá-lo a negociar. Maneiras que alcançarão sua estratégia de comércio. Ao simplesmente ter uma estratégia de negociação não garante o sucesso, desenvolver um pode torná-lo mais consciente de suas próprias motivações, permitindo que você gerencie melhor suas expectativas de negociação e abordagem para negócios individuais. Então, como você desenvolve uma estratégia de negociação? Não existe uma abordagem única, é tão individual como você. Acreditamos que todas as abordagens devem começar com uma revisão do que você deseja realizar, suas habilidades e habilidades existentes e outras considerações. O segundo passo é desenvolver metas claras, mensuráveis ​​e acionáveis. Desenvolva sua estratégia de negociação com um treinador de treinamento da Schwab e ganhe 500 comissões sem comissão. Saiba mais Considerações de Estratégia de Negociação Considere cuidadosamente o seguinte enquanto você pensa sobre o motivo pelo qual deseja negociar. Motivação: o que exatamente você quer realizar Pense sobre por que deseja trocar. Você quer assumir o maior controle de suas finanças Você está olhando para gerar renda para complementar as despesas de vida Você quer ajudar a financiar uma educação de crianças ou netos Definir com mais clareza o que você quer realizar pode ajudar a influenciar as decisões de negociação. Experiência: quais habilidades e talentos você traz para negociação Você é proprietário de uma pequena empresa que teve que gerenciar orçamentos mensais Talvez você venha de um plano de fundo analítico. Você gosta de reunir e avaliar informações e desenvolver um ponto de vista dele. Pense sobre seus pontos fortes E como eles podem ajudá-lo a atingir seus objetivos. Tolerância ao Risco: Você está com risco de aversão ou amor de risco Como sua orientação pode afetar a sua capacidade de atingir seus objetivos Qual o nível de risco que você está disposto a assumir para potencialmente ganhar seus resultados direcionados? Como pode assumir mais risco em outras partes de sua vida. Desafios: O que fica no seu caminho O tempo é freqüentemente citado como um motivo para não prosseguir os interesses, incluindo negociação. Outros motivos incluem falta de recursos, falta de conhecimento ou prioridades concorrentes. Passe algum tempo pensando sobre o que pode impedir que você construa e implemente sua estratégia. Você estará melhor equipado para enfrentar esses desafios se eles forem conhecidos. Construindo uma estratégia útil Uma vez que você pode articular por que deseja negociar e questões-chave que podem influenciar ou impactar sua abordagem na negociação, um bom próximo passo é construir uma estratégia. Anote-o para encorajar-se a pensar e a abranger todos os aspectos do seu processo de pensamento. Além disso, fornece uma base para quando você começa a avaliar as oportunidades comerciais e algo para comparar resultados reais contra. O exemplo abaixo é fornecido para ilustrar um objetivo relacionado ao comércio. Gere receita adicional ao mesmo tempo que procura o aumento do valor do preço das ações. Alcance isso criando uma pequena lista de ações (cinco no máximo) que pagam um dividendo anual mínimo de quatro por cento e são bons candidatos para a avaliação do capital no próximo ano. Coloque negociações em duas das ações identificadas antes do próximo anúncio de ganhos. Existem muitas abordagens que podem ser usadas para construir uma estratégia. A amostra acima usa a abordagem SMART. Escolha um que atenda melhor às suas necessidades. A abordagem SMART é uma ferramenta para desenvolver um objetivo mensurável. Estabelece um cronograma para atingir o objetivo e identifica especificamente a intenção. Importante, ele também pede que você considere o quão realista é alcançar o objetivo. S pecificmdash O objetivo é claro, preciso e bem definido: uma pequena lista de oportunidades. M easabilitymdash Deve haver uma maneira de confirmar que o objetivo foi realizado. Neste caso, você terá um resultado (a lista) cujo conteúdo pode ser comparado com os critérios que você configurou. Um ponto decisivo. O objetivo é algo sobre o qual você pode agir. Fazer negócios, com base em seus objetivos, são ações apropriadas. O objetivo é realista para você. Ele se encaixa como comerciante e o que você deseja alcançar com a negociação. No nosso exemplo, uma série de negociações são identificadas. Este número deve ser baseado em seu capital e objetivos comerciais. Time-boundmdash O objetivo será realizado ou completado em um prazo específico. Escolha um cronograma que permita alcançar seu objetivo. No nosso exemplo, uma data anterior a um anúncio de ganhos próximo faz sentido se seu objetivo é gerar renda. Os objetivos de crescimento e renda de ativos são metas comuns para os comerciantes. Você pode ter mais de uma meta comercial. Se você cair neste campo, você pode querer considerar os objetivos financeiros de longo prazo primeiro e depois usá-los para validar outros objetivos, pois devem ser alinhados. Trabalhe sua estratégia Ao definir uma estratégia em pedra, você não só terá uma ferramenta que irá ajudá-lo a identificar negócios potencialmente apropriados, você terá algo que você pode usar para avaliar suas ações. Após análise, você pode determinar que sua estratégia precisa ser modificada. Você pode determinar que sua estratégia ainda é válida, mas as ações que você está tomando para cumprir não estão apresentando resultados. Em ambos os casos, você está aprendendo com base na experiência e depois aplicando essa aprendizagem para ações futuras. Conclusão O comércio está cheio de desafios e decisões e você nunca deixará de aprender. Recordar por que você começou, em primeiro lugar, continua sendo importante. Algumas pessoas perdem de vista por que começaram a operar ou o que esperavam alcançar. Ao construir uma estratégia de negociação pensativa, você instilará disciplina comercial e terá uma ferramenta para avaliar seu comportamento. Desenvolvimento de Estratégias de Negociação de Alto Desempenho com Programação Genética Um dos aspectos frustrantes da pesquisa e desenvolvimento de sistemas de negociação é que nunca há tempo suficiente para investigar Todas as idéias comerciais interessantes que alguém gostaria de explorar. No início da década de 1970, quando um sistema de cruzamento médio móvel era considerado estado da arte, era relativamente fácil desenvolver estratégias lucrativas usando indicadores técnicos simples. Na verdade, a pesquisa mostrou que a rentabilidade das regras de negociação simples persistiu em mercados cambiais e outros mercados por um período de décadas. Mas, coincidente com o advento do PC no final da década de 1980, tais estratégias simples começaram a falhar. A ampla disponibilidade de dados, ferramentas analíticas e poder de computação contribuiu, sem dúvida, para o aumento da eficiência dos mercados financeiros e complicou a busca de idéias comerciais lucrativas. Estamos agora em uma etapa em que é possível levar uma equipe de 5-6 pesquisadoresdevelopers, usando técnicas avançadas de pesquisa e tecnologias de computação, desde 12-18 meses e centenas de milhares de dólares, para desenvolver uma estratégia de protótipo. E não há garantia de que o resultado final produza os retornos de investimento necessários. O alongamento dos prazos de entrega e o aumento do custo e do risco da pesquisa estratégica obrigaram as empresas comerciais a explorar possibilidades de aceleração do processo RampD. Uma dessas abordagens é a Programação Genética. Experiências iniciais com programação genética Em primeiro lugar, abordei a abordagem de estratégia de investimento do GP no final da década de 1990, quando comecei a trabalhar com Haftan Eckholdt, então chefe de neurociência na Yeshiva University, em Nova York. Haftan propôs a criação de estratégias comerciais aplicando o tipo de técnicas amplamente utilizadas para analisar conjuntos de dados volumosos e altamente complexos na pesquisa genética. Fiquei extremamente céptico com a idéia e passei os próximos 18 meses, chutando muito os pneus, em nome de um investidor interessado. Embora os resultados de Haftans pareciam promissores, eu estava bastante certo de que eles eram o produto de chance aleatória e decidiu elaborar testes que demonstrariam isso. Um dos desafios que desenvolvi foi criar conjuntos de dados em que séries de estoque reais e sintéticas foram misturadas e administradas ao sistema avaliado. Para o olho humano (ou planilha de analistas), as séries sintéticas eram indistinguíveis do real. Mas, de fato, eu tinha plantado alguns padrões dentro dos processos das ações sintéticas que os faziam funcionar de forma diferente de suas contrapartes da vida real. Alguns dos padrões que criei foram bastante simples, como a introdução de um componente de deriva. Mas outros padrões foram mais matizados, por exemplo, usando um gerador de movimento Brownian fractal para induzir memória longa no processo de volatilidade do estoque. Foi quando eu vi o sistema detectar e explorar os padrões enterrados profundamente dentro da série sintética para criar estratégias sensíveis e rentáveis ​​que eu comecei a prestar atenção. Pouco tempo depois, Haftan e eu unimos forças para criar o que se tornou o Proteom Fund. Que o Proteom conseguiu ser um testemunho não só da habilidade de Haftans como pesquisador, mas também de suas habilidades como programador e técnico. O processamento de tão grandes volumes de dados foi um tremendo desafio naquele momento e exigiu um cluster de 50 cpus em rede e mantido com uma quantidade razoável de patch cable e cola. Nós abrigamos o cluster em um armazém infestado de ratos no Brooklyn que tinha uma visão muito agradável de Manhattan, mas não ac. O calor tirado do cluster foi imenso, e quando combinado com música de rap muito alta explodiu pelas paredes pelos estúdios de música vizinhos, o efeito foi debilitante. Como você pode imaginar, reuniões com investidores foram uma experiência altamente imprevisível. Felizmente, o intelecto de Haftans foi acompanhado por suas imensas reservas de força e paciência e fomos capazes de atrair investimentos de vários investidores institucionais líderes. A abordagem de programação genética para construção de modelos comerciais A programação genética é uma metodologia algorítmica baseada em evolução que pode ser usada de maneira muito geral para identificar padrões ou regras dentro das estruturas de dados. O sistema GP é fornecido com um conjunto de instruções (normalmente, operadores simples como adição e subtração), algumas observações de dados e uma função de fitness para avaliar o quão bem o sistema é capaz de combinar as funções e os dados para atingir um objetivo específico. No contexto da estratégia de negociação, as observações de dados podem incluir não só os dados de preços, mas também a volatilidade dos preços, as médias móveis e uma variedade de outros indicadores técnicos. A função de fitness poderia ser algo tão simples como o lucro líquido, mas poderia representar medidas alternativas de rentabilidade ou risco, com fatores como PL por comércio, taxa de ganhos ou redução máxima. A fim de reduzir o perigo de sobreposição, é costume limitar os tipos de funções que o sistema pode usar para operadores simples (, - ,,), expoentes e funções trigonométricas. O comprimento do programa também pode ser restringido em termos das linhas máximas permitidas de código. Podemos representar o que está acontecendo usando um gráfico de árvore: neste exemplo, o sistema de GP está combinando vários operadores simples com as funções de Sin e Cos trig para criar um sinal que inclua uma expressão em duas variáveis, X e Y, o que pode ser, para Exemplo, preços das ações, médias móveis ou indicadores técnicos de impulso ou reversão média. O aspecto evolutivo do processo de GP deriva da idéia de que um sinal ou modelo existente pode ser mutado substituindo nós em um ramo de uma árvore, ou mesmo um ramo inteiro por outro. O desempenho do sistema é reavaliado usando a função de fitness e as mutações mais rentáveis ​​são mantidas para geração posterior. Os modelos resultantes são muitas vezes altamente não-lineares e podem ser de forma muito geral. Uma Estratégia de Daytrading do GP Os últimos quinze anos viram avanços tremendo no campo da programação genética, em termos de teoria e prática. Usando uma única CPU hiper-threaded, agora é possível que um sistema de GP gere sinais a uma taxa muito mais rápida do que era possível no cluster Proteoms de 50 CPUs em rede. Um pesquisador pode desenvolver e avaliar dezenas de milhões de possíveis algoritmos de negociação com o espaço de algumas horas. Implementar uma estratégia cuidadosamente pesquisada e testada agora é viável em questão de semanas. Não há dúvida de que os GPs possam produzir reduções dramáticas nos prazos e custos da RampD. Mas funciona. Para resolver essa questão, resumi abaixo os resultados de desempenho de um sistema daytrading desenvolvido por GP que comercializa nove mercados de futuros diferentes: petróleo bruto (CL), euro (CE), E-Mini (ES), ouro (GC ), Óleo de aquecimento (HO), café (KC), gás natural (NG), notas de dez anos e taxas (EUA). O sistema comercializa um único contrato em cada mercado individualmente, indo longo e curto várias vezes ao dia. Somente o período mais líquido em cada mercado é negociado, o que normalmente coincide com a sessão aberta, com as posições abertas que estão sendo encerradas no final da sessão usando ordens de mercado. Com exceção dos mercados NG e HO, que são inseridos usando ordens stop, todos os mercados são inseridos e expirados usando ordens limitadas padrão, a preços determinados pelo sistema. O sistema foi construído usando dados de barra de 15 minutos de janeiro de 2006 para Dezembro de 2011 e testado fora de amostra de dados de janeiro de 2012 a maio de 2014. O período de dados em amostra foi escolhido para cobrir períodos de estresse extremo do mercado, bem como condições de mercado menos voláteis. Foi escolhido um longo período fora da amostra, quase metade do intervalo do período na amostra, para avaliar a robustez do sistema. O teste fora da amostra foi duplo-cego, o que significa que os dados não foram utilizados na construção dos modelos, nem o desempenho fora da amostra avaliado pelo sistema antes de qualquer modelo ser selecionado. Os resultados de desempenho são líquidos de comissões de negociação de 6 por rodada e, no caso de HO e NG, deslizamento adicional de 2 carrapatos por rodada turno. (Clique na tabela para uma visão de definição mais alta) A característica mais marcante da estratégia é a alta taxa de retornos ajustados ao risco. Conforme medido pela razão de Sharpe, que excede 5 em ambos os períodos na amostra e fora da amostra. Esta consistência é um reflexo do fato de que, enquanto os retornos líquidos caíram de uma média anual de mais de 29 na amostra para cerca de 20 no período de 2012, também a volatilidade da estratégia diminui de 5,35 para 3,86 nos períodos respectivos. A redução do risco no período fora da amostra também se reflete em níveis mais baixos de Valor em risco e Drawdown. Um declínio na média PL por comércio de 25 para 16 em compensação em algum grau por um ligeiro aumento na taxa de negociação, de 42 para 44 negócios por dia, em média, enquanto a taxa diária de vitoria e os negócios lucrativos em percentagem permanecem consistentes ao redor 65 e 56, respectivamente. No geral, o sistema parece não só ser altamente lucrativo, mas também extremamente robusto. Isso é impressionante, uma vez que os modelos não foram atualizados com dados após 2011, permanecendo estático durante um período de quase metade, desde que o período de dados usado em sua construção. É razoável esperar que o desempenho fora da amostra possa ser melhorado ao permitir que os modelos sejam atualizados com dados mais recentes. Benefícios e Riscos da Abordagem do GP para o Desenvolvimento do Sistema de Negociação Os benefícios potenciais da abordagem de GP para o desenvolvimento do sistema de negociação incluem velocidade de desenvolvimento, flexibilidade de design, generalidade de aplicação em mercados e testes rápidos e implantação. Qual a desvantagem A preocupação mais óbvia é o risco de excesso de ajuste. Ao permitir que o sistema desenvolva e teste milhões de modelos, há um risco distinto de que os sistemas resultantes possam estar muito condicionados sobre os dados na amostra e deixarão de manter o desempenho diante de novas condições de mercado. É por isso que, é claro, mantemos uma quantidade substancial de dados fora da amostra, a fim de avaliar a robustez do sistema comercial. Mesmo assim, dada a enorme quantidade de modelos avaliados, continua a existir um risco significativo de sobreposição. Outra desvantagem é que, devido à natureza do processo de modelagem, pode ser muito difícil de entender, ou explicar aos potenciais investidores, a hipótese de mercado subjacente a qualquer modelo específico. Nós testamos isso e isso funciona não é uma explicação particularmente esclarecedora para os investidores, que estão acostumados a apresentar um quadro teórico mais articulado ou uma tese de investimentos. Não ser capaz de explicar exatamente como um sistema gera dinheiro é preocupante o suficiente em bons momentos, mas em tempos ruins, durante uma redução prolongada, é provável que os investidores se agitem muito rapidamente, de fato, se nenhuma explicação for divulgada. Infelizmente, avaliar a questão de saber se um período de mau desempenho é temporário, ou o resultado de uma quebra no modelo, pode ser um processo complicado. Finalmente, em comparação com outras técnicas de modelagem, os modelos de GP sofrem de uma incapacidade de atualizar facilmente os parâmetros do modelo com base em novos dados à medida que se tornam disponíveis. Normalmente, como modelo GP será reconstruído a partir do zero, muitas vezes produzindo resultados muito diferentes a cada vez. Conclusão Apesar das muitas limitações da abordagem GP, as vantagens em termos de velocidade e custo de pesquisa e desenvolvimento de sinais e estratégias comerciais originais tornaram-se cada vez mais atraentes. Dado os vários êxitos bem documentados da abordagem do GP em campos tão diversos como a genética e a física, acho que uma posição adequada a levar em relação às aplicações na pesquisa de mercado financeiro seria um otimismo cauteloso. Gerenciamento de desenvolvimento de desenvolvimento 2016-11-25T16 : 05: 5400: 00 Nossos parceiros em desenvolvimento da estratégia comercial estão à sua disposição. Não se conforme com a estratégia de alguém que você conhece melhor o que, quando e como você deseja negociar. Como comerciantes nós mesmos, entendemos a necessidade de personalizar sua estratégia pessoal para tirar o melhor proveito de sua negociação. É por isso que fornecemos a opção de ter nossos desenvolvedores de estratégia juntos uma estratégia completamente exclusiva, projetada apenas para você. Você especifica exatamente o que você deseja que nossos desenvolvedores o implementem. Eles podem combinar as várias características práticas e efetivas fornecidas pelo AgenaTrader em uma estratégia perfeitamente adaptada para você. Não é necessário continuar usando apenas qualquer estratégia genérica antiga, permitindo que nossos desenvolvedores criem um projeto que o ajude a aproveitar ao máximo sua negociação. Aplicativo do parceiro Você está interessado em se juntar ao AgenaTrader SPACE e ajudar os usuários do AgenaTrader a construir, enviar e executar indicadores específicos e estratégias comerciais. Complete o formulário de inscrição para se tornar um membro e um dos nossos gerentes parceiros entrará em contato com você. A REGRA CFTC 4.41 RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS OU SIMULADOS TEM CERTAS LIMITAÇÕES. NÃO GOSTO DE UM REGISTO DE DESEMPENHO REAL, RESULTADOS SIMULADOS NÃO REPRESENTAM NEGÓCIO REAL. TAMBÉM, DESDE QUE OS NEGÓCIOS NÃO FORAM EXECUTOS, OS RESULTADOS PODERÃO TER COMPRIMIDO COMPARTILHADO PARA O IMPACTO, SE HAVER, DE CERTOS FATORES DE MERCADO, COMO FALTA DE LIQUIDEZ. PROGRAMAS DE NEGOCIAÇÃO SIMULADOS EM GERAL SÃO TAMBÉM SUJEITOS AO FATO QUE ESTÃO DESIGNADOS COM O BENEFÍCIO DE HINDSIGHT. NENHUMA REPRESENTAÇÃO ESTÁ FAZENDO QUE QUALQUER CONTA VOCE OU POSSIBILIDADE DE ALCANÇAR LUCROS OU PERDAS SIMILARES ÀOS MOSTRADOS. Nenhuma representação está sendo feita que qualquer conta será ou provavelmente conseguirá lucros ou perdas semelhantes às exibidas. Na verdade, há freqüentemente diferenças acentuadas entre resultados de desempenho hipotéticos e os resultados reais posteriormente alcançados por qualquer programa comercial específico. A negociação hipotética não envolve risco financeiro, e nenhum registro de negociação hipotético pode explicar completamente o impacto do risco financeiro na negociação real. Todas as informações neste site são apenas para fins educacionais e não se destinam a fornecer aconselhamento financeiro. Qualquer declaração sobre lucros ou receitas, expressa ou implícita, não representa uma garantia. Sua negociação real pode resultar em perdas, pois nenhum sistema de negociação é garantido. Você aceita responsabilidades completas por suas ações, negócios, lucros ou prejuízos e concorda em manter essas informações inofensivas de todas e quaisquer maneiras. 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