Strategie handlu mechanicznego

Strategie handlowe i modele handlu. Strategie i modele handlowe. Inne strategie handlowe. CCI Correction Strategia, która wykorzystuje tygodniowy indeks CCI, aby dyktować tendencję do inwestowania w transakcje i codzienny CCI w celu generowania sygnałów handlowych. CZAS TRWANIA VXR VIX opracowany przez Larry'ego Connorsa i Dave'a Landry'ego, jest to strategia, która wykorzystuje nadmierne odczyty w indeksie zmienności CBOE VIX w celu wygenerowania sygnałów kupna i sprzedaŜy dla SP 500. Strategie handlu giełdowego Różne strategie handlu opartego na lukach w cenie otwarcia. Ichimoku Cloud Strategia, która wykorzystuje chmurę Ichimoku do ustalenia tendencji handlowych, zidentyfikować korekty i krótkoterminowe punkty zwrotne sygnału. Moment Momentum Strategia, która wykorzystuje trzyetapowy proces identyfikacji trendu, poczekaj na poprawki w obrębie tej tendencji, a następnie zidentyfikuj odwroty, które sygnalizują koniec korekty. Narrow Range Day NR7 Opracował Tony Crabel, wąska strategia dnia tygodnia poszukuje skurczów w zakresie przewidywania przewidywanych rozszerzeń zakresów Zaawansowany kod skanowania, który ulepi tę strategię, dodając Aroon i CCI. Percent Powyżej 50-dniowego SMA Strategia, która wykorzystuje wskaźnik szerokości, procentowy powyżej 50-dniowej średniej ruchomej, aby określić dźwięk dla szerokiego rynku i zidentyfikować korekty. Pre-Holiday Effect Jak rynek dokonał wcześniej do najważniejszych amerykańskich świąt i sposobu, w jaki mogą wpływać na decyzje dotyczące handlu. RSI2 Przegląd Larry'ego Connorsa oznacza strategię rewersji z wykorzystaniem 2-letniej strategii RSI. Faber Sektorowej Rynkowej Strategii Obrotu W oparciu o badania Mebane Faber, ta strategia rotacji sektorów skupia sektory najwyższej jakości i raz w miesiącu. Miesięczny cykl MACD Opracowany przez firmę Sy Harding strategia ta łączy cykl niedźwiedzia z sześciomiesięcznym sygnałem MACD na czas. Tochastic Pop and Drop Opracowany przez Jake Bersteina i modyfikowany przez Davida Stecklera strategia ta wykorzystuje Średni indeks kierunkowy ADX i oscylator stochastyczny pozwalający zidentyfikować pop-upy i breakout. Skuteczność wyników za pomocą wskaźnika nachylenia w celu określenia ilościowego trendu długoterminowego i pomiaru względnej perf ormance do wykorzystania w strategii handlowej z dziewięcioma sektorami SPDRs. Swing Wykresy Co to jest Swing Trading i jak można go wykorzystać do zysków w określonych warunkach rynkowych. Rejestracja i alokacja aktywów W tym artykule przedstawiono schematy, jak zdefiniować długoterminowe odwrócenie tendencji jako proces poprzez wygładzenie danych o cenach za pomocą czterech różnych wykresów oscylatorów procentowych może również posłużyć się tą techniką w celu określenia siły trendu i określenia alokacji aktywów. Dlaczego mechaniczne systemy obrotu nie działają? Szkolenie się być w pełni systematycznym przedsiębiorcą jest trudne. zaprojektowany system obrotu polega na tym, że wyniki w czasie rzeczywistym pojawiają się w miarę, jak testy testowe prowadzą do oczekiwania. Wyzwaniem mechanicznego systemu handlu jest to samo. Musisz handlować dokładnie tak, jak system dyktuje, aby zduplikować wyniki testów. Dla niektórych, po każdym pojedynczym systemie dyktat jest niemożliwy Oto kilka wspólnych pułapek mechanicznych systemów handlu. Chodząc po nowych pomysłach Mechaniczne systemy handlowe ofte N ponieść stratę, ponieważ przedsiębiorca nie może oprzeć się wadliwym komponentom systemu ani wskaźników ani reguł Większość systemów obrotu nigdy nie jest naprawdę gotowa. Rozwijają się, gdy przedsiębiorca eksperymentuje z nowymi pomysłami. Problem z nowymi technikami polega na tym, że ludzie są niecierpliwi i starają się dopasować nowy pomysł do istniejący system bez wcześniejszego testowania, a czasami bez wcześniejszego sprawdzania wyników. Besttesting, aż pojawi się niebieski na twarzy Aby znaleźć idealny parametr dla wskaźnika na papierach wartościowych, możesz spędzić wiele godzin testów wstecznych Nie wykryjesz idealnych parametrów niż wahania zmienności rynku, a parametr nie jest już optymalny. Wiele testów wskaźników to tylko przędzenie kół. Dokładność pomiaru wskaźnika nie jest w 100% wiarygodna, a zaczęcie się zastanawiać, że wskaźniki nie rozwiązują problemu dokładności. Przed spędzeniem zillion godzin dodając lub ulepszając wskaźniki, pamiętaj, że Twoim celem nie jest posiadanie idealnego wskaźnika, jakim jest zarabianie pieniędzy. Nie k Teraz analiza techniczna zawiera reguły, które są ważne w kontekście własnej ramki czasowej, ale pracują o wiele mniej w innej perspektywie czasowej. Samodzielnie sabotaż Mimo, że mechaniczny system daje zaufanie do ewentualnego profilu zysków i strat przez jakiś czas ma wadę okazjonalnie niewłaściwą w pojedynczym handlu Czasem widać nieprawidłowe handel, które sprawia, że ​​chcesz nadpisać sygnał Aby zastąpić sygnały techniczne nazywa się dyskrecja Dyskrecja jest niewinnym brzmiącym słowem, ale w rzeczywistości jest to dynamit W celu korzystania ze środków dyskrecjonalnych należy porzucić ciężko zarobione, wysokie prawdopodobieństwo systematyczne sygnały handlowe na korzyść osobistego wyroku. Ponieważ nie możesz ocenić oceny, jedynym sposobem na ocenę uznaniowych korekt jest zachowanie dziennika i zapisz wszystkie zmiany, które chcesz robić Co jakiś czas, wróć i wykonaj uczciwą rachunkowość wyroku Dziennik handlowy ma wiele korzyści. Masz pomysły na dodatki t Twój system przezwyciężyć niedobór Dziennik staje się listą życzeń Wtedy, gdy peruzjując literaturę techniczną, możesz zobaczyć klejnot, gdy natrafisz na to rozwiązanie problemu na liście życzeń. Możesz zauważyć, że Twoje oko wykryło wzorce, które opierają się na wskaźnikach opartych na matematyce Jeśli miałeś wrażenie, że powinieneś przestać zajmować pozycję, ale wskaźniki nie zgadzają się, a po retrospekcji możesz zobaczyć wzór prawidłowy, możesz mieć ukryty talent do wzorców. odkryć osobiste cechy, o których nie wiesz o sobie i może lub nie lubisz. Częstym stwierdzeniem jest to, że widziałeś tendencję ciągłą, ponieważ chciałeś ją zobaczyć i świadomie zignorował ostrzeżenia o odwróceniu od innych wskaźników, które pojawiły się na wykresie Backtesting i systemie handlu na żywo realizacja Po milionie transakcji. Systematyczni handlowcy prawie zawsze używają testów zwrotnych w celu oceny wcześniejszych wyników algorytmu obrotu Jest to bardzo cenne narzędzie, ponieważ pozwala nam uzyskać n pomysł, w jaki sposób algorytm obrotu byłby realizowany w przeszłości bez konieczności handlu system przez długi czas Jednak cała przydatność testów wstecznych polega na tym, jak model symulacji osiąga przeszłość, a zatem jest otwarty na wiele pułapek, które powstają z kilku praktycznych problemów Z uwagi na powyższe bardzo ważne jest przeprowadzenie porównania zwrotnego na żywo w przypadku, gdy okres obrotu na żywo jest porównywany z testem wstecznym tego samego okresu, aby sprawdzić, czy wyniki niezależnie od tego, czy są pozytywne czy negatywne. Chciałbym porozmawiać o analizie konsystencji pod kontrolą na żywo, którą wykorzystałem przy użyciu danych z ponad miliona transakcji na żywo z ponad dwóch tysięcy systemów stworzonych przez Asirikuy. Istnieje kilka sposobów, w jaki test z oceną wyników może sprawić, że przeszłość wygląda lepiej niż to, były naprawdę takie, jak w prawdziwym obrocie handlowym są zwykle problemy z płynnością, terminami i spreadami, które są ogólnie trudne do uwzględnienia w punkcie b acktesting W handlu walutowym historyczne dane o płynności są bardzo trudne do zdobycia, a poślizg jest prawie niemożliwy do uwzględnienia ze względu na fakt, że historyczne prędkości połączenia i czasy odpowiedzi są nieznane Dane Tick mogą złagodzić obawy rozprzestrzeniania, ponieważ dane z kreską zawierają dane zapytania ofertowego, ale to jest specyficzny dla brokera i rzadko można uzyskać od jakiegokolwiek konkretnego pośrednika od kilku lat Jeśli symulacje są wykonywane bez względu na powyższe bez danych płynności, zakładając doskonałe egzekucje i przy stałym rozłożeniu, kluczowe znaczenie ma sprawdzenie, czy te założenia naprawdę doprowadzić do akceptowalnych dopasowań pomiędzy badaniem wstępnym a transakcjami na żywo Jeśli którykolwiek z tych założeń prowadzi do poważnych problemów, symulacje muszą być bardziej pesymistyczne, aby dostosować się do tych zwiększonych kosztów. Dzięki temu, że mamy setki użytkowników, którzy handlowują tysiącami strategii handlowych na własnym rachunku udało nam się zgromadzić bazę danych zawierającą miliony transakcji wraz z t dziedziczy rzeczywiste ceny wejścia i wyjścia, które możemy porównać z naszymi testami wstecznymi, aby sprawdzić, jak dobrze nasze symulacje są ostatnią przeszłością Przede wszystkim możemy sprawdzić, czy nasza logika analizy zwrotnej i transakcji na żywo jest rzeczywiście identyczna i po drugie, możemy sprawdzić, czy powyższe kwestie z poślizgiem i kosztami spreadu wpływają negatywnie na nasze transakcje Zbadaliśmy łącznie 76.813 sygnałów, które zostały zrealizowane na wielu kontach handlowych Dla każdego sygnału obliczamy średnie ceny wejścia i wyjścia z wykorzystaniem danych z wszystkich transakcji, które były biorąc pod uwagę ten sygnał i pozwala to oszacować, jak bardzo wjazd i wyjazd zostały odchylone w sposób korzystny lub niekorzystny. Średnio nasze całkowite odchylenie odchylenia od odchylenia odchylenia odchylenia odchylenia odchylenia, określenie preferencji z punktu widzenia kierunku handlu dla każdego przypadku wynosiło -1 37 pipsów, co oznacza, że ​​przeciętnie każdy handel wykonał 1 37 pipsów mniej korzystnie niż przewidywano w naszych symulacjach, można to sobie wyobrazić jako płacenie dodatku 1 37 pipsów w przeliczeniu na koszty spreadu Pierwszy obraz w tym poście przedstawia wyniki pary Zobaczmy, że dla 4 z 6 par mamy rzeczywiście korzystne odchylenia EUR 3 0, EURUSD 0, GBPUSD 2 05, USDJPY 1 17, co oznacza, że ​​rozproszenia, których używamy w naszych symulacjach, są prawdopodobnie dobrymi szacunkami dla tych symboli, a opóźnienia we wprowadzaniu w życie są albo korzystne, albo wystarczająco niskie, jako że nie mają znaczenia w znaczący sposób. Są jednak dwa przypadki z negatywnymi wynikami, to USDCHF -1 53, a drugi to GBPJPY -8 78 W pierwszym przypadku odchylenie nie jest bardzo wysokie, ale w drugim mamy wynik, który jest ogromnie negatywny, prawdopodobnie uwzględniający większość powodów, dla których nasza główna średnia na handel jest negatywny Powodem powyższego jest zarówno z powodu faktu, że GBPJPY jest o wiele bardziej niestabilny niż pozostałe pary i dlatego, że używamy rozproszenia 5 pipsów dla tego symbolu, który jest taki, jak pokazano powyżej, prawdopodobnie za niski Chociaż 5 pipsów i s powyżej przeciętnego rynku Oandy rozprzestrzeniania się dla tego symbolu, nie daje miejsca na dodatkowe straty spowodowane poślizgnięciem się i poszerzeniem. Drugi obraz przedstawia odchylenia, gdy są podzielone przez otwarte w różnych godzinach godziny. Oczywiste jest, że wszystkie godziny nie są takie same nawet za bardzo ujemne GBPJPY wydają się być kilka godzin, kiedy odchylenia są pozytywne Można również zobaczyć przypadki, w których odchylenia są bardzo pozytywne, na przykład transakcje GBPUSD otwarte w godzinach 8 jest to związane głównie z faktem, że transakcje otwarte w tym godzina napotyka pozytywne wiadomości jako całość przypadkowo i potencjalnie również napotyka pewne pozytywne wydarzenia na rynku, takie jak Brexit czy karta GBP flash pozytywnie Jest mało prawdopodobne, aby takie odchylenia utrzymały się w znacznym okresie czasu, jako że prawdopodobnie konsekwencje tych rzadkich zdarzeń, które okazały się faworyzować niektóre strategie bardziej niż inne niż zwykłe szczęście, spodziewałem się, że te odchylenia staną się niższe i niższe w funkcja czasu, co daje nam dużo gładszą krzywiznę po kilku latach handlu Z tego samego powodu musimy poświęcić więcej czasu i zebrać więcej danych, zanim rozważymy działania, które mogą dotyczyć bezpośrednio tych informacji, takich jak systemy wydobywcze, które działają w godzinach kiedy spodziewane są odchylenia od oczekiwań. Powyższe pokazuje, że nasza symulacja kosztów rozprzestrzeniania prawdopodobnie musi być znacznie większa dla GBPJPY i być może tylko umiarkowanie dla USDCHF To również pokazuje, że nasze wykonanie było dobre w całej większości symboli jako fakty i że wyższe symbole płynności wykazują niższe odchylenia niż symbole niższych wskaźników płynności, nie dziwne, ponieważ te wzrosty kosztów są związane głównie z opóźnieniami w realizacji i rozszerzaniem spreadów. W tym tygodniu zakodowaliśmy niektóre skrypty, aby przeprowadzić powyższą analizę co tydzień, abyśmy mogli zachowaj zaktualizowane karty, jak nasze systemy działają i czy nasze symulacje są zgodne z tymi egzekucjami Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o naszej społeczności io tym, jak możesz tworzyć własne algorytmiczne strategie handlowe, warto rozważyć dołączenie do witryny internetowej wypełnionej filmami edukacyjnymi, systemami handlowymi, rozwojem i solidnym, przejrzystym podejściem do zautomatyzowania.