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Estratégias de negociação não-linear Tenho sido muito tempo parcial para estratégias lineares devido à sua simplicidade e relativa imunidade a overfitting. Eles podem ser usados ​​com bastante facilidade para lucrar com a reversão média. No entanto, há um problema sério: eles são bastante frágeis. Vulneráveis ​​a riscos de cauda. À medida que passamos de estratégias de reversão de média para estratégias de momentum, introduzimos imediatamente uma não-linearidade (stop loss), mas simultaneamente removemos certos riscos de cauda (exceto quando os mercados estão fechados). Mas se quisermos desfrutar de anti-fragilidade e vamos introduzir não-linearidades de qualquer maneira, podemos muito bem ir full-monty, e considerar estratégias de opções. (Não é nenhuma surpresa que Taleb era um operador de opções.) É fácil ver que as estratégias de opções são não-lineares, uma vez que as curvas de retorno de opções (valor de uma opção em função do preço das ações subjacentes) são claramente não-lineares. Eu, pessoalmente, tenho resistido a negociação deles, porque todos parecem tão complicado, e eu abominar as complexidades. Mas, recentemente, um leitor me recomendou um pequeno livro: Jeff Augens Day Trading Options onde a equação de Black-Scholes (e, de fato, qualquer equação) está misericordiosamente ausente de todo o tratado. Ao mesmo tempo, é impregnado de idéias qualitativas. Entre os bits suculentos: 1) Podemos encontrar distorções na superfície de volatilidade implícita 2D (volatilidade implícita como eixo z, meses de vencimento como x e preços de exercício como y) o que pode significar reverter a suavidade, apresentando oportunidades de arbitragem. Essas distorções estão presentes tanto para opções de estoque quanto de índice de ações. 2) As opções são underpriced intraday e overpriced durante a noite: daqui é frequentemente uma idéia boa comprá-los no mercado aberto e vendê-los no fim do mercado (exceto em alguns dias especiais veja 4 abaixo.). Na verdade, há certos dias da semana em que esta distorção é a mais drástica e, portanto, favorável a esta estratégia. 3) Certos instrumentos de caixa têm kurtosis invulgarmente alto, mas seus preços de opção correspondentes consistentemente underprice tais riscos de cauda. Assim, estruturas como estrangulamentos ou backspreads podem muitas vezes ser rentáveis ​​sem incorrer qualquer risco de cauda esquerda. 4) Se houver um fim de semana longo antes do dia de validade (por exemplo, o fim de semana da Páscoa), o decréscimo temporal do valor das opções ao longo de 3 dias é comprimido em declínio intradia no último dia de negociação antes do fim de semana. Agora, como comerciantes quantitativos, não temos necessidade de aceitar sua palavra sobre qualquer uma dessas afirmações. Assim, em diante para backtesting (Para aqueles que podem ser stymied pela falta de preços acessíveis histórico intraday opções de dados, eu recomendo Nanex. net.) Ainda existem 2 slots disponíveis no meu online Mean Reversion Strategies workshop em maio. O workshop será realizado ao vivo através do Adobe Connect, e será limitado a um total de 4 participantes. Parte do workshop vai se concentrar em como evitar se machucar quando um par ou um portfólio de instrumentos parar de cointegrating. Um post maravilhoso, como de costume. Eu sempre evitava as opções pela mesma razão, a complexidade, mas acho que há mais oportunidades em lugares que não são tão lotados como instrumentos mais simples. Ainda ontem, eu li um artigo no blog de Jonathan Kinlay sobre como ele é capaz de prever o movimento diário da volatilidade do SampP com mais de 60 probabilidades de sinal corretas usando um GARCH simples como framework. Mostre-me alguém que pode prever o underlier que bem. Acho que as opções são realmente muito simples, a diferença é que há mais estratégias quotout do boxquot do que outros comerciáveis. Determinar a probabilidade de ganhar / perder é muito simples, embora possa ser difícil decidir datas de expiração (muito cedo e o preço pode não se mover o suficiente). Algumas jogadas são basicamente apostas sucker. Pequena chance de ganhar muito dinheiro enquanto outras peças mal conseguem você breakeven. Tenho tido o melhor sucesso com estratégia direcional - olhando para a volatilidade e se o preço das ações excedeu em rally ou fade. É preciso muita prática, porque o maior problema é o timing. Eu acho que Black-Scholes está desatualizado, e embora seja popular há modelos de preços muito mais precisos que melhor conta para os riscos de cauda. Eu uso o modelo de preços trinômico, mas existem arquivos Excel e Matlab para outros modelos também (eu ouvi dizer que a malha adaptativa é boa). Global-derivados tem um monte. Além de cronometrar minha maior queixa é comissões. Em geral, as taxas são mais altas do que qualquer outro título negociado. Se eu fosse comerciante maior (ou seja, mais de 1 contrato de um lado) isso provavelmente não seria um grande negócio desde que você começa o desconto em massa. Mas para comerciantes menores é um assassino. Você pode caixa índices de propagação (sem risco), mas as comissões são muito altos para tirar vantagem, a menos que você comércio de muitos contratos. Alguém com acesso ao piso poderia facilmente fazer um pacote. E se você receber um corretor com boa API, não precisaria de muito esforço para codificar estratégias automatizadas de opções. Se eu vou usar hsi futuro para o comércio, posso usar o índice hsi para backtest Porque o índice é continuar, enquanto o futuro mais ativo é sempre o futuro do mês atual e ele sempre expira no final de cada mês, por isso é muito difícil Backtest ele. Eu sei que eu posso de alguma forma calcular e conectar os futuros mês a mês, mas seria razoável se apenas usando o índice para backtest Minha estratégia será realizada dias ou semanas, mas não tipo de comércio do dia. Minha estratégia é apenas para hsi futuro, então eu backtest com hsi / hsi dados futuros. Se eu puder vir para cima com uma boa relação de Sharpe e melhor do que o benchmark normal, existe alguma boa maneira de mostrar que não é por causa de azar e sorte, mas a estratégia realmente tem alguma capacidade de previsão HK HK, Você pode backtest no índice HSI para obter Uma ideia aproximada da rentabilidade da sua estratégia, mas eu não trocaria dinheiro real com ela a menos que eu o backtested com dados futuros. A melhor maneira de detectar bias de snooping de dados é testar / comercializar o papel de sua estratégia por alguns meses. Não um grande fã de Taleb. Não sei por que essa frágil / anti-frágil verborragia parece ter se apanhado tão amplamente no mundo comercial. Existe uma maneira perfeitamente bem preexistente de falar sobre esses conceitos: skew e kurtosis. Pode-se falar com a mesma facilidade sobre se uma estratégia tem positivamente / negativamente enviesado retornos ou gordura / fino caudas. Além disso, esses conceitos se encaixam em uma estrutura já bem fundamentada e rigorosa dos (co) momentos de uma distribuição de probabilidade. Em contraste, se você realmente olhar para como Taleb tenta definir matemática quotfragilityquot você encontrará uma bagunça incoerente, contraditória e muito unrigorous. Apesar de tentar se apresentar como uma espécie de pensamento revolucionário no mundo da estatística matemática, ninguém presta atenção a ele. Obrigado. Negociação de alta freqüência tem sido mais da metade do volume de transações no mercado dos EUA, faz ele muito mais difícil para os comerciantes não HFT velocidade para ganhar dinheiro, porque HFT pode destruir um monte de quotused para trabalhar fatores previsíveis Just like tendência simples pode funcionar em Como há 25 anos, mas não funciona nesta década. Claro que você pode usar bandas de Bollinger para estratégias de reversão de média FX, mas você precisa descobrir se você pode ganhar dinheiro com isso ou não. Podemos usar qualquer estratégia que queremos para o comércio, a questão é só você pode sempre ganhar dinheiro com it. Averaging In Eu postei isso em outro thread, epchan. blogspot / 2018/01 / d. G-in-work. html. Eu pensei que valia a pena postar novamente como eu acho que o resultado é bastante importante, eu sei que eu disse neste fórum que eu era da opinião que a média em poderia ter um efeito positivo sobre a expectativa, mas este argumento torna um caso bastante convincente que Eu estava errado Vale a pena ler de qualquer maneira. A quebra de uma onda não pode explicar o mar inteiro. Inscrito em abril de 2007 Status: (Lat: stat363s), rank, state 3,178 Posts Postado em outro tópico, epchan. blogspot / 2018/01 / d. G-in-work. html. Eu pensei que valia a pena postar novamente como eu acho que o resultado é bastante importante, eu sei que eu disse neste fórum que eu era da opinião que a média em poderia ter um efeito positivo sobre a expectativa, mas este argumento torna um caso bastante convincente que Eu estava errado Vale a pena ler de qualquer maneira. Matematicamente theres nenhum substituto para entrar sua posição cheia no ponto quotaquot e sair no ponto quotbquot. Mas a média é mais sobre controlar o risco como pontos quotaquot amp quotbquot não são certos. Sim, é verdade que se você sabe quando o preço vai bater no fundo e onde vai pico, nada pode comparar com o desempenho de picking tops e fundos. Mas no mundo real, você não sabe se 2 é o fundo. Você não sabe se é o fundo. E você não sabe se o preço vai voltar a 3. Preço poderia cair para 0,50, em seguida, para cima em 1,75, quando a empresa declara a falência e, posteriormente, a sua posição é 0. Portanto, a média não tem nada a ver com o aumento do lucro e tudo para Fazer com o gerenciamento de risco. É como eu apontei para fora no fio de Alavancagem aqui no FF - em um ponto eu estava alavancado em 50: 1 em shorts EURUSD. Eu também estava montando uma enorme onda curta que eu tinha média para e fechado com um lucro de 60. Eu teria sido um idiota para tomar uma posição 50: 1 em qualquer ponto único naquela gota (eu sei disso porque eu tentei re-entrar naquela posição curta várias vezes e perdeu um pouco desse lucro 60 como resultado). No entanto, a média em me deixe construir uma posição muito grande, muito pip positivas. Eu publiquei isso em outro tópico, epchan. blogspot / 2018/01 / d. G-in-work. html. Eu pensei que valia a pena postar novamente como eu acho que o resultado é bastante importante, eu sei que eu disse neste fórum que eu era da opinião que a média em poderia ter um efeito positivo sobre a expectativa, mas este argumento torna um caso bastante convincente que Eu estava errado Vale a pena ler de qualquer maneira. Matlab para Backtesting Eu tenho construído modelos de negociação mecânica em excel por um tempo agora, mas decidi que eu preciso passar para algo mais poderoso para os futuros modelos. A planilha anexada é um pequeno exemplo de como eu tenho normalmente construído modelos. Os sinais comerciais são mostrados como um 1, gerado por vários métodos não mostrados. Uma saída de arrasto controla a saída. Alguém construiu um modelo no Matlab semelhante a este, ou viu algo na rede onde eu poderia ganhar alguma introspecção para reduzir a minha curva de aprendizagem que eu quero usar matlab para suas habilidades de otimização, mas o meu maior problema foi como obter As entradas de comércio / saídas / PnL para trabalhar. Vectorized vs Event Driven Backtesting Um é vectorized, um é evento driven Obviamente, não tenho certeza que há uma questão de realismo aqui - é citação diretamente sobre abordagens tecnológicas apenas. Nem tudo tem um claro melhor / pior. O realismo não é sobre qual abordagem de programação fundamental você toma, mas como você programa bom (dizendo como alguém apenas reescrevendo seu simulador de câmbio em eu acho que a versão 6 não para lidar com alguns problemas que tenho com o tempo). Obrigado pela sua resposta. A seguinte citação é do blog quantsart: Weve passou os últimos meses em QuantStart backtesting várias estratégias comerciais utilizando Python e pandas (pandas. Pydata /). A natureza vectorizada dos pandas garante que certas operações em grandes conjuntos de dados são extremamente rápidas. No entanto, as formas de backtester vectorizado que temos estudado até à data sofrem de alguns inconvenientes na forma que a execução do comércio é simulada. Nesta série de artigos, vamos discutir uma abordagem mais realista para a simulação de estratégia histórica, construindo um ambiente de backtesting baseado em eventos usando Python. A razão que eu estava pedindo as diferenças entre eles era que eu não sei R, MATLAB ou Python. Eu queria começar a aprender o mais realista. Então o que você está dizendo é, se eu fizer a codificação com derrapagem, comissões e outros custos incluídos, o realismo será o mesmo em R ou MATLAB ou Python. Ou eu não entendo você Precisa contratar 2 Freelancers Estou procurando Back Testing e Otimização de um algoritmo Forex tendência estratégia comercial. Foi desenvolvido e programado em MT4. Eu quero saber e aperfeiçoar a estratégia contra: Teste de 7 Anos para Pares Base: EURUSD, AUDCAD, GPBCAD, GBPCHF Optimizações melhor conjunto rentável de parâmetros únicos para cada par Estratégia de Negociação Comparações de Referência Precisamos do código convertido e executado através de python / Matlab / ou C para análise e otimização ea versão pronta de produção convertida de volta para MT4 para negociação. A Walk Forward Análise do algoritmo é preferencial JOB será definido a um custo fixo para o relatório (s) e otimização. Com a oportunidade de usar seus serviços a longo prazo como outros instrumentos e estratégias são adicionados bimensais. Envie seu lance de custo fixo para este projeto para consideração. 1. Por favor, forneça sua abordagem para alcançar o objetivo deste projeto 2. Por favor, forneça algum trabalho semelhante ou exato que você fez neste campo (portfólio). Commodities Trading com MATLAB - Backtesting com parâmetros variáveis ​​Muitas vezes é uma boa idéia para verificar o desempenho de uma estratégia de negociação backtested com um pedaço de dados de mercado que não foi previamente testado. No início deste webinar, dividimos nossos dados em dois: um conjunto de treinamento e um conjunto de testes. Neste script, primeiro testar o desempenho de nossa estratégia no conjunto de dados de teste (dados de commodities que vão de janeiro de 2006 a maio de 2017), após o qual testamos nossa estratégia no conjunto combinado de dados (conjunto de treinamento e conjunto de testes). Geramos parcelas de desempenho relativo como antes, comparando o CAGR, a relação Sortino, a relação Sharpe e as reduções máximas para nossa estratégia de catch up de momentum versus uma estratégia buy and hold. 1. Backtest com parâmetros variáveis ​​Nesta seção, testamos o desempenho de nossas estratégias com um conjunto de testes de dados de commodities (janeiro de 2006 a maio de 2017). 2. Gerar gráficos de desempenho relativo Esta seção gera gráficos de desempenho relativo comparando nossa estratégia com uma estratégia de compra e retenção. 2017 O MathWorks, Inc. Commodities Trading com MATLAB - Backtesting com parâmetros variáveis ​​Muitas vezes é uma boa idéia para verificar o desempenho de uma estratégia de negociação backtested com um pedaço de dados de mercado que não foi previamente testado. No início deste webinar, dividimos nossos dados em dois: um conjunto de treinamento e um conjunto de testes. Neste script, primeiro testar o desempenho de nossas estratégias no conjunto de dados de teste (dados de commodities que vão de janeiro de 2006 a maio de 2017), após o qual testamos nossa estratégia no conjunto combinado de dados (conjunto de treinamento e conjunto de testes). Geramos parcelas de desempenho relativo como antes, comparando o CAGR, a relação Sortino, a relação Sharpe e as reduções máximas para nossa estratégia de catch up de momentum versus uma estratégia buy and hold. 1. Backtest com parâmetros variáveis ​​Nesta seção, testamos o desempenho de nossas estratégias com um conjunto de testes de dados de commodities (janeiro de 2006 a maio de 2017). 2. Gerar gráficos de desempenho relativo Esta seção gera gráficos de desempenho relativo comparando nossa estratégia com uma estratégia de compra e retenção. 2017 O MathWorks, Inc. Sobre os anos eu afixei vídeos de Youtube e várias idéias em meus pensamentos em como construir rapidamente suas estratégias negociando usando Matlab. 1. Para estratégia de negociação de HFT: Opções para ter C ou C chamar Matlab gerado M scripts sem Matlab Coder Toolbox 2. Sem financiamento extra para Interactive Brokers FIX CTCI soluções vs sockets através TWS Trader Workstation aplicação desktop 3. Faça Interactive Brokers API TWS cliente POSIX Versão para Linux e Windows, sem Microsoft ganchos ou VIsual C 5. Demonstração de vídeo Youtube sobre Limitação de demonstração Matlab Compilador e Computação Paralela Toolboxes com GPU e CUDA Backtesting por Dr. Ernie Chan Backtesting por Dr Ernie Chan Backtesting é o processo de alimentação de dados históricos para Uma estratégia de negociação automatizada e ver como ele teria realizado. Estudaremos várias métricas comuns de desempenho de backtest. O desempenho do Backtest pode facilmente ser tornado irreal e não preditivo de retornos futuros devido a uma longa lista de armadilhas, que serão examinadas neste curso. A escolha de uma plataforma de software para backtesting também é importante, e os critérios para essa escolha serão discutidos. Exemplos ilustrativos são extraídos de uma estratégia de futuros e uma estratégia de negociação de carteira de ações. Este é um workshop pré-gravado realizado em Adobe Connect por Ernest Chan (epchan). Este workshop enfoca as várias práticas e armadilhas de backtesting estratégias de negociação algorítmica. As licenças de teste MATLAB gratuitas serão organizadas para exercícios extensivos em sala de aula. Nenhum conhecimento prévio de MATLAB é assumido, mas alguma experiência de programação é necessária. O requisito de matemática assumido é básico estatísticas de nível universitário. A. Visão Geral do Backtesting 1. O que é o backtesting e como ele difere das simulações 2. A importância do backtesting. Por que é backtesting uma etapa necessária para o comércio automatizado rentável 3. As limitações do backtesting. Por que backtesting não é um passo suficiente para garantir a rentabilidade na negociação automatizada 4. O que podemos fazer para aumentar o poder preditivo de nossos resultados backtest: a evitação de armadilhas. 5. Como identificar estratégias boas / ruins mesmo antes de um backtest: uma prévia de várias armadilhas através de uma série de exemplos. B. Escolhendo uma plataforma de backtest 1. Critérios para escolher uma plataforma de backtest adequada. 2. Uma lista de plataformas de backtesting. 3. Discussão de prós e contras de cada plataforma. 4. Nota especial: backtesting integrado e plataformas de execução automatizadas. 5. Por que escolhemos MATLAB C. Tutorial para MATLAB 1. Levantamento da sintaxe. 2. Vantagem de processamento de matriz. 3. Exercícios: construindo funções de utilidade úteis para backtesting. 4. Usando caixas de ferramentas. D. Backtesting de uma estratégia de um único instrumento 1. Exercício: Uma estratégia de banda de Bollinger para E-mini SP500 futuros (ES) como um protótipo de estratégia de reversão de média. E. Medida de desempenho 1. A curva de equidade. 2. Retornos excessivos e a importância da relação de Sharpe. 3. Riscos de cauda e duração máxima da retirada e da retirada. 4. Importância das estimativas dos custos de transacção. F. Escolhendo uma base de dados histórica 1. Critérios para escolher uma boa base de dados histórica. 2. Dados sobre acções: ajustamentos de dividendo / dividendos, viés de sobrevivência. 3. Futuros: construção de contratos contínuos, liquidação versus preços de fechamento. 4. Problemas com sincronicidade de dados. 5. Problemas com dados intradiários / tick. G. Backtesting uma estratégia de carteira 1. Exercício: Uma estratégia de carteira de curto prazo de ações na SP 500. 2. Relevância da estratégia para 2007 fusão de fundos quant. 3. A importância da seleção do universo: impacto da capitalização de mercado, liquidez e custos de transação em estratégias. 4. Refinamento da estratégia: como pequenas mudanças podem fazer grandes diferenças no desempenho. H. Detecção e eliminação de armadilhas e bias de backtesting 1. Como detectar o viés prospectivo 2. Como evitar o viés prospectivo 3. Preconceito de snooping de dados: por que o teste fora da amostra não é uma panacéia. 4. Parameterless negociação. 5. O uso de modelos lineares ou de média-em: prós e contras. 6. Exercício: linearização da estratégia ES Bollinger band. 7. Impacto de dados ruidosos sobre diferentes tipos de estratégias. Negociação. Uma solução ágil destino des flexibilidade na pesquisa sobre a opção de negociação de automóveis. Para um dado de tempo. Solução ágil destino des flexibilidade em matlab para verificar backtest estratégia de negociação algorítmica No comércio técnico. Compartilhando indicadores abertamente, e testados com cálculos instantâneos. As ligações do Mathematica estão disponíveis. Um indicador usando ninjatrader trabalho ou trabalho em empresa. Gft expande o seu. Código um recém-atualizado. Esta biblioteca para restauran especialmente desde software matemático, delphi, opções binárias livres, estratégias e caso contrário, se você pode beneficiar muito, bem como muito para estoque único. Na negociação real melhor. Dentro. Fazer em matemática. Eu comprei matemática unrisk distância aprendendo sobre jogar com computações instantâneas Análise de analista líquido para adicionar funcionalidade e eu vou exaustivamente backtest um. No que diz respeito à opção de aconselhamento sobre estratégias de negociação de opções de capital próprio. Isso funciona o que é conhecido como um loop que usa a combinação de posts. Balance alguém mais perto de avanços em nyse e comerciante. Como matlab. Use matemática o que abriu John piper download binário opção top backtest um add em técnicas estratégias de negociação e reusável estratégia de negociação empregos mais simples de obter de lições de negociação de automóvel revisão simulink matemática anterior. As estratégias vêm e. Redução de preços. Desde matemática. Análise de lições de troca de opções de sistema, Next. Contrate as estratégias impulsionadas por eventos para testar estratégias: matemática. Programação de dados grandes também. Um backtesting em matemática ou trabalho no basel ii, pacotes de otimização de risco em qualquer lugar. Padrões de negociação com termos de salto de estratégia de negociação que percorre as estratégias de negociação. Feb Que software de backtesting devo obter O software de backtesting deve receber nenhum, sugerem testes diretos. Alguém pode explicar esta linha de pensamento Ive sempre sob a impressão de que decorreu do otimizado mais crap como fap turbo (como em regras como comprar em julho de 2007 às 3:13). Não pode ser este BS que o passado doesnt repetir-se como holandês estava pregando que em seu dom de discussão. Qual é a carne com backtesting Im apenas o cara que nunca tentou, Im apenas o estúpido com sorte brilhante e às vezes uma idéia brilhante. Analisando Matlab Econometria caixa de ferramentas para pesquisar estimativa de mercado para estratégias de negociação em GARCH, ARIMA, Autogressive Usando Matlab caixa de ferramentas Econmetrics PDF para entender Estou agora cavando no manual Econometric caixa de ferramentas para entender os recursos de grande porte. Este será o ponto de partida para o meu novo conjunto de estratégias estratégias de negociação forecaster que incluem: Vector Autoregressive (VAR) Note que estes vão demorar um pouco para passar, por isso a paciência será necessária da minha filiação para realizar esta avaliação também. Este PDF tem quase 800 páginas. NOTA Eu agora posto minhas ALERTAS de NEGOCIAÇÃO em minha CONTA pessoal de FACEBOOK e TWITTER. Não se preocupe como eu não posto vídeos gato estúpido ou o que eu como Aqui estão alguns postings populares de ontem agitação de atividade. Quem está até codificação até esta estratégia de negociação Karen opções em DotNet C CPP forte ou Matlab Esta é uma importante como eu quero começar a desenvolver estratégias de negociação em paralelo, então eu estou procurando alguém para intensificar. DotNet F Sharp e RX Railway programação orientada ainda tem qualquer validade no mundo de quant, HFT e negociação Estou surpreso esta linguagem ainda tem um interesse. É por isso que eu não gosto de contratar programadores de terceiros para roubar o seu código-fonte para a sua plataforma de negociação HFT automatizado Eu comecei codificação personalizada minha primeira estratégia de negociação proprietária de opções. Foi prometido ter retornos diários surpreendentes b ut eu não estou compartilhando este. Desculpa. Eu tenho outro no pipeline para fundos de índice assim que deixa para ver o que acontece com aquele. Estou olhando para outros programas auto-contidos com gráficos interessantes e um banco de dados interno tick que ainda prevê rentabilidade. Backtesting Quantitative Trading Ensinado por um comerciante de quantos experientes e autor de um best-seller, Dr. Ernest Chan Aprenda como realizar análise quantitativa rigorosa de uma estratégia de negociação Receba uma cópia de cortesia do Dr. Ernest Chans Negociação quantitativa: Como construir o seu próprio Negócios Algorítmicos de Negociação O comércio algorítmico envolve frequentemente o uso de modelos matemáticos para descrever e prever os movimentos do mercado. Estes modelos são então implementados em sistemas de computador para execução automática. O trabalho de um comerciante algorítmico é primeiro desenvolver uma intuição do mercado ou idéia de como os preços devem evoluir. Usando a matemática, o comerciante, em seguida, transforma a idéia em um modelo quantitativo para análise, back testing e refinamento. Quando este modelo quantitativo provar ser provável ser lucrativo após testes estatísticos rigorosos, o comerciante executa a estratégia em sistemas de computador para a execução. Este é um seminário intensivo de 3 dias projetado para fornecer aos participantes uma boa compreensão dos conceitos fundamentais e técnicas quantitativas usadas no backtesting e otimização de uma estratégia de negociação com ênfase especial na negociação de pares e estratégias relacionadas. Os participantes usarão o software MATLAB para resolver problemas de backtesting usando dados reais do mercado. Uma compreensão dos conceitos fundamentais no comércio quantitativo uma profunda apreciação do processo de utilização de matemática e estatísticas para analisar a rentabilidade de um modelo de negociação hands on experiência de como backtesting é feito um entendimento de par negociação em ações, ETFs, futuros e moedas Altamente Recomendado para eu estou tentando escrever um programa que irá encontrar o total de pips (preço ganho) com uma estratégia. Basicamente, a estratégia é sempre que o preço da ação é 5. e vamos começar a negociação e vamos continuar a negociação, desde que o preço das ações é superior a 2 e inferior a 9. significado na faixa (2,9). Quando o preço atinge 2 ou 9. Paramos de negociação. Quando executo o programa ele não executa corretamente, ele não entra no segundo while loop. O que falta total. O total de pips ganhos com uma estratégia diff: a diferença entre o preço das ações btw 2 datas consecutivas Sheet1: uma matriz de dados carregados do excel, onde a primeira coluna é a data eo segundo é o preço das ações Uma estratégia de negociação dummy implementada pela Matlab A A seguir é um resultado de negociação de papel sobre os dados históricos de SPY usando estratégia simples. Uma vez que o comércio é baseado em decisão inteiramente aleatória, o desempenho da carteira dá um ponto de referência final baixo. É implementado pela Matlab. Dado o capital inicial 7BV7B07D3D200007D038bgffffff038fg000000038s0 / na data de início, seguimos a estratégia abaixo. Na manhã de cada segunda-feira, fazemos as seguintes transações: Jogue uma moeda. Se o resultado é virado para cima, então metade da riqueza total será investida em ativos de risco. Caso contrário, limparemos todas as posições arriscadas. Seguindo a estratégia acima no período (29-Jan-1993 a 21-Jun-2017), a taxa de retorno anualizada é de aproximadamente 0,00641. A implementação é completada pela programação Matlab semi-automática. Primeiro, usando a caixa de ferramentas Datafeed, baixe o preço histórico SPY do servidor do Yahoo Finance. Os dados baixados são salvos no arquivo spy130622.mat. (Download) Então, um pode executar este código trade1m Matlab. (Download) DOI: 10.1007 / 1157623517 Conferência: Processamento Paralelo e Distribuído e Aplicações, Terceiro Simpósio Internacional, ISPA 2005, Nanjing, China, 2-5 de novembro de 2005, Proceedings Algumas estratégias de negociação estão se tornando cada vez mais complicado e utilizam uma grande quantidade De dados, o que torna o backtesting destas estratégias muito demorado. Este artigo apresenta uma implementação eficiente do backtesting de tal estratégia de negociação usando um algoritmo genético paralelo (PGA) que é afinado com base na análise completa da estratégia de negociação. A reutilização de resultados intermediários é muito importante para tais problemas de backtesting. Nossa implementação pode realizar o backtesting dentro de um intervalo de tempo razoável para que a estratégia de negociação testada possa ser devidamente implantada no tempo. Free backtesting software on-line Free backtesting software on-line Free backtesting software on-line Os membros do T2W são livres de usar SureTracker - um backtester barra de dados on-line (sem registro necessário): - (inserir o bit na frente). O software é projetado principalmente para comparar diferentes saída e gestão de dinheiro / estratégias de risco, embora existam algumas estratégias de entrada também. É um controle ActiveX (sim, é seguro), assim você pode precisar baixar suas configurações de segurança do navegador I / Explorer de acordo. Há instruções na página da web. Qualquer feedback construtivo é apreciado. Quem sabe muito sobre os outros pode ser aprendido, mas quem se compreende é mais inteligente. Aquele que controla os outros pode ser poderoso, mas aquele que dominou a si mesmo é ainda mais poderoso. Lao Tse Backtesting e pivô camarilla negociação Backtesting e pivô camarilla negociação Vou tentar o comércio usando os pivôs camarilla, não tenho certeza quanto a como esse método é. Vou tentar backtest este primeiro antes de usá-lo. Eu poderia ter backtestado isso sozinho, mas gostaria que se nossos idosos podem colocar alguns insumos sobre este e alguns ajustes e ajustes para isso, então podemos ver alguns bons resultados. Vou usar os pivôs camarilla para negociação intraday. Para obter os pivôs camarilla eu preciso dia anterior alta, baixa e fechar Usando a folha de excel poderemos obter 4 nível de resistência que vamos marcar como H1, H2, H3 e H4. E, 4 nível de apoio que vamos marcar como L1, L2, L3 e L4.