Exemplos de implementação Exemplo de uma estrutura de programa correta. Como regra, as descrições de função são indicadas na mesma seqüência como são chamadas para execução pelo terminal do cliente. Ou seja, primeiro vai a descrição de init (), então start (), ea última é deinit (). No entanto, funções especiais são chamadas para execução pelo terminal cliente de acordo com suas próprias propriedades. É por isso que a localização de uma descrição em um programa não importa. Vamos mudar a ordem das descrições e ver o resultado (EA possível. mq4). Iniciando este EA, você verá que a seqüência de execução de funções especiais em um programa não depende da ordem das descrições em um programa. Você pode alterar as posições das descrições de funções em um código-fonte eo resultado será o mesmo que na execução do EA simple. mq4. Exemplo de estrutura incorreta do programa. Mas, o programa se comportará de uma maneira diferente se mudarmos a posição da parte da cabeça. No nosso exemplo, indicaremos start () mais cedo do que a parte da cabeça (EA incorreta. mq4). Ao tentar compilar este EA, MetaEditor irá mostrar uma mensagem de erro. Figura 36 Mensagem de erro durante a compilação do programa incorreto. Mq4. Neste caso, a linha é escrita fora de todas as funções, mas não está no início de um programa, mas em algum lugar no meio dele. O momento definidor na estrutura do programa é que a declaração da variável global Count é feita após as declarações de função (no nosso caso, start ()). Nesta seção, não discutimos os detalhes de usar variáveis globais tipos de variáveis e regras de uso são descritas em Variáveis. Note-se aqui que qualquer variável global deve ser declarada anteriormente (mais cedo no texto) do que a primeira chamada para ele (no nosso caso, é em start ()). No programa analisado, essa regra foi violada e o compilador exibiu uma mensagem de erro. Exemplo de utilização de uma função personalizada. Agora vamos ver como o programa se comporta em relação às funções personalizadas. Para isso, vamos atualizar o código descrito no exemplo de um simples EA simple. mq4. E depois analisá-lo. Um programa com uma função personalizada será semelhante ao exemplo a seguir (EA userfunction. mq4). Em primeiro lugar, vejamos o que mudou eo que permaneceu inalterado. 1. A parte da cabeça permanece inalterada. 2. Função init () especial é inalterada. 3. A função especial do deinit () é inalterada. 1. A função personalizada MyFunction () é adicionada. 2. O código de start () também mudou. Agora, ele contém a chamada de função personalizada e não há nenhuma linha de cálculo de contagem variável. Na execução do programa analisamos a ordem de execução de init () e deinit (). Neste exemplo, essas funções serão executadas da mesma forma, portanto não vamos nos deter em seu funcionamento. Vamos analisar a execução de start () e MyFunction (). A descrição da função personalizada está localizada fora de todas as funções especiais, como deve ser. A chamada de função personalizada é indicada dentro de start (), que também está correta. Após a execução do init (), o programa será executado da seguinte maneira. 3.1.A função start () especial está aguardando para ser iniciada pelo terminal cliente. Quando um novo carrapato chegar, o terminal iniciará esta função para execução. Como resultado, as seguintes ações serão executadas. As mesmas ações são executadas nesta linha. 3.2.1 (1). Variável local O preço é inicializado (ver Tipos de variáveis). O valor desta variável local estará disponível a partir de qualquer parte de start (). 3.2.2 (1). O operador de atribuição é executado. A última Oferta disponível será atribuída a Preço (por exemplo, no primeiro tick, é igual a 1,2744). 3.3 (1). Em seguida, a chamada MyFunction (). Esta linha será executada dentro da operação start (). O resultado dessa chamada de função está passando o controle para o corpo da função (descrição) e retornando-o para o local da chamada posteriormente. 3.4 (1). Existe apenas um operador na descrição da função personalizada. Na primeira chamada de função personalizada, Count é igual a zero. Como resultado do operador Count, Count aumenta em um. Após ter executado este operador (o único e o último), a função personalizada termina o seu funcionamento e devolve o controlo ao local a partir do qual foi chamado. Deve-se anotar aqui que as funções feitas sob encomenda podem ser chamadas somente das funções especiais, ou de outras funções feitas sob encomenda que são chamadas das funções especiais. É por isso que, em qualquer momento, uma das funções especiais está operando (ou, start () está esperando por um novo tick), e funções personalizadas são executadas apenas dentro de funções especiais. Neste caso, o controle é retornado para start (), que está sendo executado. Ou seja, o controle é retornado para a linha após a chamada de função. 3.5 (1). Esta linha contém uma chamada Alert (). Alert () mostrará em uma janela todas as constantes e variáveis enumeradas entre colchetes. Novo tick 1 Preço 1.2744 3.6 (1). O operador de retorno finaliza a operação start (). 3.7. O controle é passado para o terminal do cliente à espera de um novo tick. Em outras execuções de start (), as variáveis receberão novos valores e as mensagens de Alert () serão mostradas. Ou seja, o programa executará os pontos 3.2 a 3.6. Em cada execução start () (em cada tick), uma chamada para MyFunction () será executada, e esta função será executada. A execução de start () continuará até que um usuário decida terminar a operação do programa. Neste caso, a função especial deinit () será executada eo programa deixará de funcionar. O programa userfunction.4 iniciado para execução mostrará uma janela contendo mensagens por Alert (). Note que o resultado da operação do programa será o mesmo que o resultado de uma simples operação de EA simple. mq4. É claro que a estrutura da função de utilizador. mq4 é constituída de acordo com a ordem habitual de blocos funcionais. Se outra ordem aceitável é usada, o resultado será o mesmo. Básicos de Algorithmic Trading: Conceitos e Exemplos Carregando o player. Um algoritmo é um conjunto específico de instruções claramente definidas destinadas a realizar uma tarefa ou processo. A negociação algorítmica (negociação automatizada, negociação em caixa-preta ou simplesmente negociação de algo) é o processo de utilização de computadores programados para seguir um conjunto definido de instruções para colocar um negócio a fim de gerar lucros a uma velocidade e frequência que é impossível para um Comerciante humano. Os conjuntos definidos de regras baseiam-se no tempo, preço, quantidade ou qualquer modelo matemático. Além de oportunidades de lucro para o comerciante, algo-trading torna os mercados mais líquidos e torna a negociação mais sistemática, excluindo impactos humanos emocionais sobre as atividades de negociação. Suponha que um comerciante segue estes critérios simples do comércio: Compre 50 partes de uma ação quando sua média movente de 50 dias for acima da média movente de 200 dias Vender partes da ação quando sua média movente de 50 dias vai abaixo da média movente de 200 dias Usando este conjunto de duas instruções simples, é fácil escrever um programa de computador que irá monitorar automaticamente o preço das ações (e os indicadores de média móvel) e colocar as ordens de compra e venda quando as condições definidas forem atendidas. O comerciante já não precisa manter um relógio para os preços ao vivo e gráficos, ou colocar os pedidos manualmente. O sistema de negociação algorítmica automaticamente faz isso por ele, identificando corretamente a oportunidade de negociação. Algo-trading oferece os seguintes benefícios: Trades executados com os melhores preços possíveis Instant e exata colocação de ordem de comércio (assim altas chances de execução em níveis desejados) Trades (Veja o exemplo de insuficiência de implementação abaixo) Verificações automatizadas simultâneas em várias condições de mercado Redução do risco de erros manuais na colocação das operações Backtest o algoritmo, com base nos dados históricos e em tempo real disponíveis Reduzido Possibilidade de erros por parte de comerciantes humanos com base em fatores emocionais e psicológicos A maior parte do dia-a-dia de negociação de algo é a negociação de alta freqüência (HFT), que tenta capitalizar sobre a colocação de um grande número de ordens em velocidades muito rápidas em vários mercados e múltiplas decisões Parâmetros, com base em instruções pré-programadas. O Algo-trading é usado em muitas formas de negociação e atividades de investimento, incluindo: Investidores de médio a longo prazo ou empresas compradoras (fundos de pensão , Fundos mútuos, companhias de seguros) que compram em ações em grandes quantidades, mas não querem influenciar os preços das ações com investimentos discretos de grande volume. Os comerciantes de curto prazo e os participantes do lado da venda (fabricantes de mercado, especuladores e arbitradores) beneficiam-se da execução de comércio automatizada além disso, algo-troca ajudas na criação de liquidez suficiente para vendedores no mercado. Tradutores sistemáticos (seguidores de tendências, comerciantes de pares, hedge funds, etc.) acham muito mais eficiente programar suas regras de negociação e deixar o programa trocar automaticamente. A negociação algorítmica proporciona uma abordagem mais sistemática ao comércio ativo do que métodos baseados em intuição ou instinto de comerciantes humanos. Algorithmic Trading Estratégias Qualquer estratégia de negociação algorítmica requer uma oportunidade identificada que é rentável em termos de ganhos melhorou redução de custos. As estratégias de negociação comuns usadas em algo-trading são as seguintes: As estratégias de negociação algorítmicas mais comuns seguem as tendências em médias móveis. Canal breakouts. Movimentos de nível de preços e indicadores técnicos relacionados. Estas são as estratégias mais fáceis e simples de implementar através de negociação algorítmica, porque essas estratégias não envolvem fazer previsões ou previsões de preços. Os negócios são iniciados com base na ocorrência de tendências desejáveis. Que são fáceis e simples de implementar através de algoritmos sem entrar na complexidade da análise preditiva. O exemplo acima mencionado de 50 e 200 dias de média móvel é uma estratégia de tendência popular seguinte. Comprar uma ação cotada dual a um preço mais baixo em um mercado e vendê-lo simultaneamente em um preço mais elevado em um outro mercado oferece o diferencial de preço como o lucro sem risco. (Para mais em estratégias negociando da tendência, veja: Estratégias simples para capitalizar em tendências. Ou arbitragem. A mesma operação pode ser replicada para ações versus instrumentos de futuros, já que existem diferenciais de preços de tempos em tempos. Implementar um algoritmo para identificar tais diferenciais de preços e colocar as ordens permite oportunidades rentáveis de forma eficiente. Os fundos de índice definiram períodos de reequilíbrio para trazer as suas participações a par com os respectivos índices de referência. Isso cria oportunidades lucrativas para os comerciantes algorítmicos, que capitalizar sobre os negócios esperados que oferecem 20-80 pontos-base de lucros, dependendo do número de ações no fundo de índice, pouco antes do rebalanceamento do fundo índice. Tais negociações são iniciadas através de sistemas de negociação algorítmica para execução atempada e melhores preços. Um monte de modelos matemáticos comprovados, como a estratégia de negociação delta neutro, que permitem a negociação sobre a combinação de opções e sua segurança subjacente. Onde os negócios são colocados para compensar deltas positivos e negativos de modo que o delta da carteira seja mantido em zero. A estratégia de reversão média baseia-se na idéia de que os preços altos e baixos de um ativo são um fenômeno temporário que revertem para seu valor médio periodicamente. Identificar e definir um intervalo de preço e algoritmo de implementação com base em que permite que os comércios sejam colocados automaticamente quando o preço do ativo entrar e sair do seu intervalo definido. Volume ponderada estratégia de preço médio quebra uma grande ordem e libera dinamicamente determinados pedaços menores da ordem para o mercado usando os perfis de volume histórico específico do estoque. O objetivo é executar a ordem próxima ao Preço Médio Ponderado pelo Volume (VWAP), beneficiando assim o preço médio. A estratégia de preço médio ponderado pelo tempo rompe uma grande ordem e libera blocos menores determinados dinamicamente da ordem para o mercado usando intervalos de tempo uniformemente divididos entre uma hora de início e uma de fim. O objetivo é executar a ordem perto do preço médio entre o início eo fim, minimizando assim o impacto no mercado. Até que a ordem de negociação seja totalmente preenchida, este algoritmo continua enviando ordens parciais, de acordo com a proporção de participação definida e de acordo com o volume negociado nos mercados. A estratégia de etapas relacionadas envia ordens a uma porcentagem definida pelo usuário de volumes de mercado e aumenta ou diminui essa taxa de participação quando o preço da ação atinge níveis definidos pelo usuário. A estratégia de redução da implementação tem como objetivo minimizar o custo de execução de uma ordem, trocando o mercado em tempo real, economizando no custo da ordem e beneficiando do custo de oportunidade da execução atrasada. A estratégia irá aumentar a taxa de participação alvo quando o preço das ações se move favoravelmente e diminuí-lo quando o preço das ações se move adversamente. Existem algumas classes especiais de algoritmos que tentam identificar acontecimentos do outro lado. Esses algoritmos de sniffing, usados, por exemplo, por um fabricante de mercado de sell side têm a inteligência interna para identificar a existência de quaisquer algoritmos no lado de compra de uma grande ordem. Essa detecção por meio de algoritmos ajudará o criador de mercado a identificar grandes oportunidades de pedidos e permitir que ele se beneficie ao preencher os pedidos a um preço mais alto. Isso às vezes é identificado como front-running de alta tecnologia. Requisitos técnicos para negociação algorítmica Implementar o algoritmo usando um programa de computador é a última parte, bateu com backtesting. (Para mais sobre negociação de alta freqüência e práticas fraudulentas, consulte: Se você comprar ações on-line, você está envolvido em HFTs. O desafio é transformar a estratégia identificada em um processo informatizado integrado que tenha acesso a uma conta comercial para a colocação de encomendas. Os seguintes são necessários: Conhecimento de programação de computador para programar a estratégia de negociação requerida, programadores contratados ou software de negociação pré-fabricado Conectividade de rede e acesso a plataformas de negociação para colocar as ordens Acesso a feeds de dados de mercado que serão monitorados pelo algoritmo para oportunidades de colocar Ordens A capacidade ea infra-estrutura para backtest o sistema uma vez construído, antes de ir viver em mercados reais Dados históricos disponíveis para backtesting, dependendo da complexidade das regras implementadas no algoritmo Aqui está um exemplo abrangente: Royal Dutch Shell (RDS) está listado em Amsterdam Bolsa de Valores (AEX) e Bolsa de Valores de Londres (LSE). Permite construir um algoritmo para identificar oportunidades de arbitragem. Aqui estão algumas observações interessantes: AEX negocia em Euros, enquanto LSE negocia em libras esterlinas Devido à diferença de uma hora, AEX abre uma hora mais cedo do que LSE, seguido por ambas as trocas que negociam simultaneamente por próximas horas e então negociando somente em LSE durante A última hora à medida que a AEX fecha Podemos explorar a possibilidade de negociação de arbitragem sobre as ações da Royal Dutch Shell listadas nesses dois mercados em duas moedas diferentes Um programa de computador que pode ler os preços atuais de mercado Alimentações de preços tanto da LSE quanto da AEX A forex rate feed for Taxa de câmbio GBP-EUR Ordem de capacidade de colocação que pode encaminhar a ordem para a troca correta Capacidade de back-testing em feeds de preços históricos O programa de computador deve executar o seguinte: Leia o feed de preços de entrada de ações RDS de ambas as câmaras Usando as taxas de câmbio disponíveis . Converter o preço de uma moeda para outra Se houver uma discrepância de preço suficientemente grande (descontando os custos de corretagem) levando a uma oportunidade lucrativa, então coloque a ordem de compra em câmbio de menor preço e venda na ordem de câmbio mais alta Se as ordens forem executadas como Desejado, o lucro de arbitragem seguirá Simples e Fácil No entanto, a prática de negociação algorítmica não é tão simples de manter e executar. Lembre-se, se você pode colocar um comércio algo-gerado, assim que os outros participantes do mercado. Conseqüentemente, os preços flutuam em milisegundos e até microssegundos. No exemplo acima, o que acontece se o seu comércio comprar é executado, mas vender o comércio doesnt como os preços de venda mudar no momento em que sua ordem atinge o mercado Você vai acabar sentado com uma posição aberta. Tornando sua estratégia de arbitragem inútil. Há riscos e desafios adicionais: por exemplo, riscos de falha de sistema, erros de conectividade de rede, intervalos de tempo entre ordens comerciais e execução e, o mais importante de tudo, algoritmos imperfeitos. Quanto mais complexo for um algoritmo, o backtesting mais rigoroso é necessário antes de ser colocado em ação. A análise quantitativa de um desempenho de algoritmos desempenha um papel importante e deve ser examinada criticamente. Sua emocionante para ir para a automação auxiliado por computadores com uma noção de fazer dinheiro sem esforço. Mas um deve certificar-se que o sistema é testado completamente e os limites requeridos são ajustados. Os comerciantes analíticos devem considerar a aprendizagem de programação e sistemas de construção por conta própria, para ter certeza de implementar as estratégias certas de forma infalível. O uso cauteloso e o teste completo de algo-trading podem criar oportunidades lucrativas. Uma política monetária não convencional em que um banco central compra ativos financeiros do setor privado para diminuir os juros. A taxa de juros em que uma instituição depositária empresta fundos mantidos no Federal Reserve para outra instituição depositária. Uma carteira de títulos de renda fixa nos quais cada título tem uma data de vencimento significativamente diferente. O propósito de. A data de vencimento de vários futuros de índices de ações, opções de ações, opções de ações e futuros de ações individuais. Todas as ações. Um tipo de apólice de seguro onde o segurado paga uma quantidade especificada de despesas de bolso para serviços de saúde tal. As ações governamentais e políticas que restringir ou restringir o comércio internacional, muitas vezes feito com a intenção de proteger local. Forex Algorítmica Trading: Um Conto Prático para Engenheiros Como você pode saber, o mercado de câmbio (Forex) é usado para negociação entre pares de moedas. Mas você pode não estar ciente de que é o mercado mais líquido do mundo. Alguns anos atrás, impulsionado pela minha curiosidade, eu dei meus primeiros passos no mundo dos algoritmos de negociação Forex, criando uma conta demo e jogando simulações (com dinheiro falso) na plataforma de negociação Meta Trader 4. Depois de uma semana de negociação, Id quase dobrou meu dinheiro. Estimulado pelo meu próprio sucesso, eu cavou mais fundo e, eventualmente, se inscreveu para um número de fóruns. Logo, passei horas lendo sobre sistemas de negociação algorítmicos (conjuntos de regras que determinam se você deve comprar ou vender), indicadores personalizados. Humor do mercado e muito mais. Meu Primeiro Cliente Nessa época, por coincidência, ouvi dizer que alguém estava tentando encontrar um desenvolvedor de software para automatizar um sistema de negociação simples. Isso estava de volta na minha faculdade dias quando eu estava aprendendo sobre a programação simultânea em Java (threads, semáforos, e todos que lixo). Eu pensei que este sistema automatizado este não poderia ser muito mais complicado do que o meu curso de ciência de dados avançados trabalho, então eu perguntei sobre o trabalho e veio a bordo. O cliente queria que o sistema fosse construído com o MQL4. Uma linguagem de programação funcional utilizada pela plataforma Meta Trader 4 para a realização de ações relacionadas a ações. MQL5 desde então foi lançado. Como você poderia esperar, ele aborda alguns dos problemas MQL4s e vem com mais funções internas, o que torna a vida mais fácil. O papel da plataforma de negociação (Meta Trader 4, neste caso) é fornecer uma conexão a um corretor de Forex. O corretor, em seguida, fornece uma plataforma com informações em tempo real sobre o mercado e executa suas ordens de compra / venda. Através do Meta Trader 4, você pode acessar todos esses dados com funções internas, acessíveis em vários prazos: a cada minuto (M1), a cada cinco minutos (M5) , M15, M30, cada hora (H1), H4, D1, W1, MN. O movimento do Preço Actual é chamado de tick. Em outras palavras, um tick é uma alteração no preço Bid or Ask de um par de moedas. Durante os mercados ativos, pode haver numerosos carrapatos por segundo. Durante mercados lentos, pode haver minutos sem um carrapato. O carrapato é o batimento cardíaco de um robô Forex. Quando você faz um pedido através dessa plataforma, você compra ou vende um determinado volume de uma determinada moeda. Você também define stop-loss e take-profit limites. O limite de stop-loss é a quantidade máxima de pips (variações de preço) que você pode perder antes de desistir de um comércio. O limite take-profit é a quantidade de pips que youll acumular em seu favor antes de retirar. Se você quiser saber mais sobre os princípios básicos da negociação (por exemplo, pips, tipos de pedidos, spread, derrapagens, ordens de mercado e muito mais), veja aqui. As especificações de negociação algorítmica dos clientes eram simples: eles queriam um robô baseado em dois indicadores. Para o fundo, os indicadores são muito úteis ao tentar definir um estado de mercado e tomar decisões de negociação, como theyre com base em dados passados (por exemplo, preço mais alto valor nos últimos n dias). Muitos vêm built-in para Meta Trader 4. No entanto, os indicadores que o meu cliente estava interessado em veio de um sistema de comércio personalizado. Eles queriam trocar cada vez que dois desses indicadores personalizados se cruzavam, e apenas em um certo ângulo. Como eu tenho as mãos sujas, aprendi que os programas MQL4 têm a seguinte estrutura: Diretivas de pré-processador Parâmetros externos Variáveis globais Função de inicialização Função deinit Função de início Funções personalizadas A função de início é o coração de cada programa MQL4, uma vez que é executado sempre que o mercado se move (Ergo, esta função irá executar uma vez por tick). Este é o caso, independentemente do período de tempo que você está usando. Por exemplo, você poderia estar operando no horário H1 (uma hora), mas a função de início executaria muitos milhares de vezes por período de tempo. Para contornar isso, eu forcei a função para executar uma vez por unidade de período: Obtendo os valores dos indicadores: A lógica de decisão, incluindo a interseção dos indicadores e seus ângulos: Enviando as ordens: Se você está interessado, você pode encontrar o completo, Executável no GitHub. Back-Testing Uma vez que eu construí o meu sistema de negociação algorítmica, eu queria saber: 1) se ele estava se comportando adequadamente, e 2) se era qualquer bom. Back-testing é o processo de testar um sistema particular (automatizado ou não) sob os eventos do passado. Em outras palavras, você testar seu sistema usando o passado como um proxy para o presente. MT4 vem com uma ferramenta aceitável para back-testing um sistema de negociação Forex (hoje em dia, existem ferramentas mais profissionais que oferecem maior funcionalidade). Para começar, você configura seus prazos e executa seu programa sob uma simulação a ferramenta irá simular cada tick sabendo que para cada unidade deve abrir a determinado preço, fechar a um determinado preço e atingir níveis altos e baixos especificados. Depois de comparar as ações do programa contra os preços históricos, você terá um bom senso para se ou não a sua execução corretamente. Os indicadores que ele escolheu, juntamente com a lógica de decisão, não foram rentáveis. De back-testing, Id verificou a taxa de retorno de robôs para alguns intervalos de tempo aleatórios desnecessário dizer, eu sabia que meu cliente não ia ficar rico com ele os indicadores que ele escolheu, juntamente com a lógica de decisão, não eram rentáveis. Como exemplo, aqui estão os resultados da execução do programa sobre a janela M15 para 164 operações: Note que nosso saldo (a linha azul) termina abaixo de seu ponto de partida. Uma advertência: dizer que um sistema é rentável ou não rentável não é sempre genuíno. Muitas vezes, os sistemas são (não) rentáveis por períodos de tempo com base no humor mercados: Otimização de parâmetros e suas mentiras Embora back-testing me fez desconfiar desta utilidade robôs, fiquei intrigado quando eu comecei a brincar com seus parâmetros externos e Notaram grandes diferenças no Índice de Retorno geral. Esta ciência em particular é conhecida como Optimização de Parâmetros. Eu fiz alguns testes ásperos para tentar inferir o significado dos parâmetros externos na razão de retorno e surgiu com algo como isto: Você pode pensar (como eu fiz) que você deve usar o parâmetro A. Mas a decisão não é tão simples como Ele pode aparecer. Especificamente, observe a imprevisibilidade do parâmetro A: para pequenos valores de erro, seu retorno muda drasticamente. Em outras palavras, o parâmetro A é muito provável que sobre-prediga os resultados futuros, pois qualquer incerteza, qualquer mudança em tudo irá resultar em pior desempenho. Mas, de fato, o futuro é incerto E, portanto, o retorno do parâmetro A também é incerto. Na verdade, a melhor opção é confiar na imprevisibilidade. Frequentemente, um parâmetro com um retorno máximo mais baixo mas uma previsibilidade superior (menos flutuação) será preferível a um parâmetro com alto retorno mas pouca previsibilidade. A única coisa que você pode ter certeza é que você não sabe o futuro do mercado, e pensar que você sabe como o mercado vai realizar com base em dados do passado é um erro. Por sua vez, você deve reconhecer essa imprevisibilidade. Pensando que você sabe como o mercado vai realizar com base em dados do passado é um erro. Isso não significa necessariamente que devemos usar o parâmetro B, porque mesmo os retornos mais baixos do parâmetro A são melhores do que o parâmetro B, isso é apenas para mostrar que os parâmetros de otimização podem resultar em testes que exageram os resultados futuros prováveis e tal pensamento não é óbvio. Considerações gerais de negociação de Forex Algoritmos Desde que a primeira experiência de negociação algorítmica Forex, Ive construiu vários sistemas de negociação automatizada para os clientes, e posso dizer-lhe que há sempre espaço para explorar. Por exemplo, eu construí recentemente um sistema baseado em encontrar os chamados movimentos Big Fish que é, enorme pips variações em pequenas, minúsculas unidades de tempo. Este é um assunto que me fascina. Construir seu próprio sistema de simulação é uma excelente opção para aprender mais sobre o mercado Forex, e as possibilidades são infinitas. Por exemplo, você poderia tentar decifrar a distribuição de probabilidade das variações de preços em função da volatilidade em um mercado (EUR / USD por exemplo) e talvez fazer um modelo de simulação Montecarlo usando a distribuição por estado de volatilidade, usando qualquer grau de precisão você quer. Vou deixar isso como um exercício para o leitor ansioso. O mundo Forex pode ser esmagadora, às vezes, mas espero que este artigo tenha lhe dado alguns pontos sobre como começar. Leitura Adicional Hoje em dia, há uma vasta gama de ferramentas para construir, testar e melhorar Trading System Automations: Trading Blox para testes, NinjaTrader para negociação, OCaml para programação, para citar alguns. Eu li extensivamente sobre o mundo misterioso que é o mercado Forex. Aqui estão alguns write-ups que eu recomendo para programadores e leitores entusiastas: Sobre o autor Ver perfil completo raquo Eu sempre quis aprender sobre isso. Agradecimentos Eu estudei um bocado da teoria do mercado na faculdade e aprendi sobre a troca do canal. Eu sempre pensei que seria um bom ajuste para negociação algo desde a estratégia é recursiva. Você tem algumas dicas sobre como implementar o tipo de canal de estratégias (em oposição às estratégias de Moving Average) I39m certeza de que você sabe disso, mas algumas pesquisas (antigas) mostram que as estratégias MA Exponential fazer mais e até mesmo executar estratégias de compra e manter sem tomar Vantagens fiscais. Há muitos indicadores de canal por aí (ie: Donchian, IREGR, e muitos mais). Há muitos indicadores de canal por aí (ie: Donchian, IREGR e muitos mais) Também você pode codificar seu próprio indicador de canal, uma vez que você tem que você pode fazer o ExpertAdvisor para tomar decisões com base em qualquer indicador / s que você está usando. Os valores dos indicadores são referenciados como uma matriz de ponto zero inversa oo..0 (ou seja: os dados mais recentes estariam na posição 0 do buffer indicador). O livro de Andrew R. Young é um bom ponto de partida para entender como os indicadores funcionam. Obrigado artigo impressionante. Curioso se você se envolveu no quantopian / comunidade Parece uma ótima maneira de obter seus pés molhados Obrigado por este artigo incrível Parabéns Grande post Rogelio Só queria compartilhar minha experiência também :) Quase todos os estados de livro de negociação, que a maioria dos comerciantes falha por causa de Psicológico, quando eles fazem exceções de suas próprias estratégias, assim como um engenheiro meu único tought foi que este é um lugar perfeito para uma solução de software para evitar inntervention humana para o sistema de comércio, uma vez que você decidir começar a usá-lo. Tenho passar um ano inteiro da minha carreira apenas por programação, testes e otimização com dados do passado cada única estratégia que eu era capaz de encontrar on-line e em vários livros de negociação variuos. E você sabe o que - nenhum deles tinha rentabilidade constante. E depois de ler um monte de posts etc. Eu cheguei à conclusão: estamos vivendo em um mundo onde todos podem escrever seu próprio robô comercial e grandes corporações comerciais, bancos etc eles estão constantemente analisando todos os mercados, usando não apenas as estratégias Desenvolvido por alguns gurus de negociação, mas também algoritmos de aprendizado de máquina implantados em super computadores, que tenta encontrar pelo menos alguns padrões em todos os mercados. E aqui está o resultado: uma vez que algum padrão se torna verdade, pelo menos por algum período de tempo ele emediatly transforma em nenhum padrão, porque todo mundo neste jogo estão procurando esses padrões. Uma vez que você vê algum padrão você coloca uma ordem para comprar ou vender, sua ordem empurra o mercado para a direção oposta você quer que ele vá, pelo menos por um pouco. Mas não seja naieve, se você ver o padrão mais provavelmente um monte de outros comerciantes com investimens hudge vê este padrão tão bem desta vez eles estão fazendo o mesmo e todos perdem o seu dinheiro todos juntos. Pense nisso antes de decidir se tornar um comerciante com fundo de engenharia de software. Olá Simanas, Obrigado pelo comentário atencioso. Em um esboço anterior deste artigo eu descrevi quem realmente os jogadores inteligentes neste jogo são, e eu mencionei os caras de Jane Street entre outros que desempenham o papel de intermediário e arbitrageurs no mercado. Nós (o Editor, Charlie Marsh e Me) decidiu não incluir que entre outras reflexões que considerou apenas que você está mencionando neste comentário. Tudo isso dito, eu gosto de acreditar que você pode encontrar uma borda do mercado, se você usar as ferramentas corretas e fazer as simulações corretas usando as variáveis adequadas. Obrigado por comentar Eu não participei naquela comunidade parece incrível para começar a programar e reutilizar o código oferecido lá Bom artigo Rogelio, Em mais leitura, por que você sugeriria Ocami para programação em vez de MQL4 ou MQL5 ou quotRquot ou o que quer que eu gostei deste artigo Como é exatamente os tipos de grandes marcos importantes que eu encontrei. O projeto que começou para uma fórmula personalizada para vários clientes separados tornou-se um produto comercial orientado por submissões de usuários. Agora os usuários podem copiar ou vender seus negócios e copiar trades de indicadores no Meta Trader. SixTysecondoptions It39s chamado de Binário Opções Auto Trader (BOAT para breve) e só faz opções binárias (2 resultados ganhar ou perder apenas). Você pode experimentar com cavalos. Robô Forex é como configurar um ROBÔ na frente da roleta. Bullion Invest - Invest 500 Retorna 350 diariamente durante 50 dias Programa A: Receba Receba 70 diariamente por 50 dias por cada depósito feito para o Programa Padrão. Você receberá seu principal de volta imediatamente após o termo de seu investimento é expirado. Mínimo gastar ids US350 Programa B Receba 200 diariamente por 20 dias para cada depósito feito para o Programa Premium. You will get your principal back immediately after your investment term is expired. Minimum spend is US3500 Program C: Receive 1000 daily for 5 days for every deposit made to the VIP Program. You will get your principal back immediately after your investment term is expired. Minimum spend is US20000 and maximum is US150000 Invest Here bullioninvest. net Investment Insurance payinghyiponline/bullioninvest. html The Quantopian does not provide any Forex data, right. 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