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Os mercados não são científicos Se você acha que pode ganhar na negociação forex, aplicando ciência, esqueça. As teorias científicas não funcionam e nunca funcionam porque os seres humanos determinam o preço de qualquer coisa e não se mudam para os critérios científicos. 2. Espere longos períodos de perdas. Independentemente do sistema que você usa, você está indo para cima, tem períodos de retração que duram semanas ou meses para obter Pronto para eles e esteja mentalmente preparado para levá-los. 3. Negociação de moeda é arriscada A maioria das pessoas não gosta de risco e é enganada por fornecedores que tentam e dizem que eles podem negociar com baixo risco e fazer uma renda normal. Ignore este conselho. Fato é: quanto maior a recompensa, maior será o risco de risco com recompensa pura e simples. Se você não gosta de correr riscos, esqueça o comércio forex. 4. Você pode comprar o sucesso Você verá muitos vendedores prometendo dar-lhe sucesso, mas a realidade é que eles não podem. A maioria confia em cópia publicitária sem provas de que eles ganharam dinheiro para si. Não se apaixonam. Aprendizado de máquinas e negociação automatizada O grande curto (eu gosto) Pesquisando estratégias de negociação com backtests rentáveis ​​- UPDATE Eu tive algumas conversas muito interessantes desde que ofereci Meu quadro de negociação intradía não-público em troca de informações sobre estratégias rentáveis, e é por isso que eu quero ampliar indefinidamente esta chamada inicialmente limitada no tempo. Note que não estou procurando ideias de estratégia. Eu tenho muitos desses eu mesmo. O desafio não consiste em chegar a uma idéia, mas em escolher o caminho certo e testá-lo até o final, quando você sabe que funciona ou não. O fator crítico aqui é o tempo. Então, o que eu essencialmente negocio é o tempo que investei no desenvolvimento de uma estrutura de negociação intradiária sólida e sólida contra o tempo que você investiu no desenvolvimento de uma estratégia de negociação rentável. Pode ser uma estratégia de estoque, ETF, futuro ou opção. Todas as discussões e informações trocadas serão mantidas confidenciais. Eu, claro, estou aberto para discutir apenas idéias, mas não espere que eu as teste para você e não me quebre se as implemento sem pedir sua aprovação. Convocação de propostas Procura de estratégias de negociação com backtests rentáveis ​​Até 15 de junho. Estou aceitando propostas de estratégias de negociação promissoras sobre ações, moedas e índices de estoque de commodities. A estratégia deve ser rentável em backtesting e tem uma proporção de sharpe anualizada de pelo menos 1,0. Em 1. de julho, as duas estratégias mais promissoras serão selecionadas e seus autores podem escolher uma das seguintes opções: 1) Obtenha uma cópia completa e gratuita do quadro de negociação aprimorado e não-público baseado em R que desenvolvi e usei Desde 2017 e que os autores podem usar para negociar suas estratégias com Interactive Brokers. (A versão pública simplificada pode ser baixada aqui) 2) Entre em um acordo de cooperação no qual eu comprometo-se a implementar sua estratégia em R e trocar papel por um período máximo de três meses. Todos os negócios individuais serão compartilhados com os autores quando ocorram. Além disso, o código R que é específico da estratégia (e não o código da estrutura comercial) será entregue aos autores da estratégia. O que enviar: uma descrição escrita da estratégia, além de uma lista de trades mais os timeseries de retorno do backtest ou código Roctavepython executável que calcula diretamente os timeseries de retorno do backtest, juntamente com o conjunto de dados completo dos preços usados ​​no backtest. Envie para o meu e-mail disponível na seção Contato Atualização do quadro de negociação intraday puro da R Finalmente achei o tempo para fazer isso. Muito atrasado. A estrutura agora é executada com as versões mais recentes (unix) do IB TWSGW (versão 9493 e superior). Isso, por si só, exigiu uma reescrita parcial de várias funções do pacote IBrokers R, excelente, mas agora desactualizado, de Jeff Ryan. Além disso, a configuração padrão para negociação EURUSD foi atualizada de modo que agora é um pedaço de bolo para executar a estratégia dummy exemplo. Basta clonar o repo git para sua máquina local. GithubcensixINTRADAY-PartAB e siga o README. Algo sobre Hardware Eu ainda sou fã de possuir meu próprio metal. Claro, fazer as coisas com imagens de máquinas configuráveis ​​na nuvem é popular, porque você não precisa passar pelo aborrecimento de gerenciar seu próprio hardware, mas não é esse aborrecimento realmente apenas um problema para grandes organizações, onde muitos milhares de usuários devem ficar felizes em Custo mínimo. Assim, a nuvem não é apenas uma solução para um problema de pessoas que têm que gerenciar a escala, mas ao mesmo tempo tentam vender - naquela solução para o joe individual lá fora, que, enfrentá-lo, realmente não precisa disso. Enfim, como eu disse, sou fã de possuir meu próprio metal. O hardware barata fora da prateleira pode obter um longo caminho se você tomar o tempo para configurá-lo corretamente. Uma área de trabalho RAM de 16-64Gb com uma ou duas GPUs fará tudo o que você precisar. Parece que as estratégias de backtesting usam muito mais recursos de computação do que a negociação real ao vivo, e é por isso que atualmente você pode configurar e executar uma estratégia intradía de qualquer laptop decente com confiança, enquanto que para o backtesting e a pesquisa, você realmente gostaria que o monstro GPU CPU RAM Acima ou um pequeno e pequeno cluster de supercomputas, como descrevi recentemente aqui. Pure R Intraday trading framwork Download completo disponível Eu fiz INTRADAY-PartA. tar. gz e INTRADAY-PartB. tgz disponíveis para download. Censixdownloads. html Encontrando relacionamentos entre ativos que podem ser usados ​​para arbitragem estatística Em vez de se concentrar em prever a direção do preço e a volatilidade dos preços com os modelos não-lineares derivados dos métodos de aprendizagem automática, uma alternativa seria tentar descobrir relações de preços exploráveis ​​entre ativos da mesma classe E reagir (comércio) quando o erro de preços acontece, em outras palavras, fazer arbitragem estatística. Em certo sentido, isso é de alguma forma mais fácil do que tentar prever os preços, uma vez que o único que se faz é encontrar uma relação relativamente estável, linear ou não linear entre um grupo de pelo menos dois recursos e assumir que, a partir do momento de Sua detecção, essa relação continuará por algum tempo no futuro. Negociar sob este pressuposto é então muito um processo reativo que é desencadeado por movimentos de preços que divergem significativamente do relacionamento modelado. Tradicional Par O comércio e a negociação de ativos em um modelo VECM (Vector Error Correction Model) são bons exemplos para statarb usando modelos lineares. Então, por que não usar uma rede neural simples de uma camada ou mesmo um RBM para descobrir uma relação de preço não-linear entre dois ativos não cointegrados e se esse processo de descoberta for bem-sucedido, troque-o de maneira semelhante a um par clássico. As coisas se tornam ainda mais interessantes quando grupos com mais do que apenas dois ativos são considerados. Este seria então o equivalente não-linear de um VECM. Variável de Seleção de Recursos vs. Profundidade Digamos que temos um alvo de previsão de timeseries univariáveis ​​que pode ser de regressão ou classificação de tipo, e nós precisamos decidir quais recursos de entrada selecionar. Mais concretamente, temos um grande universo de timeseries que podemos usar como insumos e gostaríamos de saber quantos devemos escolher (largura) e também o tempo atrás que queremos procurar por cada um (profundidade). Há um espaço bidimensional de escolhas, delimitado pelos seguintes quatro casos extremos, sob o pressuposto de que temos um total de séries N e podemos, no máximo, olhar para trás K timesteps: (1) escolher apenas uma série e lookback Um timestep, (2) escolher apenas uma série e lookback K timesteps, (3) escolher N série e lookback um timestep, (4) escolher N series e lookback K timesteps. A escolha ótima provavelmente não será daquelas, uma vez que (1) e (2) podem não conter informações suficientes e (3), e especialmente (4) não serão viáveis ​​devido ao processamento de sinais de conexão ou ao excesso de ruído aleatório. A maneira sugerida de abordar isso é começar pequeno em (1), ver o desempenho que você obtém e, em seguida, aumentar o tamanho do espaço de entrada, tanto em profundidade quanto em profundidade, até que você tenha atingido um desempenho de previsão satisfatório ou até que você esgotou Seus recursos de computação e precisam abandonar toda a abordagem: (ou comprar uma nova (farm of) desktop (s) :) Usando Autoencoders Empilhados e Máquinas Boltzmann Restritas em R 12 de fevereiro de 2017 Autoencoderes Empilhados (SAs) e Máquinas Boltzmann Restritas ( RBMs) são modelos muito poderosos para a aprendizagem sem supervisão. Infelizmente, no momento da escrita, parece que não existem implementações R diretas disponíveis, o que é surpreendente, já que ambos os tipos de modelos existem há um tempo e R possui implementações para muitos outros tipos de modelos de aprendizagem de máquinas. Como solução alternativa, as SAs poderiam ser implementadas usando um dos vários pacotes de rede neural de R bastante rápido (nnet, AMORE) e RBMs, bem, alguém deveria escrever uma boa implementação R para eles. Mas dado que o treinamento de ambos os tipos de modelo requer muitos recursos computacionais, também queremos uma implementação que possa usar GPUs. Então, no momento, a solução mais simples que parece ter é usar Theano. Ele pode usar GPUs e fornece implementações de autoencoders e RBMs empilhados (desativados). Além disso, o código PythonTheano para várias outras variantes de máquinas Boltzmann mais exóticas também está flutuando ao redor da rede. Podemos usar rPython para chamar essas funções Python de R, mas o desafio é o dado. Obter grandes conjuntos de dados de um lado para o outro entre R e Python sem usar a serialização ascii que o rPython implementa (muito lento) precisa ser resolvido. Uma implementação pelo menos igualmente potente de autoencoders que suporta o uso de GPU está disponível através da estrutura Torch7 (demo). No entanto, as funções Torch7 são chamadas de usar lua e chamá-las de dentro de R, em vez disso, exigirá algum trabalho no nível C. Em conclusão: use Theano (Python) ou Torch7 (lua) para modelos de treinamento com suporte GPU e escreva os modelos treinados para o arquivo. Em R, importe o modelo treinado a partir do arquivo e use para predição. Atualização 25 de abril de 2017: A seguinte solução agradável Ligue para Python de R para Rcpp deve nos aproximar um pouco de usar Theano diretamente de R. What Frequencies to Trade. 13 de janeiro de 2017 Ao tentar encontrar padrões de mercado exploráveis ​​que se poderia trocar como comerciante de varejo, uma das primeiras questões é: quais frequências de negociação para olhar Mensal Semanal Diariamente ou intradía em qualquer lugar entre 5 segundos a 1 hora Com tempo limitado disponível para Realizando pesquisas em todas essas escalas de tempo, isso se torna uma questão importante a ser respondida. Eu e outros observamos que parece haver uma relação simples entre a frequência comercial e a quantidade de esforço necessária para encontrar uma estratégia lucrativa que seja puramente quantitativa e tenha um risco aceitável. Em suma: quanto menor (mais lento) a frequência em que você quer negociar, mais inteligente sua estratégia lucrativa precisa ser. Tradefreqvssmartness Como exemplo, pode-se olhar para o fim (muito) de alta freqüência do espectro, onde as estratégias de mercado baseadas em matemática realmente muito simples podem ser muito lucrativas, se você conseguir ficar perto o suficiente para o mercado. Fazendo um grande salto no domínio da frequência diária, está se tornando muito mais difícil encontrar estratégias quantitativas que são lucrativas enquanto ainda estão baseadas em matemática bastante simples. Negociar semanalmente e mensalmente, usando apenas métodos quantitativos ou indicadores técnicos apenas é uma receita muito boa para o desastre. Então, assumindo por um momento que essa relação é realmente verdadeira e considerando que podemos e queremos usar técnicas de aprendizado de máquina sofisticadas em nossas estratégias de negociação, poderíamos começar com uma janela de freqüência semanal e trabalhar em direção a freqüências mais altas. O comércio semanal não precisa ser automatizado e pode ser feito a partir de qualquer interface de corretagem baseada na web. Podemos desenvolver uma bolsa de estratégias, usando dados históricos publicamente disponíveis em combinação com nosso algoritmo de aprendizagem favorito para encontrar padrões de mercado negociáveis ​​e, em seguida, executar a estratégia manualmente. Nesta escala, todo o esforço deve ser encontrado e ajustar a estratégia quantitativa e muito pouco pensamento deve ser colocado na execução comercial. O esforço de automação comercial: 0. A inteligência da estratégia é necessária: 100 O comércio diário deve ser automatizado, a menos que você possa realmente dedicar uma parte fixa do seu dia ao monitoramento dos mercados e à execução de negócios. Integrar algoritmos de aprendizagem de máquinas com negociação diária automatizada não é uma tarefa trivial, mas pode ser feito. Esforço de automação comercial: 20, Inteligência de estratégia necessária: 80 Nos intervalos de tempo intradiários, variando de minutos e segundos a sub segundos, o esforço que você terá que assumir para automatizar seus negócios pode ficar em qualquer lugar entre 20 e 90. Felizmente, o menor A escala de tempo torna-se mais burda sua estratégia pode ser, mas é estúpido, é claro, um conceito relativo aqui. Esforço de automação comercial: 80, inteligência de estratégia necessária: 20 Que recursos usar. Hand-crafted vs. aprendido 10 de dezembro de 2017 Em um ponto no projeto de um sistema de aprendizagem (máquina) você será inevitável perguntar-se quais os recursos para alimentar seu modelo. Existem pelo menos duas opções. O primeiro é usar recursos artesanais. Esta opção normalmente lhe dará bons resultados se os recursos estiverem bem projetados (é claro que é uma tautologia, pois você só os chamará bem projetados se lhe derem bons resultados). O design de recursos criados à mão requer conhecimento especializado sobre o campo ao qual o sistema de aprendizagem será aplicado, ou seja, classificação de áudio, reconhecimento de imagem ou no nosso processo comercial. O problema aqui é que você pode não possuir nenhum desses conhecimentos especializados (ainda assim) e será muito difícil chegar ou ter muito tempo ou provavelmente ambos. Portanto, a alternativa é aprender os recursos dos dados ou, em outras palavras, usar a aprendizagem sem supervisão para obtê-los. Um requisito aqui é que você realmente precisa de muitos dados. Muito mais do que você precisaria para recursos feitos à mão, mas, novamente, ele não precisa ser rotulado. O benefício no entanto é claro. Você realmente não precisa ser um especialista no campo específico para o qual você projeta o sistema, ou seja, comércio e finanças. Então, enquanto você ainda precisa descobrir qual subconjunto dos recursos aprendidos será o melhor para seu sistema de aprendizagem, isso também é algo que você teria que fazer com os recursos feitos à mão. Minha sugestão: tente projetar alguns recursos feitos à mão por você mesmo. Se eles não realizam e você tem bons motivos para acreditar que é possível ter melhores resultados do que aqueles que você está recebendo, use métodos de aprendizagem sem supervisão para aprender recursos. Você pode até criar um sistema híbrido que use recursos projetados e aprendidos em conjunto. Por que eu uso ferramentas de código aberto para construção de aplicativos de negociação 19 de novembro de 2017 Quando comecei a procurar minha própria negociação automática, eu tinha três requisitos no conjunto de ferramentas que eu queria usar. 1) Eles devem custar o mínimo possível para começar, mesmo que isso significasse que eu tinha que fazer muita programação e personalizações eu mesmo (custaria tempo) 2) Deve haver uma comunidade de pessoas de mentalidade semelhante lá fora Usando essas mesmas ferramentas para um propósito semelhante. 3) As ferramentas devem permitir-me ir tão profundamente nas entranhas do sistema quanto necessário, mesmo que, no início, meu objetivo fosse mais descobrir o básico. Eu não queria me encontrar em uma situação em que dois anos abaixo eu precisaria mudar para um conjunto diferente de ferramentas, só porque as que eu tinha começado não me permitiram fazer o que eu queria por causa de problemas com Fontes fechadas e licenciamento restritivo. Como resultado, cheguei a escolher R como o meu idioma de escolha para o desenvolvimento de algoritmos de negociação e comecei a usar os Interactive Brokers, uma vez que eles fornecem uma API para interagir com seu sistema de corretagem. Embora existam muitas ferramentas de negociação agradáveis ​​que se conectam ao IB Trader Workstation e algumas podem ser usadas para negociação automatizada, nenhuma delas oferece o mesmo poder, flexibilidade e suporte comunitário que o projeto R tem. Além disso, a R tem realmente um incrível repositório de pacotes de aprendizado de estatística e de aprendizado gratuitos e muito adulta, algo que é essencial se você deseja criar algoritmos de negociação. Cópia de direitos autorais Censix 2017 - 2017Strategy Coded in LUA Eu criei uma ótima idéia para uma estratégia algorítmica, porém minha experiência de codificação em LUA é muito limitada. LUA é o idioma de codificação utilizado na plataforma FXCM, TSIIMarketscope. Eu me pergunto se existem comerciantes que estão dispostos a ajudar com esta excelente ideia. Eu encontrei uma ótima idéia para uma estratégia algorítmica, no entanto minha experiência de codificação em LUA é muito limitada. LUA é o idioma de codificação utilizado na plataforma FXCM, TSIIMarketscope. Eu me pergunto se existem comerciantes que estão dispostos a ajudar com esta excelente ideia. Além do que o Terraforce e o Jcl365 já disseram, você pode obter ajuda gratuita com a programação de funções, indicadores e estratégias personalizadas para plataformas FXCM no site FXCodebase. Se você achar que precisa de assistência profissional, entre em contato com o departamento de Serviços de Programação da FXCMs. E se você é uma programação mais confortável em idiomas que não sejam. LUA, a FXCM oferece as plataformas MT4 e NinjaTrader que usam MQL e C, respectivamente. Além do que o Terraforce e o Jcl365 já disseram, você pode obter ajuda gratuita com a programação de funções, indicadores e estratégias personalizadas para plataformas FXCM no site FXCodebase. Se você achar que precisa de assistência profissional, entre em contato com o departamento de Serviços de Programação da FXCMs. E se você estiver mais confortável na programação em idiomas diferentes de. LUA, FXCM oferece o urlquotfxcm. co. ukautomated-trading. jspquotMT4. Obrigado pela resposta, no entanto, postei aqui para evitar que a equipe da FXcodebase funcione nela. A equipe é muito, muito mal gerenciada e o site está em todo o lugar e nada parece terminar lá. A maioria dos algos em que a equipe trabalha são completamente inúteis e posso dizer imediatamente que as estratégias não funcionarão nunca. Então, o que acontece é que uma boa idéia vem e os programadores estão muito ocupados trabalhando em idéias inúteis para terminá-lo. Então, você obtém a resposta porque sua idéia foi adicionada à lista de desenvolvimento aka a lista esquecida. Posso enviar pedidos e idéias apenas para verificar semanas atrasadas e descobrir que outras idéias que foram postadas muito mais tarde do que as minhas já foram concluídas. Eu ofereci para pagar os serviços premium, mas eles simplesmente disseram que iria fazê-lo gratuitamente e publicá-lo no site. Esta não é uma boa prática na minha opinião. Por que eles não me deixaram pagar por um algoritmo privado desenvolvido Eles são programadores de nível inferior pagos pela FXCM. É muito incompreensível. No que diz respeito aos serviços de programação FXCM, eu já havia sido citado 600 por a alteração de 15 linhas de código que é uma piada na melhor das hipóteses, então eu só poderia especular sobre o que uma estratégia desenvolvida por eles custaria. Obrigado pela resposta, no entanto, postei aqui para evitar que a equipe da FXcodebase funcione nela. A equipe é muito, muito mal gerenciada e o site está em todo o lugar e nada parece terminar lá. A maioria dos algos em que a equipe trabalha são completamente inúteis e posso dizer imediatamente que as estratégias não funcionarão nunca. Então, o que acontece é que uma boa idéia vem e os programadores estão muito ocupados trabalhando em idéias inúteis para terminá-lo. Então, você obtém a resposta porque sua idéia foi adicionada ao. Nós programamos robôs em C para a API FXCM. Se você estiver interessado, me avise. Eu não posso dizer de antemão o que um algoritmo específico do cliente vai custar, mas posso dizer que ele não será 600 para 15 linhas. Eu ofereci para pagar os serviços premium, mas eles simplesmente disseram que iria fazê-lo gratuitamente e publicá-lo no site. Esta não é uma boa prática na minha opinião. Por que eles não me deixaram pagar por um algoritmo privado desenvolvido Eles são programadores de nível inferior pagos pela FXCM. É muito incompreensível. No que diz respeito aos serviços de programação FXCM, eu já havia sido citado 600 por a alteração de 15 linhas de código que é uma piada na melhor das hipóteses, então eu só poderia especular sobre o que uma estratégia desenvolvida por eles custaria. O site FXCodebase deve ser uma comunidade gratuita onde as pessoas podem compartilhar programas. É por isso que eles não têm um serviço pago. O departamento de serviços de programação FXCM é onde você pode obter assistência profissional. O mínimo que eles cobram por qualquer trabalho é de 600, por isso pode não valer a pena por um programa curto, mas pode valer a pena para um programa mais complexo. Eles geralmente também oferecem uma maneira para você obter seu programa codificado de graça, se você depositar fundos em sua conta FXCM ou atender a certos requisitos de volume comercial. Se você tivesse curiosidade sobre essas opções, você pode clicar aqui para uma cotação gratuita.