Código de easylanguage do sistema de negociação
Obtenha versões gratuitas e simplificadas das ferramentas que os especialistas da TradeStation usam em suas pesquisas diárias e na construção de sistemas. Essas ferramentas ajudam você a aprender o EasyLanguage, pois são totalmente de código aberto e permitem que você construa sistemas complexos sem precisar saber como codificar.
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Bem-vindo ao Uso do EasyLanguage.
Dos autores do livro, Usando o EasyLanguage 9.x, este site fornece aos novatos e experientes usuários da TradeStation informações sobre como os principais especialistas do mundo usam a plataforma diariamente para fazer suas pesquisas e desenvolver sistemas. Neste site, você encontrará tudo, desde o código gratuito da TradeStation até os indicadores da TradeStation, até o recurso definitivo sobre o aprendizado do EasyLanguage, o livro Usando o EasyLanguage 9.x.
Recursos em destaque.
Biblioteca de indicadores adaptativos.
A biblioteca de indicadores adaptativos ajusta automaticamente seus indicadores para metade do ciclo dominante atual com base no uso da transformada de Hilbert. Se olharmos para a matemática para a maioria dos indicadores técnicos, a matemática deles pressupõe que estamos usando metade do ciclo dominante. Nós usamos sempre eles sintonizados para isso, eles vão oferecer as mesmas propriedades físicas com os dados em termos de altos e baixos.
Estratégias da TradeStation.
Na comunidade da TradeStation, os sistemas de negociação são chamados de "TradeStation Strategies". As estratégias da TradeStation têm uma estrutura especial que você precisa entender ao projetá-las. Nesta página, Murray Ruggiero Jr., um dos autores do livro, explica como projetar essas estratégias e também algumas dicas e truques que todo usuário do TradeStation deve conhecer.
Usando o EasyLanguage 9.x Book and Code.
Um excelente recurso para quem está interessado em aprender EasyLanguage. Começando com conceitos básicos, este livro leva rapidamente o leitor a tópicos avançados, como funções de texto, para colocar texto em gráficos, objetos de desenho, barras de atividades e mapas de probabilidade. Se você está interessado em codificar suas próprias idéias ou modificar outras pessoas & # 8217; código, este livro vai certamente ajudar a guiá-lo ao longo do caminho!
Atividade recente.
Funções de múltiplas saídas na TradeStation.
Por: Murray Ruggiero Jr. (27 de janeiro de 2015)
Neste post, Murray explica como funcionam as funções de múltiplas saídas no TradeStation. Tanto os principiantes como os avançados do EasyLanguage encontrarão este post útil, uma vez que as funções de múltiplas saídas são uma ferramenta poderosa do comércio ao desenvolver sistemas de negociação.
Usando o EasyLanguage for Non-Programmers.
Por: Murray Ruggiero Jr. (7 de novembro de 2014)
Veja a palestra que Murray deu durante o TradeStation Labs. Tendo sido autor de mais de 180 artigos e sendo editor colaborador da revista Futures, Murray nesta palestra mostra como os programadores não programados podem programar suas idéias usando o EasyLanguage. Este é um ótimo ponto de partida antes de ler Usando o EasyLanguage for 9.X & # 8230;
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Código de easylanguage do sistema de negociação
Se você ainda está procurando uma vantagem nos mercados, os sistemas de negociação automatizados são a melhor maneira de obtê-lo. Saber mais.
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OS RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS OU SIMULADOS TÊM CERTAS LIMITAÇÕES INERENTES. A PARTIR DE UM REGISTRO DE DESEMPENHO REAL, OS RESULTADOS SIMULADOS NÃO REPRESENTAM A NEGOCIAÇÃO REAL. TAMBÉM, UMA VEZ QUE AS COMERCIALIZAÇÕES NAO SÃO REALMENTE EXECUTADAS, OS RESULTADOS PODEM SUBSTITUIR OU SUPERIOR AO IMPACTO, SE ALGUM, DE DETERMINADOS FATORES DE MERCADO, COMO A FALTA DE LIQUIDEZ. PROGRAMAS DE NEGOCIAÇÃO SIMULADOS EM GERAL TAMBÉM ESTÃO SUJEITOS AO FATO DE QUE ELES FORAM CONCEBIDOS COM O BENEFÍCIO DE HINDSIGHT. NENHUMA REPRESENTAÇÃO ESTÁ SENDO FEITA QUE QUALQUER CONTA PODERÁ OU POSSIBILITAR LUCROS OU PERDAS SIMILARES AOS APRESENTADOS.
EasyLanguage e TradeStation são marcas registradas da TradeStation Technologies, Inc.
Uma das maiores tendências no comércio varejista na última década foi o aumento da popularidade da negociação automatizada. Neste tipo de negociação, também conhecido como execução automatizada de ordens, os sinais de compra e venda gerados por um sistema de negociação são executados automaticamente por uma plataforma conectada à conta de corretagem do negociante. Isso permite a troca de mãos livres, o que permite uma execução mais rápida, menos erros e a capacidade de negociar prazos mais curtos com estratégias de frequência mais alta.
O algoritmo básico para a construção de sistemas de negociação usando geração automática de código é mostrado abaixo na Figura 1. Ele começa com um método para combinar diferentes elementos da estratégia de negociação. Esses elementos podem incluir vários indicadores técnicos, como médias móveis, estocásticos e assim por diante; diferentes tipos de ordens de entrada e saída; e condições lógicas para entrar e sair do mercado.
Figura 1. Algoritmo básico para construção de estratégia automatizada.
Depois que os diferentes elementos são combinados em uma estratégia coerente, ela pode ser avaliada no mercado ou nos mercados de interesse. Isso exige dados de mercado - preços, volume, juros em aberto, etc. - para cada mercado. De um modo geral, você também teria um conjunto de metas de compilação para ajudar a classificar ou classificar cada estratégia. Exemplos de metas de construção incluem várias medidas de desempenho, como lucro líquido, redução, porcentagem de vencedores, fator de lucro e assim por diante. Estes poderiam ser definidos como requisitos mínimos, como um fator de lucro de pelo menos 2.0, ou como objetivos a serem maximizados, como a maximização do lucro líquido.
Base Teórica da Geração Automática de Código.
Como descrito acima, construir um sistema de negociação usando geração automática de código é essencialmente um problema de otimização. A combinação de elementos de estratégia que maximiza as metas de construção é considerada a estratégia final. Alguns traders objetariam que os sistemas de negociação deveriam ser construídos com base em uma hipótese de comportamento ou ação de mercado. Se você tem uma boa hipótese sobre como os mercados funcionam, uma estratégia pode ser construída em torno dessa hipótese e testada. Se funcionar, suporta a hipótese e justifica a negociação da estratégia.
Gerador de código de sistema padrão para a TradeStation.
Esta seção descreve uma abordagem ad hoc para geração automática de código na qual um sistema de negociação para a TradeStation gera automaticamente outros sistemas de negociação baseados em padrões para a TradeStation. O sistema AutoSystemGen procura por um conjunto de regras de negociação, junto com os valores de parâmetros associados, que atendam a um conjunto especificado de requisitos de desempenho.
Embora quase qualquer tipo de indicador ou lógica de negociação possa ser incluído no gerador do sistema de negociação descrito aqui, para manter as coisas relativamente simples, as regras dos sistemas gerados serão restritas a padrões de preços. Cada regra de entrada de um sistema de negociação gerado terá o seguinte formato:
A chave para esse processo é encontrar sistemas de negociação candidatos. Um sistema pode consistir de uma a dez regras da forma mostrada acima. Negociações são entradas no mercado se todas as regras forem verdadeiras, e negociações são feitas depois de um certo número de barras. Se isso fosse codificado como um sistema tradicional da TradeStation, com um máximo de 10 regras, haveria 52 entradas. Isso criaria uma estratégia incômoda.
O código para o sistema AutoSystemGen e suas funções relacionadas está disponível em Breakout Futures (breakoutfutures /) na página Free Downloads.
Como exemplo, considere o mercado futuro de títulos de 30 anos do Tesouro (símbolo @ US. P na TradeStation 8). O AutoSystemGen foi otimizado nos últimos 20 anos de preços de T-bond com a entrada OptStep aumentada de 1 para 10000. Isso significa que o sistema avaliou 10.000 sistemas de negociação diferentes. A otimização foi executada duas vezes, uma para negociações longas e outra para operações a descoberto. Os seguintes requisitos de desempenho foram utilizados: lucro líquido de pelo menos US $ 30.000, perda do pior caso não superior a US $ 7500, pelo menos 200 negociações, percentual lucrativo de pelo menos 50% e fator de lucro de pelo menos 1,2. Em um computador dual core com o Vista, foram necessários aproximadamente 10 minutos para executar cada otimização (10.000 sistemas por otimização).
Sistema 2332, @ US. P, 9/17/2007 12:23:00, Long Trades.
Lucro Líquido = 53562,50, Máximo DD = -7381,25, Número de Negociações = 250, Percentual de Vitórias = 56,80, Prof fator = 1,631.
Var: EntNext (false);
EntNext = Open [2] & gt; = Baixo [16] e.
Fechar [14] & lt; = Baixo [6] e.
Se EntNext então.
Compre o próximo bar no mercado;
Se BarsSinceEntry = 2 então.
Vender próxima barra no mercado;
System 5771, @ US. P, 9/17/2007 12:27:00, Long Trades.
Lucro Líquido = 42145,00, Máx. DD = -5733,75, Número de Negociações = 207, Percentual de Vitórias = 57,00, Prof fator = 1,631.
Var: EntNext (false);
EntNext = Alto [7] & gt; = Baixo [19] e.
Fechar [20] & gt; = Fechar [5] e.
Alto [18] & gt; = Baixo [2] e.
Se EntNext então.
Compre o próximo bar no mercado;
Se BarsSinceEntry = 2 então.
Vender próxima barra no mercado;
Sistema 7622, @ US. P, 9/17/2007 12:29:00, Long Trades.
Lucro Líquido = 59348,75, DD Máximo = -7222,50, Número de Negociações = 208, Percentual de Vitórias = 60,58, Prof fator = 1,924.
Var: EntNext (false);
EntNext = Baixo [2] & lt; = Alto [9] e.
Abra [11] & gt; = Abrir [18] e.
Se EntNext então.
Compre o próximo bar no mercado;
Se BarsSinceEntry = 3 então.
Vender próxima barra no mercado;
Sistema 7718, @ US. P, 9/17/2007 12:29:00, Long Trades.
Lucro Líquido = 35526,25, DD Máximo = -6936,25, Número de Negociações = 292, Percent Wins = 56,85, Prof fator = 1,418.
Var: EntNext (false);
EntNext = Fechar [3] & gt; = Alta [19] e.
Alta [6] & lt; = Abrir [10] e.
Se EntNext então.
Compre o próximo bar no mercado;
Se BarsSinceEntry = 1 então.
Vender próxima barra no mercado;
Sistema 6160, @ US. P, 9/17/2007 12:42:00, Curtas Negociações.
Lucro Líquido = 31277,50, DD Máximo = -6846,25, Número de Negociações = 369, Percent Wins = 51,76, Prof fator = 1,297.
Var: EntNext (false);
EntNext = Alto [9] & gt; = Baixo [6] e.
Fechar [15] & gt; = Alta [8] e.
Alta [7] & lt; = Baixa [20] e.
Se EntNext então.
Vender curto próximo bar no mercado;
Se BarsSinceEntry = 1 então.
Compre para cobrir a próxima barra no mercado;
A listagem de cada sistema inclui o número do sistema (correspondente à entrada OptStep), símbolo de mercado, data atual e se o sistema é apenas longo ou curto. A próxima linha contém algumas estatísticas de desempenho resumidas para ajudar na avaliação de cada sistema. Finalmente, o código do sistema é mostrado. Para avaliar os sistemas no TradeStation, o código entre as duas linhas de comentário () pode ser copiado e colado em uma estratégia no TradeStation, em seguida, executado na janela do gráfico.
O último sistema no arquivo de saída é para um sistema curto somente (# 6160). Quando guardada na TradeStation como estratégia e aplicada ao mesmo gráfico de T-bond, foi produzida a seguinte curva de capital:
Figura 3. Sistema Short-only para T-bonds, nos últimos 20 anos, com US $ 15 por transação deduzidos para custos de negociação, gerados pelo sistema AutoSystemGen.
Programação Genética para Geração Automática de Código.
A abordagem ad hoc descrita na seção anterior é simples, mas tem duas limitações: (1) as estratégias geradas aleatoriamente não convergem para as metas de compilação e (2) o modelo do sistema de padrões é difícil de generalizar para estratégias mais complexas. . Isso sugere que é necessária uma abordagem mais sofisticada.
Um método para geração automática de código que trata dessas duas preocupações é chamado de programação genética (GP), 1 que pertence a uma classe de técnicas chamadas algoritmos evolutivos. Algoritmos evolutivos e GP em particular foram desenvolvidos por pesquisadores em inteligência artificial baseados nos conceitos biológicos de reprodução e evolução. Um algoritmo GP “evolui” uma população de estratégias de negociação a partir de uma população inicial de membros gerados aleatoriamente. Membros da população competem uns contra os outros com base em sua "aptidão". Os membros mais aptos são selecionados como "pais" para produzir um novo membro da população, que substitui um membro mais fraco (menos apto).
Reduz a necessidade de conhecimento de indicadores técnicos e desenho de estratégia. O algoritmo GP seleciona as regras de negociação individuais, indicadores e outros elementos da estratégia para você.
O processo de construção de regras permite uma complexidade considerável, incluindo regras de negociação não lineares.
O processo GP elimina os elementos mais trabalhosos e entediantes do processo tradicional de desenvolvimento de estratégias; ou seja, criar uma nova ideia de negociação, programá-la, verificar o código, testar a estratégia, modificar o código e repetir. Tudo isso é feito automaticamente no GP.
O processo GP é imparcial. Enquanto a maioria dos comerciantes desenvolveu vieses a favor ou contra indicadores específicos e / ou lógica de negociação, o GP é guiado apenas pelo que funciona.
Ao incorporar a semântica da regra de negociação adequada, o processo GP pode ser projetado para produzir regras de negociação lógicas e código livre de erros.
O processo GP geralmente produz resultados que são não apenas exclusivos, mas não óbvios. Em muitos casos, essas gemas escondidas seriam quase impossíveis de encontrar de outra maneira.
Ao automatizar o processo de criação, o tempo necessário para desenvolver uma estratégia viável pode ser reduzido de semanas ou meses para uma questão de minutos em alguns casos, dependendo do tamanho do arquivo de dados do preço de entrada e de outras configurações de construção.
A programação genética tem sido usada com sucesso em uma variedade de campos, incluindo processamento de sinais e imagens, controle de processos, bioinformática, modelagem de dados, geração de código de programação, jogos de computador e modelagem econômica; ver, por exemplo, Poli et al. 2 Uma visão geral do uso do GP em finanças é fornecida por Chen. 3 Colin 4 foi um dos primeiros a explicar como usar GP para otimizar combinações de regras para uma estratégia de negociação.
J. Koza. Programação Genética. The MIT Press, Cambridge, MA. 1992.
R. Poli, W. B. Langdon e N. F. McPhee. Um guia de campo para programação genética. Publicado via lulu e disponível gratuitamente em gp-field-guide. uk, 2008. (Com contribuições de J. R. Koza).
Shu-Heng Chen (Editor). Algoritmos Genéticos e Programação Genética em Finanças Computacionais. Kluwer Academic Publishers, Norwell, MA. 2002.
A. Colin. Algoritmos genéticos para modelagem financeira, Trading on the Edge. 1994, páginas 165-168. John Wiley & amp; Sons, Inc. Nova Iorque.
Risto Karjalainen. Regras técnicas de negociação em evolução para futuros de S & P 500, Advanced Trading Rules, 2002, Pages 345-366. Elsevier Science, Oxford, Reino Unido.
Jean-Yves Potvin, Patrick Soriano e Maxime Vallee. Gerando regras de negociação nos mercados de ações com programação genética. Computadores e Pesquisa de Operações, Volume 31, Edição 7, junho de 2004, páginas 1033-1047.
Massimiliano Kaucic. Investimento utilizando métodos evolutivos de aprendizagem e regras técnicas. Revista Européia de Pesquisa Operacional, volume 207, número 3, 16 de dezembro de 2010, páginas 1717-1727.
Um Algoritmo de Construção Usando Programação Genética.
Expandindo o algoritmo de construção apresentado anteriormente (ver Fig. 1), um algoritmo mais detalhado é ilustrado abaixo na Fig. 4 com base na programação genética. As caixas cinza-sombreadas representam os dados de entrada, que incluem os dados de preço para o (s) mercado (s) de interesse, os indicadores e tipos de ordem no chamado conjunto de construção e as opções e critérios de desempenho (metas de construção) selecionadas pelo do utilizador.
Figura 4. Algoritmo de construção para geração automática de código com programação genética.
O processo GP pode ser usado para evoluir simultaneamente dois elementos essenciais da estratégia: condições de entrada e ordens de entrada e saída. As condições de entrada são tipicamente representadas como estruturas de árvore, como mostrado abaixo na Fig. 5.
A chave para a evolução das ordens de entrada e saída usando programação genética é representar os diferentes tipos de pedidos de forma generalizada. Por exemplo, parar e limitar os preços de entrada pode ser representado da seguinte forma:
Embora a programação genética seja capaz de gerar estratégias de negociação com considerável variedade, é necessário começar com uma estrutura generalizada para as estratégias a seguir. A estrutura da estratégia mostrada abaixo no pseudocódigo fornece uma estrutura para a construção de estratégias com base nas condições de entrada e nos tipos de pedidos, como os discutidos acima:
Entradas: N1, N2, N3,…
Se a posição for plana e LongEntryCondition for verdadeira, então.
Longa entrada ...
Inicialize ordens de saída longas conforme necessário ...
Se a posição for plana e ShortEntryCondition for true, então.
Ordem de entrada curta…
Inicialize ordens de saída curtas conforme necessário ...
Se a posição for longa, então.
Longa ordem de saída 1…
Longa ordem de saída 2…
Se a posição é curta então.
Ordem de saída curta 1…
Ordem de saída curta 2…
[Saída opcional de fim de dia]
As estratégias começam com a lista de entradas. Uma entrada é fornecida para qualquer parâmetro do indicador, comprimento de lookback do padrão de preço e quaisquer parâmetros exigidos pelos pedidos de entrada e saída, como o comprimento de lookback do ATR.
Para ilustrar o uso de programação genética para geração automática de código na construção de estratégias, o programa Adaptrade Builder foi executado em barras diárias de um mercado futuro de índices de ações para uma população pequena e um número limitado de gerações. As métricas de desempenho escolhidas para orientar o processo foram o lucro líquido, o número de negócios, o coeficiente de correlação, a significância estatística e a relação retorno / rebaixamento. Metas específicas foram estabelecidas para o número de negociações e a relação retorno / rebaixamento. As outras métricas selecionadas foram maximizadas. A função de adequação foi uma média ponderada de termos para cada métrica.
Figura 6. Porcentagem de membros da população com lucro líquido fora da amostra superior a US $ 1.000.
Da mesma forma, o lucro líquido médio da população da OOS aumentou após cinco e dez gerações, como mostra a Fig. 7. Observe que esses resultados são para o lucro líquido da OOS. Por definição, os dados fora da amostra não são usados na compilação, portanto, os resultados do OOS são imparciais; eles não se beneficiam da retrospectiva. Isto implica que o processo GP não só tende a melhorar os resultados dentro da amostra ao longo de gerações sucessivas, o que é um efeito direto do algoritmo GP, mas os resultados OOS também tendem a melhorar à medida que as estratégias são evoluídas. Isso indica uma construção de alta qualidade.
Janeiro de 2017.
Para os Traders deste mês, Dicas, o foco é o artigo de Ken Calhoun na edição de dezembro de 2016, & ldquo; Negociação de Swing de Reversão Média. & Rdquo; Aqui, apresentamos os Traders de janeiro de 2017 Dicas de código com possíveis implementações em vários softwares.
Os Traders & rsquo; A seção Dicas é fornecida para ajudar o leitor a implementar uma técnica selecionada a partir de um artigo desta edição ou outra edição recente. As entradas aqui são contribuídas por desenvolvedores de software ou programadores para software que é capaz de customização.
COMERCIALIZAÇÃO: JANEIRO DE 2017.
Em "Negociação de Swing de Reversão Média", & rdquo; que apareceu na edição de dezembro de 2016 da STOCKS & amp; COMMODITIES, autor Ken Calhoun descreve uma metodologia de negociação em que o trader tenta entrar em uma tendência existente depois que houve um recuo. Ele sugere procurar por 50% de recuos em fortes tendências e esperar que o preço volte atrás na tendência antes de entrar no mercado.
Aqui, estamos fornecendo o código do TradeStation EasyLanguage para uma estratégia de revisão média baseada nos conceitos do autor. Incluímos também um indicador complementar para ajudar a visualizar as configurações de negociação.
Para baixar o código EasyLanguage para a estratégia deste artigo, visite nosso fórum de suporte do TradeStation e do EasyLanguage. O código pode ser encontrado em community. tradestation / Discussions / Topic. aspx? Topic_ID = 147651. O nome do arquivo ELD é & ldquo; TASC_JAN2017.ELD. & Rdquo;
Para mais informações sobre o EasyLanguage em geral, consulte tradestation / EL-FAQ.
Um gráfico de amostra é mostrado na Figura 1.
FIGURA 1: COMERCIAÇÃO. Aqui está um exemplo da estratégia de MeanReversion e indicador aplicado a um gráfico de 60 minutos do alfabeto (GOOG).
Este artigo é para fins informativos. Nenhum tipo de negociação, recomendação de investimento, aconselhamento ou estratégia está sendo feito, fornecido ou de qualquer maneira fornecido pela TradeStation Securities ou suas afiliadas.
TradeStation Securities, Inc.
METASTOCK: janeiro de 2017.
O artigo de Ken Calhoun na edição de dezembro de 2016 da STOCKS & amp; COMMODITIES, & ldquo; Negociação de Swing de Reversão Média, & rdquo; apresentou um sistema de negociação visual projetado para tirar proveito de retrocessos em tendências de alta. A fórmula dada aqui, usada como filtro no explorador, encontrará essas oportunidades de negociação. As duas primeiras linhas da fórmula permitem que o usuário ajuste os parâmetros da varredura:
"Z" é o aumento percentual mínimo no upswing inicial "Fudge" é a diferença percentual permitida entre o fechamento do pullback e a reversão média real de 50%.
A fórmula é apresentada usando valores de movimento mínimo de 10% e tolerância de 0,1% sobre a diferença no nível de reversão.
Suporte Técnico MetaStock.
eSIGNAL: JANEIRO DE 2017.
Para os Traders deste mês, Dica, nós fornecemos o estudo Mean_Reversion_Swing. efs baseado na fórmula descrita no artigo de Ken Calhoun na edição de dezembro de 2016 da S & amp; C & quot; Mean-Reversion Swing Trading & quot; & rdquo; No artigo, Calhoun apresenta uma estratégia de negociação de pullbacks durante um mercado de tendências.
O estudo contém parâmetros de fórmula que podem ser configurados por meio do gráfico de edição & rdquo; janela (clique com o botão direito no gráfico e selecione o gráfico de edição). Um gráfico de amostra é mostrado na Figura 2.
FIGURA 2: eSIGNAL. Aqui está um exemplo do estudo Mean_Reversion_Swing. efs plotado em um gráfico intradiário de APC.
Para discutir este estudo ou fazer o download de uma cópia completa do código da fórmula, visite o fórum do EFS Library Discussion Board no link do fórum de suporte do esignal ou visite nosso EFS KnowledgeBase em esignal / support / kb / efs /. O script de fórmula do eSignal (EFS) também está disponível para copiar & amp; colando abaixo.
eSignal, uma empresa de dados interativos.
WEALTH-LAB: janeiro de 2017.
Em seu artigo de dezembro de 2016, "Mean-Reversion Swing Trading", & rdquo; autor Ken Calhoun mostra regras limpas e concisas para entrar em uma continuação de tendência após um recuo após uma fuga. Esse padrão (amplamente conhecido como & ldd; padrão 1-2-3 & rdquo;) pode ser programado para se aplicar tanto a gráficos intradiários quanto a gráficos diários. Nossa interpretação visa gráficos diários.
Como as regras não enfatizavam muito as saídas, deixando isso para o trader, adicionamos uma meta de lucro simples. Aqui, você pode encontrar as regras completas do sistema de negociação:
Aguarde por uma tendência de alta perto de fechar de cinco dias. Se os preços de fechamento retrocederem 50% da tendência de alta (& mais 1 ponto percentual) nas próximas 10 barras, um pullback válido foi formado. Procure os preços para recuperar e comprar em uma parada de 50 centavos acima do preço de retracement. Se esta condição não for cumprida dentro de 10 dias, a configuração é invalidada. Uma segunda entrada é feita se a primeira posição tiver sido estabelecida e o preço alto ultrapassar o preço mais alto de 15 dias.
Saia com um stop loss de $ 1 do preço de retracement. Saia com uma meta de lucro a duas vezes a distância de retracement.
Leitores motivados poderiam fazer várias melhorias na lógica do programa. Por exemplo, para ajudar essa técnica a funcionar igualmente bem em ações fora da faixa de preço de US $ 20-70, torne o stop loss e a meta de lucro adaptáveis, substituindo a distância fixa em dólares por uma unidade de ATR. Outra sugestão é evitar negociações quando uma ação não é realmente uma tendência, já que o padrão 1-2-3 parece ter um melhor desempenho nas tendências estabelecidas.
Um gráfico de amostra é mostrado na Figura 3.
FIGURA 3: LABORATÓRIO DE RIQUEZA Este gráfico mostra um potencial comércio na HeidelbergCement AG (ticker HEI. DE in Wealth-Data).
& mdash; Eugene, equipe do Wealth-Lab.
NEUROSHELL TRADER: JANEIRO DE 2017.
Um sistema automatizado de negociação de reversão à média, conforme descrito por Ken Calhoun em seu artigo de dezembro de 2016 em STOCKS & amp; COMMODITIES ("Mean-Reversion Swing Trading") podem ser facilmente implementadas usando os indicadores complementares do NeuroShell Trader, que calculam as estatísticas de pico e vale relevantes. Simplesmente selecione uma nova estratégia de negociação no menu Inserir e insira o seguinte nos locais apropriados do Assistente de Estratégia de Negociação:
Se você tiver o NeuroShell Trader Professional, você também pode escolher se os parâmetros devem ser otimizados, incluindo a otimização do nível de retração para diferentes retrações de Fibonacci, além de apenas 50%. Depois de fazer backtesting da estratégia de negociação, use o botão de análise detalhada para visualizar as estatísticas de backtest e trade-by-trade para a estratégia.
Os usuários do NeuroShell Trader podem ir para o Stocks & amp; Seção de commodities do site de suporte técnico gratuito do NeuroShell Trader para fazer o download de uma cópia deste ou de qualquer outro documento anterior do Traders & rsquo; Dicas
Um gráfico de amostra é mostrado na Figura 4.
FIGURA 4: TRATOR DE NEUROSHELL. Este gráfico NeuroShell Trader mostra o sistema de negociação de reversão nos últimos 10 anos para a Anadarko Petroleum Corp (APC).
& mdash; Marge Sherald, da Ward Systems Group, Inc.
NINJATRADER: JANEIRO DE 2017.
O conceito discutido por Ken Calhoun em seu artigo de dezembro de 2016 na S & amp; C & quot; Mean-Reversion Swing Trading, & rdquo; está agora disponível como uma estratégia denominada "MRST & rdquo; para download nos links a seguir para o NinjaTrader 8 e para o NinjaTrader 7:
Uma vez baixado o arquivo, você pode importar a estratégia no NinjaTader 8 a partir do Centro de Controle, selecionando Ferramentas & rarr; Importar & rarr; NinjaScript Add-On e, em seguida, selecionando o arquivo baixado para NinjaTrader 8. Para importar no NinjaTrader 7 a partir da janela do Control Center, selecione o menu File & rarr; Utilitários & rarr; Importe o NinjaScript e selecione o arquivo baixado. Um gráfico de amostra implementando a estratégia é mostrado na Figura 5.
FIGURA 5: NINJATRADER. A estratégia MRST é exibida no gráfico diário da APC no NinjaTrader 8.
Você pode rever o código-fonte da estratégia no NinjaTrader 8 selecionando o menu New & rarr; Editor NinjaScript & rarr; Estratégias na janela do Control Center e selecionando o arquivo MRST. Você pode rever o código-fonte da estratégia no NinjaTrader 7 selecionando o menu Ferramentas & rarr; Editar NinjaScript & rarr; Estratégia na janela do Control Center e selecionando o arquivo MRST.
& mdash; Raymond Deux & amp; Paul Hunt.
UPDATA: janeiro de 2017.
Nossos Traders & rsquo; A dica para este mês é baseada no artigo de Ken Calhoun que apareceu na edição de dezembro de 2016 da STOCKS & amp; COMMODITIES, "Negociação de Swing de Reversão Média". & Rdquo;
No artigo, o autor definiu vagamente uma técnica de negociação de swing para inserir posições longas em instrumentos de tendência ascendente que têm um retracement de 50%, mas que oscilam para fazer novos máximos. Isso pode ser facilmente realizado com um ponto & amp; sistema baseado em figura, já que todos os principais sinais de entrada são simplificados dentro desta metodologia.
FIGURA 6: UPDATA. Aqui está um ponto & amp; Figura (1x3) abordagem de negociação de balanço de reversão à média aplicada à Anadarko Petroleum Corp (APC).
O código Updata está na biblioteca Updata e pode ser baixado clicando no menu personalizado e na biblioteca do sistema. Aqueles que não podem acessar a biblioteca devido a problemas de firewall podem colar o código mostrado abaixo no editor personalizado do Updata e salvá-lo.
& mdash; equipe de suporte da Updata.
AMIBROKER: JANEIRO DE 2017.
As técnicas de gráfico baseadas na determinação pós-fato de "ondas". são altamente subjetivos. Na negociação da vida real, você não sabe que a onda terminou até que a reversão seja grande o suficiente.
Uma abordagem mecânica próxima à descrita por Ken Calhoun em sua coluna de dezembro de 2016 e nesta edição sobre uma técnica de reversão à média foi apresentada em novembro de 2003. STOCKS & amp; COMMODITIES article & ldquo; O indicador de tendências em zigue-zague & rdquo; por Spyros Raftopoulos. Nesse artigo, um indicador em ziguezague que é apropriadamente atrasado (para garantir sua estabilidade) foi usado para inserir recuos. Os usuários podem encontrar o código AmiBroker que eu forneci com base nesse artigo no site da S & amp; C aqui:
O código também é mostrado aqui:
O código dado ali implementa idéias semelhantes às descritas por Calhoun. A técnica tem a vantagem de não depender de um rigoroso & ldquo; 50% & rdquo; regra de retirada.
& mdash; Tomasz Janeczko, AmiBroker.
Originalmente publicado na edição de janeiro de 2017 da.
Análise Técnica de STOCKS & amp; Revista COMMODITIES.
Todos os direitos reservados. &cópia de; Copyright 2016, Análise Técnica, Inc.
O & # 8220; Volume de parada & # 8221; Padronizar.
Quinta 26 de fevereiro de 2009.
O gráfico acima mostra o & # 8220; Stopping Volume & # 8221; padrão em ação. O lucro profissional está ocorrendo quando as seguintes condições são atendidas:
O volume é maior que o volume da barra anterior A faixa é menor que a faixa da barra anterior Uma nova alta é feita (em uma tendência de alta) ou uma nova baixa (em uma tendência de baixa) e fecha as máximas ( em uma tendência de alta) ou fora dos baixos (em uma tendência de baixa)
A redução na faixa da barra é a chave real. Isso mostra que a venda adicional (em uma tendência de alta) ou compra adicional (em uma tendência de baixa) está mantendo a faixa do bar baixa. Comerciantes profissionais estão lucrando e / ou desvanecendo & # 8221; a tendência atual.
O código básico da TradeStation EasyLanguage é o seguinte:
V & gt; V [1] e intervalo & lt; Intervalo [1] e (L & lt; 1 [1] ou H & gt; H [1])
Você quase sempre verá "Parar o volume" # 8221; padrões que levam a um ponto de virada no mercado. No entanto, se a tendência for forte, pode levar vários “# Stopping Volume & # 8221; padrões em uma linha para diminuir a tendência. Lembre-se, a maioria dos pontos de virada é o "Stopping Volume & # 8221; padrões, mas não todos & # 8220; Parar Volume & # 8221; padrões são pontos de virada!
Ocasionalmente, em gráficos de carrapatos da TradeStation a & # 8220; Stopping Volume & # 8221; padrão será plotado onde o intervalo da barra NÃO é menor que a barra anterior. Este parece ser um problema da TradeStation e, felizmente, não ocorre com frequência. Obrigado a Sam Beckers por apontar este bug.
O & # 8220; Volume de parada & # 8221; Padronizar.
Quinta 26 de fevereiro de 2009.
O gráfico acima mostra o & # 8220; Stopping Volume & # 8221; padrão em ação. O lucro profissional está ocorrendo quando as seguintes condições são atendidas:
O volume é maior que o volume da barra anterior A faixa é menor que a faixa da barra anterior Uma nova alta é feita (em uma tendência de alta) ou uma nova baixa (em uma tendência de baixa) e fecha as máximas ( em uma tendência de alta) ou fora dos baixos (em uma tendência de baixa)
A redução na faixa da barra é a chave real. Isso mostra que a venda adicional (em uma tendência de alta) ou compra adicional (em uma tendência de baixa) está mantendo a faixa do bar baixa. Comerciantes profissionais estão lucrando e / ou desvanecendo & # 8221; a tendência atual.
O código básico da TradeStation EasyLanguage é o seguinte:
V & gt; V [1] e intervalo & lt; Intervalo [1] e (L & lt; 1 [1] ou H & gt; H [1])
Você quase sempre verá "Parar o volume" # 8221; padrões que levam a um ponto de virada no mercado. No entanto, se a tendência for forte, pode levar vários “# Stopping Volume & # 8221; padrões em uma linha para diminuir a tendência. Lembre-se, a maioria dos pontos de virada é o "Stopping Volume & # 8221; padrões, mas não todos & # 8220; Parar Volume & # 8221; padrões são pontos de virada!
Ocasionalmente, em gráficos de carrapatos da TradeStation a & # 8220; Stopping Volume & # 8221; padrão será plotado onde o intervalo da barra NÃO é menor que a barra anterior. Este parece ser um problema da TradeStation e, felizmente, não ocorre com frequência. Obrigado a Sam Beckers por apontar este bug.
Se você ainda está procurando uma vantagem nos mercados, os sistemas de negociação automatizados são a melhor maneira de obtê-lo. Saber mais.
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OS RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS OU SIMULADOS TÊM CERTAS LIMITAÇÕES INERENTES. A PARTIR DE UM REGISTRO DE DESEMPENHO REAL, OS RESULTADOS SIMULADOS NÃO REPRESENTAM A NEGOCIAÇÃO REAL. TAMBÉM, UMA VEZ QUE AS COMERCIALIZAÇÕES NAO SÃO REALMENTE EXECUTADAS, OS RESULTADOS PODEM SUBSTITUIR OU SUPERIOR AO IMPACTO, SE ALGUM, DE DETERMINADOS FATORES DE MERCADO, COMO A FALTA DE LIQUIDEZ. PROGRAMAS DE NEGOCIAÇÃO SIMULADOS EM GERAL TAMBÉM ESTÃO SUJEITOS AO FATO DE QUE ELES FORAM CONCEBIDOS COM O BENEFÍCIO DE HINDSIGHT. NENHUMA REPRESENTAÇÃO ESTÁ SENDO FEITA QUE QUALQUER CONTA PODERÁ OU POSSIBILITAR LUCROS OU PERDAS SIMILARES AOS APRESENTADOS.
EasyLanguage e TradeStation são marcas registradas da TradeStation Technologies, Inc.
Uma das maiores tendências no comércio varejista na última década foi o aumento da popularidade da negociação automatizada. Neste tipo de negociação, também conhecido como execução automatizada de ordens, os sinais de compra e venda gerados por um sistema de negociação são executados automaticamente por uma plataforma conectada à conta de corretagem do negociante. Isso permite a troca de mãos livres, o que permite uma execução mais rápida, menos erros e a capacidade de negociar prazos mais curtos com estratégias de frequência mais alta.
O algoritmo básico para a construção de sistemas de negociação usando geração automática de código é mostrado abaixo na Figura 1. Ele começa com um método para combinar diferentes elementos da estratégia de negociação. Esses elementos podem incluir vários indicadores técnicos, como médias móveis, estocásticos e assim por diante; diferentes tipos de ordens de entrada e saída; e condições lógicas para entrar e sair do mercado.
Figura 1. Algoritmo básico para construção de estratégia automatizada.
Depois que os diferentes elementos são combinados em uma estratégia coerente, ela pode ser avaliada no mercado ou nos mercados de interesse. Isso exige dados de mercado - preços, volume, juros em aberto, etc. - para cada mercado. De um modo geral, você também teria um conjunto de metas de compilação para ajudar a classificar ou classificar cada estratégia. Exemplos de metas de construção incluem várias medidas de desempenho, como lucro líquido, redução, porcentagem de vencedores, fator de lucro e assim por diante. Estes poderiam ser definidos como requisitos mínimos, como um fator de lucro de pelo menos 2.0, ou como objetivos a serem maximizados, como a maximização do lucro líquido.
Base Teórica da Geração Automática de Código.
Como descrito acima, construir um sistema de negociação usando geração automática de código é essencialmente um problema de otimização. A combinação de elementos de estratégia que maximiza as metas de construção é considerada a estratégia final. Alguns traders objetariam que os sistemas de negociação deveriam ser construídos com base em uma hipótese de comportamento ou ação de mercado. Se você tem uma boa hipótese sobre como os mercados funcionam, uma estratégia pode ser construída em torno dessa hipótese e testada. Se funcionar, suporta a hipótese e justifica a negociação da estratégia.
Gerador de código de sistema padrão para a TradeStation.
Esta seção descreve uma abordagem ad hoc para geração automática de código na qual um sistema de negociação para a TradeStation gera automaticamente outros sistemas de negociação baseados em padrões para a TradeStation. O sistema AutoSystemGen procura por um conjunto de regras de negociação, junto com os valores de parâmetros associados, que atendam a um conjunto especificado de requisitos de desempenho.
Embora quase qualquer tipo de indicador ou lógica de negociação possa ser incluído no gerador do sistema de negociação descrito aqui, para manter as coisas relativamente simples, as regras dos sistemas gerados serão restritas a padrões de preços. Cada regra de entrada de um sistema de negociação gerado terá o seguinte formato:
A chave para esse processo é encontrar sistemas de negociação candidatos. Um sistema pode consistir de uma a dez regras da forma mostrada acima. Negociações são entradas no mercado se todas as regras forem verdadeiras, e negociações são feitas depois de um certo número de barras. Se isso fosse codificado como um sistema tradicional da TradeStation, com um máximo de 10 regras, haveria 52 entradas. Isso criaria uma estratégia incômoda.
O código para o sistema AutoSystemGen e suas funções relacionadas está disponível em Breakout Futures (breakoutfutures /) na página Free Downloads.
Como exemplo, considere o mercado futuro de títulos de 30 anos do Tesouro (símbolo @ US. P na TradeStation 8). O AutoSystemGen foi otimizado nos últimos 20 anos de preços de T-bond com a entrada OptStep aumentada de 1 para 10000. Isso significa que o sistema avaliou 10.000 sistemas de negociação diferentes. A otimização foi executada duas vezes, uma para negociações longas e outra para operações a descoberto. Os seguintes requisitos de desempenho foram utilizados: lucro líquido de pelo menos US $ 30.000, perda do pior caso não superior a US $ 7500, pelo menos 200 negociações, percentual lucrativo de pelo menos 50% e fator de lucro de pelo menos 1,2. Em um computador dual core com o Vista, foram necessários aproximadamente 10 minutos para executar cada otimização (10.000 sistemas por otimização).
Sistema 2332, @ US. P, 9/17/2007 12:23:00, Long Trades.
Lucro Líquido = 53562,50, Máximo DD = -7381,25, Número de Negociações = 250, Percentual de Vitórias = 56,80, Prof fator = 1,631.
Var: EntNext (false);
EntNext = Open [2] & gt; = Baixo [16] e.
Fechar [14] & lt; = Baixo [6] e.
Se EntNext então.
Compre o próximo bar no mercado;
Se BarsSinceEntry = 2 então.
Vender próxima barra no mercado;
System 5771, @ US. P, 9/17/2007 12:27:00, Long Trades.
Lucro Líquido = 42145,00, Máx. DD = -5733,75, Número de Negociações = 207, Percentual de Vitórias = 57,00, Prof fator = 1,631.
Var: EntNext (false);
EntNext = Alto [7] & gt; = Baixo [19] e.
Fechar [20] & gt; = Fechar [5] e.
Alto [18] & gt; = Baixo [2] e.
Se EntNext então.
Compre o próximo bar no mercado;
Se BarsSinceEntry = 2 então.
Vender próxima barra no mercado;
Sistema 7622, @ US. P, 9/17/2007 12:29:00, Long Trades.
Lucro Líquido = 59348,75, DD Máximo = -7222,50, Número de Negociações = 208, Percentual de Vitórias = 60,58, Prof fator = 1,924.
Var: EntNext (false);
EntNext = Baixo [2] & lt; = Alto [9] e.
Abra [11] & gt; = Abrir [18] e.
Se EntNext então.
Compre o próximo bar no mercado;
Se BarsSinceEntry = 3 então.
Vender próxima barra no mercado;
Sistema 7718, @ US. P, 9/17/2007 12:29:00, Long Trades.
Lucro Líquido = 35526,25, DD Máximo = -6936,25, Número de Negociações = 292, Percent Wins = 56,85, Prof fator = 1,418.
Var: EntNext (false);
EntNext = Fechar [3] & gt; = Alta [19] e.
Alta [6] & lt; = Abrir [10] e.
Se EntNext então.
Compre o próximo bar no mercado;
Se BarsSinceEntry = 1 então.
Vender próxima barra no mercado;
Sistema 6160, @ US. P, 9/17/2007 12:42:00, Curtas Negociações.
Lucro Líquido = 31277,50, DD Máximo = -6846,25, Número de Negociações = 369, Percent Wins = 51,76, Prof fator = 1,297.
Var: EntNext (false);
EntNext = Alto [9] & gt; = Baixo [6] e.
Fechar [15] & gt; = Alta [8] e.
Alta [7] & lt; = Baixa [20] e.
Se EntNext então.
Vender curto próximo bar no mercado;
Se BarsSinceEntry = 1 então.
Compre para cobrir a próxima barra no mercado;
A listagem de cada sistema inclui o número do sistema (correspondente à entrada OptStep), símbolo de mercado, data atual e se o sistema é apenas longo ou curto. A próxima linha contém algumas estatísticas de desempenho resumidas para ajudar na avaliação de cada sistema. Finalmente, o código do sistema é mostrado. Para avaliar os sistemas no TradeStation, o código entre as duas linhas de comentário () pode ser copiado e colado em uma estratégia no TradeStation, em seguida, executado na janela do gráfico.
O último sistema no arquivo de saída é para um sistema curto somente (# 6160). Quando guardada na TradeStation como estratégia e aplicada ao mesmo gráfico de T-bond, foi produzida a seguinte curva de capital:
Figura 3. Sistema Short-only para T-bonds, nos últimos 20 anos, com US $ 15 por transação deduzidos para custos de negociação, gerados pelo sistema AutoSystemGen.
Programação Genética para Geração Automática de Código.
A abordagem ad hoc descrita na seção anterior é simples, mas tem duas limitações: (1) as estratégias geradas aleatoriamente não convergem para as metas de compilação e (2) o modelo do sistema de padrões é difícil de generalizar para estratégias mais complexas. . Isso sugere que é necessária uma abordagem mais sofisticada.
Um método para geração automática de código que trata dessas duas preocupações é chamado de programação genética (GP), 1 que pertence a uma classe de técnicas chamadas algoritmos evolutivos. Algoritmos evolutivos e GP em particular foram desenvolvidos por pesquisadores em inteligência artificial baseados nos conceitos biológicos de reprodução e evolução. Um algoritmo GP “evolui” uma população de estratégias de negociação a partir de uma população inicial de membros gerados aleatoriamente. Membros da população competem uns contra os outros com base em sua "aptidão". Os membros mais aptos são selecionados como "pais" para produzir um novo membro da população, que substitui um membro mais fraco (menos apto).
Reduz a necessidade de conhecimento de indicadores técnicos e desenho de estratégia. O algoritmo GP seleciona as regras de negociação individuais, indicadores e outros elementos da estratégia para você.
O processo de construção de regras permite uma complexidade considerável, incluindo regras de negociação não lineares.
O processo GP elimina os elementos mais trabalhosos e entediantes do processo tradicional de desenvolvimento de estratégias; ou seja, criar uma nova ideia de negociação, programá-la, verificar o código, testar a estratégia, modificar o código e repetir. Tudo isso é feito automaticamente no GP.
O processo GP é imparcial. Enquanto a maioria dos comerciantes desenvolveu vieses a favor ou contra indicadores específicos e / ou lógica de negociação, o GP é guiado apenas pelo que funciona.
Ao incorporar a semântica da regra de negociação adequada, o processo GP pode ser projetado para produzir regras de negociação lógicas e código livre de erros.
O processo GP geralmente produz resultados que são não apenas exclusivos, mas não óbvios. Em muitos casos, essas gemas escondidas seriam quase impossíveis de encontrar de outra maneira.
Ao automatizar o processo de criação, o tempo necessário para desenvolver uma estratégia viável pode ser reduzido de semanas ou meses para uma questão de minutos em alguns casos, dependendo do tamanho do arquivo de dados do preço de entrada e de outras configurações de construção.
A programação genética tem sido usada com sucesso em uma variedade de campos, incluindo processamento de sinais e imagens, controle de processos, bioinformática, modelagem de dados, geração de código de programação, jogos de computador e modelagem econômica; ver, por exemplo, Poli et al. 2 Uma visão geral do uso do GP em finanças é fornecida por Chen. 3 Colin 4 foi um dos primeiros a explicar como usar GP para otimizar combinações de regras para uma estratégia de negociação.
J. Koza. Programação Genética. The MIT Press, Cambridge, MA. 1992.
R. Poli, W. B. Langdon e N. F. McPhee. Um guia de campo para programação genética. Publicado via lulu e disponível gratuitamente em gp-field-guide. uk, 2008. (Com contribuições de J. R. Koza).
Shu-Heng Chen (Editor). Algoritmos Genéticos e Programação Genética em Finanças Computacionais. Kluwer Academic Publishers, Norwell, MA. 2002.
A. Colin. Algoritmos genéticos para modelagem financeira, Trading on the Edge. 1994, páginas 165-168. John Wiley & amp; Sons, Inc. Nova Iorque.
Risto Karjalainen. Regras técnicas de negociação em evolução para futuros de S & P 500, Advanced Trading Rules, 2002, Pages 345-366. Elsevier Science, Oxford, Reino Unido.
Jean-Yves Potvin, Patrick Soriano e Maxime Vallee. Gerando regras de negociação nos mercados de ações com programação genética. Computadores e Pesquisa de Operações, Volume 31, Edição 7, junho de 2004, páginas 1033-1047.
Massimiliano Kaucic. Investimento utilizando métodos evolutivos de aprendizagem e regras técnicas. Revista Européia de Pesquisa Operacional, volume 207, número 3, 16 de dezembro de 2010, páginas 1717-1727.
Um Algoritmo de Construção Usando Programação Genética.
Expandindo o algoritmo de construção apresentado anteriormente (ver Fig. 1), um algoritmo mais detalhado é ilustrado abaixo na Fig. 4 com base na programação genética. As caixas cinza-sombreadas representam os dados de entrada, que incluem os dados de preço para o (s) mercado (s) de interesse, os indicadores e tipos de ordem no chamado conjunto de construção e as opções e critérios de desempenho (metas de construção) selecionadas pelo do utilizador.
Figura 4. Algoritmo de construção para geração automática de código com programação genética.
O processo GP pode ser usado para evoluir simultaneamente dois elementos essenciais da estratégia: condições de entrada e ordens de entrada e saída. As condições de entrada são tipicamente representadas como estruturas de árvore, como mostrado abaixo na Fig. 5.
A chave para a evolução das ordens de entrada e saída usando programação genética é representar os diferentes tipos de pedidos de forma generalizada. Por exemplo, parar e limitar os preços de entrada pode ser representado da seguinte forma:
Embora a programação genética seja capaz de gerar estratégias de negociação com considerável variedade, é necessário começar com uma estrutura generalizada para as estratégias a seguir. A estrutura da estratégia mostrada abaixo no pseudocódigo fornece uma estrutura para a construção de estratégias com base nas condições de entrada e nos tipos de pedidos, como os discutidos acima:
Entradas: N1, N2, N3,…
Se a posição for plana e LongEntryCondition for verdadeira, então.
Longa entrada ...
Inicialize ordens de saída longas conforme necessário ...
Se a posição for plana e ShortEntryCondition for true, então.
Ordem de entrada curta…
Inicialize ordens de saída curtas conforme necessário ...
Se a posição for longa, então.
Longa ordem de saída 1…
Longa ordem de saída 2…
Se a posição é curta então.
Ordem de saída curta 1…
Ordem de saída curta 2…
[Saída opcional de fim de dia]
As estratégias começam com a lista de entradas. Uma entrada é fornecida para qualquer parâmetro do indicador, comprimento de lookback do padrão de preço e quaisquer parâmetros exigidos pelos pedidos de entrada e saída, como o comprimento de lookback do ATR.
Para ilustrar o uso de programação genética para geração automática de código na construção de estratégias, o programa Adaptrade Builder foi executado em barras diárias de um mercado futuro de índices de ações para uma população pequena e um número limitado de gerações. As métricas de desempenho escolhidas para orientar o processo foram o lucro líquido, o número de negócios, o coeficiente de correlação, a significância estatística e a relação retorno / rebaixamento. Metas específicas foram estabelecidas para o número de negociações e a relação retorno / rebaixamento. As outras métricas selecionadas foram maximizadas. A função de adequação foi uma média ponderada de termos para cada métrica.
Figura 6. Porcentagem de membros da população com lucro líquido fora da amostra superior a US $ 1.000.
Da mesma forma, o lucro líquido médio da população da OOS aumentou após cinco e dez gerações, como mostra a Fig. 7. Observe que esses resultados são para o lucro líquido da OOS. Por definição, os dados fora da amostra não são usados na compilação, portanto, os resultados do OOS são imparciais; eles não se beneficiam da retrospectiva. Isto implica que o processo GP não só tende a melhorar os resultados dentro da amostra ao longo de gerações sucessivas, o que é um efeito direto do algoritmo GP, mas os resultados OOS também tendem a melhorar à medida que as estratégias são evoluídas. Isso indica uma construção de alta qualidade.
Janeiro de 2017.
Para os Traders deste mês, Dicas, o foco é o artigo de Ken Calhoun na edição de dezembro de 2016, & ldquo; Negociação de Swing de Reversão Média. & Rdquo; Aqui, apresentamos os Traders de janeiro de 2017 Dicas de código com possíveis implementações em vários softwares.
Os Traders & rsquo; A seção Dicas é fornecida para ajudar o leitor a implementar uma técnica selecionada a partir de um artigo desta edição ou outra edição recente. As entradas aqui são contribuídas por desenvolvedores de software ou programadores para software que é capaz de customização.
COMERCIALIZAÇÃO: JANEIRO DE 2017.
Em "Negociação de Swing de Reversão Média", & rdquo; que apareceu na edição de dezembro de 2016 da STOCKS & amp; COMMODITIES, autor Ken Calhoun descreve uma metodologia de negociação em que o trader tenta entrar em uma tendência existente depois que houve um recuo. Ele sugere procurar por 50% de recuos em fortes tendências e esperar que o preço volte atrás na tendência antes de entrar no mercado.
Aqui, estamos fornecendo o código do TradeStation EasyLanguage para uma estratégia de revisão média baseada nos conceitos do autor. Incluímos também um indicador complementar para ajudar a visualizar as configurações de negociação.
Para baixar o código EasyLanguage para a estratégia deste artigo, visite nosso fórum de suporte do TradeStation e do EasyLanguage. O código pode ser encontrado em community. tradestation / Discussions / Topic. aspx? Topic_ID = 147651. O nome do arquivo ELD é & ldquo; TASC_JAN2017.ELD. & Rdquo;
Para mais informações sobre o EasyLanguage em geral, consulte tradestation / EL-FAQ.
Um gráfico de amostra é mostrado na Figura 1.
FIGURA 1: COMERCIAÇÃO. Aqui está um exemplo da estratégia de MeanReversion e indicador aplicado a um gráfico de 60 minutos do alfabeto (GOOG).
Este artigo é para fins informativos. Nenhum tipo de negociação, recomendação de investimento, aconselhamento ou estratégia está sendo feito, fornecido ou de qualquer maneira fornecido pela TradeStation Securities ou suas afiliadas.
TradeStation Securities, Inc.
METASTOCK: janeiro de 2017.
O artigo de Ken Calhoun na edição de dezembro de 2016 da STOCKS & amp; COMMODITIES, & ldquo; Negociação de Swing de Reversão Média, & rdquo; apresentou um sistema de negociação visual projetado para tirar proveito de retrocessos em tendências de alta. A fórmula dada aqui, usada como filtro no explorador, encontrará essas oportunidades de negociação. As duas primeiras linhas da fórmula permitem que o usuário ajuste os parâmetros da varredura:
"Z" é o aumento percentual mínimo no upswing inicial "Fudge" é a diferença percentual permitida entre o fechamento do pullback e a reversão média real de 50%.
A fórmula é apresentada usando valores de movimento mínimo de 10% e tolerância de 0,1% sobre a diferença no nível de reversão.
Suporte Técnico MetaStock.
eSIGNAL: JANEIRO DE 2017.
Para os Traders deste mês, Dica, nós fornecemos o estudo Mean_Reversion_Swing. efs baseado na fórmula descrita no artigo de Ken Calhoun na edição de dezembro de 2016 da S & amp; C & quot; Mean-Reversion Swing Trading & quot; & rdquo; No artigo, Calhoun apresenta uma estratégia de negociação de pullbacks durante um mercado de tendências.
O estudo contém parâmetros de fórmula que podem ser configurados por meio do gráfico de edição & rdquo; janela (clique com o botão direito no gráfico e selecione o gráfico de edição). Um gráfico de amostra é mostrado na Figura 2.
FIGURA 2: eSIGNAL. Aqui está um exemplo do estudo Mean_Reversion_Swing. efs plotado em um gráfico intradiário de APC.
Para discutir este estudo ou fazer o download de uma cópia completa do código da fórmula, visite o fórum do EFS Library Discussion Board no link do fórum de suporte do esignal ou visite nosso EFS KnowledgeBase em esignal / support / kb / efs /. O script de fórmula do eSignal (EFS) também está disponível para copiar & amp; colando abaixo.
eSignal, uma empresa de dados interativos.
WEALTH-LAB: janeiro de 2017.
Em seu artigo de dezembro de 2016, "Mean-Reversion Swing Trading", & rdquo; autor Ken Calhoun mostra regras limpas e concisas para entrar em uma continuação de tendência após um recuo após uma fuga. Esse padrão (amplamente conhecido como & ldd; padrão 1-2-3 & rdquo;) pode ser programado para se aplicar tanto a gráficos intradiários quanto a gráficos diários. Nossa interpretação visa gráficos diários.
Como as regras não enfatizavam muito as saídas, deixando isso para o trader, adicionamos uma meta de lucro simples. Aqui, você pode encontrar as regras completas do sistema de negociação:
Aguarde por uma tendência de alta perto de fechar de cinco dias. Se os preços de fechamento retrocederem 50% da tendência de alta (& mais 1 ponto percentual) nas próximas 10 barras, um pullback válido foi formado. Procure os preços para recuperar e comprar em uma parada de 50 centavos acima do preço de retracement. Se esta condição não for cumprida dentro de 10 dias, a configuração é invalidada. Uma segunda entrada é feita se a primeira posição tiver sido estabelecida e o preço alto ultrapassar o preço mais alto de 15 dias.
Saia com um stop loss de $ 1 do preço de retracement. Saia com uma meta de lucro a duas vezes a distância de retracement.
Leitores motivados poderiam fazer várias melhorias na lógica do programa. Por exemplo, para ajudar essa técnica a funcionar igualmente bem em ações fora da faixa de preço de US $ 20-70, torne o stop loss e a meta de lucro adaptáveis, substituindo a distância fixa em dólares por uma unidade de ATR. Outra sugestão é evitar negociações quando uma ação não é realmente uma tendência, já que o padrão 1-2-3 parece ter um melhor desempenho nas tendências estabelecidas.
Um gráfico de amostra é mostrado na Figura 3.
FIGURA 3: LABORATÓRIO DE RIQUEZA Este gráfico mostra um potencial comércio na HeidelbergCement AG (ticker HEI. DE in Wealth-Data).
& mdash; Eugene, equipe do Wealth-Lab.
NEUROSHELL TRADER: JANEIRO DE 2017.
Um sistema automatizado de negociação de reversão à média, conforme descrito por Ken Calhoun em seu artigo de dezembro de 2016 em STOCKS & amp; COMMODITIES ("Mean-Reversion Swing Trading") podem ser facilmente implementadas usando os indicadores complementares do NeuroShell Trader, que calculam as estatísticas de pico e vale relevantes. Simplesmente selecione uma nova estratégia de negociação no menu Inserir e insira o seguinte nos locais apropriados do Assistente de Estratégia de Negociação:
Se você tiver o NeuroShell Trader Professional, você também pode escolher se os parâmetros devem ser otimizados, incluindo a otimização do nível de retração para diferentes retrações de Fibonacci, além de apenas 50%. Depois de fazer backtesting da estratégia de negociação, use o botão de análise detalhada para visualizar as estatísticas de backtest e trade-by-trade para a estratégia.
Os usuários do NeuroShell Trader podem ir para o Stocks & amp; Seção de commodities do site de suporte técnico gratuito do NeuroShell Trader para fazer o download de uma cópia deste ou de qualquer outro documento anterior do Traders & rsquo; Dicas
Um gráfico de amostra é mostrado na Figura 4.
FIGURA 4: TRATOR DE NEUROSHELL. Este gráfico NeuroShell Trader mostra o sistema de negociação de reversão nos últimos 10 anos para a Anadarko Petroleum Corp (APC).
& mdash; Marge Sherald, da Ward Systems Group, Inc.
NINJATRADER: JANEIRO DE 2017.
O conceito discutido por Ken Calhoun em seu artigo de dezembro de 2016 na S & amp; C & quot; Mean-Reversion Swing Trading, & rdquo; está agora disponível como uma estratégia denominada "MRST & rdquo; para download nos links a seguir para o NinjaTrader 8 e para o NinjaTrader 7:
Uma vez baixado o arquivo, você pode importar a estratégia no NinjaTader 8 a partir do Centro de Controle, selecionando Ferramentas & rarr; Importar & rarr; NinjaScript Add-On e, em seguida, selecionando o arquivo baixado para NinjaTrader 8. Para importar no NinjaTrader 7 a partir da janela do Control Center, selecione o menu File & rarr; Utilitários & rarr; Importe o NinjaScript e selecione o arquivo baixado. Um gráfico de amostra implementando a estratégia é mostrado na Figura 5.
FIGURA 5: NINJATRADER. A estratégia MRST é exibida no gráfico diário da APC no NinjaTrader 8.
Você pode rever o código-fonte da estratégia no NinjaTrader 8 selecionando o menu New & rarr; Editor NinjaScript & rarr; Estratégias na janela do Control Center e selecionando o arquivo MRST. Você pode rever o código-fonte da estratégia no NinjaTrader 7 selecionando o menu Ferramentas & rarr; Editar NinjaScript & rarr; Estratégia na janela do Control Center e selecionando o arquivo MRST.
& mdash; Raymond Deux & amp; Paul Hunt.
UPDATA: janeiro de 2017.
Nossos Traders & rsquo; A dica para este mês é baseada no artigo de Ken Calhoun que apareceu na edição de dezembro de 2016 da STOCKS & amp; COMMODITIES, "Negociação de Swing de Reversão Média". & Rdquo;
No artigo, o autor definiu vagamente uma técnica de negociação de swing para inserir posições longas em instrumentos de tendência ascendente que têm um retracement de 50%, mas que oscilam para fazer novos máximos. Isso pode ser facilmente realizado com um ponto & amp; sistema baseado em figura, já que todos os principais sinais de entrada são simplificados dentro desta metodologia.
FIGURA 6: UPDATA. Aqui está um ponto & amp; Figura (1x3) abordagem de negociação de balanço de reversão à média aplicada à Anadarko Petroleum Corp (APC).
O código Updata está na biblioteca Updata e pode ser baixado clicando no menu personalizado e na biblioteca do sistema. Aqueles que não podem acessar a biblioteca devido a problemas de firewall podem colar o código mostrado abaixo no editor personalizado do Updata e salvá-lo.
& mdash; equipe de suporte da Updata.
AMIBROKER: JANEIRO DE 2017.
As técnicas de gráfico baseadas na determinação pós-fato de "ondas". são altamente subjetivos. Na negociação da vida real, você não sabe que a onda terminou até que a reversão seja grande o suficiente.
Uma abordagem mecânica próxima à descrita por Ken Calhoun em sua coluna de dezembro de 2016 e nesta edição sobre uma técnica de reversão à média foi apresentada em novembro de 2003. STOCKS & amp; COMMODITIES article & ldquo; O indicador de tendências em zigue-zague & rdquo; por Spyros Raftopoulos. Nesse artigo, um indicador em ziguezague que é apropriadamente atrasado (para garantir sua estabilidade) foi usado para inserir recuos. Os usuários podem encontrar o código AmiBroker que eu forneci com base nesse artigo no site da S & amp; C aqui:
O código também é mostrado aqui:
O código dado ali implementa idéias semelhantes às descritas por Calhoun. A técnica tem a vantagem de não depender de um rigoroso & ldquo; 50% & rdquo; regra de retirada.
& mdash; Tomasz Janeczko, AmiBroker.
Originalmente publicado na edição de janeiro de 2017 da.
Análise Técnica de STOCKS & amp; Revista COMMODITIES.
Todos os direitos reservados. &cópia de; Copyright 2016, Análise Técnica, Inc.
O & # 8220; Volume de parada & # 8221; Padronizar.
Quinta 26 de fevereiro de 2009.
O gráfico acima mostra o & # 8220; Stopping Volume & # 8221; padrão em ação. O lucro profissional está ocorrendo quando as seguintes condições são atendidas:
O volume é maior que o volume da barra anterior A faixa é menor que a faixa da barra anterior Uma nova alta é feita (em uma tendência de alta) ou uma nova baixa (em uma tendência de baixa) e fecha as máximas ( em uma tendência de alta) ou fora dos baixos (em uma tendência de baixa)
A redução na faixa da barra é a chave real. Isso mostra que a venda adicional (em uma tendência de alta) ou compra adicional (em uma tendência de baixa) está mantendo a faixa do bar baixa. Comerciantes profissionais estão lucrando e / ou desvanecendo & # 8221; a tendência atual.
O código básico da TradeStation EasyLanguage é o seguinte:
V & gt; V [1] e intervalo & lt; Intervalo [1] e (L & lt; 1 [1] ou H & gt; H [1])
Você quase sempre verá "Parar o volume" # 8221; padrões que levam a um ponto de virada no mercado. No entanto, se a tendência for forte, pode levar vários “# Stopping Volume & # 8221; padrões em uma linha para diminuir a tendência. Lembre-se, a maioria dos pontos de virada é o "Stopping Volume & # 8221; padrões, mas não todos & # 8220; Parar Volume & # 8221; padrões são pontos de virada!
Ocasionalmente, em gráficos de carrapatos da TradeStation a & # 8220; Stopping Volume & # 8221; padrão será plotado onde o intervalo da barra NÃO é menor que a barra anterior. Este parece ser um problema da TradeStation e, felizmente, não ocorre com frequência. Obrigado a Sam Beckers por apontar este bug.
O & # 8220; Volume de parada & # 8221; Padronizar.
Quinta 26 de fevereiro de 2009.
O gráfico acima mostra o & # 8220; Stopping Volume & # 8221; padrão em ação. O lucro profissional está ocorrendo quando as seguintes condições são atendidas:
O volume é maior que o volume da barra anterior A faixa é menor que a faixa da barra anterior Uma nova alta é feita (em uma tendência de alta) ou uma nova baixa (em uma tendência de baixa) e fecha as máximas ( em uma tendência de alta) ou fora dos baixos (em uma tendência de baixa)
A redução na faixa da barra é a chave real. Isso mostra que a venda adicional (em uma tendência de alta) ou compra adicional (em uma tendência de baixa) está mantendo a faixa do bar baixa. Comerciantes profissionais estão lucrando e / ou desvanecendo & # 8221; a tendência atual.
O código básico da TradeStation EasyLanguage é o seguinte:
V & gt; V [1] e intervalo & lt; Intervalo [1] e (L & lt; 1 [1] ou H & gt; H [1])
Você quase sempre verá "Parar o volume" # 8221; padrões que levam a um ponto de virada no mercado. No entanto, se a tendência for forte, pode levar vários “# Stopping Volume & # 8221; padrões em uma linha para diminuir a tendência. Lembre-se, a maioria dos pontos de virada é o "Stopping Volume & # 8221; padrões, mas não todos & # 8220; Parar Volume & # 8221; padrões são pontos de virada!
Ocasionalmente, em gráficos de carrapatos da TradeStation a & # 8220; Stopping Volume & # 8221; padrão será plotado onde o intervalo da barra NÃO é menor que a barra anterior. Este parece ser um problema da TradeStation e, felizmente, não ocorre com frequência. Obrigado a Sam Beckers por apontar este bug.
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