Estratégias de negociação geradas por computador Platform. Export suas estratégias para MetaTrader4, NinjaTrader ou Tradestation com código-fonte completo. Improve estratégias existentes, alterando as regras de negociação. Optimize sua estratégia usando Walk-Forward otimização. Em StrategyQuant você don t necessidade de definir as regras de negociação de Seu novo sistema de negociação Ele usa técnicas de aprendizagem de máquina para gerar novas e exclusivas estratégias de negociação Nenhum conhecimento de programação ou negociação é necessário É capaz de criar estratégias que você como um comerciante wouldn t pensar, e é capaz de fazê-lo rapidamente e testar o Gerado estratégias de imediato. StrategyQuant pode gerá-lo centenas de novas estratégias de negociação - cada único, backtested em vários períodos de tempo de dados para garantir máxima robustez. 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Você vai escolher a fonte de dados EURUSD, escolher o intervalo de tempo e tempo. Define que bloqueia a estratégia deve consistir em indicadores, dados de preços, operadores, etc. Define quais devem ser os parâmetros da estratégia resultante - Por exemplo, o Lucro Líquido total deve estar acima de 5000, Drawdown deve ser inferior a 20, Return DD ratio deve ser acima de 4, deve produzir pelo menos 300 trades. Then jus T acertar o botão Iniciar e StrategyQuant irá fazer o trabalho Será aleatoriamente gerar novas estratégias de negociação usando blocos de construção que você selecionou, os testes imediatamente e armazena os que se ajustam às suas necessidades para a sua revisão. Você pode então rever as estratégias recém-gerado, executar Adiciona testes ou exportá-los como MetaTrader4 EAs. it s uma incrível peça de software. 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Vendo estratégias negociando com backtests rentável - UPDATE. Eu tive algumas conversações muito interessantes desde que eu ofereci minha estrutura negociando intraday não-pública na troca para a informação em estratégias rentáveis , É por isso que eu quero estender esta inicialmente tempo limitado chamada indefinidamente Note que eu não estou procurando idéias de estratégia eu tenho muitos desses eu O desafio não está em vir acima com uma idéia, mas em escolher o caminho certo e testá-lo Até o final, quando você ll quer saber que funciona ou que doesn t O fator crítico aqui é o tempo Então, o que eu sou, essencialmente, negociação é o tempo que eu investi no desenvolvimento de uma sólida estrutura intraday negociação contra a Tempo que você tem investido no desenvolvimento de uma estratégia de negociação rentável Pode ser uma estratégia de ações, ETF, futuro ou opção Todas as discussões e informações trocadas serão mantidas confid Eu estou, é claro, aberto a puramente discutir idéias, mas por favor, não espere que eu testá-los para você e não se queixam se eu implementá-los sem pedir a sua aprovação. Call para Propostas. Ver estratégias de negociação com backtests. Until rentável 15 de junho Estou aceitando propostas de estratégias de negociação promissoras sobre ações, moedas e índices de commodities de títulos de ações. A estratégia deve ser rentável no backtesting e ter uma taxa de sharpe anualizada de pelo menos 1 0 Em 1 de julho, as duas estratégias mais promissoras serão selecionadas e seus autores Pode escolher uma das seguintes opções.1 Obtenha uma cópia completa e gratuita da estrutura de negociação não-pública aprimorada baseada em R que desenvolvi e uso desde 2012 e que os autores podem usar para negociar suas estratégias em tempo real com Interactive Brokers The Versão pública simplificada pode ser baixado aqui 2 Entrar em um acordo de cooperação em que me comprometo a implementar a sua estratégia em R e papel de comércio por um período máximo de três meses S Todos os negócios individuais serão compartilhados com os autores quando eles ocurr Além disso, o código R que é específico para a estratégia não o código do quadro de negociação será entregue aos autores da estratégia. O que apresentar Uma descrição por escrito da estratégia Além de uma lista de negócios mais o retorno timeseries do backtest ou executável R octave python código que calcula diretamente o backtest return timeseries, juntamente com o conjunto de dados cheio de preços utilizados no backtest. Submit para o meu e-mail disponível no Contact section. Update of O puro R Intraday Trading Framework. Finalmente, eu encontrei o tempo para fazer isso muito atrasado O quadro agora é executado com as versões mais recentes unix do IB TWS GW versão 9493 e superior Isso em si exigiu uma reescrita parcial de várias funções do grande Mas agora um pouco desatualizado IBrokers R pacote por Jeff Ryan Também a configuração padrão para negociação EURUSD foi atualizado para que ele é agora um pedaço de bolo para executar o exemplo dummy estratégia Ju St clone o repo git para sua máquina local e siga o README. Something sobre Hardware. I ainda sou um fã de possuir o meu próprio metal Claro, fazer coisas com imagens de máquina configurável na nuvem é popular porque você don t tem que passar pelo Hassle de gerenciar seu próprio hardware, mas, isn t que hassle realmente apenas um problema para grandes organizações, onde centenas de milhares de usuários têm de ser mantidos felizes com um custo mínimo Assim é a nuvem não só uma solução para um problema de pessoas que têm de gerenciar Mas estão ao mesmo tempo tentando vender - naquela solução para o indivíduo joe lá fora que, vamos enfrentá-lo, realmente não precisa disso De qualquer maneira, como eu disse, eu sou um fã de possuir meu próprio metal barato - O hardware de prateleira pode levá-lo um longo caminho se você tomar o tempo para configurá-lo corretamente Um desktop de RAM 16-64Gb com um ou até mesmo duas GPUs praticamente fará qualquer coisa que você precisa Parece que backtesting estratégias usa recursos de computação muito mais do que reais Negociação ao vivo, razão pela qual Dias você pode setup e funcionar uma estratégia intraday de todo o laptop decent com confiança, quando para o backtesting ea pesquisa você quereria realmente o monstro de GPU da CPU da RAM acima ou um pequeno grupo supercomputing pequeno do seus próprios, como eu descrevi recentemente aqui. R Intraday negociação framwork Full download disponível. Eu tenho feito e disponível para download. Finding relações entre ativos que podem ser usados para arbitrage. Instead estatística de se concentrar em prever a direção de preços e volatilidade de preços com modelos não lineares derivados com métodos de aprendizagem da máquina, uma alternativa seria Tentar descobrir relações de preços exploráveis entre ativos da mesma classe e reagir ao comércio quando ocorre o erro de preço, ou seja, fazer arbitragem estatística. Em certo sentido, isso é de alguma forma mais fácil do que tentar prever os preços, já que a única coisa que se deve fazer é Encontrar uma relação relativamente estável, linear ou não-linear entre um grupo de pelo menos dois ativos e assumir que, a partir da O tempo de sua detecção, essa relação vai continuar por algum tempo no futuro Negociação sob esta suposição é, então, muito um processo reativo que é desencadeado por movimentos de preços que divergem significativamente da relação modelada Tradicional Pair Trading e negociação de assetts em um VECM Vector Correção de Erro Modelo de relacionamento são bons exemplos para statarb usando modelos lineares Então, por que não usar uma simples rede de neurônios de uma camada ou até mesmo um RBM para descobrir uma relação de preços não linear entre dois não-cointegrated ativos e se este processo de descoberta é bem sucedida , O comércio de forma semelhante a um par clássico As coisas se tornam ainda mais interessante quando os grupos com mais do que apenas dois ativos são considerados Este seria então o equivalente não-linear de um VECM. Feature Seleção Breadth vs Depth. Lets dizer que temos um Univariada Timeseries predicação meta que pode ser de tipo de regressão ou classificação, e temos que decidir quais recursos de entrada para selecionar Mais concreto Temos um grande universo de timeseries que podemos usar como insumos e gostaríamos de saber quantos devemos escolher largura e também quanto tempo atrás queremos olhar para cada profundidade Existe um espaço bidimensional de escolhas , Delimitada pelos seguintes quatro casos extremos, sob o pressuposto de que temos um total de N séries e podemos, no máximo, olhar para trás K timestaps 1 escolher apenas uma série e lookback um timestep, 2 pick somente uma série e lookback K Timestaps, 3 pick N series e lookback um timestep, 4 pick N series e lookback K timesteps A melhor escolha provavelmente não será qualquer uma dessas, uma vez que 1 e 2 podem não conter informações suficientes predictve e 3 e especialmente 4 não será viável Devido a contstraints de computação ou conter demasiado ruído aleatório A maneira sugerida de aproximar isto é começar pequeno em 1, ver que desempenho você começa, e então aumentar o tamanho do espaço de entrada, largura ou profundidade-sábio, até que você tenha alcangado Satisfatório Y ou até que tenha esgotado os seus recursos de computação e precise abandonar toda a abordagem ou comprar uma nova fazenda de desktop s. Using Stacked Autoencoders e Restringido Boltzmann Machines em R. February 12, 2014.Stacked Autoencoders SAs e Restringido Boltzmann Machines RBMs são modelos muito poderosos para o aprendizado sem supervisão Infelizmente, no momento da escrita, parece que não há implementações R diretas disponíveis, o que é surpreendente, uma vez que ambos os tipos de modelo têm sido em torno de um tempo e R tem implementações para muitos outro modelo de aprendizagem da máquina Como uma solução alternativa, as SAs poderiam ser implementadas usando um de vários pacotes de rede neural de R bastante rapidamente nnet, AMORE e RBMs, bem, alguém teria que escrever uma boa implementação de R para eles Mas dado que o treinamento de ambos os tipos de modelo requer muito Recursos computacionais, também queremos uma implementação que pode fazer uso de GPUs Então, no momento, a solução mais simples que parece ter é usar Theano Ele pode usar GPUs e fornece implementações de empilhados autodescodificadores e RBMs Além disso, o código Python Theano para várias outras variantes mais exóticas da máquina Boltzmann está flutuando em torno da rede também Podemos usar rPython para chamar essas funções Python de R, mas o desafio é Os dados Obtendo grandes conjuntos de dados para a frente e para trás entre R e Python sem usar a serialização ascii que 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 Torch7 framework demo No entanto, Chamado usando lua e chamando-os de dentro de R, em vez disso, exigirá algum trabalho em nível C. Em conclusão Use Theano Python ou Torch7 lua para modelos de treinamento com suporte GPU e escrever os modelos treinados para arquivo In R, importar o modelo treinado de arquivo e usar para Prediction. Update 25 April 2014 A seguinte solução agradável Call Python de R através Rcpp deve trazer-nos um passo mais perto de Usando Theano diretamente de R. Quais Freqüências para Trade. Janeiro 13, 2014.When tentando encontrar padrões de mercado exploráveis que se poderia negociar como um comerciante de varejo, uma das primeiras perguntas é Que frequências de negociação para olhar Monthly Weekly Daily Ou intraday em qualquer lugar Entre 5 segundos a 1 hora Com tempo limitado disponível para conduzir a pesquisa em todas essas escalas de tempo, isso se torna uma questão importante para responder a mim e outros observaram que parece haver uma relação simples entre a freqüência de negociação ea quantidade de esforço necessária para encontrar um Rentável estratégia que é puramente quantitativa e tem risco aceitável Em resumo Quanto menor mais lenta a freqüência que você deseja negociar, mais inteligente sua estratégia rentável precisa ser tradefreqvssmartnessAs um exemplo, pode-se olhar para o fim de freqüência muito alta do espectro, onde o mercado Estratégias baseadas em matemática muito simples pode ser muito rentável, se você conseguir estar perto o suficiente para o centro de mercado Tomando um grande Saltar para o reino de freqüência diária, está se tornando muito mais difícil encontrar estratégias quantitativas que são rentáveis, enquanto ainda está sendo baseado em matemática bastante simples Trading em intervalos semanais e mensais, usando métodos quantitativos simples ou indicadores técnicos é apenas uma receita muito boa para o desastre Então , Assumindo por um momento que essa relação é verdadeira e considerando que podemos e queremos usar sofisticadas técnicas de aprendizado de máquina em nossas estratégias de negociação, poderíamos começar com uma janela de freqüência semanal e trabalhar o nosso caminho rumo a freqüências mais altas. Para ser automatizado em todos e pode ser feito a partir de qualquer interface de corretagem baseada na web Poderíamos desenvolver um saco de estratégias, usando publicamente disponíveis dados históricos em combinação com o nosso algoritmo de aprendizagem favorita para encontrar padrões negociáveis mercado e, em seguida, executar a estratégia manualmente Nesta escala , Todo o esforço deve ir para encontrar e aperfeiçoar a estratégia quantitativa e muito pouco O pensamento de pensamento precisa ser colocado na execução comercial Esforço de automação comercial 0 Inteligência de estratégia necessária 100 A negociação diária deve ser automatizada, a menos que você possa realmente dedicar uma parte fixa de seu dia para monitorar os mercados e executar negócios. Não é uma tarefa trivial, mas pode ser feito esforço de automação comercial 20, smartness Estratégia necessária 80 Em escalas de tempo intraday, que vão de minutos e segundos para sub-segundos, o esforço que você terá que realizar para automatizar seus negócios pode mentir em qualquer lugar na faixa Entre 20 e 90 Felizmente, quanto menor a escala de tempo torna-se a mais estúpida sua estratégia pode ser, mas mudo é, naturalmente, um conceito relativo aqui esforço de automação comercial 80, inteligência estratégia exigida 20.Qual recursos usar Hand-crafted vs learn. December 10, 2013 . Em um ponto no projeto de um sistema de aprendizagem da máquina você inevitável perguntar-se que características para alimentar em seu modelo Há pelo menos dois Opções A primeira é usar recursos artesanais Esta opção normalmente lhe dará bons resultados se os recursos são projetados bem que, naturalmente, é uma tautologia, uma vez que você só iria chamá-los bem concebidos, se eles lhe deram bons resultados Projetando recursos artesanais Requer conhecimento especializado sobre o campo para o qual o sistema de aprendizagem será aplicado, ou seja, a classificação de áudio, reconhecimento de imagem ou no nosso caso de negociação O problema aqui é que você pode não ter qualquer conhecimento que ainda conhece e será muito difícil de vir Ou tomar muito tempo ou mais provável ambos Então, a alternativa é aprender os recursos dos dados ou em outras palavras, use a aprendizagem sem supervisão para obtê-los Um requisito aqui é que você realmente precisa de muitos dados Muito mais do que você faria Necessidade de recursos artesanais, mas, em seguida, novamente ele doesn t tem que ser rotulado O benefício no entanto é claro Você realmente não precisa ser um especialista no campo específico que você projetar o sistema para, ou seja, negociação e f Assim, enquanto você ainda precisa descobrir qual subconjunto dos recursos aprendidos será melhor para o seu sistema de aprendizagem, isso também é algo que você teria a ver com os recursos feitos à mão. Minha sugestão Tente desenhar alguns recursos artesanais por si mesmo Se Eles não executam e você tem boas razões para acreditar que é possível ter melhores resultados do que aqueles que você está recebendo, use métodos de aprendizagem não supervisionados para aprender recursos Você pode até criar um sistema híbrido que usa recursos projetados e aprendidos juntos. Porque eu Use ferramentas Open Source para a construção de aplicações comerciais. 19 de novembro de 2013. Quando eu comecei a olhar para fazer a minha própria negociação automatizada, eu tinha três requisitos sobre o conjunto de ferramentas que eu queria usar 1 Eles devem custar o mínimo possível Me começar, mesmo que isso significava que eu tinha que fazer um monte de programação e personalizações-me que iria custar tempo 2 Deve haver uma comunidade de pessoas afins por aí usando estas mesmas ferramentas para um si Milar propósito 3 As ferramentas devem permitir-me ir tão profundamente nas entranhas do sistema, conforme necessário, mesmo que no início o meu objectivo era mais para descobrir o básico Eu não queria me encontrar em uma situação em que dois anos para baixo o Line eu precisaria mudar para um conjunto diferente de ferramentas, só porque os que eu tinha começado com não me permitem fazer o que eu queria por causa de problemas com fontes fechadas e licenciamento restritivo Como resultado, eu vim para escolher R como o meu Idioma de escolha para o desenvolvimento de algoritmos de negociação e eu comecei a usar Interactive Brokers, uma vez que fornecem uma API para interface com seu sistema de corretagem Embora existam muitas ferramentas de negociação agradável que se conectam ao IB Trader Workstation e alguns podem ser usados para negociação automatizada, Oferecem o mesmo poder, flexibilidade e apoio da comunidade que o projeto R tem Além disso, R tem realmente um incrível repositório de livre e muito adavanced estatística e pacotes de aprendizagem da máquina, algo que é Essencial se você quiser criar algoritmos de negociação. Copyright Censix 2013 - 2015. O termo arbitragem estatística stat arbitracional abrange uma grande variedade de estratégias de investimento que normalmente visam explorar uma relação de equilíbrio estatístico entre dois ou mais títulos O principal geral é que qualquer divergência A partir do equilíbrio é um efeito temporário e que as apostas devem ser colocadas no processo de reverter para ele s equilíbrio. A principal ressalva de stat-arb pares negociação estratégias de tipo é que, como a divergência de equilíbrio cresce o comércio torna-se mais desejável, no entanto em alguns Ponto a divergência vai crescer tão grande que se tem de admitir que a relação de equilíbrio não existe mais o modelo está quebrado Naturalmente, é desejável estimar o poder das ferramentas estatísticas usadas para determinar essas relações e avaliar a duração de qualquer equilíbrio observado fora Este trabalho investigará o poder dos testes estatísticos em relação aos pares Para os seguintes testes estatísticos ADF, BVR, HURST, PP, PGFF, JO-T e JO-E. O principal geral é que para dois estoques e eles formam um par estacionário e, por definição, reverting média se a seguinte equação se mantiver. Se está entre e depois e é co-integrado, é o coeficiente de reversão média Um teste estatístico deve ser realizado para verificar se, isso é conhecido como um teste raiz unitária Se a série contém uma raiz unitária não é adequado para pares de negociação São testes de raiz unitária múltipla, cada um executando um teste diferente sobre o processo residual. Poder-se-ia tentar estimar o modelo residual de AR 1 e verificar se o método de regressão linear convencional calcula a razão t padrão. Contudo, foi demonstrado por Dicky e Fuller 1979 Que a relação t não segue a distribuição t, portanto, os testes de significância não-padrão são necessários conhecidos como testes de raiz unitária. Como com todos os modelos há trade off ao determinar o tamanho da janela de treinamento, uma janela muito longa e o modelo pode Contai N dados irrelevantes e ser lento para ajustar a eventos recentes, uma janela muito curta e o modelo só responde a eventos recentes e esquece rapidamente sobre eventos passados Este trade-off é problemático em testes de co-integração, foi demonstrado em Clegg, M janeiro de 2014 Sobre a persistência da cointegração em pares de negociação que para um tamanho de janela fixa o poder da maioria dos testes de raiz unitária diminuir como tende a 1 a partir de baixo, para 250 pontos de dados com a barragem de testes de co-integração detectar apenas co-integração menos de 25 Do tempo. Intuitivamente isso faz sentido, o mais lento o processo é reverter os pontos mais dados serão necessários para ver a reversão É um tanto indesejável que o poder dos testes raiz unitária variam dependendo das propriedades do processo subjacente, no entanto Não é necessário para pares de sucesso de negociação que todos os pares co-integrado são identificados como tal a propriedade de poder variável de testes de raiz unitária é em grande parte irrelevante. O que é mais interessante é o falso positiv E assim que os pares identificados como reverting médio quando não são, e como persistente os resultados are. Generate 1000 séries co-integrated do tempo com e uniformemente distribuído no jogo, e no jogo de acordo com Clegg este é similar aos tipos de Stock pares encontrados na realidade Repita isso para diferentes comprimentos de séries temporais e teste para ver quantas séries de tempo obter corretamente classificados como co-integrados reverter média usando vários testes para diferentes pValues. In a maioria dos testes PP e PGFF superar os outros métodos Quando O processo reverteu fortemente com menos de 0 85 os testes PP, PGFF, JO-E e JO-T identificaram corretamente o processo como média co-integrada revertendo mais de 75 do tempo em pValue 0 01 Para alguns dos pares de reversão mais fracos Com mais de 0 95 o desempenho dos testes estatísticos é lamentável com apenas 250 pontos de dados. Vale a pena ter em mente que 250 pontos de dados é approximatlythe número de dias de negociação em um ano, e talvez dá um ind Ification de quanto dados históricos são needed em uma estratégia negociando dos pares. Testes Positivos Positivos. Siga o mesmo procedimento esboçado para o teste da exatidão mas escolheu no jogo para gerar séries de tempo que isn t co-integrated Veja que porcentagem dos trajetos começ falsamente Relatado como reverting. I hei nunca viu este gráfico em um livro de texto e foi surpreendido com os resultados, tanto HURST e BVR relatório mais falsos positivos como aumentos Quanto mais o processo explode o mais provável o teste foi para mostrar um falso Positivamente. Os outros testes se comportam de forma razoável com poucos falsos positivos. Esta parte do tutorial sobre o uso do algoritmo NEAT explica como os genomas são cruzados de forma significativa mantendo sua informação topológica e como os genomas do grupo de especiação em espécies podem ser usados para Proteger genomas fracos com novas informações topológicas de prematuramente ser erradicada a partir do pool de genes antes de seu espaço de peso pode ser optimized. The primeira parte deste tutor O primeiro passo mostrou duas mutações, link mutação e nó mutate que ambos adicionados novos genes para o genoma Cada vez que um novo gene é criado através de uma inovação topológica um número de inovação global é incrementado e Atribuído a esse gene. O número da inovação global está seguindo a origem histórica de cada gene Se dois genes têm o mesmo número da inovação então devem representar a mesma topologia embora os pesos possam ser diferentes Isto é explorado durante o gene crossover. Genomas crossover leva dois genomas pai permite chamá-los A e B e cria um novo genoma permite chamá-lo a criança tomando os genes mais fortes de A e B copiando quaisquer estruturas topológicas ao longo do caminho. Durante o cruzamento genes de ambos os genomas são alinhados usando seus Número de inovação Para cada número de inovação o gene do pai mais adequado é selecionado e inserido no genoma infantil Se ambos os genomas pai são A mesma aptidão então o gene é selecionado aleatoriamente de qualquer um dos pais com igual probabilidade Se o número de inovação está presente apenas em um dos pais, então isso é conhecido como um gene disjunto ou em excesso e representa uma inovação topológica, ele também é inserido na criança. A imagem abaixo mostra o processo de cruzamento para dois genomas da mesma aptidão. A especificação leva todos os genomas em um dado conjunto de genomas e tenta dividi-los em grupos distintos conhecidos como espécies. Os genomas em cada espécie terão características semelhantes. A semelhança entre dois genomas é necessária, se dois genomas são semelhantes são da mesma espécie Uma medida natural a usar seria uma soma ponderada do número de genes em excesso disjuntos representando diferenças topológicas ea diferença de pesos entre genes correspondentes Se a soma ponderada Está abaixo de um certo limiar, então os genomas são da mesma espécie. A vantagem de dividir os genomas em espécies é que durante a genética Evolução onde genomas com baixa aptidão são eliminados completamente removido do genoma piscina em vez de ter cada genoma luta para ele s lugar contra todos os outros genoma em todo o genoma piscina podemos fazê-lo lutar por ele s lugar contra genomas da mesma espécie Isso Forma espécies que se formam a partir de uma nova inovação topológica que pode não ter uma alta aptidão ainda devido a não tê-lo s pesos otimizados irá sobreviver a culling. Summary de whole. Create processo genoma pool com n genomas aleatórios. Tome cada genoma e aplicar a Problema de simulação e calcular o genoma fitness. Assign cada genoma para uma species. In cada espécie abater os genomas removendo alguns dos genomas mais fracos. Breed cada espécie selecionados aleatoriamente genomas na espécie de crossover ou mutate. Repeat todos os acima. Post navegação.
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