تطوير استراتيجيات التداول حسابي

أساسيات التداول الخوارزمي: المفاهيم والأمثلة.

الخوارزمية هي مجموعة محددة من التعليمات المحددة بوضوح تهدف إلى تنفيذ مهمة أو عملية.

التداول الحسابي (التداول الآلي، التداول في الصندوق الأسود، أو ببساطة التداول ألغو) هو عملية استخدام أجهزة الكمبيوتر المبرمجة لمتابعة مجموعة محددة من التعليمات لوضع التجارة من أجل توليد الأرباح بسرعة وتردد يستحيل على تاجر الإنسان. وتستند مجموعات القواعد المحددة إلى التوقيت أو السعر أو الكمية أو أي نموذج رياضي. وبصرف النظر عن فرص الربح للتاجر، ألغو التداول يجعل الأسواق أكثر سيولة ويجعل التداول أكثر منهجية من خلال استبعاد الآثار البشرية العاطفية على الأنشطة التجارية. (لمزيد من المعلومات، اطلع على اختيار برامج التداول الخوارزمية الصحيحة.)

لنفترض أن المتداول يتبع هذه المعايير التجارية البسيطة:

شراء 50 سهم من الأسهم عندما يكون المتوسط ​​المتحرك لمدة 50 يوما فوق المتوسط ​​المتحرك ل 200 يوم بيع أسهم السهم عندما يقل المتوسط ​​المتحرك ل 50 يوم عن المتوسط ​​المتحرك ل 200 يوم.

وباستخدام هذه المجموعة من تعليمين بسيطين، من السهل كتابة برنامج حاسوبي يقوم برصد سعر السهم تلقائيا (ومؤشرات المتوسط ​​المتحرك) ووضع أوامر الشراء والبيع عند استيفاء الشروط المحددة. التاجر لم يعد يحتاج إلى الحفاظ على مشاهدة للأسعار الحية والرسوم البيانية، أو وضعت في أوامر يدويا. نظام التداول الخوارزمية تلقائيا يفعل ذلك بالنسبة له، عن طريق تحديد بشكل صحيح فرصة التداول. (لمزيد من المعلومات عن المتوسطات المتحركة، اطلع على المتوسطات المتحركة البسيطة التي تجعل المؤشرات تتوقف.)

[إذا كنت ترغب في معرفة المزيد عن ثبت وإلى الاستراتيجيات نقطة التي يمكن في نهاية المطاف أن تعمل في نظام التداول لواريثميك، تحقق من إنفستوبيديا أكاديمية تصبح دورة اليوم التاجر. ]

فوائد التداول الخوارزمية.

ألغو التداول يوفر الفوائد التالية:

الصفقات التي يتم تنفيذها بأفضل الأسعار الممكنة وضع أمر تجاري فوري ودقيق (وبالتالي فرص عالية للتنفيذ على المستويات المطلوبة) توقيت الصفقات بشكل صحيح وعلى الفور، لتجنب التغيرات الكبيرة في الأسعار خفض تكاليف المعاملات (انظر مثال على نقص التنفيذ أدناه) الشيكات التلقائية في وقت واحد على عدة ظروف السوق تقليل مخاطر الأخطاء اليدوية في وضع الصفقات باكتست الخوارزمية، استنادا إلى البيانات المتاحة الوقت الحقيقي والحقيقي انخفاض احتمال الأخطاء من قبل التجار البشري على أساس العوامل العاطفية والنفسية.

إن الجزء الأكبر من التداول في الوقت الحالي هو تداول عالي التردد (هفت)، والذي يحاول الاستفادة من وضع عدد كبير من الطلبات بسرعة عالية جدا عبر أسواق متعددة ومعلمات قرار متعددة، استنادا إلى تعليمات مبرمجة مسبقا. (لمزيد من المعلومات حول التداول عالي التردد، راجع استراتيجيات وأسرار شركات التداول عالي التردد).

يستخدم ألغو-ترادينغ في العديد من أشكال الأنشطة التجارية والاستثمارية، بما في ذلك:

المستثمرون على المدى المتوسط ​​إلى الطويل أو الشركات الجانبية (صناديق المعاشات التقاعدية، صناديق الاستثمار، شركات التأمين) الذين يشترون في الأسهم بكميات كبيرة ولكن لا يريدون التأثير على أسعار الأسهم مع استثمارات منفصلة كبيرة الحجم. ويستفيد المتداولون على المدى القصير والمشتركون من جانب البيع (صناع السوق والمضاربون والمراجحون) من تنفيذ التجارة الآلي؛ بالإضافة إلى ذلك، المساعدات التجارية ألغو في خلق السيولة الكافية للبائعين في السوق. التجار المنتظمين (أتباع الاتجاه، أزواج التجار، صناديق التحوط، الخ) تجد أنها أكثر كفاءة بكثير لبرمجة قواعد التداول الخاصة بهم والسماح للتجارة البرنامج تلقائيا.

يوفر التداول الخوارزمي نهجا أكثر انتظاما للتداول النشط من الطرق القائمة على الحدس أو الغريزة للتاجر البشري.

استراتيجيات التداول الخوارزمية.

وتتطلب أي استراتيجية للتداول الخوارزمي فرصة محددة تكون مربحة من حيث تحسين الأرباح أو خفض التكاليف. وفيما يلي استراتيجيات التداول الشائعة المستخدمة في تجارة ألغو:

استراتيجيات التداول الأكثر خوارزمية تتبع الاتجاهات في المتوسطات المتحركة، هروب القناة، حركات مستوى الأسعار والمؤشرات الفنية ذات الصلة. هذه هي أسهل وأبسط الاستراتيجيات لتنفيذ من خلال التداول الحسابي لأن هذه الاستراتيجيات لا تنطوي على اتخاذ أي توقعات أو توقعات الأسعار. وتبدأ الصفقات على أساس حدوث الاتجاهات المستصوبة، التي تكون سهلة ومباشرة لتنفيذها من خلال الخوارزميات دون الدخول في تعقيد التحليل التنبئي. المثال المذكور أعلاه للمتوسط ​​المتحرك 50 و 200 يوم هو الاتجاه الشعبي التالي استراتيجية. (لمزيد من المعلومات حول استراتيجيات التداول الاتجاه، انظر: استراتيجيات بسيطة للاستفادة من الاتجاهات.)

شراء الأسهم المدرجة المزدوجة بسعر أقل في سوق واحد وبيعها في وقت واحد بسعر أعلى في سوق أخرى تقدم فرق السعر كخالية من الأرباح أو المراجحة. ويمكن تكرار نفس العملية بالنسبة للأسهم مقابل أدوات العقود الآجلة، حيث أن فروق الأسعار موجودة من وقت لآخر. تطبيق خوارزمية لتحديد مثل هذه الفروق السعرية ووضع أوامر يسمح فرص مربحة بطريقة فعالة.

وقد حددت صناديق المؤشرات فترات من إعادة التوازن لجعل حيازاتها متساوية مع مؤشراتها المرجعية. وهذا يخلق فرصا مربحة للمتداولين الخوارزميين الذين يستفيدون من الصفقات المتوقعة التي تقدم أرباح تتراوح بين 20 و 80 نقطة أساس اعتمادا على عدد الأسهم في صندوق المؤشرات، قبيل إعادة التوازن في مؤشر المؤشرات. يتم بدء هذه الصفقات عن طريق أنظمة التداول الحسابية للتنفيذ في الوقت المناسب وأفضل الأسعار.

وهناك الكثير من النماذج الرياضية المثبتة، مثل استراتيجية التداول دلتا المحايدة، والتي تسمح التداول على مجموعة من الخيارات والأمن الكامنة فيها، حيث يتم وضع الصفقات لتعويض الدلتا الإيجابية والسلبية بحيث يتم الحفاظ على دلتا محفظة في الصفر.

وتستند استراتيجية معدل العائد على فكرة أن الأسعار المرتفعة والمنخفضة للأصل هي ظاهرة مؤقتة تعود إلى قيمتها المتوسطة بشكل دوري. تحديد وتحديد النطاق السعري وتطبيق الخوارزمية بناء على ما يسمح بتداول الصفقات تلقائيا عندما يكسر سعر الأصول من النطاق المحدد.

استراتيجية السعر المتوسط ​​المرجح لحجم الأسهم تفصل أمر كبير وتنشر قطع أصغر حجما من الترتيب إلى السوق باستخدام ملفات تعريف حجم المخزون التاريخية المحددة. والهدف من ذلك هو تنفيذ الأمر بالقرب من متوسط ​​السعر المرجح (فواب)، وبالتالي الاستفادة من متوسط ​​السعر.

وتؤدي استراتيجية متوسط ​​السعر المرجح للوقت إلى تفكيك أمر كبير وتنشر قطع أصغر حجما من النظام إلى السوق باستخدام فترات زمنية مقسمة بالتساوي بين بداية ونهاية الوقت. والهدف من ذلك هو تنفيذ أمر قريب من متوسط ​​السعر بين بداية ونهاية الوقت، وبالتالي تقليل تأثير السوق.

حتى يتم ملء النظام التجاري بالكامل، تستمر هذه الخوارزمية في إرسال أوامر جزئية، وفقا لنسبة المشاركة المحددة وحسب حجم التداول في الأسواق. وترسل "ستيبس ستراتيغي" ذات الصلة الطلبات بناء على النسبة المئوية المحددة من قبل المستخدم من أحجام السوق وتزيد أو تنقص من معدل المشاركة هذا عندما يصل سعر السهم إلى مستويات معرفة من قبل المستخدم.

وتهدف استراتيجية العجز في التنفيذ إلى التقليل من تكلفة تنفيذ أمر الشراء عن طريق التداول في السوق في الوقت الحقيقي، وبالتالي توفير تكلفة الطلب والاستفادة من تكلفة الفرصة البديلة للتأخير في التنفيذ. وستؤدي الاستراتيجية إلى زيادة معدل المشاركة المستهدف عندما يتحرك سعر السهم إيجابيا ويقلله عندما يتحرك سعر السهم سلبا.

هناك عدد قليل من فئات خاصة من الخوارزميات التي تحاول التعرف على "الأحداث" على الجانب الآخر. هذه "خوارزميات الاستنشاق"، المستخدمة، على سبيل المثال، من قبل صانع السوق الجانب بيع لديها المخابرات في الداخل لتحديد وجود أي خوارزميات على الجانب شراء من أجل كبير. هذا الكشف من خلال خوارزميات سوف يساعد صانع السوق تحديد فرص النظام كبيرة وتمكنه من الاستفادة من خلال ملء أوامر بسعر أعلى. يتم تحديد هذا في بعض الأحيان على أنها التكنولوجيا الفائقة الأمامية. (لمزيد من المعلومات حول التداول عالي التردد والممارسات الاحتيالية، راجع: إذا اشتريت الأسهم عبر الإنترنت، فأنت تشارك في هفت.)

المتطلبات الفنية للتجارة الخوارزمية.

تنفيذ الخوارزمية باستخدام برنامج الكمبيوتر هو الجزء الأخير، نادب مع باكتستينغ. ويتمثل التحدي في تحويل الاستراتيجية المحددة إلى عملية محوسبة متكاملة لها إمكانية الوصول إلى حساب تداول لوضع الأوامر. ويلزم ما يلي:

المعرفة البرمجة الحاسوبية لبرمجة استراتيجية التداول المطلوبة والمبرمجين استأجرت أو برامج التداول مسبقة الصنع شبكة الاتصال والوصول إلى منصات التداول لوضع أوامر الوصول إلى تغذية البيانات السوق التي سيتم رصدها من قبل خوارزمية للحصول على فرص لوضع أوامر القدرة والبنية التحتية من أجل إعادة النظر في النظام الذي تم بناؤه قبل بدء تشغيله في الأسواق الحقيقية. توفر البيانات التاريخية للاختبار المسبق، تبعا لتعقيد القواعد المطبقة في الخوارزمية.

وفيما يلي مثال شامل: رويال داتش شل (رديز) مدرج في بورصة أمستردام (إكس) وبورصة لندن (لس). دعونا نبني خوارزمية لتحديد فرص المراجحة. وفيما يلي بعض الملاحظات المثيرة للاهتمام:

تداول الفوركس باليورو، في حين يتداول سوق لندن للأوراق المالية بالجنيه الإسترليني بسبب فارق التوقيت لمدة ساعة واحدة، يفتح إكس قبل ساعة من بورصة لندن، يليه التداولان في وقت واحد للساعات القليلة القادمة ثم يتداولان فقط في بورصة لندن خلال الساعة الأخيرة عند إغلاق إكس .

هل يمكننا أن نستكشف إمكانية التداول بالمراجحة على أسهم شركة رويال داتش شل المدرجة في هذين السوقين بعملتين مختلفتين؟

برنامج حاسوبي يمكنه قراءة أسعار السوق الحالية السعر يغذي من كل من لس و إكس إكس تغذية سعر صرف العملات الأجنبية مقابل سعر صرف غبب-ور القدرة على وضع الأمر الذي يمكن أن توجه النظام إلى الصرف الصحيح القدرة على الاختبار السابق على الأعلاف السعر التاريخية.

يجب أن يقوم برنامج الكمبيوتر بما يلي:

قراءة تغذية الأسعار الواردة من أسهم رديز من كلا التبادل باستخدام أسعار الصرف الأجنبي المتاحة، وتحويل سعر عملة واحدة إلى أخرى إذا كان هناك اختلاف كبير بما فيه الكفاية السعر (خصم تكاليف الوساطة) مما يؤدي إلى فرصة مربحة، ثم وضع شراء ترتيب على سعر صرف أقل وبيع النظام على ارتفاع سعر الصرف إذا تم تنفيذ أوامر كما هو مطلوب، فإن الأرباح التحكيم تتبع.

بسيطة وسهلة! ومع ذلك، فإن ممارسة التداول الخوارزمية ليست بهذه البساطة للحفاظ على وتنفيذ. تذكر، إذا كنت يمكن أن تضع التجارة ألغو ولدت، لذلك يمكن للمشاركين في السوق الأخرى. وبالتالي، تتقلب الأسعار في الملي ثانية وحتى الميكروثانية. في المثال أعلاه، ماذا يحدث إذا تم تنفيذ صفقة الشراء، ولكن تجارة البيع لا تتغير مع تغير أسعار البيع في الوقت الذي يصل فيه طلبك إلى السوق؟ سوف ينتهي بك الأمر يجلس مع موقف مفتوح، مما يجعل استراتيجية المراجحة الخاص بك لا قيمة له.

هناك مخاطر وتحديات إضافية: على سبيل المثال، مخاطر فشل النظام، وأخطاء الاتصال بالشبكة، والفترات الزمنية بين أوامر التجارة والتنفيذ، والأهم من ذلك كله، الخوارزميات الناقصة. وكلما كانت الخوارزمية الأكثر تعقيدا، فإن الأمر يحتاج إلى مزيد من الاختبار المسبق الأكثر صرامة قبل وضعها موضع التنفيذ.

الخط السفلي.

التحليل الكمي لأداء الخوارزمية يلعب دورا هاما ويجب دراسته بشكل نقدي. انها مثيرة للذهاب لأتمتة بمساعدة أجهزة الكمبيوتر مع فكرة لكسب المال دون عناء. ولكن يجب على المرء أن يتأكد من أن النظام يتم اختبارها بشكل كامل ويحدد الحدود المطلوبة. يجب على التجار التحليليين النظر في تعلم البرمجة ونظم البناء من تلقاء نفسها، ليكونوا واثقين من تنفيذ الاستراتيجيات الصحيحة بطريقة مضمونة. استخدام الحذر واختبار شامل من ألغو التداول يمكن أن تخلق فرص مربحة. (لمزيد من المعلومات، راجع كيفية كتابة روبوت ألغو التجاري الخاص بك.)

7 أساسيات لتطوير استراتيجية التداول الخوارزمية.

بقلم بريان فليتشر.

1. إدارة المخاطر.

عند صياغة استراتيجية التداول، تأكد من التفكير في مدى ما لديك في خطر في جميع الأوقات.

قياس وتتبع مجموع المخاطر المفتوحة الخاصة بك في جميع الأوقات عن طريق حساب كم كنت سوف تفقد يجب إيقاف جميع مواقفك بها.

يمكنك القيام بذلك عن طريق قياس وضبط المخاطر حسب الموقف والمحفظة الشاملة الخاصة بك.

وهذا يعني أنك تعرف كم من المال سوف تخسر، بنسبة مئوية من إجمالي حقوق الملكية الحساب الخاص بك، إذا تم إيقاف كل من الصفقات الخاصة بك بها.

دعونا ننظر في طريقة واحدة للقيام بذلك على سبيل المثال استراتيجية بسيطة.

لنفترض أنك تخاطر بنسبة 0.5٪ من إجمالي حقوق الملكية في كل صفقة جديدة. تستخدم إستراتيجية المثال نقطة توقف بناء على أقل سعر للفترات X الأخيرة في الفترة الزمنية Y. هذا.

في الأسواق البطيئة الحركة والجانبية، سوف تقترب المحطة من السعر وتخفيض المخاطر مع مرور الوقت. في التحركات مكافئ لصالحك، فإن السعر والمخاطر المفتوحة الخاصة بك تتحرك أسرع بكثير من توقف زائدة الخاص بك.

المخاطر المفتوحة على التجارة يمكن أن تتحرك من .5٪ إلى مضاعفات عدد أعلى من ذلك. وبدون آلية لتقليل المخاطر بشكل أكبر على هذه التجارة، يمكنك أن تواجه عمليات سحب كبيرة في أسهمك ونفسك إذا كانت التجارة تعيد بسرعة جميع مكاسبها. خصوصا عندما يكون لديك صفقات متعددة على كل الاستفادة من نفس الخطوة.

بالنسبة إلى تجار ألغو، فإن هذا الاكتشاف يعني أننا بحاجة إلى خوارزمية لحساب المخاطر المفتوحة على كل موقف وخطر محفظتك بشكل عام.

كيف يمكن أن نفعل ذلك؟

حسنا، هل يمكن أن تضيف في خوارزمية مصممة خصيصا لهذه الظروف التي يمكن أن تتحرك إما توقف أو تقليل المواقف عندما تتجاوز المخاطر عتبة معينة ومن ثم تحسين هذه المعلمات في باكتستينغ.

المخاطر لكل تجارة = X٪ من إجمالي حقوق الملكية.

سيؤدي ذلك إلى التحكم في مقدار المخاطر التي تواجهها في البداية على كل صفقة.

الحد الأقصى لمخاطر التجارة الفردية = X٪ (التحرك يتوقف أو يقلل من المراكز)

يجب أن يكون هذا العدد مساويا أو أكبر من الرقم أعلاه.

الحد الأقصى لمخاطر المحفظة = Y٪ (التحرك يتوقف أو يقلل من المراكز)

إذا كانت استراتيجيتكم تتداول الكثير من الأدوات، فإن هذه المعلمة يمكن أن تبقي على مجموع مخاطر المحفظة في الاختيار هنا مثال مرئي يظهر إجمالي مخاطر المحفظة لاستراتيجية نموذجية في جميع أنحاء باكتست:

الصورة التي تم إنشاؤها باستخدام برامج التداول بلوكس.

تعلمت عن ذلك بالطريقة الصعبة عندما كنت نفط طويلا في عام 2008. لقد استخدمت مؤشرا متخلفا على المدى الطويل. في بلدي باكستيستس واسعة، لم اعتبرت السيطرة على المخاطر على الأرباح المفتوحة كما يتحرك مكافئ مثل أن ويرن.

وكانت استراتيجيتي موثوقة في معظم الأحيان في أسواق بطيئة ومتقلبة ولكنها تتجه.

عندما كنت طويل النفط في عام 2008 على الطريق إلى أكثر من 140 $ / برميل، كان مبهجا. ومع ذلك، في الوقت نفسه، وأسرع ارتفع، وأكثر قلقا حصلت على النظر في مدى بعيدا توقف بلدي. أتذكر أنه يأمل أن تتعزز لإعطاء توقف بلدي بعض الوقت للحاق بها.

كان لدي عنصر أخذ الأرباح، ولكن نظرا لحجم العقد الكبير في سوق العقود الآجلة، وكنت محدودة جدا في كم أنا يمكن أن تقلل من موقعي. بعد أن توقفت عن ذلك الموقف، وأنا على يقين من تنفيذ تغييرات على نظام بلدي التي تقاس ومراقبة المخاطر من خلال ضبط توقف بلدي عندما تجاوز خطر مستوى معين على المواقف الفردية.

كريتد ويث ماركيتسكوب / ترادينغ ستاتيون إي.

الأداء السابق ليس مؤشرا على النتائج المستقبلية.

2. اختيار السوق، الإطار الزمني وبناء محفظة.

سيكون للإطار الزمني (m1، h1، إلخ) تأثير على الأسواق المحتملة للنظر في نظام التداول الخاص بك، منصة باكتستينغ، الموارد القائمة على السحابة المطلوبة، أبي المستخدمة، وإذا كانت هناك حاجة إلى خدمات التخصيص.

وقد تتطلب المحفزات المستندة إلى أنظمة التردد العالي أو التنفيذ على القضبان أو القضبان 1m حلا قائما على السحابة للسماح بزيادة حجم قدرة الحوسبة من أجل الاختبار المسبق والتحسين للحصول على أفضل النتائج. وتشمل بعض منصات التداول خوارزمية طرف ثالث هذا كجزء من مجموعتها.

سوف قوة الحوسبة جنبا إلى جنب مع محرك باكتستينغ الأمثل للاستفادة من ذلك يوفر لك قدرا كبيرا من الوقت في عملية وضع استراتيجية لأي نظام التداول.

أولئك الذين يدرسون استراتيجية عالية التردد سوف ترغب في النظر في نظام الإنتاج الذي هو كولوكاتد أقرب إلى خوادم الوسيط الخاص بك ممكن ومتكامل عبر فيكس أبي لضمان تلقي جميع التحديثات السعر كما يتم دفع جميع الاقتباسات بدلا من سحب كما في التداول محطة أو فوركسكونكت أبي.

عند الحصول على ملء بالسعر الذي تريده أو أفضل الأمور الكثير لربحيتك، وضمان الكمون قليلا في الهندسة المعمارية الخاصة بك، ورمز، وموقع الخادم ممكن تعطيك أفضل فرصة للحصول على قدر من السيولة في الوقت المحدد الذي تحتاجه ذلك.

يقدم الشركاء فس فسكوم خدمات التخصيص لأي حاجة:

بعض السماسرة تقدم عمولات مخفضة لكبار التجار. إذا كان لديك استراتيجية يولد أكثر من 50 مليون حجم افتراضية شهريا في حجم التداول أو تبدأ مع رأس المال المخاطر من 150K $، يمكنك الحصول على عمولات مخفضة من 25-55٪ مع حساب فكسم التاجر النشط على سبيل المثال.

فهم خصائص السيولة الكامنة في كل سوق كما يتيح لك معرفة كيفية تحجيم استراتيجية الخاص بك هو. السيولة بالسعر الذي تريده ليست موردا غير محدود ويمكن أن تختلف قليلا اعتمادا على السوق، والوقت من اليوم والظروف.

لدينا سمات دليل التجار ناجحة لديه بعض البيانات الكبيرة المتعلقة بهذا.

أنظمة التردد المنخفض عادة ما تعطي هامش أكبر للخطأ عندما يتعلق الأمر بتقديرات الانزلاق. ويعني العدد الأدنى من إجمالي الصفقات في الاختبارات الخلفية أن المحاسبة عن الانزلاق في التنفيذ تؤثر على الربحية الإجمالية أقل من استراتيجيات تردد أعلى بكثير.

إذا كانت إستراتيجيتك تستخدم أوامر إيقاف الاستراحة استنادا إلى قنوات سعرية أو نوع من المؤشرات المتخلفة لإصدار أمر، فإن تقليل وقت الاستجابة المحتمل لن يكون له تأثير كبير إلا في حالات معينة معينة في الإستراتيجية.

السرعة لم تتحسن يملأ تحصل على أي توقف أو حدود التي كانت تجلس على خوادم السماسرة.

يمكن أن يكون للأسواق الفردية اختلافات واسعة في الأداء. قد تكون بعض النطاقات ملزمة لفترات طويلة في حين أن البعض الآخر يمر على المسيل للدموع. وبسبب هذا، فإن عددا صغيرا من األسواق في محفظتك يمكن أن يؤدي إلى عوائد أكثر تقلبا من محفظة أكبر ومتنوعة من األسواق واالستراتيجيات.

ثم هناك بعض الأسواق التي قد تضيف فوائد التنويع لمحفظتك مثل أوسد / زار باستخدام استراتيجية تردد أقل بكثير، ولكن قد لا تكون مربحة عند استخدام الأطر الزمنية القصيرة، اعتمادا على الاستراتيجية الخاصة بك.

3. الاستفادة من أنواع الطلب المتقدم.

وهناك عدد كبير من التجار يستخدمون فقط أوامر السوق للحصول على الدخول والخروج من صفقاتهم. في ظروف السوق النموذجية، فإن معظم سيكون سعيدا مع يملأ أنها تتلقى. ومع ذلك، في الأسواق السريعة حيث هناك الكثير من عدم اليقين، ومقدمي السيولة تميل إلى إرسال ونقلت أوسع لحماية أنفسهم والأسعار يمكن أن تتحرك بسرعة كبيرة.

يمكن أن تكون الاستراتيجيات القائمة على الاختراق والزخم عرضة للانزلاق إذا تم تشغيل الصفقات عند مستويات المقاومة قد تم إخراجها وتدفق النظام ثقيل في اتجاه واحد. فقط استخدام أوامر وقف لدخول الصفقات ضمان التنفيذ، ولكن يترك خطر الانزلاق الخاص بك مفتوحة على مصراعيها. يمكن استخدام أوامر دخول النطاق لدخول التجارة ضمن نطاق مقبول، ولكن رفض الطلبات حيث يعتبر الانزلاق غير مقبول.

قد تواجه بعض الاستراتيجيات الانزلاق الصفر أو حتى الانزلاق الإيجابي إذا تم استخدام أوامر الحد أو ملء أو قتل أوامر. مثال على ذلك قد يكون معدل تكرار عالية التردد أو استراتيجية تستند إلى الحدث. وقد یفترض إجراء الاختبار الأولي 100٪ إعدام علی کل صفقة، ولکن الواقع قد یکون مختلفا في الأسواق السریعة.

خلاصة القول: فهم ما هي أنواع النظام المتاحة لك وكيف يمكن أن تساعدك على الحصول على التنفيذ المتفوق.

أمثلة أنواع الأوامر.

مثال أوامر التداول.

4. موقف التحجيم.

هناك طريقتان شائعتان لحجم المواقف:

ثابت حجم الصفقة على أساس ثابت: تداول نفس حجم اللوت بغض النظر عن الزوج التحوط الموقف القائم على المخاطر: يتم احتساب المخاطر لكل التجارة على أساس وضع وقف الخسارة.

ثابت موقف الكثير التحجيم.

هذا النهج مشهور لدى العديد من التجار، ولكن القيود في هذا النهج يمكن أن تؤدي إلى زيادة الوزن في الأسواق الأكثر تقلبا ونقص الوزن في الأسواق الأقل تقلبا. ويمكن أن تؤدي الاختلافات في أسعار الصرف إلى اختلافات كبيرة في حجم التجارة الافتراضية.

الموقف القائم على المخاطر التحجيم.

العديد من الأنظمة الآلية التي أرى اليوم لديها مبلغ وقف الخسارة الثابتة في نقاط لكل موقف. أنا لست من محبي هذا النهج كما أعتقد أنه يمكن أن يؤدي إلى وضع توقف قريبة جدا في الأسواق المتقلبة وبعيدة جدا في الأسواق الهادئة. المخاطر في التجارة هي أيضا في جميع أنحاء الخريطة مع هذا النهج.

يعتبر تحديد حجم المخاطر استنادا إلى المخاطر المخاطر لكل صفقة حيث تكون المخاطرة مساوية لسعر الدخول ناقصا التوقف المبدئي.

وسيعمل النهج المتطور على تحديد متوسط ​​الأسعار الفريدة والحديثة في كل سوق لتحديد تحديد موضع التوقف.

طريقة واحدة للقيام بذلك هي لحساب متوسط ​​المدى الحقيقي لفترات X الماضية ووضع المحطة الأولية متعددة من هذا العدد بعيدا عن الإدخال. وستعمل هذه الطريقة على تحقيق التوازن الديناميكي بين المخاطر التي تواجهها في كل سوق تتداول فيه استنادا إلى تقلب السوق الفريد لكل سوق.

هنا حساب لتقلب الموقف استنادا التحجيم:

(إجمالي حقوق الملكية * المخاطر لكل صفقة تجارية) / (فترة X أتر بالنقاط * إزاحة أتر * قيمة النقطة لكل 1K لوت)) = حجم التداول في 1K الكثير.

إجمالي حقوق الملكية = 100 ألف دولار أمريكي.

المخاطر لكل تجارة = 1٪

X فترة أتر بنقاط = 50.

قيمة النقطة لكل 1 كيلوبايت = $ 0.10.

133.333 = حجم الصفقة في 1K الكثير (جولة وصولا الى 133 لتقديم 133K ور / أوسد التجارة)

وفي األسواق المتقلبة، قد ينخفض ​​متوسط ​​أسعار األسعار لكل شريط، بغض النظر عن اإلطار الزمني، إلى حد كبير في أوقات عدم اليقين ويؤدي إلى أسواق سريعة الحركة وكثير من الضوضاء غير المتجهة، مما يؤدي إلى هز العديد من التجار.

ومع ذلك، إذا كنت تستخدم أتر (متوسط ​​المدى الحقيقي) الأخيرة لكل سوق والاستفادة من عدة من ذلك لتحديد سعر التوقف الخاص بك، وأعتقد أن كنت أعطي إعطاء التجارة فرصة أفضل للنجاح عن طريق تصفية الضوضاء على المدى القصير ( التقلب).

وعلى الجانب الآخر، تأتي صفقاتي التجارية المفضلة دائما في أسواق هادئة، مع نطاقات تداول ضيقة. استخدام أتر الأخيرة لحجم المواقف الخاصة بك يؤدي إلى توقف أكثر حجما وأكبر حجم الموقف في الأسواق مع انخفاض الأسعار النسبية.

هذا الأسلوب أيضا يمنحك الاستفادة من وجود موقف ثابت التحجيم الموقف في كل سوق كنت التجارة، مما يؤدي إلى محفظة أكثر توازنا وتنوعا. إذا لم تكن متقلبة في كل تقلب في السوق لتحديد حجم الموضع، فإن التقلب من أحد المواقف قد يكون أكبر بأضعاف من الصفقات الأخرى.

لا تأخذ كلمتي لذلك، باكتست ودراسة النتائج عن كثب. تذكر رغم ذلك، باكتستينغ له حدوده والأداء الماضي ليس مؤشرا على النتائج في المستقبل.

أول شيء تحتاجه هو البيانات. وأعتقد أنه من المهم لاختبار ما كنت التجارة والتجارة ما اختبار. ويعني الطابع اللامركزي لسوق العملات الأجنبية أن كل وسيط من المرجح أن يكون له تاريخ تاريخي مختلف وينتشر.

فكسم تقدم بيانات تاريخية واسعة لجميع الصكوك مجانا عبر موقعنا أبي فوركسكونكت أو من خلال التطبيق التاريخي تنزيل البيانات.

سوف بعض منصات التداول خوارزمية طرف ثالث توفر الوصول إلى البيانات التاريخية فكسم أيضا، ولكن قد لا يكون لدينا مجموعة كاملة من البيانات. إذا كنت تستخدم أحد هذه العناصر وتريد المزيد من البيانات لإجراء اختبار احتياطي، فيمكنك إضافة ملفات البيانات بهذه الخيارات.

إنه شيء واحد لديك فكرة عظيمة لاستراتيجية التداول ومن ثم الحصول عليها مشفرة للتداول المباشر، ولكن إذا كنت مجرد القفز إلى التداول المباشر أو استخدام باكتستس غير واقعية، وكنت من المرجح أن يكون وقتا صعبا التعامل مع الأول الخاص بك تقليص القوات.

إذا لم تكن نتائجك السابقة واقعية أو استخدمت افتراضات خاطئة مثل افتراض التنفيذ الأمثل لكل عملية تداول، فقد تجد أن نتائجك المباشرة تختلف كثيرا عن نتائج الاختبارات السابقة.

محرك باكتستينغ مصممة بشكل ممتاز يمكن أن تساعدك على اكتشاف ما يعمل وماذا لا قبل وضع أي أموال على الخط، على الرغم من أن الأداء الماضي ليس مؤشرا على الأداء في المستقبل.

يجب أن تكون قادرا على استكشاف الاختلافات المختلفة للمعلمات وفحص إحصاءات الأداء، ومشاهدة نتائج الأداء المرئي، ومشاهدة التجارة حسب الأداء التجاري على الرسم البياني.

سوف منصات باكتستينغ الأكثر تطورا لديها القدرة على فحص وتحسين النتائج عبر العديد من الأسواق في نفس الوقت. في رأيي، وهذا مهم جدا في اكتشاف الاستراتيجيات التي تناسب العديد من الأسواق المختلفة، وحيث يتم إدارة المخاطر لحافظة كاملة من المناصب.

إذا لم تتمكن من تحسين إستراتيجية التداول الخاصة بك، فإن الاحتمالات هي أنك ستحصل على إستراتيجية لن تكون جيدة بقدر ما يمكن. على الجانب الآخر، إذا كنت الإفراط في تحسين، هل يمكن أن ينتهي مع استراتيجية التي تؤدي بشكل جيد فقط على البيانات التاريخية. ما هو المفتاح هو إيجاد توازن بين هذه العناصر.

أكبر خطر كنت سوف تواجه عند تحسين الاستراتيجية الخاصة بك مع باكتستينغ هو منحنى المناسب. أنا & [رسقوو]؛ م حذرا دائما من الأنظمة التي تم الأمثل مع العديد من المتغيرات المختلفة أو فقط الأمثل في سوق واحدة. طريقة أخرى، تريد الحد من درجات حرية النظام الخاص بك.

والمزيد من المعلمات نظام التداول الخاص بك، يصبح من السهل جدا لتحسين تماما المعلمات على التاريخ الماضي السعر مع نتائج مذهلة من المرجح أن مجرد ضجيج وليس نمط قابل للتكرار.

يمكن أن يؤدي اختبار استراتيجيتك في سوق واحدة فقط إلى التأثير نفسه. منذ كنت محاكاة النتائج فقط على تيار سعر واحد، وسوف يكون من السهل جدا لتجاوز المعلمات الخاصة بك إلى البيانات الماضية مع نتائج باكتستد لا يصدق، ولكن أهمية إحصائية قليلا.

في تجربتي وبحوث العديد من التجار الناجحين النظم، وكثير استخدام أنظمة بسيطة جدا مع عدد قليل من المعلمات لتجنب هذا الخطر.

إن الحفاظ على منطقتك الإستراتيجية البسيطة سيساعدك أيضا على تقليل وقت الاستجابة الكلي عند اتخاذ قرارات التداول. إذا كان النظام الخاص بك فقط لمعالجة 6 نقاط التفتيش بدلا من 10 على سبيل المثال، ثم سوف تعزز احصائيات التنفيذ الخاص بك إذا كنت تتداول استراتيجية نشطة جدا.

7. تحمل المخاطر.

كل شخص لديه مجموعة فريدة من الظروف والتخلص منها: سنهم ودخلهم ونفقاتهم ورأس المال المخاطر، والرغبة في المخاطرة العامة، وما إذا كانوا متفائلين أو متشائمين بشكل عام. ونتيجة لذلك، يجب على كل شخص تحديد نوع المخاطر التي يمكن التعامل معها. إذا كان لديك القليل من رأس المال المخاطر، قد يكون أفضل نهج لعدم التداول على الإطلاق ومواصلة توفير المال.

معظم التجار ألغو متفائلون ويعتقدون أنها يمكن أن تحقق نتائج أفضل من جو المتوسط ​​الخاص بك. وهذا يمكن أن يؤدي إلى العديد من الخطط التجارية جريئة مع ارتفاع المخاطر التي قد تمحى بسرعة كبيرة بسبب الخسائر أو من قبل التجار الوصول إلى نقطة عمه النفسية في احتمال حدوث مزيد من الخسائر.

أستطيع أن أؤكد لكم أنه من الصعب أن تكون متفائلا كما كنت في بداية التداول عندما كنت 'يجلس في منتصف سحب كبير.

انها مثل عندما أنا [[رسقوو]؛ م جائع حقا وتناول الطعام في الخارج. أنا عادة النظام طريقة أكثر من الغذاء يمكنني التعامل معها. ومع ذلك، أنا لا أدرك هذا حتى أنا & [رسقوو]؛ م محشوة وأنا & [رسقوو]؛ حصلت 1 أو 2 أكثر التاكو الجلوس على لوحة بلدي.

في تجربتي، وهذا يشبه تنفيذ أول استراتيجية الآلي الخاص بك. استراتيجية تجعل 20٪ في السنة عندما باكتستينغ لطيف، ولكن الرجل، 40٪ في السنة سيكون أفضل بكثير وكل ما علي القيام به هو أن تكون على استعداد لقبول سحب أكبر!

قبل أن أبدأ صندوقي، أتذكر دراسة نتائج أداء العديد من المستشارين تجارة السلع المنهجية، والتي هي نفا تنظم مديري الأموال. العديد من كتا التي كانت موجودة منذ فترة طويلة كان كبيرا حقا، ولكن أداء متقلب في السنوات القليلة الأولى ولكن بعد ذلك أصبح أكثر تحفظا بكثير. إذهب واستنتج.

انها رأيي أن التسامح المخاطر الحقيقية الخاصة بك هو المرجح أقل مما كنت أعتقد أنه. ألا ننسى أبدا أن البقاء على قيد الحياة والحفاظ على رأس المال هو الشيء الأكثر أهمية للنظر، وليس كم كنت يمكن أن تجعل في كل عام على أساس باكتيستس الخاص بك.

عند تشغيل الاستراتيجية الخاصة بك العيش، نتوقع أن تجربة كاملة الطيف بأكمله من العواطف. ومع ذلك، أعتقد أنه من المهم أن لا تتخذ قرارات التسرع استنادا إلى مشاعرك عن طريق السماح للخوف أو الأمل يؤدي إلى خطر مفرط أخذ أو محاولة تخريب الاستراتيجية الخاصة بك وجعل الصفقات على المشاعر لديك.

يمكن أن تؤدي المشاعر القوية من الخوف أو الجشع إلى اتخاذ قرارات سيئة عند تداول الأنظمة. أجهزة الكمبيوتر لا يجب التعامل مع هذا، وبالتالي فإن أفضل استراتيجية للتعامل مع هذا في رأيي هو العثور على نظام تجاري قوي، والتمسك به، والاستفادة من عملية البحث قبل إجراء أية تغييرات.

يمكن أن تساعدك مشاعرك على تحديد نقاط الضعف والفرص المحتملة في نظام التداول الخاص بك. إذا كان تقلب أداء التداول الخاص بك هو ترك خوفك في كل وقت، والحد من المخاطر الخاصة بك.

ربما ترى حركة كنت نأسف في عداد المفقودين. الاستماع إلى هذا الأسف والاستفادة من باكتيستس لاستكشاف طرق لتعديل النظام الخاص بك لضمان أنك لا تفوت هذا النوع من الفرص في المستقبل.

عندما أعطيت الكثير من الأرباح على تجارة النفط بلدي، وكنت مشمئزاز جدا. وأدى ذلك إلى إجراء تعديلات على نظام التداول الذي أدى إلى تحسين إدارة المخاطر بشكل عام على مخاطر التجارة المفتوحة الفردية.

ضع كل شيء معا.

وفيما يلي بعض المعلمات التي يجب مراعاتها عند تصميم إستراتيجية خوارزمية اتجاهية:

مخاطر الدخول في التجارة.

# من أتر نظرة إلى الوراء فترات # أتر متعددة (مضاعفة هذه الأوقات # من أتر نظرة إلى الوراء فترات لوقف التنسيب)

فلتر التجارة (إن وجد)

أدخل الصفقات الجديدة فقط عند استيفاء الشرط التالي (بمعنى أن الاتجاه صاعد بناء على المتوسطات المتحركة المزدوجة)

إدراج معلمات للمؤشر الفني المفضل لديك إضافة أي منطق آخر للتحجيم داخل / خارج الصفقات (وقف زائدة، أخذ الأرباح في X أتر، وما إلى ذلك)

الحد الأقصى لمخاطر التجارة الفردية.

الحد األقصى لمخاطر التجارة الفردية = X٪) النظر في قمم األسهم أو تقليل األسعار

الحد الأقصى لمخاطر المحفظة.

الحد األقصى لمخاطر الحافظة =٪٪) أنظر إلى أعلى القيم أو المخاطر

المعلمات الهامة الأخرى لل باكتستينغ:

ويمكن حساب ذلك من حيث النقاط أو من حيث النسبة المئوية من سعر التعبئة الخاص بك إلى أدنى / أعلى سعر في شريط تم شغل التجارة على.

ما هو رأيك ضروري لتطوير وإدارة استراتيجية ألغو؟

الأسئلة والتعليقات وردود الفعل هي موضع ترحيب. إسقاط لي خط في مدرب @ دايليفكس.

للانضمام إلى قائمة توزيع البريد الإلكتروني، يرجى ملء هذا النموذج.

نتائج الأداء البدني لها العديد من العناصر التي لا تزال مترابطة، وبعض ما هو موضح أدناه. لا يتم تمثيل أي إنغ أن أي حساب سوف أو من المرجح أن يحقق الأرباح أو الخسائر مماثلة لتلك التي تظهر. في الواقع، هناك فروق شاسعة بين نتائج الأداء الظاهري والنتائج الفعلية التي تحققت لاحقا من قبل أي برنامج تجاري معين.

واحدة من حدود نتائج الأداء البدني هي أنها تم إعدادها بشكل عام مع الاستفادة من الألفة. في أدي-تيون، التداول البدني لا ينطوي على المخاطر المالية، وليس سجل التداول الظاهري يمكن أن يكون حسابا كاملا من إم-باكت من المخاطر المالية في التداول الفعلي. على سبيل المثال، القدرة على تحمل الخسائر أو في وجود برنامج تجاري معين على الرغم من الخسائر التجارية هي النقاط المادية التي يمكن أيضا أن تؤثر بشكل مباشر على نتائج التداول الفعلية. هناك عوامل أخرى ذات صلة بالأسواق بشكل عام أو إلى التنفيذ. من أي برنامج تجاري محدد لا يمكن محاسبته بشكل كامل في إعداد نتائج الأداء البدني وكل ما يمكن أن يؤثر تأثيرا سلبيا على نتائج التداول الفعلية.

يتم تقديم أي آراء أو أخبار أو أبحاث أو تحليلات أو أسعار أو معلومات أخرى تحتوي على هذا الموقع كتعليق عام للسوق، ولا تشكل نصيحة استثمارية. لن تتحمل مجموعة فكسم المسؤولية عن أي خسارة أو ضرر، بما في ذلك على سبيل المثال لا الحصر، أي خسارة في الأرباح، والتي قد تنشأ بشكل مباشر أو غير مباشر من استخدام أو الاعتماد الوارد في أرقام التداول، أو في أي تحليل مصاحب للمخططات.

يوفر ديليفكس الأخبار الفوركس والتحليل الفني على الاتجاهات التي تؤثر على أسواق العملات العالمية.

الأحداث القادمة.

التقويم الاقتصادي الفوركس.

الأداء السابق ليس مؤشرا على النتائج المستقبلية.

ديليفكس هو موقع الأخبار والتعليم من إيغ المجموعة.

كيفية بناء استراتيجية التداول الخوارزمية.

تصميم & أمب؛ بناء استراتيجية التداول الآلي.

إذا كنت تقرأ هذا، ثم كنت مهتما في إنشاء استراتيجية التداول حسابي من شأنها أن تفتح تلقائيا وإغلاق الصفقات وإدارة المخاطر الخاصة بك حتى أثناء النوم في الليل.

"إذا كنت تعتقد أنك ذاهب لجعل المال السهل مع استراتيجية خوارزمية ثم التفكير مرة أخرى"

ما هي استراتيجية التداول؟

استراتيجية التداول هي مجموعة من التعليمات المخطط لها مسبقا والتي من شأنها تحقيق عائد مربح من خلال تقديم طلب شراء أو بيع في الأسواق. ويمكن أن تستند هذه الاستراتيجية إلى التحليل التقني والأحداث الأساسية القائمة على الأخبار وإدارة المخاطر الجيدة. وستشمل إستراتيجية التداول النموذجية مؤشرات فنية متعددة تشير إلى شراء أو بيع مع بعض القواعد للخروج من التجارة مع الربح. إستراتيجية مؤتمتة بالكامل أيضا يأخذ أي مشاعر البشرية التي تمنع التاجر من إغلاق موقف في وقت مبكر أو السماح للخاسر تشغيل طويلة جدا وتهب حسابهم، وبعض القواعد المحددة مسبقا لإدارة المخاطر مدروسة في المتقدمة والحد من المخاطر.

لماذا من المهم توثيق الاستراتيجية.

عبارة "الفشل في التخطيط، خطة لإخفاق"، صحيح تماما عندما يتعلق الأمر تطوير استراتيجية الآلي خوارزمية، الجزء الأكبر من وقتك يجب أن تنفق على توثيق الاستراتيجية، إذا كنت تستخدم نظام معروف أن لك قد تم تحميلها من الإنترنت ثم هذا يجب أن تكون موثقة بالفعل. إذا كنت تبدأ ترميز الاستراتيجية الخاصة بك مع مجرد فكرة تقريبية في رأسك، ثم كنت تفعل ما يعرف في عالم هندسة البرمجيات والبرمجة البطولية التي هي كبيرة لا لا، تجنب هذا بأي ثمن والعمل الذكية.

هل أحتاج إلى معرفة الرياضيات للتجارة؟

ليس هناك إجابة بسيطة على هذا ما تحتاجه حقا هو نظام موثوقة عالية الاحتمال التي هي قادرة على التقاط المكاسب بانتظام، وكذلك علم النفس لتنفيذ النظام الخاص بك والتمسك بها، وهي مهارة عاطفية بدلا من المنطقية، وفهم من الرياضيات سوف يكون دائما مكافأة كبيرة، ولكن العديد من التجار الناجحين لم يكن لديك أو حتى تحتاج إلى فهم قوي للرياضيات الجانب الأكثر أهمية من التداول اليوم هو الثابت، الصخور الموقف العقلي الصلبة تليها فهم جيد للمعلمات التقنية، عام وأخيرا، بعض القدرات التحليلية.

"مهارات التفكير النقدي الجيد وفهم لائق للإحصاءات سوف تقطع شوطا طويلا في مساعدتك على النجاح"

هل تحتاج إلى فهم المنطق؟ نعم فعلا .

هل تحتاج إلى فهم الارتباط؟ نعم فعلا .

وسوف تكون الأساسيات المفاهيمية والمجردة.

الاستراتيجية النقاط الرئيسية.

نظريات السوق.

للبدء تحتاج إلى فهم كيفية عمل الأسواق، تحتاج إلى فهم أوجه القصور في السوق، والعلاقات بين الأصول المختلفة، والمنتجات والسلوك السعر. الاقتصاد السلوكي للبحوث.

تصميم إستراتيجيتك.

الخطوات الأولى مع أي استراتيجية هي أن يكون التصميم الجيد، والفكرة تحتاج إلى توثيق، إذا تخطي هذه الخطوة ثم سوف تفشل قبل البدء حتى، أكبر قدر من وقتك يجب أن يكون التصميم مع الأخذ بعين الاعتبار جميع التجارة والقواعد، وإدارة المخاطر، وأحداث السوق التي لا يمكن السيطرة عليها مثل الحرب العالمية 3. إنشاء الروبوت العمل يتطلب فهم كيفية عمل النظم الآلية التي تتكون من 3 مكونات: (أ) إشارات الدخول، (ب) إشارات الخروج و (ج) التحجيم الموقف، سوف تحتاج إلى تصميم هذه المكونات فيما يتعلق بعدم الكفاءة في السوق وهذه ليست مهمة بسيطة.

تطوير البرمجيات.

لغة البرمجة سوف تعتمد على ما تحاول تحقيقه، إذا كنت تستخدم الرياضيات المعقدة ثم كنت ترغب في اللغة التي تم بناؤها لهذه المهمة معينة، مع بعض لغات البرمجة الحديثة الجديدة مثل ميكروسوفت C #، F #، جافا، R، ماتلاب وبيثون. إذا كانت هي السرعة التي تريدها للتجارة عالية التردد (هفت) ثم قد تكون تبحث في C ++ لتنفيذ التعليمات البرمجية بشكل أسرع.

نحن نستخدم مايكروسوفت C # التي هي لغة البرمجة الحديثة قوية جدا يستخدمها كل من كترادر ​​و نينجاترادر ​​التي هي سريعة وسهلة للحفاظ على وقوية ومجموعة غنية من المكتبات الرياضية والأعمال الموجهة.

معرفة المزيد عن خدماتنا تطوير كترادر.

منصة التداول أبي.

مجرد فهم لغة البرمجة ليست كافية، تحتاج أيضا إلى فهم واجهة برمجة التطبيقات منصة التداول (أبي)، هذه الواجهة يوفر الوصول إلى الحساب وتداول البيانات من خلال منصة للوسيط الخاص بك. يمكنك أيضا تجاوز المنصة واستخدام بروتوكول تبادل المعلومات المالية المشتركة (فيكس) حيث يمكنك التواصل مع وسيط مباشرة مما يجعل عمليات الإعدام الخاص بك بشكل أسرع، ولكن هذا مفيد فقط إذا كنت ترغب في حفظ بضعة ميلي ثانية.

إدارة البيانات.

سوف البيانات الدقيقة في شكل بيانات الاختبار الخلفي تساعد حقا عند إعادة توجيه الاختبار مع البيانات الحية، إذا كانت بيانات الاختبار الخلفي غير دقيقة ثم كما يقولون "القمامة في - القمامة خارج"، هو محكوم استراتيجية الخاص بك إلى الفشل. المشكلة مع البيانات من كترادر ​​هو أنه فقط لا تذهب بعيدا بما فيه الكفاية الظهر، وكنت حقا بحاجة لدفع ثمن البيانات التاريخية ذات نوعية جيدة وتحميل بدلا من ذلك.

إدارة المخاطر.

هذا هو واحد من الجوانب الأكثر إغفالا من التداول الخوارزمية، تماما كما ينبغي أن تنفق الكثير من الوقت على إدارة المخاطر الخاصة بك كما قواعد الدخول والخروج من الصفقات. هناك نوعان من إدارة المخاطر للتاجر:

مخاطر السوق: ينطوي ذلك على المخاطر المتعلقة باستراتيجية التداول الخاصة بك.

المخاطر التشغيلية: عندما يحدث حدث البجعة السوداء مثل الحرب الأوروبية.

تنفيذ الصفقات.

ونحن نعلم جميعا أن الاختبار الخلفي والتداول المباشر هي مختلفة كثيرا ما لم تستخدم إن بروكر، والتي يجب أن يكون مع كترادر.

فيرتوال بريفات سيرفر (فس) - هذا أمر لا بد منه إذا كنت تقوم بتشغيل الروبوت الخاص بك 24/7 365 يوما في السنة، معظم الملقمات الافتراضية تتباهى بنسبة 99.96٪ في الوقت المحدد.

سوف تحتاج أيضا إلى مراقبة أداء الروبوت وجعل التكيف عند الضرورة طوال حياتها.

اعتبارات الاستراتيجية.

قبض على اتجاهات كبيرة.

الفكرة الكاملة للاستراتيجية هي كسب المال عندما يتجه السوق، وسوف يستمر الاتجاه الجيد نحو 15-20٪ من الوقت، وهذا هو عندما تكون جميع أنواع التجار نشطة. إذا استندت الاستراتيجية الخاصة بك على الاتجاه ثم السماح الفائزين تشغيل، لا تتدخل، وتذكر كنت قد فكرت بالفعل من منطق القواعد المحددة مسبقا.

إدارة الفائزين & أمب؛ الخاسرين.

كثير من الناس بناء نظام الذي لديه نسبة ممتازة للفوز / الخسارة وهذا ليس النهج الصحيح، ومثال على ذلك الروبوت الذي يفوز 70٪ من الوقت مع متوسط ​​الربح والجنيه؛ 100.00 في التجارة ومتوسط ​​خسارة والجنيه ؛ و 200.00 لكل صفقة سيجعل و الجنيه فقط 100.00 لكل 10 صفقات (و الجنيه / 10 / صافي التجارة)، حيث الروبوت الذي يفوز 30٪ من الوقت بمتوسط ​​الربح و الجنيه، 500.00 في التجارة وفقدان الجنيه و 100.00 لكل التجارة سوف يحقق أرباحا صافية من الجنيه و الجنيه؛ 800.00 ل 10 الصفقات (& جنيه؛ 80.00 / التجارة). لذلك، باختصار، فإنه ليس دائما جيدة لجعل نسبة فوز / خسارة عالية.

"حافظ على خسائرك الصغيرة والسماح للفائزين تشغيل"

ونحن نعلم جميعا أن الانسحاب أمر لا مفر منه، ونحن نذكر دائما أن أي شيء أعلى من 5٪ هو محفوف بالمخاطر، وهذا هو مجرد وجهة نظرنا، ولكن هذا ليس هو الحال دائما لأنها يمكن أن تكون بمثابة حاجز عندما الروبوت الخاص بك يمسك اتجاها كبيرا والتي قد تؤثر أداء الاستراتيجية الخاصة بك.

المزيد من إدارة المخاطر.

نعم، نحن نتحدث عن إدارة المخاطر مرة أخرى. عند تصميم إستراتيجيتك، يجب أن يكون لديك دائما مخرج، مخرج من شأنه أن ينفذ مهما كان السوق يلقي عليه، تحتاج إلى حماية كل ما رأس المال الذي تراكمت. كل شخص لديه وجهة نظر مختلفة عن المخاطر، من التجار الأكثر حذرا إلى المقامرين الراقية، ليس هناك نهج صحيح أو خاطئ، ولكن إذا كنت تاجر منخفضة المخاطر ثم تحتاج للتأكد من الخروج من التجارة كما قريبا لأنها تتجاوز قاعدة المخاطر الخاصة بك. استراتيجية مؤتمتة سوف تتأكد من ان مشاعرك البشرية لا تتورط، وسوف تخرج من الموقف في أقرب وقت خطر مرتفع جدا، وهذا وحده هو فائدة كبيرة من التداول الآلي.

اختبار الاستراتيجية الخاصة بك.

حسنا، لذلك تم تطوير إستراتيجيتك الآلية وهي الآن جاهزة للاختبار، كيف يمكنك اختبارها؟ هذا هو المكان الذي تحتاج إليه وثيقة المتطلبات الخاصة بك أو مخطط استراتيجيتك، يمكنك تشغيل الاستراتيجية والرجوع إلى المستند للتأكد من أن المنطق هو الصحيح على كل مسار منطقي وكذلك نقاط الدخول والخروج التجارية المتوقعة، مرجع منطق المستند ضد النتائج الفعلية للخوارزمية.

هذا هو منطقة تجاهلها، عند اختبار الاستراتيجية الخاصة بك مع البيانات التاريخية، كنت على افتراض أن النظام سيتم تنفيذها على السعر المحدد من خلال استراتيجية الآلي، وهذا لن يكون الحال كما لديك للتعامل مع عالية الجودة، تردد ألغو و رسكو؛ ق وصانعي السوق، الذين دفع السعر بسرعة لا يتم شغل طلبك حتى حان دورك. سيكون هناك دائما انزلاق لذلك سوف تحتاج إلى عامل هذا في الاختبار الخاص بك.

الاقوي.

وهناك الكثير من التجار تشير إلى أنك لا تفعل منحنى المناسب والإفراط في التحسين وربما هم على حق لأن السوق هو مثل ثعبان عشوائي البرية حيث كنت لا تعرف حقا أين ستذهب المقبل، كنت أفضل حالا القيام بما يعرف باسم زونال الأمثل الذي يحدد المناطق التي لها خصائص مماثلة من حيث التقلب والحجم، مجرد تحسين هذه المناطق بشكل منفصل، بدلا من الفترة بأكملها.

الأخبار الرئيسية تأثير الأحداث.

لا يمكن إعادة اختبار الأحداث الرئيسية، وخاصة مع الفوركس، مع كترادرس كالغو، سترى فقط ضربات ضخمة من السحب عند حدوثها، وهذا يجعل اختبار أي ألغو مع كترادر ​​صعبة للغاية.

تشغيل الاستراتيجية الخاصة بك.

عندما كنت قد اختبرت الاستراتيجية الخاصة بك، وكنت سعيدا أنها تعمل وفقا للقواعد محددة مسبقا من متطلبات الاستراتيجية الخاصة بك، ما هي الخطوة التالية؟ وينبغي أن تكون الخطوة التالية للسماح لها بتشغيل على حساب تجريبي لفترة من الوقت، وأود أن أقول الحد الأدنى 3 أشهر، وهناك التجار الذين يريدون فقط للذهاب مباشرة على الفور لأنها تريد كسب المال الآن، وهذا النوع من الموقف سوف تفقد أموالك بسرعة. تذكر أن هذا هو العمل وتريد أن تكون في ذلك على المدى الطويل، لذلك فمن الأفضل أن تتعلم المشي قبل أن تتمكن من تشغيل.

حساب تجريبي.

معظم الوسطاء تقدم حساب تجريبي لطالما كنت تريد حتى تتمكن من الكمال مهارات التداول اليدوي أو الآلي الخاص بك قبل استخدام المال الحقيقي، وهذا أمر مفيد جدا، ولكن الحسابات التجريبي أيضا يسلب الخوف البشري من فقدان في الواقع المال الحقيقي، فإنه ليس نفس الشيء. من البداية، يجب أن يكون لديك رأس مال ابتدائي واقعي ومبالغ تجارية واقعية، وهذا من شأنه أن يعكس البيئة الحقيقية عندما تذهب الحية.

حساب حقيقي.

عندما تذهب أخيرا العيش مع الاستراتيجية الآلية الخاصة بك، سوف تحتاج إلى مراقبة عن كثب على التداول، ولكن لا تتداخل مع الروبوت، وتذكر أنك قد وضعت قواعد التجارة بعد الكثير من التفكير وأنها قد تم اختبارها بالفعل على حساب تجريبي لعدة أشهر، والسماح لها القيام بعملها والتجارة. التدخل فقط عندما كنت تعرف بعض الأحداث خارج حدود الاستراتيجيات على وشك أن يحدث أو يحدث.

كيف يمكننا مساعدتك.

خدمات البرمجة لدينا.

نحن نقدم خدمة برمجة المهنية لمنصة التداول كترادر.

(2) ديسمبر (4) نوفمبر (2) أكتوبر (2) سبتمبر (4) أغسطس (4) يونيو (1) مايو (2) أبريل (2) مارس (7) فبراير (5) 2018 أغسطس )

منتجات جديدة، الخدمات والتعليم.

تنصل.

كليكالغو تسعى جاهدة لإجراء الأعمال التجارية على أساس احتياجات العملاء بطريقة مربحة ومستدامة وتقديم المنتج الذي يتوافق مع المواصفات المطلوبة للعميل. العميل، ومع ذلك، هو المسؤول أيضا عن استخدام المنتج الذي كليكالغو وضعت نيابة عنه. العميل هو أيضا مسؤول عن اختبار المنتج وهو الوحيد الذي يقرر كيفية استخدام المنتج على مسؤوليته الخاصة. كليكالغو ليست مسؤولة عن أي خسائر محتملة ناجمة عن استخدام المنتج (بما في ذلك فقدان الربح، مطالبات طرف ثالث، وما إلى ذلك)

لا حساب باي بال حاجة!

كوبيرايت & كوبي؛ 2018 كليكالغو & هايز إيت كونتراكتينغ Ltd. جميع الحقوق محفوظة.

كيفية إنشاء خوارزميات التداول.

فالتجارة الكمية لا يمكن الوصول إليها إلا للتجار المؤسسيين؛ كما يتورط تجار التجزئة أيضا. في حين ينصح مهارات البرمجة إذا كنت ترغب في إنتاج الخوارزميات، حتى تلك ليست دائما المطلوبة. تتوفر البرامج والخدمات التي تكتب رمز البرمجة لاستراتيجية تقوم على المدخلات التي تقدمها. ثم يتم توصيل التعليمات البرمجية التي ينتجها البرنامج / الخدمة في منصة التداول ويبدأ التداول. ولكن قبل أي من هذا يمكن أن يحدث، وتريد أن تكون خوارزمية التجار التقدم من خلال عدة خطوات تقرر بالضبط ما يريدون تحقيقه مع الخوارزمية، وكيف.

الإطار الزمني والقيود.

في حين أن خوارزمية مبرمجة بشكل جيد يمكن أن تعمل من تلقاء نفسها، فمن المستحسن بعض الرقابة البشرية. لذلك، اختيار الإطار الزمني وتردد التجارة التي كنت قادرا على رصد. إذا كان لديك وظيفة بدوام كامل وخوارزمية الخاص بك هو مبرمج لجعل مئات من الصفقات يوميا على الرسم البياني دقيقة واحدة أثناء وجودك في العمل، التي قد لا تكون مثالية. قد ترغب في اختيار إطار أطول قليلا لفترة الصفقات الخاصة بك، وأقل تردد التجارة حتى تتمكن من تبويب على ذلك.

الربحية في مرحلة الاختبار من الخوارزمية لا يعني أنها سوف تستمر في إنتاج تلك العائدات إلى الأبد. أحيانا سوف تحتاج إلى خطوة وتغيير خوارزمية التداول إذا كانت النتائج تكشف أنها لا تعمل بشكل جيد بعد الآن. هذا هو أيضا التزام وقت أن أي شخص يتعهد التداول الخوارزمية يجب أن تقبل.

والقيود المالية هي أيضا مسألة. العمولات الرف بسرعة كبيرة مع استراتيجية تداول عالية التردد لذلك تأكد من أنك مع أقل وسيط التكلفة المتاحة، وأن الأرباح المحتملة من كل التجارة تضمن دفع تلك اللجان، يحتمل أن تكون عدة مرات في اليوم. كما أن بدء رأس المال هو أيضا الاعتبار. وتتطلب الأسواق والمنتجات المالية المختلفة رؤوس أموال مختلفة. إذا الأسهم التداول اليوم سوف تحتاج إلى أقل من 25،000 $ (يوصى أكثر) ولكن تداول العملات الأجنبية أو العقود الآجلة التي يمكن أن تبدأ مع أقل.

وتشكل قيود السوق قضية أخرى. ليس كل سوق مناسب للتداول الحسابي. اختيار الأسهم، صناديق الاستثمار المتداولة، أزواج الفوركس أو العقود الآجلة مع السيولة وافرة للتعامل مع أوامر الخوارزمية سوف تنتج.

تطوير أو غرامة لحن استراتيجية.

وبمجرد فهم القيود المالية والوقتية، وضع أو صقل استراتيجية يمكن برمجتها. قد يكون لديك استراتيجية تتداولها يدويا، ولكن هل يتم ترميزها بسهولة؟ إذا كانت استراتيجيتك ذاتية إلى حد كبير، وليست قاعدة، فإن برمجة الإستراتيجية قد تكون مستحيلة. الاستراتيجيات القائمة على القواعد هي أسهل لرمز؛ والاستراتيجيات مع الإدخالات، ووقف الخسائر وأهداف الأسعار استنادا إلى بيانات قابلة للقياس الكمي أو تحركات الأسعار.

منذ يتم نسخ الاستراتيجيات القائمة على القاعدة واختبارها بسهولة، وهناك الكثير المتاحة بحرية إذا لم يكن لديك أفكار خاصة بك. كوانتبديا هو واحد من هذه الموارد، وتوفير الأوراق الأكاديمية والنتائج التجارية لمختلف أساليب التداول الكمي. ويمكن ترميز القواعد المبينة ثم اختبارها للربحية على البيانات السابقة والحالية. ترميز خوارزمية يتطلب مهارة البرمجة أو الوصول إلى البرامج أو شخص يمكن أن رمز لك.

اختبار خوارزمية التداول.

أهم خطوة هي الاختبار. مرة واحدة وقد تم ترميز استراتيجية التداول، لا تتاجر رأس المال الحقيقي معها حتى تم اختباره. ويشمل الاختبار السماح للخوارزمية بتشغيل بيانات الأسعار التاريخية، مع توضيح كيفية أداء الخوارزمية على آلاف الصفقات. إذا كانت مرحلة الاختبار التاريخية مربحة، والإحصاءات المنتجة مقبولة لتحمل المخاطر الخاصة بك مثل السحب الأقصى، ونسبة الفوز، وخطر الخراب، على سبيل المثال، ثم المضي قدما لاختبار الخوارزمية في ظروف حية على حساب تجريبي. مرة أخرى، يجب أن تنتج هذه المرحلة مئات من الصفقات حتى تتمكن من الوصول إلى الأداء.

إذا كانت الخوارزمية مربحة على بيانات الأسعار التاريخية، وتداول حساب تجريبي حي، واستخدامها تداول رأس المال الحقيقي ولكن مع العين الساهرة. الظروف الحية مختلفة عن الاختبار التاريخي أو التجريبي، لأن أوامر الخوارزمية تؤثر بالفعل في السوق ويمكن أن يسبب الانزلاق. حتى يتم التحقق من خوارزمية تعمل في السوق الحقيقي، كما فعلت في الاختبار، والحفاظ على العين الساهرة.

وطالما أن الخوارزمية تعمل ضمن المعايير الإحصائية الموضوعة أثناء الاختبار، اترك الخوارزمية وحدها. الخوارزميات لديها فائدة من التداول دون عاطفة، ولكن التاجر الذي يتلاعب باستمرار مع الخوارزمية هو إلغاء هذه الفائدة. الخوارزمية لا تتطلب الانتباه على الرغم من. مراقبة الأداء، وإذا تغيرت ظروف السوق لدرجة أن الخوارزمية لم تعد تعمل كما ينبغي، قد تكون هناك حاجة إلى تعديلات.

التداول الخوارزمي ليس مسعى مجموعة وننسى أن يجعلك غنية بين عشية وضحاها. في الواقع، يمكن أن يكون التداول الكمي بنفس القدر من العمل مثل التداول يدويا. إذا اخترت إنشاء خوارزمية تكون على بينة من الوقت والقيود المالية والسوق قد تؤثر على الاستراتيجية الخاصة بك، والتخطيط وفقا لذلك. تحويل استراتيجية الحالية إلى قاعدة على أساس واحد التي يمكن برمجتها بسهولة أكبر، أو تحديد الطريقة الكمية التي سبق اختبارها والبحث فيها. ثم، تشغيل مرحلة الاختبار الخاصة بك باستخدام البيانات التاريخية والحالية. إذا كان ذلك يتحقق، ثم تشغيل الخوارزمية مع المال الحقيقي تحت العين الساهرة. ضبط إذا لزم الأمر، ولكن خلاف ذلك السماح لها القيام بعملها.

QuantStart.

الانضمام إلى كوانتكاديمي بوابة العضوية الخاصة التي تلبي احتياجات التجزئة المتزايد بسرعة المجتمع تاجر الكمي. سوف تجد مجموعة من ذوي الخبرة مثل التفكير من التجار الكميون على استعداد للرد على أسئلة التداول الكمي الأكثر إلحاحا.

تحقق من بلدي يبوك على التداول الكمي حيث أنا يعلمك كيفية بناء مربحة استراتيجيات التداول المنهجي مع أدوات بايثون، من الصفر.

نلقي نظرة على بلدي الكتاب الاليكتروني الجديد على استراتيجيات التداول المتقدمة باستخدام تحليل سلسلة زمنية، والتعلم الآلي والإحصاءات بايزي، مع بيثون و R.

بقلم مايكل هالز مور في 19 أبريل 2018.

في هذه المقالة أريد أن أعرض لكم على الطرق التي أنا نفسي تحديد استراتيجيات التداول خوارزمية مربحة. هدفنا اليوم هو أن نفهم بالتفصيل كيفية العثور على وتقييم واختيار هذه النظم. سأشرح كيفية تحديد الاستراتيجيات بقدر ما يتعلق بالأفضلية الشخصية، كما هو الحال بالنسبة لأداء الاستراتيجية، وكيفية تحديد نوع وكمية البيانات التاريخية للاختبار، وكيفية تقييم تقييم التداول بشكل متعمد، وأخيرا كيفية المضي قدما نحو مرحلة باكتستينغ و تنفيذ الاستراتيجية.

تحديد التفضيلات الشخصية الخاصة بك للتداول.

من أجل أن يكون تاجر ناجح - إما تناسبيا أو خوارزمية - من الضروري أن تسأل نفسك بعض الأسئلة الصادقة. التداول يوفر لك القدرة على فقدان المال بمعدل ينذر بالخطر، لذلك فمن الضروري أن "تعرف نفسك" بقدر ما هو ضروري لفهم الاستراتيجية التي اخترتها.

وأود أن أقول أن أهم اعتبار في التداول هو على بينة من شخصيتك الخاصة. التداول، والتجارة الخوارزمية على وجه الخصوص، يتطلب درجة كبيرة من الانضباط والصبر والانفصال العاطفي. منذ كنت تدع خوارزمية تنفيذ التداول الخاص بك بالنسبة لك، فمن الضروري أن يتم حل عدم التدخل في الاستراتيجية عندما يتم تنفيذها. وقد يكون ذلك صعبا للغاية، خاصة في فترات الانسحاب الموسع. ومع ذلك، العديد من الاستراتيجيات التي ثبت أن تكون مربحة للغاية في باكتست يمكن أن تدمر من خلال تدخل بسيط. فهم أنه إذا كنت ترغب في دخول عالم التداول حسابي سوف يتم اختبار عاطفيا وأنه من أجل أن تكون ناجحة، فمن الضروري العمل من خلال هذه الصعوبات!

الاعتبار التالي هو واحد من الوقت. هل لديك وظيفة بدوام كامل؟ هل تعمل بدوام جزئي؟ هل تعمل من المنزل أو لديك تنقلات طويلة كل يوم؟ هذه الأسئلة سوف تساعد في تحديد وتيرة الاستراتيجية التي يجب أن تسعى. بالنسبة لأولئك منكم في العمل بدوام كامل، قد لا تكون استراتيجية العقود الآجلة لحظية مناسبة (على الأقل حتى يتم مؤتمتة بالكامل!). كما أن قيود وقتك تملي منهجية الاستراتيجية. إذا كانت إستراتيجيتك يتم تداولها بشكل متكرر وتعتمد على خلاصات أخبار باهظة الثمن (مثل محطة بلومبرغ) سيكون من الواضح أن تكون واقعية عن قدرتك على تشغيل هذا بنجاح أثناء وجودك في المكتب! بالنسبة لأولئك منكم مع الكثير من الوقت، أو المهارات لأتمتة الاستراتيجية الخاصة بك، قد ترغب في النظر في استراتيجية التداول عالية التردد أكثر تقنية (هفت).

إيماني هو أنه من الضروري إجراء البحوث المستمرة في استراتيجيات التداول الخاصة بك للحفاظ على محفظة مربحة باستمرار. عدد قليل من الاستراتيجيات البقاء "تحت الرادار" إلى الأبد. وبالتالي فإن جزءا كبيرا من الوقت المخصص للتداول سيكون في إجراء البحوث الجارية. اسأل نفسك عما إذا كنت مستعدا للقيام بذلك، لأنه يمكن أن يكون الفرق بين الربحية القوية أو الانخفاض البطيء نحو الخسائر.

تحتاج أيضا إلى النظر في رأس المال الخاص بك التداول. الحد الأدنى المثالي المقبول عموما للاستراتيجية الكمية هو 50،000 دولار أمريكي (حوالي 35،000 جنيه استرليني بالنسبة لنا في المملكة المتحدة). إذا كنت قد بدأت من جديد، سأبدأ بمبلغ أكبر، ربما أقرب 100،000 دولار أمريكي (حوالي 70،000 £). وذلك لأن تكاليف المعاملات يمكن أن تكون مكلفة للغاية بالنسبة لاستراتيجيات متوسطة إلى عالية التردد، وأنه من الضروري أن يكون رأس المال كاف لاستيعابها في أوقات السحب. إذا كنت تفكر في البدء مع أقل من 10،000 دولار أمريكي، سوف تحتاج إلى تقييد نفسك لاستراتيجيات التردد المنخفض، والتداول في واحد أو اثنين من الأصول، وتكاليف المعاملات سوف تأكل بسرعة في عوائد الخاص بك. وسطاء التفاعلية، والتي تعد واحدة من الوسطاء ودية لأولئك الذين لديهم مهارات البرمجة، بسبب أبي، لديها حساب الحد الأدنى التجزئة 10،000 دولار أمريكي.

مهارة البرمجة هي عامل مهم في خلق استراتيجية التداول الآلي الخوارزمية. كونك على دراية بلغة البرمجة مثل C ++، جافا، C #، بيثون أو R سوف تمكنك من إنشاء نهاية إلى نهاية تخزين البيانات، باكتست المحرك ونظام التنفيذ نفسك. هذا له عدد من المزايا، رئيسها هو القدرة على أن تكون على علم تام بجميع جوانب البنية التحتية التجارية. كما يسمح لك لاستكشاف استراتيجيات تردد أعلى كما سوف تكون في السيطرة الكاملة على "كومة التكنولوجيا". في حين أن هذا يعني أنه يمكنك اختبار البرمجيات الخاصة بك والقضاء على البق، وهذا يعني أيضا المزيد من الوقت الذي يقضيه ترميز البنية التحتية وأقل على تنفيذ الاستراتيجيات، على الأقل في الجزء السابق من حياتك التجارية ألغو. قد تجد أن لديك تجارة مريحة في إكسيل أو ماتلاب ويمكن الاستعانة بمصادر خارجية لتطوير المكونات الأخرى. إلا أنني لا أنصح هذا، وخاصة بالنسبة لأولئك المتداولين في وتيرة عالية.

تحتاج إلى أن تسأل نفسك ما كنت آمل تحقيقه من خلال التداول حسابي. هل ترغب في الحصول على دخل منتظم، حيث كنت تأمل في الحصول على الأرباح من حساب التداول الخاص بك؟ أو هل أنت مهتم بتحقيق مكاسب رأسمالية طويلة الأجل ويمكنها أن تتداول دون الحاجة إلى سحب الأموال؟ سوف الاعتماد على الإملاء تملي وتيرة الاستراتيجية الخاصة بك. وسيتطلب سحب أكثر انتظاما للدخل استراتیجیة تداول ذات تردد أکبر مع تقلب أقل (أي نسبة شارب أعلی). يمكن للتجار على المدى الطويل تحمل تردد تداول أكثر رصانة.

وأخيرا، لا تتلاشى من فكرة أن تصبح غنية للغاية في مساحة قصيرة من الزمن! ألغو التداول ليس مخطط سريع الغني - إذا كان أي شيء يمكن أن يكون مخططا فقيرة وسريعة. فإنه يأخذ الانضباط كبير، والبحوث، الاجتهاد والصبر لتكون ناجحة في التداول حسابي. قد يستغرق الأمر شهورا، إن لم يكن سنوات، لتوليد أرباح متسقة.

مصادر الأفكار التداول خوارزمية.

وعلى الرغم من التصورات المشتركة على العكس من ذلك، فمن الواضح تماما في الواقع تحديد استراتيجيات تجارية مربحة في الملك العام. لم تكن أبدا الأفكار التجارية متاحة بسهولة أكثر مما هي عليه اليوم. توفر مجلات التمويل الأكاديمي وخوادم ما قبل الطباعة ومدونات التداول ومنتديات التداول ومجلات التداول الأسبوعية والنصوص المتخصصة آلاف استراتيجيات التداول التي تستند إليها أفكارك.

هدفنا كباحثين التداول الكمي هو إنشاء خط أنابيب استراتيجية من شأنها أن توفر لنا مجموعة من الأفكار التجارية الجارية. من الناحية المثالية نحن نريد أن نخلق نهجا منهجيا إلى مصادر وتقييم وتنفيذ الاستراتيجيات التي نأتي عبر. وأهداف خط الأنابيب هي توليد كمية متسقة من الأفكار الجديدة وتزويدنا بإطار لرفض غالبية هذه الأفكار مع الحد الأدنى من النظر العاطفي.

يجب أن نكون حذرين للغاية لعدم السماح للتحيزات المعرفية تؤثر على منهجية صنع القرار لدينا. ويمكن أن يكون ذلك بسيطا مثل تفضيل فئة أصول واحدة على فئة أخرى (الذهب والمعادن الثمينة الأخرى تتبادر إلى الذهن) لأنها تعتبر أكثر غرابة. يجب أن يكون هدفنا دائما إيجاد استراتيجيات مربحة باستمرار، مع توقع إيجابي. يجب أن يستند اختيار فئة األصول إلى اعتبارات أخرى، مثل القيود على رأس المال التجاري، ورسوم الوساطة، وقدرات الرافعة المالية.

إذا كنت غير مألوفة تماما مع مفهوم استراتيجية التداول ثم أول مكان للنظر هو مع الكتب المدرسية المعمول بها. النصوص الكلاسيكية توفر مجموعة واسعة من أبسط، وأكثر وضوحا الأفكار، والتي للتعرف على نفسك مع التداول الكمي. هنا هو التحديد الذي أوصي لأولئك الذين هم جديدة إلى التداول الكمي، والتي تصبح تدريجيا أكثر تطورا وأنت تعمل من خلال القائمة:

للحصول على قائمة أطول من الكتب التجارية الكمية، يرجى زيارة قائمة القراءة كوانتستارت.

والمكان التالي للعثور على استراتيجيات أكثر تطورا هو منتديات التداول والمدونات التجارية. ومع ذلك، ملاحظة الحذر: العديد من بلوق التداول تعتمد على مفهوم التحليل الفني. يتضمن التحليل الفني استخدام المؤشرات الأساسية وعلم النفس السلوكي لتحديد الاتجاهات أو أنماط الانعكاس في أسعار الأصول.

على الرغم من كونها تحظى بشعبية كبيرة في مساحة التداول العامة، يعتبر التحليل الفني غير فعال إلى حد ما في مجتمع التمويل الكمي. وقد اقترح البعض أنه ليس أفضل من قراءة برجك أو دراسة أوراق الشاي من حيث القوة التنبؤية لها! في الواقع هناك أفراد ناجحين يستفيدون من التحليل الفني. ومع ذلك، كما يتأخر مع مجموعة أدوات رياضية وإحصائية أكثر تطورا تحت تصرفنا، يمكننا بسهولة تقييم فعالية هذه الاستراتيجيات "تا" القائمة على أساس واتخاذ القرارات القائمة على البيانات بدلا من قاعدة لنا على الاعتبارات العاطفية أو الأفكار المسبقة.

وهنا لائحة من بلوق التداول المحترمة جيدا والمنتديات:

مرة واحدة كان لديك بعض الخبرة في تقييم استراتيجيات أبسط، فقد حان الوقت للنظر في العروض الأكاديمية أكثر تطورا. وسيكون من الصعب الوصول إلى بعض المجلات الأكاديمية، دون اشتراكات عالية أو تكاليف لمرة واحدة. إذا كنت عضوا أو خريجا في الجامعة، يجب أن تكون قادرا على الوصول إلى بعض هذه المجلات المالية. خلاف ذلك، يمكنك أن تبحث في خوادم ما قبل الطباعة، والتي هي مستودعات الإنترنت من مسودات في وقت متأخر من الأوراق الأكاديمية التي تخضع لمراجعة الأقران. Since we are only interested in strategies that we can successfully replicate, backtest and obtain profitability for, a peer review is of less importance to us.

The major downside of academic strategies is that they can often either be out of date, require obscure and expensive historical data, trade in illiquid asset classes or do not factor in fees, slippage or spread. It can also be unclear whether the trading strategy is to be carried out with market orders, limit orders or whether it contains stop losses etc. Thus it is absolutely essential to replicate the strategy yourself as best you can, backtest it and add in realistic transaction costs that include as many aspects of the asset classes that you wish to trade in.

Here is a list of the more popular pre-print servers and financial journals that you can source ideas from:

What about forming your own quantitative strategies? This generally requires (but is not limited to) expertise in one or more of the following categories:

Market microstructure - For higher frequency strategies in particular, one can make use of market microstructure , i. e. understanding of the order book dynamics in order to generate profitability. Different markets will have various technology limitations, regulations, market participants and constraints that are all open to exploitation via specific strategies. This is a very sophisticated area and retail practitioners will find it hard to be competitive in this space, particularly as the competition includes large, well-capitalised quantitative hedge funds with strong technological capabilities. Fund structure - Pooled investment funds, such as pension funds, private investment partnerships (hedge funds), commodity trading advisors and mutual funds are constrained both by heavy regulation and their large capital reserves. Thus certain consistent behaviours can be exploited with those who are more nimble. For instance, large funds are subject to capacity constraints due to their size. Thus if they need to rapidly offload (sell) a quantity of securities, they will have to stagger it in order to avoid "moving the market". Sophisticated algorithms can take advantage of this, and other idiosyncrasies, in a general process known as fund structure arbitrage . Machine learning/artificial intelligence - Machine learning algorithms have become more prevalent in recent years in financial markets. Classifiers (such as Naive-Bayes, et al.) non-linear function matchers (neural networks) and optimisation routines (genetic algorithms) have all been used to predict asset paths or optimise trading strategies. If you have a background in this area you may have some insight into how particular algorithms might be applied to certain markets.

There are, of course, many other areas for quants to investigate. We'll discuss how to come up with custom strategies in detail in a later article.

By continuing to monitor these sources on a weekly, or even daily, basis you are setting yourself up to receive a consistent list of strategies from a diverse range of sources. The next step is to determine how to reject a large subset of these strategies in order to minimise wasting your time and backtesting resources on strategies that are likely to be unprofitable.

Evaluating Trading Strategies.

The first, and arguably most obvious consideration is whether you actually understand the strategy . Would you be able to explain the strategy concisely or does it require a string of caveats and endless parameter lists? In addition, does the strategy have a good, solid basis in reality? For instance, could you point to some behavioural rationale or fund structure constraint that might be causing the pattern(s) you are attempting to exploit? Would this constraint hold up to a regime change, such as a dramatic regulatory environment disruption? Does the strategy rely on complex statistical or mathematical rules? Does it apply to any financial time series or is it specific to the asset class that it is claimed to be profitable on? You should constantly be thinking about these factors when evaluating new trading methods, otherwise you may waste a significant amount of time attempting to backtest and optimise unprofitable strategies.

Once you have determined that you understand the basic principles of the strategy you need to decide whether it fits with your aforementioned personality profile. This is not as vague a consideration as it sounds! Strategies will differ substantially in their performance characteristics. There are certain personality types that can handle more significant periods of drawdown, or are willing to accept greater risk for larger return. Despite the fact that we, as quants, try and eliminate as much cognitive bias as possible and should be able to evaluate a strategy dispassionately, biases will always creep in. Thus we need a consistent, unemotional means through which to assess the performance of strategies. Here is the list of criteria that I judge a potential new strategy by:

Methodology - Is the strategy momentum based, mean-reverting, market-neutral, directional? Does the strategy rely on sophisticated (or complex!) statistical or machine learning techniques that are hard to understand and require a PhD in statistics to grasp? Do these techniques introduce a significant quantity of parameters, which might lead to optimisation bias? Is the strategy likely to withstand a regime change (i. e. potential new regulation of financial markets)? Sharpe Ratio - The Sharpe ratio heuristically characterises the reward/risk ratio of the strategy. It quantifies how much return you can achieve for the level of volatility endured by the equity curve. Naturally, we need to determine the period and frequency that these returns and volatility (i. e. standard deviation) are measured over. A higher frequency strategy will require greater sampling rate of standard deviation, but a shorter overall time period of measurement, for instance. Leverage - Does the strategy require significant leverage in order to be profitable? Does the strategy necessitate the use of leveraged derivatives contracts (futures, options, swaps) in order to make a return? These leveraged contracts can have heavy volatility characterises and thus can easily lead to margin calls . Do you have the trading capital and the temperament for such volatility? Frequency - The frequency of the strategy is intimately linked to your technology stack (and thus technological expertise), the Sharpe ratio and overall level of transaction costs. All other issues considered, higher frequency strategies require more capital, are more sophisticated and harder to implement. However, assuming your backtesting engine is sophisticated and bug-free, they will often have far higher Sharpe ratios. Volatility - Volatility is related strongly to the "risk" of the strategy. The Sharpe ratio characterises this. Higher volatility of the underlying asset classes, if unhedged, often leads to higher volatility in the equity curve and thus smaller Sharpe ratios. I am of course assuming that the positive volatility is approximately equal to the negative volatility. Some strategies may have greater downside volatility. You need to be aware of these attributes. Win/Loss, Average Profit/Loss - Strategies will differ in their win/loss and average profit/loss characteristics. One can have a very profitable strategy, even if the number of losing trades exceed the number of winning trades. Momentum strategies tend to have this pattern as they rely on a small number of "big hits" in order to be profitable. Mean-reversion strategies tend to have opposing profiles where more of the trades are "winners", but the losing trades can be quite severe. Maximum Drawdown - The maximum drawdown is the largest overall peak-to-trough percentage drop on the equity curve of the strategy. Momentum strategies are well known to suffer from periods of extended drawdowns (due to a string of many incremental losing trades). Many traders will give up in periods of extended drawdown, even if historical testing has suggested this is "business as usual" for the strategy. You will need to determine what percentage of drawdown (and over what time period) you can accept before you cease trading your strategy. This is a highly personal decision and thus must be considered carefully. Capacity/Liquidity - At the retail level, unless you are trading in a highly illiquid instrument (like a small-cap stock), you will not have to concern yourself greatly with strategy capacity . Capacity determines the scalability of the strategy to further capital. Many of the larger hedge funds suffer from significant capacity problems as their strategies increase in capital allocation. Parameters - Certain strategies (especially those found in the machine learning community) require a large quantity of parameters. Every extra parameter that a strategy requires leaves it more vulnerable to optimisation bias (also known as "curve-fitting"). You should try and target strategies with as few parameters as possible or make sure you have sufficient quantities of data with which to test your strategies on. Benchmark - Nearly all strategies (unless characterised as "absolute return") are measured against some performance benchmark. The benchmark is usually an index that characterises a large sample of the underlying asset class that the strategy trades in. If the strategy trades large-cap US equities, then the S&P500 would be a natural benchmark to measure your strategy against. You will hear the terms "alpha" and "beta", applied to strategies of this type. We will discuss these coefficients in depth in later articles.

Notice that we have not discussed the actual returns of the strategy. لماذا هذا؟ In isolation, the returns actually provide us with limited information as to the effectiveness of the strategy. They don't give you an insight into leverage, volatility, benchmarks or capital requirements. Thus strategies are rarely judged on their returns alone. Always consider the risk attributes of a strategy before looking at the returns.

At this stage many of the strategies found from your pipeline will be rejected out of hand, since they won't meet your capital requirements, leverage constraints, maximum drawdown tolerance or volatility preferences. The strategies that do remain can now be considered for backtesting . However, before this is possible, it is necessary to consider one final rejection criteria - that of available historical data on which to test these strategies.

Obtaining Historical Data.

Nowadays, the breadth of the technical requirements across asset classes for historical data storage is substantial. In order to remain competitive, both the buy-side (funds) and sell-side (investment banks) invest heavily in their technical infrastructure. It is imperative to consider its importance. In particular, we are interested in timeliness, accuracy and storage requirements. I will now outline the basics of obtaining historical data and how to store it. Unfortunately this is a very deep and technical topic, so I won't be able to say everything in this article. However, I will be writing a lot more about this in the future as my prior industry experience in the financial industry was chiefly concerned with financial data acquisition, storage and access.

In the previous section we had set up a strategy pipeline that allowed us to reject certain strategies based on our own personal rejection criteria. In this section we will filter more strategies based on our own preferences for obtaining historical data. The chief considerations (especially at retail practitioner level) are the costs of the data, the storage requirements and your level of technical expertise. We also need to discuss the different types of available data and the different considerations that each type of data will impose on us.

Let's begin by discussing the types of data available and the key issues we will need to think about:

Fundamental Data - This includes data about macroeconomic trends, such as interest rates, inflation figures, corporate actions (dividends, stock-splits), SEC filings, corporate accounts, earnings figures, crop reports, meteorological data etc. This data is often used to value companies or other assets on a fundamental basis, i. e. via some means of expected future cash flows. It does not include stock price series. Some fundamental data is freely available from government websites. Other long-term historical fundamental data can be extremely expensive. Storage requirements are often not particularly large, unless thousands of companies are being studied at once. News Data - News data is often qualitative in nature. It consists of articles, blog posts, microblog posts ("tweets") and editorial. Machine learning techniques such as classifiers are often used to interpret sentiment . This data is also often freely available or cheap, via subscription to media outlets. The newer "NoSQL" document storage databases are designed to store this type of unstructured, qualitative data. Asset Price Data - This is the traditional data domain of the quant. It consists of time series of asset prices. Equities (stocks), fixed income products (bonds), commodities and foreign exchange prices all sit within this class. Daily historical data is often straightforward to obtain for the simpler asset classes, such as equities. However, once accuracy and cleanliness are included and statistical biases removed, the data can become expensive. In addition, time series data often possesses significant storage requirements especially when intraday data is considered. Financial Instruments - Equities, bonds, futures and the more exotic derivative options have very different characteristics and parameters. Thus there is no "one size fits all" database structure that can accommodate them. Significant care must be given to the design and implementation of database structures for various financial instruments. We will discuss the situation at length when we come to build a securities master database in future articles. Frequency - The higher the frequency of the data, the greater the costs and storage requirements. For low-frequency strategies, daily data is often sufficient. For high frequency strategies, it might be necessary to obtain tick-level data and even historical copies of particular trading exchange order book data. Implementing a storage engine for this type of data is very technologically intensive and only suitable for those with a strong programming/technical background. Benchmarks - The strategies described above will often be compared to a benchmark . This usually manifests itself as an additional financial time series. For equities, this is often a national stock benchmark, such as the S&P500 index (US) or FTSE100 (UK). For a fixed income fund, it is useful to compare against a basket of bonds or fixed income products. The "risk-free rate" (i. e. appropriate interest rate) is also another widely accepted benchmark. All asset class categories possess a favoured benchmark, so it will be necessary to research this based on your particular strategy, if you wish to gain interest in your strategy externally. Technology - The technology stacks behind a financial data storage centre are complex. This article can only scratch the surface about what is involved in building one. However, it does centre around a database engine, such as a Relational Database Management System (RDBMS), such as MySQL, SQL Server, Oracle or a Document Storage Engine (i. e. "NoSQL"). This is accessed via "business logic" application code that queries the database and provides access to external tools, such as MATLAB, R or Excel. Often this business logic is written in C++, C#, Java or Python. You will also need to host this data somewhere, either on your own personal computer, or remotely via internet servers. Products such as Amazon Web Services have made this simpler and cheaper in recent years, but it will still require significant technical expertise to achieve in a robust manner.

As can be seen, once a strategy has been identified via the pipeline it will be necessary to evaluate the availability, costs, complexity and implementation details of a particular set of historical data. You may find it is necessary to reject a strategy based solely on historical data considerations. This is a big area and teams of PhDs work at large funds making sure pricing is accurate and timely. Do not underestimate the difficulties of creating a robust data centre for your backtesting purposes!

I do want to say, however, that many backtesting platforms can provide this data for you automatically - at a cost. Thus it will take much of the implementation pain away from you, and you can concentrate purely on strategy implementation and optimisation. Tools like TradeStation possess this capability. However, my personal view is to implement as much as possible internally and avoid outsourcing parts of the stack to software vendors. I prefer higher frequency strategies due to their more attractive Sharpe ratios, but they are often tightly coupled to the technology stack, where advanced optimisation is critical.

Now that we have discussed the issues surrounding historical data it is time to begin implementing our strategies in a backtesting engine. This will be the subject of other articles, as it is an equally large area of discussion!

مجرد بدء مع التداول الكمي؟

3 أسباب الاشتراك في قائمة البريد الإلكتروني كوانتستارت:

1. دروس التداول الكمي.

سوف تحصل على إمكانية الوصول الفوري إلى دورة مجانية 10-البريد الإلكتروني معبأة مع تلميحات ونصائح لمساعدتك على البدء في التداول الكمي!

2. جميع أحدث المحتوى.

كل أسبوع سوف نرسل لك التفاف جميع الأنشطة على كوانتستارت لذلك عليك أن لا يفوتون وظيفة مرة أخرى.

ريال مدريد، وقابلة للتنفيذ نصائح التداول الكمي مع أي هراء.