Sistema de comércio multi-mercado

Multi-Agent Forex Trading System.
Rui Pedro Barbosa Orlando Belo.
A negociação automatizada é um novo campo de estudo em que os programas informáticos são encarregados de decidir quando e como negociar instrumentos financeiros. Os agentes inteligentes, com a capacidade de agir de forma autônoma e para se adaptarem e interagir com o meio ambiente, parecem uma escolha óbvia para o desenvolvimento de sistemas de negociação automatizados. O objetivo deste artigo é analisar a forma como os agentes inteligentes se adequam a esta tarefa. Implementamos um conjunto de agentes de comércio de moeda autônomos, usando uma arquitetura que consiste em um conjunto de modelos de classificação e regressão, um sistema de raciocínio baseado em maiúsculas e um sistema especializado. Um total de seis agentes comerciais foram implementados, sendo cada um responsável por negociar um dos seguintes pares de moedas no mercado Forex: EUR / USD, EUR / JPY, EUR / CHF, USD / JPY, USD / CHF e CHF / JPY. Os agentes simularam negociações ao longo de um período de 23 meses, tendo todos conseguido um lucro razoável negociando de forma independente. No entanto, suas estratégias resultaram em drawdows relativamente elevados. A fim de diminuir o risco inerente a estas altas retiradas, a mesma simulação foi realizada enquanto faz com que os agentes compartilhem os recursos monetários. Como esperado, essa estratégia de diversificação de investimentos originou melhores resultados. Ainda assim, quando os custos de negociação foram levados em consideração, o desempenho geral da negociação foi inferior a impressionante. Isso foi devido ao fato de que cada agente realizou muitas negociações, e o custo associado às comissões de negociação tornou-se proibitivo. Conseguimos diminuir o impacto dos custos de negociação no lucro total integrando os agentes em um sistema multi-agente, no qual os agentes se comunicaram entre si antes de abrir novos negócios. Isso permitiu que eles calcularam a exposição pretendida ao mercado, o que, por sua vez, permitiu que eles evitassem trocas redundantes. Sob simulação e usando baixa alavancagem, este sistema multi-agente obteve um lucro de 55,7% em 23 meses de negociação, com uma redução máxima de 9.0%.
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Rui Pedro Barbosa 1 Orlando Belo 1 1. Departamento de Informática da Universidade do Minho, Portugal.
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Sistema de negociação on-line multi-mercado.
Sistema de negociação on-line multi-mercado. A versão mais popular deste produto entre nossos usuários é 1.0. O nome do arquivo executável do programa é Launcher. exe. O produto será em breve revisado por nossos informantes.
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Sistema de comércio multi-mercado
Técnicas multi-mercado para estratégias de negociação robustas.
por Michael R. Bryant.
Uma das maiores preocupações entre os comerciantes sistemáticos é a estratégia de negociação excessiva. Uma estratégia de sobreposição parece ótima no back-testing, mas falha no teste para frente ou na negociação em tempo real. Existem muitos fatores que afetam se uma estratégia está ou não superada, mas um grande fator é a robustez. Neste contexto, a robustez refere-se a quão sensível é uma estratégia para as variações nos dados em que se baseia. Uma estratégia mais robusta é menos sensível às variações nos dados de preços. Em outras palavras, uma estratégia robusta funcionará bem para uma maior variedade de preços de mercado do que uma estratégia menos robusta.
Provavelmente, uma estratégia de negociação que funciona bem em uma variedade de mercados diferentes é mais robusta do que uma que funciona em apenas um desses mercados. No entanto, criar estratégias que funcionam em uma variedade de mercados é apenas uma maneira de alcançar a robustez usando uma abordagem multi-mercado para o projeto de estratégia. Este artigo discute algumas das diferentes técnicas de multi-mercado que podem ser usadas para construir estratégias comerciais mais robustas.
Insensibilidade aos preços.
O elemento-chave da robustez da estratégia em que quero focar é a insensibilidade aos preços. Insensibilidade significa que a estratégia pode negociar lucrativamente para uma grande variedade de preços. O grau de variação nos preços pode variar de pequenas diferenças, como o alto ou baixo sendo diferente por alguns carrapatos, para grandes diferenças, como mercados completamente diferentes.
Para pequenas variações, deve ficar claro que uma estratégia não deve ser tão dependente de um preço específico ou padrão de preços que, mesmo uma variação de alguns carrapatos no padrão causará a falha da estratégia. No entanto, isso pode acontecer na prática se uma estratégia for projetada para um mercado específico usando técnicas como padrões de preços em que as condições de entrada ou saída dependem de certos preços ou a relação entre preços específicos. Como o futuro nunca replica exatamente o passado, é importante não confiar em padrões tão ligados ao passado que provavelmente não serão repetidos. Na verdade, na maioria dos casos, tais "padrões" provavelmente são apenas ruídos aleatórios do mercado. Neste final do espectro de robustez, então, um objetivo valioso seria tornar as estratégias menos sensíveis ao ruído aleatório do mercado.
Técnicas para diferentes graus de robustez.
Nesta seção, vou discutir três técnicas diferentes para construir a robustez em uma estratégia comercial, cada uma focada em um grau de robustez diferente. Para ilustrar as idéias, usarei exemplos gerados pelo Adaptrade Builder, uma ferramenta de geração de código e descoberta de estratégia que crie estratégias comerciais na EasyLanguage para TradeStation e MultiCharts.
A primeira técnica, que também é mais comum, é construir uma estratégia em vários mercados, onde cada mercado é diferente. Alguns comerciantes apenas negociam estratégias de vários mercados com base na crença de que as estratégias de mercado único são muito prováveis ​​de serem superadas. Outros comerciantes preferem se concentrar em um mercado único.
Independentemente da sua preferência, um trade-off entre robustez e desempenho deve ser esperado ao criar estratégias. Estaria perguntando demais para esperar uma estratégia destinada a negociar vários mercados para executar também em qualquer mercado dado como uma estratégia projetada especificamente para esse mercado. Por outro lado, o risco de sobreposição geralmente será maior para uma estratégia de mercado único.
No entanto, um meio termo é possível. Embora não haja nada de errado em tentar desenvolver uma estratégia que negocie de forma confiável uma cesta de mercados em grande parte não relacionados - digamos, petróleo bruto, ouro, trigo, índices de ações, forex, etc. - outra abordagem é agrupar os mercados relacionados e construir apenas os mercados em cada grupo. Vou me concentrar na última abordagem aqui.
No exemplo abaixo, criei uma estratégia em três futuros de índice de ações: E-mini S & amp; P MidCap 400 (EMD), mini Russell 2000 (TF) e E-mini S & amp; P 500 (ES). Usando cinco anos de barras diárias e assumindo US $ 25 por contrato para custos de negociação (derrapagem, comissões, etc.), eu construí uma estratégia, maximizando o lucro líquido ao mesmo tempo em que minimizamos a redução, onde o lucro líquido foi ponderado duas vezes mais do que a redução. Eu reservei os últimos 25% dos dados para testes fora da amostra. O dimensionamento da posição foi definido para usar um contrato por comércio. Os resultados são mostrados abaixo na Fig. 1.
Figura 1. Curvas de capital para uma estratégia de negociação construída em barras diárias dos mercados de futuros ES, EMD e TF.
A curva mais alta no topo representa a curva de capital combinada (carteira), enquanto as três curvas abaixo representam as respectivas curvas de equivalência patrimonial para cada mercado. É evidente a partir das curvas de patrimônio para cada mercado que a estratégia se comercializa de forma muito similar em cada mercado.
Embora os três mercados estejam relacionados e provavelmente tenham um alto grau de correlação, os preços reais são diferentes em cada série de preços. Podemos concluir que a estratégia é, portanto, insensível à variação de preços entre os mercados - funciona basicamente o mesmo em cada mercado, mesmo que os detalhes do tick-by-tick dos preços sejam diferentes para cada mercado. Isso ajuda a atingir o objetivo de tornar a estratégia insensível ao ruído aleatório do mercado, pois, presumivelmente, os elementos aleatórios serão diferentes do mercado para o mercado, mesmo em mercados relacionados.
Além disso, é razoável concluir que a lógica da estratégia está abrindo os elementos que os três mercados têm em comum. Uma vez que os três mercados são futuros do índice de ações, esses elementos estão presumivelmente relacionados à forma como o mercado de futuros de índices de ações atua nesse período de tempo.
Estratégias de Mercado Único Intraday.
Outra técnica para tornar as estratégias mais robustas é uma que pode ser aplicada a uma estratégia de mercado único em dados intradiários. Digamos que você deseja desenvolver uma estratégia comercial para barras de 5 minutos dos futuros E-mini S & amp; P 500 (ES). Se você quiser se concentrar no ES, mas está preocupado com a inadaptação de padrões espúrios nesse tamanho de barra, você pode tentar ajustá-lo simultaneamente a outros tamanhos de barras similares. Esta abordagem baseia-se na ideia de que uma estratégia que negocia, digamos, barras de 5 minutos também deve manter-se em barras de 7 minutos. Qualquer estratégia que não comercialize de forma semelhante em ambos os tamanhos de barras seria presumida ser excessiva em uma série de preços e, portanto, excluída.
Na Fig. 2, são mostrados os resultados da construção de uma estratégia em barras de 5, 7 e 9 minutos do ES (sessão diurna). Um ano de dados intradía foi utilizado e US $ 25 por contrato para custos de negociação foi assumido. As outras configurações foram as mesmas do exemplo anterior, exceto que 33% dos dados foram reservados para testes fora da amostra.
Figura 2. Curvas de capital para uma estratégia de negociação construída em barras de 5, 7 e 9 minutos do mercado de futuros da ES.
Diretamente Incluindo Ruído.
Se o objetivo é garantir que a estratégia em desenvolvimento seja insensível ao ruído do mercado, a abordagem mais direta é incluir o ruído no processo de construção. Existem várias maneiras de fazer isso. Em um artigo do meu outro boletim informativo, The Breakout Bulletin, expliquei como criar dados de preços sintéticos, ao aleatorizar certos elementos de uma série de preços existente.
Nesse artigo, eu randomizei a ordem das mudanças de preço, que preserva o preço altera-se, mas perde qualquer dependência serial nos dados. Há pelo menos duas abordagens alternativas que preservariam as correlações em série ao criar uma versão aleatoriamente modificada da série original:
Altere aleatoriamente uma determinada porcentagem de barras e, para cada barra a ser alterada, selecione aleatoriamente um preço (aberto, alto, baixo ou fechado) para modificar. Finalmente, altere o preço por uma quantia aleatória. Por exemplo, suponha que modifiquemos barras com uma probabilidade de 20%. Se uma barra for selecionada para ser modificada, podemos selecionar aleatoriamente o preço alto a ser alterado. Finalmente, mudamos o valor alto por um valor escolhido aleatoriamente entre, digamos, 0% e 10% do intervalo verdadeiro médio nas últimas 50 barras.
Aplique o método da série de preços sintéticos descrito no artigo mencionado acima, mas use um "processo de fragmentação" técnica para ajudar a preservar as correlações em série. A técnica de fragmentação agrupa as mudanças de preços para alguns números pré-selecionados de barras e aleatoriza a ordem dos pedaços. Por exemplo, suponha que o tamanho do trecho seja de 20 barras. Cada série de 20 barras é considerada um pedaço, e a ordem dos pedaços é então aleatorizada. Os troços aleatórios de mudanças de preços são então reconstituídos em uma série de preços, conforme explicado no artigo. O tamanho da peça pode ser escolhido com base em uma análise da dependência serial, se houver, nos preços originais.
Independentemente do método escolhido, a série resultante será adicionada ao portfólio, assim como nos exemplos anteriores. Uma vez que o objetivo é garantir que a estratégia resultante seja insensível aos elementos aleatórios introduzidos nos dados, pelo menos várias dessas séries de preços sintéticos devem ser adicionadas ao portfólio, além dos preços originais. As estratégias seriam então construídas sobre todas as séries, originais e sintéticas, como um portfólio.
Alcançar insensibilidade à variação de preços é uma forma de construir a robustez em uma estratégia comercial. O grau de variação de preços pode variar de flutuações aleatórias (ou seja, ruído) a preços de um mercado completamente diferente. Para desenvolver uma estratégia insensível ao desejado grau de variação de preços, a estratégia pode ser construída e testada em uma carteira de mercados consistindo na série de preços original ou alvo, juntamente com outras séries de preços que introduzem o desejado grau de variação.
As três técnicas discutidas neste artigo diferiram em como a variação de preço foi criada. A primeira técnica utilizou mercados diferentes, mas relacionados. A segunda técnica usou diferentes tamanhos de barras do mesmo mercado. A última técnica proposta usando dados de preços sintéticos gerados a partir da série original, modificando aleatoriamente elementos da série original.
Independentemente da abordagem utilizada, a idéia básica de construir estratégias de negociação para ser menos sensível aos dados usados ​​para projetá-los e testá-los deve ajudá-lo a criar estratégias comerciais mais robustas. E uma estratégia de negociação robusta é menos provável que seja ajustada ao mercado e, portanto, é mais provável que se mantenha bem no comércio em tempo real.
* Este artigo apareceu na edição de agosto de 2012 da newsletter do Adaptrade Software.
OS RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS OU SIMULADOS TÊM CERTAS LIMITAÇÕES INERENTES. DESEJO UM REGISTRO DE DESEMPENHO REAL, OS RESULTADOS SIMULADOS NÃO REPRESENTAM A NEGOCIAÇÃO REAL. TAMBÉM, DESDE QUE OS NEGÓCIOS NÃO SEJAM REALMENTE EXECUTOS, OS RESULTADOS PODEM TENER SOB OU COMENTÁRIOS COMPLEMENTARES PARA O IMPACTO, SE HAVER, DE CERTOS FATORES DE MERCADO, TAL COMO FALTA DE LIQUIDEZ. PROGRAMAS DE NEGOCIAÇÃO SIMULADOS EM GERAL SÃO TAMBÉM SUJEITOS AO FATO QUE ESTÃO DESIGNADOS COM O BENEFÍCIO DE HINDSIGHT. NENHUMA REPRESENTAÇÃO ESTÁ FAZENDO QUE QUALQUER CONTA VÁ OU SEJA PROBABILITÁVEL PARA ALCANÇAR LUCROS OU PERDAS SIMILARES ÀOS MOSTRADOS.
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Negociação multi-mercado no mercado de futuros Eurodólar.
Yiuman Tse Email autor Paramita Bandyopadhyay.
Em 18 de março de 2004, o London International Financial Futures and Options Exchange iniciou a negociação de contratos de futuros Eurodollar na tentativa de competir com um rival dos EUA, o Chicago Mercantile Exchange. O Chicago Mercantile Exchange respondeu ao desafio ao introduzir várias mudanças de política que ajudaram a transferir seu volume comercial nos futuros Eurodollar do clamor aberto para a plataforma de negociação eletrônica Globex, mantendo assim sua participação de mercado. Comparamos o volume de negociação, o spread efetivo e a descoberta de preços nos futuros Eurodollar na Chicago Mercantile Exchange antes e depois do London International Financial Futures and Options Exchange ter começado a negociar o mesmo contrato. Encontramos um aumento geral no volume de negociação na Globex a partir de outubro de 2003, antes que o London International Financial Futures and Options Exchange lançasse seu contrato. A Globex fornece maior descoberta de preços do que o clamor aberto durante todo o período de tempo em estudo. Nossa pesquisa, portanto, apóia a tendência global de conversão dos tradicionais sistemas de farcistas abertos em trocas eletrônicas.
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Autores e afiliações.
Yiuman Tse 1 Email autor Paramita Bandyopadhyay 2 1. Faculdade de Negócios Universidade do Texas em San Antonio San Antonio EUA 2. Califórnia State University Long Beach.
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Sistemas de negociação multi-mercado.
Publicado por Andrea Unger em 24 de novembro de 2017.
Oi, Andrea Unger aqui. E desta vez, tento responder a uma pergunta que muitas vezes é ouvida no negócio comercial. A questão é: um sistema de negociação, para ser considerado bom, tem que funcionar bem em muitos mercados?
Bem, basicamente, esta questão deriva de um conhecimento parcial sobre os sistemas de negociação porque existem dois tipos de sistemas de negociação - sistemas que nasceram tentando identificar o equilíbrio entre forças de compradores e vendedores no mercado e, portanto, tentam, digamos , lute dentro deste equilíbrio e aproveite, obviamente, os movimentos que derivam dessas lutas. E há sistemas que, pelo contrário, nasceram em um mercado específico.
O primeiro tipo de sistema, o primeiro tipo, normalmente funciona na dinâmica dos preços em geral, e esses sistemas são normalmente utilizados na cesta de instrumentos. Então, vamos tomar um sistema com suas lógicas, vamos colocá-lo no trabalho em uma série de instrumentos - diferentes instrumentos, e então nós conseguimos um equilíbrio entre todos os ganhos e perdas que recebemos nesses instrumentos. Em nenhum deles haverá uma performance perfeita, e provavelmente não haveria um desastre. Existe um bom equilíbrio porque é um sistema que funciona na dinâmica dos mercados.
Em seguida, existem sistemas que derivam de um estudo profundo de um mercado único, das características do mercado e do que o mercado é usado para fazer. Assim, esse tipo de sistema tenta aproveitar a característica do mercado, e esse sistema, uma vez que nasceu, testado e validado, provavelmente não será tão efetivo em outro mercado simplesmente porque o outro mercado é diferente. Então, é como um terno adaptado a um determinado tipo de físico, e isso é apenas para aquele.
Então, temos duas famílias. Uma família para a dinâmica dos preços, normalmente um sistema paramétrico e uma família para um único mercado específico. O primeiro deve funcionar normalmente na maioria dos mercados aos quais são aplicados. O segundo normalmente funciona bem apenas no mercado ou na família de mercados em que eles nasceram, apenas porque identificam especificamente o que esses mercados normalmente fazem. É a sua vez agora. Desenvolva seus sistemas; Fique ligado.
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Andrea Unger.
Conhecido como o único Campeão do Mundo de Comércio Quatro vezes (2008, 2009, 2010 e 2012), Andrea Unger é trader profissional em tempo integral desde 2001 e parte do Comitê Científico da SIAT (Sociedade Italiana de Análise Técnica). Autor apreciado, ele é freqüentemente convidado como orador em todo o mundo.
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A negociação de câmbio em margem comporta um alto nível de risco e pode não ser adequada para todos os investidores. O alto grau de alavancagem pode funcionar contra você, bem como para você. Antes de decidir investir em divisas, você deve considerar cuidadosamente seus objetivos de investimento, nível de experiência e apetite de risco. Existe a possibilidade de que você possa sustentar uma perda de algum ou todo seu investimento inicial e, portanto, você não deve investir dinheiro que não pode perder. Você deve estar ciente de todos os riscos associados à negociação cambial e procurar o aconselhamento de um consultor financeiro independente se tiver dúvidas.