Trading Strategie Generierung

Präsentation der besten Trading-Strategie über das vergangene Jahr: Warum kaufen die meisten Haten Namen weiter zu generieren quotAlphaquot Vor knapp einem Jahr, bei der Präsentation der am meisten kurzgeschlossenen Aktien zeigten wir ein einfaches Diagramm Hervorhebung der am meisten gehasste Russell 2000 Namen mit einer noch einfacheren Erwartung: In einem Markt, in dem das gesamte Risiko von der Federal Reserve angetrieben wird, gibt es einfach kein idiosynkratisches Risiko, und als Ergebnis für diejenigen, die so geneigt sind und vorzugsweise andere Völker Geld führen. Eine klare Alpha-Generationsstrategie, bei der das Absicherungsrisiko nicht mehr ein Anliegen ist, war es, die am meisten gehassten Namen zu gehen. Was soll man mit diesen Daten machen Für die übermäßig aggressiven da draußen, und diejenigen, die es müde sind, die Farbe trocken zu sehen, ist eine Option, einen gleichgewichteten Korb der 20 am meisten gehassten Namen zu schaffen und hoffen auf die Ankunft der Ein Katalysator, der einen massiven Squeeze erzwingt. Kein Zweifel, ein oder mehrere Unternehmen in dieser Liste wird für Konkurs anmelden und am Ende ohne Wert: nach allem sind sie kurzgeschlossen aus einem Grund. Dennoch ist alles, was man braucht, für einen Namen von 20, um zehnfach zu springen, um das volle Wischen aus der Hälfte der Namen im Korb auszusetzen. Sagen wir, dass dies geschehen wird, oder irgendeine Firma wird wie vorgeschlagen ausführen. Natürlich nicht: Wir sind nicht Cramer. Das ist einfach die Mathematik. Und da es sich bei den Grundlagen nicht um eine Welt handelt, in der die österreichische Geldtheorie herrscht (dh das einzige, was zählt, ist die Menge der Liquidität, die jeden Augenblick in den Markt eintritt oder diesen verlässt), wobei man die Leute ausnutzt, die noch naiv glauben, dass es Spuren von Rationalität und Effizienz in einem Markt, der über jeden Sklavenwert gebrochen ist und kurz die schlechtesten Namen gibt, kann eine der wenigen Strategien sein, die funktionieren, außer natürlich mit 100 Genauigkeit voraussagen, welche Seite des Bettes Mario oder Ben aufwachen wird. Seitdem sind zwei Dinge passiert: i) Eine Woche später entfesselte die Fed die offene QE (Ternity), die ein Jahr später (noch einmal) keine bemerkenswerte Erholung in der Wirtschaft auslöste (das schleppende BIP vor einem Jahr war höher als das Ist jetzt, und Vollzeit-Arbeiter-Substitution mit Teilzeit-Arbeitsplätzen war nur ein Phänomen hier vorgeschlagen, anstatt konventionelle Kenntnisse), aber es führte zu der neuesten Börsenblase Reflation, wo auch als Unternehmen haben völlig gescheitert, wenn sie ihre unteren Linien , Das PE-Vielfache hat sich zu grotesken Ebenen erweitert und hat die SampP auf neue Rekordhöhen geschoben. Ii) Noch wichtiger ist, dass die kurzsten Namen den breiteren Aktienmarkt seit Tag, Woche für Woche massiv übertroffen haben, jene, die lange Positionen mit Hedge-Fonds-Hotel-Shorts absichern, wurden aus dem Wasser geblasen und wurden gezwungen, Shorts zu decken In diesem gebrochenen, zentral geplanten Markt gibt es nur eine signifikante Alpha-Generierungsstrategie. Dies wird durch die nachstehende Tabelle bestätigt, in der die Outperformance des am meisten Shorted Basket im Vergleich zum Gesamtmarkt gezeigt wird. Also in einer Welt, in der sich seit vor einem Jahr nichts geändert hat und wo Grundlagen immer noch egal sind, was ist zu tun, um eine Außenmarktrendite zu generieren. Einfache: mehr von demselben und bestrafen diejenigen, die noch an eine effiziente, Den Markt zuzuordnen und die kurzsten Namen zu beenden. Immerhin war es im Dezember, als Herbalife in der Mitte der 20er Jahre handelte, die wir vor einem epischen kurzen Squeeze-Potenzial im Namen warnten. Es schlug einfach eine neue 52-Wochen-Hoch von 71.25share. Unglücklich, genau wie vor einem Jahr, präsentieren wir die kurzsten Russell 2000 Namen (die, wo ein tweet von iCahn oder eine unerwartete Microsoft Ankündigung zu einem 50 Anstieg höher auf absolut nichts führen kann), diejenigen, deren Outperformance relativ zu den breiteren SampP wahrscheinlich ist Bis zu der Zeit, in der die Fed entfernt wird (vielleicht mit Gewalt), von der Mikromanage des Risikos des Gesamtmarktes entfernt, und die Grundlagen sind wieder wichtig. Automatische Erzeugung von Handelssystemen mit genetischem Builder Hallo Händler und Gäste, würden Sie daran interessiert sein zu haben Ein Portfolio von eigenen Handelsrobotern Stellen Sie sich ein Werkzeug vor, das Ihnen neue Handelsstrategien aufbauen kann, die jeweils völlig neu und einzigartig sind. Genetic Builder ist eine neue Software, die automatisch Handelsstrategien für MetaTrader4 basierend auf Ihren Leistungszielen generiert. Sie müssen nicht wissen, MetaTrader MQL Programmiersprache, keine Programmierung notwendig ist, und Sie müssen nicht ein Experte auf technische Handelsindikatoren oder Strategie Bautechniken sein. Mit Genetic Builder müssen Sie nicht definieren, wie genau Ihr neuer Trading Roboter funktionieren sollte. Alles, was Sie tun müssen, ist, Indikatoren, Preiswerte und andere Komponenten zu wählen, die Sie in der Handelsstrategie verwenden möchten und Genetic Builder wird den Rest erledigen. Es sind keine Programmier - oder Handelskenntnisse erforderlich. Strategien werden nach den vorgegebenen Bedingungen zufällig erzeugt. Genetic Builder ist in der Lage, Strategien zu schaffen, die Sie als Händler nicht denken, und es ist in der Lage, es schnell zu tun und testen Sie die generierten Strategien sofort. Sie können sich vorstellen, Genetic Builder auch als Werkzeug, um neue Trading-Ideen zu generieren. Ein Werkzeug, das diese Ideen sofort in eine bearbeitbare EA umwandelt. Die daraus resultierenden Strategien können als MetaTrader 4 Expert Advisor mit komplettem Quellcode gespeichert werden. Mit Genetic Builder können Sie unbegrenzte Anzahl von eigenen Trading-Strategien entwickeln Strategien für nahezu jeden Markt oder Zeitrahmen generieren Neue Trading-Ideen generieren Reduzieren Sie die Zeit benötigt, um neue Strategie von Wochen zu Stunden zu bauen Speichern Sie Ihre Strategien als MT4 EA mit voller Quellcode Sie können Erfahren Sie mehr über Genetic Builder hier: GeneticBuilder Commercial Member Joined Mai 2012 2 Beiträge Id wie zu verkünden, dass ein wichtiges Update 2.1 von Genetic Builder wurde gerade veröffentlicht. Dies ist ein wichtiges Update, das wichtige Verbesserungen mit sich bringt: Multi-Core - und 64-Bit-Version des Programms und eine deutlich verbesserte Performance (neue Version ist 2-3x schneller als die vorherige Version). Unterstützung für Tick-Daten - ermöglicht es Ihnen, Ihre Strategien mit größtmöglicher Präzision zu testen. Genetic Builder unterstützt jetzt das konfigurierbare Eingabeformat, so dass Sie praktisch alle Daten in GB importieren können, ohne einen convertStrategy Editor zu machen - eine neue Funktion, mit der Sie eine neue Strategie in einem einfach zu bedienenden WizardCustom Indicators bearbeiten oder erstellen können - eine weitere wichtige Funktion, die es ermöglicht Sie verwenden Ihre Lieblings-Indikatoren in Ihre Strategien ohne die Notwendigkeit für sie eingebaut werden Genetic Builder. Candle Patterns - neue Kerze Muster Bausteine, wie Doji, Hammer, Shooting Star, Engulfing, etc. Configurable Risk-Belohnung Ratio für SLPT - Strategy Options Einstellungen wurden mit der Möglichkeit, die Grenzen für die gewünschte Risiko-Belohnung Ratio zu definieren verbessert. Mitglieder müssen mindestens 0 Gutscheine haben, um in diesem Thread zu posten. 0 Händler, die jetzt ansehen Forex Factoryreg ist ein eingetragenes Warenzeichen. Trading Artikelbibliothek Building Trading Systems mit automatischer Code Generation von Michael R. Bryant Da immer mehr Händler in den automatisierten Handel umgezogen sind, hat sich das Interesse an systematischen Handelsstrategien erhöht. Während einige Händler ihre eigenen Handelsstrategien entwickeln, ist die steile Lernkurve, die zur Entwicklung und Umsetzung eines Handelssystems erforderlich ist, ein Hindernis für viele Händler. Eine kürzlich entwickelte Lösung für dieses Problem ist die Verwendung von Computer-Algorithmen, um automatisch Handelssystem-Code zu generieren. Das Ziel dieses Ansatzes ist es, viele der Schritte im traditionellen Prozess der Entwicklung von Handelssystemen zu automatisieren. Automatische Codegenerierungssoftware für den Aufbau von Handelssystemen basiert häufig auf der genetischen Programmierung (GP), die zu einer Klasse von Techniken gehört, die evolutionäre Algorithmen genannt werden. Evolutionäre Algorithmen und GP wurden insbesondere von Forschern in künstlicher Intelligenz auf der Grundlage der biologischen Konzepte der Reproduktion und Evolution entwickelt. Ein GP-Algorithmus entwickelt eine Population von Handelsstrategien aus einer anfänglichen Population von zufällig generierten Mitgliedern. Mitglieder der Bevölkerung konkurrieren gegeneinander auf der Grundlage ihrer Fitness. Die Monteurmitglieder werden als Eltern ausgewählt, um ein neues Mitglied der Bevölkerung zu produzieren, das ein schwächeres (weniger passendes) Mitglied ersetzt. Zwei Eltern werden mit einer Technik namens Crossover kombiniert, die genetische Crossover in der biologischen Reproduktion nachahmt. In Crossover wird ein Teil eines Elterngenoms mit einem Teil des anderen Elterngenoms kombiniert, um das Kindgenom zu produzieren. Für die Erzeugung von Handelssystemen können Genome unterschiedliche Elemente der Handelsstrategie darstellen, einschließlich verschiedener technischer Indikatoren wie z. B. bewegte Durchschnitte, Stochastik und so weiter verschiedene Arten von Ein - und Ausreiseaufträgen und logische Bedingungen für den Eintritt und Verlassen des Marktes. Andere Mitglieder der Bevölkerung werden durch Mutation produziert, ist, welches ein Mitglied der Population ausgewählt wird, um durch zufällig verändernde Teile seines Genoms modifiziert zu werden. Typischerweise wird eine Mehrheit (z. B. 90) neuer Mitglieder der Population über Crossover erzeugt, wobei die verbleibenden Mitglieder durch Mutation hergestellt werden. Über sukzessive Generationen der Reproduktion neigt die allgemeine Fitness der Bevölkerung dazu, zuzunehmen. Die Fitness basiert auf einer Reihe von Build-Ziele, die Rang oder Ergebnis jeder Strategie. Beispiele für Build-Ziele sind verschiedene Performance-Maßnahmen, wie der Nettogewinn, Drawdown, Prozentsatz der Gewinner, Gewinn Faktor, und so weiter. Diese können als Mindestanforderungen, wie ein Gewinnfaktor von mindestens 2,0, oder als Ziele zu maximieren, wie die Maximierung des Nettogewinns angegeben werden. Wenn es mehrere Build-Ziele gibt, kann ein gewichteter Durchschnitt verwendet werden, um die Fitness-Metrik zu bilden. Der Prozess wird nach einigen Generationen gestoppt oder wenn die Fitness aufhört zu steigen. Die Lösung wird in der Regel als das geeignetste Mitglied der daraus resultierenden Bevölkerung genommen, oder die gesamte Bevölkerung könnte nach Fitness sortiert und für eine weitere Überprüfung gespeichert werden. Weil die genetische Programmierung eine Art von Optimierung ist, ist eine Überfüllung ein Anliegen. Dies wird typischerweise mit Hilfe von Out-of-Probe-Tests adressiert, bei denen Daten, die nicht zur Bewertung der Strategien während der Build-Phase verwendet werden, verwendet werden, um sie danach zu testen. Im Wesentlichen ist jede Kandidatenstrategie, die während des Buildprozesses aufgebaut wird, eine Hypothese, die entweder durch die Evaluation unterstützt oder widerlegt wird und durch die Out-of-Sample-Ergebnisse weiter unterstützt oder widerlegt wird. Es gibt mehrere Vorteile für den Aufbau von Handelssystemen über die automatische Codegenerierung. Der GP-Prozess ermöglicht die Synthese von Strategien, die nur ein hohes Maß an Leistungszielen gegeben haben. Der Algorithmus macht den Rest. Dies verringert die Notwendigkeit einer detaillierten Kenntnis der technischen Indikatoren und Strategieentwurfsprinzipien. Auch der GP-Prozess ist unvoreingenommen. Während die meisten Händler Vorurteile für oder gegen spezifische Indikatoren und eine Handelslogik entwickelt haben, wird GP nur von dem geleitet, was funktioniert. Darüber hinaus kann durch die Einbeziehung der ordnungsgemäßen Handelsregel-Semantik der GP-Prozess entworfen werden, um logisch korrekte Handelsregeln und fehlerfreien Code zu erzeugen. In vielen Fällen produziert der GP-Prozess Ergebnisse, die nicht nur einmalig, sondern auch nicht offensichtlich sind. Diese versteckten Edelsteine ​​wären fast unmöglich, irgendeinen anderen Weg zu finden. Schließlich kann durch die Automatisierung des Build-Prozesses die Zeit, die für die Entwicklung einer tragfähigen Strategie erforderlich ist, von Wochen oder Monaten auf eine Frage von Minuten in einigen Fällen reduziert werden, abhängig von der Länge der Input-Preis-Datendatei und anderen Build-Einstellungen. Wenn Sie sich über Neuentwicklungen, Neuigkeiten und Sonderangebote von Adaptrade Software informieren möchten, melden Sie sich bitte bei unserer E-Mail-Liste an. Danke. Wie es funktioniert Manuelle Erstellung einer Handelsstrategie - der alte Weg Die manuelle Entwicklung einer neuen Handelsstrategie ist ein langsamer Prozess. Es beginnt mit dem Händler, mit seiner Erfahrung und seinem Wissen, um die Elemente der Handelsstrategie wie technische Indikatoren, Preismuster, Einstiegs - und Ausreiseauftragstypen und allgemeines Strategiedesign aufzuheben. Wenn der Prototyp fertig ist, wird die Strategie auf die historischen Daten getestet, um ihre Profitabilität zu beweisen. Der Backtest zeigt oft, dass die Strategieergebnisse nicht akzeptabel sind. So muss der Händler es ändern, hinzufügen oder ändern Sie einige Indikatoren, versuchen Sie verschiedene Ideen, verschiedene Werte und testen Sie es erneut. Es ist ein langer Test-und-Fehler-Prozess mit zahlreichen Iterationen, Revisionen und Tests, bis die Strategie akzeptable Ergebnisse erzielt. Nun stell dir vor, du hast ein Werkzeug, das alle diese Handbücher für dich macht, und macht es 1000x schneller. Der StrategyQuant Way StrategyQuant benötigt nur einen Bruchteil der Sekunde, um automatisch eine neue Handelsstrategie zu generieren. Es verwendet verschiedene Kombinationen von technischen Indikatoren und Preismustern als Einstiegsregeln, kombiniert sie mit verschiedenen Auftragsarten (Markt, Limit) und mit verschiedenen Ausstiegsregeln (festes Gewinnziel, nachlaufende Haltestelle usw.). Am Ende testet es die neue Strategie auf die historischen Daten, um herauszufinden, ob es rentabel ist. StrategyQuant kann dies immer wieder tun, indem sie die neuen einzigartigen Strategien jede Sekunde generieren und testen. Alles, was Sie tun müssen, ist, die besten zu holen. Wie es funktioniert - Zufällige Generierung von Handelsstrategien Eine Handelsstrategie in der Anfangspopulation wird aufgebaut Eine Kombination von Preismustern, technischen Indikatoren, Auftragsarten und anderen Teilen, um die Einreise - und Ausreiseregeln zu bilden. StrategyQuant kann alle gängigen technischen Indikatoren und Oszillatoren (wie CCI, RSI, Stochastic, etc.), Zeitwerte (wie Tageszeit, Wochentag) und Preismuster verwenden. Diese Bausteine ​​werden dann mit Hilfe von logischen und gleichberechtigten Operatoren kombiniert (und, oder, unter Verwendung von Genetic Evolution Genetic Evolution, nimmt den Prozess der Suche nach einer geeigneten Trading-Strategie noch weiter. In diesem Modus StrategyQuant schafft zunächst eine Reihe von zufälligen Strategien, die als verwendet werden Die anfängliche Population in der Evolution. Diese erste Generation von Strategien wird dann über sukzessive Generationen mit Hilfe der genetischen Programmierungstechnologie entwickelt. Dieser Prozess imitiert die Evolution - der Algorithmus wählt die passenden Strategien (mit ausgewählten Leistungskriterien) in jeder Generation und die Gruppe der Stärksten Kandidaten werden dann verwendet, um neue Generation von Handelsstrategien zu produzieren. Wie in der Evolution sollte dies zu besseren und besseren Kandidaten führen, in unserem Fall in Strategien, die rentabler, stabiler oder allgemein besser in den ausgewählten Leistungskriterien sind. StrategyQuant v. 3.8 Lifetime Lizenz mit allen zukünftigen Upgrades für freie Möglichkeit, unbegrenzte Anzahl von Handelsstrategien zu generieren Einfacher Export nach MT4 EA, NinjaTrader C oder Tradestation EasyLanguage Zugriff auf private Community-Forum