Forex Trading Diary 6 - Negociação Multi-Dia e Resultados de Plotagem Tem sido um tempo desde a minha última atualização do Diário de Negociação Forex. Estive ocupado trabalhando na nova QuantStart Jobs Board e, portanto, não tive tanto tempo como de costume para trabalhar na QSForex. Embora eu tenha feito algum progresso Em particular, eu fui capaz de adicionar alguns novos recursos, incluindo: Documentação - Eu agora criei uma subseção QSForex no site, que inclui todas as entradas do Diário de Negociação Forex e documentação para QSForex. Em particular, inclui instruções detalhadas de instalação e um guia de uso para backtesting e negociação ao vivo. Simulação de geração de dados de ticks - Como é difícil fazer o download de dados de ticks do Forex a granel (ou pelo menos de determinados fornecedores que utilizo), decidi que seria mais simples simplesmente gerar alguns dados aleatórios de ticks para testar o sistema. Backtesting de vários dias - Uma solicitação de recurso de longa data na QSForex é a capacidade de backtest durante vários dias de dados de ticks. Na versão mais recente, o QSForex agora suporta backtesting de vários dias e vários pares, tornando-o substancialmente mais útil. Plotagem de Resultados de Backtesting - Embora a saída do console seja útil, nada é mais capaz de visualizar uma curva de patrimônio ou redução histórica. Usei a biblioteca Seaborn para traçar os vários gráficos de desempenho. Nesta entrada Ill descrever todos os novos recursos em detalhes abaixo. Se você não foi capaz de acompanhar a série até o momento, você pode ir para a seção QSForex, a fim de acompanhar as entradas anteriores. Script de dados de carrapato simulado Um recurso solicitado extremamente importante para o QSForex tem sido a capacidade de fazer backtest durante vários dias. Anteriormente, o sistema suportava apenas backtesting por meio de um único arquivo. Esta não era uma solução escalável, pois um arquivo deve ser lido na memória e, posteriormente, em um DataFrame do Pandas. Embora os arquivos de dados de carrapatos produzidos não sejam enormes (aproximadamente 3,5Mb cada), eles se somam rapidamente se considerarmos vários pares ao longo de períodos de meses ou mais. Para começar a criar uma capacidade de vários dias / vários arquivos, comecei a tentar baixar mais arquivos do feed de registro de histórico do DukasCopy. Infelizmente, me deparei com alguns problemas e não consegui fazer o download dos arquivos necessários para testar o sistema. Como eu não estava muito preocupado com a série temporal em si, senti que seria mais simples escrever um script para gerar dados forex simulados. Eu coloquei este script no arquivo scripts / generateimulatedpair. py. O código atual pode ser encontrado aqui. A ideia básica do script é gerar uma lista de carimbos de hora distribuídos aleatoriamente, cada um possuindo ambos os valores bid / ask e um valor bid / ask de volume. O spread entre o lance e o pedido é constante, enquanto os valores de compra / venda propriamente ditos são gerados como um passeio aleatório. Desde que eu realmente nunca estarei testando quaisquer estratégias reais sobre esses dados eu não estava muito preocupado com suas propriedades estatísticas ou seus valores absolutos em relação aos pares de moedas reais do forex. Desde que tivesse o formato correto e a duração aproximada, eu poderia usá-lo para testar o sistema de backtesting de vários dias. O script está atualmente codificado para gerar dados forex para todo o mês de janeiro de 2014. Ele usa a biblioteca de calendários Python para verificar dias úteis (embora ainda não tenha excluído feriados) e, em seguida, gera um conjunto de arquivos no formato BBBQQQYYYYMMDD. csv . onde BBBQQQ será o par de moedas especificado (por exemplo, GBPUSD) e YYYYMMDD é a data especificada (por exemplo, 20140112). Esses arquivos são colocados no diretório CSVDATADIR, que é especificado no arquivo settings. py na raiz do aplicativo. Para gerar os dados, o seguinte comando deve ser executado, em que BBBQQQ deve ser substituído pelo nome de moeda particular de interesse, por ex. GBPUSD: O arquivo exigirá modificação para gerar vários meses ou anos de dados. Cada arquivo de tick diário é da ordem de 3,2Mb de tamanho. No futuro, estarei modificando esse script para gerar vários meses ou anos de dados com base em uma lista de pares de moedas fornecida, em vez de os valores serem codificados permanentemente. No entanto, por enquanto, isso deve ajudá-lo a começar. Observe que o formato corresponde exatamente ao dos dados do registro de histórico do DukasCopy, que é o conjunto de dados que estou usando no momento. Backtesting de vários dias implementado Seguindo diretamente da geração de dados simulados de ticks, está a implementação de backtesting de vários dias. Enquanto meu plano de longo prazo é usar um sistema de armazenamento histórico mais robusto, como PyTables com HDF5. Por enquanto vou fazer uso de um conjunto de arquivos CSV, um arquivo por dia por par de moedas. Essa é uma solução escalonável à medida que o número de dias aumenta. A natureza orientada a eventos do sistema requer apenas a necessidade de sempre N arquivos na memória de uma só vez, onde N é o número de pares de moedas que estão sendo negociados em um determinado dia. A idéia básica do sistema é que o CurrentCSVPriceHandler atual continue usando o método streamnexttick, mas com uma modificação para levar em conta vários dias de dados, carregando cada dia de dados sequencialmente. A implementação atual sai do backtest após o recebimento da exceção StopIteration lançada pela próxima (..) chamada para self. allpairs, conforme mostrado neste snippet de pseudocódigo: Na nova implementação, esse fragmento é modificado para o seguinte: Neste snippet, quando StopIteration é gerado, o código verifica o resultado de self. updatecsvforday (). Se o resultado for True, o backtest continua (em self. curdatepairs, que poderia ter sido alterado para os dados dos dias subseqüentes). Se o resultado for falso. o backtest termina. Essa abordagem é muito eficiente em termos de memória, pois apenas um determinado dia de dados é carregado em qualquer ponto. Isso significa que podemos potencialmente realizar meses de backtesting e são limitados apenas pela velocidade de processamento da CPU e pela quantidade de dados que podemos gerar ou adquirir. Eu atualizei a documentação para refletir o fato de que o sistema agora espera vários dias de dados em um formato específico, em um diretório específico que deve ser especificado. Traçando Resultados de Backtesting com a Biblioteca Seaborn Um backtest é relativamente inútil se não pudermos visualizar o desempenho da estratégia ao longo do tempo. Embora o sistema tenha sido, na maioria das vezes, baseado em console, iniciei a transição para uma interface gráfica do usuário (GUI) com esta versão. Em particular, criei os três painéis usuais de gráficos que frequentemente acompanham as métricas de desempenho para sistemas de negociação quantitativos, ou seja, a curva de patrimônio, o perfil de retornos e a curva de rebaixamento. Todos os três são calculados para cada tick e são enviados para um arquivo chamado equity. csv no OUTPUTRESULTSDIR encontrado em settings. py. Para visualizar os dados, usamos uma biblioteca chamada Seaborn. que produz gráficos de qualidade de publicação (sim, qualidade de publicação REAL) que parecem substancialmente melhores que os gráficos padrão produzidos pelo Matplotlib. Os gráficos parecem muito próximos aos produzidos pelo pacote R ggplot2. Além disso, o Seaborn usa o Matplotlib por baixo, então você ainda pode usar a API do Matplotlib. Para permitir a saída, escrevi o script output. py que reside no diretório backtest /. A listagem do script é a seguinte: Como você pode ver, o script importa o Seaborn e abre o arquivo equity. csv como um DataFrame do Pandas, e depois cria três subtramas, uma para a curva de patrimônio, retornos e rebaixamento. Observe que o próprio gráfico de drawdown é calculado a partir de uma função auxiliar que reside em performance / performance. py. que é chamado da classe Portfolio no final de um backtest. Um exemplo da saída para a estratégia MovingAverageCrossStrategy incluída, em um conjunto gerado aleatoriamente de dados GBPUSD para o mês de janeiro de 2014, é dado da seguinte forma: Em particular, você pode ver as seções planas da curva de patrimônio nos fins de semana onde nenhum dado está presente (pelo menos, para este conjunto de dados simulado). Além disso, você pode ver que a estratégia simplesmente perde dinheiro de maneira bastante previsível nesse conjunto de dados simulado aleatoriamente. Este é um bom teste do sistema. Estamos simplesmente tentando seguir uma tendência em uma série temporal gerada aleatoriamente. As perdas ocorrem devido ao spread fixo introduzido no processo de simulação. Isso deixa muito claro que, se quisermos obter um lucro consistente em operações forex de alta frequência, precisaremos de uma vantagem quantificável específica que gere retornos positivos, além dos custos de transação, como spread e derrapagem. Nós teremos muito mais a dizer sobre este ponto extremamente importante nas entradas subsequentes do Diário de Negociação Forex. Próximas etapas Corrigindo cálculos de posição Recentemente tive muita correspondência extremamente útil com usuários QSForex através da página Disqus comments e QSForex Issues referente à correção dos cálculos dentro da classe Position. Alguns observaram que os cálculos podem não estar espelhando exatamente como o OANDA (o intermediário que é usado para o sistema trading. py) calcula eles mesmos as transações entre moedas. Portanto, um dos próximos passos mais importantes é realmente fazer e testar essas modificações sugeridas em position. py e também atualizar os testes de unidade que residem em positiontest. py. Isso terá um efeito indireto com portfolio. py e também portfoliotest. py. Medição de Desempenho Embora agora tenhamos um conjunto básico de indicadores de desempenho visual por meio da curva de patrimônio, do perfil de retornos e das séries de redução, precisamos de medidas de desempenho mais quantificadas. Em particular, precisaremos de métricas de nível de estratégia, incluindo índices comuns de risco / recompensa, como o Índice de Sharpe, o Índice de Informações e o Índice de Sortino. Também precisaremos de estatísticas de rebaixamento, incluindo a distribuição dos rebaixamentos, bem como estatísticas descritivas, como rebaixamento máximo. Outras métricas úteis incluem a Taxa Anual de Crescimento Composta (CAGR) e o retorno total. No nível de negociação / posição, queremos ver métricas como lucro / perda médio, lucro / prejuízo máximo, índice de lucro e índice de ganhos / perdas. Como construímos a classe Position como parte fundamental do software desde o início, não seria muito problemático gerar essas métricas por meio de alguns métodos adicionais. Mais sobre isso na próxima entrada, no entanto Clique abaixo para saber mais sobre. A informação contida neste site é a opinião dos autores individuais com base em sua observação pessoal, pesquisa e anos de experiência. A editora e seus autores não são consultores de investimentos registrados, advogados, CPAs ou outros profissionais de serviços financeiros e não prestam serviços jurídicos, fiscais, contábeis, de investimento ou outros serviços profissionais. As informações oferecidas por este site são apenas de educação geral. Como a situação factual de cada indivíduo é diferente, o leitor deve procurar seu próprio conselheiro pessoal. 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Explore todos os seus tópicos favoritos no aplicativo do SlideShare Baixe o aplicativo do SlideShare e salte para mais tarde, mesmo offlineOlhar para o seu site para dispositivos móveis Multilingual (corso avanzato) Computadores e Matrizes de Monitores Testemunho Como profissional em tempo integral com mais de 30 anos no mercado de investimentos, eu sei da importância de ter as ferramentas certas. Os computadores Falcon fornecem o tipo excepcional de potência BRUTE que é necessário para manter nossa posição como empresa de design de sistemas de negociação de alto nível. A diferença entre esses computadores e modelos típicos de lojas de descontos é como a diferença entre um YUGO e um CORVETTE Falcon é o melhor computador comercial Joe Krutsinger, Trader profissional CTA, orador Autor sobre negociação Trading Computers - Requisitos de desempenho Se você aumentar a velocidade de computadores por 20 então o desempenho desse computador aumentará em 20. Nós fazemos isso melhor. Computadores baratos exigem que a Intel avalie seus processadores mais lentamente do que eles podem ir com segurança. Nossas placas-mãe têm 12-16 reguladores de voltagem contra os 2-3 que são típicos de computadores baratos. Mais reguladores de tensão significam uma entrega de tensão mais suave e uma estabilidade muito melhor. Nossas placas-mãe também são mais precisas na configuração da voltagem correta. Com potência mais suave e controle de tensão mais preciso, nossos computadores podem ser mais rápidos. Existem práticas ruins na indústria de computadores. A Intel colocou avisos sobre essas práticas ruins. Temos o cuidado de entregar a você o computador mais rápido possível dentro dos parâmetros operacionais seguros da CPU. Fazemos isso há mais de 8 anos e somos um parceiro da Intel Gold. Para os melhores computadores de negociação, vá com a Falcon Trading Computers. Falcon Trading Computers - Notícias da empresa Novembro de 2014: O bem conhecido comerciante John Carter compra o novo computador de negociação F-52X. Novembro de 2014: A PropTrading Canada / Golden Market Management coloca a quinta encomenda de vários computadores. Novembro de 2014: Epcylon Technologies inc. do Canadá coloca segunda ordem multi-computador. Outubro de 2014: As maiores vendas de outubro para a Falcon Trading Systems em setembro de 2014: A Latam Securities LLC (Nova York) coloca a primeira encomenda em vários computadores. Junho de 2014: O Fundo de Investimento Elberon (Austin TX) coloca o primeiro pedido de vários computadores. Maio de 2014: A Inergix faz pedidos para 14 computadores de negociação para seus traders. Abril de 2014: Falcon Trading Systems registra 11 ganhos de vendas nos primeiros 4 meses de 2014. Fevereiro de 2014: A Bethune-Cookman University School of Business (incluindo negociação de ações) coloca a segunda grande ordem para negociação de computadores e monitoração de matrizes. Agosto de 2013: Jitneytrade (Canadá) faz sua 4ª encomenda pela Falcon Trading Computers. Julho de 2013: Pierpont Securities coloca seu 6º pedido de múltiplas unidades para a Falcon Trading Computers. Julho de 2013: MET Zurich LLP faz sua 4ª encomenda pela Falcon Trading Computers Maio de 2013: Danske Commodities da Dinamarca coloca 4ª ordem multi ordem com Falcon Abril de 2013: MarketGauge coloca 4ª encomenda da Falcon Trading Computers Janeiro 2013: The PropTrading Group SEZC (Cayman Islands) seleciona computadores Falcon para seus comerciantes Janeiro de 2013: Bethune-Cookman University seleciona computadores Falcon para a School of Business (incluindo negociação de ações) Janeiro de 2013: Lindsay Capital Corp. (Ilhas Cayman) seleciona computadores de negociação Falcon para seus comerciantes Janeiro 2013 : O Independent Investor Institute (Toronto, Canadá) seleciona os computadores de comércio Falcon Janeiro de 2013: Mandara Energy Ltd. (Londres) faz sua 4ª ordem para os computadores de negociação Falcon Dezembro de 2012: Crescent Capital Ventures LLC (Nova York) faz pedido com a Falcon Computadores comerciais são construídos e suportados por nossa equipe. Orgulhamo-nos do nosso trabalho e não terceirizamos nada. Guias de Negociação Gratuitos da Falcon O Guia de Aprenda a Negociar ajuda o trader iniciante a entender suas escolhas e diferentes caminhos no mundo da negociação. Selecionando o caminho certo para você é muito importante. Muitos comerciantes iniciantes poderiam ter feito muito melhor se tivessem uma melhor compreensão de todas as suas opções. Ações ou Forex ou Opções ou Futuros são sua melhor escolha Quais metodologias você deve considerar Qual período de tempo você deve negociar Este guia resume o que é necessário para se tornar um negociante independente (sem trabalho diário) ou um operador sério que ainda deseja manter seu emprego diário . O que você deve esperar para devolver Qual corretor você deve usar Qual software você deve usar Gerenciamento de risco é o local onde a maioria dos novos operadores falha ao negociar um risco excessivo em cada operação. Vamos orientá-lo sobre o gerenciamento adequado de riscos. E quanto à negociação automatizada? Que equipamento você deve ter A deve ler para a maioria dos traders iniciantes e intermediários. Como ser um negociador de ações Este guia leva o guia Como ser um trader e se concentra apenas na negociação de ações. Negociação de ações tem características únicas quando comparado a outros tipos, como Forex ou Futuros. Na Falcon, vendemos computadores para muitos comerciantes veteranos. Neste guia, tentamos nos concentrar em alguns dos principais princípios do que aprendemos na negociação e no que nossos veteranos nos disseram ter aprendido. O melhor guia para comprar um computador comercial e fazer a tecnologia funcionar para você. O que você precisa em uma configuração de computador com vários monitores copyright 2004-2016 Todos os direitos reservados
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