Software de desenvolvimento de estratégias comerciais
O QuantDesk é uma solução completa de ponta a ponta para um fundo quantitativo de qualquer tamanho. Inclui OpenQuant IDE, QuantRouter (servidor de execução de algo com replicação de feed, consolidação, agregação e roteamento de pedidos inteligentes), QuantBase (servidor de dados de mercado com captura de feed em tempo real e gerenciamento de dados históricos centralizado), QuantTrader (mecanismo de implantação de produção para estratégias de negociação automatizadas desenvolvidas com OpenQuant) e QuantController, um aplicativo de servidor que complementa o QuantDesk para permitir um gerenciamento eficiente da arquitetura de negociação distribuída da SmartQuant.
Claro, ainda passamos muito tempo experimentando, tentando e testando diferentes estratégias. Ter um bom ambiente de desenvolvimento não permite que você ignore esse passo. A vantagem real de uma estrutura bem projetada é cortar o tempo entre testes e produção ao mínimo, e na natureza escalonável da infra-estrutura, que pode crescer com a empresa de gerenciar um pequeno capital de semente para níveis verdadeiramente institucionais. Com um sistema como este, os gerentes emergentes podem se sentir em condições equitativas ao negociar no mesmo mercado como concorrentes muito maiores e podem perceber plenamente as vantagens inerentes de ser ágil e adaptável.
Sistemas de Negociação: Construindo um Sistema.
Até agora, discutimos os componentes básicos dos sistemas de negociação, os critérios que eles devem atender e algumas das muitas decisões empíricas que um projetista deve fazer. Nesta seção, examinaremos o processo de construção de um sistema comercial, as considerações que precisam ser feitas e alguns pontos-chave a serem lembrados.
Dados - Como o projetista do sistema deve usar testes extensivos, o histórico de preços passados é essencial para a construção de um sistema de negociação. Esses dados podem ser integrados no software de desenvolvimento do sistema de negociação ou como um feed de dados separado. Os dados ao vivo geralmente são fornecidos por uma taxa mensal, enquanto os dados de idade podem ser obtidos gratuitamente.
Coloque automaticamente trades - Isso muitas vezes requer permissão do final do corretor porque uma conexão constante deve estar em vigor entre o software e a corretora. As negociações devem ser executadas imediatamente e a preços exatos para garantir a conformidade. Para que seu software faça negócios para você, tudo o que você precisa fazer é inserir o número da conta e a senha e tudo o resto é feito automaticamente. Por favor, note que usar esse recurso é estritamente opcional.
Depois que o teste de volta é executado, é gerado um relatório que descreve os detalhes dos resultados. Este relatório geralmente inclui lucro, número de negociações un / bem sucedidas, dias consecutivos baixos, número de negócios e muitas outras coisas que podem ser úteis ao tentar determinar como solucionar problemas ou melhorar o sistema. Finalmente, o software geralmente cria um gráfico que mostra o crescimento do investimento ao longo do período de tempo testado.
2. Design - O design é o conceito por trás do seu sistema, a maneira como os parâmetros são usados para gerar lucros ou prejuízos. Você implementa essas regras e parâmetros, programando-os. Às vezes, esta programação pode ser feita automaticamente através de uma interface de usuário gráfica. Isso permite que você crie regras sem aprender uma linguagem de programação. Aqui está um exemplo de um sistema de cross-over médio móvel:
Se SMA (20) CrossUnder EMA (13), então, saia;
O sistema é criado simplesmente digitando as regras na janela e salvando-as. As referências para as diferentes funções disponíveis (por exemplo, osciladores e tais) podem ser encontradas clicando no ícone do livro. A maioria dos softwares terá uma referência similar disponível no próprio programa ou em seu site. Depois de criar as regras desejadas e codificar o sistema, você simplesmente salva o arquivo. Então, você pode usá-lo selecionando-o na tela principal.
Em que mercado eu quero trocar? Que período de tempo devo usar? Qual a série de preços que devo usar? Qual subconjunto de ações devo usar para testar?
Tenha em mente que os sistemas de negociação devem ser consistentemente lucrativos em muitos mercados. Ao personalizar o período de tempo e as séries de preços demais, você pode manchar os resultados e produzir resultados não característicos.
Execute vários testes alternativos em diferentes períodos de tempo e certifique-se de que os resultados sejam consistentes e satisfatórios.
5. Repetir - Repetição é necessária. Continue trabalhando no sistema até que você possa obter um lucro consistente na maioria dos mercados e condições. Sempre há eventos imprevistos que ocorrem assim que um sistema é atualizado. Aqui estão alguns fatores que muitas vezes causam resultados negativos:
Custos de transação - Certifique-se de que você está usando a comissão real, e alguns extras para responder a preenchimentos imprecisos (diferença entre preços de lances e pedidos). Em outras palavras, evite o deslizamento! (Para rever o que é e como ocorre, veja a seção anterior deste tutorial.)
Estas seis etapas fornecem uma visão geral de todo o processo de construção de um sistema comercial. Na próxima seção, construiremos esse conhecimento e analisaremos mais detalhadamente a solução de problemas e a modificação.
Software de desenvolvimento de estratégias comerciais
- ações, opções, futuros, moedas, cestas e instrumentos sintéticos personalizados são suportados.
- múltiplos feeds de dados de baixa latência suportados (velocidade de processamento em milhões de mensagens por segundo em terabytes de dados)
- C # e estratégia baseada em backtesting e otimização.
- Execução de vários corretores suportada, sinais comerciais convertidos em pedidos FIX.
- QuantDEVELOPER - framework e IDE para desenvolvimento de estratégias de negociação, depuração, backtesting e otimização, disponível como um plug-in do Visual Studio.
- QuantDATACENTER - permite gerenciar um data warehouse histórico e capturar dados de mercado em tempo real ou de baixa latência de provedores e trocas.
- QuantENGINE - permite implantar e executar estratégias pré-compiladas.
- multi-ativos, dados de latência de vários períodos, múltiplos corretores suportados.
- OpenQuant - C # e VisualBasic sistema de nível de backtesting e negociação, multi-ativos, testes de nível intradiário, otimização, WFA etc., vários corretores e feeds de dados suportados.
- QuantTrader - ambiente de comércio de produção.
- QuantBase - gerenciamento centralizado de dados.
- QuantRouter - roteamento de dados e pedidos.
- solução multi-ativos, múltiplos feeds de dados suportados, banco de dados suporta qualquer tipo de RDBMS fornecendo uma interface JDBC, e. Oracle, Microsoft SQL Server, Sybase, MySQL etc.
- os clientes podem usar o IDE para rotear sua estratégia em Java, Ruby ou Python, ou podem usar sua própria estratégia IDE.
- Execução de vários corretores suportada, sinais comerciais convertidos em pedidos FIX.
- solução multi-ativos (forex, opções, futuros, ações, ETFs, commodities, instrumentos sintéticos e spreads de derivativos personalizados, etc.), vários feeds de dados são suportados.
- estrutura para desenvolvimento de estratégias de negociação, depuração, backtesting e otimização.
- Execução de vários corretores suportados, sinais comerciais convertidos em pedidos FIX (IB, JPMorgan, FXCM etc.)
- dados diários e intradiários (estoques de nós por 43 + anos, futuros por mais de 61 anos)
- Prático para sinais baseados em preços de backtesting (análise técnica), suporte para a linguagem de programação EasyLanguage.
- apoiando ações e ETFs dos EUA, futuros, índices dos EUA, ações alemãs, índices alemães, forex.
- US $ 249,95 mensalmente para não profissionais (plataforma de software Tradestation somente, sem corretagem)
- $ 299,95 mensalmente para profissionais (apenas plataforma de software de tradestation, sem corretagem)
- suporte a estratégias diárias / intradias, testes e otimização de nível de portfólio, gráficos, visualização, relatórios personalizados, análise multi-threaded, gráficos 3D, análise WFA etc.
- melhor para sinais baseados em preços de backtesting (análise técnica)
- link direto para eSignal, Interactive Brokers, IQFeed, myTrack, FastTrack, QP2, TC2000, qualquer feed compatível com DDE, MS, txtfiles e mais (Yahoo Finance.)
- backtesting e trading do sistema de nível de portfólio, multi-ativos, teste de nível intradiário, otimização, visualização, etc.
- permite a integração R, negociação automática na linguagem de script Perl com todas as funções subjacentes escritas em C nativo, preparadas para co-localização do servidor.
- Suporte nativo FXCM e Interactive Brokers.
- Suporte de estratégias diárias / intradiárias, teste de nível de portfólio e otimização - melhor para testes baseados em preços de backtesting (análise técnica), C # scripting - extensões de software suportadas - manipulação de feeds de dados, execução de estratégia, etc.
- Dados de Axioma ou de terceiros.
- análise fatorial, modelagem de risco, análise do ciclo do mercado.
- melhor para testes de backtesting baseados em preços (análise técnica), suporte a estratégias diárias / intradiárias, teste de nível de portfólio e otimização.
- Turtle Edition - motor de backtesting, gráficos, relatórios, testes EoD.
- Professional Edition - editor de sistema mais, análise progressiva, estratégias intradiárias, testes multi-threaded etc.
- Pro Plus Edition - mais gráficos de superfície 3D, scripts etc.
- Builder Edition - IB API, depurador etc.
- Edição profissional $ 1.990.
- Pro Plus Edition $ 2.990.
- Builder Edition $ 3.990.
- suportando estratégias diárias / intradiárias, testes e otimização de nível de portfólio, gráficos, visualização, relatórios personalizados etc.
- melhor para sinais baseados em preços de backtesting (análise técnica)
- link direto para Interactive Brokers, MB Trading, TD Ameritrade, FXCM e outros.
- dados de arquivos de texto, eSignal, Google Finance, Yahoo finance, IQFeed e outros.
- funcionalidade avançada - arrendamento de US $ 50 / mês ou licença de vida de US $ 995.
- melhor para sinais baseados em preços de backtesting (análise técnica), suporte a estratégias diárias / intradias, testes e otimização de nível de portfólio, gráficos, visualização, relatórios personalizados.
- Suporta C # e Visual Basic.
- link direto para Interactive Brokers, IQFeed, txtfiles e muito mais (Yahoo Finance.)
- alugar $ 50 por mês.
- suporte a estratégias diárias / intradias, teste de nível de portfólio e otimização, gráficos, visualização, relatórios personalizados.
- sinais técnicos e também fundamentais, suporte multi-ativos.
- $ 595 para a versão premium (suporte a vários provedores de dados e corretores)
- suporte a estratégias diárias / intradiárias, testes de nível de portfólio e otimização.
- melhor para sinais baseados em preços de backtesting (análise técnica)
- dados de compilação de ações, futuros e divisas (ações diárias dos EUA a partir de 1990, futuros diários de 31 anos, forex a partir de 1983 etc.)
- usa o idioma MQL4, usado principalmente para negociar o mercado forex.
- Suporta vários corretores de Forex e feeds de dados.
- suporta o gerenciamento de várias contas.
- suporte a estratégias diárias / intradiárias, testes de nível de portfólio e otimização.
- melhor para sinais baseados em preços de backtesting (análise técnica), suporte para a linguagem de programação EasyLanguage.
- Suporta múltiplos feeds de dados (Bloomberg, Thomson Reuters, CSI, CQG, eSignal, etc.), suporte direto para vários corretores (Interactive Brokers etc.)
- Vida útil multidatos $ 1.497.
- Multicharts Pro $ 9,900 (Bloomberg & Thomson Reuters, alimentação de dados, etc.)
- estoques e ETFs dos EUA (diariamente)
- dados fundamentais pontuais desde 1999.
- estratégias longas / curtas, sinais orientados por preços / fundamentais.
- "Gerente" - $ 199 / mês - completa a funcionalidade.
- Este produto é para uso de comerciantes / pesquisadores de baixa, média e alta freqüência. Todos os cálculos são feitos usando dados de mercado de alta freqüência que beneficiam comerciantes / pesquisadores de baixa e alta freqüência.
- backtesting intradía, gerenciamento de risco de portfólio, previsão e otimização a cada preço segundo, minutos, horas, fim de dia. Entradas do modelo totalmente controláveis.
- Fontes de dados de marca de mercado 8k + desde 2012 (ações, índices e ETFs negociados no NASDAQ). Os clientes também podem carregar seus próprios dados de mercado (por exemplo, ações chinesas).
- 40 + métricas do portfólio (VaR, ETL, alfa, beta, razão de Sharpe, razão Omega, etc.)
- suporta R, Matlab, Java e Python.
- 10 + otimizações de portfólio.
- Preços de ações dos EUA (diariamente / intradía), desde 1998, dados da QuantQuote.
- dados forex da FXCM.
- apoiando Trader & Interactive Brokers para negociação ao vivo.
- Preços de ações e ETF dos EUA (diariamente / intradiário), desde 2002.
- dados fundamentais da Morningstar (mais de 600 métricas)
- apoiando Interactive Brokers para negociação ao vivo.
- simples de usar, estratégias de alocação de ativos, dados desde 1992.
- Momento de série temporal e estratégias de média móvel em ETFs.
- Estratégias simples de escolha de estoque de Momentum e Simple Value.
- dados de até 25 anos para 49 ações Futures e S & P500.
- caixa de ferramentas em Python e Matlab.
- Quantiacs hospeda competições de negociação algorítmica com investimentos variando de 500k a 1 milhão de dólares
- Backtest em dois cliques.
- Navegue na biblioteca de estratégias, ou crie e otimize sua estratégia.
- Comércio de papel, negociação automatizada e em tempo real s.
- Dados FX (Forex / Moeda) em pares principais, voltando para 2007.
- negociação ao vivo compatível com qualquer corretor que esteja usando o Metatrader 4 como seu backend.
- fatores de equidade múltipla com valores de referência alfa sobre bench-cap, múltiplos universos de investimento e filtros de gerenciamento de risco.
- estratégias de alocação de ativos backtests, mistura de alocação de ativos e seleção de fator em um portfólio.
- US $ 50 / mês ou US $ 480 / ano - universidades de investimento mais amplas dos EUA, ações do Reino Unido e da UE, estratégias de alocação de ativos.
- mais de 10 000 estoques dos EUA, dados até 20 anos de história.
- critérios técnicos fundamentais +.
- US $ 50 por mês - funcionalidade completa.
- instalações eficazes de armazenamento e armazenamento de dados, instalações gráficas para análise de dados, facilmente estendidas através de pacotes.
- extensões recomendadas - quantstrat, Rmetrics, quantmod, quantlib, PerformanceAnalytics, TTR, portfólio, portfolioSim, backtest, etc.
- computação paralela e GPU, backtesting e otimização, amplas possibilidades de integração, etc.
- os usuários podem usar o VBA para criar estratégias para o BacktestingXL Pro, o conhecimento do VBA é opcional, os usuários podem construir regras de negociação em uma planilha usando códigos de teste de teste padrão pré-fabricados.
- suporta piramide, limitação de posição curta / longa, cálculo de comissão, rastreamento de patrimônio, controle extra-monetário, customização de preço de compra / venda.
- relatórios múltiplos de desempenho / risco.
- extensões recomendadas - pandas (Python Data Analysis Library), pyalgotrade (Python Algorithmic Trading Library), Zipline, ultrafinanças, etc.
- permite que o usuário misture vários ETF / opções / futuros / fatores de equidade com alfa comprovada sobre benchmarks de mercado.
- $ 149 / mo - opção livre + opções de seleção, estratégias de futuros, estratégias vix.
- ferramenta de backtesting baseada em nível básico de nível básico para testar a força relativa e estratégias de média móvel em ETFs.
- estoques dos EUA, dados da ValueLine de 1986 a 2014.
- preço e dados fundamentais, 1700 ações, teste mensal de granularidade.
Curve-fitting e otimização no desenvolvimento da estratégia de negociação.
O desenvolvimento da estratégia comercial geralmente envolve otimização e ajuste de curva de algum tipo. Há opiniões diferentes e até conflitantes sobre o significado de otimização e ajuste de curva e seu impacto no desempenho da estratégia. Alguns afirmam que a otimização e ajuste de curva são inevitáveis e até mesmo necessárias, mas outros insistem em que qualquer estratégia de negociação otimizada ou ajustada em curva acabará por falhar.
Em matemática, o ajuste da curva é o processo de encontrar uma curva que se ajuste melhor a uma coleção de pontos de dados, no sentido de que alguma função objetiva sujeita a restrições é maximizada (ou minimizada). Por exemplo, os mínimos quadrados são um método de ajuste de curva que minimiza a soma de resíduos quadrados. Um residual é a diferença entre um valor ajustado e um valor real. A função objetivo para minimizar ao usar este método para obter o melhor ajuste é a soma dos resíduos quadrados. Observe que um "melhor ajuste" é definido apenas em relação ao objetivo escolhido e que o encaixe da curva é essencialmente o resultado da otimização.
Ajuste de curva e otimização.
Quando se adota a definição de que as estratégias de negociação são processos que geram coleções de sinais de entrada e saída, então percebe-se que o que é feito essencialmente quando os parâmetros são ajustados através de back-testing é que o tempo dos sinais é variado para que eles sejam instalado em dados históricos de tal forma que alguma função objetiva seja otimizada. Isso não é ajustável no sentido usual, porque não se trata apenas de encontrar uma curva que melhor se ajuste aos dados históricos, mas, em vez disso, encontrar a melhor coleção de sinais de entrada que em conjunto com os sinais de saída maximizem algum objetivo. Esse processo é muito mais envolvido e complicado do que o ajuste simples de curvas. Envolve a seleção, ou cronograma dos sinais de entrada e saída, de modo que uma função objetiva relacionada ao desempenho seja otimizada. Este é um problema de otimização e não apenas um problema de ajuste de curva. Como já mencionado, o ajuste de curva pode envolver a otimização, mas o último é um processo com um alcance muito mais amplo e inclui muitas mais possibilidades do que o anterior. Portanto, é melhor se referir a estratégias otimizadas em vez de curvas, embora isso resulte ser mais uma questão semântica para aqueles que entendem o processo em profundidade.
Consideremos uma estratégia de cruzamento média móvel simples que gera sinais de entrada longos quando SMA (t1) & gt; SMA (t2), onde t1 e t2 são os períodos com t2 & gt; t1 e sinais de entrada curtos quando SMA (t1) & lt; SMA (t2). Na sua forma mais simples, esta é uma estratégia de parar e inverter, isto é, quando um sinal oposto é gerado, a posição anterior é fechada e invertida. Esta estratégia não pode ser utilizada na prática, a menos que os valores de t1 e t2 sejam selecionados. Os valores geralmente são determinados através da otimização do desempenho usando back-testing em dados históricos. Muitos acreditam que este processo resulta em estratégias que falham na negociação real porque são ajustadas em curva. Esta é uma reivindicação válida?
As falhas na estratégia podem estar relacionadas às mudanças nas condições de mercado.
Na verdade, ninguém provou matematicamente que as falhas de estratégias otimizadas, que estão bem documentadas, são principalmente devidas à otimização ou ao que comumente se refere como ajuste de curva. Pode ser que as falhas sejam meramente decorrentes da natureza das estratégias e da sua incapacidade de se adaptarem às mudanças nas condições de mercado. É mais provável que estratégias de negociação otimizadas falhem para qualquer valor de seus parâmetros em algum momento. É a natureza da estratégia e não a otimização que causa a falha. A grande classe de estratégias de negociação com base em indicadores de análise técnica tem alta probabilidade de falha, mas que foi incorretamente atribuída com base em minha experiência no processo de otimização para a configuração de parâmetros. Não importa se os parâmetros estão configurados para que pequenas mudanças em seus valores resultem em desempenho estável. Esta não é uma questão da integridade do método de otimização utilizado, mas da natureza dessas estratégias de negociação.
No meu artigo "Limitações de reivindicações quantitativas sobre a avaliação da estratégia comercial", tenho um exemplo que mostra como as condições do mercado em mudança afetam o desempenho da estratégia e essa seleção de parâmetros é irrelevante.
No entanto, qualquer otimização que causa a seleção de coleções de entrada e saída é, em geral, um processo problemático, pois pode introduzir viés. Selecionar as coleções que melhor apresentaram no passado tem como ver com o fato de que muitas outras coleções similares falharam.
Voltando à estratégia de cruzamento de média móvel simples, é fácil entender que, dada uma série de dados históricos específicos, alterar os valores de t1 e t2 causará uma alteração no tempo dos sinais de entrada e saída. Nesse caso, selecionar qualquer coleção de sinais de entrada e saída que resultem de valores específicos dos parâmetros, de modo que uma função objetiva seja maximizada, introduz uma polarização. Isso ocorre porque pode ser devido ao acaso que a coleção específica tenha sobrevivido em condições de mercado específicas. No exemplo simples, cada coleção é completamente diferente das outras, no sentido de que tanto os pontos de entrada como os de saída são diferentes. O que podemos fazer para minimizar o viés para que a integridade do processo de otimização não seja comprometida? Esta questão pode ser respondida se entendermos pela primeira vez como os diferentes tipos de estratégias são afetados pela otimização de seus parâmetros.
Uma classificação de três níveis de estratégias de negociação otimizadas.
Podemos distinguir três tipos de estratégias, de acordo com a forma como a otimização afeta sua coleção de pontos de entrada e saída:
Ajuste de curva de tipo I: quando os parâmetros das estratégias de Tipo I são ajustados, os sinais de entrada e de saída são afetados, como, por exemplo, na estratégia de cruzamento de média móvel simples considerada antes. Neste caso, a otimização e o ajuste da curva resultam em coleções de sinais de entrada e saída que diferem e selecionando um que apresenta melhor apresenta o viés de seleção. Essas estratégias têm a maior probabilidade de falha.
Tipo-II curva-ajuste: Quando os parâmetros das estratégias Tipo-II são ajustados, apenas os sinais de entrada são afetados. Nesse caso, a otimização e ajuste de curva resultam em coleções de sinais de entrada e saída que diferem apenas na parte de entrada. A seleção apresenta menor preconceito do que com as estratégias de Tipo I. Essas estratégias têm menor probabilidade de falha nas estratégias de Tipo I. Exemplo: Digite long se SMA (t1) & gt; SMA (t2) e Preço & lt; P e Saída longa em P1 ou P2, onde P1 e P2 são preços fixos (preço de lucro e preço de parada).
Tipo-III curva-ajuste: Quando os parâmetros das estratégias de Tipo III são ajustados, apenas os sinais de saída são afetados. Nesse caso, otimização e ajuste da curva resultam em coleções de sinais de entrada e saída que diferem apenas na parte de saída. A seleção apresenta menor preconceito do que no caso de Type-I ou Type-II. Essas estratégias têm a menor probabilidade de falha porque o momento dos sinais de entrada não é afetado pela otimização. Exemplo: Digite long if Close of today & gt; Fechamento de 2 dias e saída longa no preço de entrada + x pontos ou no preço de entrada - pontos y, onde x e y são o parâmetro a otimizar (lucro alvo e stop-loss).
Em geral, as estratégias que incluem indicadores envolvem ajuste de curva de Tipo I. O ajuste da curva de Tipo II raramente está presente na prática. Tipo-III curva-ajuste inclui a ampla classe de estratégias com base em padrões de preços sem parâmetros.
A maioria dos programas de software que descobre estratégias de negociação geram automaticamente estratégias de Tipo I. É irrelevante a quantidade de testes estatísticos que eles executam para medir o significado dos resultados, pois essas estratégias têm alta probabilidade de falha durante a negociação real devido à sua natureza e às mudanças nas condições do mercado. Observe que nem todas as estratégias de Tipo III têm sentido. Por exemplo, tentar descobrir tais estratégias sem um modelo de mercado orientador é um exercício de futilidade, pois existem bilhões de combinações de recursos de ação de preço que podem resultar neste tipo de estratégias e o viés de seleção é extremamente elevado. No entanto, parece que, em quadros curtos, essas estratégias podem ser mais eficazes se projetadas adequadamente.
A questão importante não é se uma estratégia é otimizada porque todas as estratégias são de uma forma ou de outra, mas em que medida a otimização afeta a probabilidade de falha devido à sua natureza e às mudanças nas condições do mercado. As estratégias podem falhar devido a muitos motivos, mas neste artigo lidamos com a otimização e ajuste de curva. As estratégias de ajuste de curva do tipo III, conforme definido acima, parecem ter a menor probabilidade de falha se forem devidamente projetadas. No entanto, na maioria dos casos, o projeto é ingênuo e não é orientado pelo modelo de mercado apropriado.
Este artigo foi originalmente publicado no Price Action Lab Blog.
Se você tiver dúvidas ou comentários, está feliz de se conectar no Twitter: mikeharrisNY.
Sobre o autor: Michael Harris é comerciante e autor mais vendido. Ele também é o desenvolvedor do primeiro software comercial para identificar padrões de parâmetros em ação de preços há 17 anos. Nos últimos sete anos, ele trabalhou no desenvolvimento do DLPAL, um programa de software que pode ser usado para identificar anomalias de curto prazo em dados de mercado para uso com modelos fixos e de aprendizado de máquina. Clique aqui para mais.
Ao bater palmas mais ou menos, você pode nos indicar quais são as histórias que realmente se destacam.
Michael Harris.
Quanto comerciante sistemático e discricionário, comerciante autor de livros e desenvolvedor de DLPAL software de aprendizagem de máquinas. Nenhum conselho de investimento. #quant #trading #finance.
- ações, opções, futuros, moedas, cestas e instrumentos sintéticos personalizados são suportados.
- múltiplos feeds de dados de baixa latência suportados (velocidade de processamento em milhões de mensagens por segundo em terabytes de dados)
- C # e estratégia baseada em backtesting e otimização.
- Execução de vários corretores suportada, sinais comerciais convertidos em pedidos FIX.
- QuantDEVELOPER - framework e IDE para desenvolvimento de estratégias de negociação, depuração, backtesting e otimização, disponível como um plug-in do Visual Studio.
- QuantDATACENTER - permite gerenciar um data warehouse histórico e capturar dados de mercado em tempo real ou de baixa latência de provedores e trocas.
- QuantENGINE - permite implantar e executar estratégias pré-compiladas.
- multi-ativos, dados de latência de vários períodos, múltiplos corretores suportados.
- OpenQuant - C # e VisualBasic sistema de nível de backtesting e negociação, multi-ativos, testes de nível intradiário, otimização, WFA etc., vários corretores e feeds de dados suportados.
- QuantTrader - ambiente de comércio de produção.
- QuantBase - gerenciamento centralizado de dados.
- QuantRouter - roteamento de dados e pedidos.
- solução multi-ativos, múltiplos feeds de dados suportados, banco de dados suporta qualquer tipo de RDBMS fornecendo uma interface JDBC, e. Oracle, Microsoft SQL Server, Sybase, MySQL etc.
- os clientes podem usar o IDE para rotear sua estratégia em Java, Ruby ou Python, ou podem usar sua própria estratégia IDE.
- Execução de vários corretores suportada, sinais comerciais convertidos em pedidos FIX.
- solução multi-ativos (forex, opções, futuros, ações, ETFs, commodities, instrumentos sintéticos e spreads de derivativos personalizados, etc.), vários feeds de dados são suportados.
- estrutura para desenvolvimento de estratégias de negociação, depuração, backtesting e otimização.
- Execução de vários corretores suportados, sinais comerciais convertidos em pedidos FIX (IB, JPMorgan, FXCM etc.)
- dados diários e intradiários (estoques de nós por 43 + anos, futuros por mais de 61 anos)
- Prático para sinais baseados em preços de backtesting (análise técnica), suporte para a linguagem de programação EasyLanguage.
- apoiando ações e ETFs dos EUA, futuros, índices dos EUA, ações alemãs, índices alemães, forex.
- US $ 249,95 mensalmente para não profissionais (plataforma de software Tradestation somente, sem corretagem)
- $ 299,95 mensalmente para profissionais (apenas plataforma de software de tradestation, sem corretagem)
- suporte a estratégias diárias / intradias, testes e otimização de nível de portfólio, gráficos, visualização, relatórios personalizados, análise multi-threaded, gráficos 3D, análise WFA etc.
- melhor para sinais baseados em preços de backtesting (análise técnica)
- link direto para eSignal, Interactive Brokers, IQFeed, myTrack, FastTrack, QP2, TC2000, qualquer feed compatível com DDE, MS, txtfiles e mais (Yahoo Finance.)
- backtesting e trading do sistema de nível de portfólio, multi-ativos, teste de nível intradiário, otimização, visualização, etc.
- permite a integração R, negociação automática na linguagem de script Perl com todas as funções subjacentes escritas em C nativo, preparadas para co-localização do servidor.
- Suporte nativo FXCM e Interactive Brokers.
- Suporte de estratégias diárias / intradiárias, teste de nível de portfólio e otimização - melhor para testes baseados em preços de backtesting (análise técnica), C # scripting - extensões de software suportadas - manipulação de feeds de dados, execução de estratégia, etc.
- Dados de Axioma ou de terceiros.
- análise fatorial, modelagem de risco, análise do ciclo do mercado.
- melhor para testes de backtesting baseados em preços (análise técnica), suporte a estratégias diárias / intradiárias, teste de nível de portfólio e otimização.
- Turtle Edition - motor de backtesting, gráficos, relatórios, testes EoD.
- Professional Edition - editor de sistema mais, análise progressiva, estratégias intradiárias, testes multi-threaded etc.
- Pro Plus Edition - mais gráficos de superfície 3D, scripts etc.
- Builder Edition - IB API, depurador etc.
- Edição profissional $ 1.990.
- Pro Plus Edition $ 2.990.
- Builder Edition $ 3.990.
- suportando estratégias diárias / intradiárias, testes e otimização de nível de portfólio, gráficos, visualização, relatórios personalizados etc.
- melhor para sinais baseados em preços de backtesting (análise técnica)
- link direto para Interactive Brokers, MB Trading, TD Ameritrade, FXCM e outros.
- dados de arquivos de texto, eSignal, Google Finance, Yahoo finance, IQFeed e outros.
- funcionalidade avançada - arrendamento de US $ 50 / mês ou licença de vida de US $ 995.
- melhor para sinais baseados em preços de backtesting (análise técnica), suporte a estratégias diárias / intradias, testes e otimização de nível de portfólio, gráficos, visualização, relatórios personalizados.
- Suporta C # e Visual Basic.
- link direto para Interactive Brokers, IQFeed, txtfiles e muito mais (Yahoo Finance.)
- alugar $ 50 por mês.
- suporte a estratégias diárias / intradias, teste de nível de portfólio e otimização, gráficos, visualização, relatórios personalizados.
- sinais técnicos e também fundamentais, suporte multi-ativos.
- $ 595 para a versão premium (suporte a vários provedores de dados e corretores)
- suporte a estratégias diárias / intradiárias, testes de nível de portfólio e otimização.
- melhor para sinais baseados em preços de backtesting (análise técnica)
- dados de compilação de ações, futuros e divisas (ações diárias dos EUA a partir de 1990, futuros diários de 31 anos, forex a partir de 1983 etc.)
- usa o idioma MQL4, usado principalmente para negociar o mercado forex.
- Suporta vários corretores de Forex e feeds de dados.
- suporta o gerenciamento de várias contas.
- suporte a estratégias diárias / intradiárias, testes de nível de portfólio e otimização.
- melhor para sinais baseados em preços de backtesting (análise técnica), suporte para a linguagem de programação EasyLanguage.
- Suporta múltiplos feeds de dados (Bloomberg, Thomson Reuters, CSI, CQG, eSignal, etc.), suporte direto para vários corretores (Interactive Brokers etc.)
- Vida útil multidatos $ 1.497.
- Multicharts Pro $ 9,900 (Bloomberg & Thomson Reuters, alimentação de dados, etc.)
- estoques e ETFs dos EUA (diariamente)
- dados fundamentais pontuais desde 1999.
- estratégias longas / curtas, sinais orientados por preços / fundamentais.
- "Gerente" - $ 199 / mês - completa a funcionalidade.
- Este produto é para uso de comerciantes / pesquisadores de baixa, média e alta freqüência. Todos os cálculos são feitos usando dados de mercado de alta freqüência que beneficiam comerciantes / pesquisadores de baixa e alta freqüência.
- backtesting intradía, gerenciamento de risco de portfólio, previsão e otimização a cada preço segundo, minutos, horas, fim de dia. Entradas do modelo totalmente controláveis.
- Fontes de dados de marca de mercado 8k + desde 2012 (ações, índices e ETFs negociados no NASDAQ). Os clientes também podem carregar seus próprios dados de mercado (por exemplo, ações chinesas).
- 40 + métricas do portfólio (VaR, ETL, alfa, beta, razão de Sharpe, razão Omega, etc.)
- suporta R, Matlab, Java e Python.
- 10 + otimizações de portfólio.
- Preços de ações dos EUA (diariamente / intradía), desde 1998, dados da QuantQuote.
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Curve-fitting e otimização no desenvolvimento da estratégia de negociação.
O desenvolvimento da estratégia comercial geralmente envolve otimização e ajuste de curva de algum tipo. Há opiniões diferentes e até conflitantes sobre o significado de otimização e ajuste de curva e seu impacto no desempenho da estratégia. Alguns afirmam que a otimização e ajuste de curva são inevitáveis e até mesmo necessárias, mas outros insistem em que qualquer estratégia de negociação otimizada ou ajustada em curva acabará por falhar.
Em matemática, o ajuste da curva é o processo de encontrar uma curva que se ajuste melhor a uma coleção de pontos de dados, no sentido de que alguma função objetiva sujeita a restrições é maximizada (ou minimizada). Por exemplo, os mínimos quadrados são um método de ajuste de curva que minimiza a soma de resíduos quadrados. Um residual é a diferença entre um valor ajustado e um valor real. A função objetivo para minimizar ao usar este método para obter o melhor ajuste é a soma dos resíduos quadrados. Observe que um "melhor ajuste" é definido apenas em relação ao objetivo escolhido e que o encaixe da curva é essencialmente o resultado da otimização.
Ajuste de curva e otimização.
Quando se adota a definição de que as estratégias de negociação são processos que geram coleções de sinais de entrada e saída, então percebe-se que o que é feito essencialmente quando os parâmetros são ajustados através de back-testing é que o tempo dos sinais é variado para que eles sejam instalado em dados históricos de tal forma que alguma função objetiva seja otimizada. Isso não é ajustável no sentido usual, porque não se trata apenas de encontrar uma curva que melhor se ajuste aos dados históricos, mas, em vez disso, encontrar a melhor coleção de sinais de entrada que em conjunto com os sinais de saída maximizem algum objetivo. Esse processo é muito mais envolvido e complicado do que o ajuste simples de curvas. Envolve a seleção, ou cronograma dos sinais de entrada e saída, de modo que uma função objetiva relacionada ao desempenho seja otimizada. Este é um problema de otimização e não apenas um problema de ajuste de curva. Como já mencionado, o ajuste de curva pode envolver a otimização, mas o último é um processo com um alcance muito mais amplo e inclui muitas mais possibilidades do que o anterior. Portanto, é melhor se referir a estratégias otimizadas em vez de curvas, embora isso resulte ser mais uma questão semântica para aqueles que entendem o processo em profundidade.
Consideremos uma estratégia de cruzamento média móvel simples que gera sinais de entrada longos quando SMA (t1) & gt; SMA (t2), onde t1 e t2 são os períodos com t2 & gt; t1 e sinais de entrada curtos quando SMA (t1) & lt; SMA (t2). Na sua forma mais simples, esta é uma estratégia de parar e inverter, isto é, quando um sinal oposto é gerado, a posição anterior é fechada e invertida. Esta estratégia não pode ser utilizada na prática, a menos que os valores de t1 e t2 sejam selecionados. Os valores geralmente são determinados através da otimização do desempenho usando back-testing em dados históricos. Muitos acreditam que este processo resulta em estratégias que falham na negociação real porque são ajustadas em curva. Esta é uma reivindicação válida?
As falhas na estratégia podem estar relacionadas às mudanças nas condições de mercado.
Na verdade, ninguém provou matematicamente que as falhas de estratégias otimizadas, que estão bem documentadas, são principalmente devidas à otimização ou ao que comumente se refere como ajuste de curva. Pode ser que as falhas sejam meramente decorrentes da natureza das estratégias e da sua incapacidade de se adaptarem às mudanças nas condições de mercado. É mais provável que estratégias de negociação otimizadas falhem para qualquer valor de seus parâmetros em algum momento. É a natureza da estratégia e não a otimização que causa a falha. A grande classe de estratégias de negociação com base em indicadores de análise técnica tem alta probabilidade de falha, mas que foi incorretamente atribuída com base em minha experiência no processo de otimização para a configuração de parâmetros. Não importa se os parâmetros estão configurados para que pequenas mudanças em seus valores resultem em desempenho estável. Esta não é uma questão da integridade do método de otimização utilizado, mas da natureza dessas estratégias de negociação.
No meu artigo "Limitações de reivindicações quantitativas sobre a avaliação da estratégia comercial", tenho um exemplo que mostra como as condições do mercado em mudança afetam o desempenho da estratégia e essa seleção de parâmetros é irrelevante.
No entanto, qualquer otimização que causa a seleção de coleções de entrada e saída é, em geral, um processo problemático, pois pode introduzir viés. Selecionar as coleções que melhor apresentaram no passado tem como ver com o fato de que muitas outras coleções similares falharam.
Voltando à estratégia de cruzamento de média móvel simples, é fácil entender que, dada uma série de dados históricos específicos, alterar os valores de t1 e t2 causará uma alteração no tempo dos sinais de entrada e saída. Nesse caso, selecionar qualquer coleção de sinais de entrada e saída que resultem de valores específicos dos parâmetros, de modo que uma função objetiva seja maximizada, introduz uma polarização. Isso ocorre porque pode ser devido ao acaso que a coleção específica tenha sobrevivido em condições de mercado específicas. No exemplo simples, cada coleção é completamente diferente das outras, no sentido de que tanto os pontos de entrada como os de saída são diferentes. O que podemos fazer para minimizar o viés para que a integridade do processo de otimização não seja comprometida? Esta questão pode ser respondida se entendermos pela primeira vez como os diferentes tipos de estratégias são afetados pela otimização de seus parâmetros.
Uma classificação de três níveis de estratégias de negociação otimizadas.
Podemos distinguir três tipos de estratégias, de acordo com a forma como a otimização afeta sua coleção de pontos de entrada e saída:
Ajuste de curva de tipo I: quando os parâmetros das estratégias de Tipo I são ajustados, os sinais de entrada e de saída são afetados, como, por exemplo, na estratégia de cruzamento de média móvel simples considerada antes. Neste caso, a otimização e o ajuste da curva resultam em coleções de sinais de entrada e saída que diferem e selecionando um que apresenta melhor apresenta o viés de seleção. Essas estratégias têm a maior probabilidade de falha.
Tipo-II curva-ajuste: Quando os parâmetros das estratégias Tipo-II são ajustados, apenas os sinais de entrada são afetados. Nesse caso, a otimização e ajuste de curva resultam em coleções de sinais de entrada e saída que diferem apenas na parte de entrada. A seleção apresenta menor preconceito do que com as estratégias de Tipo I. Essas estratégias têm menor probabilidade de falha nas estratégias de Tipo I. Exemplo: Digite long se SMA (t1) & gt; SMA (t2) e Preço & lt; P e Saída longa em P1 ou P2, onde P1 e P2 são preços fixos (preço de lucro e preço de parada).
Tipo-III curva-ajuste: Quando os parâmetros das estratégias de Tipo III são ajustados, apenas os sinais de saída são afetados. Nesse caso, otimização e ajuste da curva resultam em coleções de sinais de entrada e saída que diferem apenas na parte de saída. A seleção apresenta menor preconceito do que no caso de Type-I ou Type-II. Essas estratégias têm a menor probabilidade de falha porque o momento dos sinais de entrada não é afetado pela otimização. Exemplo: Digite long if Close of today & gt; Fechamento de 2 dias e saída longa no preço de entrada + x pontos ou no preço de entrada - pontos y, onde x e y são o parâmetro a otimizar (lucro alvo e stop-loss).
Em geral, as estratégias que incluem indicadores envolvem ajuste de curva de Tipo I. O ajuste da curva de Tipo II raramente está presente na prática. Tipo-III curva-ajuste inclui a ampla classe de estratégias com base em padrões de preços sem parâmetros.
A maioria dos programas de software que descobre estratégias de negociação geram automaticamente estratégias de Tipo I. É irrelevante a quantidade de testes estatísticos que eles executam para medir o significado dos resultados, pois essas estratégias têm alta probabilidade de falha durante a negociação real devido à sua natureza e às mudanças nas condições do mercado. Observe que nem todas as estratégias de Tipo III têm sentido. Por exemplo, tentar descobrir tais estratégias sem um modelo de mercado orientador é um exercício de futilidade, pois existem bilhões de combinações de recursos de ação de preço que podem resultar neste tipo de estratégias e o viés de seleção é extremamente elevado. No entanto, parece que, em quadros curtos, essas estratégias podem ser mais eficazes se projetadas adequadamente.
A questão importante não é se uma estratégia é otimizada porque todas as estratégias são de uma forma ou de outra, mas em que medida a otimização afeta a probabilidade de falha devido à sua natureza e às mudanças nas condições do mercado. As estratégias podem falhar devido a muitos motivos, mas neste artigo lidamos com a otimização e ajuste de curva. As estratégias de ajuste de curva do tipo III, conforme definido acima, parecem ter a menor probabilidade de falha se forem devidamente projetadas. No entanto, na maioria dos casos, o projeto é ingênuo e não é orientado pelo modelo de mercado apropriado.
Este artigo foi originalmente publicado no Price Action Lab Blog.
Se você tiver dúvidas ou comentários, está feliz de se conectar no Twitter: mikeharrisNY.
Sobre o autor: Michael Harris é comerciante e autor mais vendido. Ele também é o desenvolvedor do primeiro software comercial para identificar padrões de parâmetros em ação de preços há 17 anos. Nos últimos sete anos, ele trabalhou no desenvolvimento do DLPAL, um programa de software que pode ser usado para identificar anomalias de curto prazo em dados de mercado para uso com modelos fixos e de aprendizado de máquina. Clique aqui para mais.
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Michael Harris.
Quanto comerciante sistemático e discricionário, comerciante autor de livros e desenvolvedor de DLPAL software de aprendizagem de máquinas. Nenhum conselho de investimento. #quant #trading #finance.
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