Algorithmique Des Stratégies De Négociation

Notions de trading algorithmique: concepts et exemples Un algorithme est un ensemble spécifique d'instructions clairement définies visant à mener à bien une tâche ou un processus. Le trading algorithmique (trading automatisé, black-box trading ou simplement algo-trading) est le processus d'utilisation d'ordinateurs programmés pour suivre un ensemble défini d'instructions pour placer un commerce afin de générer des profits à une vitesse et une fréquence qui est impossible pour un Commerçant humain. Les ensembles de règles définis sont basés sur le calendrier, le prix, la quantité ou tout modèle mathématique. En dehors des opportunités de profit pour le trader, algo-trading rend les marchés plus liquides et rend le trading plus systématique en excluant les impacts émotionnels de l'homme sur les activités de trading. Supposons qu'un commerçant respecte ces critères commerciaux simples: Achetez 50 actions d'un stock lorsque sa moyenne mobile de 50 jours dépasse la moyenne mobile de 200 jours Vendez les actions du stock lorsque sa moyenne mobile de 50 jours est inférieure à la moyenne mobile de 200 jours En utilisant cet ensemble de deux instructions simples, il est facile d'écrire un programme informatique qui surveillera automatiquement le prix des actions (et les indicateurs de la moyenne mobile) et placer les ordres d'achat et de vente lorsque les conditions définies sont remplies. Le commerçant n'a plus besoin de garder une montre pour les prix et les graphiques en direct, ou de passer les commandes manuellement. Le système de trading algorithmique le fait automatiquement pour lui, en identifiant correctement l'opportunité de négociation. (Pour en savoir plus sur les moyennes mobiles, voir: Les moyennes mobiles simples font ressortir les tendances.) Algo-trading offre les avantages suivants: Des métiers exécutés aux meilleurs prix possibles Des placements instantanés et précis (Voir l'exemple de défaillance de mise en œuvre ci-dessous) Contrôles automatisés simultanés sur de multiples conditions de marché Réduction du risque d'erreurs manuelles lors de la mise en place des opérations Backtest de l'algorithme, basé sur les données historiques et en temps réel disponibles Réduit La possibilité d'erreurs par les commerçants humains basé sur des facteurs émotionnels et psychologiques La plus grande partie de l'actualisation d'aujourd'hui est le commerce de haute fréquence (HFT), qui tente de capitaliser sur la mise en place d'un grand nombre de commandes à des vitesses très rapides sur plusieurs marchés et multiples décisions Paramètres, sur la base d'instructions préprogrammées. Algo-trading est utilisé dans de nombreuses formes d'activités de négociation et d'investissement, y compris: Les investisseurs à moyen ou long terme ou les sociétés d'achat (fonds de pension , Les fonds communs de placement, les compagnies d'assurance) qui achètent des actions en grandes quantités, mais qui ne veulent pas influencer les cours des actions avec des investissements discrets et volumineux. Les commerçants à court terme et les vendeurs participants (market makers, spéculateurs et arbitraires) bénéficient de l'exécution automatisée du commerce, en plus, de l'aide à la négociation pour créer une liquidité suffisante pour les vendeurs sur le marché. Les traders systématiques (adeptes de la tendance, pairs traders, hedge funds, etc.) trouvent qu'il est beaucoup plus efficace de programmer leurs règles commerciales et de laisser le programme échanger automatiquement. Le trading algorithmique offre une approche plus systématique du commerce actif que les méthodes basées sur l'intuition ou l'instinct des commerçants humains. Stratégies de trading algorithmique Toute stratégie de trading algorithmique nécessite une opportunité identifiée qui est rentable en termes d'amélioration des bénéfices ou de réduction des coûts. Voici les stratégies de trading courantes utilisées dans le commerce d'algo: Les stratégies de négociation algorithmiques les plus courantes suivent les tendances des moyennes mobiles. Canaux. Les mouvements du niveau des prix et les indicateurs techniques connexes. Ce sont les stratégies les plus faciles et les plus simples à mettre en œuvre grâce à la négociation algorithmique parce que ces stratégies n'impliquent pas de faire des prévisions ou des prévisions de prix. Les métiers sont initiés en fonction des tendances souhaitables. Qui sont faciles et simples à mettre en œuvre par des algorithmes sans entrer dans la complexité de l'analyse prédictive. L'exemple susmentionné de moyenne mobile de 50 et 200 jours est une tendance populaire suivant la stratégie. L'achat d'un stock dual coté à un prix inférieur sur un marché et simultanément le vendre à un prix plus élevé sur un autre marché offre le différentiel de prix comme un profit sans risque Ou l'arbitrage. La même opération peut être répliquée pour les actions par rapport aux instruments à terme, car les écarts de prix existent de temps à autre. La mise en œuvre d'un algorithme permettant d'identifier ces écarts de prix et de passer les ordres permet des possibilités rentables de manière efficace. Les fonds indiciels ont défini des périodes de rééquilibrage pour aligner leurs avoirs sur leurs indices de référence respectifs. Cela crée des opportunités rentables pour les négociateurs algorithmiques, qui capitalisent sur les métiers attendus qui offrent 20-80 points de base des bénéfices en fonction du nombre d'actions dans le fonds indice, juste avant le rééquilibrage du fonds d'indice. Ces transactions sont initiées via des systèmes de négociation algorithmique pour une exécution en temps opportun et les meilleurs prix. Un grand nombre de modèles mathématiques éprouvés, comme la stratégie de négociation neutre, qui permettent de négocier sur la combinaison d'options et de sa sécurité sous-jacente. Où les métiers sont placés pour compenser les deltas positifs et négatifs afin que le delta du portefeuille soit maintenu à zéro. La stratégie de réversion moyenne est basée sur l'idée que les prix élevés et bas d'un actif sont un phénomène temporaire qui revient à leur valeur moyenne périodiquement. L'identification et la définition d'une fourchette de prix et l'implémentation d'un algorithme basé sur ce qui permet de commerces à être placés automatiquement lorsque le prix de l'actif casse dans et hors de sa fourchette définie. La stratégie de prix moyens pondérée en volume décompose une grande commande et libère des morceaux plus petits déterminés dynamiquement de l'ordre sur le marché en utilisant des profils de volume historiques spécifiques. L'objectif est d'exécuter la commande proche du prix moyen pondéré en volume (VWAP), profitant ainsi au prix moyen. La stratégie de prix moyens pondérée en fonction du temps décompose un ordre important et libère des morceaux plus petits déterminés dynamiquement de l'ordre sur le marché en utilisant des intervalles de temps répartis uniformément entre une heure de début et une heure de fin. L'objectif est d'exécuter l'ordre proche du prix moyen entre les heures de début et de fin, minimisant ainsi l'impact sur le marché. Jusqu'à ce que l'ordre commercial soit pleinement rempli, cet algorithme continue à envoyer des ordres partiels, selon le taux de participation défini et selon le volume négocié sur les marchés. La stratégie des étapes associées envoie des ordres à un pourcentage de volume de marché défini par l'utilisateur et augmente ou diminue ce taux d'activité lorsque le cours d'actions atteint les niveaux définis par l'utilisateur. La stratégie de réduction de la mise en œuvre vise à minimiser le coût d'exécution d'une commande en négociant sur le marché en temps réel, ce qui permet d'économiser sur le coût de la commande et de bénéficier du coût d'opportunité d'une exécution retardée. La stratégie permettra d'augmenter le taux de participation ciblé lorsque le cours des actions se déplace favorablement et de la diminuer lorsque le cours des actions se déplace négativement. Il existe quelques classes spéciales d'algorithmes qui tentent d'identifier les événements de l'autre côté. Ces algorithmes de reniflement, utilisés, par exemple, par un fabricant de marché côté vente ont l'intelligence intégrée pour identifier l'existence de tous les algorithmes sur le côté d'achat d'une grande commande. Une telle détection grâce à des algorithmes aidera le market maker à identifier de grandes opportunités de commandes et lui permettra de bénéficier en remplissant les commandes à un prix plus élevé. Cela est parfois identifié comme avant-courir de haute technologie. (Pour en savoir plus sur le commerce à haute fréquence et les pratiques frauduleuses, consultez: Si vous achetez des actions en ligne, vous êtes impliqué dans HFT.) Exigences techniques pour Algorithmic Trading Mettre en œuvre l'algorithme à l'aide d'un programme informatique est la dernière partie. Le défi consiste à transformer la stratégie identifiée en un processus informatique intégré qui a accès à un compte de négociation pour passer des commandes. Ce qui suit sont nécessaires: Connaissance de la programmation informatique pour programmer la stratégie de négociation requise, programmeurs embauchés ou logiciel de trading pré-fabriqué Connectivité réseau et accès aux plateformes de négociation pour placer les ordres Accès aux flux de données de marché qui seront surveillés par l'algorithme pour les opportunités de placer La capacité et l'infrastructure de backtest le système une fois construit, avant qu'il ne vienne en direct sur les marchés réels Données historiques disponibles pour backtesting, en fonction de la complexité des règles implémentées dans l'algorithme Voici un exemple complet: Royal Dutch Shell (RDS) Stock Exchange (AEX) et la Bourse de Londres (LSE). Lets construire un algorithme pour identifier les opportunités d'arbitrage. En raison de la différence d'une heure, AEX ouvre une heure plus tôt que LSE, suivie par les deux bourses échangeant simultanément pour les prochaines heures et ensuite le commerce seulement dans LSE pendant La dernière heure à la clôture d'AEX Peut-on explorer la possibilité de négociation d'arbitrage sur les actions Royal Dutch Shell cotées sur ces deux marchés en deux monnaies différentes Un programme informatique qui peut lire les prix du marché actuel Prix des flux de LSE et AEX A forex taux feed for Taux de change GBP-EUR Capacité de placement de commande qui peut acheminer l'ordre à l'échange correct Possibilité de back-testing sur des flux de prix historiques Le programme d'ordinateur devrait effectuer les opérations suivantes: . Convertir le prix d'une devise à une autre. S'il existe un écart de prix assez important (en actualisant les coûts de courtage) qui donne lieu à une occasion rentable, Désiré, le bénéfice d'arbitrage suivra Simple et facile Cependant, la pratique du trading algorithmique n'est pas si simple à maintenir et à exécuter. Rappelez-vous, si vous pouvez placer un commerce algo-généré, il en est de même pour les autres participants du marché. Par conséquent, les prix fluctuent en millisecondes et même en microsecondes. Dans l'exemple ci-dessus, que se passe-t-il si votre commerce d'achat est exécuté, mais ne vend pas de commerce que les prix de vente changent au moment où votre commande frappe le marché Vous finirez par vous asseoir avec une position ouverte. Rendant votre stratégie d'arbitrage sans valeur. Il existe des risques et des défis supplémentaires: par exemple, les risques de défaillance du système, les erreurs de connectivité réseau, les délais entre les ordres et l'exécution et, surtout, les algorithmes imparfaits. Plus un algorithme est complexe, plus le backtesting est nécessaire avant d'être mis en action. L'analyse quantitative d'une performance algorithmique joue un rôle important et doit être examinée de manière critique. Son excitant pour aller pour l'automatisation assistée par des ordinateurs avec une idée de gagner de l'argent sans effort. Mais il faut s'assurer que le système est bien testé et que les limites requises sont fixées. Les commerçants analytiques devraient envisager d'apprendre les systèmes de programmation et de construction par eux-mêmes, d'être confiants dans la mise en œuvre des stratégies de droite à toute épreuve. L'utilisation prudente et des tests approfondis d'algo-trading peut créer des opportunités rentables. Comment coder votre propre Algo Trading Robot Vous avez toujours voulu devenir un trader algorithmique avec la capacité de coder votre propre robot commercial Et pourtant, êtes-vous frustré par le montant de désorganisé, L'information trompeuse et les fausses promesses de la prospérité de nuit Bien, Lucas Liew, créateur du cours algorithmique en ligne trading AlgoTrading101. Peut avoir la solution pour vous. Ayant d'excellentes critiques et attirant plus de 8 000 étudiants depuis son lancement en octobre 2014, Liews s'est adressé à présenter les principes fondamentaux de la négociation algorithmique de manière organisée, s'avérant très populaire. Il est catégorique sur le fait que la négociation algorithmique n'est pas un régime de get-rich-quick. S'appuyant sur les points de vue de Liew et son cours, décrits ci-dessous sont les bases de ce qu'il faut pour concevoir, construire et maintenir votre propre robot de trading algorithmique. Qu'est-ce qu'un robot de négociation algorithmique est et fait Au niveau le plus élémentaire, un robot de trading algorithmique est un code informatique qui a la capacité de générer et d'exécuter des signaux d'achat et de vente sur les marchés financiers. Les principaux composants d'un tel robot comprennent des règles d'entrée qui indiquent quand acheter ou vendre, des règles de sortie indiquant quand fermer la position actuelle et des règles de dimensionnement de position définissant les quantités à acheter ou à vendre. (Pour plus de détails, voir: Bases de négociation algorithmique: Concepts et exemples.) Les principaux outils De toute évidence, vous allez avoir besoin d'un ordinateur et une connexion Internet. Après cela, un système d'exploitation Windows ou Mac sera nécessaire pour exécuter MetaTrader 4 (MT4), une plate-forme de négociation électronique qui utilise MetaQuotes Language 4 (MQL4) pour le codage des stratégies de négociation. Bien que MT4 n'est pas le seul logiciel que l'on pourrait utiliser pour construire un robot, il a un certain nombre d'avantages importants. Alors que MT4s principale classe d'actifs est le change (FX), la plate-forme peut être utilisé pour le commerce des actions. Indices boursiers. Produits et Bitcoins à l'aide de CFD. Autres avantages de l'utilisation de MT4 par opposition à d'autres plateformes comprennent être facile à apprendre, a de nombreuses sources de données FX disponibles et son libre. Malheureusement, MT4 ne permet pas de négociation directe sur les marchés des actions et futures et la réalisation d'une analyse statistique peut être lourde cependant, MS Excel peut être utilisé comme un outil statistique supplémentaire. Stratégies de trading algorithmique Il est important de commencer par réfléchir sur certains traits de base que chaque stratégie de négociation algorithmique devrait avoir. La stratégie devrait être prudente du point de vue du marché dans la mesure où elle est fondamentalement saine du point de vue du marché et de l'économie. En outre, le modèle mathématique utilisé pour élaborer la stratégie devrait être fondé sur des méthodes statistiques saines. Ensuite, il est crucial de déterminer quelles informations votre robot vise à capturer. Afin d'avoir une stratégie automatisée, votre robot doit être capable de capturer des inefficiences identifiables et persistantes du marché. Les stratégies de négociation algorithmique suivent un ensemble rigide de règles qui tirent parti du comportement du marché et, par conséquent, la survenance d'une inefficacité du marché ponctuelle ne suffit pas à construire une stratégie. En outre, si la cause de l'inefficacité du marché est non identifiable, alors il n'y aura aucun moyen de savoir si le succès ou l'échec de la stratégie était due au hasard ou non. Avec ce qui précède à l'esprit il ya un certain nombre de types de stratégie pour informer la conception de votre robot de trading algorithmique. Ii) l'analyse fondamentale (par exemple, en utilisant les données sur les recettes ou les notes de mise à disposition des résultats); iii) l'analyse statistique (par exemple la corrélation ou la cointegration) ( Iv) l'analyse technique (par exemple, les moyennes mobiles); v) la microstructure du marché (par exemple, l'arbitrage ou l'infrastructure commerciale) ou (vi) toute combinaison des éléments ci-dessus. Concevoir et tester votre robot Il ya essentiellement quatre étapes nécessaires pour construire et gérer un robot commercial: la recherche préliminaire. Cette étape se concentre sur l'élaboration d'une stratégie qui convient à vos propres caractéristiques personnelles. Facteurs tels que le profil de risque personnel. L'engagement à temps et le capital commercial sont tous importants à penser lors de l'élaboration d'une stratégie. Vous pouvez alors commencer à identifier les inefficacités persistantes du marché mentionnées ci-dessus. Ayant identifié une inefficacité du marché, vous pouvez commencer à coder un robot commercial adapté à vos propres caractéristiques personnelles. Backtesting. Cette étape se concentre sur la validation de votre robot commercial. Cela inclut vérifier le code pour s'assurer qu'il fait ce que vous voulez et comprendre comment il effectue sur des délais différents, des classes d'actifs, ou différentes conditions du marché, en particulier dans les événements de type black swan tels que la crise financière mondiale de 2008. Optimisation. Donc, maintenant, vous avez codé un robot qui fonctionne et à ce stade, vous voulez maximiser ses performances tout en minimisant le biais overfitting. Pour optimiser les performances, vous devez d'abord sélectionner une bonne mesure de performance qui capture les éléments de risque et de récompense, ainsi que la cohérence (par exemple, le ratio de Sharpe). Le biais de surenchère se produit lorsque votre robot est trop étroitement basé sur les données passées, un tel robot donnera l'illusion de haute performance, mais puisque l'avenir ne ressemble jamais complètement au passé, il peut effectivement échouer. Exécution en direct. Vous êtes maintenant prêt à commencer à utiliser de l'argent réel. Cependant, en plus d'être préparé pour les hauts et les bas émotionnels que vous pourriez rencontrer, il ya quelques questions techniques qui doivent être abordées. Ces questions comprennent la sélection d'un courtier approprié. Et mettre en œuvre des mécanismes pour gérer à la fois les risques de marché et les risques opérationnels tels que les pirates potentiels et les temps d'arrêt de la technologie. Il est également important à cette étape de vérifier que la performance des robots est similaire à celle expérimentée dans l'étape de test. Enfin, une surveillance continue est nécessaire pour garantir que l'efficacité du marché pour laquelle le robot a été conçu existe toujours. Considérant que Richard Dennis, le légendaire négociant en matières premières, a enseigné à un groupe d'étudiants ses stratégies commerciales personnelles qui ont ensuite gagné plus de 175 millions d'euros en cinq ans seulement, Est complètement possible pour les commerçants inexpérimentés d'être enseigné un ensemble strict de lignes directrices et de devenir des commerçants à succès. Cependant, c'est un exemple extraordinaire et les débutants devraient certainement se rappeler d'avoir des attentes modestes. Pour réussir, il est important non seulement de suivre un ensemble de lignes directrices, mais de comprendre comment ces directives fonctionnent. Liew souligne que la partie la plus importante de la négociation algorithmique est la compréhension sous quels types de conditions de marché votre robot va travailler et quand il va se décomposer, et la compréhension quand à intervenir. La négociation algorithmique peut être enrichissante, mais la clé du succès est la compréhension. Tout cours ou enseignant promettant des récompenses élevées avec une compréhension minimale devrait être un signe d'avertissement majeur. Forex Algorithmic Trading: Un conte pratique pour les ingénieurs Comme vous le savez peut-être, le marché des changes (Forex) est utilisé pour le commerce entre les paires de devises. Mais vous ne savez peut-être pas que c'est le marché le plus liquide au monde. Il y a quelques années, grâce à ma curiosité, j'ai pris mes premiers pas dans le monde des algorithmes de trading Forex en créant un compte démo et en simulant (avec de faux billets) sur la plateforme de trading Meta Trader 4. Après une semaine de trading, Id presque doublé mon argent. Stimulé par mon propre succès, j'ai creusé plus profond et a finalement signé pour un certain nombre de forums. Bientôt, j'ai passé des heures à lire sur les systèmes de négociation algorithmique (ensembles de règles qui déterminent si vous devez acheter ou vendre), des indicateurs personnalisés. Les humeurs du marché, et plus encore. Mon premier client Vers cette époque, par hasard, j'ai entendu dire que quelqu'un essayait de trouver un développeur de logiciels pour automatiser un système commercial simple. C'était en arrière dans mes jours d'université quand j'apprenais à propos de la programmation concurrente en Java (fils, sémaphores, et toute cette ordure). Je pensais que ce système automatisé ce ne pouvait pas être beaucoup plus compliqué que mon cours avancé de sciences de données de travail, donc je me suis renseigné sur le travail et est venu à bord. Le client voulait que le système soit construit avec MQL4. Un langage de programmation fonctionnel utilisé par la plate-forme Meta Trader 4 pour effectuer des actions stock-related. MQL5 a depuis été publié. Comme on peut s'y attendre, il répond à certains des problèmes MQL4s et est livré avec plus de fonctions intégrées, ce qui rend la vie plus facile. Le rôle de la plate-forme de négociation (Meta Trader 4, dans ce cas) est de fournir une connexion à un courtier Forex. Le courtier fournit alors une plate-forme en temps réel des informations sur le marché et exécute vos commandes buysell. Grâce à Meta Trader 4, vous pouvez accéder à toutes ces données avec des fonctions internes, accessibles dans des délais différents: chaque minute (M1), toutes les cinq minutes (M5) , M15, M30, toutes les heures (H1), H4, D1, W1, MN. Le mouvement du Prix actuel s'appelle une tique. En d'autres termes, une coche est un changement dans le prix d'enchère ou de demande pour une paire de devises. Pendant les marchés actifs, il peut y avoir de nombreuses tiques par seconde. Pendant les marchés lents, il peut y avoir des minutes sans une tique. La tique est le rythme cardiaque d'un robot Forex. Lorsque vous passez une commande dans une telle plate-forme, vous achetez ou vendez un certain volume d'une certaine devise. Vous définissez également des limites stop-loss et take-profit. La limite stop-loss est la quantité maximale de pips (variations de prix) que vous pouvez vous permettre de perdre avant d'abandonner un métier. La limite de prise de profit est la quantité de pépins que vous accumulerez en votre faveur avant d'encaisser. Si vous voulez en savoir plus sur les bases de la négociation (pips, types d'ordre, spread, slippage, commandes du marché, et plus), voir ici. Les spécifications commerciales algorithmiques des clients étaient simples: ils voulaient un robot basé sur deux indicateurs. Pour les antécédents, les indicateurs sont très utiles lorsque vous essayez de définir un état de marché et de prendre des décisions commerciales, car ils sont basés sur des données passées (par exemple, la valeur du prix le plus élevé dans les derniers n jours). Beaucoup viennent intégré à Meta Trader 4. Cependant, les indicateurs que mon client était intéressé est venu d'un système commercial personnalisé. Ils voulaient commercer à chaque fois que deux de ces indicateurs personnalisés se croisent, et seulement à un certain angle. Comme j'ai eu les mains sales, j'ai appris que les programmes MQL4 ont la structure suivante: Préprocesseur Directives Paramètres externes Variables globales Init Fonction Deinit Fonction Start Fonction Fonctions personnalisées La fonction de démarrage est le cœur de chaque programme MQL4 car il est exécuté chaque fois que le marché se déplace (Ergo, cette fonction s'exécutera une fois par tick). C'est le cas quel que soit le délai que vous utilisez. Par exemple, vous pourriez fonctionner sur la période H1 (une heure), mais la fonction de démarrage exécuterait des milliers de fois par période. Pour contourner ce problème, j'ai forcé la fonction à exécuter une fois par unité de période: Obtention des valeurs des indicateurs: La logique de décision, y compris l'intersection des indicateurs et leurs angles: Envoi des commandes: Si vous êtes intéressé, Exécutable sur GitHub. Back-Testing Une fois que j'ai construit mon système de trading algorithmique, je voulais savoir: 1) si elle se comportait correctement, et 2) si elle était bonne. Back-testing est le processus de test d'un système particulier (automatisé ou non) sous les événements du passé. En d'autres termes, vous tester votre système en utilisant le passé comme un proxy pour le présent. MT4 est livré avec un outil acceptable pour back-testing d'un système de trading Forex (de nos jours, il ya plus d'outils professionnels qui offrent une plus grande fonctionnalité). Pour commencer, vous paramétrez vos horaires et exécutez votre programme sous une simulation l'outil simule chaque tick en sachant que pour chaque unité il devrait s'ouvrir à un certain prix, fermer à un certain prix et atteindre des hauts et des bas spécifiés. Après avoir comparé les actions du programme contre les prix historiques, vous aurez un bon sens pour savoir si son exécution correctement. Les indicateurs choisis, ainsi que la logique de décision, n'étaient pas rentables. De back-testing, Id vérifié le rapport de retour de robots pour certains intervalles de temps aléatoires inutile de dire, je savais que mon client ne va pas s'enrichir avec les indicateurs que hed choisi, avec la logique de décision, n'étaient pas rentables. Voici les résultats de l'exécution du programme sur la fenêtre M15 pour 164 opérations: Notez que notre balance (la ligne bleue) se termine au-dessous de son point de départ. Une mise en garde: dire qu'un système est rentable ou non rentable n'est pas toujours authentique. Souvent, les systèmes sont (non) rentables pour des périodes de temps basées sur l'humeur marchés: Optimisation des paramètres, et ses mensonges Bien que back-testing m'avait rendu méfiant de cette utilité robots, j'ai été intrigué quand j'ai commencé à jouer avec ses paramètres externes et Noté de grandes différences dans le ratio de rendement global. Cette science particulière est connue sous le nom d'optimisation des paramètres. J'ai fait quelques tests approximatifs pour tenter d'inférer la signification des paramètres externes sur le Ratio de retour et j'ai trouvé quelque chose comme ceci: Vous pouvez penser (comme je l'ai fait) que vous devriez utiliser le paramètre A. Mais la décision n'est pas aussi simple que Il peut apparaître. Plus précisément, notez l'imprévisibilité du paramètre A: pour les petites valeurs d'erreur, son retour change de façon spectaculaire. En d'autres termes, le paramètre A est très susceptible de sur-prédire les résultats futurs puisque toute incertitude, tout changement à tous se traduira par une performance pire. Mais en effet, l'avenir est incertain et donc le retour du paramètre A est également incertain. Le meilleur choix, en fait, est de s'appuyer sur l'imprévisibilité. Souvent, un paramètre avec un rendement maximal inférieur mais une prévisibilité supérieure (moins de fluctuation) sera préférable à un paramètre à rendement élevé mais à une mauvaise prévisibilité. La seule chose que vous pouvez être sûr est que vous ne connaissez pas l'avenir du marché, et la pensée que vous savez comment le marché va effectuer sur la base des données passées est une erreur. À son tour, vous devez reconnaître cette imprévisibilité. Penser que vous savez comment le marché va effectuer sur la base des données passées est une erreur. Cela ne signifie pas forcément que nous devrions utiliser le paramètre B, car même les rendements inférieurs du paramètre A sont meilleurs que le paramètre B, ceci est juste pour vous montrer que l'optimisation des paramètres peut entraîner des tests qui surévaluent les résultats futurs possibles. Considérations générales sur le trading Forex Algorithmique Depuis cette première expérience algorithmique de trading Forex, Ive a construit plusieurs systèmes de trading automatisés pour les clients, et je peux vous dire qu'il y a toujours de la place à explorer. Par exemple, j'ai récemment construit un système basé sur la découverte de ce que l'on appelle les mouvements Big Fish, c'est-à-dire des variations énormes pips dans minuscules unités minuscules de temps. C'est un sujet qui me fascine. Construire votre propre système de simulation est une excellente option pour en savoir plus sur le marché Forex, et les possibilités sont infinies. Par exemple, vous pouvez essayer de déchiffrer la distribution de probabilité des variations de prix en fonction de la volatilité sur un marché (EURUSD par exemple), et peut-être faire un modèle de simulation de Montecarlo utilisant la distribution par volatilité, en utilisant le degré d'exactitude que vous voulez . Ill laisser cela comme un exercice pour le lecteur impatient. Le monde du Forex peut être écrasante à certains moments, mais j'espère que cette écriture vous a donné quelques points sur la façon d'aller de l'avant. Pour en savoir plus De nos jours, il existe un vaste bassin d'outils pour construire, tester et améliorer les automatisations des systèmes de négociation: Trading Blox pour les tests, NinjaTrader pour la négociation, OCaml pour la programmation, pour n'en nommer que quelques-uns. J'ai lu beaucoup sur le monde mystérieux qui est le marché Forex. Voici quelques écritures que je recommande pour les programmeurs et les lecteurs enthousiastes: A propos de l'auteur Voir le profil complet raquo J'ai toujours voulu apprendre à ce sujet. Merci J'ai étudié un peu de la théorie du marché au collège et a appris sur le commerce de canal. J'ai toujours pensé que ce serait un bon ajustement pour le trading d'algo puisque la stratégie est récursive. Avez-vous des conseils sur la façon de mettre en œuvre le type de canal de stratégies (par opposition aux stratégies de moyenne mobile) I39m sûr que vous le savez, mais une recherche (ancienne) montre que les stratégies MA exponentielles faire plus et même effectuer des stratégies d'achat et de maintien sans prendre Compte des avantages fiscaux. Salut Rismay, merci pour les commentaires, à ce sujet: QuotDou vous avez des conseils sur la façon de mettre en œuvre le type de canal de stratégies (par opposition aux stratégies Moyennes mobiles) Quot Il existe de nombreux indicateurs de canal là-bas (ie: Donchian, IREGR et beaucoup plus) Vous pouvez également coder votre propre indicateur de canal, une fois que vous avez que vous pouvez faire l'experts pour prendre des décisions basées sur les indicateurs que vous utilisez. Les valeurs des indicateurs sont référencées comme une matrice de point zéro inverse oo..0 (c'est-à-dire: les données les plus récentes seraient à la position 0 du tampon indicateur). Le livre de Andrew R. Young est un bon point de départ pour comprendre comment fonctionnent les indicateurs. Merci Awesome article. Curieux si you39ve engagé dans la communauté comopian Semble comme une excellente façon d'obtenir vos pieds humides Merci pour cet article awesome Congrats Grand poste Rogelio Je voulais juste partager mon expérience aussi :) Presque tous les états de négociation, que la plupart des commerçants échoue à cause de psychologique Facteur, quand ils font des exceptions à leurs propres stratégies, comme un ingénieur ma seule pensée était que c'est un endroit parfait pour une solution logicielle pour éviter l'inntervention humaine au système commercial une fois que vous décidez de commencer à l'utiliser. J'ai passé une année entière de ma carrière juste par la programmation, les tests et l'optimisation avec les données passées chaque stratégie unique que j'ai été en mesure de trouver en ligne et sur différents livres de négociation variuos. Et vous savez quoi - aucun d'entre eux n'avait une rentabilité constante. Et après avoir lu beaucoup de messages de blog etc Je suis venu à la conclusion: Nous vivons dans un monde où chacun peut écrire son propre robot commercial et les grandes sociétés commerciales, les banques, etc ils sont constamment analyser tous les marchés en utilisant non seulement des stratégies Développé par certains gourous commerciaux mais aussi des algorithmes d'apprentissage automatique déployés sur des superordinateurs, qui essaie de trouver au moins quelques modèles sur chaque marché. Et voici le résultat: Une fois que certains modèles se réalisent au moins pour une certaine période de temps, il emediatly tourne à aucun modèle, parce que tout le monde sur ce jeu sont à la recherche de ces modèles. Une fois que vous voyez un modèle que vous placez une commande pour acheter ou vendre, votre commande pousse le marché dans la direction opposée que vous voulez qu'il aller au moins pour un peu. Mais ne soyez pas naieve, si vous voyez le modèle probablement beaucoup d'autres commerçants avec hudge investmens voit ce modèle aussi bien cette fois ils font la même chose et vous tous perdre votre argent tous ensemble. Pensez-y avant de vous décider à devenir un trader avec des connaissances en génie logiciel. Salut Simanas, Merci pour le commentaire réfléchi. Dans un croquis précédent de cet article, j'ai décrit qui sont vraiment les joueurs intelligents dans ce jeu, et j'ai mentionné les gars de Jane Street entre autres qui jouent le rôle d'intermédiaires et d'arbitrage sur le marché. Nous (l'éditeur, Charlie Marsh et moi) avons décidé de ne pas inclure cela parmi d'autres réflexions qui ont considéré juste que vous mentionnez dans ce commentaire. Tout cela étant dit, j'aime à croire que vous pouvez trouver un bord du marché si vous utilisez les bons outils et faire les simulations correctes en utilisant les variables appropriées. Merci de commenter Je n'ai pas participé à cette communauté, il semble génial de commencer à programmer et à réutiliser le code offert là Bon article Rogelio, En plus de lecture, pourquoi vous suggérer Ocami pour la programmation au lieu de MQL4 ou MQL5 ou quotRquot ou tout ce que j'ai aimé cet article Car c'est exactement le genre de grands jalons importants que j'ai rencontrés. Le projet qui a commencé pour une formule personnalisée pour plusieurs clients distincts est devenu un produit commercial piloté par les soumissions des utilisateurs. Maintenant, les utilisateurs peuvent copier ou vendre leurs métiers et copier les métiers des indicateurs dans Meta Trader. Sixtysecondoptions It39s appelé Binary Options Auto Trader (BOAT pour short) et ne fait que les options binaires (2 résultats gagnent ou perdent seulement). Juan Manuel Ramallo Pouvez-vous essayer avec les chevaux. Forex robot sont comme mis en place un ROBOT en face de la roulette. 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