Amostra do sistema de negociação

Sistemas de Negociação: O que é um sistema de negociação?
Um sistema de negociação é um grupo de parâmetros específicos que se combinam para criar sinais de compra e venda para uma determinada segurança. Os sistemas de negociação podem ser desenvolvidos usando muitas tecnologias diferentes, incluindo Microsoft Excel, MATLAB, TradeStation, R, Python e outras plataformas e idiomas. Os sinais de compra e venda dessas plataformas podem aparecer em um arquivo para você executar ou ser programaticamente executados usando uma corretora que suporte negociações automatizadas.
Existem inúmeros inputs diferentes que podem ser usados ​​na construção de sistemas de negociação. Os indicadores técnicos são os mais comuns, mas muitos sistemas de negociação incorporam dados fundamentais, como receita, fluxo de caixa, dívida por participação acionária ou outros índices financeiros. Outros até incorporam notícias, tweets e outros dados de toda a web que podem fornecer um sinal. O único requisito é que os dados sejam representados de maneira que um computador possa analisar.
Indicadores técnicos.
Nos sistemas de negociação básicos, dois ou mais indicadores técnicos são combinados para criar um sinal de negociação de compra e venda. Por exemplo, um sistema de negociação de crossover médio móvel usa duas médias móveis como parâmetros, a longo prazo e a curto prazo, para criar sinais de negociação. Um sinal de compra é gerado quando o curto prazo cruza acima do longo prazo e um sinal de venda é gerado quando o curto prazo cruza abaixo do longo prazo.
Em sistemas de negociação avançados, técnicas de aprendizado de máquina ou inteligência artificial podem ser usadas para ajustar as configurações desses parâmetros (por exemplo, o número de dias usados ​​em um cálculo de média móvel) ou identificar relações entre preços de segurança e / ou fatores externos. Essas técnicas podem se tornar muito complexas - como é o caso dos fundos hedge, como a Renaissance Technologies LLC, que empregam equipes de matemáticos com PhDs.
Os traders gastam muito tempo otimizando os sistemas de negociação, alterando os valores de cada parâmetro, para reduzir o risco e aumentar os retornos. Por exemplo, as médias móveis de longo prazo no sistema de negociação de crossover médio móvel podem levar a sinais atrasados, de modo que os traders podem experimentar o uso de médias móveis de curto prazo. Os comerciantes também podem explorar a adição de novos parâmetros ao mix para reduzir o risco ou aumentar os retornos.
Vantagens dos sistemas de negociação.
Remove vieses cognitivos. Os vieses cognitivos custam caro à receita de negociação e os sistemas de negociação removem a maioria deles da equação. Os comerciantes que são incapazes de lidar com perdas adivinham suas decisões, enquanto aqueles que perderam dinheiro recentemente podem perder novas oportunidades. Os sistemas de negociação removem os negociadores das decisões de compra e venda reais e criam resultados mais previsíveis. Poupa tempo . Os sistemas de negociação que são desenvolvidos e otimizados podem exigir menos esforço para manter do que se sentar em uma tela durante todo o dia, encontrando oportunidades e colocando negócios. Os operadores também podem desenvolver sistemas de negociação a qualquer hora do dia, o que significa que eles podem gastar horas de mercado longe da tela. Você pode terceirizar parte do trabalho. Muitos desenvolvedores de software se especializam no desenvolvimento de sistemas de negociação. Se você criar as regras, elas poderão implementar e fazer backtest dos sistemas de negociação para ver como eles funcionam. Algumas empresas também vendem sistemas de negociação off-the-shelf, mas geralmente é uma boa idéia ter cautela ao considerá-los.
Desvantagens dos sistemas de negociação.
Requer habilidades desconhecidas. Desenvolver sistemas de negociação por conta própria requer uma sólida compreensão tanto da análise técnica quanto do desenvolvimento de software. Embora você possa terceirizar o desenvolvimento de software, ainda precisará da capacidade de traduzir efetivamente seu conhecimento inato de análise técnica em regras específicas que podem ser implementadas por um algoritmo de computador, em vez de confiar na intuição. Pode ser difícil de otimizar. Os sistemas de negociação devem incluir muitas premissas diferentes, como slippage, custos de transação e mudanças na dinâmica do mercado. Mesmo ao contabilizar esses fatores, é impossível testar os sistemas de negociação antes de transmiti-los ao vivo, o que significa que há um grau de incerteza envolvido. Podem surgir problemas no comércio ao vivo que podem ser caros e difíceis de corrigir. Requer um grande investimento inicial. Os sistemas de negociação demoram muito tempo para desenvolver e testar inicialmente, antes de enviá-los ao vivo. Durante esse período, você não estará gerando receita de negociação, o que pode custar caro para alguns traders. Os sistemas de negociação também exigem manutenção contínua para ajustar os parâmetros e resolver quaisquer alterações no mercado.
Eles realmente funcionam?
Não há escassez de golpistas prometendo sistemas de troca em troca de centenas ou milhares de dólares. Mas também não há dúvida de que houve muitos sistemas de negociação bem-sucedidos no passado e que haverá muito mais no futuro.
O exemplo mais famoso de um sistema comercial bem sucedido foi o desenvolvido e implementado por Richard Dennis e Bill Eckhardt - o Original Turtle Traders. Em 1983, os dois discutiram se um bom comerciante nasceu ou foi criado. Então, eles tiraram algumas pessoas da rua e as treinaram com base no agora famoso Turtle Trading Systems. Eles reuniram 13 traders e acabaram fazendo 80% ao ano nos quatro anos seguintes.
É fácil identificar a maioria dos golpes aderindo à velhice "se é bom demais para ser verdade, então provavelmente é" idioma. Por exemplo, uma garantia de 2.500 por cento de retornos por ano é claramente ultrajante, pois promete que, com apenas US $ 5.000, você poderia ganhar US $ 125.000 em um único ano. Depois de cinco anos, esse valor seria de quase US $ 50 bilhões. Se isso fosse verdade, os criadores poderiam ter se transformado em um bilionário em pouco tempo!
Se você tem uma intuição quando se trata do mercado, e você pode traduzir essa intuição em regras de negociação, então você pode construir um sistema de negociação. Da mesma forma, se você tiver experiência em áreas emergentes, como aprendizado de máquina e inteligência artificial, além de acesso a amplas velocidades de velocidade e execução, poderá criar um sistema de negociação. Os sistemas de negociação não são fáceis de desenvolver e exigem uma compreensão profunda dos mercados, mas podem ser muito lucrativos.
Na próxima seção, veremos como projetar seu próprio sistema de negociação.

Amostra do sistema de negociação
Do Básico às Melhores Práticas.
Sinais Básicos.
Azul indica tendência de subida.
Vermelho indica tendência de baixa.
Melhores práticas.
Combina dois quadros de tempo para produzir um sinal mais forte.
Combina alta probabilidade.
Filtra os Sinais de Negociação do Mercado Choppy, que seriam Negociações Perdidas.
Exemplos de negociação & amp; Gráficos
Tirado diretamente da AbleTrend, os sinais nunca serão alterados após o fato.
Estoques e ETFs são adequados para investimento e swing trading, e são as partes mais comuns de um portfólio diversificado. Com tantas opções, o fator chave para o sucesso é a seleção e o timing. A negociação pode ser expressa usando-se Options para obter alavancagem e gerenciar riscos.
Use AbleTrend Sweet Spots para entradas de tempo para risco / recompensa favorável.
Gráficos em stock em destaque Como usar os sinais AbleTrend?
Solicitações de símbolo mais quentes para este mês.
Não o que você troca?
Gráficos de Ações (Atualizado em 13/04/18)
TODOS OS EXEMPLOS SUPERIORES SÃO PARA FINALIDADE DE DEMOSTRAÇÃO PARA TESTE TRASEIRO. FUTUROS, OPÇÕES E COMÉRCIO DE VALORES MOBILIÁRIOS RISCO DE PERDA E NÃO PODEM SER ADEQUADOS A TODAS AS PESSOAS. NENHUM SISTEMA PODE GARANTIR LUCROS OU LIBERDADE DE PERDA. OS RESULTADOS ANTERIORES NÃO SÃO NECESSARIAMENTE INDICATIVOS DOS RESULTADOS FUTUROS. OS RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS OU SIMULADOS TÊM CERTAS LIMITAÇÕES INERENTES. A PARTIR DE UM REGISTRO DE DESEMPENHO REAL, OS RESULTADOS SIMULADOS NÃO REPRESENTAM A NEGOCIAÇÃO REAL. TAMBÉM, UMA VEZ QUE AS COMERCIALIZAÇÕES NÃO FORAM REALMENTE EXECUTADAS, OS RESULTADOS PODEM SUBSTITUIR OU SUPERIOR AO IMPACTO, SE ALGUM, DE DETERMINADOS FATORES DE MERCADO, COMO A FALTA DE LIQUIDEZ. PROGRAMAS DE NEGOCIAÇÃO SIMULADOS EM GERAL TAMBÉM ESTÃO SUJEITOS AO FATO DE QUE ELES FORAM CONCEBIDOS COM O BENEFÍCIO DE HINDSIGHT. NENHUMA REPRESENTAÇÃO ESTÁ SENDO FEITA QUE QUALQUER CONTA PODERÁ OU POSSIBILITAR LUCROS OU PERDAS SIMILARES AOS APRESENTADOS.
Divulgação de risco: Futuros e negociação forex contém risco substancial e não é para todos os investidores. Um investidor poderia potencialmente perder todo ou mais do que o investimento inicial. O capital de risco é o dinheiro que pode ser perdido sem comprometer a segurança financeira ou o estilo de vida. Apenas o capital de risco deve ser utilizado para negociação e apenas aqueles com capital de risco suficiente devem considerar a negociação. O desempenho passado não é necessariamente indicativo de resultados futuros.
Divulgação de desempenho hipotético: Os resultados do desempenho hipotético têm muitas limitações inerentes, algumas das quais são descritas abaixo. nenhuma representação está sendo feita de que qualquer conta terá ou poderá obter lucros ou perdas semelhantes aos mostrados; na verdade, há freqüentemente diferenças acentuadas entre os resultados de desempenho hipotéticos e os resultados reais obtidos posteriormente por qualquer programa de negociação específico. Uma das limitações dos resultados do desempenho hipotético é que eles são geralmente preparados com o benefício da retrospectiva. Além disso, a negociação hipotética não envolve risco financeiro, e nenhum registro hipotético de negociação pode explicar completamente o impacto do risco financeiro da negociação real. por exemplo, a capacidade de suportar perdas ou aderir a um determinado programa de negociação, apesar das perdas de negociação, são pontos importantes que também podem afetar negativamente os resultados reais de negociação. Existem inúmeros outros fatores relacionados aos mercados em geral ou à implementação de qualquer programa de negociação específico que não possa ser totalmente contabilizado na preparação de resultados hipotéticos de desempenho e todos os que podem afetar negativamente os resultados da negociação.
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Backtesting e Forward Testing: A Importância da Correlação.
Os comerciantes que estão ansiosos para experimentar uma idéia de negociação em um mercado ativo frequentemente cometem o erro de confiar inteiramente em resultados de backtesting para determinar se o sistema será lucrativo. Embora o backtesting possa fornecer informações valiosas aos traders, muitas vezes é enganoso e é apenas uma parte do processo de avaliação. O teste fora da amostra e o teste de desempenho avançado fornecem mais uma confirmação sobre a eficácia do sistema e podem mostrar as verdadeiras cores do sistema antes que o dinheiro real esteja na linha. Uma boa correlação entre os resultados dos testes de backtesting, out-of-sample e forward performance é vital para determinar a viabilidade de um sistema de negociação. (Oferecemos algumas dicas sobre esse processo que podem ajudar a refinar suas estratégias de negociação atuais. Para saber mais, leia Backtesting: Interpreting the Past.)
Noções básicas de backtesting.
Backtesting refere-se à aplicação de um sistema de negociação a dados históricos para verificar como um sistema teria sido executado durante o período de tempo especificado. Muitas das plataformas de negociação atuais suportam backtesting. Os traders podem testar ideias com alguns toques no teclado e obter informações sobre a eficácia de uma ideia sem arriscar fundos em uma conta de negociação. O backtesting pode avaliar ideias simples, como o desempenho de um crossover de média móvel em dados históricos ou sistemas mais complexos com uma variedade de entradas e acionadores.
Desde que uma ideia possa ser quantificada, ela pode ser backtested. Alguns traders e investidores podem buscar a experiência de um programador qualificado para desenvolver a ideia de forma testável. Normalmente, isso envolve um programador que codifica a ideia na linguagem proprietária hospedada pela plataforma de negociação. O programador pode incorporar variáveis ​​de entrada definidas pelo usuário que permitem ao trader "ajustar" o sistema. Um exemplo disso seria no sistema crossover de média móvel simples mencionado acima: O comerciante seria capaz de inserir (ou alterar) os comprimentos das duas médias móveis usadas no sistema. O trader poderia fazer o backtest para determinar quais comprimentos de médias móveis teriam o melhor desempenho nos dados históricos. (Obtenha mais informações no Tutorial de negociação eletrônica.)
Estudos de otimização.
Muitas plataformas de negociação também permitem estudos de otimização. Isso implica inserir um intervalo para a entrada especificada e permitir que o computador "faça as contas" para descobrir qual entrada teria o melhor desempenho. Uma otimização multivariável pode fazer as contas por duas ou mais variáveis ​​para determinar quais combinações teriam alcançado o melhor resultado. Por exemplo, os comerciantes podem dizer ao programa quais insumos gostariam de adicionar em sua estratégia; estes seriam então otimizados para seus pesos ideais, dados os dados históricos testados.
O backtesting pode ser empolgante, pois um sistema não lucrativo pode muitas vezes ser magicamente transformado em uma máquina lucrativa com algumas otimizações. Infelizmente, ajustar um sistema para alcançar o maior nível de lucratividade anterior geralmente leva a um sistema que terá um desempenho ruim na negociação real. Essa otimização excessiva cria sistemas com boa aparência apenas no papel.
Ajuste de curva é o uso de análise de otimização para criar o maior número de negociações vencedoras com o maior lucro nos dados históricos usados ​​no período de teste. Embora pareça impressionante em resultados de backtesting, o ajuste de curva leva a sistemas não confiáveis, pois os resultados são essencialmente personalizados para esses dados e períodos de tempo específicos.
Backtesting e otimização fornecem muitos benefícios para um trader, mas isso é apenas parte do processo ao avaliar um sistema de negociação em potencial. O próximo passo do trader é aplicar o sistema a dados históricos que não tenham sido usados ​​na fase inicial do backtesting.
Dados dentro da amostra vs. fora da amostra.
Ao testar uma ideia sobre dados históricos, é vantajoso reservar um período de dados históricos para fins de teste. Os dados históricos iniciais em que a ideia é testada e otimizada são chamados de dados in-sample. O conjunto de dados que foi reservado é conhecido como dados fora da amostra. Essa configuração é uma parte importante do processo de avaliação porque fornece uma maneira de testar a ideia em dados que não foram um componente no modelo de otimização. Como resultado, a idéia não terá sido influenciada de forma alguma pelos dados fora da amostra, e os traders poderão determinar o desempenho do sistema em novos dados, ou seja, na negociação na vida real.
Antes de iniciar qualquer backtesting ou otimização, os operadores podem reservar uma porcentagem dos dados históricos a serem reservados para testes fora da amostra. Um método é dividir os dados históricos em três partes e separar um terço para uso no teste fora da amostra. Somente os dados na amostra devem ser usados ​​para o teste inicial e qualquer otimização. A Figura 1 mostra uma linha do tempo em que um terço dos dados históricos é reservado para testes fora da amostra e dois terços são usados ​​para o teste dentro da amostra. Embora a Figura 1 represente os dados fora da amostra no início do teste, os procedimentos típicos teriam a parte fora da amostra imediatamente anterior ao desempenho futuro.
Correlação refere-se às semelhanças entre os desempenhos e as tendências gerais dos dois conjuntos de dados. Métricas de correlação podem ser usadas na avaliação de relatórios de desempenho de estratégia criados durante o período de teste (um recurso que a maioria das plataformas de negociação fornece). Quanto mais forte a correlação entre os dois, melhor a probabilidade de um sistema ter um bom desempenho em testes de desempenho avançado e negociação ao vivo.
A Figura 2 ilustra dois sistemas diferentes que foram testados e otimizados em dados de amostra e aplicados a dados fora da amostra. O gráfico à esquerda mostra um sistema que foi claramente ajustado à curva para funcionar bem nos dados da amostra e falhou completamente nos dados fora da amostra. O gráfico à direita mostra um sistema que teve um bom desempenho em dados dentro e fora da amostra. Uma vez que um sistema de negociação foi desenvolvido usando dados na amostra, ele está pronto para ser aplicado aos dados fora da amostra . Os comerciantes podem avaliar e comparar os resultados de desempenho entre os dados dentro da amostra e fora da amostra.
Se houver pouca correlação entre os testes dentro da amostra e fora da amostra, como o gráfico à esquerda na Figura 2, é provável que o sistema tenha sido super otimizado e não tenha um bom desempenho na negociação ao vivo. Se houver correlação forte no desempenho, como visto no gráfico à direita na Figura 2, a próxima fase de avaliação envolve um tipo adicional de teste fora da amostra conhecido como teste de desempenho avançado. (Para mais informações sobre previsão, consulte Previsão financeira: o método bayesiano.)
Princípios Básicos de Teste de Desempenho Avançado.
O teste de desempenho avançado, também conhecido como comércio de papel, fornece aos traders um outro conjunto de dados fora da amostra para avaliar um sistema. O teste de desempenho avançado é uma simulação da negociação real e envolve seguir a lógica do sistema em um mercado ativo. É também chamado de negociação de papel, uma vez que todas as negociações são executadas apenas em papel; isto é, as entradas e saídas comerciais são documentadas juntamente com qualquer lucro ou perda do sistema, mas nenhuma negociação real é executada. Um aspecto importante do teste de desempenho avançado é seguir exatamente a lógica do sistema; caso contrário, torna-se difícil, se não impossível, avaliar com precisão essa etapa do processo. Os traders devem ser honestos sobre quaisquer entradas e saídas comerciais e evitar comportamentos como os negócios de escolha de cereja ou não incluindo um comércio em papel racionalizando que "eu nunca teria tomado esse comércio". Se o negócio tivesse ocorrido seguindo a lógica do sistema, deveria ser documentado e avaliado.
Muitos corretores oferecem uma conta de negociação simulada, onde os negócios podem ser feitos e os lucros e perdas correspondentes calculados. O uso de uma conta de negociação simulada pode criar uma atmosfera semi-realista para praticar a negociação e avaliar o sistema.
A Figura 2 também mostra os resultados para testes de desempenho avançado em dois sistemas. Mais uma vez, o sistema representado no gráfico da esquerda não consegue ir além do teste inicial nos dados da amostra. O sistema mostrado no gráfico da direita, no entanto, continua a ter um bom desempenho em todas as fases, incluindo o teste de desempenho avançado. Um sistema que mostra resultados positivos com boa correlação entre os testes de amostragem in-sample, out-of-sample e forward está pronto para ser implementado em um mercado ao vivo.
The Bottom Line.
O backtesting é uma ferramenta valiosa disponível na maioria das plataformas de negociação. A divisão de dados históricos em vários conjuntos para fornecer testes dentro da amostra e fora da amostra pode fornecer aos traders um meio prático e eficiente de avaliar uma idéia e um sistema de negociação. Como a maioria dos traders emprega técnicas de otimização em backtesting, é importante avaliar o sistema em dados limpos para determinar sua viabilidade. Continuar com os testes fora da amostra com testes de desempenho avançados fornece outra camada de segurança antes de colocar um sistema no mercado, arriscando dinheiro real. Resultados positivos e boa correlação entre backtesting na amostra e fora da amostra e teste de desempenho avançado aumentam a probabilidade de um sistema ter um bom desempenho na negociação real. (Para obter uma visão geral abrangente sobre análise técnica, consulte Noções básicas de análise técnica.)

Amostra do sistema de negociação
Planilha de sistema de negociação de amostra.
Esta planilha do Excel mostra como a resposta do CFB aos dados diários de um mercado de futuros é usada para controlar a taxa de encolhimento de uma faixa colocada em torno do preço. As decisões de compra / venda são então tomadas quando o preço rompe essa banda modificada dinamicamente.
Esta também é uma boa maneira de ver como se pode criar um sistema de negociação experimental em uma planilha.
Para baixar nossa planilha para o Microsoft Excel,.
Clique com o botão direito neste link e selecione "SALVAR PARA. & quot; ou & quot; SALVAR O ALVO COMO. & quot; Clique duas vezes no arquivo ZIP baixado para extrair um arquivo de planilha XLS e um arquivo de ajuda do HLP. Recomendamos que você leia o arquivo de ajuda primeiro.

Um sistema simples S & # 038;
O artigo da semana passada, Trading Ideas And Systems: Keep it Simple, Smart Guy, destacou as virtudes de construir sistemas de negociação simples. Sistemas de negociação simples têm muitas vantagens, ou seja, serem robustos. Neste artigo, desejo fornecer o código EasyLanguage para o conceito fornecido no artigo original. É um bom exemplo de seguir o mantra keep-it-simple e só pode inspirá-lo a criar um sistema rentável.
Simple S & amp; P Futures System.
O primeiro sistema é baseado no conceito fornecido no artigo da semana passada. As regras são fornecidas abaixo.
Regras do sistema.
Se o fechamento de hoje for menor que o fechamento há 6 dias, compre (insira longo). Se o fechamento de hoje for maior do que o fechamento há 6 dias, venda (sair por muito tempo).
Abaixo está uma imagem do sistema em ação no gráfico diário do contrato de futuros do E-mini S & P.
Configurações Ambientais.
Eu codifiquei as regras acima no EasyLanguage e testei no mercado de futuros do E-mini S & P voltando a 1998. Antes de entrar nos detalhes dos resultados, deixe-me dizer: todos os testes neste artigo vão usar o seguinte premissas:
Tamanho da conta inicial de US $ 25.000 Datas testadas de 1998 a 31 de dezembro de 2012 Um contrato foi negociado para cada sinal O P & amp; L não é acumulado ao patrimônio inicial $ 30 foi deduzido por ida e volta para derrapagens e comissões Não há paradas.
Resultados de linha de base.
Abaixo está a curva de capital para negociação do contrato futuro de E-mini com base nas regras definidas acima. A curva de patrimônio parece muito semelhante à do artigo original. Abaixo da curva de capital é o levantamento semanal como um percentual do patrimônio líquido. Podemos ver que chega ao intervalo de 40%.
Alguém realmente trocaria isso? Claro que não, mas isso não é o ponto. O ponto é que regras simples podem ser bastante poderosas e ser o começo de um ótimo sistema. Podemos levar este conceito de negociação e levá-lo a mais alguns passos mais perto de um sistema real? Vamos ver & # 8230;
Filtro do regime de Bull / Bear.
Você provavelmente pode imaginar que essa seria minha primeira linha de ataque. Ou seja, dividir amplamente o mercado em dois modos distintos: otimista ou pessimista. Geralmente, um indicador simples, como uma média móvel simples aplicada a um gráfico de barras diário, pode ser muito eficaz na divisão de um mercado em um regime de alta ou baixa. A idéia, neste caso, é apenas ter negócios longos quando estamos em um mercado em alta. Eu estarei usando uma média móvel simples para atuar como meu filtro de regime.
A primeira coisa a fazer é testar vários valores de lookback para o indicador de média móvel simples. Usando o recurso de otimização da TradeStation, vou testar valores de lookback entre 10 e 8211; 200 em incrementos de 10. Os resultados são apresentados no gráfico de barras abaixo, onde o lucro líquido está no eixo yeo período de lookback está no eixo x.
Podemos ver claramente que há uma tendência geral de diminuir o lucro à medida que você aumenta a duração do período de retrospectiva. Os valores 30 e 40 parecem ser outliers. Eu decidi escolher o valor 20. Isso representa cerca de um mês de negociação. Outros valores, como 50, 60, 70, 80 e 90, provavelmente produzirão resultados semelhantes. Depois de aplicar o filtro de regime, obtemos os seguintes resultados:
Então, isso parece uma melhoria? Enquanto ganhamos menos, o sistema é mais efetivo em geral, na minha opinião. O fator de lucro aumenta, assim como o lucro líquido médio por negociação. Também reduzimos muito o rebaixamento. Eu acho que estamos eliminando uma série de negociações perdedoras, tendo apenas negociações durante um mercado em alta.
Filtro de Volatilidade.
Outra maneira de dividir o mercado é através da volatilidade. Os mercados passam por períodos de crescente volatilidade e queda da volatilidade. Em geral, a volatilidade do mercado sobe e espreita à medida que o mercado cai e faz novas baixas. Alguns sistemas se saem bem durante esses tempos de alta volatilidade, enquanto outros se saem melhor em momentos mais tranquilos. Como vamos medir a volatilidade? Nós vamos usar o índice VIX. O VIX é uma medida popular da volatilidade implícita das opções do índice S & P 500 e é freqüentemente chamado de índice de medo. Em geral, o VIX representa uma medida da expectativa de volatilidade do mercado nos próximos 30 dias. O VIX tem uma relação inversa com a ação do preço no S & amp; P. Assim, muitas vezes vemos o VIX fazendo novos máximos quando o mercado está fazendo novos mínimos.
Eu vou usar o VIX de uma maneira muito simples. Vou levar a média do valor VIX diário ao longo de vários dias para criar uma média móvel simples. O comércio só será aberto quando o atual VIX estiver abaixo da média móvel. Isso deve ajudar o sistema apenas fazendo negócios quando o VIX estiver prestes a cair.
Mas qual valor usar para o look-back? Usando o recurso de otimização da TradeStation, vou testar valores de lookback entre 5 e 8211; 60 em incrementos de 5. Os resultados são apresentados no gráfico de barras abaixo, onde o lucro líquido está no eixo yeo período de lookback está no eixo x.
O valor 20 parecia um valor razoável para escolher. Os resultados do uso de 20 para a média móvel simples para o VIX estão abaixo.
É um fato interessante que tanto o filtro de regime quanto o filtro de volatilidade criam aproximadamente o mesmo número de lucro líquido. Além disso, como o filtro de regime, vemos uma melhoria em muitos dos indicadores de desempenho, como fator de lucro, lucro líquido médio de negociação e rebaixamento reduzido. O filtro de regime chega a US $ 34.000 em lucro líquido de forma mais eficaz, com apenas 198 negociações, quando comparado ao filtro de volatilidade.
No geral, gosto da curva de capital e do desempenho do filtro VIX sobre o filtro Regime. Ambos representam uma melhoria em relação ao conceito original e demonstram como conceitos simples podem produzir resultados positivos. Um dos filtros adicionados ao conceito de linha de base foi um passo seguinte & # 8221; para um sistema potencialmente lucrativo. Claramente, mais trabalho precisa ser feito. Apenas por curiosidade eu executei o sistema de filtro VIX até a data atual e o sistema continua a fazer novas altas de equidade em 2014.
Sistema simples S & amp; P com filtro Regime (arquivo de texto) Simple S & amp; P System VIX Filter (arquivo de texto) Simple S & amp; P System Both (TradeStation ELD) Simple S & amp; P System WorkSpace (TradeStation Workspace)
Sobre o autor Jeff Swanson.
Jeff é o fundador do System Trader Success - um site e uma missão para capacitar o profissional de varejo com o conhecimento e as ferramentas adequadas para se tornar um operador lucrativo no mundo da negociação quantitativa / automatizada.

Amostra do sistema de negociação
Este sistema de amostra básico é apenas para fins de ilustração e não é um sistema de negociação 'típico', conforme desenvolvido pela PrudentTradingSystems. Com.
Sistema de Negociação de Amostra: A Regra das Quatro Semanas.
Use $ 100.000 de capital em cem ações do tipo SP 100, alocando uma quantidade igual de dinheiro em cada ação ($ 1.000).
2. Regra de análise técnica - Comprar.
Compre uma ação se o seu preço de fechamento for maior do que a alta dos últimos 20 dias de negociação.
3. Regra de análise técnica - vender.
Vender uma ação se o seu preço de fechamento for menor do que a baixa dos últimos 20 dias de negociação.
4. Regra de gerenciamento do dinheiro - Redistribuir os lucros igualmente.
Se o lucro da venda de uma ação for maior do que a alocação inicial de capital para essa ação, então esse lucro é distribuído igualmente entre todas as ações que estão em uma posição de compra potencial.
5. Regra de gestão do dinheiro - Ganhe juros em dinheiro.
Todo o dinheiro em mãos ganha juros de taxa fixa em 5% ao ano.
6. Regra de gestão do dinheiro - custos de transação.
Um custo de transação fixo de US $ 50 é aplicado a cada transação (esse custo representa uma média justa de comissões e derrapagens).

Negociação Forex.
Aprenda Forex Trading.
Criando um sistema de negociação Forex que funciona - 4 modelos de exemplo.
Ao criar seu próprio sistema de Forex, há algumas coisas para manter em mente. Sua estratégia de negociação precisa ser capaz de detectar novas tendências do mercado Forex e, ao mesmo tempo, garantir que você não seja falsificado. O verdadeiro truque é, depois de ter criado um sistema de negociação Forex que funciona para você, cumpri-lo. Ser disciplinado irá ajudá-lo muito a se tornar bem sucedido.
Antes de negociar Forex em uma conta Forex ao vivo, você precisa descobrir qual estratégia funciona para você. É bom saber em que período de tempo você vai estar trabalhando, e quanto você está disposto a arriscar quando você começar. Todos esses fatores devem ser considerados e devem ser anotados em seu plano de negociação Forex. Um bom lugar para testar isso seria em uma conta de prática de demonstração gratuita. É aqui que você testa suas estratégias sem risco sem investir dinheiro para determinar qual estratégia é mais adequada para você.
Então, agora, como pode um comerciante de Forex como você chegar a um "bom sistema de negociação" ou o "melhor sistema de negociação Forex"?
Para criar uma boa estratégia de negociação de moeda, a primeira coisa a fazer é definir seu objetivo ou objetivo:
O exemplo a seguir ilustra uma meta e explica as regras de como atingir essa meta.
O método de cruzamento de média móvel é a estratégia mais comumente usada para identificar uma nova tendência. O tempo para abrir um comércio longo ou curto é determinado quando duas médias se cruzam ou se cruzam umas nas outras.
Índice de Força Relativa (RSI) e Oscilador Estocástico são os indicadores mais utilizados para confirmar uma tendência de Forex.
O melhor tipo de método de negociação é aquele que é baseado em indicadores. Você vai encontrá-lo simples para gerar os sinais de negociação e, portanto, menos propenso a erros de sua parte e isso irá ajudá-lo a evitar whipsaws de mercado.
Há várias coisas que queremos alcançar ao criar um sistema:
Encontre os pontos de entrada o mais cedo possível. Encontre pontos de saída garantindo ganhos máximos. Evite sinais falsos de entrada e saída. Regras de gerenciamento de dinheiro adequadas.
Atingir esses quatro objetivos resultará em uma lucrativa estratégia de negociação Forex que funcione.
A última informação necessária é decidir quão agressivo você será ao entrar e sair de uma negociação. Aqueles que são mais agressivos não esperariam até que o candlestick do gráfico fechasse e entrassem assim que seus indicadores se aproximassem. Mas a maioria esperaria até que o candelabro do gráfico que eles estão usando tenha fechado, para ter mais estabilidade ao entrar no mercado.
Para obter grandes lucros do mercado de câmbio, você precisa construir seu próprio sistema de negociação lucrativo; um método que trará não apenas centenas, mas milhares de dólares em receitas. Você precisa ter sua própria estratégia que irá ajudá-lo a alcançar seus objetivos financeiros. Às vezes, os melhores sistemas de negociação Forex são os que você constrói por conta própria. Não há necessidade de continuar pesquisando on-line para os melhores sistemas de Forex ou para sistemas de negociação Forex que funcionam, este site fornece todas as ferramentas necessárias para ajudá-lo e orientá-lo sobre como chegar a seus próprios sistemas de Forex.
Abaixo está um exemplo de um sistema de negociação Forex baseado em RSI, MACD e Estocástico.
Forex Trading System.
O exemplo do sistema de negociação de moeda acima é composto por quatro indicadores técnicos no total, todos geram sinais de negociação Forex usando métodos diferentes, a média móvel gera sinais usando o método crossover mostrado, o RSI, o Estocástico e o MACD usam análises diferentes para gerar o sinais longos e curtos, como mostrado no exemplo acima. Como gerar esses sinais de Forex é discutido no próximo tópico (no menu de navegação da barra lateral sob conceitos-chave).
Para iniciantes, é difícil para eles usarem suas próprias estratégias de Forex, já que eles não têm muito conhecimento sobre o mercado de câmbio. No entanto, este site irá explicar como se pode criar seu próprio sistema de negociação Forex livre em apenas sete etapas fáceis. A melhor estratégia é aquela que você mesmo cria e aprende a negociar o mercado de câmbio com ele.
A principal vantagem de criar seus próprios sistemas de negociação Forex é que você saberá como lucrar sozinho e não dependerá dos esforços de outras pessoas.
Na próxima lição, localizada no menu de navegação da barra lateral abaixo, os principais conceitos mostrarão como criar um sistema de negociação como o acima, escrever suas regras e como fazer o teste em uma conta de demonstração prática antes de usá-lo em uma conta Forex ao vivo .
4 Exemplos de Sistemas de Negociação de Moeda Forex Gratuitos.
Exemplo 1: o método de cruzamento de média móvel.
O método cross over usa duas médias móveis para gerar sinais de Forex. O primeiro MA usa um período mais curto e o segundo é um período mais longo.
Este método acima é referido como o método de cruzamento de média móvel porque os sinais são gerados quando as duas médias cruzam acima ou abaixo uma da outra.
Exemplo de Negociação do Sistema Forex - Gerado por sinal Curto e Longo.
Um sinal de compra ou comércio a longo prazo é gerado quando a média mais curta cruza acima da média mais longa (Ambas as Médias Móveis Subindo).
Um sinal de venda ou uma negociação curta é gerado quando a média mais curta cruza abaixo da média mais longa (Ambas as Médias Móveis Descendo).

Como construir sistemas rentáveis ​​de negociação de reversão à média.
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Como trader, a maioria das minhas estratégias se concentrou na filosofia do acompanhamento de tendências. No entanto, ao longo do tempo, percebi que os sistemas de negociação de reversão à média também podem ser lucrativos se implementados corretamente. Às vezes, eles podem precisar ter uma duração um pouco maior e envolver algum elemento discricionário para funcionar bem.
O fato é que os mercados financeiros se movem em ciclos. Às vezes, elas tendem, e as estratégias que seguem a tendência terão melhor desempenho e, em outros momentos, elas variam e retornam à média. Mercados vinculados à faixa são, na verdade, mais comuns do que os mercados de tendência, o que significa que as estratégias de reversão à média geralmente têm porcentagens de vitórias mais altas do que as tendências seguintes.
Como construir sistemas rentáveis ​​de negociação de reversão à média.
O primeiro passo na construção de uma estratégia de reversão à média bem-sucedida é concordar primeiro sobre o que significa reversão. Embora os seguidores de tendências procurem mercados de tendência que se mantenham por longos períodos, os traders de reversão à média procuram mercados que são incomumente baixos ou altos, o que acabará retornando ao seu nível normal. Assim, a reversão significa procurar mercados que se desviaram significativamente de sua média, o que provavelmente retornará à média em algum momento no futuro.
Muitos tipos de estratégias de reversão à média dependem, portanto, de indicadores técnicos para indicar quando um mercado está longe da média. Médias móveis, Bollinger Bands, RSI, MACD e outros osciladores podem ser usados ​​desta maneira.
A ideia de reversão à média também pode ser aplicada aos fundamentos. Por exemplo, as ações geralmente se movem em correlação com os lucros, portanto, se os lucros de uma empresa saírem substancialmente acima da média recente, é uma boa aposta que os lucros do próximo trimestre voltem a cair mais em linha com a média de longo prazo .
É uma história semelhante para conceitos econômicos, como inflação e crescimento econômico, que muitas vezes retornam à média de longo prazo ao longo do tempo.
Etapa Um - Procure padrões nos dados.
O primeiro passo para a construção de um sistema de negociação de reversão à média é, então, fazer a varredura dos gráficos de preços que buscam ideias ou padrões dos quais você pode lucrar. Se você está negociando em um determinado mercado, você percebe algum comportamento interessante? O mercado reaparece sempre que o RSI atinge um nível de sobrevenda de & # 8217; 20 & # 8217 ;? O mercado geralmente volta depois que ele move 2 desvios padrão na direção oposta?
Segundo Passo - Destile o código.
O próximo passo é colocar sua ideia no papel na forma de código matemático. Ao fazer isso, você poderá usar um programa de negociação como o Amibroker para testar essa ideia em dados de preços reais. Você poderia fazer isso manualmente, mas seria um uso muito demorado e ineficiente do tempo.
Terceiro Passo - Faça um teste inverso do código completamente.
Para testar o código corretamente, você precisará aprender um pouco sobre o design adequado do sistema. Em essência, você desejará testar a estratégia da forma mais completa possível; em diferentes prazos e em diferentes mercados. Certifique-se sempre de manter uma grande quantidade de dados reservados para testes fora da amostra. Você então faz seu teste nos dados da amostra e confirma seu sistema uma vez com os dados fora da amostra. Se falhar usando os dados fora da amostra, o sistema não é robusto o suficiente e você terá que começar de novo. A análise de walk-forward é algo com que você deve se familiarizar para ter certeza de que o sistema aguentará em diferentes condições de mercado.
Passo Quatro - Papel comercialize o sistema.
Se você passar pelas etapas do design de sistema adequado e acabar com uma estratégia de reversão à média que acredita ser robusta, é importante não entrar no mercado rapidamente e começar a negociá-lo imediatamente. Reserve algum tempo para validar primeiro os dados novos e ativos para que você possa ter certeza de que a estratégia funcionará. Porque no final do dia, os únicos dados verdadeiros fora da amostra são dados futuros. Depois de ter negociado o sistema em papel por um tempo e ele ainda funciona, então você pode começar a aplicá-lo com dinheiro real.
Quinto passo - Revise o sistema.
Se você tiver uma estratégia de reversão à média lucrativa e robusta, ela deve funcionar de maneira semelhante aos seus back-tests anteriores. Você pode usar essas informações para ficar de olho no sistema e verificar se ele está se comportando como deveria. Fique de olho nas métricas do sistema, como a taxa de perda, a expectativa ou os níveis de redução. Se você tiver um rebaixamento significativamente maior do que qualquer outro que você tenha experimentado no modo de teste retroativo, isso é um sinal de que o sistema quebrou.
Considerações para sistemas de negociação de reversão à média.
Um dos principais problemas com sistemas de negociação de reversão à média é o controle de risco. Um trader de reversão à média vê um mercado que caiu da média como barato; O problema é que, se o mercado continuar a cair, ficará ainda mais barato. A resposta apropriada de um trader de reversão à média é, portanto, continuar comprando o mercado enquanto ele cai.
Isso vai contra a maioria dos princípios de controle de risco, já que não é sensato adicionar uma posição perdida ou tentar pegar uma faca que esteja caindo.
A resposta dos traders de reversão à média é usar tipos diferentes de saídas para seguidores de tendência. Saídas baseadas em tempo são frequentemente usadas e os traders de reversão à média geralmente têm regras em vigor para impedi-las de adicionar muitas vezes a uma negociação já perdida.
Naturalmente, outra consideração importante é o dado usado para testar o sistema de negociação. Escusado será dizer que um sistema de negociação é apenas tão bom quanto os dados que ele é testado, então sem bons dados você não pode construir um bom sistema. Eu uso o Norgate Premium Data, que funciona com várias plataformas diferentes. Você pode obter uma avaliação gratuita do serviço aqui.
Outra consideração importante para os traders de reversão à média é a condição no mercado. Como já mencionado, as estratégias de reversão à média funcionam melhor em mercados com limites de alcance e, em geral, os mercados tendem a ser limitados em torno de 60% do tempo. No entanto, os sistemas de reversão à média podem falhar espetacularmente durante grandes tendências. Portanto, faz sentido ter uma estratégia para quando o mercado não está variando.
Por exemplo, você pode querer operar uma estratégia de acompanhamento de tendência, bem como um sistema de reversão à média, ou você pode ter um filtro para impedir que você insira comércios de reversão à média quando o mercado está tendendo.
Este livro do Dr. Howard Bandy é bom para os traders de reversão à média. Eu vou dizer que algumas das idéias são bem complexas e, em geral, o livro é voltado para os usuários da Amibroker. No entanto, é um bom complemento para a biblioteca para os comerciantes sérios.
Idéias para sistemas de negociação de reversão à média.
• Quando o preço de mercado for superior ao Bollinger Band superior, venda o mercado.
• Quando o preço de mercado é menor do que a Banda de Bollinger inferior, compre o mercado.
• Quando o RSI for menor que 20, compre o mercado.
• Quando o RSI for maior que 80, venda o mercado.
• Quando o índice do canal de mercadorias (CCI) estiver acima de 120, venda o mercado.
• Quando o índice do canal de mercadorias (CCI) for inferior a -120, compre o mercado.
• Quando o mercado é 10% superior aos 50 EMA, venda o mercado.
• Quando o mercado é 10% menor que o 50 EMA, compre o mercado.
• Quando o VIX é 20% maior do que a média de dois anos, compre o mercado.
• Quando o EPS de 5 anos de uma ação cai 20% abaixo da média, compre o estoque.
Um exemplo do curso.
As estratégias de reversão à média tendem a funcionar melhor em períodos de tempo mais curtos e, portanto, são ideais para os comerciantes de swing. Na Marwood Research, várias estratégias de reversão à média são reveladas, como a barra de força.
Esta ideia a seguir é projetada usando uma fórmula muito simples que mede a inclinação entre dois pontos recentes em uma média móvel exponencial de 24 períodos (EMA). A fórmula do Amibroker para o indicador é a seguinte:
A fórmula GRA (gradiente) mede, portanto, a inclinação da curva EMA.
Uma posição de compra é inserida sempre que GRA cair abaixo de 0,98, pois isso indica uma condição de sobrevenda significativa. Sempre que GRA retrocede 1.02, a posição é fechada.
Testei o sistema em dados diários sobre ações da S & P 500 entre 2000 e 2010 e recebi um retorno anual composto de 16,73%.