Rentabilidade e negociação sistemática

Rentabilidade e negociação sistemática
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Eu tenho sido dia de negociação por mais de uma década como um & quot; independente & quot; ou & quot; varejo & quot; comerciante. Tenho 27 anos e comecei quando terminei o ensino médio aos 17 anos, porque adorava a idéia de ganhar uma quantia potencialmente ilimitada de dinheiro. Eu usei meu laptop e abri uma conta com um provedor de derivativos que na época fornecia acesso a títulos alavancados a preços de mercado (menos uma comissão fixa).
Comecei lendo o jornal financeiro local e colocando pequenas posições no índice australiano S & P 200. Eu sabia que o mercado australiano, na maioria das vezes, seguia a liderança dos Estados Unidos. Minha estratégia era basicamente comprar uma posição longa (para cima) ou uma posição curta (para baixo) no índice ASX / S & P 200, dependendo do que os mercados dos EUA tinham feito durante a noite.
Eu fiz US $ 200,00 um dia e perdi US $ 300,00 no dia seguinte, esse padrão se repetiu até que eu precisava conseguir um emprego de meio período para pagar minhas perdas de negociação.
Decidi desistir da minha ideia de ser day-trader - mas toda vez que eu ouvia a palavra stock market ou via o preço atual do índice ASX / S & P 200, entrei na minha conta de provedores e comecei a negociar (e perder) - repetidamente.
Em 2008, decidi arranjar um emprego a tempo inteiro a trabalhar para uma agência governamental (completamente alheia à negociação) - gastaria todo o dinheiro ganho no meu emprego real no mercado de acções. Minha mãe achava que eu era um viciado em apostas, comecei a me questionar e comecei a fazer negócios ridículos. Em um mês eu fiz $ 80.000,00 - mais do que eu já fiz na minha vida - é mais do que o meu & quot; trabalho real & quot; pago - e eu perdi tudo em uma tarde tentando transformá-lo em um milhão. Eu prometi a mim mesmo que nunca trocaria de novo - isso foi em 2013.
Alguns meses depois, eu depositei meu salário em um novo corretor e comecei a negociar novamente o ASX / S & P 200 Index, dessa vez eu tinha uma estratégia escrita e também tinha alguns anos de experiência. Eu comecei a fazer quantias modestas de dinheiro na segunda e terça-feira, mas quando quarta-feira veio ao redor eu iria esquecer de ir devagar e despejar todo o lote em - às vezes funcionou, outras vezes não didn.
Eu fiquei doente, passei 6 meses no hospital - eu não poderia trabalhar no meu trabalho regular, mesmo que eu quisesse também. Eu poderia sentar na frente de um computador e fazer negócios - eu passava 8 horas todos os dias por mais de 5 anos apenas negociando um índice. Eu flertei com forex, mas esse mercado mudou muito rápido e imprevisível para mim.
Em 2016, algo mudou, perdi o desejo de "fazer milhões" em vez disso, concentramo-nos em apenas colocar bons negócios com base em uma estratégia de negociação escrita que desenvolvi ao longo de uma década. Eu encontrei um corretor que me forneceu trocas pelo justo valor de mercado e não me enganou - agora eu faço uma renda consistente.
Levou uma década de paciência, fracasso, perdas enormes depois de enormes prejuízos, lendo milhares de livros e artigos no website - eu devo ter passado mais de 10.000 horas olhando para um gráfico de velas do ASX / S & P 200. Esta semana, no entanto, como Na semana passada e nas semanas anteriores, fiz uma renda modesta comparável a qualquer outro profissional com uma década de experiência.
Eu não sou rico de jeito nenhum - levou uma década. Eu não recomendaria a menos que você realmente, realmente, realmente ama os mercados financeiros e obter um zumbido de ser o primeiro a conhecer grandes eventos mundiais. Se você tem essa paixão - sim, a troca do dia é lucrativa. Como tudo, requer habilidade, educação e experiência. Os lucros são proporcionais a isso.

Lucratividade e Negociação Sistemática: uma Abordagem Quantitativa para Rentabilidade, Risco e Gerenciamento de Dinheiro.
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Entidade Primária.
schema: description "Para tomar as decisões mais bem informadas nos mercados de hoje, as pessoas precisam usar os modelos apropriados e uma análise cuidadosa. É por isso que Michael Harris criou Profitability and Systematic Trading. Este livro é um recurso comercial de alto nível que contém o autor Síntese de sistema de negociação única, uma abordagem quantitativa para lucratividade, risco e gerenciamento de dinheiro que os comerciantes podem usar como blocos de construção no desenvolvimento de novas estratégias. "@en;
esquema: descrição "Lucratividade e Comércio Sistemático; Conteúdos; Prefácio; JUSTIFICATIVA E ESTRUTURA DO LIVRO; POR QUE VOCÊ DEVE LER ESTE LIVRO; Agradecimentos; Sobre o Autor; Isenção; Parte I: Fundações; Capítulo 1: O Mercado; Capítulo 2: O Jogo de Negociação de Soma Zero, Capítulo 3: Métodos de Negociação e Prazos, Parte II: Rentabilidade e Risco, Capítulo 4: A Regra de Rentabilidade, Capítulo 5: Gestão de Risco e Dinheiro, Parte III: Negociação Sistemática, Capítulo 6: Análise de Negociação Sistemas; Capítulo 7: Síntese de Sistemas de Negociação; Apêndice: Códigos para os Padrões de Preços Selecionados; ABREVIATURAS; DETALHES DO CABEÇALHO. "@en;
esquema: nome "Rentabilidade e Negociação Sistemática: uma Abordagem Quantitativa para Rentabilidade, Risco e Gerenciamento de Dinheiro".

Lucratividade e Negociação Sistemática: Uma Abordagem Quantitativa da Rentabilidade.
Para superar certos obstáculos e tomar decisões mais informadas nos mercados de hoje, você precisa usar os modelos apropriados e aplicar uma análise cuidadosa. Ninguém entende isso melhor do que o autor Michael Harris.
E agora, com lucratividade e comércio sistemático, ele revela como atingir esse objetivo, discutindo alguns dos mais importantes conceitos de negociação em que trabalhou durante vinte anos de pesquisa e desenvolvimento nesse campo.
Sleva (Úspora 98%)
Para superar certos obstáculos e tomar decisões mais informadas nos mercados de hoje, você precisa usar os modelos apropriados e aplicar uma análise cuidadosa. Ninguém entende isso melhor do que o autor Michael Harris.
E agora, com lucratividade e comércio sistemático, ele revela como atingir esse objetivo, discutindo alguns dos mais importantes conceitos de negociação em que trabalhou durante vinte anos de pesquisa e desenvolvimento nesse campo.

Backtesting Systematic Trading Strategies em Python: Considerações e Open Source Frameworks.
Backtesting Systematic Trading Strategies em Python: Considerações e Open Source Frameworks.
Neste artigo, Frank Smietana, um dos colaboradores convidados especializados da QuantStart, descreve o cenário de software de backtesting de código aberto Python e fornece conselhos sobre qual framework de backtesting é adequado para as necessidades de seu próprio projeto.
O backtesting é sem dúvida a parte mais crítica do processo de produção da SST (Estratégia de Negociação Sistemática), situada entre o desenvolvimento e a implementação da estratégia (negociação ao vivo). Se uma estratégia é falha, espera-se que um backtesting rigoroso exponha isso, impedindo que uma estratégia deficitária seja implantada.
Vários recursos relacionados se sobrepõem ao backtesting, incluindo simulação comercial e negociação ao vivo. O backtesting usa dados históricos para quantificar o desempenho do STS. Os simuladores de negociação levam o backtesting um passo adiante, visualizando o desencadeamento de negociações e o desempenho de preços em uma base barra a barra. A negociação simulada / ao vivo implanta um STS testado em tempo real: sinalizando negociações, gerando ordens, roteando ordens para corretoras e mantendo posições conforme as ordens são executadas.
A maioria dos frameworks vai além do backtesting para incluir alguns recursos de negociação ao vivo. Isso é conveniente se você quiser implantar a partir de sua estrutura de backtesting, que também funciona com seu corretor e fontes de dados preferidos. O Quantopian / Zipline dá um passo adiante, fornecendo uma solução totalmente integrada de desenvolvimento, backtesting e implementação.
A comunidade Python está bem atendida, com pelo menos seis estruturas de backtesting de código aberto disponíveis. Eles estão, no entanto, em vários estágios de desenvolvimento e documentação. Se você gosta de trabalhar em uma equipe criando uma estrutura de backtesting de código aberto, confira os repositórios do Github.
Antes de avaliar as estruturas de backtesting, vale a pena definir os requisitos do seu STS.
Qual (is) classe (s) de ativos você está negociando? Enquanto a maioria das estruturas suporta dados de Ações dos EUA via YahooFinance, se uma estratégia incorpora derivativos, ETFs ou títulos de EM, os dados precisam ser importados ou fornecidos pela estrutura. As coberturas de classes de ativos vão além dos dados. O framework pode lidar com futuros e opções de tamanho finito e gerar transações roll-over automaticamente? E quanto aos mercados sem liquidez, quão realista uma suposição deve ser feita ao executar grandes pedidos?
Qual freqüência de dados e detalhes seu STS é construído? Um sistema de negociação que exige cada tick ou lance / pedido tem um conjunto muito diferente de problemas de gerenciamento de dados que um intervalo de 5 minutos ou de hora em hora. Os fundos de hedge e as lojas HFT investiram significativamente na criação de estruturas de backtesting robustas e escalonáveis ​​para lidar com esse volume e frequência de dados. Algumas plataformas fornecem um conjunto rico e profundo de dados para várias classes de ativos, como ações da S & P, com resolução de um minuto.
Que tipo (s) de pedido exige o seu STS? No mínimo, limite, paradas e OCO devem ser suportados pelo framework.
Nível de suporte & amp; documentação necessária. Os frameworks de estágio inicial têm escassa documentação, poucos têm suporte além de conselhos comunitários.
Os componentes de um framework de backtesting.
Aquisição de dados e STS: Os componentes de aquisição consomem o arquivo de script / definição STS e fornecem os dados necessários para o teste. Se a estrutura exigir que qualquer STS seja recodificado antes do backtesting, a estrutura deverá suportar funções enlatadas para os indicadores técnicos mais populares para acelerar o teste de STS. Os usuários determinam quanto tempo um período histórico será backtest com base no que o framework fornece ou no que eles são capazes de importar.
O teste de desempenho aplica a lógica STS à janela de dados históricos solicitada e calcula uma ampla gama de riscos & amp; métricas de desempenho, incluindo redução máxima, taxas de Sharpe e Sortino. A maioria das estruturas suporta um número decente de recursos de visualização, incluindo curvas de equidade e estatísticas decifradas.
A otimização tende a exigir a maior parte dos recursos de computação no processo STS. Se o seu STS exigir otimização, concentre-se em uma estrutura que suporte o processamento distribuído / paralelo escalável.
No contexto de estratégias desenvolvidas usando indicadores técnicos, os desenvolvedores de sistemas tentam encontrar um conjunto ideal de parâmetros para cada indicador. Mais simplesmente, a otimização pode achar que um STS crossover médio de 6 e 10 dias acumulou mais lucro sobre os dados de teste históricos do que qualquer outra combinação de períodos de tempo entre 1 e 20. Já com este exemplo trivial, 20 * 20 = 400 combinações de parâmetros ser calculado & amp; classificado.
Em um contexto de portfólio, a otimização busca encontrar a ponderação ideal de todos os ativos do portfólio, incluindo instrumentos em curto e alavancados. Em uma base periódica, a carteira é reequilibrada, resultando na compra e venda de participações de carteira conforme necessário para alinhar com os pesos otimizados.
O dimensionamento de posição é um uso adicional de otimização, ajudando os desenvolvedores de sistemas a simular e analisar o impacto da alavancagem e o dimensionamento dinâmico da posição no STS e no desempenho do portfólio.
Seis Quadros de Backtesting para Python.
Os recursos padrão das plataformas de backtesting de Python de código aberto parecem incluir:
Evento orientado Licenciamento muito flexível e irrestrito Coleção decente de indicadores técnicos predefinidos Capacidades de cálculo / visualização / relatório de métricas de desempenho padrão.
PyAlgoTrade.
O PyAlgoTrade é uma estrutura de backtesting mutuamente documentada, juntamente com recursos de negociação em papel e ao vivo. O suporte de dados inclui o Yahoo! Finanças, Google Finance, NinjaTrader e qualquer tipo de série temporal baseada em CSV, como o Quandl. Tipos de pedidos suportados incluem Market, Limit, Stop e StopLimit.
O PyAlgoTrade suporta negociação Bitcoin via Bitstamp, e manipulação de eventos do Twitter em tempo real.
bt - Backtesting para Python.
bt “visa fomentar a criação de blocos facilmente testáveis, reutilizáveis ​​e flexíveis de lógica estratégica para facilitar o rápido desenvolvimento de estratégias de negociação complexas”.
A estrutura é particularmente adequada para testar o STS baseado em portfólio, com algos para ponderação de ativos e reequilíbrio de portfólio. Modificar uma estratégia para executar diferentes frequências de tempo ou pesos de ativos alternativos envolve um ajuste de código mínimo. bt é construído sobre o ffn - uma biblioteca de funções financeiras para Python.
Backtrader.
Essa plataforma é excepcionalmente bem documentada, com um blog de acompanhamento e uma comunidade on-line ativa para postar perguntas e solicitações de recursos. Backtrader suporta vários formatos de dados, incluindo arquivos CSV, Pandas DataFrames, iteradores de blaze e feeds de dados em tempo real de três corretores. Esses feeds de dados podem ser acessados ​​simultaneamente e podem até representar diferentes períodos de tempo. Corretores suportados incluem Oanda para negociação de FX e negociação de classe de múltiplos ativos via Interactive Brokers e Visual Chart.
pysystemtrade.
Rob Carver, desenvolvedor do pysystemtrade, tem um ótimo post discutindo por que ele se propôs a criar outro framework de backtesting em Python e os argumentos a favor e contra o desenvolvimento de frameworks. O framework de backtesting para o pysystemtrade é discutido no livro de Rob, "Systematic Trading".
O pysystemtrade lista vários recursos de roteiro, incluindo um testador completo completo que inclui técnicas de otimização e calibração e negociação de futuros totalmente automatizada com a Interactive Brokers. Contribuidores de código aberto são bem-vindos.
Zipline é um simulador de negociação algorítmica com capacidades de negociação em papel e ao vivo. Acessível através da interface IPython Notebook baseada em navegador, o Zipline fornece uma alternativa fácil de usar às ferramentas de linha de comando. Suportado e desenvolvido pela Quantopian, o Zipline pode ser usado como uma estrutura de backtesting autônoma ou como parte de um ambiente de desenvolvimento, teste e implementação de STS completo da Quantipian / Zipline. O Zipline fornece 10 anos de dados de estoque históricos americanos com resolução de minutos e várias opções de importação de dados.
O QSTrader é um framework de backtesting com recursos de negociação ao vivo. O Fundador da QuantStart, Michael Halls-Moore, lançou o QSTrader com o intuito de construir uma plataforma robusta e escalável o suficiente para atender às necessidades dos fundos institucionais de hedge, bem como aos traders quantificados de varejo. O QSTrader atualmente suporta dados de resolução "bar" do OHLCV em várias escalas de tempo, mas permite que dados de ticks sejam usados.
Ambos backtesting e live trading são completamente orientados a eventos, simplificando a transição de estratégias de pesquisa para testes e, finalmente, negociação ao vivo. A estratégia principal / código do portfólio é geralmente idêntica em ambas as implantações.
O principal benefício do QSTrader é a sua modularidade, permitindo uma ampla personalização de código para aqueles que possuem requisitos específicos de gerenciamento de risco ou portfólio.
Abraçando o Backtest.
É da natureza humana concentrar-se na recompensa de desenvolver um (esperançosamente lucrativo) STS, depois se apressar em implantar uma conta financiada (porque estamos esperançosos), sem gastar tempo e recursos suficientes para fazer um backtesting completo da estratégia. Mas o backtesting não é apenas um gatekeeper para nos impedir de implementar estratégias falhas e perder capital de negociação, ele também fornece uma série de diagnósticos que podem informar o processo de desenvolvimento do STS. Por exemplo, testar um STS idêntico em dois períodos de tempo diferentes, compreender o empate máximo de uma estratégia no contexto de correlações de ativos e criar portfólios mais inteligentes ao realizar backtesting de alocações de ativos em várias regiões geográficas.
Em posts futuros, cobriremos backtesting frameworks para ambientes não-Python, e o uso de várias técnicas de sampling como bootstrapping e jackknife para backtesting de modelos preditivos de trading.
A Quantcademy.
Participe do portal de associação da Quantcademy que atende à crescente comunidade de traders de quantificação de varejo e aprenda como aumentar a lucratividade de sua estratégia.
Negociação Algorítmica Bem Sucedida.
Como encontrar novas ideias de estratégia de negociação e avaliá-las objetivamente para o seu portfólio usando um mecanismo de backtesting personalizado no Python.
Comércio Algorítmico Avançado.
Como implementar estratégias de negociação avançadas usando análise de séries temporais, aprendizado de máquina e estatísticas Bayesianas com R e Python.

Rentabilidade e negociação sistemática
Nome do arquivo: lucratividade-e-sistemático-trading-a-quantitativo-abordagem-para-rentabilidade-risco-e-money-management-wiley-trading. pdf.
Tamanho do arquivo: 22,0 MB.
Tipo de arquivo: PDF / ePub.
Enviado em: 23 de outubro de 2017.
Status: AVAILABLE Última verificação: há 2 horas 29 minutos!
Classificação: 5 4 3 2 1 4.3 / 5 de 2975 votos.
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Rentabilidade e negociação sistemática
Os dez principais métodos de negociação sistemática.
por Michael R. Bryant.
Os métodos sistemáticos de negociação são a base para sistemas de negociação e estratégias de negociação automatizadas. Eles consistem em indicadores técnicos ou outros métodos matemáticos usados ​​para gerar sinais objetivos de compra e venda nos mercados financeiros. Alguns dos métodos mais populares estão em uso desde antes do advento dos computadores, enquanto outros métodos são mais recentes. Este artigo lista dez dos métodos sistemáticos mais populares encontrados em sistemas de negociação.
Movendo crossovers médios. Sistemas de negociação baseados no cruzamento de duas médias móveis de diferentes comprimentos é talvez o método de negociação sistemático mais comum. Este método também inclui crossovers médios móveis triplos, bem como o indicador de divergência de convergência da média móvel (MACD), que é a diferença entre duas médias móveis exponenciais. As médias móveis podem ser calculadas de várias maneiras, como simples, exponencial, ponderada, etc.
Quebras do canal. Nesse método, um canal de preço é definido pelo mais alto e o mais baixo mais baixo de um número anterior de barras. Uma negociação é sinalizada quando o mercado irrompe acima ou abaixo do canal. Isso também é conhecido como canal Donchian, que tradicionalmente usa um período de lookback de 20 dias. O famoso sistema de “tartaruga” foi supostamente baseado em fugas de canal.
Fugas de volatilidade. Estes são similares em alguns aspectos às fugas de canal exceto que em vez de usar o mais alto e mais baixo mais baixo, a fuga é baseada na assim chamada volatilidade. A volatilidade é tipicamente representada pelo intervalo médio verdadeiro (ATR), que é essencialmente uma média dos intervalos das barras, ajustada para intervalos de abertura, ao longo de um número passado de barras. O ATR é adicionado ou subtraído do preço atual da barra para determinar o preço inicial.
Suporte / Resistência Este método baseia-se na ideia de que, se o mercado estiver abaixo de um nível de resistência, terá dificuldade em ultrapassar esse preço, ao passo que, se estiver acima de um nível de suporte, terá dificuldade em ficar abaixo desse preço. É considerado significativo quando o mercado ultrapassa um nível de suporte ou resistência. Além disso, quando o mercado rompe um nível de resistência, esse preço se torna o novo nível de suporte. Da mesma forma, quando o mercado cai através de um nível de suporte, esse preço se torna o novo nível de resistência. Os níveis de suporte e resistência são tipicamente baseados em preços recentes e significativos, como altos e baixos recentes ou pontos de reversão.
Osciladores e ciclos Osciladores são indicadores técnicos que se movem dentro de um intervalo definido, como zero a 100, e representam a extensão em que o mercado está sobrecomprado ou sobrevendido. Os osciladores típicos incluem o stochastics, o Williams% R, o Rate of Change (ROC) e o Indicador de Força Relativa (RSI). Os osciladores também revelam a natureza cíclica dos mercados. Métodos mais diretos de análise de ciclo também são possíveis, como o cálculo do comprimento do ciclo dominante. O comprimento do ciclo pode ser usado como uma entrada para outros indicadores ou como parte de um método de previsão de preço.
Padrões de preço. Um padrão de preço pode ser tão simples quanto um preço de fechamento mais alto ou tão complicado quanto um padrão de cabeça e ombros. Numerosos livros foram escritos sobre o uso de padrões de preços na negociação. O tema das velas japonesas é essencialmente uma maneira de categorizar diferentes padrões de preço e vinculá-los ao comportamento do mercado.
Envelopes de preço. Neste método, as bandas são construídas acima e abaixo do mercado, de modo que o mercado normalmente permanece dentro das bandas. Bandas de Bollinger, que calculam a largura do envelope a partir do desvio padrão de preço, são provavelmente o tipo de envelope de preço mais comumente usado. Os sinais de negociação são normalmente gerados quando o mercado toca ou passa pela banda superior ou inferior.
Hora do dia / dia da semana. Os métodos de negociação baseados no tempo, baseados na hora do dia ou no dia da semana, são bastante comuns. Um sistema de negociação bem conhecido para os futuros do S & P 500 comprados em aberto às segundas-feiras e encerrado no fechamento. Aproveitou-se de uma tendência que o mercado tinha na época para negociar às segundas-feiras. Outras abordagens sistemáticas restringem os negócios a determinados momentos do dia que tendem a favorecer certos padrões, como tendências, reversões ou alta liquidez.
Volume. Muitos métodos sistemáticos de negociação são baseados unicamente em preços (aberto, alto, baixo e próximo). No entanto, o volume é um dos componentes básicos dos dados de mercado. Como tal, os métodos baseados no volume, embora menos comuns do que os métodos baseados no preço, são dignos de nota. Muitas vezes, os comerciantes usam o volume para confirmar ou validar uma mudança de mercado. Alguns dos métodos sistemáticos mais comuns baseados no volume são os indicadores baseados em volume, como o volume no balanço (OBV), a linha de acumulação / distribuição e o oscilador Chaiken.
Previsão. A previsão de mercado usa métodos matemáticos para prever o preço do mercado em algum momento no futuro. A previsão é qualitativamente diferente dos métodos listados acima, que são projetados para identificar tendências ou padrões de mercado comercializáveis. Em contraste, um sistema de negociação baseado na previsão pode, por exemplo, comprar o mercado hoje, se a previsão é de que o mercado seja maior a uma semana a partir de hoje.
Por favor, tenha em mente que esta lista é baseada na popularidade, o que não é necessariamente o mesmo que rentabilidade. Sistemas comerciais bem-sucedidos geralmente empregam uma combinação de métodos e muitas vezes de maneiras não convencionais. Além disso, é possível que outros métodos menos populares sejam mais lucrativos em alguns casos.
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