O maior fabricante mundial de computadores comerciais Monitor de monitores de ampliação Testemunho Como profissional de tempo integral com mais de 30 anos no negócio de investimentos, eu sei a importância de ter as ferramentas certas. Os computadores Falcon fornecem o tipo de energia BRUTE excepcional que é necessária para manter nossa posição como uma empresa de design de sistema de negociação de alto nível. A diferença entre esses computadores e os típicos modelos de lojas de desconto são como a diferença entre um YUGO e um CORVETTE Falcon é o melhor computador comercial Joe Krutsinger, CTA Professional Trader, falante do autor na negociação Trading Computers - Requisitos de desempenho Se você aumentar a velocidade dos computadores por 20 então o desempenho desse computador aumentará em 20. Fazemos o melhor. Computadores baratos exigem que a Intel classifique seus processadores mais lentamente do que eles podem ir com segurança. Nossas placas-mães têm 12-16 reguladores de tensão vs. 2-3 que são típicos de computadores baratos. Mais reguladores de tensão significam um fornecimento de tensão mais suave e uma estabilidade muito melhor. Nossas placas-mãe também são mais precisas na configuração da tensão correta. Com um poder mais suave e controle de tensão mais preciso, nossos computadores podem ir mais rápido. Existem práticas ruins na indústria de computadores. A Intel colocou avisos sobre essas más práticas. Temos o cuidado de entregar o computador mais rápido possível dentro dos parâmetros operacionais seguros da CPU. Fazemos isso por mais de 8 anos e somos um parceiro Intel Gold. Para os melhores computadores comerciais, vá com a Falcon Trading Computers Falcon Trading Computers - Company News novembro de 2014: o famoso comerciante John Carter encomende o novo computador comercial F-52X. Novembro de 2014: PropTrading Canada Golden Market Management coloca a quinta ordem multi-computador. Novembro de 2014: Epcylon Technologies inc. Do Canadá coloca segunda ordem multi-computador. Outubro de 2014: as maiores vendas de outubro registradas no Falcon Trading Systems em setembro de 2014: a Latam Securities LLC (Nova York) coloca a primeira ordem de vários computadores. Junho de 2014: O Elberon Investment Fund (Austin TX) coloca a primeira ordem multi-computador. Maio de 2014: os inergix colocam pedidos para 14 computadores comerciais para seus comerciantes. Abril de 2014: Falcon Trading Systems registra 11 ganhos de vendas para os primeiros 4 meses de 2014. Fevereiro de 2014: A Escola de Negócios da Universidade Bethune-Cookman (incluindo a negociação de ações) coloca a segunda grande ordem para negociar computadores e montar arrays. Agosto 2013: Jitneytrade (Canadá) coloca sua 4ª ordem para a Falcon Trading Computers. Julho de 2013: Pierpont Securities coloca sua 6ª ordem de várias unidades para Falcon Trading Computers. Julho 2013: MET Zurich LLP coloca a sua 4ª ordem para Falcon Trading Computers Maio 2013: Danske Commodities of Denmark coloca 4º segue na encomenda de várias unidades com Falcon Abril 2013: MarketGauge coloca 4ª ordem da Falcon Trading Computers Janeiro de 2013: PropTrading Group SEZC (Cayman Ilhas) seleciona os computadores comerciais Falcon para seus comerciantes janeiro de 2013: a Universidade Bethune-Cookman seleciona os computadores comerciais Falcon para a Escola de Negócios (incluindo negociação de ações) janeiro de 2013: Lindsay Capital Corp. (Ilhas Cayman) seleciona computadores comerciais Falcon para seus comerciantes janeiro de 2013 : O Independent Investor Institute (Toronto, Canadá) seleciona os computadores comerciais Falcon janeiro 2013: Mandara Energy Ltd. (Londres) coloca sua 4ª ordem para os computadores comerciais Falcon Dezembro de 2012: Crescent Capital Ventures LLC (Nova York) coloca ordem com Falcon Todos os nossos Os computadores comerciais são criados e apoiados por nossa equipe. Nós nos orgulhamos do nosso trabalho e terceirizamos nada. Guias de comércio grátis do Falcon O Guia de aprender como comercializar ajuda o comerciante inicial a entender suas escolhas e caminhos diferentes no mundo da negociação. Selecionar o caminho certo para você é muito importante. Muitos comerciantes iniciantes poderiam ter feito muito melhor se tivessem uma melhor compreensão de todas as suas opções. É estoque ou Forex ou Opções ou Futuros sua melhor escolha Quais metodologias você deve considerar O período de tempo que você deve negociar Este guia resume o que é necessário para se tornar um comerciante independente (sem trabalho no dia) ou um comerciante sério que ainda quer manter seu trabalho diário . O que você deve esperar para retornar O corretor que você deve usar O software que você deve usar Gerenciamento de Risco é onde a maioria dos novos comerciantes falha ao negociar muito risco em cada comércio. Nós o orientaremos no gerenciamento de risco adequado. E quanto ao comércio automatizado. Que equipamento você deve ter A deve ler para a maioria dos comerciantes iniciantes e intermediários. Como ser um comerciante de ações Este guia leva o Guia de como ser um comerciante e se concentra apenas na negociação de ações. A negociação de ações tem recursos únicos quando comparados a outros tipos, como Forex ou Futures. Na Falcon vendemos computadores para muitos comerciantes veteranos. Neste guia, tentamos nos concentrar em alguns dos principais princípios do que aprendemos na negociação e no que nossos comerciantes veteranos nos disseram que aprenderam. O guia final para comprar um computador comercial e fazer a tecnologia funcionar para você. O que você precisa em uma configuração de computador com vários monitores de direitos autorais 2004-2017 Todos os direitos reservadosForex Trading Diary 6 - Multi-Day Trading e Plotting Results Tem sido um tempo desde a minha última atualização Forex Trading Diary. Fiquei ocupado trabalhando no novo quadro de tarefas do QuantStart e, portanto, não tive tanto tempo como de costume para trabalhar no QSForex. Embora eu tenha feito alguns progressos Em particular, eu consegui adicionar alguns novos recursos, incluindo: Documentação - Ive agora criou uma subseção QSForex no site, que inclui todas as entradas do Forex Trading Diary e documentação para QSForex. Em particular, inclui instruções de instalação detalhadas e um guia de uso para backtesting e negociação ao vivo. Simulado Tick Data Generation - Uma vez que é desafiador baixar dados do tick forex em massa (ou, pelo menos, foi de certos fornecedores que uso), decidi que seria mais simples simplesmente gerar alguns dados de ticks aleatórios para testar o sistema. Multi-Day Backtesting - Uma solicitação de longa data no QSForex é a capacidade de backtest durante vários dias de dados do tick. Na versão mais recente, o QSForex agora oferece suporte ao backtesting multi-dia e multi-par, tornando-o substancialmente mais útil. Resultados de Backtesting de Plotting - Enquanto a saída do console é útil, nada pode ser capaz de visualizar uma curva de equidade ou redução histórica. Eu usei a biblioteca Seaborn para traçar os vários gráficos de desempenho. Nesta entrada, descreverei todos os novos recursos em detalhes abaixo. Se você não conseguiu seguir a série até o momento, pode dirigir-se à seção QSForex, a fim de recuperar as entradas anteriores. Simulado Tick Data Script Um recurso extremamente importante solicitado para QSForex foi a capacidade de backtest durante vários dias. Anteriormente, o sistema só suportou backtesting através de um único arquivo. Esta não era uma solução escalável, pois esse arquivo deve ser lido na memória e posteriormente em um Pandas DataFrame. Enquanto os arquivos de dados de tiros produzidos não são enormes (aproximadamente 3.5Mb cada), eles se somam rapidamente se considerarmos vários pares ao longo de períodos de meses ou mais. Para começar a criar uma capacidade de arquivo multi-daymulti, comecei a tentar baixar mais arquivos do feed de tiques histórico do DukasCopy. Infelizmente, encontrei alguns problemas e não consegui baixar os arquivos necessários para testar o sistema. Como não estava muito preocupado com a própria série de tempo real, senti que seria mais simples escrever um script para gerar dados simulados de forex. Eu coloquei esse script no arquivo scriptsgeneratesimulatedpair. py. O código atual pode ser encontrado aqui. A idéia básica do script é gerar uma lista de timestamps distribuídos aleatoriamente, cada um possuindo valores de bidask e valores de volume de bidask. O spread entre a oferta e a pergunta é constante, enquanto os próprios valores de bidask são gerados como uma caminhada aleatória. Uma vez que eu realmente nunca estarei testando estratégias reais sobre esses dados, eu também não estava preocupado com suas propriedades estatísticas ou seus valores absolutos em relação aos pares reais de divisas forex. Contanto que tivesse o formato correto e o comprimento aproximado, eu poderia usá-lo para testar o sistema de backtesting de vários dias. O script está atualmente codificado para gerar dados forex para todo o mês de janeiro de 2014. Ele usa a biblioteca do calendário Python para verificar dias úteis (embora ainda não tenha esquecido férias) e, em seguida, gere um conjunto de arquivos do formulário BBBQQQYYYYMMDD. csv . Onde BBBQQQ será o par de moedas especificado (por exemplo, GBPUSD) e YYYMMDD é a data especificada (por exemplo, 20140112). Esses arquivos são colocados no diretório CSVDATADIR, que é especificado nas configurações. py na raiz da aplicação. Para gerar os dados, o seguinte comando deve ser executado, onde BBBQQQ deve ser substituído pelo nome da moeda particular de interesse, por exemplo, GBPUSD: o arquivo exigirá modificação para gerar vários meses ou anos de dados. Cada arquivo de seleção diária é da ordem de 3,2Mb de tamanho. No futuro, vou modificar este script para gerar vários meses ou anos de dados com base em uma lista de pares de moedas fornecidos, em vez de os valores serem codificados. No entanto, por enquanto isso deve ajudá-lo a começar. Observe que o formato corresponde exatamente aos dados do ticks históricos da DukasCopy, que é o conjunto de dados que estou usando atualmente. Backtesting de vários dias implementado Seguindo diretamente da geração de dados de tiques simulados é a implementação de backtesting de vários dias. Enquanto meu plano de longo prazo é usar um sistema de armazenamento histórico mais robusto, como PyTables com HDF5. Por enquanto, eu vou fazer uso de um conjunto de arquivos CSV, um arquivo por dia por par de moedas. Esta é uma solução escalável à medida que aumenta o número de dias. A natureza orientada a eventos do sistema exige apenas a necessidade de arquivos N na memória ao mesmo tempo, onde N é o número de pares de moeda que são negociados em um determinado dia. A idéia básica do sistema é que o HistoricCSVPriceHandler atual continue a usar o método streamnexttick, mas com uma modificação para a conta de vários dias de dados, carregando cada dia de dados sequencialmente. A implementação atual sai do backtest após o recebimento da exceção StopIteration lançada pela próxima (...) chamada para self. allpairs como mostrado neste snippet de pseudocódigo: Na nova implementação, este fragmento é modificado para o seguinte: Neste trecho, Quando StopIteration é gerado, o código verifica o resultado de self. updatecsvforday (). Se o resultado for True o backtest continua (no self. curdatepairs. Que poderia ter sido alterado para os dados dos dias subseqüentes). Se o resultado for False. O backtest termina. Esta abordagem é muito eficiente para a memória, pois apenas um determinado dia de dados é carregado em qualquer ponto. Isso significa que, potencialmente, podemos realizar meses de testes e apenas são limitados pela velocidade de processamento da CPU e pela quantidade de dados que podemos gerar ou adquirir. Eu atualizei a documentação para refletir o fato de que o sistema agora espera vários dias de dados em um formato específico, em um diretório particular que deve ser especificado. Plotando resultados de Backtesting com Seaborn Library Um backtest é relativamente inútil se não pudermos visualizar o desempenho da estratégia ao longo do tempo. Embora o sistema tenha sido principalmente baseado em console até a data, eu comecei a transição para uma interface gráfica de usuário (GUI) com esta versão. Em particular, criei o habitual painel três de gráficos que acompanham frequentemente métricas de desempenho para sistemas de negociação quantitativos, a saber, a curva patrimonial, o perfil de retorno e a curva de redução. Todos os três são calculados para cada tick e são exibidos em um arquivo chamado equity. csv no OUTPUTRESULTSDIR encontrado em settings. py. Para visualizar os dados, utilizamos uma biblioteca chamada Seaborn. Que produz gráficos de qualidade de publicação (sim, qualidade de publicação REAL) que parecem substancialmente melhores do que os gráficos padrão produzidos pela Matplotlib. Os gráficos parecem muito próximos dos produzidos pelo pacote R ggplot2. Além disso, o Seaborn realmente usa o Matplotlib embaixo, para que você ainda possa usar a API Matplotlib. Para permitir a saída, escrevi o script output. py que vive no diretório backtest. A listagem do script é a seguinte: como você pode ver, o script importa Seaborn e abre o arquivo equity. csv como um Pandas DataFrame, então simplesmente cria três subparcelas, uma para a curva de equidade, retornos e redução. Observe que o gráfico de retirada em si é realmente calculado a partir de uma função auxiliar que vive em performanceperformance. py. Que é chamado da classe Portfolio no final de um backtest. Um exemplo do resultado da estratégia MovingAverageCrossStrategy incluída, em um conjunto gerado aleatoriamente de dados GBPUSD para o mês de janeiro de 2014, é o seguinte: Em particular, você pode ver as seções planas da curva de equidade nos fins de semana onde nenhum dado Está presente (pelo menos, para este conjunto de dados simulados). Além disso, você pode ver que a estratégia simplesmente perde dinheiro de forma bastante previsível nesse conjunto de dados simulados aleatoriamente. Esta é uma boa prova do sistema. Estamos simplesmente tentando seguir uma tendência em séries temporais geradas aleatoriamente. As perdas ocorrem devido ao spread fixo introduzido no processo de simulação. Isso deixa claro que, se quisermos fazer um lucro consistente na negociação forex de maior freqüência, precisaremos de uma borda quantificável específica que gere retornos positivos além dos custos de transação, como spread e deslizamento. Teremos muito mais a dizer sobre este ponto extremamente importante nas entradas subseqüentes do Diário de negociação Forex. Próximas etapas Cálculos de posição de fixação Ive recentemente teve uma grande correspondência extremamente útil com usuários QSForex através dos comentários Disqus e da página QSForex Issues sobre a correção dos cálculos dentro da classe Position. Alguns observaram que os cálculos podem não refletir exatamente como o OANDA (o corretor que é usado para o sistema trading. py) calcula os negócios de moeda cruzada. Por isso, uma das etapas seguintes mais importantes é realmente fazer e testar essas modificações sugeridas em position. py e também atualizar os testes de unidade que vivem em positiontest. py. Isso terá um efeito knock-on com portfolio. py e também portfoliotest. py. Medição de desempenho Embora tenhamos agora um conjunto básico de indicadores de desempenho visual através da curva de equidade, retorna perfil e série de redução, precisamos de medidas de desempenho mais quantificadas. Em particular, precisaremos de métricas de nível de estratégia, incluindo rácios de risco comuns, como Ratio de Sharpe, Razão de Informações e Razão Sortino. Também precisaremos de estatísticas de retirada, incluindo a distribuição das retiradas, bem como estatísticas descritivas, como redução máxima. Outras métricas úteis incluem a taxa de crescimento anual composto (CAGR) e o retorno total. No nível da posição comercial, queremos ver métricas, como o lucro médio, o lucro máximo, a relação lucro e a taxa de ganhos. Uma vez que construímos a classe Position como parte fundamental do software desde o início, isso não deve ser muito problemático para gerar essas métricas através de alguns métodos adicionais. Mais sobre isso na próxima entrada, no entanto clique abaixo para aprender mais sobre. A informação contida neste site é a opinião dos autores individuais com base em sua observação pessoal, pesquisa e anos de experiência. A editora e seus autores não são conselheiros de investimento registrados, advogados, CPAs ou outros profissionais de serviços financeiros e não prestam assessoria jurídica, fiscal, contábil, de investimento ou outros serviços profissionais. A informação oferecida por este site é apenas de educação geral. Como cada situação factual de indivíduos é diferente, o leitor deve procurar seu próprio conselheiro pessoal. Nem o autor nem o editor assumem qualquer responsabilidade ou responsabilidade por quaisquer erros ou omissões e não devem ter responsabilidade nem responsabilidade para qualquer pessoa ou entidade em relação a danos causados ou alegadamente causados direta ou indiretamente pelas informações contidas neste site. Use por sua conta e risco. 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