Design A Trading System

Trading Systems Coding: System Design Det første trinnet når du kodes for et program er designfasen. Enten koding av et program eller et handelssystem, forsiktig utforming og planlegging, vil hjelpe deg å klare på kortere tid med færre feil. Vi skal bruke en enkel tre-trinns prosess for å designe vårt handelssystem. Trinn 1: Lag ditt handelssystemregler Det første trinnet når du designer et handelssystem, kommer ganske enkelt opp med reglene som systemet ditt skal fungere på. Det bør være fire kjerneregler for hvert handelssystem: Kjøp - Identifiser når du vil kjøpe en stilling. 13 Selg - Identifiser når du vil selge en stilling. 13 Stopp - Identifiser når du vil kutte tapene dine. 13 Mål - Identifiser når du vil bestille en gevinst. Så, for eksempel: Kjøp - Når 30-dagers glidende gjennomsnitt (MA) krysser over 60-dagers MA 13 Selg - Når 30-dagers MA krysser under 60-dagers MA 13 Stopp - Maksimalt tap på 10 enheter 13 Mål - Mål på 10 enheter Dette eksempel systemet vil kjøpe og selge basert på 30 og 60 dagers glidende gjennomsnitt og vil automatisk bokføre gevinster etter en 10-enheters fortjeneste eller selge med tap etter en 10-enheters bevegelse i motsatt retning. Trinn 2: Identifiser komponentene til hver regel Nå som vi har våre regler nede, må vi identifisere komponentene som er involvert i hver regel. Hver komponent skal inneholde to elementer: Indikatoren eller studien som brukes 13 Innstillingene for indikatoren eller studien Disse komponentene skal konstrueres ved å skrive navnet på stenografi for studien, etterfulgt av innstillingene i parentes. Disse innstillingene i parentes er referert til som parametere for indikatoren eller studien. Av og til kan en studie ha flere parametere, i så fall separerer du dem enkelt med kommaer. Ta en titt på noen få eksempler: MA (25) - 25-dagers glidende gjennomsnitt 13 RSI (25) - 25-dagers relative styrkeindeks 13 MACD (Lukk (0), 5,5) - Flyttende gjennomsnittlig konvergensdivisjonssett basert på dagens lukk, med en fem-dagers rask lengde og en fem-dagers langsom lengde. Hvis du er usikker på hvor mange parametere en bestemt komponent krever, Du kan bare konsultere dokumentasjonen for handelsprogrammer, som lister disse komponentene sammen med verdiene som må fylles ut. For eksempel kan vi se at Tradecision forteller oss at vi trenger tre parametere med MACD: Så, for eksemplet nevnt i trinn en, vi ville bruke: MA (30) - Betydning 30-dagers glidende gjennomsnitt 13 MA (60) - Betydning 60-dagers glidende gjennomsnitt Trinn 3: Legge til handling Nå vil vi legge til handlinger i reglene våre. Hver handling overholder følgende grunnleggende format: IF Tilstand WHILE Tilstand EN Tiltak Typisk vil tilstanden bestå av komponenter og parametere du opprettet ovenfor, mens handlingen vil bestå av kjøp eller salg. Forholdene kan også bestå av enkle engelsk hvis ingen komponent er til stede. Legg merke til at komponenten mens er valgfri. Her er noen eksempler for å illustrere dette punktet: HVIS MA (30) Krysser over MA (60) OG KJØP 13 IF MA (30) Krysser under MA (60) HVIS VOLUME (20 000) SÅD 13 ELLER EMA (25) ER Større enn MA (5) THEN Selg 13 Hvis RSI (20) er lik til 50 KJØP Så, for eksempelet vi har brukt, er det bare å liste: IF MA (30) Krysser over MA (60) THEN Kjøp 13 IF MA 30) Krysser under MA (60) THEN Selg 13 OM vår handel har 10 enheter av fortjeneste THEN Selg 13 HVIS vår handel har 10 enheter av tap THEN Selg hva neste neste, vel ta en titt på å konvertere disse reglene til en kode som din datamaskin kan forstå Trading Systems Coding: The Coding StageHigh Frequency trading system design og prosesshåndtering Høyfrekvent trading system design og prosesshåndtering Rådgiver: Roy E. Welsch. Avdeling: Systemdesign og Management Program. Utgiver: Massachusetts Institute of Technology Utgitt: 2009 Handelsfirmaer i dag er svært avhengige av data mining, datamodellering og programvareutvikling. Finansanalytikere utfører mange lignende oppgaver til de innen programvare og industri. Finansnæringen har imidlertid ennå ikke fullt ut vedtatt høyteknologiske systemkonstruksjonsrammer og prosesshåndteringsmetoder som har vært vellykkede i programvare - og produksjonsindustrien. Mange av de tradisjonelle metodene for produktdesign, kvalitetskontroll, systematisk innovasjon og kontinuerlig forbedring som finnes i ingeniørfagene, kan brukes på finansområdet. Denne oppgaven viser hvordan kunnskapen fra engineering disipliner kan forbedre design og prosesshåndtering av høyfrekvente handelssystemer. Høyfrekvente handelssystemer er beregningsbaserte. Disse systemene er automatiske eller halvautomatiske programvare systemer som er iboende komplekse og krever en høy grad av design presisjon. Utformingen av et høyfrekvent trading system knytter sammen flere felt, inkludert kvantitativ økonomi, systemdesign og software engineering. I finansindustrien, hvor matematiske teorier og handelsmodeller er relativt godt undersøkt, er evnen til å implementere disse designene i ekte handelspraksis et av hovedelementene i et investeringsselskaps konkurranseevne. Evnen til å konvertere investeringsideer til effektive handelssystemer effektivt og effektivt kan gi et investeringsselskap en stor konkurransefortrinn. (Forts.) Denne oppgaven gir en detaljert studie som består av høyfrekvent trading systemdesign, systemmodellering og prinsipper og prosesshåndtering for systemutvikling. Spesiell vekt legges på sikkerhetskopiering og optimalisering, som anses som de viktigste delene i å bygge et handelssystem. Denne forskningen bygger systemteknikkmodeller som styrer utviklingsprosessen. Det bruker også eksperimentelle handelssystemer til å verifisere og validere prinsipper som tas opp i denne oppgaven. Til slutt konkluderer denne oppgaven at systemstekniske prinsipper og rammer kan være nøkkelen til suksess for å implementere høyfrekvent trading eller kvantitative investeringssystemer. Avhandling (S. M.) - Massachusetts Institute of Technology, Systemdesign og Management Program, 2009. Katalogert fra PDF-versjon av avhandling. Inkluderer bibliografiske referanser (s. 78-79). Nøkkelord: System Design og Management Program. Min KontoTrading Systems: Design Your System - Del 1 13 Den forrige delen av denne opplæringen så på elementene som utgjør et handelssystem og diskuterte fordelene og ulempene ved å bruke et slikt system i et levende handelsmiljø. I denne delen bygger vi på den kunnskapen ved å undersøke hvilke markeder som er spesielt velegnet til systemhandel. Vi vil da ta en mer grundig titt på de ulike sjangrene av handelssystemer. Handel i ulike markeder Aksjemarkeder Aksjemarkedet er trolig det vanligste markedet for handel, særlig blant nybegynnere. I denne arena dominerer store spillere som Warren Buffett og Merrill Lynch, og tradisjonelle verdier og vekststrategier er langt den vanligste. Likevel har mange institusjoner investert betydelig i design, utvikling og implementering av handelssystemer. Individuelle investorer er med i denne trenden, men sakte. Her er noen viktige faktorer å huske på når du bruker handelssystemer i aksjemarkedene: 13 Den store mengden aksjer som er tilgjengelig, tillater handelsmenn å teste systemer på mange forskjellige typer aksjer - alt fra ekstremt volatile over-the-counter (OTC) aksjer til ikke-flyktige blå sjetonger. Effektiviteten av handelssystemer kan begrenses av den lave likviditeten til enkelte aksjer, spesielt OTC og rosa arkproblemer. Provisjoner kan spise i fortjeneste generert av vellykkede handler, og kan øke tap. OTC og rosa ark aksjer ofte pådrar ytterligere provisjon avgifter. De viktigste handelssystemene som brukes, er de som ser etter verdi - det vil si systemer som bruker forskjellige parametere for å avgjøre om en sikkerhet er undervurdert i forhold til tidligere prestasjoner, sine jevnaldrende eller markedet generelt. Valutamarkeder Valutamarkedet, eller forex. er det største og mest flytende markedet i verden. Verdens regjeringer, banker og andre store institusjoner handler trillioner dollar på valutamarkedet hver dag. De fleste institusjonelle handelsmenn på forexen er avhengige av handelssystemer. Det samme gjelder for enkeltpersoner på forexen, men noen handel basert på økonomiske rapporter eller rentebetalinger. Her er noen viktige faktorer å huske på når du bruker handelssystemer i forexmarkedet: Likviditeten i dette markedet - på grunn av det store volumet - gjør handelssystemene mer nøyaktige og effektive. Det er ingen provisjoner i dette markedet, bare sprer seg. Derfor er det mye lettere å foreta mange transaksjoner uten å øke kostnadene. Sammenlignet med mengden aksjer eller råvarer tilgjengelig, er antall valutaer som skal handles begrenset. Men på grunn av tilgjengeligheten av eksotiske valutapar - det vil si valutaer fra mindre land - er volatilitetsområdet ikke nødvendigvis begrenset. De viktigste handelssystemene som brukes i forex er de som følger trender (et populært ordtak i markedet er trenden er din venn), eller systemer som kjøper eller selger på breakouts. Dette skyldes at økonomiske indikatorer ofte forårsaker store prisbevegelser på en gang. Futures Equity, forex og råvaremarkeder tilbyr alle futures trading. Dette er et populært kjøretøy for systemhandel på grunn av økt utnyttbar utnyttelse og økt likviditet og volatilitet. Disse faktorene kan imidlertid kutte begge veier: de kan enten forstørre gevinstene dine eller forsterke tapene dine. Av denne grunn er bruken av futures vanligvis reservert for avanserte individuelle og institusjonelle systemhandlere. Dette skyldes at handelssystemer som kan kapitalisere på futures markedet krever mye større tilpasning, bruk mer avanserte indikatorer og ta mye lenger tid å utvikle. Så, hva er best Det er opp til den enkelte investor å bestemme hvilket marked som passer best til systemhandel - hver har sine egne fordeler og ulemper. De fleste er mer kjent med aksjemarkedene, og denne kjennskapen gjør det enklere å utvikle et handelssystem. Forex er imidlertid ofte antatt å være den overlegne plattformen for å drive handelssystemer - spesielt blant mer erfarne forhandlere. Videre, hvis en næringsdrivende bestemmer seg for å kapitalisere på økt løftestang og volatilitet, er futuresalternativet alltid åpent. Til slutt ligger valget i hendene til systemutvikleren. Typer av handelssystemer Trend-Følgende systemer Den vanligste metoden for systemhandel er trend-følgesystemet. I sin mest grunnleggende form venter dette systemet bare på en betydelig prisbevegelse, og kjøper eller selger i den retningen. Denne typen system banker på håp om at disse prisbevegelsene vil holde trenden. Flytte gjennomsnittlige systemer Ofte brukt i teknisk analyse. et glidende gjennomsnitt er en indikator som bare viser gjennomsnittsprisen på en aksje over en tidsperiode. Essensen av trender er avledet av denne måling. Den vanligste måten å bestemme inn - og utreise er en crossover. Logikken bak dette er enkel: en ny trend er etablert når prisen faller over eller under dens historiske pris gjennomsnitt (trend). Her er et diagram som tegner både prisen (blå linje) og IBMs 20-dagers røde linje: Breakout Systems Det grunnleggende konseptet bak denne typen system ligner på et glidende gjennomsnittssystem. Tanken er at når en ny høy eller lav er etablert, er prisbevegelsen mest sannsynlig å fortsette i retning av breakout. En indikator som kan brukes til å bestemme breakouts er et enkelt Bollinger Band overlegg. Bollinger Bands viser gjennomsnitt av høye og lave priser, og breakouts oppstår når prisen møter kantene på bandene. Her er et diagram som plots pris (blå linje) og Bollinger Bands (grå linjer) av Microsoft: Ulemper med Trend-Følgende systemer: Empirical Decision-Making Required - Ved bestemmelse av trender er det alltid et empirisk element å vurdere: Varigheten av den historiske trenden. For eksempel kan det bevegelige gjennomsnittet være de siste 20 dagene eller de siste fem årene, så utvikleren må bestemme hvilken som er best for systemet. Andre faktorer som skal bestemmes er de gjennomsnittlige høyder og nedturer i breakout-systemer. Lagging Nature - Flytte gjennomsnitt og breakout systemer vil alltid ligge. Med andre ord, de kan aldri slå den eksakte toppen eller bunnen av en trend. Dette resulterer uunngåelig i en fortabelse av potensiell fortjeneste, noe som noen ganger kan være betydelig. Whipsaw Effect - Blant markedskreftene som er skadelige for suksessen til trend-følgende systemer, er dette en av de vanligste. Whipsaw-effekten oppstår når det bevegelige gjennomsnittet genererer et falsk signal - det vil si når gjennomsnittet faller like i området, så reverserer plutselig retningen. Dette kan føre til store tap, med mindre effektive stopp-tap og risikostyringsteknikker er ansatt. Sideways Markets - Trend-følgende systemer er, av natur, i stand til å tjene penger bare i markeder som faktisk gjør trend. Men markeder flytter også sidelengs. holde seg innenfor et visst område for en lengre periode. Ekstrem volatilitet kan forekomme - Noen ganger kan trend-følgende systemer oppleve ekstrem volatilitet, men handelsmannen må holde seg til sitt system. Manglende evne til å gjøre det vil resultere i sikret fiasko. Countertrend Systems I utgangspunktet er målet med countertrend-systemet å kjøpe på laveste laveste og selge på høyeste høyde. Hovedforskjellen mellom dette og trend-etter-systemet er at motstrømsystemet ikke er selvkorrigerende. Med andre ord er det ikke satt tid for å gå ut av posisjoner, og dette resulterer i et ubegrenset ulemper potensial. Typer Countertrend Systems Mange forskjellige typer systemer betraktes som countertrend-systemer. Ideen her er å kjøpe når momentum i en retning begynner å falme. Dette beregnes oftest ved hjelp av oscillatorer. For eksempel kan et signal genereres når stokastikk eller andre relative styrkeindikatorer faller under bestemte punkter. Det finnes andre typer motstridshandelssystemer, men alle deler samme grunnleggende mål - å kjøpe lavt og selge høyt. Ulemper ved å motvirke følgende systemer: E mpirisk beslutningsprosess påkrevd - For eksempel er en av faktorene som systemutvikleren må bestemme seg for, hvilke punkter som relativstyrkeindikatorene taper. Ekstern volatilitet kan forekomme - Disse systemene kan også oppleve ekstrem volatilitet, og en manglende evne til å holde fast i systemet til tross for denne volatiliteten, vil resultere i sikret feil. Ubegrenset ulemper - Som tidligere nevnt er det ubegrenset ulemper, fordi systemet ikke er selvkorrigerende (det er ingen angitt tid for å gå ut av posisjoner). Konklusjon Hovedmarkedene som handelssystemer egner seg for, er aksje-, valuta - og futuresmarkedet. Hvert av disse markedene har sine fordeler og ulemper. De to viktigste sjangrene av handelssystemer er trend-follow og countertrend-systemene. Til tross for forskjellene deres krever begge typer systemer, i deres utviklingsstadier, empirisk beslutningsprosesser fra utviklerens side. Også disse systemene er utsatt for ekstrem volatilitet, og dette kan kreve noe utholdenhet - det er viktig at systemhandleren holder fast i systemet hans i disse tider. I den følgende avdelingen, ta en nærmere titt på hvordan du designer et handelssystem og diskutere noe av programvaren som systemhandlere bruker for å gjøre livet enklere. Trading Systems: Design ditt system - Del 2