Troca de forex quantopian

Guia do Software de Forex Automatizado Parte 3 Um dos maiores obstáculos para a programação e calibração de algoritmos de negociação é o tempo que pode demorar para testar estas estratégias para ver o quão bom elas funcionam e identificar problemas potenciais. Mesmo em um PC desktop poderoso, um back-test padrão pode levar vários dias para calcular, o que retarda significativamente o processo e dificulta a evolução das estratégias em tempo hábil. No entanto, um novo tipo de solução, que usa a tecnologia da computação em nuvem para processar os milhões de cálculos exigidos por um back-test em questão de minutos, surgiu recentemente. Essas plataformas também oferecem uma série de recursos adicionais, como a construção de comunidades para atrair investimentos, ambientes de codificação especializados e a capacidade de executar estratégias de negociação algorítmica nos mercados ao vivo. Aqui, olhamos para três dos principais concorrentes nesta arena de rápido desenvolvimento. A QuantConnect é uma nova série de plataformas de negociação automatizadas que oferece aos usuários a chance de testar seus algoritmos em dados históricos usando rapidamente a tecnologia da computação em nuvem. Como a plataforma high-end OpenQuant, que analisamos na parte 2 desta série. Ele usa a linguagem de programação C para algoritmos de programação, que é uma ramificação orientada a objetos da série CCC de idiomas. Isso permite que os programadores criem algoritmos muito mais complexos do que poderiam ser capazes em uma linguagem de troca dedicada, como o MQL4, por exemplo, mas o flipside disso é que a curva de aprendizado é um pouco mais íngreme. A USP para este serviço é o fato de que ele fornece muitos recursos high-end gratuitamente. Os usuários podem testar algoritmos com até cinco anos de histórico de dados do forex tick em questão de minutos, em vez dos vários dias que demoraria para processar usando seu próprio processador de computadores. Isso torna muito mais fácil desenvolver e aperfeiçoar estratégias rapidamente, sem perder impulso enquanto aguarda os resultados de um longo teste. Além de fornecer um ambiente gratuito de codificação e backtesting com acesso a dados de mercado, o serviço também é projetado para fornecer codificadores bem-sucedidos com uma plataforma para atrair investimentos e investidores com uma maneira de alavancar as habilidades de programação de quants através da comunidade QuantConnect. Embora seja principalmente um serviço gratuito, os usuários que desejam colocar seus scripts em prática nos mercados podem fazê-lo através de um vínculo com Interactive Brokers. Atualmente é como o serviço é monetizado, embora existam planos para fornecer outros serviços pagos para investidores, como um fundo que agrupa os usuários mais bem-sucedidos da plataforma. Este serviço foi lançado em torno do mesmo tempo que a QuantConnect, e oferece facilidades muito semelhantes, com backtesting livre em dados históricos do mercado. Ele usa a popular linguagem de programação Python, para a qual existem muitos algoritmos de negociação já disponíveis. O aspecto da comunidade do serviço é muito em frente, com um fluxo de mensagens por programadores dentro da comunidade visível na página inicial. No momento, os dados históricos disponíveis estão limitados aos estoques, embora existam planos para introduzir outras classes de ativos, incluindo o forex no futuro próximo. Outro participante recente da arena do ambiente de programação algo baseado em nuvem é o RIZM, da EquaMetrics Inc. Ao contrário de muitas plataformas que exigem que os usuários codem seus próprios algoritmos, o RIZM fornece uma interface visual que possibilita que comerciantes e investidores criem scripts sem qualquer prioridade Conhecimento de programação ou know-how. Esta interface, conhecida como Algobuilder, permite aos usuários simplesmente arrastar e soltar widgets para definir indicadores-chave, ações e métodos de forma lógica e intuitiva. Tendo desenvolvido mais de dois anos, o RIZM fornece uma ampla gama de indicadores fundamentais e técnicos pré-programados que podem ser configurados para intervalos de um minuto a 24 horas. Os algoritmos podem ser testados rapidamente usando o poder da computação em nuvem e implementados em mercados ao vivo através da FXCM ou Interactive Brokers, embora existam planos para torná-lo compatível com todas as principais corretoras. No momento, ele suporta ações, forex e futuros, mas há planos para torná-lo compatível com outras formas de negociação, como títulos e opções de renda fixa. O serviço é cobrado mensalmente, embora você possa usá-lo gratuitamente durante duas semanas, de forma experimental. Para 99 por mês, os usuários podem executar até 100 testes de volta, executar duas estratégias ao vivo simultaneamente e executar com 5 símbolos por algoritmo. Por 249 por mês, você pode fazer uso ilimitado das instalações das plataformas. Esses preços colocam-no em concorrência mais próxima com plataformas como o NinjaTrader e o TradeStation do que os serviços gratuitos oferecidos pela QuantConnect e a Quantopian, mas se você achar a perspectiva de codificação em C ou Python assustadora, pode valer a pena o investimento. Outros artigos desta série: TradersDNA é uma plataforma líder em mídia digital e social para comerciantes e investidores. TradersDNA oferece recursos de estréia para negociação e investimento de educação, recursos digitais para finanças pessoais, análises de mercado e guias gratuitos de negociação. Com uma visão geral abrangente e um dicionário, conteúdo de preparação para negociação de ativos múltiplos e estratégias de negociação ativas. 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Nunca ouvi falar de ninguém além de John Ehler estudando nesta área. Você acha que vale a pena aprender o processamento do sinal digital. Afinal, cada transação é um sinal e os gráficos de barras são uma forma um tanto filtrada desses sinais. Faz sentido pedir 15 de fevereiro 11 às 20:46 As ondas são apenas uma forma de decomposição de base. As ondulações, em particular, se decompõem tanto na freqüência quanto no tempo e, portanto, são mais úteis do que fourier ou outras decomposições baseadas em pura pureza. Existem outras decomposições de tempo-freq (por exemplo, o HHT), que também devem ser exploradas. A decomposição de uma série de preços é útil na compreensão do movimento primário dentro de uma série. Em geral, com uma decomposição, o sinal original é a soma de seus componentes base (potencialmente com algum multiplicador de escala). Os componentes variam desde a menor freqüência (uma linha direta até a amostra) até a maior freqüência, uma curva que oscila com uma freqüência máxima aproximando-se de N 2. Como isso é útil, denota uma série que determina o componente principal do movimento na série que determina Pivôs O Denoising é realizado recompondo a série resumindo os componentes da decomposição, menos os últimos componentes de alta freqüência. Esta série desmantelada (ou filtrada), se bem escolhida, muitas vezes dá uma visão sobre o processo de preço do núcleo. Supondo a continuação na mesma direção, pode ser usado para extropolar por um curto período de tempo. À medida que os timeseries toquem em tempo real, pode-se observar como o processo de preço desativado (ou filtragem) muda para determinar se um movimento de preços em uma direção diferente é significante ou apenas ruído. Uma das chaves, porém, é determinar quantos níveis de decomposição se recompor em qualquer situação. Poucos níveis (baixo freq) significarão que a série de preços recomposta responde muito devagar aos eventos. Muitos níveis (alta freqüência) significarão para uma resposta rápida, mas. Talvez muito barulho em alguns regimes de preços. Dado que o mercado muda entre movimentos laterais e movimentos momentâneos, um processo de filtragem precisa se ajustar ao regime, tornando-se mais ou menos sensível aos movimentos na projeção de uma curva. Há muitas maneiras de avaliar isso, como se olhe para o poder da série filtrada em relação ao poder da série de preços brutos, visando um determinado regime dependente. Supondo que um tenha empregado com sucesso wavelet ou outras decomposições para produzir um sinal suave e apropriadamente reativo, pode tomar a derivada e usar para detectar mínimos e máximos à medida que a série de preços progride. É preciso uma base que tenha um bom comportamento no ponto final para que a inclinação da curva no ponto final projeta em uma direção apropriada. A base precisa fornecer resultados consistentes no ponto final, à medida que os sinais horários e não são posicionados positivamente. Infelizmente, não tenho conhecimento de nenhuma base wavelet que evite os problemas acima. Existem algumas outras bases que podem ser escolhidas para melhorar. Conclusão Se você deseja buscar Wavelets e criar regras comerciais em torno deles, espere fazer muita pesquisa. Você também pode achar que embora o conceito seja bom, você precisará explorar outras bases de decomposição para obter o comportamento desejado. Eu não uso decomposições para decisões comerciais, mas eu as achei úteis para determinar o regime de mercado e outras medidas de atraso. Você precisa investigar como diferenciar métodos de interpolação versus métodos de extrapolação. É fácil construir um modelo que repita o passado (quase qualquer esquema de interpolação fará o truque). O problema é que esse modelo geralmente não tem valor quando se trata de extrapolar para o futuro. Quando você repete a palavra ciclos, uma bandeira vermelha deveria estar subindo. Dig na aplicação de Fourier Integral, Série de Fourier, Transformada de Fourier, etc., e você achará que, com frequências suficientes, você pode representar qualquer série de tempo bem o suficiente para que a maioria dos comerciantes de varejo possa estar convencido de que funciona. O problema é que ele não possui nenhum poder preditivo. A razão pela qual os métodos de Fourier são úteis na engenharia do SDP é porque esse sinal (tensão, corrente, temperatura, independentemente) geralmente se repete na máquina de circuito onde foi gerada. Como resultado, a interpolação, em seguida, torna-se relacionada à extrapolação. No caso de você estar usando R, heres algum código hacky para tentar: análise de ciclos e processamento de sinal pode ser útil para padrões sazonais, mas sem saber mais sobre o desempenho de tal abordagem de negociação, eu não consideraria um grau de processamento de sinal apenas para negociação. Você ficaria feliz em aplicar o que você aprende sobre o tipo de problema de engenharia padrão, porque isso pode ser o que você estará preso fazendo se não funcionar bem o suficiente com a negociação. Respondeu 15 de fevereiro às 22:10 As análises DSP e Time Series são a mesma coisa. DSP usa engenharia de linguagem e análise de séries temporais usa linguagem matemática, mas os modelos são bastante simulares. O indicador cibernético Ehlers é um ARMA (3,2). Ehlers tem algumas idéias únicas: qual é o significado da fase de uma variável aleatória respondida 26 de fevereiro às 5:04 Esqueça todos esses chamados indicadores técnicos. Eles são uma porcaria, especialmente se você não sabe como usá-los. Meu conselho: compre um bom livro wavelet e crie sua própria estratégia. Respondeu 16 de fevereiro às 2:52 Olá fRed, qual livro de wavelet você usou Você pode recomendar um título ndash MisterH Mar 28 11 às 11:26 Introdução às Wavelets e Outros Métodos de Filtração em Finanças e Economia por Ramazan Gencay, Faruk Selcuk Brandon Whitcher ndash RockScience 29 de março 11 às 2:15 Eu achei John Ehlers Fisher Transform bastante útil como um indicador na negociação de futuros, particularmente em gráficos de tiques de Heikin-Ashi. Eu confio nisso para a minha estratégia, mas eu não acho que seja confiável o suficiente para basear um sistema automático inteiro por conta própria, porque não provou ser confiável durante os dias agitados, mas pode ser bastante útil em dias de tendência como hoje. (Fico feliz em publicar um gráfico para ilustrar, mas não tenho a reputação necessária) respondeu 22 de março às 20:47