Sinais de negociação matlab

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Caixa de ferramentas de negociação.

Acessar preços, analisar custos de transação e enviar ordens para sistemas de negociação.

O Trading Toolbox ™ fornece funções para analisar os custos de transação, acessar dados de cotações de negociação e cotação, definir tipos de pedidos e enviar pedidos para mercados financeiros de negociação. A caixa de ferramentas permite integrar dados baseados em fluxo e baseados em eventos no MATLAB®, permitindo que você desenvolva estratégias e algoritmos de negociação financeira que analisam e reagem ao mercado em tempo real. Você pode criar estratégias de negociação algorítmicas ou automatizadas que funcionem em várias classes de ativos, tipos de instrumentos e mercados comerciais, integrando-se às plataformas de execução comercial proprietárias ou padrão da indústria.

Com o Trading Toolbox, você pode analisar e estimar os custos de transação antes de fazer um pedido, bem como atribuir os custos pós-negociação. Você pode analisar os custos de transação associados a impacto de mercado, prazo, liquidez e valorização de preço e usar curvas de custo para minimizar os custos de transação de ativos únicos ou de um portfólio de ativos.

O Trading Toolbox permite que você acesse fluxos em tempo real de dados de instrumentos negociáveis, incluindo cotações, volumes, negociações, profundidade de mercado e metadados do instrumento. Você pode definir tipos de pedidos e especificar procedimentos de roteamento e preenchimento de pedidos.

Negociação Algorítmica com MATLAB®: Mais Sinais.

No AlgoTradingDemo3.m vimos como adicionar dois sinais para obter melhores resultados usando o aprendizado evolutivo. Nesta demonstração, usaremos a abordagem de três sinais: MA, RSI e Williams% R.

Copyright 2010, The MathWorks, Inc. Todos os direitos reservados.

Carregue alguns dados.

Mais uma vez, vamos importar os dados do Bund amostrados minuciosamente.

Williams% R.

Estratégia de negociação de Williams%.

Gere um sinal de negociação cada vez que cruzarmos a marca de -50% (up é uma compra, down é uma venda).

Desempenho WPR.

Gere sinais de negociação.

Sinais de negociação.

Trace o "estado" do mercado representado pelos sinais.

Gere a população inicial.

Gere a população inicial de sinais.

Função de Fitness.

O objetivo é encontrar um bitstring de destino (valor mínimo)

Definição da função objetiva.

Objetivo de avaliação para população.

Resolva Com Algoritmo Genético.

Encontre a melhor regra de negociação e o índice máximo de Sharpe (relação min-Sharpe)

Avalie o melhor desempenho.

Este resultado não é tão bom quanto o caso da média móvel pura, mas é um passo na direção certa em comparação com o caso MA + RSI. Outro exercício a ser tentado é usar esse método para combinar diferentes sinais que capturam melhor a dinâmica do mercado (digamos, um mercado de urso, touro e lateral) e calibrar usando a janela de treinamento / validação em movimento discutida na demonstração 3.

Mas, infelizmente, estamos passando para a próxima demonstração, que discute como você pode acelerar o seu código MATLAB, para os viciados em desempenho por aí. Para AlgoTrading5.m.

MatlabTrading.

Blog para MATLAB & # 174; usuários interessados ​​em estratégias de negociação algorítmica, backtesting, pares de negociação, arbitragem estatística etc.

Quarta-feira, 7 de dezembro de 2016.

Teste e Análise de Estratégias de Negociação Algorítmica no MATLAB (Parte 4) & # 8211; Algorítmos genéticos.

Otimização de Algoritmos Genéticos.

Apesar do fato de que o princípio do algoritmo genético (evolucionário) é muito bem explicado nos webinars do MathWorks, nos exemplos, no entanto, ele é usado apenas para otimização da escolha de um grupo de estratégia de um conjunto. Este é um bom exemplo do uso desses algoritmos, no entanto, acontece que há uma necessidade de definir muitas variáveis ​​com intervalos significativos para uma estratégia, você não consegue com uma iteração e a paralelização de processos & # 8211; cálculos podem levar vários dias. Certamente, existem estratégias no estágio final de otimização, quando quase certamente sabemos que a estratégia de negociação é bem-sucedida, podemos esperar vários dias ou alugar todo o cluster - o resultado pode valer a pena. No entanto, se precisamos "estimar" os resultados de uma estratégia "volumosa" e decidir se vale a pena gastar o tempo, então os algoritmos genéticos podem ser perfeitamente adequados.

Método linear & # 8211; é um modo usual de ordenação no qual você verá todos os resultados intermediários (sub-ótimos). Dá máxima precisão. Método paralelo & # 8211; todos os kernels da sua CPU serão usados. Não permite ver resultados intermediários, mas acelera significativamente a operação. Dá máxima precisão durante o aumento da velocidade de cálculo. Método genético & # 8211; ele usa o algoritmo de otimização evolutiva. Permite ver valores sub-ótimos, mas dá o resultado próximo ao melhor. Não é um método muito preciso, mas é preciso o suficiente para a "execução" inicial da estratégia. Muito rápido.

Segunda-feira, 5 de dezembro de 2016.

Teste e Análise de Estratégias de Negociação Algorítmica no MATLAB (Parte 3) & # 8211; Visualização do Processo.

Visualização do processo de teste.

Em minha experiência de trabalho, muitas vezes analisei outras plataformas populares para testes de estratégia de negociação, como TradeStation, MetaStock, Multicharts etc. e sempre fiquei surpreso com a pouca atenção dada à visualização do processo de teste. O problema é que, quando não vemos os resultados dos valores intermediários e sub-ótimos dos parâmetros otimizados, muitas vezes jogamos fora o ouro junto com a sujeira. A questão é por causa de uma amostragem excessivamente ampla, a estratégia ajusta os parâmetros da maneira como vemos uma "estratégia perfeita" que falha na vida real ou vê uma ou duas transações, que são supostamente as melhores porque foram selecionadas essas informações de intervalo de tempo onde a melhor estratégia de negociação seria comprar e manter, mas por que outras estratégias são necessárias?

E se houver mais de 4 dimensões? Quando você vê quais sinais e em que frequência eles aparecem na faixa de preço, você tem quase toda a representação visual necessária da sua estratégia: a frequência das transações, sua lucratividade (curva de renda), a precisão da abertura, a semelhança com outras valores sub-ótimos, etc .; isso não pode ser dito sobre o desempenho no espaço N-dimensional, onde todas as informações úteis são, de fato, que o valor ótimo não é apenas um, mas há toda uma gama de valores sub-ótimos em uma ou mais áreas.

Enquanto otimiza uma estratégia no WFAToolbox & # 8211; Walk-Forward Analysis Toolbox para MATLAB & # 174 ;, como um novo valor ótimo é encontrado, os sinais da estratégia de negociação no período in-sample e out-of-sample aparecem imediatamente no gráfico, para que você possa sempre controlar qual faixa de opções você deve atribuir, e também pode pausar a otimização sem esperar pelo fim do teste, pois fica claro que algo deu errado ou está tudo bem.

Quarta-feira, 30 de novembro de 2016.

Teste e Análise de Estratégias de Negociação Algorítmica no MATLAB (Parte 2) & # 8211; GUI fácil de usar.

GUI fácil de usar.

Vamos começar com o fato de que não há interface gráfica porque se presumimos que quase todo o processo de teste e análise de estratégias de negociação é padronizado (é 99%), você gostaria de ter a interface que ajuda a chamar os dados necessários. e inicie o processo de teste com um clique.

Para usuários novos (e não apenas) do MATLAB, é muito mais conveniente usar uma GUI com botões e campos de entrada do que pesquisar no código; Portanto, há uma GUI, mesmo nas caixas de ferramentas MathWorks, na maioria dos casos, porque é mais conveniente. Ele permite focar apenas no código da sua estratégia, porque o uso de uma GUI não implica, de forma alguma, que ela limita de alguma forma sua capacidade de escrever uma estratégia.

Assim, no WFAToolbox, criamos a possibilidade de escrever qualquer código para sua estratégia, usando qualquer uma das caixas de ferramentas do MATLAB e trabalhando com múltiplos ativos para as estratégias como negociação de pares, negociação de cestas ou arbitragem tripla, etc .; mas, ao mesmo tempo, esse código é facilmente integrado à GUI por meio de padrões, que são simples o suficiente para serem aplicados no código e não limitam as oportunidades.

Terça-feira, 29 de novembro de 2016.

Teste e Análise de Estratégias de Negociação Algorítmica no MATLAB (Parte 1) - Introdução.

Como tudo começou.

Foi em 2008 (se não me engano) quando o primeiro webinar sobre negociação algorítmica no MATLAB com Ali Kazaam foi lançado, abordando o tópico de otimização de estratégias simples baseadas em indicadores técnicos, etc. apesar de um caótico & # 8220; 8221; código, ferramentas eram interessantes o suficiente para usar. Eles serviram como ponto de partida para pesquisa e aprimoramento de um modelo de teste e análise que permitiria usar todo o poder das caixas de ferramentas e a liberdade das ações do MATLAB durante a criação das próprias estratégias comerciais, ao mesmo tempo em que permitiria controlar o processo. de teste e os dados obtidos e sua análise posterior escolheria carteira eficaz de sistemas de negociação robustos.

Por que todo Algotrader deveria reinventar a roda?

No entanto, o Mathworks não ofereceu uma solução completa para testes e análises das estratégias & # 8211; Esses códigos que você poderia obter dos webinars eram os únicos "elementos" de um teste completo do sistema, e era necessário modificá-los, personalizá-los e adicioná-los à GUI para facilitar o uso. Foi muito demorado, colocando-se uma questão: seja qual for a estratégia, ela deve passar pelo mesmo processo de teste e análise, o que permitiria classificá-la como estável e utilizável & # 8211; então, por que todo algotrader deveria reinventar a roda e escrever seu próprio código para estratégias de teste adequadas no MATLAB?

Algorithmic Trading com MATLAB: Seleção de Regra.

Anteriormente, desenvolvemos uma estrutura de testes para calibrar uma estratégia de negociação simples para dados intraday. Nesta demonstração, usaremos a abordagem de três sinais: MA, RSI e Williams% R.

Copyright 2010-2012, The MathWorks, Inc. Todos os direitos reservados.

Williams% R.

Ao adaptar o código da estratégia de média móvel existente, podemos fazer outras estratégias de negociação baseadas, por exemplo, no Índice de Força Relativa e no Williams% R. A chave aqui é a reutilização: só precisamos alterar algumas linhas de código para mudar de uma estratégia para outra. Podemos dar uma olhada neste indicador com, digamos, uma janela de 50 dias:

Estratégia de negociação de Williams%.

Gere um sinal de negociação cada vez que cruzarmos certos limites (up é uma compra, down é uma venda). Vamos definir nossos limites de negociação em -20% e -80% e variar apenas o tamanho da janela, mas é claro que podemos ter todos esses três parâmetros livres.

Desempenho WPR.

Não há razão para preferir o parâmetro de janela 50 sobre outras possibilidades; vamos varrer muitos valores para identificar a configuração ideal do parâmetro.

Gere sinais de negociação.

Agora, geraremos três sinais de negociação distintos com base em uma média móvel, o Williams% R descrito acima e um Índice de Força Relativa. Os parâmetros para cada modelo já foram determinados de forma independente; poderíamos facilmente determinar o conjunto ideal de parâmetros como um conjunto, se desejarmos.

Sinais de negociação.

Trace o "estado" do mercado representado pelos sinais. No gráfico inferior, o verde é uma posição longa e o vermelho é uma posição curta.

Gerar população inicial para Algoritmo Genético.

Gere a população inicial de sinais.

Resolva Com Algoritmo Genético.

Encontre a melhor regra de negociação e o índice máximo de Sharpe (relação min-Sharpe)

Avalie o melhor desempenho.

Avalie o objetivo com o melhor valor e inverta a convenção de sinais para a proporção ideal de Sharpe.