Sunday, July 24, 2016

체계적인 무역 전략 의 pdf






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10시 52분 - 12 월 (26) 2010 사용자가 제출 외환 거래 전략 1-A (SFT 간단한 전략). 내가 전에 동안 약속대로, 이 전략 (단순 균형 잡힌 시스템) 내 전체 설정을 가져입니다. 나는 꽤 많은 시간 동안 라이브 거래되었으며, 이 TA 년의 몇 가지 주요 최적화없이 지속되는 몇 가지 중 하나입니다. 나는이 시도하거나 시도 말을하지 않을거야. 나는 모든 것을이 시스템을 데리고 오전 그것을 테스트하거나 거주하거나 당신은 그것으로 할 싶어 무엇이든 거래를 당신에게 달려있을 것이다. 나뿐만 아니라 정확한 규칙에 따라 EA를가 않​​습니다. 하지만 지금은 그것을 공유하지 않을. 모든 이후 EA의 소스와 같이 여기에 동일합니다. 나는이 공유하고 주된 이유는 내가 이미 가진 돈을 한 것으로, 이다, 어느 당신은 그것을 믿거 나 말거나. 그리고 나는 TA를 데리고있는 이유 중 가장 중요한 이유는 모든 돈 관리는와, 그 인터넷이 스마트 사람이 또는 추천하지만 단서, 왜 그들은 심지어 같은 권장 사항을 사용하는 것이이없는이 가득 규칙. 나는 내 설정에서 배울 가능성이 나중에 그것으로 어떤 주사위를 만들기 위해 당신의 일부를 도움이되기를 바랍니다. 올해는 외환에 대한 역사적인있다 그리고 우리는 행동하는 우리의 전략에 따라 것을 느낄 수 있었다. 내년은 동일하거나 더 악화 될 수 있습니다. backtests, 데모 거래의 수백을하고 당신은 라이브 가서 결정하기 전에이 전략의 각 지표를 배울 수 있지만, 가장 중요한 것은 - 시스템의 규칙에 충실. 징계와 당신은 돈을 벌 것입니다. 당신에게 모두 메리 크리스마스, 해피 수익성 다음 년도 바랍니다. 좋구나. 날 여기에서 사용하는이 시스템의 어떻게 든 기초와 I를 생각합니다. 당신의 자신의 위험에 사용합니다. 어떤 시스템이이 사업에 성배는 홀리가 없습니다. SFT 템플릿 PS : 템플릿이어야합니다 SFT SFT 설정 SL을 판매 구입 : 평균 일일 범위 바 시계 스크립트 : 대한 MT4 우편 파일을 포함하여 유용한 자료와 경험이없는 사람들을위한 정보 성배는 당신과 지표를 사용하는 능력에있다 이 전략. 스크립트 (당신이 열려 MT4 쉽고 빠르게 거래를 만들기 위해 각 스크립트에 대한 단축키를 설정할 때) Experts - 스크립트를 Metatrader - 간다, 템플릿 메타 트레이더로 이동 - 템플릿. 지표 Experts - 지표를 Metatrader-로 진행한다. O를) 당신은 BUY를 수정 MT4의 METAEDITOR에서 스크립트를 판매 할 수 있습니다 : 로그 PDF 수동 펜에 의해 채워 인쇄 할 수 있습니다. 스크립트의 소스에서 나는 영어 설명을 떠났다. 11시 12분 - 2011 년 1 월 2 일에 R. 에 의해 제출 또한 빠른 거래를 만들기 위해 각 스크립트마다 단축키를 설정할 수 있습니다 쉽게 (설정 단축키를 네비게이터 - 스크립트 - - 오른쪽 마우스를 원하는 스크립트를 통해 클릭). 당신은 훌륭한 휴일이 있었다 바랍니다. 먼저 내 설정의 영어 버전에 대한 appologize 수 있습니다. 내 글이 어떻게 든 펑키 그래서 난 안 네이티브 영어 스피커입니다. 하지만 여전히 나는 당신이 그것을 충분히 이해 바랍니다. 서로 다른 시간 프레임에 대한 질문에 대답합니다. 내가 바로 설치를 보라적이고 체계적인 접근 방법 당신은 어떤 TF와 succesfull 수 있습니다. 내가 테스트 한 거래는 500 만에 성공적으로 살고 서로 다른 설정과 i가 500보다 높은 TF가 함께 시스템을 넣지 기반 결코 TF가 그것을 테스트하는 시간과 노력이 많이 필요하기 때문이다. 이유는 간단하다. 나는 내가이 전략을 기반으로 위치를 열고 같은 날에 밖으로 싶어. 나는 스윙으로 큰 TF들과 장기 투자에 광산 및 고객 계정을 거래하는 2 이상의 전략을 사용합니까. 대부분 계정의 각 내 포트폴리오 위험을 다양 화한다. 그래서 예, 나는 그것을 더 큰 TF가 작동 확신합니다. 경우에 잘 testet과 지적인 돈과 위험 관리가 포함되어 있습니다. 모두 훌륭한 년도 위시 그냥 여기 내 2 센트 : 1 월은 USD 우승자이다. 통계적 월에 EUR에 평균 1.5에 대해 (하지 무역 조언을 - 그냥보고 참조) USD 이득을 촬영. 당신이 그것을 필요로하는 경우에 행운을 빕니다, 그렇지 않으면 징계를 유지하고 당신은 돈을 다할 것입니다. 3시 10분 - 1 월 4 일에 Dorai에 의해 제출. 전략을 공유 주셔서 감사합니다. 나는 하나의 쿼리가 있습니다. 어떻게 SL의 /의 TP를 정의 않습니다. PDF에 당신은 150 핍 바로 ADR PL 10로 SL로 제공했다. 2시 57분 - 1 월 5 일에 R. 에 의해 제출. ADR의 기반으로 SL / TP의 예는 정확히 권리입니다. 난 단지 낮은 확산 쌍을 거래 할, 이 5 분 차트에서 2 핍까지 스프레드에 최적입니다 설정할 수 있습니다. 당신은 설정에 포함 높은 확산을 고려해야합니다. SL 당 ADR의 추가의 예를 하나 들어 / TP 귀하의 스프레드는 2 주사위를 초과하면. 2시 13분 - 2011 년 1 월 8 일에로드하여 제출. 안녕하세요, 빠른 질문은 촛불은 5 ~ 10 EMA 크로스와 동시에 열 필요가 없습니다. 공유를위한 감사합니다. 3시 25분 - 로드에서 2011 년 1 월 10 일에 사용자에 의해 제출. 석사 크로스 후 우리는 다음 BAR 또는 열 촛불을 기다리고 있습니다. 시장이 새로운 바 개방에 odred으로 위치가 실행된다. 내가 충분한 시간을 가지고 있다면, 온라인 일 중 하나 LIVE 무역 세션에서이 전략을 보여줍니다 모두가 규칙, 입구와 출구 지점 내 거래 방식을 이해할 수 있도록 : 스토 흐와 RSI 주문 PS를 실행할뿐만 아니라 TRUE해야 그것. 여기 곧으로 알려줍니다. Quandl (Quandl의 허가) 곧 (1 분 바) 내 일 데이터를 제공한다. 나는 바위는 친절하게 (아래 참조) 테스트하기 위해 일부 데이터가 주어집니다. 나는 t이보다 더 많은 말을하지만 QuantGo과 Quandl 모두 합리적인 가격의 안 일 데이터를 제공과 함께 곧 공식 발표를 위해 눈을 유지할 수 있습니다, 작은 무역 상점은 너무 좋아 한 적이 없다. I의 세계, 데이터는 모든 방향에서 스트리밍 등 데이터의 성공적인 통합은 매우 중요합니다. 커프 특히 숫자 대량의 데이터 용으로 설계된 새로운 원주 눈금 데이터베이스 시계열 언어이다. 그것은 C로 작성 기본적으로는 JSON 및 SQL를 할 수있다. 커프는 실시간 및 히스토리 데이터베이스 모두에 대한 지원을 가지고 있으며, 당신이 바로 Quandl 데이터에 대한 쿼리를 실행할 수 있도록 모든 일반적인 Quandl 형식에 대한 데이터 로더를 제공합니다. 가능 커프에서 C 라이브러리를 호출하고 C에서 커프를 호출 할 수 있습니다 I의 외국인 함수 인터페이스 (FFI)은, 나는 R을 (쉽게)를 사용하여 데이터를 조회 할 수 있습니다. 내 메시징을위한 ZeroMQ, 그것은 심각하게 좋은 거래 또는 분석 시스템으로 쌓을 수있다. 정말 같은 제가 KDB 데이터베이스이야. 혹시. 당신은 여기에서 확실히 확인해 Quandl에서 S P 500 1 분 막대를 사용하여 간단한 요청 / 응답에서 출력합니다. C 응용 프로그램 커프 요청에 대한 핸들러 역할을합니다. 그것은 커프로 호출하고 다시 데이터를 클라이언트로 응답합니다. A부터 R 스크립트는 AAPL의 종가를 요청하지만 그냥 간단하게 C, Java 또는 파이썬이 사용될 수있다. 메시지는 JSON 형식으로되어 이들은 다음 ZeroMQ는 사용 R. 메시징의 XTS로 변환됩니다. R (rzmq) - R (rzmq) 나는 또한 R의 API를 개발하고 내 실시간 인터랙티브 브로커가 커프 (예를 들어 자바 API 및 ZeroMq)에 공급 통합을 시작하기로 결정했습니다. 사람이에 관심이 있다면, 연락 주시기 바랍니다. 와우, 나는 로널드 Hochreiter하여이 깔끔하게 쓴 종이를 복제 즐겼다. 로널드는 (연구소 통계 및 수학에 대한) 경제 및 비즈니스 비엔나 대학의 조교수이다. 그의 논문에서 그는 금융 감정 데이터를 기반으로 최적의 규칙 기반 거래 전략을 계산하기 위해 진화 최적화 기법을 적용합니다. 제목 : 로널드 Hochreiter 예약 : 진화 최적화 저자을 사용하여 금융 감정 데이터를 기반으로 거래 전략을 계산 멘델 2015, 소프트 컴퓨팅, 시리즈의 최근의 발전, 볼륨 (378) 2015, 스프링 출처 : 도이 : dx. doi /10.1007/978-3- 319-19824-8 진화 기술 /pdf/1504.02972v1.pdf 15 arxiv는 일반적인 유전자 알고리즘 (GA)입니다. 조지아 문제에 대한 해결책을 번식하는 생물학적 진화의 과정에서 수학적 최적화 알고리즘 그리기 영감이다. 인구 (유전형)의 각 부재는 상기 문제에 대한 솔루션 (표현형)을 인코딩한다. 인코딩 인구의 진화는 진화 과정 선택에 의해 시뮬레이션된다. 크로스 오버와 돌연변이. 선택 고 피트니스 솔루션에 관심을 집중하고, 현재 인구의 정보를 이용한다. 크로스 오버 및 돌연변이 더 나은 솔루션을 발견하기위한 시도로 이러한 솔루션을 교란. 크로스 오버는 기존 솔루션의 단편의 재조합이 새로 만들 수 있습니다 동안 돌연변이는 인구에 새로운 유전자 값을 도입하여이 작업을 수행합니다. 로널드의 논문을 읽은 후 나는 즉시 모델이 반환의 앞서 1 일 방향을 예측에서 좋은 가설을 테스트하고 싶었다. 예를 들어 규칙이 오래 갈 결정할 때, 다음 날은 긍정적 반환하고 규칙이 긴 위치를 종료하거나 평면 머물 결정할 때, 다음날 부정적인 반환합니다. 결과는 동전 (아래 첨부 파일에 결과를 참조)의 플립보다 훨씬 더하지 않습니다. 또한, 매출이 높은 전략 쓸모 보증 할 수있는 (플롯 참조). 그러나, 이러한 유전자 알고리즘에 많은 변화가 다른 선택 돌연변이 운영자가 테스트 될 수 있고 크로스 오버 조작자가 추가 될 수있는. 대신 금융 감정 데이터를 사용하는 기술 지표의 다양한 최적 거래 규칙을 생성하기 위해 사용될 수있다. 나는 내가 가진 몇 가지 질문에 대한 설명을 얻을 수 로널드을 이메일로 전송. 그는 친절하고 신속하게 적절한 답변 반응했다. 염색체가 너무 짧은 어떠한 크로스 오버는 사용되지 않습니다. 마코 위츠의 포트폴리오의 목표 수익률은 즉 평균 벡터의 의미, 시나리오의 평균 수단으로서 계산된다. Pyramiding는 간주되지 않습니다. 이 규칙은 단지 우리가 자산이나하지에 (긴) 투자 여부를 확인합니다. 반복의 최대 수는 정지 규칙으로 지정된다. 내 이전 게시물 등을들 수있다. 최종의 일 (EOD) 주가는 Quandl의 프리미엄 가입을 통해 QuoteMedia에서 공급하고 StockTwits 데이터 PsychSignal에서 공급된다. 다음 비교 및​​ 포트폴리오 구성되었다 :에서 표본 단일 스톡 결과 긴 전용 구매 홀드 전략 대 최적의 규칙 기반의 거래 전략 밖으로의 샘플 구매 한 채로 최적의 마코 위츠의 포트폴리오를 구입 아웃의 표본 1 오버-N 포트폴리오를 - 그리고 홀드 아웃 오브 샘플 내가 R 패키지 quadprog 및 PerformanceAnalytics을 사용하지만 난 내 자신의 유전자 알고리즘을 쓴 하나의 투자 진화 전략 마찬가지로 가중 포트폴리오. 나는 다른 지표를 평가하기 위해이 알고리즘을 사용하여 계속 것이다. 여기 신호와 규칙 도니는 다르게. 당신은 당신이 공개적으로 볼 또는 개인 사용하거나, 복제 하시겠습니까 특정 종이나 전략이있는 경우, 저에게 연락 주시기 바랍니다. 내 이전 게시물에서 4 번째 자리에 UW를 볼 좋은 나는 위험 패리티 포트폴리오가 수치 적 뉴턴 방법을 사용하여 계산 될 수있는 방법을 보여 주었다. 그러나, 보다 일반적인 문제는 동일한 위험성을 갖는 반대 위험 예산 제약을 설정할 수있을 것이다. 우리는 포트폴리오의 자산이나 자산 집단에 PCTR 불평등 제약 조건을 설정하여 PCTR 제약 최적화이 작업을 수행 할 수 있습니다. 이것은 비선형 부등식 제약 최적화 문제를 초래한다. 이러한 선형 또는 이차 프로그래밍 t의 작업을 원하고 더 강력한 최적화 기술이 필요하다. 차동 진화 (DE)는 하나의 솔루션입니다. DE는 케네스 가격과 레이너 Storn에 의해 도입 검색 추론이다. 그것은 기반으로 매우 간단하면서도 강력한 인구이야. 다차원의 글로벌 최적화를위한 효과적인 것으로 밝혀졌다 확률 함수를 최소화 부. 비선형. 복합. 및 기능을 매우 제약. 이 함수가 연속 또는 미분이 될 필요가 없습니다. DE 연속 세대에 걸쳐 목적 함수를 최소화하기 위해 모집단에 크로스 오버 변이와 선택 생물학 영감 동작을 사용 진화 알고리즘의 클래스에 속한다. 다른 진화 알고리즘과 마찬가지로, DE는 변경 및 선택 연산자를 사용하여 후보 솔루션의 인구가 진화하여 최적화 문제를 해결합니다. DE는 부동 소수점 대신 인구 구성원의 비트 문자열 인코딩, 대신에 돌연변이의 논리 연산의 산술 연산을 사용합니다. 같은 이름의 R 패키지의 DEoptim 기능은 차동 진화 알고리즘을 통해 진화 글로벌 최적화를 수행한다. DEoptim 또한 리스크 패리티 포트폴리오를 최적화하는데 사용될 수있다. 우리는 위험 공헌 불평등 (또는 위험 기여 농도)를 계산하여 포트폴리오 농도의 척도로 지니 계수를 적용 할 수 있습니다. 지니 계수는 항상 참고로 0과 1 사이의 유닛 화된다는 점에서 포트폴리오 농도의 인기 허 핀달 허쉬 만 지수 (HHI) 측정을 통해 장점이있다, 우선은에 의해 PCTR 제약 최적화를 보여 컴퓨팅 위험 패리티 포트폴리오 무게에 대한 효율적인 알고리즘 참조 내 이전 게시물에 사용 된 포트폴리오 자산 PCTR 불평등 제약 조건을 설정. 특히, 나는 각각의 PCT​​R 20 일 대상의 상한 임계 값을 설정합니다. 전술 한 바와 같이, 각 저작물의 PCT​​R을 20 이하로 제한된다. 지니 계수를 사용하는 위험 패리티 포트폴리오는 이제 설명된다. 전술 한 바와 같이, 각 저작물의 PCT​​R 11.11 (즉, 1 / N)이다. 이 인용은 FT에 지난 주 기사에서 촬영됐다. 여기에는 위험 패리티 포트폴리오는 R을 사용하여 아주 쉽게 산출 할 수 방법을 보여줍니다. 정의에 의해, 위험 패리티 포트폴리오는 위험에 대한 모든 비율 기여 (PCTR)이 동일한하는 것입니다. 동일한 정의함으로써, 위험에 총 기여 (TCTR) 모두는 동일 것을 의미한다. 기본적인 계산법을 이용하여, 이 포트폴리오의 변동 위험 각 저작물의 한계 기여도를 가중 합 (MCTR)으로 분해 될 수 있음을 나타낼 수있다. MCTR은 우리에게 전체 포트폴리오의 위험에 자산의 무게에 미소 증가의 영향을 알려줍니다. 각 MCTR 알려진으로, 각 자산 PCTR이 유도 될 수있다. 일반적으로, 위험 패리티 포트폴리오 일부 수치 방법에 의해 해결 될 필요가있다. 예를 들어 뉴턴 알고리즘. 뉴튼 방법에 대한 설정은 코비안 (다 변수 미적분학을 사용)을 찾아 한 용어 테일러 확장 근사를 복용 (가중치 하나를 추가하는 제한을 부과) 비선형 방정식의 시스템으로 위험 패리티 문제를 작성해야합니다. 이어서 뉴턴 반복은 중지 규칙을 정의하고 시작점으로 제형 화 될 수있다. 그래서 간단한 연산과 행렬 연산을 사용하여, 이 구현 될 수있는 방법을 보여줍니다. 내 예 포트폴리오가 끝 날을 사용하여 9 액체 주식으로 구성 (EOD) 가격은 Quandl에서 공급. 우리는 첨부 파일에서 볼 수 있듯이, 각 자산의 PCT​​R 지금 11.11된다 포트폴리오 최적화에 대한 자신의 강의에 대한 더그 마틴에 유행과 혁신적인 또는 무엇을 감사하는. 대부분의 상인이 알고 포스트 네비게이션 하나의 규칙은 그입니다. 우리는 우리의 정지 손실에서 멀리 계약 당 100 일 때 오늘 우리는 또 다른 계약을 추가하여 손실 대두 무역에 추가됩니다. 이것은 저 위험 무역이다. 상인이 거래 손실에 추가 일반적으로 할 때, 그들은 큰 손실을 스스로 설정, 그들의 손실 거래에 추가하고 아래로 그들의 정지 손실을 계속 이동. 훈련 인과 내에서 위험을 관리 할 수​​ 있습니다. 우리는 콩과 BREXIT 주변의 잠재적 인 거래의 위험과 시나리오에 대한 이야기​​ 등 일부 라이브 거래를보십시오. 스위스 프랑에서 2015 년 1 월 15 다시 현대에서 가장 큰 통화 움직임 중 하나를 찾고 있습니다. 이러한 어려운이 환경에서 하룻밤 위치를 유지 할 수 있도록 이동의 종류입니다. 우리는 지금 더 우리가 BREXIT 후에 명확성을 향해 이동 적으로보다 50K 포트폴리오를 추천한다. 우리는 아래의 동영상에서 NinjaTrader 50K 포트폴리오 전략은 NinjaTrader 플랫폼에서 50K 포트폴리오의 결과를 공유 할 수 있습니다. 우리는 (11) 자동 거래 시스템의 각을 통과하고 과거 실적을 보여뿐만 아니라 힘과 각 전략의 약점에 대해 설명합니다. 우리는 삭감에있는 전략과 runup에있는 사람을 보여줍니다. 포트폴리오, 나는 결합 및 삭감에 둘 다 거래 시스템의 조합으로 시작하고 싶다.




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