Designing Stock Market Trading Systems

A seção anterior deste tutorial analisou os elementos que compõem um sistema de negociação e discutiu as vantagens e desvantagens de usar esse sistema em um ambiente de negociação ao vivo. Nesta seção, desenvolvemos esse conhecimento examinando quais mercados são especialmente adequados ao sistema de negociação. Em seguida, teremos um olhar mais aprofundado sobre os diferentes gêneros de sistemas de negociação. Negociação em diferentes mercados Mercados de ações O mercado de ações é provavelmente o mercado mais comum para o comércio, especialmente entre os novatos. Nesta arena, os grandes jogadores como Warren Buffett e Merrill Lynch dominam, e valor tradicional e estratégias de investimento de crescimento são de longe o mais comum. No entanto, muitas instituições investiram significativamente na concepção, desenvolvimento e implementação de sistemas de negociação. Investidores individuais estão aderindo a esta tendência, embora lentamente. Aqui estão alguns fatores-chave a serem considerados ao usar sistemas de negociação em mercados de ações: 13 A grande quantidade de ações disponíveis permite que os traders testem sistemas em muitos tipos diferentes de ações - desde ações de balcão extremamente voláteis até Blue chips não voláteis. A eficácia dos sistemas de negociação pode ser limitada pela baixa liquidez de algumas ações, especialmente OTC e questões de folha rosa. Comissões podem comer em lucros gerados por negócios bem sucedidos, e pode aumentar as perdas. OTC e ações de folha rosa muitas vezes incorrem taxas de comissão adicionais. Os principais sistemas de negociação utilizados são aqueles que buscam valor - isto é, sistemas que usam parâmetros diferentes para determinar se uma segurança é subvalorizada em comparação com seu desempenho passado, seus pares ou o mercado em geral. Mercados de câmbio O mercado de câmbio, ou forex. É o mercado maior e mais líquido do mundo. Os governos mundiais, bancos e outras grandes instituições comercializam trilhões de dólares no mercado cambial todos os dias. A maioria dos comerciantes institucionais no forex dependem de sistemas de negociação. O mesmo vale para os indivíduos no forex, mas alguns com base em relatórios econômicos ou payouts. Here interesse são alguns fatores-chave a ter em mente quando se utilizam sistemas de negociação no mercado forex: A liquidez neste mercado - devido ao enorme volume - Torna os sistemas de negociação mais precisos e eficazes. Não existem comissões neste mercado, apenas spreads. Portanto, é muito mais fácil fazer muitas transações sem aumentar os custos. Em comparação com a quantidade de ações ou commodities disponíveis, o número de moedas para o comércio é limitado. Mas devido à disponibilidade de pares de moedas exóticas - ou seja, moedas de países menores - a faixa em termos de volatilidade não é necessariamente limitada. Os principais sistemas de negociação utilizados no forex são aqueles que seguem as tendências (um ditado popular no mercado é a tendência é o seu amigo), ou sistemas que compram ou vendem em fugas. Isso ocorre porque os indicadores econômicos geralmente causam grandes movimentos de preços ao mesmo tempo. Futuros Equity, forex e mercados de commodities oferecem todos os futuros de negociação. Este é um veículo popular para o sistema de negociação por causa da maior quantidade de alavancagem disponível e maior liquidez e volatilidade. No entanto, esses fatores podem cortar as duas maneiras: eles podem amplificar seus ganhos ou amplificar suas perdas. Por esta razão, o uso de futuros é geralmente reservado para avançados comerciantes de sistemas individuais e institucionais. Isso ocorre porque os sistemas de negociação capazes de capitalizar o mercado de futuros exigem personalização muito maior, usam indicadores mais avançados e levam muito mais tempo para serem desenvolvidos. Então, o que é melhor Seu até o investidor individual para decidir qual mercado é mais adequado para o sistema de negociação - cada um tem suas próprias vantagens e desvantagens. A maioria das pessoas está mais familiarizada com os mercados de ações, e essa familiaridade torna o desenvolvimento de um sistema de negociação mais fácil. No entanto, forex é comumente pensado para ser a plataforma superior para executar sistemas de negociação - especialmente entre os comerciantes mais experientes. Além disso, se um comerciante decide capitalizar sobre alavancagem aumentada e volatilidade, a alternativa de futuros está sempre aberta. Em última análise, a escolha está nas mãos do desenvolvedor do sistema. Tipos de Sistemas de Negociação Sistemas de Trend-Seguimento O método mais comum de negociação do sistema é o sistema de tendência seguinte. Na sua forma mais fundamental, este sistema simplesmente espera por um movimento significativo de preços, então compra ou vende nessa direção. Este tipo de bancos sistema na esperança de que esses movimentos de preços irá manter a tendência. Moving Average Systems Freqüentemente utilizado na análise técnica. Uma média móvel é um indicador que simplesmente mostra o preço médio de uma ação ao longo de um período de tempo. A essência das tendências é derivada dessa medida. A forma mais comum de determinar entrada e saída é um crossover. A lógica por trás disso é simples: uma nova tendência é estabelecida quando o preço cai acima ou abaixo de sua média de preços históricos (tendência). Aqui está um gráfico que traça tanto o preço (linha azul) ea MA de 20 dias (linha vermelha) da IBM: Breakout Systems O conceito fundamental por trás deste tipo de sistema é semelhante ao de um sistema de média móvel. A idéia é que quando uma nova alta ou baixa é estabelecida, o movimento de preços é mais provável que continue na direção da fuga. Um indicador que pode ser usado na determinação de breakouts é uma simples Bollinger Band overlay. Bandas Bollinger mostram médias de preços altos e baixos, e breakouts ocorrem quando o preço encontra as bordas das bandas. Desvantagens dos sistemas de tendência: Necessário tomada de decisão empírica - Ao determinar as tendências, há sempre um elemento empírico a considerar: a duração da A tendência histórica. Por exemplo, a média móvel pode ser nos últimos 20 dias ou nos últimos cinco anos, de modo que o desenvolvedor deve determinar qual é o melhor para o sistema. Outros fatores a serem determinados são os altos e baixos médios em sistemas breakout. Lagging Nature - As médias móveis e os sistemas breakout sempre estarão atrasados. Em outras palavras, eles nunca podem atingir o exato topo ou fundo de uma tendência. Isso inevitavelmente resulta em uma perda de lucros potenciais, o que às vezes pode ser significativo. Efeito Whipsaw - Entre as forças de mercado que são prejudiciais ao sucesso dos sistemas de tendências, esta é uma das mais comuns. O efeito whipsaw ocorre quando a média móvel gera um sinal falso - ou seja, quando a média cai apenas no intervalo, em seguida, repentinamente inverte a direção. Isto pode levar a perdas maciças, a menos que sejam utilizadas técnicas eficazes de stop-loss e de gestão de risco. Sideways Markets - Trend-sistemas de seguimento são, por natureza, capaz de ganhar dinheiro apenas em mercados que realmente tendem. No entanto, os mercados também se movem lateralmente. Permanecendo dentro de um certo intervalo por um período prolongado de tempo. Extrema Volatilidade pode ocorrer - Ocasionalmente, tendência de seguir sistemas podem experimentar alguma volatilidade extrema, mas o comerciante deve ficar com o seu sistema. A incapacidade de fazê-lo resultará em falha garantida. Sistemas de contra-tendência Basicamente, o objetivo com o sistema de contra-tendência é comprar no ponto mais baixo e vender no mais alto. A principal diferença entre este e o sistema de tendências é que o sistema de contra-tendência não é auto-corrigido. Em outras palavras, não há tempo definido para sair de posições, e isso resulta em um potencial de downside ilimitado. Tipos de sistemas de contra-tendência Muitos tipos diferentes de sistemas são considerados sistemas de contra-tendência. A idéia aqui é comprar quando momentum em uma direção começa a desaparecer. Isso é mais freqüentemente calculado usando osciladores. Por exemplo, um sinal pode ser gerado quando estocásticos ou outros indicadores de força relativa caem abaixo de certos pontos. Existem outros tipos de sistemas de trading de contra-tendência, mas todos eles compartilham o mesmo objetivo fundamental - comprar baixo e vender alto. Desvantagens de sistemas de controle de contra-tendência: Necessidade de tomada de decisão estratégica - Por exemplo, um dos fatores que o desenvolvedor do sistema deve decidir são os pontos em que os indicadores de força relativa desaparecem. Extrema Volatilidade pode ocorrer - Estes sistemas também podem experimentar alguma volatilidade extrema, e uma incapacidade de ficar com o sistema, apesar desta volatilidade irá resultar em falha garantida. Desvantagem ilimitada - Como mencionado anteriormente, existe um potencial de downside ilimitado porque o sistema não é auto-corrigido (não há tempo definido para sair das posições). Conclusão Os principais mercados para os quais os sistemas de negociação são adequados são os mercados de ações, forex e futuros. Cada um desses mercados tem suas vantagens e desvantagens. Os dois principais gêneros de sistemas de negociação são os sistemas de tendência e de contra-tendência. Apesar de suas diferenças, ambos os tipos de sistemas, em seus estágios de desenvolvimento, requerem tomada de decisão empírica por parte do desenvolvedor. Além disso, estes sistemas estão sujeitos a extrema volatilidade e isso pode exigir alguma resistência - é essencial que o comerciante do sistema ficar com o seu sistema durante estes tempos. Na próxima parcela, bem dar uma olhada em como projetar um sistema de negociação e discutir alguns dos softwares que os comerciantes do sistema usam para tornar suas vidas mais fáceis. Designing Stock Market Trading Systems: WIth e sem Soft Computing Enquanto revisava este livro eu estava Impressionado pela observação de que só recentemente os livros sobre sistemas e desenvolvimento de sistemas e testes estão disponíveis para os comerciantes de varejo. Eu acho que as melhorias constantes em computadores pessoais e seu poder crescente, ea disponibilidade de programas adequados, têm contribuído muito para isso. Uma vez que o domínio dos grandes fundos de hedge e comerciantes institucionais, sistemas de negociação e trading mecânico estão se tornando mais amplamente aceitos e usados ​​por comerciantes individuais. Os comerciantes acham que eles são uma maneira muito mais confiável de alcançar o sucesso comercial do que usando processos arbitrários de tomada de decisão e outras abordagens esotéricas para chegar às decisões de compra e venda. No entanto, de volta a este livro. O Dr. Bruce Vanstone é professor assistente na Bond University na Austrália, onde ensina cursos de negociação no mercado de ações. Ele tem um PhD em finanças computacionais, trabalho acadêmico publicado em sistemas de negociação de mercado de ações, e é um consultor para um fundo de hedge boutique. Ele está bem qualificado para escrever um livro sobre o design do sistema de negociação. Seu co-autor, Tobias Hahn, está completando um PhD na Bond University, com foco na microestrutura do mercado e na aplicação de técnicas de aprendizado de máquina para a fixação de preços de produtos derivados. O design, testes e implementação de sistemas de negociação mecânica não é o tópico mais emocionante para aqueles que foram vendidos o hype de vendedores e spruikers prometendo mais do que pode ser entregue pela maioria das abordagens à negociação. No entanto, os comerciantes de varejo e os investidores estão se tornando conscientes de que uma abordagem mecânica ou matemática para os mercados que se concentra em uma borda de longo prazo ou gama de resultados prováveis ​​é uma abordagem muito profissional, que pode ser aplicado no nível de varejo. Os autores explicam como eles constroem um sistema baseado em regras. Eles mostram as etapas na concepção e teste de um sistema até que uma borda é encontrada e, em seguida, como explorar plenamente esse limite para maximizar retornos. Eles dão uma olhada detalhada no desenvolvimento de um sistema de comércio, bem como as muitas coisas para não incorporar em um sistema comercial. Partes deste livro irão desafiar muitos leitores crenças e paradigmas sobre os mercados e como eles funcionam. Um exemplo é o Capítulo 4.5, Sobre o uso e mau uso da análise técnica, onde os autores discutem o conceito de snooping de dados que é empregado por muitos analistas técnicos. Em um estudo de caso sobre o local de paradas em um sistema de negociação de tendências, o uso de perdas de parada é examinado em grande detalhe matemático, particularmente o uso das paradas de Verdadeira Média (ATR) normalmente aplicadas. Suas conclusões da pesquisa são que tendo testado um grande número de médio-termo ea longo prazo sistemas baseados na tendência, ainda não encontramos um único caso onde os resultados do sistema são melhorados pelo uso de uma regra de stop-loss. Como eu disse, este livro desafia muitas das castanhas existentes que existem nos círculos comerciante-educação. Este livro é uma leitura obrigatória para qualquer pessoa séria sobre o seu comércio baseado em sistema, e para aqueles que o comércio usando a análise subjetiva, para entender completamente o que eles estão contra nos mercados. É um dos livros mais interessantes que tive o prazer de rever. Sobre o Autor Bruce Vanstone O Dr. Bruce Vanstone é Professor Assistente na Bond University na Austrália. Ele concluiu seu PhD em Computational Finance em 2006. Ele é um apresentador regular e editor de trabalho acadêmico em sistemas de negociação de mercado de ações a nível internacional. Ele ensina cursos de negociação no mercado de ações na universidade e é consultor de um fundo de hedge boutique na Austrália. Mais informações sobre Bruces. Leia mais sobre Bruce Vanstone Tobias Hahn Tobias Hahn está atualmente estudando para um PhD na Bond University, na Austrália. Sua pesquisa foca a microestrutura do mercado e, em particular, a aplicação de técnicas de aprendizado de máquina para o preço de produtos derivados. Índice Prefácio Agradecimentos Introdução 1. Projetando Sistemas de Negociação de Ações 1.1 Introdução 1.2 Motivação 1.3 Escopo e Dados 1.4 Hipótese de Mercado Eficiente 1.5 A Ilusão do Conhecimento 1.6 Investimento versus Negociação 1.6.1 Investimento 1.6.2 Negociação 1.7 Construção de um Sistema de Negociação Mecânico de Mercado de Ações 1.8 O Lugar da Soft Computing 1.9 Como Usar este Livro 2. Introdução à Negociação 2.1 Introdução 2.2 Diferentes Abordagens à Negociação 2.2.1 Direção de Negociação 2.2.2 Prazo de Negociação 2.2.3 Tipo de Comportamento Explorado 2.2.3.1 Tendência Negociação 2.2.3.2 Negociação de Momento 2.2.3.4 Negociação de Momentum 2.2.3.4 Negociação de média reversão 2.2.3.5 Negociação de alta freqüência 2.3 Conclusão 2.4 O Próximo Passo 3. Variáveis ​​Fundamentais 3.1 Introdução 3.1.1 Benjamin Graham e Valor Investir 3.2 Vantagem Informacional e Eficiência de Mercado 3.3 Uma nota sobre ajustes 3.4 Estratégias básicas 3.4.1 Estimativas de valor intrínseco 3.4.2 Filtros fundamentais 3.4.3 Filtros de classificação 3.5 Os elementos St de um filtro baseado em fundamentos 3.5.1 Riqueza de uma empresa e seus acionistas 3.5.1.1 Valor contábil 3.5.1.2 Ativo circulante vs. passivo circulante 3.5.1.3 Métricas de alavancagem 3.5.2 Capacidade de ganhos 3.5.3 Capacidade de gerar caixa 3.6 Fundamental Ratios e Comparações da Indústria 3.7 Uma Nota Final sobre Pesquisa de Investimentos Cross-Country 3.8 O Próximo Passo 3.9 Estudo de Caso: Analisando uma Variável 3.9.1 Introdução 3.9.2 Exemplo - Proporção de PE 3.9.3 Wealth-Lab 3.9.4 SPSS 3.9.5 Outliers 4. Variáveis ​​Técnicas 4.1 Introdução 4.1.1 Gráficos 4.1.2 Indicadores Técnicos 4.1.3 Outras abordagens 4.2 Gráficos e Análise de Padrões 4.3 Indicadores Técnicos 4.3.1 Análise Intermarca 4.3.2 Médias Móveis 4.3.3 Volume 4.3.4 Indicadores Momentum 4.3.4.1 4.3.4.2 Indicador de Força Relativa 4.4 Abordagens Alternativas 4.5 Sobre Uso e Uso Indevido de Análise Técnica 4.6 Estudo de Caso: A Análise Técnica Tem alguma Credibilidade 5. Soft Computing 5.1 Introdução 5.1.1 Tipos de soft Computação 5.1.2 Sistemas de especialistas 5.1.3 Raciocínio baseado em casos 5.1.4 Algoritmos genéticos 5.1.5 Inteligência de enxames 5.1.6 Redes neurais artificiais 5.2 Revisão da pesquisa 5.2.1 Classificação de soft computing 5.2.2 Pesquisa de previsão de séries temporais 5.2.3 Pesquisa em reconhecimento e classificação de padrões 5.2.4 Pesquisa em otimização 5.2.5 Pesquisa em abordagens de conjunto 5.3 Conclusão 5.4 O Próximo Passo 6. Criando Redes Neurais Artificiais 6.1 Introdução 6.2 Expressando Seu Problema 6.3 Particionando Dados 6.4 Encontrando Variáveis ​​de Influência 6.5 ANN Architecture Choices 6.6 ANN Treinamento 6.6.1 Momentum 6.6.2 Taxa de treinamento 6.7 ANN Teste na amostra 6.8 Conclusão 6.9 O próximo passo 7. Sistemas de negociação e distribuições 7.1 Introdução 7.2 Estudar um grupo de negócios 7.2.1 Métricas de rentabilidade média 7.2.1.1 O t - Teste 7.2.1.2 O teste de corrida 7.2.2 Métricas de vencimento 7.2.3 Métricas perdedoras 7.2.4 Métricas de resumo 7.2.5 Distribuições 7.2.5.1 Distribuição de curto prazo 7.2.5.2 Desempenho de médio prazo 7.2.5.3 Distribuição a longo prazo 7.2.6 Comparação de dois conjuntos de transações em bruto 7.3 Conclusões 7.4 O próximo passo 8. Dimensionamento da posição 8.1 Introdução 8.1.1 Dimensionamento da posição fixa 8.1.2 Método de Kelly 8.1.3 Optimal-f 8.1.4 Percentual Da participação 8.1.5 Percentual de risco máximo 8.1.6 Martingala 8.1.7 Anti martingale 8.2 Pyramiding 8.3 Conclusões 8.4 O Próximo Passo 9. Risco 9.1 Introdução 9.2 Risco Comercial 9.2.1 Ordens Stop-loss 9.2.2 Usando a excursão adversa máxima (MAE ) Para selecionar o limite de stop-loss 9.3 Risco de Ruína 9.4 Risco de Carteira 9.5 Métricas de Carteira Adicionais 9.6 Análise Monte Carlo 9.7 Estudo de Caso: São Paradas Úteis no Sistema de Negociação de Tendências 10. Estudos de Casos 10.1 Introdução 10.2 Uma Nota sobre Dados 10.3 Uma Nota sobre o Estudos de Caso 10.4 Construção de um Sistema Técnico de Negociação com Redes Neurais 10.4.1 Divisão de dados 10.4.2 Regras iniciais do benchmark 10.4.3 Identificar problemas específicos 10.4.4 Identificar entradas e saídas para o ANN 10.4.5 Treinar as redes 10.4.6 Gerenciar dinheiro E Risco 10.4.7 Análise comparativa na amostra 10.4.8 Avaliação comparativa fora da amostra 10.4.9 Decidir sobre o produto final 10.5 Construir um sistema de negociação fundamental com redes neurais 10.5.1 Dividir dados 10.5.2 Regras iniciais de referência 10.5.3 Identificar especificações específicas Problemas 10.5.4 Identificar entradas e saídas para ANN 10.5.5 Formar as redes 10.5.6 Derivar gestão de dinheiro e configurações de risco 10.5.7 Benchmarking em amostra 10.5.8 Benchmarking fora de amostra 10.5.9 Decidir sobre produto final Pensamentos Finais Anexos Segmentos de Script Bibliografia Índice Prefácio Agradecimentos Introdução 1. Designing Stock Market Trading Systems 1.1 Introdução 1.2 Motivação 1.3 Escopo e Dados 1.4 A Hipótese de Mercado Eficiente 1.5 A Ilusão do Conhecimento 1.6 Investir versus Negociação 1.6.1 Investir 1.6.2 Comercializar 1.7 Construir um estoque mecânico Market Trading System 1.8 O lugar da Soft Computing 1.9 Como usar este livro 2. Introdução à negociação 2.1. Links úteisDesigning Stock Market Trading Systems Inscreva-se para salvar sua biblioteca Em Designing Stock Trading Systems Trading Bruce Vanstone e Tobias Hahn orientá-lo através de sua metodologia testada e testada para a construção de sistemas de negociação baseada em regras de mercado de ações usando dados fundamentais e técnicas. Este livro mostra as etapas necessárias para projetar e testar um sistema comercial até uma borda de negociação é encontrado, como usar redes neurais artificiais e soft computing para descobrir uma borda e explorá-lo totalmente. Saiba como construir sistemas de negociação com maior conhecimento e confiabilidade do que nunca A maioria dos sistemas de negociação hoje não conseguem incorporar dados da pesquisa existente em sua operação. É aqui que a metodologia Vanstone e Hahns é única. Projetado para integrar o melhor de pesquisas anteriores sobre o funcionamento dos mercados financeiros na construção de novos sistemas de negociação, esta síntese ajuda a produzir sistemas de negociação de mercado de ações com profundidade e precisão incomparáveis. Este livro, portanto, inclui uma revisão detalhada da pesquisa acadêmica-chave, mostrando como testar a pesquisa existente, como aproveitá-lo, desenvolvendo-o em um sistema de negociação baseada em regras e como melhorá-lo com técnicas de inteligência artificial. As idéias e métodos descritos neste livro foram experimentados e testados no calor do mercado. Eles têm sido usados ​​por hedge funds para construir seus sistemas de negociação. Agora você pode usá-los também. Detalhes da Publicação Editora: Harriman House Edição: 1 Data de publicação: 2011 Disponível em: Cingapura, Índia Kindle Book OverDrive Ler Adobe EPUB eBook 1,6 MB Bruce Vanstone (Autor) Dr. Bruce Vanstone é Professor Assistente da Bond University na Austrália. Ele concluiu seu PhD em Computational Finance em 2006. Ele é um apresentador regular e editor de trabalho acadêmico em sistemas de negociação de mercado de ações a nível internacional. Tobias Hahn (Autor) Tobias Hahn está atualmente estudando para um PhD em Bond University, na Austrália. Sua pesquisa foca a microestrutura do mercado e, em particular, a aplicação de técnicas de aprendizado de máquina para o preço de produtos derivados.