Várias estratégias de negociação
Os benefícios da negociação de múltiplos sistemas em múltiplos mercados.
A abordagem clássica para o desenvolvimento de sistemas de negociação é desenvolver um conjunto de regras comerciais e parâmetros que funcionem bem em um determinado mercado. Um dos muitos problemas que isso pode criar é que os testes do sistema gerarão tão poucas amostras comerciais que a rentabilidade hipotética do sistema é pura coincidência.
Considere um sistema de comércio que mostra um tremendo potencial, mas gera apenas 100 transações durante um período significativo de tempo. É possível que esta ótima performance seja o resultado da aleatoriedade e não tenha sentido. Vejamos um exemplo que mostra como uma abordagem comercial sazonal que defende sempre comprar em um dia do ano e vender em outro dia do ano pode ser tão sem sentido.
Primeiro, criamos uma grade usando números aleatórios com 15 linhas representando anos e 12 colunas que representam meses de cada ano. Em cada grade, geraremos aleatoriamente um 0 ou um 1. Um 0 representa um mês em baixa e um 1 representa um mês em cima. Com iterações suficientes, em algum momento, encontraremos uma combinação de números que aparecem estatisticamente significativos. Em 15 anos de números gerados aleatoriamente, devemos gerar 7,5 anos e 7.5 anos baixos.
No nosso exemplo, se 0 ocorrer 13 ou mais vezes em uma determinada coluna com dois 1s ou menos, seria um sinal estatisticamente significativo de que o mercado está indo para baixo. Se houver 13, 14 ou 15 números 1s em uma coluna, é estatisticamente significativo que o mercado esteja subindo. Ao executar esta experiência, haverá várias ocorrências que parecem significativas, mas sabemos que os números que estão sendo gerados são aleatórios; portanto, esses resultados não têm sentido.
Assim como o acaso pode criar uma condição "sazonal" que parece estatisticamente significante, a chance pode criar um sistema de negociação otimizado que também parece significante.
Solução diferente.
Para diminuir a probabilidade de erradicar os sistemas não rentáveis para os rentáveis, podemos desenvolver nossos sistemas em múltiplos mercados usando as mesmas regras e parâmetros. Isso fornece uma amostra de comércio muito maior do que um mercado único.
A independência dos negócios individuais está relacionada aos mercados e prazos que você está negociando. Os sistemas de curto prazo podem resultar em negócios que estão menos correlacionados em mercados similares, como uma coleção de índices de ações. Se os negócios durarem apenas alguns dias, o mesmo sistema e parâmetros podem resultar em correlações surpreendentemente baixas.
Isso significa que um sistema, usando as mesmas regras e parâmetros, pode trocar três mercados similares - por exemplo, o E-mini S & amp; P 500, Nasdaq 100 e Russell 2000 - lucro nos três, mas apenas aumentam a redução máxima, por exemplo, 20%. Além disso, ao negociar três mercados, a amostra comercial é potencialmente três vezes maior, o que significa que os resultados são mais estatisticamente significativos.
Não importa quantos mercados você comercialize, as retiradas não serão eliminadas. Um único método de comércio ou grupo industrial ainda possui correlação suficiente de que um sistema único em um conjunto de mercados ainda pode ter períodos de redução ou desempenho plano.
Múltiplos sistemas.
Além de comercializar um único sistema em muitos mercados, você também pode trocar vários sistemas. Entretanto, deve-se tomar cuidado. Muitas vezes, as estratégias são exatamente como, se não mais, correlacionadas do que os mercados. Considere a maioria das estratégias de negociação de tendências comercialmente disponíveis. Eles estarão altamente correlacionados com as estratégias tradicionais, como os breakouts dos canais. Isso ocorre porque os grandes movimentos que geram dinheiro tendem a ser tão grandes que desencadeiam várias regras de entrada comercial.
Na verdade, há pouco benefício, se houver, porque sistemas semelhantes podem mostrar uma correlação de 0,70 ou superior. Em vez disso, você deve negociar sistemas baseados em diferentes metodologias em cestas ou diferentes setores de mercado.
Considere negociar três sistemas diferentes, usaremos cada um com uma carteira de US $ 250.000 para cada um. Um sistema de tendência seguirá o comércio de milho, trigo, gado vivo, algodão, açúcar, madeira, paládio, petróleo bruto, gás natural, índice do dólar dos EUA, iene japonês, notas do Tesouro e cobre de Londres. Vamos combinar isso com um sistema de swing de curto prazo que negocia, Nasdaq e Russell 2000 mini-futuros. Finalmente, negociaremos um terceiro sistema criado para os mercados de taxas de juros, que comercializam os títulos do Tesouro a 30 anos.
Nós iremos executá-los durante o período de 27 de novembro de 2002 a 13 de maio de 2018. Usaremos 10% de margem, então, se trocarmos 10 mercados com uma conta de US $ 250.000, iremos alocar $ 2.500 em margem para cada mercado, o que significa Muitos dos contratos e negócios são ignorados até o nosso patrimônio aumentar.
Durante este período, produzimos uma taxa de crescimento composta de 23,41% com uma redução máxima de 37,87%. Deduzindo US $ 37,50 por turno redondo por contrato.
O sistema de swing que comercializava os dois índices de ações também não fazia; taxa de crescimento composto de 13,11% com uma redução máxima de 49,74%. O sistema de obrigações do Tesouro a 30 anos que utilizou os mesmos $ 250,000 durante esse período fez 16,91% com uma redução máxima de 46,36%. Se esses sistemas estivessem altamente correlacionados, esperamos uma redução de mais de 70%. No entanto, quando todos os três sistemas que usaram o mesmo grupo de dinheiro foram testados, os lucros totais permaneceram enquanto o levantamento aumentou apenas marginalmente sobre o que qualquer um dos três sistemas gerados por eles mesmos.
Alocaremos US $ 750.000 como capital de partida para esses três sistemas e usamos nossa abordagem de margem de 10%. Quando combinamos esses sistemas, encontramos uma taxa de crescimento anual composta de 24,98% com uma redução máxima de 26,06% para uma relação de margem em risco de .9582. Ao combinar os três sistemas, produz melhores retornos ajustados ao risco.
Esses resultados podem não ser realistas e, para esse sistema simples, não esperamos o mesmo desempenho fora da amostra, mas os resultados demonstram que a diversificação tanto em mercados quanto em sistemas de negociação pode permitir o valor do anúncio.
Sistema de construção.
Podemos capturar os mesmos benefícios de diversificação, desenvolvendo sistemas comerciais com este conceito em mente.
Nosso portfólio será uma versão modificada da tendência seguindo o portfólio usado anteriormente. Trocaremos milho, trigo, gado vivo, algodão, açúcar, madeira, paládio, petróleo bruto, gás natural, índice do dólar, iene japonês e notas T.
Para a nossa lógica de negociação, usaremos três sistemas clássicos, desenvolvidos na plataforma TradersStudio. O primeiro é um sistema de crossover de média móvel tripla. Nós compramos quando uma média móvel de curto prazo cruza acima de uma média móvel de longo prazo e se vende quando a média de curto prazo passa abaixo da média de longo prazo (veja "Sistema 1-3", página 55. O código é escrito para TradersStudio, mas a lógica é facilmente adaptável a outras plataformas).
Nosso teste reflete $ 37,50 deduzido para derrapagens e comissões, e os resultados são otimizados em todos os sete de nossos mercados. O prazo para o teste é de novembro de 2002 a maio de 2018. Os resultados fornecem uma boa lição sobre como usar a otimização. Não escolha o conjunto superior de parâmetros porque o conjunto de parâmetros mais próximo produziu apenas um quarto dos lucros. O conjunto de parâmetros de seis, 60 e 85 produziu resultados fortes com resultados semelhantes em valores adjacentes. Esta combinação produziu US $ 770.115 em um comércio médio de US $ 11.705 com uma redução máxima de $ 111,129 por intradía.
Ao examinar os mercados individuais no portfólio, diferentes conjuntos de parâmetros melhoram ou pior nos mercados individuais. No entanto, nosso objetivo é a estabilidade geral mais um número adequado de trades para validade estatística. Isso é importante quando você tem menos de 100 negócios por mercado. Ao otimizar a cesta de mercados, existem 325 negócios em nossa amostra, o que não é muito, mas melhor do que 50.
Nosso próximo sistema é um sistema de negociação de índice baseado em uma abertura de alcance de abertura. O processo de otimização para esse sistema de breakout de abertura determinará a porcentagem do alcance médio a ser usado. Otimizamos a porcentagem da faixa média de três dias usada de 0,10 a 1,00. Este sistema também tem outro pequeno truque que Larry Williams discutiu em seu livro "Segredos a longo prazo para negociação de curto prazo". Nós compramos apenas se o mercado fechou mais baixo do que abriu o dia anterior e vende apenas se fechou mais alto.
Este sistema foi testado no E-mini Nasdaq e Russell 2000. Cada comércio usará um mini contrato de cada um. Usaremos uma derrapagem e uma dedução de comissão de US $ 60 por contrato. Nos nossos testes, 90% da gama produziram os melhores resultados. Este sistema gerou US $ 115.575 nos lucros durante o período de teste em um mini contrato de cada um. No entanto, a redução foi de US $ 41.470, o que é alto para esse nível de lucro.
Nosso sistema final será usado para negociar títulos do Tesouro. O sistema de vínculo é um método de negociação de divergência inter-mercado que usa um gatilho inter-mercado, com base na lógica de que os futuros da taxa de juros estão negativamente correlacionados ao mercado.
Usando $ 40 por troca por deslizamento e comissões, otimizamos os dois conjuntos de parâmetros de dois a 40 em passos de dois. O período de teste para este teste do sistema é de setembro de 1987 a maio de 2018. Isso produziu 400 combinações de parâmetros. Algumas combinações perdem dinheiro. Também temos outros grupos de parâmetros que funcionam bem. O conjunto de parâmetros que estabelecemos é de seis e 20, o que gerou US $ 270,225 em todos os três mercados com um máximo de $ intransigência de $ 22,587. Houve 499 negócios totais durante o período de teste.
Vamos combinar esses sistemas para ver o efeito que eles têm na relação retorno-risco. Olhando para os sistemas em conjunto, simplesmente adicionando as cobranças de US $ 111.129, US $ 41.470 e US $ 22.587, totalizam US $ 175.186. Isso exigiria uma conta de pelo menos US $ 250.000 apenas para cobrir a margem e redução. De forma mais realista, precisamos de pelo menos US $ 300.000 para negociar.
No entanto, isso é apenas parte da história. Para aproveitar todo o poder da negociação do portfólio, precisamos dimensionar nossos negócios adequadamente, o que significa que o gerenciamento de dinheiro é introduzido nesta mistura. Em outras palavras, dimensionamos nossos negócios para que o risco seja normalizado em todos os mercados. TradersStudio é uma plataforma que nos permite fazer isso automaticamente.
Nossa carteira é negociada em uma margem de 10%, então, se a margem for de US $ 4.000, então nós exigimos US $ 40.000. Da mesma forma, à medida que o tamanho da conta cresce, o número de contratos também é negociado. Começaremos com US $ 750.000. Também dividimos os fundos disponíveis igualmente entre cada sessão do sistema. Em seguida, dividimos pelo número de mercados no nível da sessão. Os resultados para este portfólio são bastante substanciais e refletem a quantidade de dinheiro necessária para negociar tantos mercados, bem como a taxa de crescimento composta.
Os lucros totais dos sistemas combinados são de US $ 16,75 milhões em uma redução máxima intradía de menos de US $ 2 milhões. Há uma adição de US $ 1,4 milhão em lucros de posição aberta. A porcentagem rentável é de 49%, enquanto o fator de lucro é de 1,52. Existem 1.450 trocas no teste (ver "Crescimento composto", página 56).
Um ponto importante desta análise é que mesmo um sistema simples e bem conhecido, como o crossover médio móvel, pode fornecer benefícios reais quando ele é incluído como parte de um portfólio de todos os sistemas. Um objetivo para um comerciante é ter retornos estáveis. Negociar um portfólio diversificado, com múltiplos sistemas que não são excessivamente complicados ou otimizados demais podem chegar até lá. Claro, também ajuda a ter um plano de gerenciamento de dinheiro bem pensado e consistente que permitirá que seus lucros cresçam, pois você pode oferecer mais exposição aos mercados.
Múltiplas estratégias de negociação
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Como combinar vários algoritmos de negociação?
É possível combinar diferentes algoritmos para melhorar o desempenho comercial? Em particular, eu li que o rastreamento do sentimento das redes sociais, processamento de sinal digital e redes neurais podem ser usados para algoritmos de negociação.
Seria possível criar um algoritmo de negociação que combina elementos dessas três áreas ou esses métodos são mutuamente exclusivos na medida em que são incompatíveis uns com os outros? Se você se comprometer com um, você pode usar o outro?
Sim. Primeiro, é muito mais fácil prosseguir se você padronizar o resultado da sua previsão para que eles estejam nas mesmas unidades (retorna, por exemplo, ou probabilidades de ocorrência de um evento / condição). Depois de ter feito isso, existem 3 abordagens gerais:
Ponderação do sinal: então você precisa definir um esquema de ponderação para seus fatores. Richard Grinold tem uma resposta para esta questão em seu artigo "Ponderação do sinal". Observe que existem alguns métodos para medir sinais (otimização, meta-modelos, pool de previsão, média Bayesiana, pesagem com base no desempenho fora da amostra, etc.). O problema geral de "Ponderação de sinal" está atraindo pesquisas importantes ultimamente, e é um problema difícil, sem um consenso na minha opinião.
Entropy-pooling: Em vez de pesar sinais, você também pode integrar sinais usando entropia-pooling. Aqui você atribui pontuação de confiança a cada sinal e desenvolve uma nova distribuição posterior. Entropy-pooling irá misturar sinais de uma maneira que impõe a estrutura menos espúria em sua previsão. Atillio Meucci tem um artigo sobre como fazer isso.
Construa um modelo usando esses sinais independentes como variáveis preditoras. Você pode tentar PCA, regressão, um modelo hierárquico ou uma técnica de conjunto. Você também não precisa garantir que os sinais estejam nas mesmas unidades, embora isso ajude sua intuição. Naturalmente, você teria que prosseguir através de algum procedimento de modelagem e considerar a co-linearidade, a não-estacionança, etc.
Seja qual for o método que você usa, eu recomendo que você teste sua implementação com simulações de Monte Carlo, bem como dados reais (apesar de fazer o último assunto para o viés de mineração de dados, pode dar uma verificação de sanidade em suas simulações de Monte Carlo.) Para a maioria dos exemplos de múltiplos algoritmos, os fluxos de retorno não serão independentes e você deve levar isso em consideração em seus testes.
No que diz respeito ao método de combinação para usar, sugiro que comece simples com uma alocação de dólar igual (semelhante à regra 1 / n que parece funcionar bem para carteiras de ações), ou pelo menos uma alocação de "risco igual". Por isso, quero dizer algo ao longo das linhas de "colocar uma quantidade fixa de dinheiro em cada estratégia que você está negociando, deixá-los manter suas próprias carteiras e reequilibrar o dinheiro, por exemplo, um cronograma mensal".
Como você menciona a rede neural, em geral, você pode querer olhar mais para várias técnicas de aprendizado de máquina.
Por esse lado, Quant Guy também mencionou o aprendizado de conjunto, que é o termo geral para combinar diferentes modelos de aprendizagem. Gostaria de elaborar sobre este ponto um pouco mais:
Na aprendizagem mecânica, as formas tradicionais de combinar modelos são simples comitê de votação, ensacamento, aumento (adaboost), etc. Tudo isso, você pode simplesmente google o termo para obter muita informação.
A generalização de empilhamento, também chamado de mistura recente, está se tornando cada vez mais popular em tarefas práticas de aprendizagem de máquinas. Por exemplo, as duas principais equipes do famoso prémio Netflix (1 milhão de dólares) aplicaram a mistura forte, otimizando frequentemente os modelos com milhares de modelos combinados por mistura.
Para a mistura, você pode se referir a este blogpost, da equipe vencedora da Netflix. E também, e o artigo original de D. H. Wolpert.
Sim, você pode e é isso que você precisa fazer. Ele suavizará a curva de equidade e oferecerá melhores retornos ajustados ao risco. Claro que isso é caso você tenha estratégias realmente diferentes.
Estamos usando o software chamado Rightedgesystems para backtesting, pois é ótimo e oferece a capacidade de testar vários sistemas de negociação em um.
Negociação de múltiplas estratégias com o mesmo instrumento - Parte 1.
Tradestation é uma plataforma de testes e desenvolvimento bastante surpreendente. Eu tenho usado isso por mais de 10 anos, e eu tenho sido muito feliz em geral com ele. Claro, existem certos aspectos do que eu não gosto, e certas coisas que são difíceis de fazer, mas acho que isso é verdade para quase qualquer plataforma.
Meu maior pet peeve com a Tradestation é que é difícil trocar 2 estratégias automatizadas no mesmo mercado ao mesmo tempo. Por que isso é mesmo importante? Por que não apenas trocar a melhor estratégia, e armazenar o que não funciona também? Muitas pessoas fazem exatamente isso; Infelizmente eles geralmente escolhem a estratégia errada para trocar!
Eu tomo a abordagem oposta no meu negócio - eu suponho que eu não sei qual estratégia irá desempenhar melhor nos próximos 6 meses, ou em qualquer ponto do futuro. Além disso, eu também suponho que todas as estratégias acabarão por quebrar e ter que se aposentar. Então, eu quero muitas estratégias para cada mercado, e eu quero trocá-los todos. Isso leva à diversificação, conhecida há anos para suavizar a curva de equidade global.
Com isso em mente, considere as curvas de equidade e o código para duas estratégias muito simples. Mostrado na Figura 1 é uma estratégia de impulso, e a Figura 2 representa um sistema simples de média móvel. Ambos são aplicados às barras diárias de petróleo bruto nos últimos anos e não incluem derrapagens ou comissões. Se você trocou ambos ao mesmo tempo, você gostaria que a curva de equidade pareça com a Figura 3, que é apenas a soma diária das duas estratégias.
Então, como você pode fazer isso - troque 2 estratégias no mesmo mercado ao mesmo tempo - em Tradestation? Existem algumas opções para fazer isso. Infelizmente, todos têm vantagens e, o mais importante, desvantagens.
A opção 1 seria inserir as duas estratégias no mesmo gráfico. Isso leva a resultados decentes neste caso particular, como mostrado na Figura 4. Mas, não é igual à curva de equidade que queremos (embora neste caso seja bastante similar), mostrado anteriormente na Figura 3. Em geral, isso não é uma boa alternativa. Muitas vezes, inserir duas estratégias no mesmo gráfico levará a resultados terríveis.
A opção 2 seria combinar o código para cada estratégia em um "super-código" e negociar isso. O código para cada um seria cortado e colado no código "mestre", sem alterações. Com esta técnica, no entanto, a estratégia resultante ainda não imita a curva que queremos. Isto é especialmente verdadeiro se a estratégia usa as palavras reservadas da Tradestation, como openpositionprofit e market position. Este método é apenas mais uma decepção.
A opção 3 é trocar cada estratégia, em um gráfico separado, na mesma conta. Contudo, dependendo do código, esta opção pode estar cheia de desastre. Por exemplo, você não pode usar o recurso Trade Match Position Match por mais tempo, então você nunca saberá se suas posições da vida real combinam ambas as estratégias. E isso é só a ponta do icebergue. Parar perdas, regras baseadas em posição de mercado e muitas outras nuances na Tradestation tornam esta uma alternativa muito difícil. O resultado final com esta opção, com base na minha experiência de troca pessoal, é que ele simplesmente não é uma opção viável.
A opção 4 é trocar cada estratégia em sua própria janela de gráfico e usar uma ferramenta de terceiros para gerenciar ou entrar nas posições. Esta é uma boa solução, mas há uma taxa para este software do 3º partido. Alguns possíveis pacotes de software que podem ajudá-lo com esta opção:
Dos três, eu usei apenas a opção Ninjatrader para enviar ordens da Tradestation através de Ninja para outro corretor. Mas, eu não usei essa interface especificamente para trocar estratégias múltiplas com um instrumento. Uma dessas soluções pode funcionar para o seu caso particular.
A opção 5 é trocar cada estratégia em seu próprio gráfico, em sua própria conta. Então, se eu tivesse 3 estratégias ES, trocaria cada estratégia em uma conta separada, o que significaria que eu precisaria de 3 contas. Este é o método que usei principalmente. Tem suas vantagens - torna a contabilidade cada estratégia um pouco mais fácil, e as estratégias podem ser rastreadas com bastante facilidade no Trade Manager da Tradestation.
Mas, a abordagem também tem sua desvantagem. Por exemplo, é uma maneira muito não ótima de usar a margem. Se eu for longo em uma conta 1 contrato de ES, isso liga $ 5060 em margem. E se eu for curto 1 ES em outra conta, seria mais $ 5060. Então, eu findo com 2 posições, em direções opostas, o que significa que na realidade eu sou plano de rede, e em vez de precisar de $ 10.120 na margem, eu deveria precisar de US $ 0!
Embora possa haver outras soluções potenciais para o problema, eu vou com a Opção 6. Esta solução envolve a adição de posição em múltiplas estratégias, e depois apenas negocia para alcançar a posição líquida. Por exemplo, se a estratégia # 1 fosse longa, isso seria +1. Se a estratégia # 2 também fosse longa, isso também seria +1. Resumido, isso significa que você deve ser +2, ou dois contratos longos.
A coisa legal sobre esta solução é que você poderia potencialmente trocar muitas estratégias ao mesmo tempo e ter o resultado negociado e representado em apenas um gráfico. Assim, cada estratégia individual poderia ser avaliada separadamente (usando o processo da Estratégia de Fábrica, eu ensino por exemplo), e então poderia ser "adicionado" a outras estratégias lucrativas.
Em teoria, isso parece uma proposição fácil. Basta resumir posições e negociar a rede. Mas, a realidade é um pouco mais difícil, devido ao funcionamento da Tradestation, e também devido à natureza do problema.
Na próxima parcela desta série, daremos o primeiro passo para a criação de uma estratégia "super" que comercialize 2 estratégias - criando estratégias que funcionem de forma semelhante às estratégias originais das Figura 1 e 2, mas que se prestam a ser combinadas em a super estratégia de mestre.
Se você quiser saber mais sobre a construção de sistemas de negociação, certifique-se de obter uma cópia do meu último livro, Building Winning Algorithmic Trading Systems.
Outros artigos nesta série.
Sobre o Autor Kevin Davey.
Kevin Davey é um comerciante profissional e um desenvolvedor de sistemas de alto desempenho. Kevin é o autor de "Construindo sistemas de negociação algorítmica: uma viagem do comerciante da mineração de dados para simulação de Monte Carlo para negociação ao vivo" (Wiley Trading, 2018.). Ele gerou retornos anuais de três dígitos 148 por cento, 107 por cento e 112 por cento em três Campeonato Mundial de Futuros Trading Championships® consecutivos usando sistemas de negociação algorítmica.
Seu site, kjtradingsystems, fornece assessoria de negociação, sinais comerciais e vídeos e artigos gratuitos de negociação. Ele escreve extensivamente em publicações da indústria, como Futures Magazine e Active Trader e foi apresentado como "Market Master" no livro The Universal Principles of Successful Trading por Brent Penfold (Wiley, 2018).
Ativo nas redes sociais, Kevin tem mais de 15.000 seguidores do Twitter. Um engenheiro aeroespacial e MBA de segundo plano, ele é um comerciante independente há mais de 20 anos. Kevin continua a negociar em tempo integral e desenvolve estratégias de negociação algorítmicas.
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Indicador e estratégia do MCVI sobre gráficos diários.
Este é um problema genuíno enorme na negociação.
uma solução potencial é escrever seu próprio gerente de posição e persistir em um arquivo no caso de reiniciar a tradição.
Evitei esse problema escrevendo minha própria plataforma de tração.
Obrigado pelos comentários & # 8211; você traz mais duas opções que não mencionei. Muito legal que você desenvolveu sua própria plataforma!
Por favor, deixe-me saber o que você pensa, pois ainda explico a idéia nas Partes 2 e 3. Nos meus testes até agora, funcionou bem, por isso pode ser uma solução decente para muitos, mas não será ideal para todos.
Eu suspeito que sua plataforma de negociação faça exatamente o que você quer nesse sentido, o que é incrível.
Eu tenho lutado contra este problema exato nos últimos 2 anos e # 8230; acabei indo com a opção 5, pois essa era a única maneira de descobrir tudo com minhas habilidades de codificação menos estelares. Ansioso para ver como você resolveu esse problema.
Eu não posso dizer que eu resolvi, mas, como você verá, parece que funciona muito bem. Alguns compromissos são necessários, mas acho que os benefícios superam as desvantagens & # 8230;
Obrigado pelo comentário!
oi Kevin, vai fazer.
Outro problema importante que encontrei ao executar múltiplas estratégias; é a taxa de transferência. Quando mais de uma estratégia está enviando uma ordem ao mesmo tempo; a latência é muito maior; e pode demorar alguns segundos para terminá-los; para não mencionar erros de tempo limite e # 8217 ;.
para um comerciante sistemático sério; que desejam executar múltiplas estratégias; Tradestation, Metatrader, TradeNavigator, etc. infelizmente não são adequados.
No entanto, essas plataformas são excelentes para pesquisa e desenvolvimento. Eu ainda uso alguns deles para esse propósito.
Sim, isso é uma preocupação, especialmente se você tem ordens limitadas, cancelar muitas ordens, executar em quadros curtos, etc. Eu costumo negociar, sem muitas ordens e quase nunca usar ordens limitadas. Então, a abordagem que defendo nesta série pode funcionar bem nesses casos & # 8230;
Eu não sou um avião de uso de tradutor, mas eu vi que há uma característica que diz: & # 8220; Permitir múltiplas estratégias automatizadas em vários gráficos usando o mesmo símbolo de futuros / forex na mesma conta & # 8221 ;. Eu pensei que a caixa de seleção faria a tradição consciente de que estratégia tomou o que comércio?
Eu atualmente uso Multicartas e não me encontrei com esse problema.
Teoricamente, isso deve funcionar, mas na realidade é difícil. Por exemplo, se você usa certas palavras-chave (como openpositionprofit), pode haver confusão com a combinação de estratégias (o openpositionprofit se aplica a ambos, apenas a primeira posição, apenas o segundo, etc.?).
Eu tentaria em tempo real e veria. Pode resultar em suas estratégias. Minha experiência é que não funcionou bem para mim.
[& # 8230;] Esta é a abordagem que estou usando nos dias de hoje. Você desiste de alguns recursos, mas eu achei útil para minha própria negociação: artigo de 3 partes, aqui está a parte 1 Negociação de múltiplas estratégias com o mesmo instrumento? Parte 1 e # 8211; System Trader Success [& # 8230;]
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Por que você precisa usar várias estratégias de negociação.
As pessoas que negociam o mercado de divisas tipicamente tendem a fazê-lo usando apenas uma estratégia comercial, é improvável que esses comerciantes percebam que há muitas falhas que vêm usando um sistema para negociar o mercado. Essas falhas podem ser corrigidas se os comerciantes começarem a usar múltiplas estratégias de negociação. No decorrer deste artigo, vou detalhar as razões pelas quais os comerciantes só tendem a trocar os mercados usando um sistema e por que negociar com múltiplas estratégias irá melhorar consideravelmente seus resultados comerciais.
Por que os comerciantes usam apenas uma estratégia de negociação?
Eu acho que uma grande parte do motivo de por que os comerciantes só negociam usando um sistema é porque acreditam que ele é superior a outros métodos comerciais.
Isso só ocorre quando o comerciante vem tentando ganhar dinheiro com os mercados de forex há muito tempo. Quando os comerciantes começam pela primeira vez no forex, eles usam o primeiro método de negociação em que eles se deparam porque seu conhecimento no mercado é tão pequeno que eles provavelmente não conhecem outras estratégias.
Ao longo do tempo, eles ficarão infelizes com os resultados que eles obtêm da estratégia atual e começam a perder a fé de que seu método pode dar-lhes os resultados que eles desejam. Em algum momento, eles vão começar a procurar uma nova estratégia, que eles esperam que possam dar-lhes melhores resultados, uma vez que tenham encontrado e adotado esse novo método de negociação, eles assumem automaticamente que melhor do que o método anterior, não necessariamente porque ele está dando eles são um monte de negócios vencedores, mas porque eles passaram apenas um curto período de tempo usando o método, o que significa que eles acreditam que pode dar-lhes os resultados que eles querem ainda não diminuiu.
Outra razão pela qual eu acho que os comerciantes usam apenas um método é porque a teoria que explica por que o método funciona faz mais sentido para o comerciante do que as teorias que cercam outras estratégias comerciais.
Por exemplo, as zonas de oferta e demanda funcionam devido a que os bancos colocam ordens pendentes nas zonas porque não conseguiram colocar toda a posição comercial no mercado antes do aumento ou declínio que criou a zona de fornecimento ou demanda.
Eu sei que toda essa teoria é incorreta, mas para um comerciante que tem negociado uma estratégia como ação de preço por um longo tempo, a teoria acima tem muito mais sentido do que os conceitos que cercam a negociação de ações de preços.
Portanto, o comerciante pode mudar de ação de preço de negociação para comercializar áreas de oferta e demanda, porque os motivos por que as áreas de oferta e demanda funcionam, fazem mais sentido para ele do que os motivos de por que a ação de preço funciona, isso faz com que o comerciante veja automaticamente o fornecimento e método de demanda como sendo melhor do que a ação de preços porque ele acha que faz mais sentido com o funcionamento do mercado.
O grande problema com o uso de um método de negociação.
Cada estratégia de negociação virá com seu próprio conjunto de premissas quanto ao funcionamento do mercado, para uma estratégia como a oferta e a negociação da demanda, o pressuposto é que os movimentos de preços de uma zona para outra, porque os comerciantes bancários têm pedidos vazios que precisam colocar.
Esses pressupostos significam que as zonas de oferta e demanda de comércio de comerciantes pensam que cada movimento no mercado foi causado por uma zona de oferta ou demanda atingida e que não há outra razão para o motivo pelo qual o preço aumentará ou diminuirá além do mercado atingiu uma zona de oferta ou demanda.
Quando os comerciantes vêem o preço reverter sem bater em uma zona, em vez de ele pensar que pode ter se revertido por causa de algo mais acontecendo no mercado, ele assume automaticamente que deve ter sido de uma zona de oferta ou demanda encontrada em um menor prazo. Com certeza, quando o comerciante cai para um período de tempo mais baixo, ele encontra uma zona que cai em linha com o ponto em que o mercado se inverteu, agora ele sai pensando que a zona era a razão pela qual o mercado reverteu isso reconfirma sua crença de que as zonas de oferta e demanda são a única coisa que faz com que as reversões ocorram.
Este é o principal problema com o uso de uma estratégia comercial, limita o número de coisas que você acha que pode acontecer no mercado, se você apenas negociar oferta e demanda, então qualquer outro motivo para o motivo pelo qual o mercado pode mudar de direção será desconhecido para você porque você acha que todo o movimento de preços é causado por uma zona de oferta ou demanda atingida.
Não é realmente culpa dos comerciantes por pensar nisso, é culpa do guru & # 8217; s que ensinam as pessoas a esses sistemas de negociação.
Quando o guru & # 8217; s dizer coisas como & # 8220; a razão pela qual o preço se volta nas zonas de oferta ou demanda é porque os bancos colocaram pedidos pendentes & # 8221; é impossível para o comerciante saber se essa afirmação é verdadeira ou não, eles acabam acreditando porque eles não aprenderam sobre como o mercado realmente funciona, se eles o fizessem, eles saberiam que as ordens pendentes não podem causar o preço de mercado para move, portanto, dizer o motivo pelo qual o preço se transforma quando ele atinge uma zona de oferta ou demanda é porque os bancos tinham pedidos pendentes colocados é totalmente errado.
Outra razão pela qual as pessoas se sentem atraídas pela negociação de uma estratégia é porque facilita a compreensão do mercado.
É muito mais simples pensar que o preço só pode reverter ao atingir uma zona de oferta ou demanda do que tentar descobrir todas as outras razões possíveis pelas quais uma reversão pode ocorrer.
Quando os seres humanos são confrontados com a complexidade, seu instinto natural é tornar as coisas mais simples para desenvolver uma compreensão do que está ocorrendo, já que o mercado financeiro em geral é um dos lugares mais complexos que existem, então faz sentido para as pessoas que participam neles para tornar as coisas mais simples possível para ter uma idéia do que realmente está acontecendo.
Infelizmente, tornar as coisas mais fáceis não significa que você facilitou as coisas, de fato, tentando tornar as coisas menos complexas, você realmente torna mais difícil para você, porque você não vê a realidade do mercado. Dizendo a única razão pela qual os movimentos de preços é devido a uma área de oferta ou demanda que está sendo atingida, torna mais fácil você olhar para os gráficos e ter uma razão para o motivo pelo qual o preço está em movimento, mas ao fazer isso, simplifique demais o mercado porque não acreditando que existe alguma outra causa possível por que ocorre uma reversão.
O uso de várias estratégias o tornará mais rentável.
O principal benefício para o uso de múltiplas estratégias de negociação, é que fará com que sua negociação seja mais rentável por causa da forma como as probabilidades de cada estratégia comercial se distribuem ao longo do tempo.
Cada método de negociação que você usa terá sua própria seqüência de negociações vencedoras e perdas de negócios, você não sabe em qual sequência você vai ter esses negócios vencedores ou perdidos, mas o que você sabe é em algum momento você? tem uma série de negociações vencedoras e uma série de negociações perdidas.
As marcas vencedoras são sempre boas, mas perder estradas podem ser bastante difíceis de lidar, usando estratégias múltiplas que você achará que as marcas perdedoras são muito menos freqüentes porque cada estratégia de negociação tem sua própria sequência de ganhar e perder negociações.
Como cada método de negociação é separado do outro, significa que as probabilidades dos dois métodos não se misturam, de modo que um comércio que você toma com base no mercado atingindo a zona de abastecimento é completamente independente de um comércio que você toma com base em ver uma barra de pin, eles Ambos têm sua própria seqüência individual de vencedores e perdedores, você pode perder trades de barras de 5 pinos em uma linha, enquanto ao mesmo tempo as 5 negociações de demanda e demanda que você leva acabam sendo vencedoras.
O que isso significa é altamente improvável para ambas as estratégias de negociação atingir uma série de perdas ao mesmo tempo.
Se uma estratégia começa a entrar em sua série de derrotas, a outra estratégia pode estar perto de entrar em sua série de vitórias, então, embora você esteja tomando muitas negociações perdidas em uma estratégia, na outra estratégia você ainda será atingindo os vencedores, que aumentará seus lucros globais ou, pelo menos, negará as perdas sofridas pelo método que está em uma série de perdas.
Oportunidades frequentes e comércio de alta probabilidade.
Se você decidir começar a implementar múltiplas estratégias de negociação, é uma boa idéia se você escolher uma estratégia que lhe ofereça oportunidades freqüentes para colocar negócios e outra estratégia que ofereça menos oportunidades de negociação, mas as próprias negociações têm maior probabilidade de trabalhar com sucesso.
Um bom exemplo disso seria o uso das zonas de oferta e demanda como estratégia primária, porque as oportunidades de negociação são relativamente freqüentes e as paradas são executadas usando o livro de pedidos da Oanda, como a estratégia secundária devido à parada, eles próprios sendo bastante raro, mas com uma maior probabilidade de lhe dar um comércio bem sucedido.
Escolher quais as estratégias de negociação que você planeja usar é altamente importante para determinar se você será bem-sucedido negociando múltiplas estratégias de negociação. Há montes de combinações diferentes que você poderia potencialmente chegar, você poderia decidir trocar barras de pin no gráfico diário enquanto comercializa as áreas de oferta e demanda no gráfico de 1 hora, combinando essas duas estratégias que você poderá obter em negociações de longo prazo usando as barras de pinos, aproveitando as oportunidades de curto prazo usando as zonas de oferta e demanda.
No final é até você e suas preferências pessoais ao decidir qual combinação de estratégias de negociação com as quais você vai negociar. Algumas pessoas só gostam de negociar o gráfico diário, então as estratégias que devem escolher devem ser compatíveis com o cronograma diário, outros comerciantes têm limites de risco específicos que não podem violar, então, se os sinais gerados por uma estratégia de negociação significarem arriscar mais dinheiro em cada Em seguida, o comerciante terá que buscar um método diferente para usar.
Obrigado pela leitura, se você tiver alguma dúvida sobre o artigo de hoje, deixe-os na seção de comentários abaixo.
4 Respostas.
Você recomendaria usar diferentes instrumentos para cada Estratégia separada para evitar confusão?
Não, o que eu digo, Phil, é melhor usar estratégias diferentes na mesma moeda. Se você trocar diferentes métodos em diferentes moedas, então perca os benefícios que as estratégias de negociação múltiplas lhe dão, se você trocar uma estratégia em uma moeda, você terá chances muito maiores de encontrar uma série de perda do que se você trocar dois métodos na mesma moeda, porque quando um método continua em sua série de perda, não haverá maneira de você sair dela, você precisará tomar perda após perda até que a sequência de vitórias e perdas para esse método desapareça e Você começa a bater os vencedores novamente.
Se você trocar dois métodos ao mesmo tempo, é improvável que ambos os métodos continuem perdendo riscos ao mesmo tempo, então, quando uma estratégia segue sua inevitável série perdedora, o outro método ainda estará produzindo vencedores e perdedores, então, no final, a série de perda Não causará que você perca muito dinheiro porque o outro método ainda está produzindo negócios vencedores e ainda não entrou em sua própria série de perda.
Obrigado pela elaboração auspiciosa. Na verdade, era uma conta de diversão.
isto. Olhe avançado para mais adicionado agradável de você!
Múltiplas estratégias de negociação
Alguém sabe como combinar as duas estratégias a seguir em um algo (com pesos ajustáveis para cada um)? Isso é mesmo possível?
O código colado contém os dois algos que eu quero combinar, e o backtest anexado é de um exemplo multi-estratégia tirado dos fóruns.
Eu tentei modelar uma nova base de algoritmo no exemplo de várias estratégias, mas não consegui produzir nada que trocaria corretamente.
Eu sei que este é um problema bastante complexo, mas eu amo ouvir o que vocês pensam. Agradeço por qualquer ajuda desde já!
Emparelhamento de Algo:
Anexado backtest de um exemplo multi-estratégia de um segmento Q diferente (graças @Peter Bakker):
Você pode usar o quadro que eu mostrei aqui. Tudo o que você precisa fazer é encapsular seus dois algos em dois geradores alfa e modificar o gerenciador de portfólio para configurar pesos personalizados em vez de equi-pesos.
Obrigado @Matthieu para o exemplo de código / modelo, mas o processo de implementação do meu código dentro do seu modelo é além das minhas habilidades como um codificador Python.
Eu também tentei recentemente juntar várias das minhas melhores estratégias em um único algoritmo. @ Young Young parece que cada uma de suas estratégias individuais se dá bem, e eu também estarei interessado em ver o código para elas juntas.
@YoungQuant tentei combinar todos os três segmentos do seu código para você, mas acabou por ser muito difícil para mim. Talvez alguém com mais conhecimentos de codificação aqui possa ajudá-lo. Eu também estou curioso sobre uma estratégia agregada aqui, uma vez que ambos os seus algos realizam bem. Alguém poderia combinar as estratégias de YQ postadas e compartilhar seu código?
O jeito que eu costumo combinar estratégias é dividir cada um em uma classe própria. Então, cada um tem a função handle_data que é chamada pelo principal pedido_data do quantopian.
Esta publicação descreve como tomar uma estratégia de estoque única e fazê-la funcionar para vários, não é exatamente o mesmo problema, mas o padrão de design funciona em ambos os casos. Ele fica complicado quando várias estratégias estão negociando o mesmo subjacente, então você precisa criar alguma lógica de agregação de pedidos para evitar pedidos desnecessários.
Usei minha estrutura para mesclar os dois algoritmos.
A única modificação que fiz foi no primeiro algoritmo para não vender a segurança se o reequilíbrio quiser comprar o mesmo. Evita custos de transação e melhora bastante o desempenho.
O backtest abaixo mostra um peso de equi 0.5 / 0.5 para ambas as estratégias. Você pode modificar este l.52-53 para pesar os algos conforme você preferir.
O gerenciador de portfólio combina a alocação ao calcular o destino para que apenas um pedido seja enviado se uma segurança for negociada por ambos os algoritmos (TLT aqui) e os dois reequilibrios são no mesmo dia.
Parece ótimo Mathieu, uma observação. Para tornar a estratégia reiniciada, você deve usar o contexto em vez dos globais, pois o estado do contexto será lembrado e restaurado quando algo falhar na negociação ao vivo. Então, mensalmente, os meios de transporte deveriam ser um contexto. Por favor, se necessário, a próxima iteração da estratégia alterará a alocação de acordo com o comportamento do mercado.
Eu tentarei acessar algumas das minhas estratégias Vix para sua estrutura para ver se isso funciona para mim.
Em termos de possíveis importações neste quadro:
1) Alocação dinâmica dos geradores Alpha baseados nos vars que são mais importantes para o desenvolvedor (volatilidade, Sharpe, Beta, DD, Alpha), seria muito útil para o Concurso.
2) Eu adicionaria uma função de registro genérico que pode ser chamada por cada gerador alfa e ela gravará quando houver apenas 5 vars e empurrar para registrar quando mais de 5 estiverem presentes.
Eu não tenho certeza de que entendo o que você quer dizer com mensalmente. Depois de ter sido criado na inicialização, ele alimenta o construtor do gerador alfa 2 (l.49) e a instância do gerador alfa está em contexto para que não haja problema se o algo precisar ser restaurado na negociação ao vivo. Deixe-me saber se há algo que não vi.
Obrigado pelo feedback é muito útil.
A alocação dinâmica já foi levada em consideração no quadro através do gerente de portfólio. A idéia de como funciona é que você cria um gerenciador de risco que cuida toda a computação de risco ex ante (pode ser beta, drawdown, vol, qualquer modelo de fator) e, em seguida, é usado pelo gerente de portfólio durante a alocação.
Por exemplo, você pode ter um gerente de risco que computa beta de ações no universo e o gerente de portfólio pode usá-lo depois que calculou o objetivo principal para obter uma estimativa da beta ex ante do alvo e protegê-la com SPY. Estou trabalhando na v2 da estrutura. Provavelmente, implementarei este exemplo para ilustrar como o gerente de portfólio pode usar o gerente de risco para proteger o alvo.
A visão de registro é mais complicada, pois todos têm necessidades diferentes sobre o que ver. Vou tentar projetar uma boa maneira de agrupar todo o log e gravar no mesmo local para que seja fácil de gerenciar sem cavar na outra parte do código.
Os algoritmos de agregação seriam muito mais fáceis se a propagação da API na sua classe de algoritmo.
Eu fui encaminhado para este tópico pela pergunta semelhante que plantei.
Mathieu, solução interessante!
Meus dois centavos: sua solução poderia evoluir para uma estrutura de portfólio padrão:
uma. Um portfólio consiste em muitas estratégias. Estes podem ser inseridos através de uma lista de módulos de estratégia como identificadores. Se alguém tiver 10 estratégias, não quer colocá-las em um módulo, mas mantê-los em arquivos separados ou dizer Diretório de Estratégias.
b. A carteira tem estado de riscos ex ante de estratégias individuais. Trader deve ser capaz de estender essas estatísticas para que elas possam alocar o risco como eles gostam de estratégias individuais.
c. A carteira pesa estratégias individuais baseadas nesses riscos (o que quer que o corretor de otimização prefira).
d. O resultado do portfólio será estatísticas para todo o portfólio, bem como estatísticas para estratégias individuais.
Daí não há comércio de estratégias individuais, mas um portfólio agregado. E os resumos da classe de portfólio acima das operações relacionadas ao gerenciamento de portfólio para que a classe seja simplificada e as estratégias também sejam gerenciadas separadamente.
Obrigado pelo feedback Algo Trader. A estrutura realmente já leva em conta muito do que você está falando. Provavelmente não é suficientemente claro, então darei mais detalhes.
uma. Você pode usar o framework para, entre outros, juntar várias estratégias como fiz acima. Você implementa um gerador alfa para cada estratégia e você os adiciona ao gerente de portfólio (l.49-56 no meu código). As estratégias criadas como geradores alfa são independentes uma da outra e podem ser usadas em outros algos.
b. Na estrutura original, postei no Quantopian, existe uma classe RiskManager que é projetada para lidar com medidas de risco ex ante e relacionamentos entre ativos. Nesta classe, você define atributos que permitem acessar a volatilidade, beta,. para todos os recursos do seu universo e as funções para atualizá-los (com ols, filtro kalman ou qualquer outro método que você tenha em mente) e calcular as medidas deles como o beta / drawdown / volatilidade ex ante ante de um portfólio (ou uma estratégia dada a alocação devolvida pela estratégia).
c. A escolha do peso para cada estratégia no portfólio é feita pelo gerente de portfólio que pode usar o gerente de risco para ajudá-lo. Por exemplo, na estrutura original, implementei uma escolha de equi-peso para cada estratégia e na minha implementação acima, o gerente de portfólio pesa cada estratégia através de parâmetros definidos pelo usuário.
d. Eu ainda não tenho nenhum módulo para lidar com as estatísticas ex post, já que a Yapian já fornece muitas estatísticas úteis nos relatórios. Eu concordo que pode ser útil obter estatísticas por geradores de estratégia / alfa dentro do algo, é algo sobre o qual vou pensar.
No geral, estamos na mesma página, basta pensar na classe PortfolioManager como sua classe Portfolio, é a única que é suposto colocar tudo junto para vir com uma meta de portfólio.
Há muito a fazer para melhorar a estrutura, especialmente colocar um exemplo usando o gerenciador de risco para criar um alvo ex ante anti-mercado neutro, mas eu coloquei-o em espera por enquanto até que a Aspian fornece uma maneira de colocar o código em vários arquivos e use o conteúdo de um arquivo em muitos algos. Sem isso, é muito tedioso manter a estrutura e atualizar todos os algos em cada modificação.
Desculpe, algo deu errado. Tente novamente ou contate-nos enviando comentários.
Você enviou um ticket de suporte com sucesso.
Nossa equipe de suporte estará em contato em breve.
O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta de prestação de serviços de consultoria de investimento pela Quantopian.
Além disso, o material não oferece nenhuma opinião em relação à adequação de qualquer segurança ou investimento específico. Nenhuma informação contida neste documento deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou abster-se de qualquer curso de ação relacionado ao investimento, já que nenhuma das empresas atacadas ou nenhuma das suas afiliadas está a comprometer-se a fornecer conselhos de investimento, atuar como conselheiro de qualquer plano ou entidade sujeito a A Lei de Segurança de Renda de Aposentadoria do Empregado de 1974, conforme alterada, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em capacidade fiduciária em relação aos materiais aqui apresentados. Se você é um aposentadorio individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado a Quantopian sobre se qualquer idéia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não oferece garantias sobre a precisão ou integridade das opiniões expressas no site. Os pontos de vista estão sujeitos a alterações e podem ter se tornado pouco confiáveis por vários motivos, incluindo mudanças nas condições do mercado ou nas circunstâncias econômicas.
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Alguém sabe como combinar as duas estratégias a seguir em um algo (com pesos ajustáveis para cada um)? Isso é mesmo possível?
O código colado contém os dois algos que eu quero combinar, e o backtest anexado é de um exemplo multi-estratégia tirado dos fóruns.
Eu tentei modelar uma nova base de algoritmo no exemplo de várias estratégias, mas não consegui produzir nada que trocaria corretamente.
Eu sei que este é um problema bastante complexo, mas eu amo ouvir o que vocês pensam. Agradeço por qualquer ajuda desde já!
Emparelhamento de Algo:
Anexado backtest de um exemplo multi-estratégia de um segmento Q diferente (graças @Peter Bakker):
Você pode usar o quadro que eu mostrei aqui. Tudo o que você precisa fazer é encapsular seus dois algos em dois geradores alfa e modificar o gerenciador de portfólio para configurar pesos personalizados em vez de equi-pesos.
Obrigado @Matthieu para o exemplo de código / modelo, mas o processo de implementação do meu código dentro do seu modelo é além das minhas habilidades como um codificador Python.
Eu também tentei recentemente juntar várias das minhas melhores estratégias em um único algoritmo. @ Young Young parece que cada uma de suas estratégias individuais se dá bem, e eu também estarei interessado em ver o código para elas juntas.
@YoungQuant tentei combinar todos os três segmentos do seu código para você, mas acabou por ser muito difícil para mim. Talvez alguém com mais conhecimentos de codificação aqui possa ajudá-lo. Eu também estou curioso sobre uma estratégia agregada aqui, uma vez que ambos os seus algos realizam bem. Alguém poderia combinar as estratégias de YQ postadas e compartilhar seu código?
O jeito que eu costumo combinar estratégias é dividir cada um em uma classe própria. Então, cada um tem a função handle_data que é chamada pelo principal pedido_data do quantopian.
Esta publicação descreve como tomar uma estratégia de estoque única e fazê-la funcionar para vários, não é exatamente o mesmo problema, mas o padrão de design funciona em ambos os casos. Ele fica complicado quando várias estratégias estão negociando o mesmo subjacente, então você precisa criar alguma lógica de agregação de pedidos para evitar pedidos desnecessários.
Usei minha estrutura para mesclar os dois algoritmos.
A única modificação que fiz foi no primeiro algoritmo para não vender a segurança se o reequilíbrio quiser comprar o mesmo. Evita custos de transação e melhora bastante o desempenho.
O backtest abaixo mostra um peso de equi 0.5 / 0.5 para ambas as estratégias. Você pode modificar este l.52-53 para pesar os algos conforme você preferir.
O gerenciador de portfólio combina a alocação ao calcular o destino para que apenas um pedido seja enviado se uma segurança for negociada por ambos os algoritmos (TLT aqui) e os dois reequilibrios são no mesmo dia.
Parece ótimo Mathieu, uma observação. Para tornar a estratégia reiniciada, você deve usar o contexto em vez dos globais, pois o estado do contexto será lembrado e restaurado quando algo falhar na negociação ao vivo. Então, mensalmente, os meios de transporte deveriam ser um contexto. Por favor, se necessário, a próxima iteração da estratégia alterará a alocação de acordo com o comportamento do mercado.
Eu tentarei acessar algumas das minhas estratégias Vix para sua estrutura para ver se isso funciona para mim.
Em termos de possíveis importações neste quadro:
1) Alocação dinâmica dos geradores Alpha baseados nos vars que são mais importantes para o desenvolvedor (volatilidade, Sharpe, Beta, DD, Alpha), seria muito útil para o Concurso.
2) Eu adicionaria uma função de registro genérico que pode ser chamada por cada gerador alfa e ela gravará quando houver apenas 5 vars e empurrar para registrar quando mais de 5 estiverem presentes.
Eu não tenho certeza de que entendo o que você quer dizer com mensalmente. Depois de ter sido criado na inicialização, ele alimenta o construtor do gerador alfa 2 (l.49) e a instância do gerador alfa está em contexto para que não haja problema se o algo precisar ser restaurado na negociação ao vivo. Deixe-me saber se há algo que não vi.
Obrigado pelo feedback é muito útil.
A alocação dinâmica já foi levada em consideração no quadro através do gerente de portfólio. A idéia de como funciona é que você cria um gerenciador de risco que cuida toda a computação de risco ex ante (pode ser beta, drawdown, vol, qualquer modelo de fator) e, em seguida, é usado pelo gerente de portfólio durante a alocação.
Por exemplo, você pode ter um gerente de risco que computa beta de ações no universo e o gerente de portfólio pode usá-lo depois que calculou o objetivo principal para obter uma estimativa da beta ex ante do alvo e protegê-la com SPY. Estou trabalhando na v2 da estrutura. Provavelmente, implementarei este exemplo para ilustrar como o gerente de portfólio pode usar o gerente de risco para proteger o alvo.
A visão de registro é mais complicada, pois todos têm necessidades diferentes sobre o que ver. Vou tentar projetar uma boa maneira de agrupar todo o log e gravar no mesmo local para que seja fácil de gerenciar sem cavar na outra parte do código.
Os algoritmos de agregação seriam muito mais fáceis se a propagação da API na sua classe de algoritmo.
Eu fui encaminhado para este tópico pela pergunta semelhante que plantei.
Mathieu, solução interessante!
Meus dois centavos: sua solução poderia evoluir para uma estrutura de portfólio padrão:
uma. Um portfólio consiste em muitas estratégias. Estes podem ser inseridos através de uma lista de módulos de estratégia como identificadores. Se alguém tiver 10 estratégias, não quer colocá-las em um módulo, mas mantê-los em arquivos separados ou dizer Diretório de Estratégias.
b. A carteira tem estado de riscos ex ante de estratégias individuais. Trader deve ser capaz de estender essas estatísticas para que elas possam alocar o risco como eles gostam de estratégias individuais.
c. A carteira pesa estratégias individuais baseadas nesses riscos (o que quer que o corretor de otimização prefira).
d. O resultado do portfólio será estatísticas para todo o portfólio, bem como estatísticas para estratégias individuais.
Daí não há comércio de estratégias individuais, mas um portfólio agregado. E os resumos da classe de portfólio acima das operações relacionadas ao gerenciamento de portfólio para que a classe seja simplificada e as estratégias também sejam gerenciadas separadamente.
Obrigado pelo feedback Algo Trader. A estrutura realmente já leva em conta muito do que você está falando. Provavelmente não é suficientemente claro, então darei mais detalhes.
uma. Você pode usar o framework para, entre outros, juntar várias estratégias como fiz acima. Você implementa um gerador alfa para cada estratégia e você os adiciona ao gerente de portfólio (l.49-56 no meu código). As estratégias criadas como geradores alfa são independentes uma da outra e podem ser usadas em outros algos.
b. Na estrutura original, postei no Quantopian, existe uma classe RiskManager que é projetada para lidar com medidas de risco ex ante e relacionamentos entre ativos. Nesta classe, você define atributos que permitem acessar a volatilidade, beta,. para todos os recursos do seu universo e as funções para atualizá-los (com ols, filtro kalman ou qualquer outro método que você tenha em mente) e calcular as medidas deles como o beta / drawdown / volatilidade ex ante ante de um portfólio (ou uma estratégia dada a alocação devolvida pela estratégia).
c. A escolha do peso para cada estratégia no portfólio é feita pelo gerente de portfólio que pode usar o gerente de risco para ajudá-lo. Por exemplo, na estrutura original, implementei uma escolha de equi-peso para cada estratégia e na minha implementação acima, o gerente de portfólio pesa cada estratégia através de parâmetros definidos pelo usuário.
d. Eu ainda não tenho nenhum módulo para lidar com as estatísticas ex post, já que a Yapian já fornece muitas estatísticas úteis nos relatórios. Eu concordo que pode ser útil obter estatísticas por geradores de estratégia / alfa dentro do algo, é algo sobre o qual vou pensar.
No geral, estamos na mesma página, basta pensar na classe PortfolioManager como sua classe Portfolio, é a única que é suposto colocar tudo junto para vir com uma meta de portfólio.
Há muito a fazer para melhorar a estrutura, especialmente colocar um exemplo usando o gerenciador de risco para criar um alvo ex ante anti-mercado neutro, mas eu coloquei-o em espera por enquanto até que a Aspian fornece uma maneira de colocar o código em vários arquivos e use o conteúdo de um arquivo em muitos algos. Sem isso, é muito tedioso manter a estrutura e atualizar todos os algos em cada modificação.
Desculpe, algo deu errado. Tente novamente ou contate-nos enviando comentários.
Você enviou um ticket de suporte com sucesso.
Nossa equipe de suporte estará em contato em breve.
O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta de prestação de serviços de consultoria de investimento pela Quantopian.
Além disso, o material não oferece nenhuma opinião em relação à adequação de qualquer segurança ou investimento específico. Nenhuma informação contida neste documento deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou abster-se de qualquer curso de ação relacionado ao investimento, já que nenhuma das empresas atacadas ou nenhuma das suas afiliadas está a comprometer-se a fornecer conselhos de investimento, atuar como conselheiro de qualquer plano ou entidade sujeito a A Lei de Segurança de Renda de Aposentadoria do Empregado de 1974, conforme alterada, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em capacidade fiduciária em relação aos materiais aqui apresentados. Se você é um aposentadorio individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado a Quantopian sobre se qualquer idéia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não oferece garantias sobre a precisão ou integridade das opiniões expressas no site. Os pontos de vista estão sujeitos a alterações e podem ter se tornado pouco confiáveis por vários motivos, incluindo mudanças nas condições do mercado ou nas circunstâncias econômicas.
O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta de prestação de serviços de consultoria de investimento pela Quantopian.
Além disso, o material não oferece nenhuma opinião em relação à adequação de qualquer segurança ou investimento específico. Nenhuma informação contida neste documento deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou abster-se de qualquer curso de ação relacionado ao investimento, já que nenhuma das empresas atacadas ou nenhuma das suas afiliadas está a comprometer-se a fornecer conselhos de investimento, atuar como conselheiro de qualquer plano ou entidade sujeito a A Lei de Segurança de Renda de Aposentadoria do Empregado de 1974, conforme alterada, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em capacidade fiduciária em relação aos materiais aqui apresentados. Se você é um aposentadorio individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado a Quantopian sobre se qualquer idéia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não oferece garantias sobre a precisão ou integridade das opiniões expressas no site. Os pontos de vista estão sujeitos a alterações e podem ter se tornado pouco confiáveis por vários motivos, incluindo mudanças nas condições do mercado ou nas circunstâncias econômicas.
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