記事"トレード履歴のカスタム表示とレポート図の作成"についてのディスカッション

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この記事では、トレード履歴を評価するためのカスタム・メソッドについて説明します。 2つのクラスが、ヒストリーを分析するために書かれ、ダウンロード可能です。 最初のトレード履歴を収集し、要約表として表します。 2番目は、統計情報を扱います。: 変数を計算し、トレード結果のより効率的な評価チャートを構築します。

トレーディングの中核部分は、損益曲線を形成するトレーディングアルゴリズムです。 このようなアルゴリズムは、合成資産と比較することができます。その値は、元になる資産 (すなわち、トレードされたツール) に対して相対的に形成されます。 たとえば、オプショントレードで、ブラックショールズモデル式は、原資産価格に基づいてそのような合成資産を計算するために使用します。 しかし、トレードアルゴリズムのような式はありません。 したがって、アルゴリズムは、合成シンボルのロングポジションと比較することができます。そのうちの PL 曲線は、アルゴリズムのプログラムされたロジックによって形成されます。 この "アセット " によって形成される利益は、ある期間に不安定になる可能性があります。 計量モデルで評価できても、このモデルを統一することはできません。 しかし、どうすれば資産とトレード段階を追跡することができるでしょうか? 適切な解決策の1つは、アルゴリズムトレードのこれまでを監視し、予想される結果からの逸脱を検出することです。

アルゴリズムを分析するメソッドについてアドバイスはありませんが、トレード履歴の完全な詳解を可能にする方法を提供します。 得られたデータに基づいて、複雑な計量モデルを構築し、確率特性を計算し、さまざまな結論を出すことができます。

この記事は、2つのセクションに分かれています。 最初の (技術) セクションでは、ターミナルに格納されている情報の大部分に基づいてトレードレポートを生成するためのメソッドについて説明します。 このセクションでは、分析に使用するソースデータを扱います。 2番目のセクションでは、選択したデータのトレード結果を評価することによって、主な値を処理します。 データサンプリングは、すべての資産または選択したシンボル、利用可能な履歴全体、または一定期間にわたって変化させることができます。 解析結果は別のファイルに表示され、ターミナルで視覚化できます。

分析の例の実際のトレード履歴からデータを使用していました。 コードの実装例は、意図的にデモ口座のトレードで蓄積されたテスト期間を使用して作成されました。

作者: Andrey Azatskiy