Discussão do artigo "Uma abordagem científica para o desenvolvimento de algoritmos de negociação"
Aprecio seus artigos para as apresentações de cristais - obras-primas de percepção são raras, mas as suas são observadas de forma consistente.
Portanto, não escrevi à toa, se você gostou.
Sim, os padrões têm um prazo de validade, uma das opções é criar um algoritmo que os procure em tempo real.... Eu tinha um grande projeto, mas era muito complicado, então o engavetei.
no texto
Торговый алгоритм будет следовать напрямую из формулы для определения матожидания прибыли:
m=(P(tp)*tp)-(P(sl)*sl)
há uma vaga dúvida em minha mente de que não se trata de uma matriz de expectativa.
no texto
há uma vaga dúvida em minha mente de que não se trata de uma matriz de expectativa.
Por quê? Por favor, comente, talvez eu tenha cometido um erro em algum lugar
Eu me pergunto, e qual é o projeto?
Eu queria criar um algoritmo que aprendesse em tempo real. Em essência, uma vida artificial, apenas para mercados financeiros, em que o alimento para os indivíduos será o lucro, que eles poderão extrair analisando as regularidades intra e intermercados. Tudo deve funcionar em tempo real, sem aprender com a história. Ou seja, você pode aprender com o histórico, mas, na verdade, todo o trabalho é em tempo real com base nos negócios realizados. Não coloque no algoritmo nenhum conhecimento sobre o mercado, mas dê a ele o máximo de oportunidade e liberdade em seu desenvolvimento. Isso é muito breve.
Por quê? Por favor, comente sobre isso, talvez eu esteja errado em algum lugar
Estou um pouco bêbado agora e não consigo fazer uma pesquisa completa.
mas é algo como "lucratividade média".
De imediato, verificando as fórmulas - a expectativa de probabilidade inclui a probabilidade com grau -1 e é medida em T (os mesmos valores que estão no eixo X). A dimensionalidade não corresponde, e as probabilidades estão erradas.
Eu queria criar um algoritmo que aprendesse em tempo real. Em essência, uma vida artificial, apenas para mercados financeiros, em que o alimento para os indivíduos será o lucro, que eles poderão extrair analisando as regularidades intra e intermercados. Tudo deve funcionar em tempo real, sem aprender com a história. Ou seja, você pode aprender com o histórico, mas, na verdade, todo o trabalho é em tempo real com base nos negócios realizados. Não coloque no algoritmo nenhum conhecimento sobre o mercado, em vez disso, dê a ele o máximo de oportunidade e liberdade em seu desenvolvimento. Isso é muito breve.
Maksim, você merece muito respeito por sua coragem de explorar a natureza complexa dos mercados!
Eu mesmo notei que o autor é matemático e coopera com um programador para implementar os algoritmos propostos. Acho que é mais fácil resolver problemas complexos dessa forma...
Os tópicos abordados são muito interessantes, portanto, continue assim!
- Aplicativos de negociação gratuitos
- 8 000+ sinais para cópia
- Notícias econômicas para análise dos mercados financeiros
Você concorda com a política do site e com os termos de uso
Novo artigo Uma abordagem científica para o desenvolvimento de algoritmos de negociação foi publicado:
O artigo considera a metodologia para o desenvolvimento de algoritmos de negociação, na qual uma abordagem científica consistente é usada para analisar os possíveis padrões de preços e para construir algoritmos de negociação com base nesses padrões. Os ideais de desenvolvimento são demonstrados por meio de exemplos.
Os testes foram realizados no período de 01/01/2018 a 28/07/2020, no período M1, utilizando o modo tick real. Os parâmetros não foram otimizados porque eu quero mostrar que não pode haver necessidade de otimizar um algoritmo totalmente preparado para cada par de moedas. Nós mudaremos o tamanho do bloco, o tamanho mínimo do bloco e o lote, em um esforço para a obtenção do lucro que exceda significativamente o valor da comissão.
Figura 7.
Para o EURUSD, como esperado, o spread e o delta levaram todo o lucro que deveríamos ter obtido da tendência do ativo. Como resultado, o retorno esperado é de -$1.67 por negociação. O lote foi alterado dinamicamente, dependendo do tamanho do bloco, com um lote médio igual a 0.078. Vamos tentar entender de onde vem a perda. O robô registra as informações sobre o spread. O spread médio durante a abertura e fechamento da posição é de 0.00008. Nós pagamos $159.76 de swap e abrimos 614 posições. Portanto, o swap médio por posição foi de 159.76/614=$0.2602.
Se o spread médio for 0.00008 e o lote médio for 0.078, 1 pip de EURUSD com um lote de 0.078 é igual a $0.078 e, portanto, o spread custa 0,078*8=$0.624. No total, a comissão é igual a $0.624+$0.2602=$1.104. Se nós estivéssemos perdendo uma comissão em cada negócio, o retorno esperado seria de -$1.104, mas é de $1.67, o que é $0.566 a mais. O tamanho mínimo do bloco é definido como 0.002 nas configurações, portanto, fazendo $15.6 para um lote médio de 0.078. Vamos estimar aproximadamente a mudança do saldo negativo se o gráfico de saldo fosse um passeio aleatório e o tamanho do bloco fosse sempre mínimo. Ele é calculado como 15.6*(614^0.5)=$386.55. Agora, somamos a comissão média por negociação multiplicada pelo número de negociações. 1.104*614+386.55=$1064.406.
O valor é igual a $1064.406, o que significa o rebaixamento médio do gráfico de saldo se a probabilidade de abertura da posição na direção certa for 50% e uma comissão for paga para cada posição aberta. Na verdade, nós obtemos um prejuízo de $1027.45, que está próximo desse valor. Nós podemos concluir que nós tivemos uma perda, porque o retorno esperado do nosso algoritmo é zero para o EURUSD.
Vamos ver os resultados das ações da AAPL com mais tendência. O resultado é mostrado na Figura 8 abaixo.
A figura 8
Autor: Maxim Romanov