Efterhand Trading System

Prenumeration på ett automatiserat handelssystem för e-mini SP 500 terminsavtal ES. Subscription ger kunderna full hands-free automatisk handel med ES Trading System. Varje prenumeration handlar 2 kontrakt. Kostnaden för en prenumeration är 395 kvartalsvis med en 6 månaders full Återbetalningsprestandegaranti. När ES Trading System genererar en order skickas den automatiskt till en tredjepartsserver som specialiserar sig för orderkörning för flera prenumererade konton. Servern skickar därefter ordern för omedelbar elektronisk utförande till abonnentmäklarekontot. Om och när Ordern är fylld, stoppar förlust och vinstmåtten läggs omedelbart och kontinuerligt justeras på samma sätt som handeln fortskrider. Hela processen tar vanligtvis mindre än 3 sekunder. Det finns absolut ingen tillgång från JD Trading Systems eller dess huvudmän att se några Abonnentmäklarekontot. Servern tillåter endast utförande av ES Trading System-signalerna i det tecknade antalet kontrakt S. Subscribers har full kontroll för att aktivera eller inaktivera prenumerationen när som helst och kan alltid se öppna positioner och order samtidigt som de är aktiverade. Så länge prenumerationen är på kommer handeln att handlas automatiskt via abonnentmäklarekontot. På SP 500 mini aktieindex futures contract. Trades två 2 kontrakt per signal. Entries är vanligtvis samma. Två olika olika exit strategier används som historiskt har bidragit till att maximera avkastningen och släta aktiekurvan handel genom olika marknadsmiljöer. Kost är 395 Per kvartal för att handla 2 ES-kontrakt. Ett konto som följer ES Trading System, som inte är lönsamt efter den första eller första 6 månaders prenumerationsperioden, kommer att få full återbetalning av prenumerationskostnader. Handelssystemets absoluta resultatindikatorer. De flesta av de absoluta resultatindikatorerna används i ES Trading-systemet. Mer sofistikerade handelsregler används då i de nakna benprov som finns på annat håll på denna webbplats. Historisk testresumé Lts för ES Trading System. Följande testresultat är resultatet av hypotetisk backprovning Se riskinformationen längst ner på sidan om riskerna vid hypotetisk backtestning. Läs även noga igenom informationen under fliken Riskinformation. Bläddra helt och hållet för månatliga testresultat från 1997 ES-kontraktet inleddes till och med den 30 september 2013 när Live Trading startade testresultatet inkluderar 30 slippage och commission. REQUIRED US Government Disclaimer ANMÄLK HYPOTETISKA RESULTATRESULTAT HAR MÅNGA NUVÄRDA BEGRÄNSNINGAR, NÅGON SOM BESKRIVAS NEDAN INGEN REPRESENTATION SKA GÖR ATT NÅGON KONTO VIL ELLER ÄR LIKTIGT FÖR ATT FÖRVÄNDA RESULTAT ELLER TÄCK SOM LIKNADT TILL SOM VISA FAKTISKT, DER FINNS JÄMFÖR SHARP DIFFERENSER MELLAN HYPOTETISKA RESULTAT OCH DE FAKTISKA RESULTAT SOM UPPFINNAS SOM NÄR SÄRSKILDA HANDELSPROGRAM EN AV BEGRÄNSNINGARNA AV HYPOTETISK PRESTANDA ÄR DE GENERELT FÖRBEREDDA MED FÖRDELNINGEN AV HINDEN SÄKERHET FÖRTÄRDAR HYPOTETISK HANDEL INTE FINANSIELL RISK OCH INGEN HYPOTETISK HANDELSREKORD KAN INTE ANVÄNDAS FÖR FINANSIELLISKA RISKETS KONSEKVENSER I FAKTISK HANDEL, TILL EXEMPEL, ATT FÖRETAGET TILLSTÄLLER TILLDELNINGAR ELLER ATT TILLHANDAHÅLLA ETT SÄRSKILT HANDELSPROGRAM I HINDER AV HANDELSOMRÅDEN ÄR MATERIALPUNKTER SOM KAN BEGRÄNSA AKTIVA AKTUELLA HANDELSRESULTATER DET FINNS SOM MELLANA ANDRA FAKTORER SOM RELATERAS TILL MARKNADEN ALLMÄNT ELLER FÖR GENOMFÖRANDET AV NÅGON SÄRSKILT HANDELSPROGRAM, SOM KAN INTE FULLT ANVÄNDAS FÖR FÖRBEREDELSER AV DE HYPOTETISKA RESULTATRESULTATEN, OCH ALLA SOM KAN BEGRÄNSAS DIREKT HANDELSRESULTATEN. SÄRSKILDA RESULTAT ÄR INTE EN GARANTI I FRAMTIDA SUCCESS SKALL INTE HANDLA MED PENGAR DU KAN INTE FÖRSÄLJA FÖR ATT LÖSA ALLA ASSET CLASSES INKLUSIVE FUTURES, OPTIONS, FOREX, ETF S OCH STOCKS. Den här webbplatsen har information om hur daghandel, aktiehandel , Terminshandel, tekniska indikatorer för dagshandel, e-handel, futures trading system, hur dag handel, lager Handel, futures trading, tekniska indikatorer för dagshandel, e-handel, futures trading system, hur dagens handel, aktiehandel, terminshandel, tekniska indikatorer för dagshandel, e-handel, futures trading systems. Copyright Joe Duffy All Höger reserverad. Statistiken på denna sida beräknas genom kombinationen av tre hypotetiska dataset.1 Backtested, 2 Tracked och där det finns 3 LiveBacktested-prestanda beräknas genom att driva ett handelssystem bakåt i tiden och se vilka branscher som skulle ha Har gjorts tidigare när den tillämpas på backadjusted data. Spårad prestation beräknas genom att driva handelssystemet framåt på data varje dag och loggar handeln när de händer i realtid dag efter dag. Levande resultat beräknas genom att driva handelssystemet på Live tick-data för faktiska kunder och spåra de faktiska köp - och säljpriserna som kunderna som tar emot systemet får i deras konto. Vi använder Live-resultat för att beräkna månadsvis Returnerar för varje månad där kunderna handlade under hela månaden, Tracked fyller för de månader där det inte finns några klientfyllningar för hela månaden och datorgenererad fylls i de månader som förekommit innan vi laddade systemet på våra handelsservrar. Resultaten Är hypotetiska genom att de representerar avkastning i ett modellkonto. Modelltillskottet stiger eller faller av det enskilda kontraktets vinst och förlust som uppnås av systemet i vilken datauppsättning som är tillgänglig. Det hypotetiska modellkontot börjar med den Sugested Capital som listas och återställs till det Belopp varje månad Procentavkastningen återspeglar inkludering av provisioner, avgifter, glidning och systemkostnaden Provisionen, avgiften, avgifterna och de månatliga systemkostnaderna subtraheras från nettoresultatet före beräkning av procentuell avkastning. Observera att Metod för att återställa modellkontot till det ursprungliga värdet i början av varje månad skapar en spårning som är representativ för den enkla re Vänder sig för varje tidsperiod men att det inte per definition visar hur avkastningen skulle förena över tiden Om en investerare som följer programmet, handlar ett enda kontrakt utan tidsbegränsning utan att även återställa sitt konto till det ursprungliga kapitalbeloppet varje månad, kommer deras prestanda att skilja sig Från utförandet som beskrivs här. VIKTIGT RISKOPPLYSNING. Futurhandel är komplex och bär risken för stora förluster. Det är inte lämpligt för alla investerare. Förmågan att motstå förluster och att följa ett visst handelsprogram trots handelsförluster är viktiga punkter som Kan negativt påverka investerarnas avkastning. Avkastningen för handelssystem som är listade över hela denna webbplats är hypotetisk genom att de representerar avkastning i ett modellkonto. Modelltillskottet stiger eller faller med det genomsnittliga enskilda kontraktets vinst och förlust som uppnåtts av kunder som handlar faktiska pengar i enlighet med listorna Systemets handelssignaler på lämpliga datum klient fyller, eller om ingen faktisk kundprofessor Den eller förlusten som är tillgänglig genom det hypotetiska enskilda kontraktets vinst och förlust av affärer som genereras av systemets handelssignaler på den dagen i realtid i realtid med mindre glidning eller om ingen realtidsvinst eller förlust som finns tillgänglig med det hypotetiska enskilda kontraktets vinst och förlust Av affärer genererade genom att köra systemlogiken bakåt på backadjusterad data backadjusted. Note att Client Fill Trades rapporteras över alla klienter som använder plattformen, över flera mäklare och är inte enbart baserade på resultaträkningen av konton på denna mäklare. Den hypotetiska modellen Kontot börjar med den angivna kapitalkapitalen och återställs till det beloppet varje månad. Procentavkastningen speglar inkludering av provisioner, avgifter, glidning och systemets kostnad. Den månatliga kostnaden för systemet avräknas från nettoresultatet före beräkning av procentuell avkastning. Om och när ett handelssystem har en öppen handel markeras avkastningen dagligen på marknaden med hjälp av backadjuste D-data tillgängliga den dag då datorns backtest utfördes för backtested-branscher och slutkursen för det dåvarande månadskontraktet för realtid och kundfyllnadshandel. För en handel som sträcker sig över månader, så är vinsten eller förlusten för månaden som slutar med En öppen handel är markerad till marknadsvinst eller förlust månadspriset minus ingångspriset och vice versa för korta affärer. Den faktiska procentuella vinstförlusterna som investerarna upplever varierar beroende på många faktorer, inklusive men inte begränsat till startkonto Saldon, marknadsbeteende, hur lång tid och omfattning investerarens delaktighet är, oavsett huruvida alla signaler tas i det angivna systemet och penninghanteringstekniker På grund av detta kan faktiska procentuella vinster som uppstår av investerare vara väsentligt annorlunda än de procentuella vinsterna som presenteras på den här webbplatsen. Läs noggrant CFTC-kravet om ansvarsfriskrivning avseende hypotetiska resultat nedan HYPOTETISKA RESULTATRESULTATER HAR MIG NÄRVÄRDA BEGRÄNSNINGAR, NÅGON SOM BESKRIVAS UNDER NÅGON NÅGON REPRESENTATION, GÖR ATT NÅGON RÄKNING SKAL ELLER ÄR LIKTIGT FÖR ATT FÖRVÄNDA RESULTAT ELLER TÄCK SOM LÄCKER SOM FAKTISKT SKICKAS, DER FINNS JÄMFÖR SHARP DIFFERENSER MELLAN DE HYPOTETISKA RESULTATRESULTATEN OCH DE FAKTISKA RESULTAT SOM UPPFINNAS NÅGOT SÄRSKILT HANDELSPROGRAM ETT AV BEGRÄNSNINGARNA AV HYPOTETISKA RESULTATRESULTATER ÄR ATT DE GENERELT FÖRBEREDAS MED FÖRDELNINGEN AV HÖGERSÄTTEN FÖRDELAR, ATT HYPOTETISK HANDEL INTE INVOLVERAR FINANSIELL RISK OCH INGEN HYPOTETISK HANDELSREKORD KAN INTE ANVÄNDAS FÖR KONSEKVENSEN FÖR FINANSIELLA RISKER FÖR AKTIV HANDEL Exempelvis är förmågan att motstå förluster eller för att följa ett specifikt handelsprogram i spår av handelsförluster är materialpunkter som också kan ge upphov till verkliga affärsmässiga resultat. Det finns flera olika faktorer som är relaterade till marknaderna i allmänhet eller till genomförandet av något specifikt HANDELSPROGRAM, SOM KAN INTE FINANSIERAS FÖR IN PREPARATIONEN AV HYPOTETISKA RESULTATRESULTAT OCH ALLA, SOM KAN BEGRÄNSA AKTUELLT HANDELSRESULTAT. Informationen i rapporterna inom denna webbplats har till syfte att standardisera handelssystemets kontoprestanda och är endast avsett för informationsändamål. Det bör inte ses som en Uppmaning till det refererade systemet eller säljaren Medan informationen och statistiken på denna webbplats tros vara fullständig och korrekt kan vi inte garantera fullständighet eller noggrannhet. Eftersom tidigare resultat inte garanterar framtida resultat kan dessa resultat inte ha någon betydelse för och kanske inte Var vägledande för varje enskild avkastning som uppnåtts genom deltagande i denna eller någon annan investering. Statistiken på denna sida beräknas via kombinationen av tre hypotetiska dataset.1 Backtested, 2 Tracked och där det finns 3 LiveBacktested-prestanda beräknas av Driva ett handelssystem bakåt i tid och se vilka branscher som skulle ha Har gjorts tidigare när den tillämpas på backadjusted data. Spårad prestation beräknas genom att driva handelssystemet framåt på data varje dag och loggar handeln när de händer i realtid dag efter dag. Levande resultat beräknas genom att driva handelssystemet på Live tick-data för faktiska kunder och spårning av de faktiska köp - och försäljningspriserna som kunderna som hanterar systemet tar emot i deras konto. Vi använder Live-resultat för att beräkna månadsavkastning för en månad där kunderna handlade under hela månaden, Tracked fyller för de månaderna Där det inte finns några klientfyllningar för hela månaden och datorgenerering fyller i de månader som förekommit innan vi laddade systemet på våra handelsservrar. Resultaten är hypotetiska genom att de representerar avkastning i ett modellkonto. Modellkontot stiger eller faller av Enkelt kontraktsvinst och - förlust som uppnåtts av systemet i vilken datauppgift som är tillgänglig. Det hypotetiska modellkontot börjar med Sugested Ca Börsnoterade och återställs till det beloppet varje månad. De procentuella avkastningarna återspeglar inkludering av provisioner, avgifter, glidning och systemkostnaden. Provisionen, avdrag, avgifter och månadsvisa systemkostnader subtraheras från nettoresultatet före beräkning Procentuell avkastning. Observera att metoden att återställa modellkontot till det ursprungliga värdet i början av varje månad skapar en spårning som är representativ för de enkla avkastningarna för varje tidsperiod, men den visar inte per definition Hur avkastningen skulle förena över tiden Om en investerare som följer programmet, handlar ett enda kontrakt utan tidsbegränsning utan att återställa sitt konto till det ursprungliga kapitalbeloppet varje månad, skiljer sig deras resultat från det resultat som beskrivs här. Copyright 2017 iBroker Global Markets SV, SA Alla rättigheter Reserverad Användaravtal Risk Disclaimer. Disclaimer HYPOTETISKA ELLER SIMULERADE RESULTATRESULTAT HAR VISSA INNEBYGGANDE BEGRÄNSNINGAR, OM EN AKTIV P ERFORMANSREKORD, SIMULERADE RESULTAT FÖRSÄKRAR INTE DIREKT HANDEL, SOM HANDELARNA INTE FAKTIVT UTFÖRS, RESULTATET KAN FÖRFÖRA ELLER ÖVERKÖPNAS FÖR IMPAKTEN, OM NÅGON AV SÄRSKILDA MARKNADSFAKTORER, SOM SÅ TILLGÄNDER OM LIKVIDITET SIMULERAD HANDEL Programmer i allmänhet är också underkastade det faktum att de är utformade med förmånen för hindsight Ingen representation görs att någon redovisning kommer eller är lika att få vinster eller förluster som liknar dem SHOWN. EasyLanguage och TradeStation är registrerade varumärken som tillhör TradeStation Technologies, Inc. Introduktion En av de största trenderna i detaljhandeln under det senaste decenniet har varit ökningen av den automatiserade handelns popularitet. I denna typ av handel, som även kallas automatiserad orderutförande, köps och säljs signaler som genereras av ett handelssystem automatiskt utförs Via en plattform som är kopplad till mäklarekontot för handeln. Detta möjliggör handsfree-handel, vilket möjliggör snabbare utförande, färre fel , och möjligheten att handla kortare tidsramar med högre frekvensstrategier. Eftersom fler och fler handlare har flyttat till automatiserad handel har intresset för systematiska handelsstrategier ökat. Medan vissa handlare utvecklar egna handelsstrategier saknar många handlare de nödvändiga programmeringsförmågorna att genomföra sina idéer Andra handlare saknar den specifika kunskapen om tekniska handelsmetoder eller den erfarenhet som krävs för att utforma en hållbar strategi Även för handlare med nödvändiga färdigheter för att utveckla handelssystem är den stora tid och ansträngning som krävs för att utveckla en bra strategi ofta avskräckande . En nyligen utvecklad lösning på detta problem är användningen av datoralgoritmer för att automatiskt generera handelssystemkod. Målet med detta tillvägagångssätt är att automatisera många av stegen i den traditionella processen att utveckla handelssystem. I det traditionella, manuella tillvägagångssättet för strategiutveckling, näringsidkaren väljer element i handelsstrategin baserat på tidigare erfarenhet ce och kunskap om tekniska indikatorer, orderingångar och strategisk utformning Vanligtvis bygger en strategi på en marknadshypotes som är en uppfattning om hur marknaden fungerar. En lönsam handelsstrategi utvecklas vanligtvis genom en lång försöks-och - Felprocess som innefattar många iterationer, revideringar och testning tills acceptabla resultat uppnås. Denna traditionella process för att utveckla handelssystem är extremt tidskrävande och innebär systematiskt att eliminera många idéer som helt enkelt inte fungerar. Alla handlare har också fördomar om hur marknaderna fungerar, och dessa förspänningar kan påverka systemutvecklingsprocessen. I vissa fall kan dessa förspänningar vara till hjälp, men de kan också begränsa de möjliga systemen som näringsidkaren kan tänka sig. I stället för att börja med en förspänd vy och en begränsad uppsättning regler startar en automatisk kodgenerator med en stor uppsättning regler och sökningar på ett opartiskt sätt för de kombinationer som fungerar samtidigt som man snabbt eliminerar dem som inte gör det Aper presenterar en översikt över automatiska kodgenereringsmetoder för att bygga handelssystem. Både enkla och komplexa metoder diskuteras En enkel ad hoc-metod presenteras som kan implementeras i TradeStation s EasyLanguage-skriptspråk för att hitta grundläggande prismönsterbaserade strategier. En mer komplex metod baserad på På genetisk programmering diskuteras också. Automatiskt generera handelssystem är en attraktiv idé Men det finns också flera nackdelar För en sak är stränga tillvägagångssätt, som de som bygger på genetisk programmering, komplexa och svåra att genomföra. Även automatisk kodbildning generellt Baserar sig på historisk simulering, vilket innebär att det är en optimeringsprocess Som sådan måste risken för övermontering hanteras. Dessa överväganden diskuteras också. Den grundläggande metoden Grundalgoritmen för att bygga handelssystem med automatisk kodgenerering visas nedan i Fig 1 Det börjar med en metod för att kombinera olika delar av handelsstrategin Dessa element kan innehålla olika tekniska indikatorer, som rörliga medelvärden, stokastik och så vidare olika typer av in - och utgåvan samt logiska förhållanden för att komma in och utträda marknaden. Figur 1 Grundläggande algoritm för automatisk strategiuppbyggnad. Efter de olika elementen kombineras in i en sammanhängande strategi kan den utvärderas på marknaden eller marknaderna av intresse. Detta kräver marknadsdatapriser, volym, öppen ränta etc för varje marknad. Generellt sett skulle du också ha en uppsättning byggnadsmål som hjälper till att rangordna eller värdera varje strategi Exempel på byggnadsmål inkluderar olika prestationsåtgärder, till exempel nettovinst, drawdown, vinstprocent, vinstfaktor osv. Dessa kan anges som minimikrav, till exempel en vinstfaktor på minst 20 eller som mål att Maximera, till exempel maximera nettovinsten. Strateginering och utvärderingstrinn upprepas tills uppsägningskriterierna är uppfyllda. Uppsägningskriterierna kan vara lika enkla som Skapar ett förutbestämt antal olika strategier, eller processen kan stoppas efter det att ingen ytterligare förbättring av byggnadsmålen uppnåtts. En optimeringsalgoritm används vanligtvis för att styra strategierna mot dem som uppfyller byggsmålen. De slutliga strategierna är de med högsta rang eller poäng baserat på byggnadsmålen Du kan antingen ta den enklaste strategin eller spara ett antal eller alla strategier, rankade genom byggnadsmål. Om det finns flera byggnadsmål kan ett vägat medelvärde användas för att bilda en enda mätning. Detta är den mest grundläggande uppfattningen av automatisk systembyggnad. En mer detaljerad beskrivning kommer att ges nedan i avsnittet om genetisk programmering. Denna beskrivning ignorerar också det viktiga problemet med övermontering, där strategin passar så nära de marknadsdata som s Används under byggprocessen som strategin inte fungerar bra i framtiden när den tillämpas på nya data Denna fråga behandlas också nedan. Theoretical Basis of Au tomatkodgenerering Som beskrivits ovan bygger ett handelssystem med automatisk kodgenerering i huvudsak ett optimeringsproblem. Kombinationen av strategiska element som maximerar byggnadsmålen är uppfattad som den slutliga strategin. Några handlare skulle motsätta sig att handelssystemen skulle byggas utifrån en hypotes Av marknadsbeteende eller åtgärd Om du har en bra hypotes för hur marknaderna fungerar kan en strategi byggas kring den hypotesen och testas. Om den fungerar, stöder den hypotesen och motiverar att handla strategin. Faktum är att den metod som beskrivs här inte är fundamentalt annorlunda än att varje kandidatstrategi konstruerad under byggprocessen, som avbildad i figur 1, är väsentligen en hypotes som antingen stöds eller refuseras av utvärderingen. Om testning utanför provet används kan de slutliga strategierna ytterligare stödjas eller motsatt av resultaten utanför provet. Ett annat sätt att visa automatisk kodgenerering är som ett problem med statistisk inferens Prisuppgifterna kan betraktas som en kombination av signal och brus Signalen är den överlåtbara delen av data och bruset är allt annat I det här sammanhanget är strategibyggnadsprocessen ett olinjärt kurvanpassande problem där målet är att hitta Strategier som passar signalen medan du ignorerar bruset och undviker övermontering Samtidigt är marknadsdata ofta icke-stationära, de statistiska egenskaperna förändras över tiden En lyckad strategi är därför en som passar de stationära elementen i marknadssignalen med tillräckliga grader - frihet för att undvika övermontering Även om det diskuteras mer detaljerat nedan används vanligtvis testen för att verifiera att strategierna inte är överpassade till marknaden. Systemkodgenerator för TradeStation Detta avsnitt beskriver en annons Hoc-inställning till automatisk kodgenerering där ett handelssystem för TradeStation genererar automatiskt andra mönsterbaserade handelssystem för TradeStation AutoSystemGen-systemet s Bågar för en uppsättning handelsregler tillsammans med de därmed sammanhängande parametervärdena som uppfyller en specificerad uppsättning prestandakrav. Beroende på prestandakraven kan det finnas flera eller till och med dussintals handelssystem som uppfyller kraven. Det skriver sedan EasyLanguage-koden För varje system till en fil För illustrativa ändamål är reglerna för de genererade systemen begränsade till prismönster. I princip kan denna teknik utökas för att automatiskt generera systemteckning från en mängd olika inmatnings - och utgångstekniker som är tillämpliga på nästan vilken marknad. Priset Mönsterregler Medan nästan vilken typ av indikator eller handelslogik som helst kan inkluderas i handelssystemgeneratorn som beskrivs här, för att hålla sakerna ganska enkla kommer reglerna för de genererade systemen att vara begränsade till prismönster. Varje ingångsregel för ett genererat handelssystem kommer att ha Följande formulär. Där P1 och P2 är priserna öppna, höga, låga eller stängda, N1 och N2 är antalet barer för att se b Ack t. ex. Stäng 2 är de närmaste två staplarna sedan, och Ineq är en ojämlikhetsoperatör, antingen eller exempel på regler inkluderar följande. Stäng Stäng 2 Låg 2 Hög 10 Hög 3 Stäng 4. och så vidare P1, P2, N1, N2, och Ineq är alla variabler som bestäms av systemgenereringsprocessen. N1 och N2 kommer att begränsas till intervallet 0 20 Dessutom kommer antalet regler, NRules, att vara en variabel med värden som sträcker sig från en till 10 utlöses om alla regler är sanna I så fall kommer posten att tas vid öppningen av nästa stapel. Handelsriktningen kommer att ställas in förhand så att systemet kommer att generera system som är antingen långa eller alla korta affärer. För att erhålla Trading logik för både långa och korta affärer kan systemet köras två gånger, en gång för långa affärer och andra gången för korta affärer. Trader kommer att släppas ut på marknaden efter ett fast antal barer, NX, som kommer att sträcka sig från en till 20.Finnande reglerna Nyckeln till denna process är att hitta kandidathandelssystem A sys Tema kan bestå av mellan ett och 10 regler i formuläret som visas ovan Traderna är inkomna på marknaden om alla regler är sanna och handeln lämnas ut ett visst antal staplar senare Om detta kodades som ett traditionellt TradeStation-system med högst 10 regler skulle det finnas 52 ingångar. Det skulle göra en omständlig strategi. Istället kommer en annan metod att användas. Vid varje steg i optimeringen är värdena för varje variabel P1, P2, N1, N2, Ineq, NRules och NX Kommer att väljas slumpmässigt En annan uppsättning värden för P1, P2, N1, N2 och Ineq kommer att väljas för varje regel, för totalt NRules uppsättningar av värden. Varje steg i optimeringen kommer att generera ett annat handelssystem som variablerna Väljs slumpmässigt Om prestandets resultat av systemet uppfyller de krav som användaren ställt in kommer det genererade systemet att skrivas till en fil i EasyLanguage-koden. Sätta samman det hela Koden för AutoSystemGen-systemet och dess relaterade funktioner finns tillgänglig vid Breakout Future s på sidan Free Downloads. Den första inmatningen till strategin heter OptStep För att köra systemet bör OptStep optimeras i TradeStation genom att ändra det från 1 till ett stort antal, t ex 10 000, i steg om 1. Detta kommer att orsaka AutoSystemGen att generera till exempel 10 000 olika handelssystem De som uppfyller de angivna prestandakriterierna skrivs till filen som visas som en inmatning till WriteSystem-funktionen, t ex Prestandakriterierna anges via systemingångarna reqNetProfit, reqMaxDD etc. Det mesta av det hårda Arbetet utförs av de funktioner som systemet samlar Funktionen GetPatVars väljer slumpmässigt värdena för de variabler som bestämmer handelsreglerna För att avgöra huruvida en handelspost kommer att inträffa i nästa stapel, utvärderas prismodellreglerna med funktionen EvalPattern Slutligen, om systemet uppfyller prestandakriterierna, genereras motsvarande EasyLanguage-kod och skrivs ut till en textfil med funktionen WriteSystem. Exa mple Tänk på det 30-åriga statsobligationsmarknaden för futuresmarknaden US P i TradeStation 8 AutoSystemGen optimerades under de senaste 20 åren av T-obligationspriser med OptStep-ingången ökad från 1 till 10000. Detta innebär att systemet utvärderade 10 000 olika handelar System Optimeringen kördes två gånger, en gång för långa affärer och en gång för korta affärer Följande prestandakrav användes med en nettovinst på minst 30 000, sämstfallsspel inte mer än 7500, minst 200 affärer, procent lönsam på minst 50, och vinstfaktor på minst 1 2 På en dual core-dator som kör Vista tog det ungefär 10 minuter att köra varje optimering 10 000 system per optimering. Systemen som genereras av denna process visas nedan. Dessa är de system som skrivs till filen av WriteSystem Funktion De första är de enda systemen, följt av ett kortslutande system, den enda som uppfyllde prestandakriterierna. System 2332, US P, 9 17 2007 12 23 00, Long Trades Pr Ofit 53562 50, Max DD -7381 25, Num Trades 250, Procentvinst 56 80, Proffaktor 1 631.Var EntNext false. EntNext Öppna 2 Låg 16 och Låg 9 Låg 3 och. Läng 14 Låg 6 och. If EntNext då. By nästa stapel på marknaden. Om BarsSinceEntry NBarExS då. Köp för att täcka nästa bar på marknaden. Om STRAILOn then. Buy att täcka nästa stapel vid SStop stop. Until nyligen har de flesta tillämpningar av genetisk programmering till handelsstrategi generering varit akademiska studier baserade på begränsade regeluppsättningar, alltför enkel inloggnings - och utgångslogik och skräddarsydd kod, vilket gör resultaten olämpliga för de flesta handlare. Samtidigt har de flesta tillgängliga program som implementerar GP för marknadshandel antingen riktats mot professionella handlare och prissat i enlighet därmed eller Är väldigt komplicerat att installera och använda Adaptrade Builder var utformad för att göra GP enkel att använda för alla näringsidkare, enskilda eller professionella, som har en grundläggande förståelse för strategihandel och TradeStation-plattformen. Mer information om Builder finns på. Att bygga handelssystem via automatisk kodgenerering är en typ av optimering. De flesta systematiska handlare är förmodligen bekanta med parameteroptimering, där inmatningarna till en strategi är optimerade. Till skillnad från parameteroptimering optimerar automatisk kodgenerering strategins handelslogik. Men risken för över Optimering eller övermontering är också ett problem för automatisk kodgenerering, precis som för parameteroptimering. Typiskt utförs optimering över ett segment av data, som kallas optimerings - eller provsegmentet och testas på olika data , som kallas provet eller utanför provsegmentet. Övermontering hänvisar till problemet med att optimera en strategi så att den passar in-sample-segmentet bra men fungerar inte bra på andra data, inklusive data utanför provet. Poor-out-of-performance-prestanda orsakas oftast av en av flera faktorer En viktig faktor är det så kallade antalet grader av frihet i provsamtalet Antalet grader-o f-frihet, vilket är lika med antalet branscher minus antalet regler och villkor i strategin, bestämmer hur tätt strategin passar data. Tillhandahållna ingångar läggs till för varje parameter i strategin, antalet strategiska ingångar kan användas som en proxy för antalet regler och villkor Till exempel, om en strategi har 100 affärer och 10 ingångar, har den 90 grader av frihet Ju mer grader av frihet desto mindre sannolikt är det att strategin kommer att vara över - fit till marknaden och desto mer sannolikt är det att det kommer att ha bra resultat utanför provet. Antalet grader av frihet kan ökas under byggprocessen genom att inkludera antalet affärer och eller antalet strategier inmatningar som byggnadsmål Om man antar att fitnessmåttet är ett viktat medelvärde av byggnadsmålen är allt annat lika med att öka vikten för antalet branscher resulterar i strategier med mer affärer och därmed fler grader av frihet. På samma sätt ökar du viktning för det negativa antalet inmatningar kommer att resultera i strategier med färre ingångar, vilket också kommer att öka antalet grader av frihet. Ett annat alternativ är att inkludera den statistiska betydelsen som ett byggmål. Den statistiska signifikansen kan beräknas genom att studenten stämplas Test till genomsnittshandeln Detta kommer att mäta sannolikheten för att den genomsnittliga handeln är större än noll. T-testet är baserat på antalet grader av frihet men är ett mer fullständigt mått på huruvida en strategi är överpassad än antalet Enbart grader av frihet En möjlighet att förbättra prestanda i exemplet är att inkludera betydelsen i träningsfunktionen, som tenderar att generera strategier som har en hög statistisk betydelse. En annan viktig faktor som påverkar out-of - Provprestandan är de olika marknadsförhållandena i insamlingssegmentet. Det är generellt sett bättre att optimera över data som inkluderar en mängd olika marknadsförhållanden, till exempel uppåtgående och nedåtgående trender marknader, konsolideringsperioder, hög och låg volatilitet, etc. Ju fler variationer i insamlingssegmentet är desto mer sannolikt är det att strategin kommer att fungera bra på andra data, inklusive out-of-sample data och i realtid Handel Medan framtiden aldrig exakt duplicerar det förflutna, förutsatt att framtiden eller data utanför provet är lika stor som åtminstone en del av provet, bör strategin fungera bra på nya data. Värdet av att optimera över en mängd av marknadsförutsättningarna förutsätter att god prestation uppnås över varje del av insamlingssegmentet. Ett sätt att mäta detta är med aktiekurvens korrelationskoefficient som mäter hur nära egenkapitalkurvan approximerar en rak linje. Om aktiekurvan är en straight line, it implies that the performance is uniform over all segments of the data Obviously, this is desirable if the goal is to achieve good performance over as many different types of market conditions as possible The correlati on coefficient for the strategies generated via automatic code generation can be increased by including the correlation coefficient as a build goal and weighting it as part of the fitness function. Unfortunately, there will be cases where even with a high significance, a correlation coefficient close to 1, and a wide variety of market conditions in the in-sample segment, the out-of-sample performance will be poor This can happen for several reasons First, even a simple strategy with few parameters can in some cases fit the noise rather than the signal By definition, noise is any part of the market data that does not contribute to profitable trading signals Secondly, the market dynamics on which the strategy logic is based i e the signal may have changed in the out-of-sample segment enough to negatively impact performance This is sometimes due to a fundamental change in the market, such as the switch from floor-based to electronic trading However, more subtle changes, often related to th e trading patterns of market participants, are also possible, particularly for shorter-term trading. If this appears to be the problem, the solution may be as simple as rebuilding the strategy with new trading logic Using a tool such as Adaptrade Builder makes this much easier than if a manual approach to trading strategy development were used Another possible solution is to include the most recent data in the optimization segment and test it out-of-sample by tracking the performance in real-time In most cases, a strategy that has a large number of trades, a high significance value and good performance on the in-sample segment will continue to perform well for some period of time post-optimization. For information on software for building trading strategies using genetic programming, please click here. If you d like to be informed of new developments, news, and special offers from Adaptrade Software, please join our email list Thank you.