Projetando Sistemas De Negociação No Mercado De Ações

A seção anterior deste tutorial analisou os elementos que compõem um sistema de negociação e discutiu as vantagens e desvantagens de usar esse sistema em um ambiente de negociação ao vivo. Nesta seção, desenvolvemos esse conhecimento examinando quais mercados são especialmente adequados para o sistema de negociação. Em seguida, teremos um olhar mais aprofundado sobre os diferentes gêneros de sistemas de negociação. Negociação em mercados diferentes Mercados de ações O mercado de ações é provavelmente o mercado mais comum para o comércio, especialmente entre os noviços. Nesta arena, grandes jogadores como Warren Buffett e Merrill Lynch dominam, e valor tradicional e estratégias de investimento de crescimento são de longe o mais comum. No entanto, muitas instituições investiram significativamente na concepção, desenvolvimento e implementação de sistemas de negociação. Investidores individuais estão se juntando a esta tendência, embora lentamente. Aqui estão alguns fatores-chave para se manter em mente ao usar sistemas de negociação em mercados de ações: 13 A grande quantidade de ações disponíveis permite que os comerciantes testem sistemas em muitos tipos diferentes de ações - desde estoques extremamente voláteis de balcão (OTC) até Blue chips não voláteis. A eficácia dos sistemas de negociação pode ser limitada pela baixa liquidez de algumas ações, especialmente OTC e questões rosa folha. Comissões podem comer em lucros gerados por negócios bem sucedidos, e pode aumentar as perdas. OTC e ações de folha rosa muitas vezes incorrem taxas de comissão adicionais. Os principais sistemas de negociação utilizados são aqueles que buscam valor - isto é, sistemas que usam parâmetros diferentes para determinar se uma segurança é subvalorizada em comparação com seu desempenho passado, seus pares ou o mercado em geral. Mercados de câmbio O mercado de câmbio, ou forex. É o mercado maior e mais líquido do mundo. Os governos mundiais, bancos e outras grandes instituições comercializam trilhões de dólares no mercado cambial todos os dias. A maioria dos comerciantes institucionais no forex dependem de sistemas de negociação. O mesmo vale para os indivíduos no forex, mas alguns comércio com base em relatórios econômicos ou payouts. Here interesse são alguns fatores-chave a ter em mente ao usar sistemas de negociação no mercado forex: A liquidez neste mercado - devido ao enorme volume - Torna os sistemas de negociação mais precisos e eficazes. Não há comissões neste mercado, apenas spreads. Portanto, é muito mais fácil fazer muitas transações sem aumentar os custos. Em comparação com a quantidade de ações ou commodities disponíveis, o número de moedas para o comércio é limitado. Mas devido à disponibilidade de pares de moedas exóticas - ou seja, moedas de países menores - a gama em termos de volatilidade não é necessariamente limitada. Os principais sistemas de negociação utilizados no forex são aqueles que seguem as tendências (um ditado popular no mercado é a tendência é seu amigo), ou sistemas que compram ou vendem em fugas. Isso ocorre porque os indicadores econômicos geralmente causam grandes movimentos de preços ao mesmo tempo. Futuros Equity, forex e mercados de commodities oferecem todos os futuros de negociação. Este é um veículo popular para o sistema de negociação por causa da maior quantidade de alavancagem disponível eo aumento da liquidez e volatilidade. No entanto, esses fatores podem cortar as duas maneiras: eles podem amplificar seus ganhos ou amplificar suas perdas. Por esta razão, o uso de futuros é geralmente reservado para avançados comerciantes de sistemas individuais e institucionais. Isso ocorre porque os sistemas de negociação capazes de capitalizar o mercado de futuros exigem personalização muito maior, usam indicadores mais avançados e levam muito mais tempo para serem desenvolvidos. Assim, o que é melhor Seu até o investidor individual para decidir qual mercado é mais adequado para o sistema de negociação - cada um tem suas próprias vantagens e desvantagens. A maioria das pessoas está mais familiarizada com os mercados de ações, e essa familiaridade torna o desenvolvimento de um sistema de negociação mais fácil. No entanto, forex é comumente pensado para ser a plataforma superior para executar sistemas de negociação - especialmente entre os comerciantes mais experientes. Além disso, se um comerciante decide capitalizar sobre alavancagem aumentada e volatilidade, a alternativa de futuros está sempre aberta. Em última análise, a escolha está nas mãos do desenvolvedor do sistema. Tipos de sistemas de negociação Trend-Seguindo sistemas O método mais comum de negociação do sistema é a tendência de seguir o sistema. Em sua forma mais fundamental, este sistema simplesmente espera por um movimento significativo de preços, então compra ou vende nessa direção. Este tipo de bancos de sistema na esperança de que esses movimentos de preços irá manter a tendência. Moving Average Systems Freqüentemente utilizado na análise técnica. Uma média móvel é um indicador que simplesmente mostra o preço médio de uma ação ao longo de um período de tempo. A essência das tendências é derivada dessa medida. A forma mais comum de determinar entrada e saída é um crossover. A lógica por trás disso é simples: uma nova tendência é estabelecida quando o preço cai acima ou abaixo de sua média de preços históricos (tendência). Aqui está um gráfico que traça tanto o preço (linha azul) ea MA de 20 dias (linha vermelha) da IBM: Breakout Systems O conceito fundamental por trás deste tipo de sistema é semelhante ao de um sistema de média móvel. A idéia é que quando uma nova alta ou baixa é estabelecida, o movimento de preços é mais provável que continue na direção da fuga. Um indicador que pode ser usado na determinação de breakouts é uma simples Bollinger Band overlay. Bandas Bollinger mostram médias de preços altos e baixos, e breakouts ocorrem quando o preço encontra as bordas das bandas. Desvantagens dos Sistemas de Tendência: Necessário tomada de decisão empírica - Ao determinar as tendências, há sempre um elemento empírico a considerar: a duração da A tendência histórica. Por exemplo, a média móvel pode ser nos últimos 20 dias ou nos últimos cinco anos, de modo que o desenvolvedor deve determinar qual é o melhor para o sistema. Outros fatores a serem determinados são os altos e baixos médios em sistemas breakout. Lagging Nature - As médias móveis e os sistemas breakout sempre estarão atrasados. Em outras palavras, eles nunca podem atingir o exato topo ou fundo de uma tendência. Isso inevitavelmente resulta em uma perda de lucros potenciais, que às vezes pode ser significativa. Efeito Whipsaw - Entre as forças de mercado que são prejudiciais ao sucesso dos sistemas de tendências, esta é uma das mais comuns. O efeito whipsaw ocorre quando a média móvel gera um sinal falso - ou seja, quando a média cai apenas no intervalo, em seguida, repentinamente inverte a direção. Isto pode levar a perdas maciças, a menos que sejam utilizadas técnicas eficazes de parar-perdas e de gestão de riscos. Sideways Markets - Trend-sistemas de seguimento são, por natureza, capaz de ganhar dinheiro apenas em mercados que realmente tendem. No entanto, os mercados também se movem lateralmente. Permanecendo dentro de um certo intervalo por um período prolongado de tempo. A volatilidade extrema pode ocorrer - Ocasionalmente, os sistemas que seguem tendências podem experimentar alguma volatilidade extrema, mas o profissional deve ficar com seu sistema. A incapacidade de fazê-lo resultará em falha garantida. Sistemas de contra-tendência Basicamente, o objetivo com o sistema de contra-tendência é comprar no mais baixo baixo e vender no mais alto. A principal diferença entre este e o sistema de tendências é que o sistema de contra-tendência não é auto-corrigido. Em outras palavras, não há tempo definido para sair de posições, e isso resulta em um potencial de downside ilimitado. Tipos de sistemas de contra-tendência Muitos tipos diferentes de sistemas são considerados sistemas de contra-tendência. A idéia aqui é comprar quando momentum em uma direção começa a desaparecer. Isso é mais freqüentemente calculado usando osciladores. Por exemplo, um sinal pode ser gerado quando estocásticos ou outros indicadores de força relativa caem abaixo de certos pontos. Existem outros tipos de sistemas de trading de contra-tendência, mas todos eles compartilham o mesmo objetivo fundamental - comprar baixo e vender alto. Desvantagens de Sistemas de Acompanhamento de Contrapartida: Necessário Tomada de Decisões - Por exemplo, um dos fatores que o desenvolvedor do sistema deve decidir são os pontos em que os indicadores de força relativa se desvanecem. Extrema Volatilidade Pode Ocorrer - Estes sistemas também podem experimentar alguma volatilidade extrema, e uma incapacidade de ficar com o sistema, apesar desta volatilidade resultará em falha garantida. Desvantagem ilimitada - Como mencionado anteriormente, há um potencial de descida ilimitado porque o sistema não é auto-corrigido (não há tempo definido para sair das posições). Conclusão Os principais mercados para os quais os sistemas de negociação são adequados são os mercados de ações, forex e futuros. Cada um desses mercados tem suas vantagens e desvantagens. Os dois principais gêneros de sistemas de negociação são os sistemas de tendência e de contra-tendência. Apesar de suas diferenças, ambos os tipos de sistemas, em seus estágios de desenvolvimento, requerem tomada de decisão empírica por parte do desenvolvedor. Além disso, esses sistemas estão sujeitos a extrema volatilidade e isso pode exigir alguma resistência - é essencial que o comerciante do sistema ficar com o seu sistema durante estes tempos. Na próxima parcela, bem dar uma olhada em como projetar um sistema comercial e discutir alguns dos softwares que os comerciantes do sistema usam para tornar suas vidas mais fáceis. Trading Systems: Projetando seu sistema - parte 2Subscrever a notícia a usar-se para os insights os mais atrasados ​​e analysisDesigning Stockmarket Trading Systems. (Com e sem Soft Computing) Descrição Em Projetando Stock Trading Systems Trading Bruce Vanstone e Tobias Hahn orientá-lo através de sua metodologia testada e testada para a construção de regras de mercado de ações baseado em sistemas de negociação usando dados fundamentais e técnicos. Este livro mostra as etapas necessárias para projetar e testar um sistema de negociação até que uma borda de negociação é encontrada, como usar redes neurais artificiais e soft computing para descobrir uma borda e explorá-lo totalmente. Aprenda a construir sistemas de negociação com maior insight e confiabilidade do que nunca A maioria dos sistemas de negociação hoje não conseguem incorporar dados da pesquisa existente em sua operação. É aqui que a metodologia Vanstone e Hahn039s é única. Projetado para integrar o melhor de pesquisas anteriores sobre o funcionamento dos mercados financeiros na construção de novos sistemas de negociação, esta síntese ajuda a produzir os sistemas de negociação do mercado de ações com profundidade incomparável e precisão. Este livro, portanto, inclui uma análise detalhada da pesquisa acadêmica-chave, mostrando como testar a pesquisa existente, como aproveitá-lo, desenvolvendo-o em um sistema comercial baseado em regras e como melhorá-lo com técnicas de inteligência artificial. Descritas neste livro foram testadas e testadas no calor do mercado. Eles foram usados ​​por hedge funds para construir seus sistemas de negociação. Agora você pode usá-los too. show mais Detalhes sobre o produto Formato Paperback 256 páginas Dimensões 174 x 246 x 16mm 639.56g Data de publicação 10 Out 2010 Harriman House Publishing Publicação Cidade / País Petersfield, Reino Unido Língua Inglês Ilustrações note black amp branco ilustrações ISBN10 1906659583 ISBN13 9781906659585 Ranking de vendas 370.141 Índice Prefácio Agradecimentos Introdução 1. Designing Stock Market Trading Systems 1.1 Introdução 1.2 Motivação 1.3 Escopo e Dados 1.4 A Hipótese de Mercado Eficiente 1.5 A Ilusão do Conhecimento 1.6 Investir versus Negociação 1.6.1 Investir 1.6.2 Comercializar 1.7 Construir Um sistema mecânico de mercado de ações 1.8 O lugar da Soft Computing 1.9 Como usar este livro 2. Introdução à negociação 2.1 Introdução 2.2 Diferentes abordagens de negociação 2.2.1 Direção de negociação 2.2.2 Prazo de negociação 2.2.3 Tipo de comportamento explorado 2.2.3.1 Negociação com base em tendências 2.2.3.2 Negociação em grupo 2.2.3.3 Negociação em tempo real 2.2.3.4 Negociação média de reversão 2.2.3.5 Negociação de alta freqüência 2.3 Conclusão 2.4 O próximo passo 3. Variáveis ​​fundamentais 3.1 Introdução 3.1.1 Benjamin Graham e value investing 3.2 Vantagem Informacional e Eficiência de Mercado 3.3 Uma Nota sobre Ajustes 3.4 Estratégias Núcleo 3.4.1 Estimativas de valor intrínseco 3.4.2 Filtros fundamentais 3.4.3 Filtros de classificação 3.5 Os elementos de um filtro baseado em fundamentos 3.5.1 Riqueza de uma empresa e seus acionistas 3.5 .1.1 Valor contábil 3.5.1.2 Ativo circulante vs. passivo circulante 3.5.1.3 Métricas de alavancagem 3.5.2 Capacidade de ganhos 3.5.3 Capacidade de geração de caixa 3.6 Razões fundamentais e comparações da indústria 3.7 Uma nota final sobre a pesquisa de investimentos transnacionais 3.8 O próximo passo 3.9 Estudo de Caso: Analisando uma Variável 3.9.1 Introdução 3.9.2 Exemplo - relação P / E 3.9.3 Wealth-Lab 3.9.4 SPSS 3.9.5 Outliers 4. Variáveis ​​Técnicas 4.1 Introdução 4.1.1 Gráficos 4.1.2 Indicadores Técnicos 4.1 .3 Outras abordagens 4.2 Gráficos e Análise de Padrões 4.3 Indicadores Técnicos 4.3.1 Análise Intermarca 4.3.2 Médias Móveis 4.3.3 Volume 4.3.4 Indicadores Momentum 4.3.4.1 Convergência / Divergência Média Móvel (MACD) 4.3.4.2 Indicador de Força Relativa (RSI ) 4.4 Abordagens Alternativas 4.5 Sobre Uso e Uso Indevido de Análise Técnica 4.6 Estudo de Caso: A Análise Técnica tem alguma credibilidade 5. Soft Computing 5.1 Introdução 5.1.1 Tipos de soft computing 5.1.2 Sistemas de especialistas 5.1.3 Raciocínio baseado em casos 5.1.4 Algoritmos genéticos 5.1.5 Inteligência do enxame 5.1.6 Redes neurais artificiais 5.2 Revisão da pesquisa 5.2.1 Classificação da computação macia 5.2.2 Pesquisa na predição da série temporal 5.2.3 Pesquisa no recognition e na classificação do teste 5.2.4 Pesquisa na optimização 5.2.5 Pesquisa Em abordagens de conjunto 5.3 Conclusão 5.4 O Próximo Passo 6. Criando Redes Neurais Artificiais 6.1 Introdução 6.2 Expressando Seu Problema 6.3 Particionando Dados 6.4 Encontrando Variáveis ​​de Influência 6.5 Escolhas de Arquitectura de RNA 6.6 Formação de RNA 6.6.1 Momentum 6.6.2 Taxa de treinamento 6.7 ANN In-sample Teste 6.8 Conclusão 6.9 O Próximo Passo 7. Sistemas de Negociação e Distribuições 7.1 Introdução 7.2 Estudar um Grupo de Operações 7.2.1 Métricas de Rentabilidade Média 7.2.1.1 O teste t de alunos 7.2.1.2 O teste de corridas 7.2.2 Métricas de ganhos 7.2.3 Perder Métricas 7.2.4 Métricas de resumo 7.2.5 Distribuições 7.2.5.1 Distribuição de curto prazo 7.2.5.2 Distribuição de médio prazo 7.2.5.3 Distribuição de longo prazo 7.2.6 Comparação de dois conjuntos de transações em bruto 7.3 Conclusões 7.4 O próximo passo 8. Posicionamento 8.1 Introdução 8.1.1 Dimensionamento da posição fixa 8.1.2 Método de Kelly 8.1.3 Optimal-f 8.1.4 Percentual de capital próprio 8.1.5 Percentual de risco máximo 8.1.6 Martingala 8.1.7 Anti martingale 8.2 Pirâmide 8.3 Conclusões 8.4 O próximo passo 9 Risco 9.1 Introdução 9.2 Risco comercial 9.2.1 Ordens stop-loss 9.2.2 Usando a excursão adversa máxima (MAE) para selecionar o limite stop-loss 9.3 Risco de ruína 9.4 Risco de carteira 9.5 Métricas adicionais de portfólio 9.6 Análise Monte Carlo 9.7 Estudo de caso: São Paradas Úteis no Sistema de Negociação de Tendências 10. Estudos de Casos 10.1 Introdução 10.2 Uma Nota sobre Dados 10.3 Uma Nota sobre os Estudos de Caso 10.4 Construindo um Sistema Técnico de Negociação com Redes Neurais 10.4.1 Dividindo dados 10.4.2 Regras iniciais de benchmark 10.4.3 Identifique Problemas 10.4.4 Identificar entradas e saídas para o ANN 10.4.5 Treinar as redes 10.4.6 Derivar gestão de dinheiro e configurações de risco 10.4.7 Benchmarking dentro de amostra 10.4.8 Benchmarking fora de amostra 10.4.9 Decidir sobre produto final 10.5 Construir um sistema de negociação fundamental com redes neurais 10.5.1 Dividir dados 10.5.2 Regras iniciais de benchmark 10.5.3 Identificar problemas específicos 10.5.4 Identificar entradas e saídas para ANN 10.5.5 Treinar as redes 10.5.6 Gerar diretrizes de gerenciamento de risco e de risco 10.5 .7 Análise comparativa de amostras 10.5.8 Avaliação comparativa fora da amostra 10.5.9 Decidir sobre o produto final Pensamentos finais Apêndices Segmentos de roteiro Bibliografia Índicemostrar mais Sobre Bruce Vanstone O Dr. Bruce Vanstone é professor assistente na Bond University na Austrália. Ele concluiu seu PhD em Computational Finance em 2006. Ele é um apresentador e editor regular de trabalho acadêmico em sistemas de negociação de mercado de ações a nível internacional. Ele ensina cursos de negociação no mercado de ações na universidade e é consultor de um fundo de hedge boutique na Austrália. Mais informações sobre a pesquisa Bruce039s e métodos podem ser encontrados em trading. it. bond. edu. au. Tobias Hahn está atualmente estudando para um PhD em Bond University na Austrália. Sua pesquisa centra-se na microestrutura do mercado e, em particular, a aplicação de técnicas de aprendizagem de máquina para o preço de produtos derivados. Mostram mais Bem-vindo a um livro mais colorido Depósito Como muitos livros para encontrar e amar como sempre, com um novo logotipo, mais cores , E como sempre livre entrega mundial. Desfrute do nosso novo siteDesigning Stock Market Trading Systems Inscreva-se para salvar sua biblioteca Em Projetando Stock Trading Systems Trading Bruce Vanstone e Tobias Hahn orientá-lo através de sua metodologia testada e testada para a construção de sistemas de negociação baseada em regras de mercado de ações usando dados fundamentais e técnicos. Este livro mostra as etapas necessárias para projetar e testar um sistema de negociação até que uma borda de negociação é encontrada, como usar redes neurais artificiais e soft computing para descobrir uma borda e explorá-lo totalmente. Aprenda a construir sistemas de negociação com maior insight e confiabilidade do que nunca A maioria dos sistemas de negociação hoje não conseguem incorporar dados da pesquisa existente em sua operação. É aqui que a metodologia Vanstone e Hahns é única. Projetado para integrar o melhor de pesquisas anteriores sobre o funcionamento dos mercados financeiros na construção de novos sistemas de negociação, esta síntese ajuda a produzir os sistemas de negociação do mercado de ações com profundidade incomparável e precisão. Este livro, portanto, inclui uma revisão detalhada da pesquisa acadêmica-chave, mostrando como testar a pesquisa existente, como aproveitá-lo, desenvolvendo-o em um sistema de negociação baseado em regras e como melhorá-lo com técnicas de inteligência artificial. As idéias e métodos descritos neste livro foram experimentados e testados no calor do mercado. Eles foram usados ​​por hedge funds para construir seus sistemas de negociação. Agora você pode usá-los também. Detalhes da Publicação Editora: Harriman House Edição: 1 Data de publicação: 2011 Disponível em: Singapura, Índia Formato Livro Kindle OverDrive Ler Adobe EPUB eBook 1,6 MB Bruce Vanstone O Dr. Bruce Vanstone é Professor Assistente da Bond University na Austrália. Ele concluiu seu doutorado em Finanças Computacionais em 2006. Ele é um apresentador regular e editor de trabalho acadêmico em sistemas de negociação do mercado de ações em um nível internacional. Designing Stock Market Trading Systems Sobre os Autores Bruce Vanstone O Dr. Bruce Vanstone é Professor Assistente na Bond Universidade da Austrália. Ele concluiu seu PhD em Computational Finance em 2006. Ele é um apresentador e editor regular de trabalho acadêmico em sistemas de negociação de mercado de ações a nível internacional. Ele ensina cursos de negociação no mercado de ações na universidade e é consultor de um fundo de hedge boutique na Austrália. Mais informações sobre Bruces. Leia mais sobre Bruce Vanstone Tobias Hahn Tobias Hahn está atualmente estudando para um PhD na Bond University, na Austrália. Sua pesquisa focaliza a microestrutura do mercado e, em particular, a aplicação de técnicas de aprendizado de máquina para o preço de produtos derivados. Índice Prefácio Acknowledgments Introdução 1. Designing Stock Market Trading Systems 1.1 Introdução 1.2 Motivação 1.3 Escopo e Dados 1.4 A Hipótese de Mercado Eficiente 1.5 A Ilusão de Conhecimento 1.6 Investir versus Negociação 1.6.1 Investir 1.6.2 Negociação 1.7 Construir um Sistema de Negociação Mecânico de Mercado de Ações 1.8 O Lugar da Soft Computing 1.9 Como Utilizar este Livro 2. Introdução à Negociação 2.1 Introdução 2.2 Diferentes Abordagens à Negociação 2.2.1 Direção da negociação 2.2.2 Prazo da negociação 2.2.3 Tipo de comportamento explorado 2.2.3.1 Tendência Negociação 2.2.3.2 Negociação em andamento 2.2.3.3 Momentum de negociação 2.2.3.4 Negociação média de reversão 2.2.3.5 Negociação de alta freqüência 2.3 Conclusão 2.4 O Próximo Passo 3. Variáveis ​​Fundamentais 3.1 Introdução 3.1.1 Benjamin Graham e investimento em valor 3.2 Vantagem Informacional e Eficiência de Mercado 3.3 Uma nota sobre ajustes 3.4 Estratégias básicas 3.4.1 Estimativas de valor intrínseco 3.4.2 Filtros fundamentais 3.4.3 Filtros de classificação 3.5 Os elementos de um filtro baseado em fundamentos 3.5.1 Riqueza de uma empresa e seus acionistas 3.5.1.1 Valor contábil 3.5. 1.2 Ativo circulante vs. passivo circulante 3.5.1.3 Métricas de alavancagem 3.5.2 Capacidade de ganhos 3.5.3 Capacidade de gerar caixa 3.6 Razões fundamentais e comparações da indústria 3.7 Uma nota final sobre a pesquisa de investimentos transnacionais 3.8 O próximo passo 3.9 Estudo de caso: Variável 3.9.1 Introdução 3.9.2 Exemplo - relação P / E 3.9.3 Wealth-Lab 3.9.4 SPSS 3.9.5 Outliers 4. Variáveis ​​técnicas 4.1 Introdução 4.1.1 Gráficos 4.1.2 Indicadores técnicos 4.1.3 Outras abordagens 4.2 Gráficos E Análise de Padrões 4.3 Indicadores Técnicos 4.3.1 Análise Intermarca 4.3.2 Médias Móveis 4.3.3 Volume 4.3.4 Indicadores Momentum 4.3.4.1 Convergência / Divergência Média Móvel (MACD) 4.3.4.2 Indicador de Força Relativa (RSI) 4.4 Abordagens Alternativas 4.5 Em Uso e Uso Indevido da Análise Técnica 4.6 Estudo de Caso: A Análise Técnica Tem alguma Credibilidade 5. Soft Computing 5.1 Introdução 5.1.1 Tipos de soft computing 5.1.2 Sistemas especialistas 5.1.3 Raciocínio baseado em casos 5.1.4 Algoritmos genéticos 5.1.5 Swarm Inteligência 5.1.6 Redes neurais artificiais 5.2 Revisão da pesquisa 5.2.1 Classificação de Soft computing 5.2.2 Pesquisa sobre a previsão de séries temporais 5.2.3 Pesquisa sobre o reconhecimento e classificação de padrões 5.2.4 Pesquisa sobre otimização 5.2.5 Pesquisa em abordagens de conjunto 5.3 Conclusão 5.4 O Próximo Passo 6. Criando Redes Neurais Artificiais 6.1 Introdução 6.2 Expressando Seu Problema 6.3 Particionando Dados 6.4 Encontrando Variáveis ​​de Influência 6.5 ANN Escolhas de Arquitetura 6.6 Formação de ANN 6.6.1 Momentum 6.6.2 Taxa de treinamento 6.7 ANN Teste na Amostra 6.8 Conclusão 6.9 O Próximo Etapa 7. Sistemas de Negociação e Distribuições 7.1 Introdução 7.2 Estudo de um Grupo de Negócios 7.2.1 Métricas de rentabilidade média 7.2.1.1 O teste t de alunos 7.2.1.2 O teste de corridas 7.2.2 Métricas de ganhos 7.2.3 Métricas perdedoras 7.2.4 Métricas de resumo 7.2.5 Distribuições 7.2.5.1 Distribuição a curto prazo 7.2.5.2 Distribuição a médio prazo 7.2.5.3 Distribuição a longo prazo 7.2.6 Comparação de dois conjuntos de transações em bruto 7.3 Conclusões 7.4 O próximo passo 8. Dimensionamento de posições 8.1 Introdução 8.1.1 Fixo Dimensionamento da posição 8.1.2 Método Kelly 8.1.3 Optimal-f 8.1.4 Percentual do capital próprio 8.1.5 Percentual de risco máximo 8.1.6 Martingala 8.1.7 Anti martingale 8.2 Pyramiding 8.3 Conclusões 8.4 O Próximo Passo 9. Risco 9.1 Introdução 9.2 Comércio Risco 9.2.1 Ordens stop-loss 9.2.2 Usando a excursão adversa máxima (MAE) para selecionar o limite stop-loss 9.3 Risco de Ruína 9.4 Risco de Carteira 9.5 Métricas Adicionais de Carteira 9.6 Análise Monte Carlo 9.7 Estudo de Caso: São Paradas Úteis no Trend Trading Sistema 10. Estudos de Caso 10.1 Introdução 10.2 Uma Nota sobre Dados 10.3 Uma Nota sobre os Estudos de Caso 10.4 Construindo um Sistema Técnico de Negociação com Redes Neurais 10.4.1 Dividindo dados 10.4.2 Regras iniciais de benchmark 10.4.3 Identifique problemas específicos 10.4.4 Identifique entradas E saídas para a ANN 10.4.5 Treinar as redes 10.4.6 Gerenciar a gestão do dinheiro e os ajustes de risco 10.4.7 Análise comparativa na amostra 10.4.8 Avaliação comparativa fora da amostragem 10.4.9 Decidir sobre o produto final 10.5 Construir um sistema comercial fundamental com Redes neuronais 10.5.1 Dados de divisão 10.5.2 Regras iniciais de benchmark 10.5.3 Identificar problemas específicos 10.5.4 Identificar entradas e saídas para ANN 10.5.5 Treinar as redes 10.5.6 Gerar derivação e configurações de risco 10.5.7 Benchmarking em amostra 10.5.8 Avaliação comparativa fora da amostra 10.5.9 Decidir sobre o produto final Pensamentos finais Apêndices Segmentos de roteiro Bibliografia Índice Prefácio Agradecimentos Introdução 1. Projetando sistemas de negociação de ações 1.1 Introdução 1.2 Motivação 1.3 Escopo e dados 1.4 Hipótese de mercado eficiente 1.5 A ilusão de Conhecimento 1.6 Investir versus Negociação 1.6.1 Investir 1.6.2 Comercializar 1.7 Construir um Sistema Mecânico de Mercado de Ações 1.8 O Lugar da Soft Computing 1.9 Como Usar este Livro 2. Introdução à Negociação 2.1. Links úteis Os sistemas de negociação do mercado de ações são freqüentemente promovidos por profissionais de vendas de slick nas exposições e na mídia. Estes spruikers estão vendendo um sonho, um esquema rápido rico através de seus sistemas de negociação no mercado de ações que são aparentemente tão simples que qualquer pessoa pode fazer milhões e sentar-se em uma praia com seu laptop negociando os mercados - sim, mesmo você (BTW - thats você Na árvore.) No entanto, a realidade é que esses sistemas de negociação foram projetados para outra pessoa, não você. O sistema pode não se adequar a sua personalidade, apetite de risco (para alcançar os resultados surpreendentes que spruik geralmente requer níveis maciços de risco) ou estilo de vida (você tem tempo para sentar na frente de um computador durante todo o dia punting) Então vamos começar real. Os sistemas negociando do mercado conservado em estoque podem ser projetados por qualquer um. Vamos começar no início e ver como é feito. Muitos iniciantes, quando aprendem a negociar, são instruídos a criar ou desenvolver um plano de negociação. Este plano dá-lhes um curso de ação a seguir ao longo da vida do comércio e geralmente inclui critérios de entrada, o mecanismo de saída e alguma gestão de dinheiro. Um conjunto completo de regras é denominado um sistema de negociação no mercado de ações. Análise técnica é a utilização de preços, volume e padrões de gráfico para fazer negociação e decisões de investimento. O termo mecânico é usado quando estas regras de negociação são programadas em software comercial que irá gerar a compra e vender sinais para você. Ser capaz de programar suas regras de negociação permite 5 principais benefícios para melhorar a sua rentabilidade. Estas são: A capacidade de testar as regras comerciais sobre os dados passados ​​para analisar a rentabilidade e eficiência Para garantir a consistência da abordagem A eliminação da emoção do processo de tomada de decisão Para permitir que as técnicas de gestão de risco e dinheiro para ser aderido Para testar maneiras de aumentar O retorno global Enquanto muitos comerciantes ou investidores baulk em um mercado de ações mecânico sistema comercial, sentindo que não são competentes para fazer essa programação, é prática comum entre os comerciantes profissionais. Um mecânico mercado de ações sistema comercial permite que você entenda o que vai ocorrer no futuro com base no que aconteceu no passado. Isso é chamado de backtesting e é o que dá ao comerciante profissional a sua confiança para executar comércios com pouco esforço ou pensamento adicional. Ao projetar os sistemas de negociação do mercado de ações, a consideração mais importante é a sua própria personalidade. Você deve estar completamente à vontade quando participa no mercado ou será muito difícil seguir o plano de negociação, trocando técnicas, redesenhando o sistema (o Ciclo de Iniciantes) e causando perdas. Considerações pessoais a ter em conta incluem: Tempo necessário a cada dia para o comércio Sua necessidade de ação ou interação Níveis de estresse e ansiedade Restrições de capital Tendências naturais (ou seja, contrarian) A necessidade de ser certo ou errado Enquanto seu melhor amigo pode ser um dia bem sucedido comerciante, Sua composição emocional não pode permitir que você seja uma mosca pelo assento de seu comerciante das calças. Você pode se sentir mais em casa tomando seu tempo e avaliando mais oportunidades estratégicas, usando análise técnica para visualizar um comércio. A fim de avaliar a sua maquiagem, é importante conhecer as nuances de vários sistemas de negociação no mercado de ações. A maioria dos sistemas cairão no comércio de curto prazo ou em categorias de negociação a longo prazo e, como resultado, as similaridades começam a aparecer dentro de cada grupo. Estes tendem a ser: Sistemas de negociação a curto prazo (lt 10 dias) Sistemas de negociação a longo prazo (gt 10 dias) Alta porcentagem taxa de vitória (60 - 80) Deslizamento é um custo Deslizamento quase irrelevante Uma vez que o comprimento do sistema de negociação do mercado de ações é escolhido , É então uma questão de selecionar as variáveis ​​que geram os sinais e ditar as técnicas de gerenciamento de dinheiro. Aqui está um fluxograma simples que pode representar um exemplo dessas variáveis. É melhor trabalhar para trás e definir a saída primeiro. Novos comerciantes devem visar simplesmente ganhar dinheiro como uma saída em oposição a tentar fazer uma quantidade específica de dinheiro ou retorno em qualquer ano. Ao projetar sistemas de negociação do mercado de ações não há necessidade de reinventar a roda. Muitos livros e fóruns de negociação (tente The Chartist trading forum) têm idéias criativas. Uma vez que você está familar com o seu software de negociação estar à procura de novas idéias para testar e executar através do software de negociação. A maioria das idéias não registrar qualquer resultados surpreendentes, mas ocasionalmente você vai encontrar uma jóia. Se você decidir comprar sistemas de negociação do mercado de ações de um fornecedor, estar ciente de vários truques que são usados ​​para sugá-lo polegadas Em primeiro lugar, são os resultados verdadeiros ou ter sido otimizado para mostrar lucros que talvez não poderia ser alcançado em tempo real de negociação . Muitos sistemas foram projetados com retrospectiva e não funcionarão no futuro. Sempre pergunte ao vendedor do sistema se eles próprios o comércio, se não por que não, se sim, pedir para ver suas declarações de negociação. (Se a sua publicidade inclui uma praia, laptop, água, sol, etc pergunte-se o que exatamente eles estão vendendo-me) A segunda questão é a correspondência de sua personalidade para o sistema. Normalmente, os sistemas de negociação do mercado de ações são construídos em torno da personalidade dos fornecedores, não o seu. Um exemplo seria uma tendência seguinte sistema que, embora muito rentável, pode deixar grandes lucros sobre a mesa. Se você se sentir desconfortável sobre isso, você pode ser tentado a over-ride as regras do sistema para melhorar os resultados. Esta é uma receita para o desastre e é geralmente por isso que tais sistemas de caixa preta obter um nome ruim. Se o fornecedor é credível, trades o sistema, publica seus resultados e ele se encaixa a sua personalidade, então ele pode valer a pena o dinheiro. Por último, ser cauteloso quando os sistemas de negociação do mercado de ações gerar resultados surpreendentes. Sempre tentar refutar os resultados finais e encontrar uma falha. Não fique excessivamente focado em grandes lucros, procure problemas. Tem somente sido rentável por causa de um mercado de touro recente Tem sido somente rentável por causa de um comércio rentável grande Foi aperfeiçoado, isso é cabido aos dados passados ​​sem o reflexo de o que o futuro pode prender Nós tendemos a negligenciar várias partes de nosso Testes históricos. Em tempo real, tendemos a sucumbir às nossas emoções, no entanto, um mercado de ações mecânico sistema comercial só pode dizer a verdade. Um sistema de negociação de back-tested que mostra retornos robustos pode facilmente ser negociado em tempo real e com conforto relativo, especialmente quando ele foi projetado de baixo para cima com sua própria entrada. Um pequeno investimento em sistemas de software pode fazer uma enorme diferença para o seu futuro como um comerciante. Uma vez que você aprendeu usar seu software de troca (nós recomendamos Amibroker porque é relativamente barato contudo poderoso e simples de usar) leu Unholy Grails por Nick Radge. Neste livro, Nick discute 8 sistemas de negociação do mercado de ações em profundidade e testa os resultados mostrando que se você ajustar o sistema um pouco você pode encontrar uma vantagem. Os sistemas de negociação que Nick testes no livro estão disponíveis para compra como sistemas turnkey - ou seja, toda a codificação foi feito para você e está pronto para ligar diretamente para Amibroker. Links úteis: Amibroker trading software - amibroker Turnkey Trading Systems como escrito sobre e testado em Unholy Grails - Uma Nova Estrada para a Riqueza