Código do sistema de comércio checkmate
Automated Trading System "Сombo" - perito para o MetaTrader 4.
Consideremos que temos um sistema de comércio básico - BTS. É necessário criar e ensinar uma rede neural para fazê-lo fazer coisas que não podem ser feitas com o BTS. Isso deve resultar na criação de um sistema comercial composto por dois sistemas combinados e mutuamente complementares: BTS e NN (rede neural).
Ou, o inglês disso é: não há necessidade de descobrir os continentes novamente, todos foram descobertos. Por que ensinar alguém a correr rápido, se tivermos um carro ou voar, se tivermos um avião?
Uma vez que temos um ATS de tendência, apenas temos que ensinar a rede neural na estratégia de contra-tendência. Isso é necessário, porque um sistema destinado a negociação baseada em tendências não pode negociar em tendências laterais ou reconhecer retrocessos ou reversões no mercado. Você pode, é claro, levar dois ATSes - uma sequência de tendência e uma contra-tendência - e anexá-los ao mesmo gráfico. Por outro lado, você pode ensinar uma rede neural para complementar seu sistema comercial existente.
Para este propósito, nós criamos uma rede neural de duas camadas composta por dois perceptrons na camada inferior e um perceptron na camada superior.
A saída da rede neural pode estar em um desses três estados:
Entrar no mercado com uma posição longa Entrar no mercado com uma posição curta Estado indeterminado.
Na verdade, o terceiro estado é o estado do controle de passagem para o BTS, enquanto nos dois primeiros estados os sinais comerciais são dados pela rede neural.
O ensino da rede neural é dividido em três estágios, cada etapa para o ensino de um perceptron. Em qualquer fase, o BTS otimizado deve estar presente para perceptrons saber o que pode fazer.
O ensino separado de perceptrons por um algoritmo genético é determinado pela falta deste algoritmo, a saber: A quantidade de entradas pesquisadas com a ajuda desse algoritmo é limitada. No entanto, cada estágio de ensino é coerente e a rede neural não é muito grande, de modo que a otimização completa não leva muito tempo.
O primeiro estágio, que precede o ensino de um NN, consiste na otimização do BTS.
Para não nos perder, registraremos o número do palco na entrada do ATS identificado como "pass". Os identificadores de entradas correspondentes com o número do estágio serão e no número igual a este número do estágio.
Assim, vamos começar os preparativos para otimizar e ensinar o NN. Vamos definir o depósito inicial como $ 1000000 (para não criar uma chamada de margem artificial durante a otimização) e a entrada a ser otimizada como "Equilíbrio" nas propriedades Expert Advisor na guia "Testar & quot; no Strategy Tester, e comece o algoritmo genético.
Vamos para o & quot; Inputs & quot; guia das propriedades da EA e especifique o volume de posições a serem abertas atribuindo o valor 1 ao identificador "lotes".
A otimização será realizada de acordo com o modelo: "Apenas preços abertos" (método mais rápido para analisar a barra acabada, somente para EAs que explicitamente controlam a abertura da barra) ", pois este método está disponível no algoritmo ATS.
Estágio 1 da otimização. Otimização do BTS:
Defina o valor 1 para a entrada & quot; passar & quot ;.
Nós otimizaremos apenas as entradas que correspondem ao primeiro estágio, ou seja, o fim em 1. Assim, verificamos apenas essas entradas para otimização e desmarcamos todas as demais.
tp1 - TakeProfit do BTS. É otimizado com os valores dentro do intervalo de 10 a 100, passo 1.
Sl1 - StopLoss do BTS. É otimizado com os valores dentro do intervalo de 10 a 100, passo 1.
p1 - período de CCI utilizado no BTS. É otimizado com os valores dentro do intervalo de 3 a 100, passo 1.
Etapa 2. Ensinar o perceptron responsável por posições curtas:
Defina o valor 2 (de acordo com o número do estágio) para a entrada "passar".
Desmarque as entradas verificadas para otimização na etapa anterior. Apenas no caso, salve em um arquivo as entradas obtidas na etapa anterior.
Verifique as entradas para otimização de acordo com nossa regra: seus identificadores devem terminar em 2:
x12, x22, x32, x42 - números de peso do perceptron que reconhece posições curtas. Está otimizado com os valores dentro do intervalo de 0 a 200, passo 1.
tp2 - TakeProfit de posições abertas pelo perceptron. É otimizado com os valores dentro do intervalo de 10 a 100, passo 1.
sl2 - StopLoss de posições abertas pelo perceptron. É otimizado com os valores dentro do intervalo de 10 a 100, passo 1.
p2 - o período dos valores de diferença de preço a serem analisados pelo perceptron. É otimizado com os valores dentro do intervalo de 3 a 100, passo 1.
Vamos começar a ensiná-lo usando a otimização com um algoritmo genético.
Fase 3. Ensinar o perceptron responsável por posições longas:
Defina o valor 3 (de acordo com o número do estágio) para a entrada "pass".
Desmarque as entradas verificadas para otimização na etapa anterior. Apenas no caso, salve em um arquivo as entradas obtidas na etapa anterior.
Verifique as entradas para otimização de acordo com nossa regra: seus identificadores devem terminar em 3:
x13, x23, x33, x43 - números de peso do perceptron que reconhece posições longas. Está otimizado com os valores dentro do intervalo de 0 a 200, passo 1.
tp3 - TakeProfit de posições abertas pelo perceptron. É otimizado com os valores dentro do intervalo de 10 a 100, passo 1.
sl3 - StopLoss de posições abertas pelo perceptron. É otimizado com os valores dentro do intervalo de 10 a 100, passo 1.
p3 - o período dos valores de diferença de preço a ser analisado pelo perceptron. É otimizado com os valores dentro do intervalo de 3 a 100, passo 1.
Vamos começar a ensiná-lo usando a otimização com um algoritmo genético.
Fase 4 (final). Ensinar a primeira camada, ou seja, ensinar o perceptron que está na camada superior:
Defina o valor 4 (de acordo com o número do estágio) para a entrada "pass".
Desmarque as entradas verificadas para otimização na etapa anterior. Apenas no caso, salve em um arquivo as entradas obtidas na etapa anterior.
Verifique as entradas para otimização de acordo com nossa regra: seus identificadores devem terminar em 4:
x14, x24, x34, x44 - números de peso do perceptron da primeira camada. Está otimizado com os valores dentro do intervalo de 0 a 200, passo 1.
p4 - o período dos valores de diferença de preços a serem analisados pelo perceptron. É otimizado com os valores dentro do intervalo de 3 a 100, passo 1.
Vamos começar a ensiná-lo usando a otimização com um algoritmo genético.
Isso é tudo, a rede neural foi ministrada.
O ATS tem mais uma entrada não otimizada, mn - Magic Number. É o identificador de posições para um sistema de negociação para não misturar seus pedidos com as ordens abertas manualmente ou por outros ATSes. O valor do número mágico deve ser único e não coincidir com o número mágico de posições que não foram abertas por este Especial Expert Advisor.
O tamanho do depósito inicial é encontrado como o abaixamento absoluto duplicado, ou seja, consideramos alguns recursos de segurança para isso.
Traduzido do russo pela MetaQuotes Software Corp.
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Embora não gostem do fato de termos de nos separarmos dos nossos ganhos para apoiar o governo, ainda temos que ver isso como um benefício.
Goldsmith trabalhava no esquema de cores. O Sr. Geisel era muito especial em relação à cor (ele uma vez repreendeu a Sra.
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Descrição.
Checkmate Trading System.
O desenvolvedor de software premiado e o gerente bem sucedido do fundo de hedge, Dean Hoffman, tem quase 20 anos de experiência comercial em sistemas.
Futures Truth Magazine © Entrevista de Dean Hoffman.
(Futures Truth é uma agência de rating independente que monitora os sistemas enviados pelos desenvolvedores) Emissão de junho / julho de 2002.
Seu sistema já funcionou bem. Para o que você atribui a sua performance?
A palavra que vem à mente é a robustez. Todos os nossos sistemas foram testados pelo estresse para se certificar de que eles produzem bons resultados em uma grande quantidade de commodities durante um longo período de tempo. Além disso, todos os nossos sistemas comercializam todos os mercados com regras e parâmetros idênticos para evitar qualquer tipo de otimização ou ajuste de curva.
Na fase de desenvolvimento, também gastamos uma enorme quantidade de tempo avaliando os rácios de risco para recompensa. Obviamente, dois sistemas podem obter aproximadamente a mesma quantidade de lucro líquido, ainda que tenham taxas de risco-recompensa dramaticamente diferentes. Coisas como a redução média e máxima, bem como as durações de redução, têm um impacto significativo na capacidade comercial de um sistema. Com nossos sistemas, os rácios de risco para recompensa recebem muito mais peso do que os lucros líquidos sozinhos. Por exemplo, nosso sistema Checkmate tende a ter lucros líquidos menos do que muitos outros sistemas de tendências. No entanto, as retiradas tendem a ser bem menores e os índices de risco para recompensa são muito superiores aos demais sistemas. Quando você combina um sistema robusto com um que tem altos índices de risco para recompensa, acho que você tem uma boa combinação.
Você tem algum conselho para quem comercializa algum de seus sistemas?
Eu recomendaria que as pessoas não se concentrassem demais nos resultados do dia-a-dia. Se você conhece os níveis históricos de retirada e está confortável com eles, então deixe os sistemas funcionarem. O monitoramento do dia a dia é muito trabalho, tanto emocional quanto literalmente. Esta é também a razão pela qual eu sou um grande fã de usar um corretor de "sistemas" para trocar sua conta.
Existe alguma coisa que você diria para aqueles novos para comercializar commodities ou ações que você gostaria que alguém lhe tivesse dito quando você começasse?
Penso que o mais importante que gostaria que alguém tenha compartilhado comigo no começo foi a importância do dimensionamento da posição e da gestão do dinheiro. Lembro-me dos meus primeiros anos, uma vez que um desenvolvedor de sistemas foi gasto concentrando-se quase exclusivamente em sistemas baseados em contratos individuais. Francamente, a maioria dos produtos de teste disponíveis realmente só permitem esse tipo de teste. Quando acabei por começar a testar plataformas baseadas em gerenciamento de dinheiro, recebi uma surpresa muito grosseira! Descobri que os melhores sistemas baseados em contrato único quase invariavelmente não eram os melhores sistemas de gerenciamento de dinheiro. Isso veio em frente a muitas sabedoria convencional que diz: "Encontre primeiro o melhor sistema baseado em contrato e depois aplique o gerenciamento de dinheiro". Aprendi da maneira mais difícil de que isso não funcionasse. Eu tive que começar muito de zero a reconstruir sistemas baseados em gerenciamento de dinheiro.
Uma das razões pelas quais eu prefiro os sistemas baseados no gerenciamento de dinheiro é porque acho que eles são muito mais robustos que os sistemas baseados em contratos individuais. Na minha opinião, não faz sentido trocar um contrato de gás natural com uma volatilidade média diária de cerca de US $ 2000 por cada contrato de Eurodólares com uma volatilidade diária média de US $ 150. Mesmo que você possa criar um sistema parecido com boas curvas de equidade, você ainda pesou o sistema para o mercado mais pesado. No exemplo anterior, você simplesmente pode simplesmente remover os negócios do Eurodollar e obter aproximadamente o mesmo desempenho. Em essência, o sistema foi inadvertidamente ajustado à curva para o gás natural, embora ambos os mercados sejam comercializados da mesma maneira. Prefiro trocar um sistema desenvolvido em um ambiente em que cada mercado tenha tido igual ponderação e importância. Desta forma, não sou mais dependente de uma menor porcentagem dos mercados dentro do portfólio para realizar. É muito melhor ter 30 dos 30 mercados que sejam significativos em vez de 20 dos 30 mercados, etc. Se tivermos a escolha entre dois sistemas que fizeram um milhão de dólares (e todas as outras coisas sendo iguais), prefiro trocar o sistema que fez a maior parte de seus lucros de todos os mercados da carteira em oposição ao sistema que fez a maioria dos lucros de forma desigual de apenas alguns dos mercados do portfólio. Mais uma vez, isso se relaciona com a robustez.
O que você acha que os mercados e os estoques são neste ano?
Não tenho ideia do que os mercados continuarão a fazer calor este ano; Na verdade, eu realmente não gosto de fazer previsões. Eu acho que a grande maioria dos problemas com os comerciantes vem do foco deles em tentar prever. A maioria dos bons sistemas de negociação tem taxas de sucesso muito baixas, geralmente apenas cerca de 30-40% de negociações vencedoras. Isso indica que o sucesso comercial não é tanto sobre boas previsões, mas sim sobre boas regras sobre o que fazer tanto quando estiver certo quanto quando estiver errado.
Parece que sua preferência pela negociação é maior. Alguma razão particular por que?
Após quase 10 anos de desenvolvimento de sistemas de negociação, eu simplesmente não encontrei nenhum sistema de curto prazo com o qual eu particularmente confortável. Por exemplo, penso que a maioria dos sistemas de comércio de jornais S & amp; P subestimam dramaticamente o impacto da derrapagem. Não é que eu não gosto de sistemas de curto prazo, é só que, do ponto de vista puro de risco para recompensa, encontrei sistemas de longo prazo combinados com gerenciamento de dinheiro adequado com os melhores índices de desempenho.
A única exceção que eu faria é combinar um bom sistema de curto prazo com um bom sistema de longo prazo. Nesse ponto, a função primária do sistema de curto prazo é proporcionar sinergia.
Você está trabalhando em projetos novos sobre os quais você pode nos contar?
Estou atualmente concentrando meus esforços no desenvolvimento de sistemas de negociação de ações. Eu deveria ter algum pronto para lançamento nos próximos meses.
O que você acha que é o futuro nos sistemas técnicos de negociação de ações?
Penso que existe um enorme futuro nos sistemas técnicos de negociação de ações. É uma área relativamente nova e tenho certeza de que muitas pessoas que perderam dinheiro nos últimos anos começarão a exigir abordagens de ações mais disciplinadas tecnicamente orientadas.
Você considera os sistemas de estoque uma maneira viável de negociar ações com sucesso?
Minha pesquisa indica que os sistemas de estoque são definitivamente uma maneira viável de negociar ações. No entanto, devo mencionar que os tipos de abordagens que parecem funcionar bem para os estoques em grande escala são bastante diferentes daqueles que trabalham para futuros.
Se você tem uma preferência, prefere trocar commodities ou ações em um sistema de negociação mecânica? Por quê?
Eu realmente não tenho uma preferência. O cenário final para mim seria criar operações de sistemas perfeitamente não correlacionadas tanto em ações como em commodities. Este é o lugar onde minha pesquisa atual está indo.
O que o levou ao desenvolvimento de sistemas de negociação?
Eu era um corretor de commodities por muitos anos. Durante esse período, tive a infeliz experiência de ver muitos dos meus clientes perderem dinheiro nos mercados. Isso foi muito doloroso em vários níveis diferentes e eu decidi que deve haver uma maneira melhor. Esse foi o início do que acabou por ser um esforço de pesquisa completo de 10 anos em sistemas de comércio de commodities.
Você deve ficar muito ocupado. O comércio e a programação de futuros interferem sempre com sua vida pessoal?
Isso seria um eufemismo para dizer o mínimo. Eu acho que fazer pesquisas de sistemas tão atraentes que a maioria das noites eu tenho que me arrastar para longe do computador no meio da noite apenas para dormir um pouco!
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