Exemplo De Sistema De Comércio Algorítmico

Noções básicas de negociação algorítmica: conceitos e exemplos Um algoritmo é um conjunto específico de instruções claramente definidas, destinadas a realizar uma tarefa ou processo. A negociação algorítmica (negociação automatizada, negociação em caixa preta ou simplesmente algo-trading) é o processo de usar computadores programados para seguir um conjunto definido de instruções para colocar um comércio para gerar lucros a uma velocidade e freqüência impossíveis para um Comerciante humano. Os conjuntos definidos de regras são baseados em tempo, preço, quantidade ou qualquer modelo matemático. Além das oportunidades de lucro para o comerciante, o algo-trading torna os mercados mais líquidos e torna a negociação mais sistemática descartando impactos emocionais humanos nas atividades comerciais. Suponha que um comerciante siga esses critérios de comércio simples: Compre 50 ações de uma ação quando sua média móvel de 50 dias exceda a média móvel de 200 dias. Vende ações da ação quando sua média móvel de 50 dias está abaixo da média móvel de 200 dias Usando este conjunto de duas instruções simples, é fácil escrever um programa de computador que monitorará automaticamente o preço das ações (e os indicadores de média móvel) e colocará as ordens de compra e venda quando as condições definidas forem atendidas. O comerciante não precisa mais manter um relógio para preços e gráficos ao vivo, ou colocar as ordens manualmente. O sistema de comércio algorítmico automaticamente faz isso para ele, identificando corretamente a oportunidade comercial. (Para obter mais informações sobre as médias móveis, consulte: Médias móveis simples, faça as Tendências se destacarem.) A Algo-trading oferece os seguintes benefícios: Negociações executadas com os melhores preços. Posicionamento de pedidos comerciais instantâneo e preciso (com altas chances de execução nos níveis desejados) Cronometrado corretamente e instantaneamente, para evitar mudanças de preços significativas Custos de transação reduzidos (veja o exemplo de falta de implementação abaixo) Verificações automatizadas simultâneas em múltiplas condições de mercado Redução do risco de erros manuais na colocação dos negócios Backtest o algoritmo, com base nos dados históricos e em tempo real disponíveis Reduzida Possibilidade de erros cometidos por comerciantes humanos com base em fatores emocionais e psicológicos. A maior parte do dia-a-dia é a negociação de alta freqüência (HFT), que tenta capitalizar a colocação de um grande número de pedidos em velocidades muito rápidas em múltiplos mercados e decisões múltiplas Parâmetros, com base em instruções pré-programadas. (Para mais informações sobre negociação de alta frequência, consulte: Estratégias e Segredos de Empresas de Negociação de Alta Frequência (HFT)) A Algo-trading é utilizada em muitas formas de atividades de negociação e investimento, incluindo: investidores de médio a longo prazo ou empresas de compra (fundos de pensão , Fundos de investimento, companhias de seguros) que compram em ações em grandes quantidades, mas não querem influenciar os preços das ações com investimentos discretos e em grande volume. Os comerciantes de curto prazo e os participantes do lado da venda (fabricantes de mercado, especuladores e arbitragistas) também se beneficiam da execução automatizada do comércio e ajudam a criar liquidez suficiente para os vendedores no mercado. Os comerciantes sistemáticos (seguidores de tendências, comerciantes de pares, hedge funds, etc.) acham muito mais eficiente programar suas regras de negociação e permitir que o programa seja comercializado automaticamente. O comércio algorítmico proporciona uma abordagem mais sistemática ao comércio ativo do que os métodos baseados em intuição ou instinto de comerciantes humanos. Estratégias de negociação algorítmica Qualquer estratégia para negociação algorítmica exige uma oportunidade identificada que seja rentável em termos de melhoria de ganhos ou redução de custos. As seguintes são estratégias de negociação comuns usadas em algo-trading: as estratégias de negociação algorítmicas mais comuns seguem as tendências nas médias móveis. Fugas de canal. Movimentos de níveis de preços e indicadores técnicos relacionados. Estas são as estratégias mais fáceis e simples de implementar através de negociação algorítmica porque essas estratégias não envolvem fazer previsões ou previsões de preços. As negociações são iniciadas com base na ocorrência de tendências desejáveis. Que são fáceis e direitas de implementar através de algoritmos sem entrar na complexidade da análise preditiva. O exemplo acima mencionado de média móvel de 50 e 200 dias é uma tendência popular seguindo a estratégia. (Para mais informações sobre as estratégias de negociação de tendências, veja: Estratégias simples para capitalizar as tendências.) Comprar uma ação dupla cotada a um preço mais baixo em um mercado e simultaneamente vendê-lo a um preço mais alto em outro mercado oferece o diferencial de preço como lucro livre de risco Ou arbitragem. A mesma operação pode ser replicada para ações versus instrumentos de futuros, pois os diferenciais de preços existem de tempos em tempos. Implementar um algoritmo para identificar esses diferenciais de preços e colocar as ordens permite oportunidades lucrativas de forma eficiente. Os fundos do índice definiram períodos de reequilíbrio para que suas participações fossem compatíveis com seus respectivos índices de referência. Isso cria oportunidades rentáveis ​​para comerciantes algorítmicos, que capitalizam os negócios esperados que oferecem lucros de 20 a 80 pontos base, dependendo do número de ações no fundo do índice, apenas antes do reequilíbrio do fundo do índice. Essas negociações são iniciadas através de sistemas de negociação algorítmica para execução atempada e melhores preços. Muitos modelos matemáticos comprovados, como a estratégia de negociação neutra dota, que permitem a negociação em combinação de opções e sua segurança subjacente. Onde os negócios são colocados para compensar deltas positivos e negativos para que o portfólio delta seja mantido em zero. A estratégia de reversão média baseia-se na idéia de que os preços altos e baixos de um bem são um fenômeno temporário que retorna periodicamente ao seu valor médio. Identificar e definir uma faixa de preço e implementar algoritmos com base em isso permite que os negócios sejam colocados automaticamente quando o preço do recurso entra e sai do seu alcance definido. A estratégia de preços médios ponderados por volume quebra uma grande ordem e libera dinamicamente determinados pedaços menores da ordem para o mercado usando perfis de volume histórico específicos de estoque. O objetivo é executar a ordem próxima ao preço médio ponderado por volume (VWAP), beneficiando assim o preço médio. A estratégia de preço médio ponderado no tempo quebra uma grande ordem e libera dinamicamente determinados pedaços menores da ordem para o mercado usando intervalos de tempo uniformemente divididos entre uma hora de início e fim. O objetivo é executar a ordem perto do preço médio entre os horários de início e término, minimizando assim o impacto no mercado. Até que a ordem comercial seja totalmente preenchida, esse algoritmo continua enviando ordens parciais, de acordo com o índice de participação definido e de acordo com o volume negociado nos mercados. A estratégia de etapas relacionadas envia ordens a uma porcentagem definida pelo usuário de volumes do mercado e aumenta ou diminui essa taxa de participação quando o preço da ação atinge os níveis definidos pelo usuário. A estratégia de falta de implementação visa minimizar o custo de execução de uma ordem através da negociação do mercado em tempo real, economizando assim o custo da ordem e beneficiando do custo de oportunidade da execução atrasada. A estratégia aumentará a taxa de participação direcionada quando o preço das ações se mover de forma favorável e diminuí-lo quando o preço das ações se mover de forma adversa. Existem algumas classes especiais de algoritmos que tentam identificar acontecimentos do outro lado. Esses algoritmos de sniffing, usados, por exemplo, por um fabricante de mercado de venda têm a inteligência interna para identificar a existência de qualquer algoritmo no lado da compra de uma grande ordem. Essa detecção através de algoritmos ajudará o fabricante de mercado a identificar grandes oportunidades de ordem e permitir que ele se beneficie ao preencher as ordens a um preço mais elevado. Isso às vezes é identificado como front-running de alta tecnologia. (Para obter mais informações sobre negociação de alta freqüência e práticas fraudulentas, consulte: Se você comprar ações on-line, você está envolvido em HFTs.) Requisitos técnicos para negociação algorítmica Implementar o algoritmo usando um programa de computador é a última parte, batida com backtesting. O desafio é transformar a estratégia identificada em um processo informatizado integrado que tenha acesso a uma conta de negociação para fazer pedidos. São necessários os seguintes conhecimentos: conhecimento de programação de computador para programar a estratégia de negociação necessária, programadores contratados ou software de negociação pré-fabricado. Conectividade de rede e acesso a plataformas de negociação para colocar os pedidos. Acesso a feeds de dados de mercado que serão monitorados pelo algoritmo para oportunidades de colocação Ordens A capacidade e a infra-estrutura para testar o sistema uma vez construído, antes de entrar em operação em mercados reais Dados históricos disponíveis para backtesting, dependendo da complexidade das regras implementadas no algoritmo. Aqui está um exemplo abrangente: o Royal Dutch Shell (RDS) está listado em Amsterdã Stock Exchange (AEX) e London Stock Exchange (LSE). Vamos criar um algoritmo para identificar oportunidades de arbitragem. Aqui estão algumas observações interessantes: as negociações da AEX em euros, enquanto a LSE é negociada em libras esterlinas. Por causa da diferença horária de uma hora, a AEX abre uma hora antes da LSE, seguido de ambas as trocas comerciais simultaneamente durante as próximas horas e depois da negociação somente na LSE durante A última hora com o fechamento da AEX Podemos explorar a possibilidade de negociação de arbitragem nas ações do Royal Dutch Shell listadas nesses dois mercados em duas moedas diferentes. Um programa de computador que pode ler os preços atuais do mercado. Os preços dos feeds da LSE e AEX A forex para Taxa de câmbio GBP-EUR Capacidade de colocação de pedidos que pode rotear a ordem para a troca correta. Capacidade de teste de back-up em feeds de preços históricos. O programa de computador deve executar o seguinte: Leia o preço de entrada do estoque RDS de ambas as bolsas Usando as taxas de câmbio disponíveis . Converte o preço de uma moeda para outra. Se houver uma discrepância de preços suficientemente grande (descontando os custos de corretagem), levando a uma oportunidade rentável, então coloque o pedido de compra em troca de preços mais baixos e venda em câmbio com preços mais altos Se as ordens forem executadas como Desejado, o lucro da arbitragem seguirá Simples e Fácil No entanto, a prática de negociação algorítmica não é tão simples de manter e executar. Lembre-se, se você pode colocar um comércio gerado por algo, os outros participantes do mercado podem também. Conseqüentemente, os preços flutuam em milissegundos e até mesmo em microssegundos. No exemplo acima, o que acontece se o seu comércio de compras for executado, mas vender o comércio não, à medida que os preços de venda mudam quando o seu pedido atingir o mercado Você vai acabar sentado com uma posição aberta. Tornando sua estratégia de arbitragem inútil. Existem riscos e desafios adicionais: por exemplo, riscos de falha do sistema, erros de conectividade de rede, atrasos de tempo entre ordens comerciais e execução e, o mais importante, algoritmos imperfeitos. O algoritmo mais complexo, o backtesting mais rigoroso é necessário antes de ser posto em ação. A análise quantitativa de um algoritmo de desempenho desempenha um papel importante e deve ser examinada criticamente. É emocionante ir pela automação auxiliada por computadores com a noção de ganhar dinheiro sem esforço. Mas é preciso certificar-se de que o sistema está completamente testado e os limites exigidos são definidos. Os comerciantes analíticos devem considerar aprender programação e construir sistemas por conta própria, ter confiança em implementar as estratégias certas de forma infalível. O uso cauteloso e o teste minucioso de algo-trading podem criar oportunidades rentáveis. Negociação alógdrmica para manequins Estou de volta com algo completamente diferente para este artigo Este é sobre negociação algorítmica como na escrita de um algoritmo de negociação que irá fazer negócios automaticamente em seu nome na troca de moeda Mercados. Por que negociação algorítmica Este é um blog de programação de jogos Eu ouço você chorar. Bem, até agora, tenho falado quase exclusivamente sobre algoritmos e técnicas no desenvolvimento de jogos, mas na verdade, eu não sou apenas um algoritmo de programadores de jogos de todos os tipos que me interessam e mais do que isso. Estou sempre interessado em pequenos detalhes que fazem funcionar sistemas complexos e O financiamento está completamente cheio de pequenos detalhes e jargão de som impenetrável. Mas, na verdade, é bastante simples de configurar e escrever seu primeiro algoritmo, todo o software é completamente gratuito, quase todos os corretores possuem uma conta de prática gratuita, de modo que a barreira de entrada é basicamente zero. Quem é este artigo voltado para Este artigo destina-se a programadores que sempre estiveram curiosos sobre algoritmos de finanças e negociação, mas nunca examinaram isso com grande detalhe. Perigo, Will Robinson, PERIGO Claro, deve-se afirmar que seria uma idéia fantasticamente má deixar que qualquer um dos seus primeiros algoritmos funcione em uma conta ao vivo porque você perderá muito dinheiro. Então, não faça isso. Basta usar uma conta de comércio de papel para começar e fazer back-test usando o Strategy Tester, do qual falarei mais tarde. Antecedentes Faz sentido começar com uma visão geral de como a negociação financeira e, em particular, a negociação de divisas realmente funciona. Na negociação do coração é sobre uma troca de um ativo por uma certa quantia de dinheiro, o comprador ganha o ativo e o vendedor ganha o preço de venda. Os ativos envolvidos podem ser quase qualquer coisa, os mais populares sendo ações e ações, moeda estrangeira, ouro, prata, etc. A chave é que o comprador só quer pagar uma certa quantia e o vendedor quer ganhar uma certa quantia, e muitas vezes estes Os valores não correspondem. Se você tomar este exemplo simples de duas partes, tentando fazer uma troca e extrapolar em dezenas de milhares de pessoas trocando o mesmo recurso, você precisa de alguma forma de gerenciar o sistema para que todos os compradores e vendedores envolvidos possam ter uma visão clara de cada parte que questiona Preço ou oferta de compra para obter o melhor negócio. O que você acabou é o chamado Call Book, que é simplesmente uma lista de todos os preços dos compradores e de todos os vendedores. Consulte os preços de compra (às vezes também denominados preços da Oferta). Um exemplo de livro de pedidos, este é o bitcoins do euro. Acima é um exemplo do que um livro de pedidos se parece com um bem em particular neste caso, o bitcoin está sendo vendido por Euros. Você pode ver claramente o que os compradores estão dispostos a pagar (à esquerda) e o que os vendedores estão dispostos a vender (à direita). Outra quantidade importante listada é a quantidade vendida ou comprada, isto é auto-explicativo, simplesmente, simplesmente a quantidade do bem que está sendo oferecido para venda ou compra. Você notará que os preços da Ask são sempre maiores do que os preços da Oferta. Isso faz sentido logicamente, porque se os valores fossem os mesmos ou se os preços da Ask fossem inferiores aos preços oferecidos, a troca já teria ocorrido e as entradas teriam sido removidas do livro de pedidos (assumindo que as quantidades eram iguais nas licitações e pergunta). Isso nos traz ordenadamente o primeiro jargão. A propagação. The Spread The spread é simplesmente a diferença entre o preço mais baixo e o preço de lance mais alto. Isso representa o custo da negociação - se você quisesse comprar e, depois, uma venda direta, você acabaria por pagar o custo do spread para a conveniência de uma transação instantânea, o que nos leva à nossa próxima definição. Ordens de mercado. Pedidos de mercado Um pedido de mercado é uma transação que ocorre instantaneamente. Para que isso seja possível, o preço de compra deve igualar o pedido mais baixo no livro de encomendas (para uma compra) e para uma venda, o preço de venda deve ser igual ao preço de lance mais elevado. Obviamente, não faz sentido comprar e depois vender instantaneamente porque você sempre perderá dinheiro (o spread) em cada um. Quando você coloca uma ordem de mercado, você geralmente tem alguma idéia de que o preço se moverá em seu favor antes de colocar a ordem oposta para fechar o negócio. Ordens de limite Os pedidos no livro de pedidos são todas as ordens limitadas que os povos desejam preços de compra (que estão sempre abaixo do preço de Ask Best) e os preços de venda (que estão sempre acima do melhor preço de lance). Após algum período de tempo (embora, talvez nunca em casos extremos), seja enviado um pedido que satisfaça tanto o comprador quanto o vendedor no topo do livro de pedidos e o acordo será preenchido. As pessoas que colocam ordens limitadas estão felizes em esperar até que o mercado se mova a seu favor antes mesmo de fazer um acordo - embora isso nunca aconteça, ou pode acontecer muito rapidamente. Preços em movimento Então, como exatamente os preços se movem em primeiro lugar No sentido muito real, o valor de um determinado bem é diretamente definido pelo preço mínimo que alguém está disposto a vender no preço máximo ou alguém está disposto a pagar. O topo do livro de pedidos contém esses valores, como já aprendemos, por isso é tentador pensar que isso sozinho definiria o preço e, portanto, seria trivial controlar artificialmente o valor de um bem colocando cuidadosamente ordens limitadas no livro de encomendas. No entanto, há uma complicação relacionada à quantidade da ordem. A quantidade de um pedido define a sua importância na definição do valor de um activo, o motivo disso é a sua longevidade. Quanto maior a quantidade de uma ordem, mais provável que exista no livro de pedidos - imagine alguém fazendo uma ordem para vender um milhão de maçãs a 0,25 por maçã (o preço mais barato). Este pedido provavelmente permanecerá no livro de pedidos por muito mais tempo do que alguém tentando vender 10 maçãs. Então, esta enorme ordem de vender maçãs de forma barata começa a tirar todo o comércio de vendedores menores, sua única escolha é tentar minimizar a enorme ordem e vender ainda mais barato, digamos a 0,24 por maçã (ou podem aguardá-la, é claro, mas Isso pode levar muito tempo). Eventualmente, outra grande ordem de venda virá e diminuirá a ordem original, levando os preços ainda mais baixos. Eventualmente, todas essas enormes encomendas serão completamente preenchidas e os preços começarão a se estabelecer de novo aos níveis nominais, embora não possam voltar para onde estavam. Um excelente exemplo de como as grandes encomendas podem mudar de preço foi no acidente de bitcoin de 1962011 - alguém havia pirateado a maior troca de bitcoin MtGox, roubado uma grande quantidade de bitcoins e depois tentou vendê-los no mesmo site. Os preços passaram de 18 USD para bitcoin para praticamente 0 em questão de minutos. Isso aconteceu porque bitcoin ainda é uma moeda bastante ilíquida, de modo que grandes volumes podem mover preços substancialmente mais do que em outros mercados mais líquidos. Excluindo falhas como a mostrada acima, ao longo de uma vida de ativos, o movimento de preços está acontecendo em várias escalas diferentes, encomendas realmente grandes conduzem as grandes tendências, seguidas de pedidos menores que conduzem as tendências médias e pequenas encomendas que impulsionam a ação de preço imediato. Esse comportamento é o que dá ao mercado um fractal como a natureza. Natureza de mercado semelhante a uma fração Acima, você pode ver um exemplo disso (novamente em USD vs GOLD), onde as principais tendências são marcadas pela linha amarela, as tendências médias são mostradas pela linha branca e tendências imediatas mostradas em azul. As tendências intermediárias causadas pelas encomendas menores retornam ao preço de tendência principal causado pelas maiores encomendas, assim por diante e assim por diante. Mandlebrot estudou detalhadamente a natureza fractal das séries de preços. Um mercado de tendências O que acabei de descrever acima é a base para um mercado de tendências - onde os preços estão se movendo fortemente em uma direção geral. Isso é causado quando uma seqüência de eventos ocorre semelhante ao que eu já descrevi acima, mas em grande escala. Muitas vezes, isso pode ser desencadeado por algum tipo de fator externo, como as notícias dizem que há um artigo de notícias que liga as maçãs alimentares ao QI inferior, então a maioria dos vendedores vai querer livrar-se de suas ações de maçãs rapidamente porque ninguém estará comprando , Então eles vendem a um preço mais baixo e outros vendedores se juntam e isso entra em uma tendência de preços mais baixos. Os preços do ouro começaram a crescer fortemente após a crise financeira de 2008 A crise financeira de 2008 desencadeou essa tendência no preço do ouro, uma vez que as pessoas perderam confiança nos meios tradicionais de investimento. Um mercado variável Um mercado variável é aquele em que os preços oscilam entre vários níveis diferentes (novamente de forma fractal), mas não necessariamente em qualquer direção geral clara ou descendente. GBP vs USD é um mercado historicamente variável devido à natureza inter-relacionada das duas economias. O símbolo de divisas do par GBPUSD é um mercado historicamente variável devido às economias inter-relacionadas dos dois países, embora, até tarde, tenha sofrido uma forte tendência de queda devido ao Enfraquecendo libra. Mercado de câmbio Os mercados de câmbio, ou os mercados de Forex funcionam negociando pares de moedas, por exemplo, você pode trocar GBPUSD e os preços estarão listados em libras (moeda base) por Dólar (moeda de cotação). A forma como os particulares obtêm acesso a esses mercados é através de um corretor. Um corretor é um intermediário entre os usuários finais e a Rede de Comunicações Eletrônicas que conecta todos os grandes bancos de investimento, hedge e fundos de pensão em conjunto e é o meio pelo qual eles fazem suas negociações. Os corretores fornecem aos usuários acesso ao comércio em troca de taxas, que podem ser uma taxa fixa por volume negociado, ou simplesmente serão escondidas dentro do spread (os corretores simplesmente adicionarão sua comissão aos preços Bid e Ask para que os usuários que colocam uma ordem de venda terão seus Os preços aumentaram em uma pequena quantia que é então tomada pelo intermediário como lucro). Existem muitos corretores diferentes em operação, todos com seus próprios benefícios e desvantagens que você deve avaliar - compare coisas como as que o corretor livre de comissão tem os spreads mais baixos, que é regulado pelas autoridades financeiras ou que fornece a melhor conexão ao ECN (alguns são Nem mesmo conectado). A plataforma mais popular que os usuários usam e suporte de corretores é chamada de MetaTrader 4 e é sobre o que vou falar sobre o resto deste artigo, devido à sua relativa facilidade de uso, seu suporte generalizado e sua linguagem de programação C-like MQL4 que Fornece acesso à API para todas as funcionalidades do MetaTrader 4 (MT4 a partir de agora). Exemplo de corretor de Forex (Afiliado) Os mercados de Forex acessíveis pelo usuário são ligeiramente diferentes em sua operação do que o que eu descrevi até agora neste artigo, principalmente porque você nunca acaba de possuir o ativo que você está comprando. Isso parece bastante estranho porque ele quebra da realidade - como você pode vender algo que você realmente nunca possuía, por exemplo, Bem, em Forex, você pode. Cada compra deve ser fechada com uma venda e todas as vendas devem ser fechadas com uma compra, então você sempre acaba Possuindo a moeda base, nunca a moeda da cotação. Isso tem vantagens e desvantagens. A desvantagem é que impede que certos algoritmos de negociação sejam possíveis - por exemplo, você não pode executar um algoritmo Market-Maker em um corretor de Forex porque você precisa fechar todos os negócios com o comércio oposto. O mais próximo que você pode fazer é o que é chamado de grid-trading, mas eu entendo essas técnicas diferentes em um artigo posterior. A vantagem do Forex é que você pode ganhar dinheiro em um mercado hipotecário, porque você pode vender alto e, em seguida, comprar de volta quando os preços são baixos, isso é o que se chama Shorting. MetaTrader 4 A interface MT4 parece assustadora no início, mas é bastante simples. Interface do usuário MT4 A parte principal da tela é retomada pelos preços de cotação do seu par de moedas escolhido, com os símbolos de par de moedas disponíveis mostrados em um painel à esquerda, o navegador (para escolher scripts, indicadores e algoritmos) sob esse E - na minha configuração - o testador de estratégia na parte inferior. É importante notar que os preços de cotações mostrados nos gráficos em MT4 representam apenas os preços mais elevados da lista de compras para um determinado par de moedas. O livro de pedidos completo não está disponível para exibição - você só obtém acesso ao topo do livro de pedidos no painel Market Watch, à esquerda. O MT4 fornece muitos indicadores embutidos, que são pequenos programas que correm sobre os dados da série de preços e produzem algo visual sobreposto sobre os preços. Um exemplo simples seria o indicador de média móvel, que mostra uma média da série de preços com um determinado período (número de amostras) mostrado em vermelho. As médias móveis ajudam a suavizar o ruído em uma série de preços e tornar a tendência global mais clara à custa de adicionar atraso. Indicador de média em movimento Os quadros de tempo MT4 fornecem vários intervalos de tempo diferentes para visualizar as séries de preços de um símbolo específico: M1, M5, M15, M30, H1, H4, D1, W1 e MN. M1 a M30 são minutos, H1 a H4 são horas, D1 é dias e MN é meses. Cada unidade individual dessas séries temporais é denominada Bares. Vários horários diferentes disponíveis O motivo para fornecer tantos pontos de vista diferentes de uma série de preços é que ajuda os comerciantes a julgar as tendências de longo prazo, médio e curto prazo em uma moeda. Em geral, os intervalos de minutos mais baixos também contêm o maior ruído que é definido como negócios que obscurecem a tendência geral, e é por isso que muitos comerciantes profissionais só lidam com horários H4 ou maiores que são muito mais fáceis de ler e não Exigem tempos de reação do raio. Deve ficar claro que o que esses quadros de tempo representam são de fato uma visão normalizada da série de preços na realidade, os negócios não ocorrem em intervalos regularmente espaçados no tempo, eles ocorrem como e quando. Portanto, o que você vê no MT4 é realmente uma visão interpolada da verdadeira ação de preço. Além dos preços de oferta em MT4, você também tem acesso a preços abertos, preços altos, preços baixos e preços fechados, às vezes designados por OHLC. Este é um artefato da normalização da série de preços, porque os preços foram normalizados em bares, é óbvio que os comerciantes gostariam de saber qual era o preço de partida do bar (Open), onde eram os pontos altos e baixos e o que O último preço no bar foi (fechar). Toda essa informação pode ser codificada nos gráficos de preços como velas. Duas velas em um gráfico, uma otimista, uma baixa. No diagrama acima, a vela esquerda é colorida em preto para indicar um movimento de alta e a vela certa é branca, indicando um movimento de baixa. Muitas velas em uma tabela de preços Termos de negociação baixas e bullish: um mercado otimista (ou vela) é aquele que é ou aumentou no preço, enquanto um mercado de baixa é aquele que caiu no preço. Um tiquetaque (na terminologia MQL4) é uma mudança única no preço da Lançamento e é a resolução mais alta possível de visualização de preço-ação. Não há nenhuma série padrão de preços de exibição de tiquetaque no MT4, embora o painel Market Watch tenha um gráfico Tick sobre o qual você possa usar para ver as mudanças recebidas. Os tiques são mais interessantes quando se trata de realmente escrever um algoritmo. Pips e pipetas Um pip é 0.0001 unidades da moeda de cotação, que costumava ser a unidade mais baixa possível até que alguns corretores introduzissem pipetas que são dez vezes menores novamente, que atualmente são a unidade mais pequena. Um ponto em MT4 é a menor unidade possível da moeda da cotação. O que isso realmente depende do que seu corretor é compatível, mas, por exemplo, no corretor de 5 dígitos Oanda, um ponto é 0,00001 em EURUSR e 0,001 em USDJPY. A parte mais interessante do MT4 para programadores é a linguagem MQL4. Sugiro que você dê uma olhada na excelente documentação e material de referência fornecido no mql4: o idioma é C-like e tem alguns tipos básicos de built-in, como duplos, ints e arrays, mas nenhum tipo complexo, como estruturas ou classes. No MT4 você pode escrever indicadores personalizados e algoritmos de negociação personalizados, que eles se referem como Expert Advisors, ou EAs. Vamos começar com nossa primeira EA Clique com o botão direito na árvore Expert Advisors no Navegador e escolha Criar. Certifique-se de que o Expert Advisor esteja selecionado e escolha Next. Dê-lhe um nome inspirador, como o HelloWorld e, em seguida, clique em Concluir. Você deve então ser apresentado com o MetaEditor (que é onde você fará toda a sua programação) contendo o esqueleto para a sua primeira EA que deveria ser semelhante a esta: há inicializações óbvias desinitializantes que são chamadas do MT4 quando o primeiro programa é executado e quando desliga. E o ponto de entrada start () que é chamado uma vez por marca. Permite adicionar algo simples para começar a funcionar com um exemplo de tipo Hello World. Basta alterar a função start () para o seguinte: Em seguida, pressione o botão Compile e você deve ter saída na parte inferior da tela que lê: Compilando HelloWorld. mq4. 0 erro (s), 0 aviso (s) Agora, volte para a interface MT4 principal e escolha View-Strategy Tester no menu principal. O testador de estratégia é onde você gasta muito do seu tempo como criador de algoritmos de negociação que permite testar sua estratégia programada em relação aos dados anteriores da série de preços em qualquer um dos cronogramas desejados. Isso é chamado de back-testing e é uma ferramenta de depuração e depuração de tempo completamente inestimável que permite testar a rentabilidade de sua estratégia de negociação. Você deve então ser apresentado com um painel que se parece com isso na parte inferior da interface MT4: O testador de estratégia Se o Hello World não for selecionado no primeiro menu suspenso, clique nele e selecione-o. Agora, pressione o grande botão Iniciar no canto inferior direito e, em seguida, clique na guia denominada Jornal, você deve ter uma saída semelhante a esta: se o fizer, parabéns. Você acabou de escrever o seu primeiro algoritmo de negociação, embora no sentido mais lato possível, já que não comércio. Eu cobri uma grande quantidade de terreno neste artigo, então deveria haver muito para afundar seus dentes. Na próxima vez, vou falar sobre a programação de operações de negociação reais e até mesmo cobrir algumas estratégias de negociação comuns. Na próxima vez, divirta-se. Oi, eu comecei a operar, dupliquei minha demo com mais, eu sou muito bom, já que isso é mais fácil do que os produtos básicos etc. Evreyone está sempre à procura de uma vantagem id amor para construir um também ive apenas mt4 rebaixado a partir daqui, o que isso ajudaria Quão longe pode ser? E eu gosto do que jp morgan goldsachs usa ou é impossível 1 empresa aproveitou 287 de 288 dias usando um Algorythim posso fazer um como thteres N como faço para começar se eu obtive e em matemática e em inglês eu pego coisas realmente rápidas, embora você saiba onde eu posso aprender isso e colocar o algo juntos etc. Eu tenho 30k sentado lá pronto para Seja o que há de fácil de entender, é fácil entender aqui (eu sou um dummy lol) Eu recomendaria extrema cautela, as empresas que possuem algoritmos de negociação bem-sucedidos, como você descreve, possuem exércitos de PHDs em finanças quantitativas que projetam seus algoritmos. Eles não estão usando o MT4 também, eles estarão negociando diretamente usando software e hardware personalizados muito caros que estão fora do nosso alcance. O melhor conselho é encontrar algo mais seguro com seus 30k, porque o comércio forex é extremamente arriscado. Interessante que você é um programador de videogames que faz finanças. I8217m no mesmo barco exato. Eu fiz uma demonstração do jogo que você pode baixar do meu site com física de bonecas, etc, etc. I8217m agora escrevendo um sistema de negociação de rede neural que funciona exclusivamente no MT4 no momento. Aqui, uma captura de tela do editor da rede neural: cseditor. png. De qualquer forma, é engraçado porque seu artigo é tão novo e eu tenho maltratado redes neurais e física de jogos por mais de um ano. Penso que eu devo dizer-lhe que temos muito em comum, ha Como é muito interessante As redes neurais permitem que seus algoritmos se adaptem à dinâmica do mercado em mudança O problema recorrente que pareço ter é um algoritmo excessivo para um determinado ano, ou tempo Do ano. Eu gostaria de ver algo escrito sobre redes neurais e negociação algorítmica. Bem, meu don8217t pelo menos, haha. Eu sei que qualquer robô não seria tão bom quanto um robô sem um loop de feedback (sistemas dinâmicos de controle). Então, basicamente, o ideal é que você deseje uma rede neural básica que tenha sido treinada e, em seguida, provavelmente deseja treiná-la com um pequeno passo de tempo com os dados atuais (possivelmente como parte do tick-loop em MT4). Tudo está na minha cabeça e I8217m nem sequer se trabalha, mas I8217m atualmente testando EA8217s para EURUSD e USDCHF. Eu tenho que fazer os outros 4 principais: GBPUSD, USDJPY, AUDUSD e USDCAD. Eu basicamente supero o problema que você descreve treinando minha rede neural ao longo dos últimos 4 anos. Tenho uma hipótese de que, se você sobrecarregar sua rede neural com dados, é FORCED generalizar. Isso não é o que nos ensinaram em Caltech8211. Foram ensinados a levar 10-20 dos dados e a não treinar com ele, mas usá-lo para verificar os outros 80-90. No entanto, eu gosto de gráficos como os seguintes: gráfico suave. I8217m esperando que ele generalize (talvez a lei dos grandes números que I8217m esteja pensando) dado que it8217s são apenas 14 neurônios por camada intermediária e apenas 1 camada intermediária (além da camada de entrada e da camada externa). Não tenho referências úteis, mas o meu processo é este: alimente um número igual de exemplos comerciais e não comerciais como ponto de partida e, em seguida, use a rede neural que você obtém. Em seguida, vá e reforça-o com exemplos positivos e negativos que você vê em forma. I8217m não é um comerciante corajoso, então eu tendem a ter mais exemplos negativos do que exemplos positivos. O pequeno demônio maldito ainda consegue negociar muito e garantir que os negócios corretos possam ser difíceis. Minha perda de parada é em 350 PIPS atualmente, ha De qualquer forma, me avise se você tem mais perguntas. Parece interessante para algo que eu definitivamente quero olhar. Uma palavra de cautela, no entanto, seu gráfico (embora impressionante) poderia ser enganosa devido a dados incorretos do carrapato 8211 eu tinha uma experiência similar em que um algoritmo meu fazia mais de 2 milhões em um ano (com 8216na8217 qualidade de back-testing como o seu é Mostrando), mas uma vez que eu obtive dados tick-by-tick trabalhando no MT4 eu acabei com um algoritmo que não era um pouco lucrativo. Para obter o tick por tick dados, baixe TickStory Lite: então você precisará encontrar seus símbolos e baixar os dados. Diga o tick-story onde a instalação do MT4 é e, em seguida, proteja os dados do histórico no testerhistory e, em seguida, basta iniciar o MT4 a partir da opção de menu no tick-story, pois isso corrige o. exe para que MT4 possa usar os dados do tick. Espero que ajude a Hmm. Nifty. I8217m vai tentar e informá-lo dos meus resultados. Recebo meus dados da eSignal (5m é o que eu uso). Eu não sei como obter dados da história do tchau mudaria qualquer coisa, mas eu vou avisá-lo. I8217m atualmente baixando os últimos 4 anos de dados (levando para sempre). Na verdade, ele vem do banco de dados Dukascopy8217s, mas tickstory permite que você obtenha esses dados exportados e MT4. I8217d muito interessado em ouvir seus resultados depois de ter configurado com 99 dados de back-test de qualidade. Ok, os resultados estão em (infelizmente, não consegui aguardar dados de 4 anos, então eu fui com 1 ano). Você pode vê-lo aqui. Parece que ainda funciona, graças a Deus, eu vou obter mais dados durante a noite e tente novamente, I8217ll publicar os resultados. Ahhh, that8217s melhor Fico feliz que seus resultados ainda sejam positivos. Esse gráfico é um enorme fator de lucro impressionante. A IMO, a única coisa a se dedicar é a redução de que draw-down8230 I8217d gosta de ver resultados por mais de um ano também. Sim, meu pai diz o mesmo. Ele gosta da precisão, mas o draw-down8230 que maldito draw-down, lol. As redes neurais são coisas boas. Eles basicamente ajudam você a encontrar uma função dada um vetor de entrada e (geralmente) uma saída booleana (YESNO). Quanto mais camadas você coloca nelas as árvores de decisão de árvore binária mais complexas que eles criam (se I8217m não está enganado). Uma das minhas aulas na Caltech, eles nos perguntaram como o número de camadas afeta a rede neural8221 e, claro, nunca vi a solução, mas acho que quanto mais camadas você possui, mais setores no espaço de soluções das funções que você cobre. De qualquer forma, tudo isso ainda é um pouco mágico para mim. Eu uso isso como uma caixa preta. Deixe-me saber se você precisa de ajuda. Não é tão difícil. Aqui está o que a minha interface se parece: classe CSNeuralNet public: CSNeuralNet (u32 numInputs, u32 numMiddleLayers, u32 neuronsPerMiddleLayer, scalar maxWeight) CSNeuralNet (s8 filename) CSNeuralNet (MEHXMLNode root) em linha MEHArray ampGetDomainScale () inline CRITICALSECTION ampGetCriticalSection () scalar GetError () Scalar ForwardFeed (MEHArray ampinputs) void BackPropagate (scalar desiredOutput, scalar learnRate) void Imprimir (aplicativo CSApp) void SaveToFile (s8 filename) void SaveToExternalXML (MEHXMLFile ampxml, MEHXMLNode root) void MakeHeaderXML (MEHArray ampattrib) void LoadFromXML (MEHXMLNode root) void MakeLayers (U32 numInputs, u32 numMiddleLayers, u32 neuronsPerMiddleLayer, scalar maxWeight) CRITICALSECTION mcs MEHArray mlayers MEHArray mdomainScale s8 mnumInputsTxt1024 s8 mnumMiddleLayersTxt1024 s8 mmiddleLayerNeuronsTxt1024 As principais funções que você precisa são uma função de encaminhamento para frente e propagação posterior (ou aprendizagem). Quando você encaminhar para frente, você começa na entrada e trabalha o caminho para a saída. Em seguida, você calcula o erro da saída e propaga o erro novamente usando gradientes de erro. Descreve-se uma vez que a função de ativação em cada nó é uma função hiperbólica (geralmente), a derivada está prontamente disponível (o que é todo o gradiente de erro é). Então, basicamente, você integra o gradiente de erro com um passo de tempo (eles chamam isso de taxa de aprendizado) e you8217re feito com 1 8220epoch8221 ou ciclo. O quão bem ele aprende é baseado em quantas épocas você adotou, mas eu basicamente tenho um cheque que verifica se os resultados são o que você espera para todos os pontos de dados de teste e aquilo quando eu paro de executar as épocas. De qualquer forma, novamente, eu imploro que você descubra disso, mas se você precisar de ponteiros, avise-me. Desenvolvi uma rede neural há 2 anos na minha universidade que poderia aumentar e diminuir o tamanho automaticamente para se adaptar à função e ao modelo. Ainda estou tentando entender quais informações você está usando para treinar sua rede neural. Qual é a entrada e saída durante a fase de treinamento Como entrada, minha rede neural pode assumir qualquer domínio. Mas o truque é: como você o treina. O que as entradas de uma rede neural devem ser MetaTrader é uma ótima ferramenta se a estratégia que você gostaria de negociar é baseada em indicadores e gráficos técnicos. No entanto, estes dias está ficando cada vez mais difícil encontrar uma estratégia comercial bem sucedida exclusivamente com base em indicadores técnicos. Na minha opinião, as estratégias mais bem sucedidas são hoje baseadas em fatos econômicos ou em eficiências de mercado conhecidas. O AlgoTrader é uma plataforma de negociação algorítmica baseada em Java que permite o desenvolvimento, simulação e execução de múltiplas estratégias em paralelo. O Software Automatizado de Negociação pode negociar Forex, Opções, Futuros, Stocks amp Commodities em qualquer mercado. O sistema é baseado no processamento complexo de eventos (CEP) e no processamento de fluxo de eventos (ESP). O CEP é uma técnica muito boa para começar com o comércio algorítmico. Com esta tecnologia, o Market Data Analysis e Signal Generation baseados no tempo são codificados nas declarações EPL (semelhantes ao SQL), enquanto as ações processuais como a colocação de um pedido são codificadas no código Java simples. A combinação dos dois fornece uma abordagem de melhores mundos e acomoda estratégias que são predominantemente baseadas no tempo e, portanto, não podem ser programadas com linguagens de programação processuais tradicionais. Alguns dos recursos do sistema: 8211 3 GUI8217s diferentes 8211 Interfaces de corretores diferentes (nativo e de correção) 8211 Suporte para spreads de derivação personalizados 8211 Vários algoritmos de execução incorporados 8211 Suporte para Forex, Opções, Futuros, Stocks, Commodities, etc. 8211 Funcionalidade Multi-conta Amplo amplificador Estratégias de Múltiplos Módulos 8211 Automated Forex Hedging amplificador Opções Preço Mecanismo Existem duas versões disponíveis do AlgoTrader: 8211 Uma versão de código aberto que você pode baixar gratuitamente 8211 A Versão comercial (com suporte e serviços profissionais) Whao. Que artigo educativo e informativo para um manequim como eu. Ansioso para a parte 2. Welldone Paul, eu gosto de análise simplificada do mercado forex. Alguém sabe onde eu também posso aprender sobre a escrita de estratégias automatizadas para a plataforma currenex ou, utilizando a API FIX I8217ll, ainda aprecio um livro ou melhor ainda, um tutor. Sobre o autor Um veterano da indústria de jogos de dez anos, sete dos quais passou na Sony Computer Entertainment Europe, ele desempenhou papéis técnicos fundamentais em títulos triplos como o Big Big Big Planet (PSP) de Bafta, 24: The Game (PS2 ), Trabalhos de efeitos especiais na Heavenly Sword (PS3), alguns gráficos em exibição na versão BBC da Robot Wars, o programa de TV, bem como alguns projetos mais obscuros. Agora, CEO junguês de Wildbunny, ele pode dar-se soluços simplesmente por tossir. 1NobNQ88UoYePFi5QbibuRJP3TtLhh65Jp Posts em destaque Tutoriais com código para comprar meus produtos MetaTrader 5 Comércio Algorítmico Forex: Um Conto Prático para Engenheiros Como você pode saber, o mercado de câmbio (Forex) é usado para negociação entre pares de moedas. Mas você pode não estar ciente de que é o mercado mais líquido do mundo. Alguns anos atrás, impulsionados pela curiosidade, fiz meus primeiros passos no mundo dos algoritmos de negociação Forex, criando uma conta demo e jogando simulações (com dinheiro falso) na plataforma de negociação Meta Trader 4. Depois de uma semana de negociação, quase dupliquei meu dinheiro. Impulsionada pelo meu próprio sucesso, cavei e, eventualmente, me inscrevi para vários fóruns. Em breve, passava horas lendo sobre sistemas de negociação algorítmica (conjuntos de regras que determinam se você deve comprar ou vender), indicadores personalizados. Humor do mercado e muito mais. My First Client Por volta dessa época, por acaso, ouvi dizer que alguém estava tentando encontrar um desenvolvedor de software para automatizar um sistema comercial simples. Isso estava de volta aos dias da faculdade quando eu estava aprendendo sobre programação simultânea em Java (threads, semáforos e todo esse lixo). Eu pensei que este sistema automatizado isso não poderia ser muito mais complicado do que meu curso avançado de ciência de dados funcionar, então eu perguntei sobre o trabalho e entrou a bordo. O cliente queria o sistema criado com o MQL4. Uma linguagem de programação funcional usada pela plataforma Meta Trader 4 para realizar ações relacionadas a estoque. O MQL5 já foi lançado. Como você pode esperar, aborda alguns dos problemas do MQL4s e vem com funções mais incorporadas, o que torna a vida mais fácil. O papel da plataforma de negociação (Meta Trader 4, neste caso) é fornecer uma conexão com um corretor Forex. O corretor fornece uma plataforma com informações em tempo real sobre o mercado e executa suas ordens de compra. Para os leitores que não estão familiarizados com o comércio de Forex, heres as informações fornecidas pelo feed de dados: através do Meta Trader 4, você pode acessar todos esses dados com funções internas, acessíveis em vários cronogramas: a cada minuto (M1), a cada cinco minutos (M5) , M15, M30, a cada hora (H1), H4, D1, W1, MN. The movement of the Current Price is called a tick . In other words, a tick is a change in the Bid or Ask price for a currency pair. During active markets, there may be numerous ticks per second. During slow markets, there can be minutes without a tick. The tick is the heartbeat of a Forex robot. When you place an order through such a platform, you buy or sell a certain volume of a certain currency. You also set stop-loss and take-profit limits. The stop-loss limit is the maximum amount of pips (price variations) that you can afford to lose before giving up on a trade. The take-profit limit is the amount of pips that youll accumulate in your favor before cashing out. If you want to learn more about the basics of trading (e. g. pips, order types, spread, slippage, market orders, and more), see here. The clients algorithmic trading specifications were simple: they wanted a robot based on two indicators. For background, indicators are very helpful when trying to define a market state and make trading decisions, as theyre based on past data (e. g. highest price value in the last n days). Many come built-in to Meta Trader 4. However, the indicators that my client was interested in came from a custom trading system. They wanted to trade every time two of these custom indicators intersected, and only at a certain angle. As I got my hands dirty, I learned that MQL4 programs have the following structure: Preprocessor Directives External Parameters Global Variables Init Function Deinit Function Start Function Custom Functions The start function is the heart of every MQL4 program since it is executed every time the market moves (ergo, this function will execute once per tick). This is the case regardless of the timeframe youre using. For example, you could be operating on the H1 (one hour) timeframe, yet the start function would execute many thousands of times per timeframe. To work around this, I forced the function to execute once per period unit: Getting the values of the indicators: The decision logic, including intersection of the indicators and their angles: Sending the orders: If youre interested, you can find the complete, runnable code on GitHub . Back-Testing Once I built my algorithmic trading system, I wanted to know: 1) if it was behaving appropriately, and 2) if it was any good. Back-testing is the process of testing a particular (automated or not) system under the events of the past. In other words, you test your system using the past as a proxy for the present. MT4 comes with an acceptable tool for back-testing a Forex trading system (nowadays, there are more professional tools that offer greater functionality). To start, you setup your timeframes and run your program under a simulation the tool will simulate each tick knowing that for each unit it should open at certain price, close at a certain price and, reach specified highs and lows. After comparing the actions of the program against historic prices, youll have a good sense for whether or not its executing correctly. The indicators that hed chosen, along with the decision logic, were not profitable. From back-testing, Id checked out the robots return ratio for some random time intervals needless to say, I knew that my client wasnt going to get rich with it the indicators that hed chosen, along with the decision logic, were not profitable . As a sample, here are the results of running the program over the M15 window for 164 operations: Note that our balance (the blue line) finishes below its starting point. One caveat: saying that a system is profitable or unprofitable isnt always genuine. Often, systems are (un)profitable for periods of time based on the markets mood: Parameter Optimization, and its Lies Although back-testing had made me wary of this robots usefulness, I was intrigued when I started playing around with its external parameters and noticed big differences in the overall Return Ratio. This particular science is known as Parameter Optimization . I did some rough testing to try and infer the significance of the external parameters on the Return Ratio and came up with something like this: You may think (as I did) that you should use the Parameter A. But the decision isnt as straightforward as it may appear. Specifically, note the unpredictability of Parameter A: for small error values, its return changes dramatically. In other words, Parameter A is very likely to over-predict future results since any uncertainty, any shift at all will result in worse performance. But indeed, the future is uncertain And so the return of Parameter A is also uncertain. The best choice, in fact, is to rely on unpredictability. Often, a parameter with a lower maximum return but superior predictability (less fluctuation) will be preferable to a parameter with high return but poor predictability. The only thing you can be sure is that you dont know the future of the market, and thinking you know how the market is going to perform based on past data is a mistake. In turn, you must acknowledge this unpredictability. Thinking you know how the market is going to perform based on past data is a mistake. This does not necessarily mean we should use Parameter B, because even the lower returns of Parameter A performs better than Parameter B this is just to show you that Optimizing Parameters can result in tests that overstate likely future results, and such thinking is not obvious. Overall Forex Algorithmic Trading Considerations Since that first algorithmic Forex trading experience, Ive built several automated trading systems for clients, and I can tell you that theres always room to explore. For example, I recently built a system based on finding so-called Big Fish movements that is, huge pips variations in tiny, tiny units of time. This is a subject that fascinates me. Building your own simulation system is an excellent option to learn more about the Forex market, and the possibilities are endless. For example, you could try to decipher the probability distribution of the price variations as a function of volatility in one market (EURUSD for example), and maybe make a Montecarlo simulation model using the distribution per volatility state, using whatever degree of accuracy you want. Ill leave this as an exercise for the eager reader. The Forex world can be overwhelming at times, but I hope that this write-up has given you some points on how to get going. Further Reading Nowadays, there is a vast pool of tools to build, test, and improve Trading System Automations: Trading Blox for testing, NinjaTrader for trading, OCaml for programming, to name a few. Ive read extensively about the mysterious world that is the Forex market. Here are a few write-ups that I recommend for programmers and enthusiastic readers: About the author View full profile raquo I have always wanted to learn about this. Thanks I studied a bit of market theory in college and learned about channel trading. I always thought that would be a good fit for algo trading since the strategy is recursive. Do you have any pointers on how to implement channel type of strategies (as opposed to Moving Average strategies) I39m sure you know this, but some (old) research shows that Exponential MA strategies make more and even out perform buy and hold strategies without taking into account tax advantages. Hi Rismay, thanks for commenting, about this: quotDo you have any pointers on how to implement channel type of strategies (as opposed to Moving Average strategies)quot There are many channel indicators out there (ie: Donchian, IREGR, and many more) also you can code your own channel indicator, once you have that you can make the ExpertAdvisor to make decisions based on whatever indicators you are using. The values of the indicators are referenced as a reverse zero point array oo..0 (ie: the most recent data would be in the position 0 of the indicator buffer). Andrew R. Young39s book is a good starting point to understand how indicators work. Awesome article thanks. Curious if you39ve engaged in the quantopian community Seems like a great way to get your feet wet Thanks for this awesome article Congrats Great post Rogelio Just wanted to share my experience as well :) Almost every trading book states, that most traders fails because of psychological factor, when they make exceptions from their own strategies, so as an engineer my only tought was that this is a perfect place for a software solution to avoid human inntervention to the trading system once you decide to start using it. I have spend one entire year of my career just by programming, testing and optimizing with past data every single strategy I was able to find online and on variuos different trading books. And you know what - none of them had constant profitability. And after reading a lot of blog posts etc. I came to the conclusion: We are living in a world where everyone can write his own trading robot and big trading corporations, banks etc. they are constantly analyzing all the markets by using not just strategies developed by some trading gurus but also machine learning algorithms deployed on super computers, who tries to find at least some patterns on every market. And here is the result: Once some pattern comes true at least for some period of time it emediatly turns in to no pattern, because everybody on this game are looking for these patterns. Once you see some pattern you place an order to buy or sell, your order pushes the market to the opposite direction you want it to go at least for a bit. But do not be naieve, if you see the pattern most probably a lot of other traders with hudge investmens sees this pattern as well so this time they are doing the same and you all lose your money all together. Think of it before you decide to become a trader with software engineering background. Hi Simanas, Thanks for the thoughtful comment. In a previous sketch of this article I described who the really smart players in this game are, and I mentioned the guys from Jane Street among others that play the role of middle-man and arbitrageurs in the market. We (The Editor, Charlie Marsh and Me) decided not to include that among another reflections that considered just that you are mentioning in this comment. All that being said, I like to believe that you can find an edge of the market if you use the correct tools and make the correct simulations using the proper variables. Thanks Thanks for commenting I haven39t engaged in that community it looks awesome to start programming and reuse the code offered there Good article Rogelio, In further reading, why would you suggest Ocami for programming instead of MQL4 or MQL5 or quotRquot or whatever I enjoyed this article as it is exactly the kinds of important big milestones I ran into. The project which started for a custom formula for several separate clients became a commercial product driven by user submissions. Now users can copy or sell their trades and copy trades from indicators in Meta Trader. sixtysecondoptions It39s called the Binary Options Auto Trader (BOAT for short) and only does Binary Options (2 results win or lose only). Juan Manuel Ramallo Can you try it whit horses. Forex robot are like set up a ROBOT in front of roulette. Bullion Invest - Invest 500 Return 350 daily for 50 days Program A: Receive Receive 70 daily for 50 days for every deposit made to the Standard Program. 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