Aufbau Ein Handels System

Trading Systems: Aufbau eines Systems 13 Bisher haben wir die grundlegenden Komponenten von Handelssystemen, die Kriterien, die sie erfüllen müssen, und einige der vielen empirischen Entscheidungen diskutiert, die ein Systemdesigner machen muss. In diesem Abschnitt werden wir untersuchen, den Prozess des Aufbaus eines Handelssystems, die Überlegungen, die gemacht werden müssen, und einige wichtige Punkte zu erinnern. Der Six-Step-Systemaufbau 1. Setup - Um mit dem Aufbau eines Handelssystems zu beginnen, benötigen Sie mehrere Dinge: Data - Weil der Systemdesigner umfangreiche Backtests durchführen muss. Vergangenheit ist wichtig für den Aufbau eines Handelssystems. Solche Daten können in die Handelssystem-Entwicklungssoftware oder als separater Daten-Feed integriert werden. Live-Daten werden oft für eine monatliche Gebühr zur Verfügung gestellt, während ältere Daten kostenlos erhalten werden können. Software - Obwohl es möglich ist, ein Handelssystem ohne Software zu entwickeln, ist es höchst unpraktisch. Seit den späten 90er Jahren ist Software ein integraler Bestandteil des Baus von Handelssystemen. Einige allgemeine Merkmale ermöglichen dem Händler, die folgenden Schritte auszuführen: Automatische Platzierung von Trades - Dies erfordert oft eine Genehmigung vom Broker s Ende, da eine ständige Verbindung zwischen Ihrer Software und dem Brokerage vorhanden sein muss. Trades müssen sofort und zu genauen Preisen ausgeführt werden, um die Konformität zu gewährleisten. Um Ihre Software Ort Trades für Sie, alles, was Sie tun müssen, ist die Eingabe der Kontonummer und Passwort, und alles andere erfolgt automatisch. Bitte beachten Sie, dass die Verwendung dieser Funktion strikt optional ist. Code ein Handelssystem - Diese Software-Funktion implementiert eine proprietäre Programmiersprache, die Ihnen erlaubt, Regeln leicht zu erstellen. MetaTrader verwendet beispielsweise MQL (MetaQuotes Language). Heres ein Beispiel für seinen Code zu verkaufen, wenn freie Marge weniger als 5.000 ist: Wenn FreeMargin lt 5000, dann beenden Häufig, nur das Lesen des Handbuchs und Experimentieren sollten Sie auf die Grundlagen der Sprache abrufen, die Ihre Software verwendet. Backtest Ihre Strategie - Systementwicklung ohne Backtesting ist wie Tennisspielen ohne Schläger. System-Entwicklungssoftware enthält oft eine einfache Backtesting-Anwendung, die Ihnen erlaubt, eine Datenquelle, Eingangskonto Informationen und Backtest für jede Menge Zeit mit dem Klicken einer Maus zu definieren. Hier ein Beispiel aus MetaTrader: Nachdem der Backtest ausgeführt wurde, wird ein Bericht erstellt, der die Besonderheiten der Ergebnisse umreißt. Dieser Bericht enthält in der Regel Gewinn, Anzahl der erfolglosen Trades, aufeinander folgenden Tage nach unten, Anzahl der Trades, und viele andere Dinge, die hilfreich sein können, wenn Sie versuchen, festzustellen, wie das Problem zu beheben oder zu verbessern. Schließlich erzeugt die Software üblicherweise ein Diagramm, das das Wachstum der Investition während des gesamten getesteten Zeitraums zeigt. 2. Design - Das Design ist das Konzept hinter Ihrem System, die Art und Weise, wie die Parameter verwendet werden, um ein Ergebnis oder Verlust zu generieren. Sie implementieren diese Regeln und Parameter durch Programmierung. Manchmal kann diese Programmierung automatisch über eine grafische Benutzeroberfläche erfolgen. Dadurch können Sie Regeln erstellen, ohne eine Programmiersprache zu lernen. Hier ist ein Beispiel für ein gleitendes Durchschnitts-Crossover-System: Wenn SMA (20) CrossOver EMA (13) dann geben, wenn SMA (20) CrossUnder EMA (13) dann Regeln wie diese, die in Code gesetzt werden, erlauben die Software automatisch Generieren Ein-und Ausgänge an den Punkten, wenn die Regeln anwendbar sind. Hier ist, was die Design-Schnittstelle sieht auf MetaTrader: Das System wird erstellt, indem Sie einfach die Regeln in das Fenster und speichern Sie sie. Referenzen für die verschiedenen verfügbaren Funktionen (zB Oszillatoren und dergleichen) finden Sie, indem Sie auf das Buchsymbol klicken. Die meisten Software wird eine ähnliche Referenz entweder im Programm selbst oder auf ihrer Website zur Verfügung. Nachdem Sie die gewünschten Regeln erstellt und das System kodiert haben, speichern Sie die Datei einfach. Dann können Sie es verwenden, indem Sie es auf dem Hauptbildschirm. 3. Entscheidungsfindung - Es gibt viele Entscheidungen an diesem Punkt getroffen werden: Welchen Markt möchte ich in 13 handeln Welche Zeitspanne sollte ich verwenden 13 Welche Preisreihe sollte ich 13 Welche Teilmenge von Aktien sollte ich zum Testen zu halten In Dass Handelssysteme in vielen Märkten konsequent einen Gewinn erzielen sollten. Indem Sie die Zeitperiode und die Preisreihe zu viel besonders anfertigen, können Sie die Resultate verfärben und uncharacteristic results.4 produzieren. Praxis - Backtesting und Papierhandel sind entscheidend für die erfolgreiche Entwicklung eines Handelssystems: Führen Sie mehrere Backtests zu unterschiedlichen Zeiträumen durch und stellen Sie sicher, dass die Ergebnisse konsistent und zufriedenstellend sind. Papierhandel das System (verwenden imaginären Geld, sondern zeichnen die Geschäfte und Ergebnisse), und wieder auf der Suche nach konsistenten Rentabilität. Carefully auf Fehler im Programm oder unbeabsichtigte Trades zu überprüfen. Dies kann auf fehlerhafte Programmierung oder das Nichtvorhersehen bestimmter Umstände zurückzuführen sein, die unerwünschte Auswirkungen haben. 5. Wiederholen - Wiederholung ist erforderlich. Halten Sie die Arbeit an dem System, bis Sie konsequent einen Gewinn in den meisten Märkten und Bedingungen. Es gibt immer unvorhergesehene Ereignisse, die auftreten, sobald ein System in Betrieb geht. Hier sind einige Faktoren, die oft zu verzerrten Ergebnissen führen: Transaktionskosten - Stellen Sie sicher, dass Sie die reale Provision verwenden. Und einige zusätzliche, um ungenaue Fills Rechnung zu tragen (Differenz zwischen Bid - und Ask-Preisen). Mit anderen Worten, vermeiden Schlupf (Um zu überprüfen, was dies ist und wie es auftritt, siehe vorherigen Abschnitt dieses Tutorials.) Watchfulness - Dont ignorieren, verlieren Trades ein Auge auf alle Trades. Optimization - Dont über-Optimierung des Systems. Mit anderen Worten, nicht maßgeschneiderte das System zu einem sehr spezifischen Marktumfeld versuchen, in einer so breiten Umgebung wie möglich rentabel sein. Risiko - niemals ignorieren oder vergessen Sie das Risiko. Es ist sehr wichtig, Wege zu haben, um Verluste zu begrenzen (andernfalls als Stopp-Verluste bekannt) und Wege zur Sperrung von Gewinnen (Take Profits). 6. Handel - Probieren Sie es aus, aber erwarten Sie unbeabsichtigte Ergebnisse. Achten Sie darauf, nicht-automatisierten Handel verwenden, bis Sie sicher sind, in der System-Performance und Konsistenz. Es dauert eine lange Zeit, um ein erfolgreiches Handelssystem zu entwickeln, und bevor Sie es perfekt, müssen Sie einige Leerverkäufe Verluste erleben, um Fehler zu erkennen: Back-Tests können nicht perfekt darstellen Live-Markt Bedingungen und Papierhandel kann ungenau sein. Wenn Ihr System Geld verliert, gehen Sie zurück zum Reißbrett und sehen, wo es schief gelaufen ist (siehe Schritt 5). Fazit Diese sechs Schritte geben Ihnen einen Überblick über den gesamten Prozess des Aufbaues eines Handelssystems. Im nächsten Abschnitt werden wir auf diesem Wissen aufbauen und einen tiefergehenden Einblick in die Fehlerbehebung und Modifikation nehmen. Trading Systems: Troubleshooting und OptimierungTrading Artikel-Bibliothek Building Trading-Systeme mit automatischer Code-Generierung von Michael R. Bryant Da immer mehr Händler zum automatisierten Handel bewegt haben, ist das Interesse an systematischen Handelsstrategien gestiegen. Während einige Händler ihre eigenen Handelsstrategien entwickeln, ist die steile Lernkurve, die erforderlich ist, um ein Handelssystem zu entwickeln und umzusetzen, ein Hindernis für viele Händler. Eine kürzlich entwickelte Lösung für dieses Problem ist die Verwendung von Computer-Algorithmen, um automatisch zu generieren Handelssystem-Code. Das Ziel dieses Ansatzes ist es, viele der Schritte im traditionellen Prozess der Entwicklung von Handelssystemen zu automatisieren. Automatische Code-Generierung Software für den Bau von Handelssystemen basiert oft auf genetischen Programmierung (GP), die zu einer Klasse von Techniken namens evolutionäre Algorithmen gehört. Evolutionäre Algorithmen und GP im Besonderen wurden von Forschern in der künstlichen Intelligenz auf der Grundlage der biologischen Konzepte der Fortpflanzung und Evolution entwickelt. Ein GP-Algorithmus entwickelt eine Population von Handelsstrategien von einer anfänglichen Population von zufällig erzeugten Mitgliedern. Mitglieder der Bevölkerung konkurrieren auf der Grundlage ihrer Fitness. Die fitter Mitglieder werden als Eltern ausgewählt, um ein neues Mitglied der Bevölkerung zu produzieren, das ein schwächeres (weniger passendes) Mitglied ersetzt. Zwei Eltern sind kombiniert mit einer Technik namens Crossover, die genetische Crossover imitiert biologische Reproduktion imitiert. Im Crossover wird ein Teil eines Elterngenoms mit einem Teil des anderen Elterngenoms kombiniert, um das Kindgenom zu produzieren. Für die Erzeugung von Handelssystemen können Genome verschiedene Elemente der Handelsstrategie darstellen, einschließlich verschiedener technischer Indikatoren, wie z. B. gleitende Durchschnittswerte, Stochastik, und so weiter verschiedene Arten von Ein - und Ausstiegsaufträgen und logische Bedingungen für das Ein - und Aussteigen des Marktes. Andere Mitglieder der Bevölkerung werden über Mutation produziert, wobei ein Mitglied der Bevölkerung durch zufällig veränderte Teile seines Genoms modifiziert wird. Typischerweise wird eine Mehrheit (z. B. 90) von neuen Mitgliedern der Population durch Crossover hergestellt, wobei die verbleibenden Mitglieder durch Mutation erzeugt werden. Über aufeinander folgende Generationen der Reproduktion, neigt die allgemeine Fitness der Bevölkerung zu erhöhen. Die Fitness basiert auf einer Reihe von Build-Ziele, die Rang oder punkten jede Strategie. Beispiele für Build-Ziele umfassen verschiedene Leistungsmaße, wie etwa den Nettogewinn, den Drawdown, den Prozentsatz der Gewinner, den Gewinnfaktor und so weiter. Diese können als Mindestanforderungen, wie etwa ein Gewinnfaktor von mindestens 2,0, oder als Maximierungsziele, wie die Maximierung des Reingewinns, angegeben werden. Wenn es mehrere Build-Ziele gibt, kann ein gewichteter Durchschnitt verwendet werden, um die Fitness-Metrik zu bilden. Der Prozess wird nach einigen Generationen gestoppt, oder wenn die Fitness nicht mehr anhält. Die Lösung wird allgemein als das geeignetste Mitglied der resultierenden Population genommen, oder die gesamte Population könnte nach Fitness sortiert und für eine weitere Überprüfung gespart werden. Weil genetisches Programmieren eine Art von Optimierung ist, ist Überanpassung ein Anliegen. Dies wird typischerweise unter Verwendung von Out-of-Sample-Tests adressiert, bei denen Daten, die nicht verwendet werden, um die Strategien während der Bauphase auszuwerten, verwendet werden, um sie danach zu testen. Im Wesentlichen ist jede Kandidatenstrategie, die während des Buildprozesses konstruiert wird, eine Hypothese, die entweder von der Evaluierung unterstützt oder widerlegt wird und durch die Out-of-Sample-Ergebnisse weiter unterstützt oder widerlegt wird. Es gibt mehrere Vorteile für den Bau von Handelssystemen durch automatische Code-Generierung. Der GP-Prozess ermöglicht die Synthese von Strategien nur ein hohes Maß an Performance-Ziele gegeben. Der Algorithmus macht den Rest. Dies reduziert den Bedarf an detaillierten Kenntnissen über technische Indikatoren und Strategie-Design-Prinzipien. Auch das GP-Verfahren ist unparteiisch. Während die meisten Händler Bias für oder gegen bestimmte Indikatoren und oder Handelslogik entwickelt haben, ist GP nur durch das, was funktioniert, geführt. Darüber hinaus kann der GP-Prozess durch die Einbindung geeigneter Handelsregel-Semantik entworfen werden, um logisch korrekte Handelsregeln und einen fehlerfreien Code zu erzeugen. In vielen Fällen produziert das GP-Verfahren Ergebnisse, die nicht nur einmalig, sondern auch nicht offensichtlich sind. Diese versteckten Edelsteine ​​wäre fast unmöglich, einen anderen Weg zu finden. Schließlich kann durch die Automatisierung des Buildprozesses die Zeit, die erforderlich ist, um eine tragfähige Strategie zu entwickeln, in einigen Fällen abhängig von der Länge der eingegebenen Preisdatendatei und anderen Build-Einstellungen von Wochen oder Monaten auf wenige Minuten reduziert werden. Wenn Sie über Neuentwicklungen, Neuigkeiten und Angebote von Adaptrade Software informiert werden möchten, können Sie sich gerne an unsere E-Mail-Liste wenden. Thank you. How, ein Handelssystem zu bauen Nachdem ein komplettes, robustes und profitables Handelssystem oder eine Reihe von Handelssystemen ist das Fundament eines erfolgreichen Handelsgeschäft. Selbst wenn Sie ein diskretionärer Händler sind, müssen Sie noch Regeln, die Ihre Handelsentscheidungen zu führen und Ihnen helfen, diszipliniert und konsequent sein. Sie müssen auch einen Prozess zu folgen, um neue Trading-Methoden in Ihr Repertoire einzuführen. Wir werden den gesamten Prozess der Trading-System-Entwicklung von Ihrer ersten Idee zur Umsetzung skizzieren. Die Stadien der Entwicklung des Handelssystems sind: 1) die Idee 2) Hypothese 3) Forschung 4) Entwicklung 5) Testen 6) Optimierung 7) Umsetzung und 8) Monitoring (siehe ldquoFrom start to finishrdquo). Jedes Handelssystem beginnt mit einer Idee. Die Idee ist ein Konzept, das einen Aspekt der Art, wie ein bestimmter Markt, oder alle Märkte, Arbeit beschreibt. Ideen kommen aus forschen oder gerade beobachten die Märkte auf einer täglichen Basis. Einige Bereiche der Forschung, die für die Systementwicklung von Vorteil waren, schließen Marktlücken, Impuls - und Kapitalmaßnahmen ein (siehe ldquoIdeasrdquo). Was immer es inspiriert, sollte eine Idee sinnvoll sein und mit einer nützlichen Häufigkeit auftreten, die getestet werden kann. Ein Handelssystem sollte von Ihnen kommen. Es muss nicht völlig original, um Geld zu verdienen, aber Sie müssen vollständig verstehen, warum es funktioniert, um das Vertrauen haben, um das System genau zu handeln. Der nächste Schritt ist die Definition einer testbaren Hypothese auf der Grundlage Ihrer Idee. Es muss möglich sein, Stützdaten zu finden, um Ihre Hypothese zu testen, und Sie müssen in der Lage sein, die Hypothese zu quantifizieren, so dass sie programmiert und getestet werden kann. Ein Beispiel wäre: ldquoBecause der Abschluss der regulären Sitzung ist ein willkürlicher Halt im Handel, Futures-Kontrakte, die einen signifikanten intra-day verschoben haben, sollten weiterhin in die gleiche Richtung auf nachfolgenden Trading Sessions. rdquo (Dies ist zur Veranschaulichung zu bewegen. ) Um diese Regel zu quantifizieren, müssen wir für jede der Variablen in unserer Hypothese präzise Definitionen haben. Das bedeutet, wir müssen definieren, welche Märkte wir sprechen, welche Instrumente in jedem Markt und wie groß ein Umzug ein ldquosignificantrdquo ein in eine bestimmte Richtung darstellt. Die Quantifizierung Ihrer Hypothese ist in vier Teile aufgeteilt: Marktselektion, Instrumentfilter, Aufstellbedingungen und Eintrittssignal. Welchen Markt können Sie Ihre Idee auf Ideen anwenden, die auf mehrere Märkte anwendbar sind, sind wertvoller als solche, die nur für einen Binnenmarkt oder ein Instrument funktionieren. Der Instrumentenfilter bestimmt, welche einzelnen Instrumente innerhalb des ausgewählten Marktes zum Handel zugelassen sind. Dies könnte auf Volatilität, Preis, Handelsvolumen oder eine Kombination von all diesen basieren. Es ist wichtig, dass Sie nur flüssige Instrumente mit angemessener Volatilität einschließen, um Ihrem System die beste Chance zu geben, die Handelskosten zu überwinden. Die Setup-Bedingungen sind spezielle Regeln, die wahr sein müssen, um einen potenziellen Handel zu identifizieren. In unserer Beispielhypothese können wir sagen, dass der Vertrag 5 vom Eröffnungskurs bewegt haben muss, um einen Eintrag zu signalisieren. Das Eingangssignal ist ein Satz von Regeln, die bestimmen, ob ein Handel platziert werden soll. Diese können mit den Setup-Bedingungen kombiniert werden, aber es ist üblicher, einen separaten Satz von Regeln zu haben, um einen Handelseintrag zu signalisieren. Zum Beispiel können wir nur in fünf Minuten vor dem Schluss, wenn der Preis innerhalb einer bestimmten Schwelle von der täglichen Höhe. Für unser Beispiel könnten wir die folgenden Regeln aufstellen: Für alle auf Globex gehandelten Front-Monats-Futures-Kontrakte mit einem durchschnittlichen täglichen Volumen von mindestens 1.000 Kontrakten in den letzten fünf Tagen, die mehr als eine X-Steigerung des Preises von der offenen bis zu haben Y Minuten vor dem Ende der regulären Sitzung, geben Sie lange bei der Schließung, wenn sie innerhalb Z Zecken ihrer Höhe für den Tag sind (siehe ldquoBuilding ein Traderdquo). Dies stellt eine aussagekräftige Hypothese dar, dass wir in ein mechanisches Handelssystem umwandeln können, um zu testen, ob es historisch rentabel wäre und auch genügend Trades zu einem nützlichen Handelssystem macht. An dieser Stelle in der Entwicklung unseres Handelssystems haben wir keine genauen Werte für die Variablen in unserer Hypothese (X, Y und Z) angegeben, die später kommt. Die Hauptvariablen in der Hypothese werden Freiheitsgrade genannt, da jede Variable mehrere Werte annehmen kann, die im Grunde eine andere Instanz unseres Handelssystems definieren. Es ist wichtig, nicht zu viele Freiheitsgrade in ein System einzubeziehen, da dies zu einer Anpassung der Variablen an vergangene Daten führen kann und zu einem System führt, das sehr gut auf historischen Daten arbeitet, aber nicht im realen Handel funktioniert. Im Allgemeinen sind drei oder vier Freiheitsgrade in der Regel ausreichend, um eine gute Trading-System-Idee zu beschreiben. Wenn Sie feststellen, dass Sie viele Variablen benötigen, um Ihr System zu beschreiben, ist dies ein Hinweis darauf, dass Ihre Idee zu kompliziert ist und in die einfachen Kernaspekte aufgeteilt werden sollte. Sobald Sie Ihre Hypothese vereinfacht und quantifiziert haben, können Sie auf die Erhebung der erforderlichen Daten und die Prüfung der Hypothese zu bewegen. Wenn Ihre Idee nicht auf diese Weise quantifiziert werden kann, dann ist sie nicht spezifisch genug und muss so angepasst werden, dass sie durch eine Menge von Variablen und Regeln dargestellt werden kann. Nachdem wir eine testbare Hypothese definiert und die Variablen identifiziert haben, die das Handelssystem definieren, können wir nun die Lebensfähigkeit des Systems erforschen. Ein Computer ist ein unschätzbares Werkzeug für diesen Prozess. Das Erforschen einer Hypothese manuell ist zeitaufwendig, mühsam und anfällig für manuelle und psychologische Fehler, weil unsere Egos beteiligt sind. Forschung sollte voreingenommen sein, um die Hypothese zu widerlegen, dass viele vielversprechende Ideen in Handelssystemen resultieren, die nicht besser als zufällig sind und die Kosten der Implementierung nicht überwinden können. Um unser Beispiel zu erforschen, brauchen wir Daten, die uns den offenen und den Schlusskurs aller Globex-Verträge für die ersten Monate und die offenen, hohen, niedrigen und nahen Tage der folgenden Tage ermöglichen. Um durch die Zeit zu testen, bräuchten wir kontinuierliche Verträge. Wenn Sie Daten, die von Ihrer Hypothese, die nicht leicht verfügbar ist, in historischer Form benötigt, müssen Sie möglicherweise sammeln und aufzeichnen es durch die nächsten Monate, um genug, um mit zu testen. Wenn Ihre Variablen einfach auf Open, High, Low, Close und Volume basieren, sollten Sie kein Problem haben. Datenquellen sind anfällig für Fehler und Ungenauigkeiten. Jeder Datenverkäufer hat unterschiedliche Methoden für den Aufbau kontinuierlicher Futures-Kontrakte und Sie sollten überprüfen, um sicherzustellen, dass Sie ihre Berechnungsmethoden für Ihr bestimmtes Handelssystem akzeptabel finden. An diesem Punkt können wir berechnen die prozentuale Veränderung jeden Tag, und wählen Sie eine Zahl, die uns eine angemessene Menge von Geschäften. Wenn wir einen Handel pro Tag wünschen, wählen Sie den entsprechenden Prozentsatz aus. Eine mögliche Testumgebung ist eine Kombination aus Microsoft Excel und einem sekundären Produkt, das historische Daten problemlos zu Excel zusammenführt. Excel ist eine sehr flexible Umgebung zum Testen von Handelsideen, da Sie den VBA-Code verwenden können, wenn Sie nicht das erreichen können, was Sie in Excel-Formeln alleine benötigen. Die Nachteile sind, dass es keine integrierte Struktur oder Formeln speziell für die Umsetzung und Prüfung von Handelssystemen entwickelt. Verschiedene andere Handelssystem-Testumgebungen existieren, die 80 der Arbeit für Sie automatisch tun, aber es ist die 20, die sie canrsquot tun, das wichtig ist. Die Zeit zu lernen, wie Sie Ihre eigenen Trading-Systeme testen ist eine wertvolle Fähigkeit und gibt Ihnen das Vertrauen nicht auf Ihre Systeme verlassen, wenn sie durch eine unvermeidliche gehen Auch, weil Sie die Werte von Variablen zu einem späteren Zeitpunkt während der Optimierung ändern wollen , Wollen wir ein Umfeld, in dem wir Dinge ändern können und sehen automatisch die Auswirkungen der Änderungen auf die Leistung des Systems. Nun, da wir die Idee, Hypothese, Variablen und Daten, die wir brauchen, können wir das System in einer Testumgebung zu entwickeln, um zu sehen, ob es einen Wert hat. Die verbleibenden Teile des Systems, die definiert werden müssen, bevor wir es testen können, sind der Positionsgrößen-Algorithmus und das Ausgangssignal. Die Position Größenbestimmung Regeln sagen uns, wie viel zu handeln. Wir verwenden einen einfachen Algorithmus, der unsere Position so dimensioniert, dass der Unterschied zwischen unserem Einstiegspreis und dem Stopverlust in den letzten 10 Tagen das Doppelte der durchschnittlichen True Range (ATR) beträgt und gleich 1 des zugewiesenen Kapitals ist System. Dies ist ein einfacher Volatilitäts-basierter Positions-Sizing-Algorithmus. Das Ausgangssignal zeigt uns an, wann der Handel geschlossen werden soll. Wir verwenden einen einfachen nachlaufenden Stopp, der auf der doppelten ATR basiert. Dieser Stopp wird nach jedem Tag verschoben werden, indem man die doppelte ATR von der hohen abzieht. An dieser Stelle werden wir einfach sinnvolle Werte für die anderen Hauptvariablen im System verwenden, anstatt die Werte zu wählen, die den größten Gewinn erzielen. Unser Ziel ist es, herauszufinden, ob das Handelssystem lebensfähig ist, nicht um die potenziellen Gewinne während einer historischen Testperiode zu maximieren. TESTEN SIE IHR SYSTEM Die Prüfung eines bestimmten Handelssystems gliedert sich in drei Hauptphasen: historische Tests, Echtzeit-Papierversuche und Echtgeld-Tests in kleinen Größen. In jeder Phase des Tests müssen wir in der Lage sein, zu bewerten, wie das System funktioniert und verschiedene Versionen miteinander vergleichen Des Systems in verschiedenen Entwicklungsphasen. Erwartung ist ein guter Weg, dies zu tun. Um verschiedene Versionen des entwickelten Handelssystems zu vergleichen, brauchen wir eine Methode, den systemrsquos-Wert zu bestimmen und ob er Geld verdient oder nicht. Ein guter Weg, dies zu tun wird als System-Erwartung. Für jeden Handel, den das System vornimmt, wird das Verhältnis von Gewinn oder Verlust zum ursprünglichen Risiko berechnet (als positive Zahl). Man nennt den Durchschnitt R, um die Erwartung (E) zu berechnen. Die Gleichungen hierfür sind: R Profit oder Loss Initial Risk Expectancy gibt uns an, wie viel dieses System im Durchschnitt pro Risikoeinheit ausmachen soll. Wenn Sie riskieren 1.000 auf einen Handel und die Erwartung des Systems ist 0.25, sollten Sie 250 pro Handel, im Durchschnitt machen. Die Erwartung kann verwendet werden, um verschiedene Versionen eines einzelnen Systems oder völlig unterschiedliche Systeme zu vergleichen, da es immer in den gleichen Einheiten (Gewinn pro Einheitsrisiko) ist. So können wir mit den Erwartungen in jedem Fall die Ergebnisse vergleichen und wissen genau, wie viel Gewinn oder Verlust auf den Aspekt des Systems zurückzuführen ist: Eintritt, Sizing, Exit, Provisionen, Schlupf und Spread. Natürlich, wenn die Erwartung negativ ist oder nach unten geht, für einen der Tests mit Ausnahme derjenigen, wo Implementierungskosten enthalten sind, haben wir ein System, das nicht funktioniert oder muss geändert werden. Idealerweise sollte die Erwartung nach jedem Test steigen. Wenn das System eine positive Erwartung hat, nachdem die Handelskosten eingezahlt sind, dann lohnt es sich, auf die nächste Stufe zu gehen, die in Echtzeit auf Papier testet. Wenn das System negative Erwartung hat, können wir es aufgeben, modifizieren oder versuchen, die Variablen zu optimieren, damit es funktioniert. Die Optimierung eines negativen Erwartungssystems sollte nur in Betracht gezogen werden, wenn es nur die Handelskosten sind, die das System zum Verlust des Geldes führen. In diesem Stadium kann informelle Optimierung verwendet werden, um jede der Variablen im System zu ändern, um zu sehen, wie sie die Gesamtauswirkung beeinflussen. Das System sollte eine positive Erwartung innerhalb einer großen Auswahl von Werten für die Hauptvariablen sein. Das macht es robust. Wenn das System nur mit einigen spezifischen Werten für die Hauptvariablen arbeitet, dann ist es wahrscheinlich eine Kurzzeitanomalie und wird nicht für längere Zeiträume funktionieren. Seien Sie vorsichtig mit einem hohen Gewinn Prozentsatz. Wenn das System gewinnt Trades mehr als etwa 60 der Zeit, ist es wahrscheinlich eine kurzfristige Anomalie und wird schließlich scheitern. Die erste Stufe der Tests zeigt Ihnen, wie das System in der Vergangenheit durchgeführt haben würde. Nur weil ein System gut funktioniert in der Vergangenheit bedeutet nicht, es wird gut funktionieren in der Zukunft. Allerdings, da die Wahl zwischen einem System, das immer Geld verloren hat und eine, die Geld hat, die man die beste Chance hat Während der historischen Tests, sollte jede Komponente des Systems unabhängig getestet werden, bevor sie kombiniert werden. Wir haben vier Arten von Tests. 1. Eingangssignal feste Positionsgröße festes Ausgangssignal 2. Eingangssignal feste Positionsgröße variables Ausgangssignal 3. Eingangssignal variable Positionsgröße variables Ausgangssignal 4. Eingangssignal variable Positionsgröße variable Ausgangssignalimplementierungskosten Im ersten Test würden wir nur Einen Vertrag abschließen und nach einer festen Zeit beenden. Im zweiten Test würden wir eine gewinnbringende oder abschleppende Haltestelle einführen, die es erlaubt, dass Gewinne länger laufen, wenn es um große Gewinner geht. Im dritten Test würden wir die Positionsgröße als Prozentsatz des dem System zugewiesenen Kapitals auf der Grundlage früherer Trades festlegen, so dass das System, wenn es gewinnt, mehr riskieren kann. In der abschließenden Prüfung würden wir das gesamte System prüfen, indem wir eine Berechnung für Provisionen einschließen und wie viel der Ein-und Ausgangspreis von den historischen Preisen in unseren Testdaten sich unterscheiden sollte. Ein System muss rentabel genug sein, um die Handelskosten und den unvermeidlichen Schlupf zu überwinden (Preisunterschied zwischen Eingang und Ausgang und wo Sie gefüllt sind). Unter der Annahme, dass das System über mehrere Jahre eine positive Erwartung hat, können wir die Hauptvariablen auf einen Wert fixieren, der die gewünschte Anzahl von Trades ergibt und auf den Echtzeitpapierhandel übergeht. Angenommen, die historischen Tests des Systems liefern positive Ergebnisse, testen wir das System auf Papier in Echtzeit. Dies beweist, dass wir das System nicht an die Daten angepasst haben und zeigt, dass die Signale mit der gewünschten Frequenz erzeugt werden. Überwachen Sie den Markt und die Instrumente für die Einrichtung und Eingangssignale und notieren Sie die Trades, die auf Papier eingegeben werden. Wenden Sie die relevanten Positionsgrößen - und Austrittssignale an und berechnen Sie das R-Vielfache für jeden Handel. Achten Sie darauf, die Implementierungskosten und eine angemessene Zulage für Schlupf enthalten. Mindestens 30 Trades sollten in Echtzeit getestet werden, ohne irgendeinen Aspekt des Systems zu verändern. Wenn das System noch eine positive Erwartung ähnlich der historischen Prüfung zeigt, ist es Zeit, es für real mit kleinen Positionen zu handeln. Wenn Sie während dieser Testphase entscheiden, einen beliebigen Wert oder eine Regel des Systems zu ändern, denken Sie daran, zurückzukehren und den historischen Test durchzuführen. Anschließend starten Sie die Prüfung in Echtzeit erneut. Die Echtgeld-Tests ist so konzipiert, um sicherzustellen, dass das System implementiert werden kann, wie Sie es entworfen haben. Es sollte eine minimale Positionsbestimmung verwendet werden. Aus diesem Grund werden die Implementierungskosten ein viel höherer Anteil des Handelswertes sein als bei Full-Size-Positionen. Wir versuchen nicht, hier Geld zu verdienen, sondern nur zu testen, dass wir das Handelssystem mit vernünftigem Schlupf genau umsetzen können. Wir haben jetzt ein positives Erwartungssystem, das wir historisch auf Papier in Echtzeit und mit kleinen Größenpositionen getestet haben. Bevor wir es in Vollgrößen umsetzen, müssen wir entscheiden, ob wir jeden Aspekt des Systems optimieren wollen. Die Optimierung kann auf drei Arten angewendet werden: Werte von Werten für die Hauptvariablen zu finden, die ein negatives Erwartungs-System in ein positives System umwandeln, das beste historische Durchführungssystem zu finden und die möglichen Variablen zu finden, die am besten funktionieren Diejenigen, die in der Mitte dieses Bereichs sind. Optimierung sollte nur im letzten Fall angewendet werden. Es kann verwendet werden, um Sätze von Werten zu finden, die für ein System funktionieren, aber nur, wenn es viele eng verwandte Fälle von positiver Erwartung gibt. Wieder ist isolierte Fälle von hoher Erwartung ein starkes Indiz dafür, dass das System eine Anomalie ist und nicht im realen Handel funktionieren wird. Der einfachste Weg, um ein Trading-System zu optimieren ist es, durch jeden Wert der wichtigsten Variablen Schritt und führen Sie Ihre historischen Tests nach jedem Schritt. Sie können dann eine Tabelle erstellen, die für jeden Hauptvariablenwert die Erwartung des Systems anzeigt. Dann wählen Sie eine Version des Systems, das die mittlere Erwartung anstelle der höchsten hat. Jetzt, da wir eine profitable, optimierte und effiziente Version unseres Handelssystems haben, können wir es in unser Handelsumfeld integrieren und ihm eine volle Allokation des Handelskapitals geben. Die Umsetzung erfolgt in zwei Teile: Erstens müssen wir so weit wie möglich das System automatisieren, um die Implementierungsfehler und die Betriebszeit zu minimieren. Als Nächstes weisen wir das Systemkapital zu. Die Automatisierung eines Handelssystems ist für jedes System und jeden Händler unterschiedlich. Langfristigere Systeme, die Signale mit den Tagesenddaten für die folgenden offen halten, relativ breite Stationen und Haltestellen für Wochen oder Monate benötigen sehr wenig Automatisierung und können in wenigen Minuten nach jedem Schließen manuell überwacht werden. Für Systeme, die mehrere Signale pro Tag und halten Positionen für nur wenige Minuten, maximale Automatisierung erforderlich ist. Die meisten elektronischen Broker bieten eine Application Programming Interface (API) zu Ihrem Konto, das Sie verwenden können, um ein Handelssystem zu automatisieren. Alternativ sind einige Broker spezialisiert auf Automatisierung von Handelssystemen in Ihrem Namen. Eine einfache Kapitalzuweisungsregel für ein neues System wäre, das verfügbare Kapital allen Systemen, die derzeit im Verhältnis zu ihrer Erwartung gehandelt werden, zuzuteilen. Dies würde die besseren Systeme mit mehr Kapital belohnen. Wenn die Positionsbestimmung auf der aktuellen Zuordnung zu jedem System basiert, da wir Geld verdienen, kann es größere Positionen oder kleinere nehmen, wenn es verliert. Zu wissen, ob ein System Geld verliert, erfordert eine Leistungsüberwachung. Dies sollte aus der Neuberechnung der Erwartung nach jedem geschlossenen Handel und sicherzustellen, dass es nicht negativ geworden ist in den letzten 50 Trades. Wenn die Erwartung während der letzten Trades negativ geworden ist, den Echtgeldhandel aussetzen und wieder auf den Papierhandel zurückkehren, bis die Erwartung wieder normal ist. Und wenn die ursprüngliche Hypothese Ihres Systems auf ungültig basiert, aussetzen Handel sofort. Die Quintessenz ist, dass die Entwicklung eines Handelssystems ein kontrollierter und durchdachter Prozess sein sollte. Es sollte nicht zufällig angegangen werden und sollte nicht glänzen über wichtige Schritte, die für den langfristigen Erfolg des Handels notwendig sind. Paul King ist ein proprietärer Trader, Trainer und unabhängiger Finanzberater in Vermont bei seiner Firma PMKing Trading LLC. Er kann bei pmkingtrading erreicht werden. E-mail: futuresmagpmkingtrading. In Verbindung stehende Artikel