Gerador de sinal de negociação com base em um indicador personalizado.
Introdução.
Neste artigo, vou lhe dizer como criar um gerador de sinal de negociação com base em um indicador personalizado. Você verá como você pode escrever seu próprio modelo de negociação para um indicador personalizado. Também explicarei o propósito do modelo 0 e por que as estruturas de tipo IS_PATTERN_USAGE (0) são usadas no módulo de sinal de negociação.
O artigo usará dois tipos de código: o código que estamos prestes a modificar e o código que já modificamos. O código modificado será destacado da seguinte maneira:
O código modificado é o código a ser copiado e colado no gerador de sinal de negociação. Espero que você compreenda melhor o código através do uso do destaque.
1. Indicador personalizado.
Estou certo de que deve haver um indicador não incluído na entrega padrão que você está querendo usar por um longo período de tempo. E esse é o indicador com base no qual você quer construir um módulo de sinal de negociação. Eu usarei o indicador MACD da entrega padrão como um indicador desse tipo. A localização do indicador é a seguinte: MQL5 \ Indicadores \ Exemplos \ MACD. mq5.
Cada indicador pode descrever um ou mais modelos de mercado. Um modelo de mercado é uma certa combinação do valor do indicador e do valor do preço. Os modelos disponíveis para o indicador MACD são inversão, cruzamento da linha principal e sinal, cruzamento do nível zero, divergência e dupla divergência.
1.1 Novo modelo de indicador.
Vamos supor que não estamos satisfeitos com os modelos de mercado disponíveis disponíveis para o indicador e queremos apresentar nosso próprio modelo de indicador. A nova descrição do modelo do indicador: se o indicador MACD estiver abaixo da linha zero e seus valores estão aumentando, podemos esperar mais crescimento e abrir uma posição longa:
Figura 1: Modelo de crescimento do indicador prospectivo.
se o indicador MACD estiver acima da linha zero e seus valores estão diminuindo, podemos esperar mais diminuir e abrir uma posição curta:
Figura 2: Modelo de queda do indicador prospectivo.
Então, decidimos o indicador personalizado e apresentamos o novo modelo de negociação para o indicador e sua descrição. Vamos continuar escrevendo o código.
2. Escrevendo o gerador de sinal de negociação com base em nosso indicador personalizado.
Nosso gerador é o descendente da classe base CExpertSignal. A classe base CExpertSignal é uma classe para criar geradores de sinais comerciais. A classe CExpertSignal contém um conjunto de métodos públicos (ou seja, acessíveis externamente) que permitem que um consultor especialista veja a indicação do gerador de sinais comerciais em relação à direção de entrada no mercado.
Uma vez que estamos trabalhando no nosso próprio gerador de sinais comerciais, ele deve ser herdado da classe CExpertSignal, com os métodos virtuais relevantes redefinidos (preenchidos com o código correspondente).
3. Criando a Classe do Gerador de Sinal de Negociação.
O gerador de sinal de negociação deve, por padrão, estar localizado em. MQL5 \ Include \ Expert \ Signal pasta. Não sobrecarregue o. \ Pasta de sinal da biblioteca padrão com muita informação, vamos criar uma nova pasta sob o. \ Expert pasta e chamá-lo \ MySignals:
Figura 3. Criando a nova pasta MySignals.
Em seguida, criaremos um arquivo de inclusão usando o MQL5 Wizard. Em MetaEditor, selecione "Novo" no menu Arquivo e selecione "Incluir arquivo (*.mqh)".
Figura 4. MQL5 Wizard. Criando um arquivo de inclusão.
O nome da classe de gerador de sinal será o MySignal. Ele será localizado em Incluir \ Expert \ MySignals \ MySignal. Vamos especificá-lo:
Figura 5. MQL5 Wizard. Localização do arquivo de inclusão.
Depois de clicar em "Concluir", o MQL5 Wizard irá gerar um modelo vazio. A partir deste momento, faremos tudo manualmente e copiar / colar dados. Gostaria de chamar sua atenção para o fato de que, internamente, todos os sinais da Biblioteca Padrão são quase idênticos. Eles apenas diferem nos algoritmos usados para determinar os modelos comerciais.
Portanto, você pode levar qualquer arquivo da pasta \ Include \ Expert \ Signal, copiar seus conteúdos e colá-lo em seu modelo. Você pode então começar a editar o arquivo resultante do gerador de sinal de negociação.
4. Descrição da Classe do Gerador de Sinal de Negociação.
e colou tudo no nosso modelo MySignal. mqh quase vazio. Isto é o que eu tenho:
Aqui, nós damos uma ordem ao pré-processador para incluir a classe base CExpertSignal para criar geradores de sinais comerciais em nosso modelo.
Continuaremos editando o modelo. Para garantir que o nosso modelo seja visível mais tarde no MQL5 Wizard, precisamos alterar a descrição da nossa classe:
Então, vamos ver. A linha.
mostra o nome da nossa classe de sinal sob a qual será exibida no MQL5 Wizard. Vamos mudar esse nome para algo assim:
indica o nome para descrever variáveis de nossa classe de sinal de negociação. Esta descrição será usada pelo MQL5 Wizard. Vamos modificar esta linha da seguinte maneira:
Nós daremos o mesmo nome para este parâmetro:
A linha a seguir define o nome da classe:
Vamos renomear esse parâmetro:
Deixe o próximo parâmetro como está.
O seguinte grupo de parâmetros é responsável pela descrição dos parâmetros do indicador subjacente ao gerador de sinal de negociação. Como mencionei anteriormente, vou usar. MQL5 \ Indicadores \ Exemplos \ MACD. mq5 como o indicador personalizado. Possui os seguintes parâmetros:
4.1 Parâmetro Descrição Bloco.
Observe que os parâmetros fornecidos acima se aplicam somente a MACD. mq5. Seu indicador personalizado pode ter parâmetros completamente diferentes. O principal aqui é combinar os parâmetros dos indicadores com suas descrições na classe de sinal de negociação. O bloco de descrição de parâmetro na classe de sinal de negociação para o indicador personalizado em consideração, MACD. mq5, será o seguinte:
Dê uma olhada em como os parâmetros no indicador agora combinam as descrições no bloco de descrição da classe. Após todas as modificações, o bloco de descrição da nossa classe será o seguinte:
Na programação, é considerada uma boa prática fornecer comentários ao código de alguém, facilitando assim a compreensão do código, ao retornar depois de algum tempo ter passado. Então, modificaremos o seguinte bloco:
para coincidir com a descrição da nossa classe:
Para evitar confusões, precisamos substituir todos os valores "CSignalEnvelopes" por "CSignalMyCustInd"
Figura 6. Substituindo CSignalEnvelopes por CSignalMyCustInd.
Vamos agora dar uma olhada em alguns aspectos teóricos.
5. A classe CiCustom.
Precisamos da classe CiCustom para continuar trabalhando no código da classe de indicadores de negociação do indicador personalizado. A classe CiCustom foi criada especificamente para trabalhar com indicadores personalizados. A classe CiCustom oferece criação, configuração e acesso a dados de indicadores personalizados.
6. A classe CIndicators.
CIndicators é a classe para coletar instâncias de séries temporais e classes de indicadores técnicos. A classe CIndicators fornece criação, armazenamento e gerenciamento (sincronização de dados, controle e gerenciamento de memória) das instâncias de classe de indicadores técnicos.
Estamos particularmente interessados na classe CIndicators devido ao método Create. Este método cria um indicador de um tipo especificado com parâmetros especificados.
7. Continue escrevendo nossa classe de sinal de negociação.
8. Criação do Indicador Personalizado no Gerador de Sinal de Negociação.
Dê uma olhada no bloco de código fornecido acima. A linha.
declara um objeto - o indicador de classe CiEnvelopes. CiEnvelopes é a classe para trabalhar com o indicador técnico da Biblioteca Padrão. A classe CiEnvelopes foi criada com base no indicador técnico da Biblioteca Padrão. No entanto, estamos escrevendo o código do gerador com base em nosso indicador personalizado. Portanto, não há uma classe pronta para o nosso ou seu indicador personalizado na Biblioteca Padrão. O que podemos fazer é usar a classe CiCustom.
Vamos declarar o nosso indicador como a classe CiCustom:
8.1 Quatro variáveis.
Você se lembra do bloco de descrição do parâmetro na classe? Havia três parâmetros nessa descrição. Na área protegida da nossa classe geradora, agora declararemos quatro variáveis para passar os valores para os nossos quatro parâmetros:
O seguinte bloco de código:
Este código declara variáveis que dão "peso" aos modelos de negociação de nosso gerador de sinais comerciais. Vamos substituir o bloco de "pesos" pelo seguinte código:
Como você lembra, no início do artigo foi decidido descrever apenas um novo modelo que será gerado pelo nosso gerador de sinais comerciais. No entanto, no código acima eu indiquei dois modelos de mercado (modelo 0 e modelo 1). Aqui, o modelo 0 é um modelo auxiliar importante. É necessário ao negociar com pedidos pendentes. Quando aplicado, o modelo 0 garante que as ordens pendentes se movam junto com o preço. Vejamos nosso gerador de sinais comerciais e as seguintes condições:
o indicador MACD personalizado está abaixo da linha zero,
Essas condições descrevem perfeitamente nosso modelo de negociação. Aqui está como as coisas vão se mover: as condições do nosso modelo comercial serão verificadas após a aparição do número da barra. 1. O que temos: o MACD está abaixo da linha zero, mas está ganhando impulso. Isso corresponde ao sinal de compra. Portanto, colocamos uma ordem pendente de compra pendente:
Figura 7. Colocando uma ordem pendente de compra pendente.
Ao aparecer na próxima barra, não. 2, a verificação de condição verifica se MACD está abaixo de zero e está caindo. De acordo com nosso modelo de negociação, atualmente não há condições para comprar ou vender. No entanto, note: de acordo com a lógica da classe CExpertSignal, uma vez que não há condições para comprar ou vender, todas as ordens pendentes devem ser DELETADAS. Neste caso, se o preço subir de forma súbita e dramática, perderemos a oportunidade de entrar no mercado por nossa vantagem porque não haverá ordem pendente.
É aqui que o modelo auxiliar 0 parece ser muito útil. O modelo auxiliar 0 será aplicado, desde que:
Então podemos colocar uma ordem de compra de compra pendente. Uma vez que colocamos um pedido de 50 pontos a partir do preço de abertura do bar, nós, de fato, simplesmente movemos a ordem Pendente de compra pendente de acordo com o movimento de preço:
Figura 8. Movendo o pedido Buy Stop para baixo.
Assim, usando o modelo auxiliar 0, temos a oportunidade de mover uma ordem pendente conforme o movimento do preço.
10. Outras modificações do código do modelo.
Neste bloco, declaramos métodos de configuração de parâmetros ajustáveis, métodos de ajuste de pesos de modelos comerciais, método de verificação de configurações, método de inicialização de indicadores e métodos de verificação se os modelos de mercado forem gerados.
Levando em consideração que declaramos quatro variáveis em parâmetros ajustáveis, o bloco de métodos para a configuração dos parâmetros será o seguinte:
O próximo fragmento de código permanecerá inalterado:
O próximo bloco de código a ser modificado é o seguinte:
Este bloco será fortemente modificado. Tenho em atenção que estou usando o método GetData da classe CIndicator. Os nomes dos métodos chamados serão fornecidos diretamente no código:
O próximo bloco de código é o construtor.
No construtor, mudaremos os nomes das variáveis. Além disso, usaremos apenas duas séries: USE_SERIES_HIGH + USE_SERIES_LOW.
Vamos modificar o método ValidationSettings da nossa classe.
No bloco de verificação, verificamos a condição principal para o indicador personalizado fornecido: m_period_fast & gt; = m_period_slow.
O próximo bloco trata da criação de indicadores:
Conforme aplicado ao nosso indicador personalizado:
O bloco a seguir é o bloco de inicialização do indicador:
Primeiro, adicionamos um objeto à coleção. Em seguida, configuramos os parâmetros do nosso indicador e criamos o indicador personalizado usando o método Criar da classe CIndicators:
O próximo bloco verifica as condições de compra:
De acordo com a implementação do modelo 0, dois modelos são verificados:
O seguinte bloqueio verifica as condições de venda:
De acordo com a implementação do modelo 0, dois modelos são verificados:
Conclusão.
Espero que este artigo tenha ajudado você a entender como você pode criar um gerador de sinal de negociação com base em seu indicador personalizado.
Traduzido do russo pela MetaQuotes Software Corp.
Gerando sinais comerciais em r
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Gerando sinais comerciais e estratégias com dplyr.
Eu tenho jogado recentemente com técnicas técnicas de negociação em R.
Uma das coisas que eu acho que se torna um problema, especialmente com grandes informações de alta freqüência, está gerando o vetor de estratégia a partir do vetor de sinais. Eu queria saber se não há uma maneira mais rápida usando dplyr?
Comece por baixar o estoque da Apple e gerar médias móveis curtas e longas.
Agora temos nosso estoque selecionado, vamos gerar nosso vetor de sinal que indica uma ordem de compra e venda quando as duas médias móveis se cruzam.
Depois, usamos esse sinal para construir a estratégia - esta é a parte que demora em dados de alta freqüência - o que, obviamente, é devido ao loop for.
Minha abordagem dplyr atual é a seguinte, mas gera a estratégia errada.
Eu concordo com o comentário do epi99 sobre mantê-lo consistente com seu loop inicial para. Eu usei data. table e consegui uma correspondência exata, veja abaixo:
O problema que você teve foi provavelmente com a lógica "Comprar", "Vender" e "Sem mudança".
Gerando sinais comerciais em r
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Criando Sinais de Negociação em R.
Estou construindo uma estratégia comercial e estou preso em duas áreas-chave. Ao usar Stoch e MACD no quantmod, estou tentando criar um sinal quando o estocástico lento atravessa o estocástico rápido (1) e o visto-versa (-1) e o plano quando estiver no meio (0). MACD o código é idêntico exceto com os nomes das colunas MACD e Signal. Por fim, estou tentando mesclar os três sinais para criar um sinal mestre quando todos os três sinais são iguais a 1, -1, 0.
Atualização: Eu reparei todos os loops desagradáveis usando uma diferença, em vez disso, após essa resposta.
É assim que eu abordarei esse problema. Você está calculando todas as posições que possuem os relacionamentos desejados. Você quer apenas a primeira posição que satisfaça o sinal de negociação para atuar nele o mais rápido possível.
Eu configuraria o sinal da banda Bollinger como este:
Eu criaria o sinal estocástico como este:
Uma vez que você calcula a diferença, você deseja encontrar o primeiro crossover onde um é mais alto do que o outro, então você precisa considerar as posições i th e i-1 th. Além disso, o sinal será mais forte se você estiver em território de sobrecompra ou sobrevenda (0,8 ou 0,2).
Da mesma forma para MACD:
Agora nós os fundimos e calculamos o sinal de combinação:
Se fosse eu, preferiria ter uma soma dos sinais, porque isso lhe dirá como é confiável cada sinal. Se você tem um 3, isso é stong, mas um 1 ou 2 não é tão forte. Então eu iria com a soma como o sinal combinado.
Agora, tudo é uma matriz com todos os sinais e a última coluna é a força combinada do sinal.
Também pense em como isso pode não dar-lhe um bom sinal. Usando a abordagem para este gráfico, os sinais mais fortes que recebo são -2, e eu só recebo 5 ocasiões. Tipo de estranho, uma vez que o gráfico vai direto, mas não há compras fortes.
Estes sinais de venda apenas dão uma baixa desvantagem e, em seguida, os foguetes da carta maior. Claro que tudo depende do estoque etc.
Você também obtém situações como esta:
Alguns indicadores são mais rápidos ou mais lentos que outros. Esta seria a minha abordagem, mas você deve fazer testes baseados em larga escala e determinar se você acha que estes serão negócios acionáveis e se você fizer qualquer dinheiro agindo neles menos comissão e manter a duração.
Forex Mecânico.
Negociação no mercado FX usando estratégias mecânicas de negociação.
Usando R na negociação algorítmica: gerando séries de tempo financeiro aleatório simples.
Na semana passada, Bob & # 8211; um leitor ávido e freqüente # 8211; publicou um comentário com uma sugestão envolvendo a geração de séries temporais financeiras aleatórias, a fim de gerar uma estimativa para o viés de mineração de dados no meu gerador de sistema, o Kantu. Depois de levar esta análise para fora de & # 8211; que será publicado esta semana também e # 8211; Procurei por alguma informação sobre a geração de séries temporais financeiras aleatórias para comparar meus resultados, mas não consegui encontrar nada online fora dos documentos acadêmicos. Devido a essa razão, eu decidi escrever uma postagem no blog com um tutorial sobre a geração de séries temporais financeiras aleatórias usando o R, o que espero seja um ponto de partida útil para qualquer pessoa que deseje gerar dados de séries temporais financeiras aleatórias. Através dos parágrafos seguintes, vou explicar como gerei meus dados aleatórios, o que posso fazer com ele, o que não posso fazer com ele e quais etapas ou mudanças precisam ser implementadas dependendo do uso que os dados financeiros aleatórios vão ter.
Em primeiro lugar, devemos entender que existem muitos usos potenciais diferentes para séries temporais financeiras aleatórias (dados sintéticos a. k.a) e o uso pretendido determina como geramos os dados. As séries temporais financeiras têm várias características-chave e a forma como geramos uma série sintética depende dos componentes desses dados que queremos reproduzir. Por exemplo, se você quiser testar um sistema de negociação em dados sintéticos para avaliar a robustez, você precisa gerar dados sintéticos que reproduzem fielmente todas as características estatísticas globais das séries temporais originais, enquanto que você está gerando dados para testar o viés de mineração de dados (o que eu pretendia fazer) você quer dados que sejam tão próximos de uma caminhada aleatória quanto possível (certifique-se de que os dados só podem levar a correlações espúrias). Obviamente, é muito complicado reproduzir as características estatísticas de uma série temporal para fazer testes de sistema sintético (você precisaria reproduzir sazonalidade, correlações em série na volatilidade, etc.), de modo que este tutorial irá abranger apenas o caso mais básico, gerando uma série de tempo que parece uma caminhada aleatória. Observe que há muitas maneiras de fazer isso e o tutorial abaixo apenas destaca o que eu achei ser o mais fácil. Antes de seguir este tutorial, eu também recomendaria que você leia meus dois (1, 2) últimos tutoriais R na análise de séries temporais básicas , para que você esteja familiarizado com alguns comandos R básicos.
Para iniciar nossa geração de dados aleatórios, queremos carregar primeiro um csv que contenha variáveis de tempo, aberto, alto, baixo, fechado e de volume para uma série de tempo de amostra (este pode ser qualquer símbolo). Usaremos esta série em tempo real para obter algumas medidas realistas de desvios-padrão e meios para nossos dados sintéticos. Depois de ter carregado os dados, calculamos duas variáveis que contêm o retorno e os intervalos das séries temporais financeiras, como fizemos no tutorial R anterior. Como eu disse antes, pode haver uma maneira mais fácil de fazer isso em R, mas essa foi a maneira mais fácil de encontrar (sim, eu sou culpado de looping, não consigo arrancar o C ++). Também podemos traçar o alcance e os retornos para vermos que conseguimos coisas corretamente.
O passo a seguir é simplesmente gerar retornos aleatórios normalmente distribuídos e В intervalos distribuídos para que possamos usar esses novos valores para gerar nossos dados sintéticos. Enquanto usamos o desvio padrão e médio dos dados financeiros reais para gerar os intervalos aleatórios, usamos uma média de zero e o desvio padrão para os retornos para os retornos aleatórios, pois não queremos que nossa caminhada aleatória tenha qualquer tipo de viés a longo prazo (que pode ser introduzido por uma média não-zero). Também geramos uma coluna aleatória entre zero e uma para cada vela, que determinará a posição do aberto dentro da faixa de negociação. Note-se que esta metodologia elimina toda a correlação em série na volatilidade, uma característica das séries temporais financeiras reais que não precisa necessariamente estar presente em uma série aleatória (corrija-me se I & # 8217; er errado!). Também podemos obter histogramas e gráficos para nossos retornos e intervalos aleatórios para ver como eles se parecem. Note que eles são muito diferentes dos originais, parecendo muito mais aleatórios. No entanto, as distribuições são normais, como evidenciado pelos histogramas.
O passo final é usar a informação acima para gerar uma série de tempo financeiro sintético. Para fazer isso, estabelecemos os valores simples para a primeira barra e passamos por um ciclo que gerou os novos valores de OHLC usando os retornos gerados aleatoriamente e os intervalos que definimos anteriormente. Depois de fazer isso, procedemos a eliminar essas colunas (os retornos aleatórios, intervalos e origem) e, em seguida, salvamos nossos dados em um arquivo csv. Observe que a opção row. names = FALSE é usada para evitar a salvação de um valor numérico em cada linha do arquivo csv. Com o arquivo salvo, podemos carregar a biblioteca quantmod (certifique-se de instalá-la) e realizar um enredo simples de nossos dados usando a função barchart depois de carregar o CSV em um xts (talvez seja necessário alterar a formatação da data no read. zoo se o seu csv não estiver no formato YMd (como 1990-12-23)). Examinaremos quantmod com mais detalhes em um tutorial mais tarde; o).
Com este tutorial, você conseguiu gerar dados de séries temporais financeiras aleatórias após a hipótese de retornos e intervalos normalmente distribuídos sem autocorrelação em série (o que deveria ser perfeitamente eficiente no mercado). Esses dados aleatórios devem ser úteis para realizar medidas como o viés de mineração de dados, uma vez que nenhuma relação dentro dos dados pode levar a qualquer rentabilidade através de qualquer coisa exceto correlações espúrias. Você pode usar o CSV produzido para carregar os dados em outros programas ou usar os xts para realizar quaisquer simulações adicionais usando o quantmod. Muito obrigado a Bob que inspirou esta publicação em séries temporais financeiras aleatórias com seus comentários: o). Se você quiser saber mais sobre o comércio de algoritmos e como você também pode gerar sistemas usando abordagens algorítmicas, considere se juntar a Asirikuy, um site repleto de vídeos educacionais, sistemas de negociação, desenvolvimento e uma abordagem sólida, honesta e transparente para negociação automatizada em geral. Espero que tenha gostado deste artigo ! : o)
9 Respostas para o uso do R na negociação algorítmica: geração de séries temporais financeiras aleatórias simples e # 8221;
Apenas uma sugestão rápida. Eu modelaria os retornos aleatórios com um retorno médio que é o mesmo que a série subjacente em que você está desenhando. Você gostaria de manter o viés subjacente das séries temporais, a fim de explicá-lo na geração da sua distribuição de hipóteses nulas. Além disso, eu não assumiria necessariamente retornos normais e # 8211; aleatório não é sinônimo de normal / gaussiano. Como você está usando R, por que não usar o poder de R para determinar a natureza da distribuição da série temporal e desenhar aleatoriamente dessa distribuição?
Obrigado por seus comentários: o) Eu escolhi não incluir a média da distribuição porque o viés geral pode constituir uma vantagem, mas certamente, como você diz, para determinar o viés de mineração de dados, poderemos também incluí-lo porque uma vantagem com base em um viés ainda seria uma vantagem indesejada de uma perspectiva de mineração de dados. Eu executarei alguns testes para ver a diferença, mas é improvável que isso faça a diferença se os padrões forem forçados a ser simétricos em relação ao lucro em longos / shorts ao fazer mineração de dados.
Sobre os retornos normais, eu tomo seu ponto. No entanto, não quis fazer R tirar da distribuição real das séries temporais financeiras porque não quero incluir elementos da série que de fato possam permitir a geração de bordas. Eu acredito que é importante entender aqui que eu não quero criar um instrumento sintético semelhante à minha série de preços e # 8211; como se eu quisesse testar um sistema em dados sintéticos ou treinar uma rede neural e # 8211; Eu quero ter uma série sintética que não tem absolutamente nenhuma chance de dar nada além de correlações espúrias. Os dados de desenho da distribuição real dos retornos da série (similar a re-amostragem do domínio da frequência) podem de fato trazer para a série sintética algum tipo de ineficiência que não quero existir lá. Isso seria ótimo se eu quisesse usar o novo instrumento para outra finalidade, mas não para medir meu viés de mineração de dados. No entanto, vou dar uma chance e compartilhar os resultados em uma publicação futura, então, obrigado pela sugestão: o)
Obrigado novamente por comentar: o)
Muito obrigado pelo tutorial. Estou com problemas para executar o script como você o publicou. Estou tentando usar dados EURUSD 5M, exportados diretamente da MT4. Isso funciona?
Por favor, veja quais erros eu estou chegando aqui:
Qualquer ajuda será muito apreciada! Desde já, obrigado.
Obrigado por comentar: o) Verifique os cabeçalhos das colunas (Data, Abrir, Alto, Baixo, Fechar) e certifique-se de que as datas estão em um formato amigável para R (como 1996-12-25). Você pode precisar modificar os dados no Excel ou em outro programa de planilhas se ele não for diretamente compatível com R. Me avise como é que vai,
Obrigado por me informar. Estou usando o arquivo CSV exportado diretamente do Metatrader 4 (exportado pela base de histórico). Então, isso não parece funcionar?
Sim, isso ganhou o trabalho. Você precisa alterar seu formato de data para algo como 1996-12-25, remover a coluna da hora e certificar-se de que os cabeçalhos das colunas estão corretos Date, Open, High, Low, Close, Volume.
Hmm, então, basicamente, só pode funcionar com as velas diárias? Como você disse & # 8220; remova a hora & # 8221 ;.
Não, quero dizer, fazer a variável de data e hora apenas uma coluna, algo como 1996-12-25 às 12:00 também funcionaria: o)
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Ultimate Oscillator Forex Análise Técnica e Ultimate Oscillator Forex Trading Signals.
Originalmente desenvolvido e usado para negociar mercados de ações e commodities.
Este oscilador visa encontrar um equilíbrio entre os sinais principais e os sinais de atraso dados pelos indicadores comuns.
Liderando - alguns indicadores levam o mercado e dão sinais antes do tempo ótimo. Retardando - alguns indicadores atrasam o mercado até agora que a metade do movimento acabou antes que um sinal seja gerado.
Este é o equilíbrio que o oscilador pretende atacar, não conduzir demais ou atrasar demais - desta forma o oscilador sempre dará um sinal no momento final, assim, seu nome.
Este indicador usa 3 diferentes n-número de castiçais e calcula as somas ponderadas combinadas de ação de preço desses castiçais e traça esses valores uma escala variando de 0 a 100. Os valores acima de 70 são considerados níveis de sobrecompra, enquanto valores inferiores a 30 são considerados níveis de sobrevenda.
Os períodos de tempo utilizados para calcular o oscilador final são 7 períodos (tendência de curto prazo), 14 períodos (tendência de prazo intermediário) e 28 períodos (tendência de longo prazo).
Análise Técnica Forex e Geração de Sinais de Negociação Forex.
Este indicador técnico Forex pode ser usado na geração de sinais de compra e venda usando vários métodos.
Sinal de cruzamento da linha central.
Comprar sinal - valores acima do nível da linha central 50.
Sell Signal - valores abaixo do nível da linha central 50.
Sinal de cruzamento da linha central.
Níveis de Overbought / Oversold.
Sobrecompra - níveis acima de 70 - sinal de venda.
Oversold - níveis abaixo de 30 - comprar sinal.
Divergence Trading.
O oscilador também pode ser usado para negociar sinais de negociação Forex de divergência, abaixo é um exemplo de um sinal clássico de divergência de baixa.
Perspectiva do mercado: muito alta para EURUSD e EURJPY - Também para GBPUSD, GBPJPY e AUDUSD (sem necessidade de análise técnica - este é o apetite de risco - a especulação inversa de risco).
Não seja deixado por esta oportunidade: abra uma conta e comece a comprar Euros e posicione-se cedo - a especulação do apetite de risco já começou. - Outros já estão lucrando - Leia o artigo Como acelerar a abertura da conta e abrir uma conta agora.
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Criando Sinais de Negociação em R.
Estou construindo uma estratégia comercial e estou preso em duas áreas-chave. Ao usar Stoch e MACD no quantmod, estou tentando criar um sinal quando o estocástico lento atravessa o estocástico rápido (1) e o visto-versa (-1) e o plano quando estiver no meio (0). MACD o código é idêntico exceto com os nomes das colunas MACD e Signal. Por fim, estou tentando mesclar os três sinais para criar um sinal mestre quando todos os três sinais são iguais a 1, -1, 0.
Atualização: Eu reparei todos os loops desagradáveis usando uma diferença, em vez disso, após essa resposta.
É assim que eu abordarei esse problema. Você está calculando todas as posições que possuem os relacionamentos desejados. Você quer apenas a primeira posição que satisfaça o sinal de negociação para atuar nele o mais rápido possível.
Eu configuraria o sinal da banda Bollinger como este:
Eu criaria o sinal estocástico como este:
Uma vez que você calcula a diferença, você deseja encontrar o primeiro crossover onde um é mais alto do que o outro, então você precisa considerar as posições i th e i-1 th. Além disso, o sinal será mais forte se você estiver em território de sobrecompra ou sobrevenda (0,8 ou 0,2).
Da mesma forma para MACD:
Agora nós os fundimos e calculamos o sinal de combinação:
Se fosse eu, preferiria ter uma soma dos sinais, porque isso lhe dirá como é confiável cada sinal. Se você tem um 3, isso é stong, mas um 1 ou 2 não é tão forte. Então eu iria com a soma como o sinal combinado.
Agora, tudo é uma matriz com todos os sinais e a última coluna é a força combinada do sinal.
Também pense em como isso pode não dar-lhe um bom sinal. Usando a abordagem para este gráfico, os sinais mais fortes que recebo são -2, e eu só recebo 5 ocasiões. Tipo de estranho, uma vez que o gráfico vai direto, mas não há compras fortes.
Estes sinais de venda apenas dão uma baixa desvantagem e, em seguida, os foguetes da carta maior. Claro que tudo depende do estoque etc.
Você também obtém situações como esta:
Alguns indicadores são mais rápidos ou mais lentos que outros. Esta seria a minha abordagem, mas você deve fazer testes baseados em larga escala e determinar se você acha que estes serão negócios acionáveis e se você fizer qualquer dinheiro agindo neles menos comissão e manter a duração.
Forex Mecânico.
Negociação no mercado FX usando estratégias mecânicas de negociação.
Usando R na negociação algorítmica: gerando séries de tempo financeiro aleatório simples.
Na semana passada, Bob & # 8211; um leitor ávido e freqüente # 8211; publicou um comentário com uma sugestão envolvendo a geração de séries temporais financeiras aleatórias, a fim de gerar uma estimativa para o viés de mineração de dados no meu gerador de sistema, o Kantu. Depois de levar esta análise para fora de & # 8211; que será publicado esta semana também e # 8211; Procurei por alguma informação sobre a geração de séries temporais financeiras aleatórias para comparar meus resultados, mas não consegui encontrar nada online fora dos documentos acadêmicos. Devido a essa razão, eu decidi escrever uma postagem no blog com um tutorial sobre a geração de séries temporais financeiras aleatórias usando o R, o que espero seja um ponto de partida útil para qualquer pessoa que deseje gerar dados de séries temporais financeiras aleatórias. Através dos parágrafos seguintes, vou explicar como gerei meus dados aleatórios, o que posso fazer com ele, o que não posso fazer com ele e quais etapas ou mudanças precisam ser implementadas dependendo do uso que os dados financeiros aleatórios vão ter.
Em primeiro lugar, devemos entender que existem muitos usos potenciais diferentes para séries temporais financeiras aleatórias (dados sintéticos a. k.a) e o uso pretendido determina como geramos os dados. As séries temporais financeiras têm várias características-chave e a forma como geramos uma série sintética depende dos componentes desses dados que queremos reproduzir. Por exemplo, se você quiser testar um sistema de negociação em dados sintéticos para avaliar a robustez, você precisa gerar dados sintéticos que reproduzem fielmente todas as características estatísticas globais das séries temporais originais, enquanto que você está gerando dados para testar o viés de mineração de dados (o que eu pretendia fazer) você quer dados que sejam tão próximos de uma caminhada aleatória quanto possível (certifique-se de que os dados só podem levar a correlações espúrias). Obviamente, é muito complicado reproduzir as características estatísticas de uma série temporal para fazer testes de sistema sintético (você precisaria reproduzir sazonalidade, correlações em série na volatilidade, etc.), de modo que este tutorial irá abranger apenas o caso mais básico, gerando uma série de tempo que parece uma caminhada aleatória. Observe que há muitas maneiras de fazer isso e o tutorial abaixo apenas destaca o que eu achei ser o mais fácil. Antes de seguir este tutorial, eu também recomendaria que você leia meus dois (1, 2) últimos tutoriais R na análise de séries temporais básicas , para que você esteja familiarizado com alguns comandos R básicos.
Para iniciar nossa geração de dados aleatórios, queremos carregar primeiro um csv que contenha variáveis de tempo, aberto, alto, baixo, fechado e de volume para uma série de tempo de amostra (este pode ser qualquer símbolo). Usaremos esta série em tempo real para obter algumas medidas realistas de desvios-padrão e meios para nossos dados sintéticos. Depois de ter carregado os dados, calculamos duas variáveis que contêm o retorno e os intervalos das séries temporais financeiras, como fizemos no tutorial R anterior. Como eu disse antes, pode haver uma maneira mais fácil de fazer isso em R, mas essa foi a maneira mais fácil de encontrar (sim, eu sou culpado de looping, não consigo arrancar o C ++). Também podemos traçar o alcance e os retornos para vermos que conseguimos coisas corretamente.
O passo a seguir é simplesmente gerar retornos aleatórios normalmente distribuídos e В intervalos distribuídos para que possamos usar esses novos valores para gerar nossos dados sintéticos. Enquanto usamos o desvio padrão e médio dos dados financeiros reais para gerar os intervalos aleatórios, usamos uma média de zero e o desvio padrão para os retornos para os retornos aleatórios, pois não queremos que nossa caminhada aleatória tenha qualquer tipo de viés a longo prazo (que pode ser introduzido por uma média não-zero). Também geramos uma coluna aleatória entre zero e uma para cada vela, que determinará a posição do aberto dentro da faixa de negociação. Note-se que esta metodologia elimina toda a correlação em série na volatilidade, uma característica das séries temporais financeiras reais que não precisa necessariamente estar presente em uma série aleatória (corrija-me se I & # 8217; er errado!). Também podemos obter histogramas e gráficos para nossos retornos e intervalos aleatórios para ver como eles se parecem. Note que eles são muito diferentes dos originais, parecendo muito mais aleatórios. No entanto, as distribuições são normais, como evidenciado pelos histogramas.
O passo final é usar a informação acima para gerar uma série de tempo financeiro sintético. Para fazer isso, estabelecemos os valores simples para a primeira barra e passamos por um ciclo que gerou os novos valores de OHLC usando os retornos gerados aleatoriamente e os intervalos que definimos anteriormente. Depois de fazer isso, procedemos a eliminar essas colunas (os retornos aleatórios, intervalos e origem) e, em seguida, salvamos nossos dados em um arquivo csv. Observe que a opção row. names = FALSE é usada para evitar a salvação de um valor numérico em cada linha do arquivo csv. Com o arquivo salvo, podemos carregar a biblioteca quantmod (certifique-se de instalá-la) e realizar um enredo simples de nossos dados usando a função barchart depois de carregar o CSV em um xts (talvez seja necessário alterar a formatação da data no read. zoo se o seu csv não estiver no formato YMd (como 1990-12-23)). Examinaremos quantmod com mais detalhes em um tutorial mais tarde; o).
Com este tutorial, você conseguiu gerar dados de séries temporais financeiras aleatórias após a hipótese de retornos e intervalos normalmente distribuídos sem autocorrelação em série (o que deveria ser perfeitamente eficiente no mercado). Esses dados aleatórios devem ser úteis para realizar medidas como o viés de mineração de dados, uma vez que nenhuma relação dentro dos dados pode levar a qualquer rentabilidade através de qualquer coisa exceto correlações espúrias. Você pode usar o CSV produzido para carregar os dados em outros programas ou usar os xts para realizar quaisquer simulações adicionais usando o quantmod. Muito obrigado a Bob que inspirou esta publicação em séries temporais financeiras aleatórias com seus comentários: o). Se você quiser saber mais sobre o comércio de algoritmos e como você também pode gerar sistemas usando abordagens algorítmicas, considere se juntar a Asirikuy, um site repleto de vídeos educacionais, sistemas de negociação, desenvolvimento e uma abordagem sólida, honesta e transparente para negociação automatizada em geral. Espero que tenha gostado deste artigo ! : o)
9 Respostas para o uso do R na negociação algorítmica: geração de séries temporais financeiras aleatórias simples e # 8221;
Apenas uma sugestão rápida. Eu modelaria os retornos aleatórios com um retorno médio que é o mesmo que a série subjacente em que você está desenhando. Você gostaria de manter o viés subjacente das séries temporais, a fim de explicá-lo na geração da sua distribuição de hipóteses nulas. Além disso, eu não assumiria necessariamente retornos normais e # 8211; aleatório não é sinônimo de normal / gaussiano. Como você está usando R, por que não usar o poder de R para determinar a natureza da distribuição da série temporal e desenhar aleatoriamente dessa distribuição?
Obrigado por seus comentários: o) Eu escolhi não incluir a média da distribuição porque o viés geral pode constituir uma vantagem, mas certamente, como você diz, para determinar o viés de mineração de dados, poderemos também incluí-lo porque uma vantagem com base em um viés ainda seria uma vantagem indesejada de uma perspectiva de mineração de dados. Eu executarei alguns testes para ver a diferença, mas é improvável que isso faça a diferença se os padrões forem forçados a ser simétricos em relação ao lucro em longos / shorts ao fazer mineração de dados.
Sobre os retornos normais, eu tomo seu ponto. No entanto, não quis fazer R tirar da distribuição real das séries temporais financeiras porque não quero incluir elementos da série que de fato possam permitir a geração de bordas. Eu acredito que é importante entender aqui que eu não quero criar um instrumento sintético semelhante à minha série de preços e # 8211; como se eu quisesse testar um sistema em dados sintéticos ou treinar uma rede neural e # 8211; Eu quero ter uma série sintética que não tem absolutamente nenhuma chance de dar nada além de correlações espúrias. Os dados de desenho da distribuição real dos retornos da série (similar a re-amostragem do domínio da frequência) podem de fato trazer para a série sintética algum tipo de ineficiência que não quero existir lá. Isso seria ótimo se eu quisesse usar o novo instrumento para outra finalidade, mas não para medir meu viés de mineração de dados. No entanto, vou dar uma chance e compartilhar os resultados em uma publicação futura, então, obrigado pela sugestão: o)
Obrigado novamente por comentar: o)
Muito obrigado pelo tutorial. Estou com problemas para executar o script como você o publicou. Estou tentando usar dados EURUSD 5M, exportados diretamente da MT4. Isso funciona?
Por favor, veja quais erros eu estou chegando aqui:
Qualquer ajuda será muito apreciada! Desde já, obrigado.
Obrigado por comentar: o) Verifique os cabeçalhos das colunas (Data, Abrir, Alto, Baixo, Fechar) e certifique-se de que as datas estão em um formato amigável para R (como 1996-12-25). Você pode precisar modificar os dados no Excel ou em outro programa de planilhas se ele não for diretamente compatível com R. Me avise como é que vai,
Obrigado por me informar. Estou usando o arquivo CSV exportado diretamente do Metatrader 4 (exportado pela base de histórico). Então, isso não parece funcionar?
Sim, isso ganhou o trabalho. Você precisa alterar seu formato de data para algo como 1996-12-25, remover a coluna da hora e certificar-se de que os cabeçalhos das colunas estão corretos Date, Open, High, Low, Close, Volume.
Hmm, então, basicamente, só pode funcionar com as velas diárias? Como você disse & # 8220; remova a hora & # 8221 ;.
Não, quero dizer, fazer a variável de data e hora apenas uma coluna, algo como 1996-12-25 às 12:00 também funcionaria: o)
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Ultimate Oscillator Forex Análise Técnica e Ultimate Oscillator Forex Trading Signals.
Originalmente desenvolvido e usado para negociar mercados de ações e commodities.
Este oscilador visa encontrar um equilíbrio entre os sinais principais e os sinais de atraso dados pelos indicadores comuns.
Liderando - alguns indicadores levam o mercado e dão sinais antes do tempo ótimo. Retardando - alguns indicadores atrasam o mercado até agora que a metade do movimento acabou antes que um sinal seja gerado.
Este é o equilíbrio que o oscilador pretende atacar, não conduzir demais ou atrasar demais - desta forma o oscilador sempre dará um sinal no momento final, assim, seu nome.
Este indicador usa 3 diferentes n-número de castiçais e calcula as somas ponderadas combinadas de ação de preço desses castiçais e traça esses valores uma escala variando de 0 a 100. Os valores acima de 70 são considerados níveis de sobrecompra, enquanto valores inferiores a 30 são considerados níveis de sobrevenda.
Os períodos de tempo utilizados para calcular o oscilador final são 7 períodos (tendência de curto prazo), 14 períodos (tendência de prazo intermediário) e 28 períodos (tendência de longo prazo).
Análise Técnica Forex e Geração de Sinais de Negociação Forex.
Este indicador técnico Forex pode ser usado na geração de sinais de compra e venda usando vários métodos.
Sinal de cruzamento da linha central.
Comprar sinal - valores acima do nível da linha central 50.
Sell Signal - valores abaixo do nível da linha central 50.
Sinal de cruzamento da linha central.
Níveis de Overbought / Oversold.
Sobrecompra - níveis acima de 70 - sinal de venda.
Oversold - níveis abaixo de 30 - comprar sinal.
Divergence Trading.
O oscilador também pode ser usado para negociar sinais de negociação Forex de divergência, abaixo é um exemplo de um sinal clássico de divergência de baixa.
Perspectiva do mercado: muito alta para EURUSD e EURJPY - Também para GBPUSD, GBPJPY e AUDUSD (sem necessidade de análise técnica - este é o apetite de risco - a especulação inversa de risco).
Não seja deixado por esta oportunidade: abra uma conta e comece a comprar Euros e posicione-se cedo - a especulação do apetite de risco já começou. - Outros já estão lucrando - Leia o artigo Como acelerar a abertura da conta e abrir uma conta agora.
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