성공적인 외환 알고리즘

외환 거래 Algorithims.

Forex 시장에서의 거래에는 많은 이점이 있습니다. 낮은 레버리지를 활용하고 저렴한 수수료를 활용하고 월요일부터 금요일까지 24 시간 거래를 할 수 있습니다. 그러나 Forex에는 단점도 있습니다. 하나의 문제는 복잡하고 변동성이 큰 시장이라는 것입니다. 통화 시장은 이상하게 행동 할 수 있으며 레버리지 수단을 이용하면 실수가 확대된다. 이것은 많은 초보자들이 Forex 거래 알고리즘을 사용하여 처음부터 그들을 돕는 이유입니다. 이 알고리즘은 투자자가 시장을 배우는 동안 유용한 정보와 지침을 제공합니다.

Forex 알고리즘 거래의 이점.

Forex 시장에서 경험 많은 투자자와 새로운 투자자가 알고리즘을 돕는 데는 여러 가지 이유가 있습니다. 다음은 가장 매력적인 몇 가지 예입니다.

알고리즘은 순전히 수학적이며 성가신 심리적 결함을 제거합니다. 알고리즘은 즉시 계산되므로 중요한 정보에 빠르게 액세스 할 수 있습니다. 알고리즘은 훌륭한 학습 도구입니다. 경험이없는 상인이나 새로운 전략을 시도하는 베테랑 인 경우 알고리즘을 사용하면 프로세스를 빠르게 시작할 수 있습니다. 알고리즘은 자동화되어 결함있는 결정을 내릴 수있는 사람의 실수를 줄입니다.

외환 거래 알고리즘의 기본.

알고리즘 트레이딩은 간단한 개념입니다. 특정 거래 지침 집합을 고수하도록 설계된 컴퓨터 또는 프로그램을 사용하는 프로세스입니다. 기준이 정해지면 자동으로 거래가 이루어지며 (유익한 거래는 인간이 할 수있는 것보다 더 빨리 수행됩니다), 수익성있는 상황이 발생했다고 경고합니다.

일반적으로 알고리즘은 이동 평균 및 반환 비율과 같은 주요 지표를 기반으로합니다. 그러나 MetaTrader와 같은 강력한 플랫폼에서 다양한 용도로 사용할 수 있습니다.

Forex 알고리즘 트레이딩을위한 전략.

외환 거래 알고리즘은 그것이 기반으로하는 논리와 전략만큼이나 성공적 일 것입니다. 성공적인 전략을 통해 수익을 올릴 수는 없지만 기회를 확실히 늘릴 수는 있습니다. 다음은 수익성있는 외환 거래자가 알고리즘을 사용하는 가장 보편적 인 방법입니다.

자동 헤징. 헷징은 중요하고 갑작스러운 손실로부터 포트폴리오를 보호하기위한 전략입니다. 자신을 드러내는 위험의 양을 제한하는 알고리즘을 설정할 수 있습니다. 예를 들어, 장기 계약 통화 가치의 갑작스런 하락을 방지하기 위해 현물 계약 (즉각적으로 제공되는 계약)에 대한 알고리즘을 설정할 수 있습니다. 중재. 알고리즘은 언제나 수익성이 좋은 차익 거래 기회를 식별 할 수 있습니다. 별도의 시장에서 통화 쌍의 가격이 다르게 책정 될 수 있습니다. 두 쌍의 차이가 스프레드를 커버한다면 보장 된 이익을 위해 통화를 즉시 사고 팔 수 있습니다. 분석. 투자자 도구 상자에서 가장 중요한 도구 중 하나는 통계 분석입니다. 알고리즘은 복잡한 통계 분석을 수행하도록 설정되어야하며, 구매 또는 판매의 이상적인시기가 언제인지 정확하게 알려야합니다. 고주파 거래. 고주파 거래는 Forex 거래 알고리즘 중 가장 인기있는 유형 중 하나입니다. 귀사의 프로그램은 통화가 즉각적인 하락 또는 상승을 경험하게 될 것임을 나타내는 유동성 기회를 파악할 수 있습니다. 그렇게되면 즉각적인 트랜잭션을 사람이 할 수있는 것보다 훨씬 빠르게 할 수 있습니다. 시간 가중 평균 가격. 통화 쌍을 대량 주문하려는 경우 평균 가중 평균 통화를 사용하면 평균 시장 가치에 근접 할 수 있습니다. 귀하의 알고리즘은 균등하게 분할 된 간격으로 주문을 구매하여 시장의 임의성의 영향을 최소화합니다.

알고리즘 거래 요구 사항.

Forex에서 거래하는 알고리즘을 사용하는 것은 간단하지만 컴퓨터 기술이 필요합니다. 자신 만의 알고리즘을 설계하고 싶다면 직접 프로그래밍하거나 누군가에게 지불해야합니다. 또한 테스트 계정을 사용하여 자신의 알고리즘을 모니터하여 제대로 작동하는지 확인하는 기능이 필요합니다.

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Forex 알고리즘 거래는 매우 휘발성입니다. 이러한 종류의 투자는 상대적으로 높은 위험도로 간주됩니다. 이 웹 사이트에 표시된 과거 수익률은 미래에 동일한 수익을 보장하지 않습니다.

Forex Algorithmic Trading : 엔지니어를위한 실용적인 이야기.

아시다시피, 외환 (외환) 시장은 통화 쌍간 거래에 사용됩니다. 그러나 세계에서 가장 유동성이 높은 시장이라는 사실을 모를 수도 있습니다.

몇 년 전 호기심에 힘 입어 Meta Trader 4 거래 플랫폼에서 데모 계좌를 만들고 시뮬레이션을 (가짜 돈으로) 수행하여 Forex 거래 알고리즘 세계로 첫발을 내딛었습니다.

일주일의 '거래'후, 나는 거의 돈을 두 배로 늘 렸습니다. 내 자신의 성공에 힘 입어 나는 더 깊이 파고 결국 여러 포럼에 가입했습니다. 곧, 알고리즘 거래 시스템 (구매 또는 판매해야하는지 여부를 결정하는 규칙 세트), 사용자 지정 지표, 시장 분위기 등을 읽는 데 몇 시간을 보냈습니다.

내 첫 번째 고객.

이 무렵 우연히 나는 누군가가 간단한 거래 시스템을 자동화하기 위해 소프트웨어 개발자를 찾고 있다고 들었다. 자바로 동시 프로그래밍 (쓰레드, 세마포어, 모든 정크)을 배웠던 대학 시절이었습니다. 나는이 자동화 시스템이 내 고급 데이터 과학 과정보다 훨씬 복잡 할 수는 없다고 생각했기 때문에 그 일에 대해 물어 보았고 온보드로 나왔다.

클라이언트는 Meta Trader 4 플랫폼에서 주식 관련 작업을 수행하는 데 사용되는 함수형 프로그래밍 언어 인 MQL4로 시스템을 구축하기를 원했습니다.

거래 플랫폼 (이 경우 Meta Trader 4)의 역할은 Forex 브로커에 대한 연결을 제공하는 것입니다. 그러면 브로커는 시장에 대한 실시간 정보를 플랫폼에 제공하고 구매 / 판매 주문을 실행합니다. Forex 거래에 익숙하지 않은 독자를 위해 다음은 데이터 피드에서 제공하는 정보입니다.

Meta Trader 4를 통해 매분 (M1), 5 분마다 (M5), M15, M30, 매시간 (H1), H4, D1, W1, MN에 액세스 할 수있는 내부 기능으로 모든 데이터에 액세스 할 수 있습니다. .

현재 가격의 움직임을 틱이라고합니다. 즉, 틱은 통화 쌍에 대한 입찰가 또는 물가를 변경 한 것입니다. 활발한 시장에서는 초당 수많은 진드기가있을 수 있습니다. 느린 시장에서는 진드기없이 몇 분이 걸릴 수 있습니다. 진드기는 Forex 로봇의 심장 박동입니다.

이러한 플랫폼을 통해 주문을하면 일정 금액의 특정 통화를 구매 또는 판매합니다. 또한 중지 손실 및 이익 실현 제한을 설정합니다. 손절매 한도는 거래를 포기하기 전에 잃을 수있는 최대 핍 (가격 변동) 금액입니다. 이윤 - 이익 한도는 현금화하기 전에 귀하가 누적하게 될 핍의 양입니다.

클라이언트의 알고리즘 거래 사양은 간단합니다. 두 가지 지표를 기반으로하는 로봇을 원했습니다. 시장 상황을 정의하고 거래 의사 결정을 내릴 때 지표는 과거 데이터 (예 : 지난 n 일간 최고 가격 값)를 기반으로하므로 매우 유용합니다. 많은 사람들이 Meta Trader 4에 내장되어 있습니다. 그러나 고객이 관심을 가졌던 지표는 맞춤 거래 시스템에서 왔습니다.

그들은이 맞춤형 지표 중 2 개가 교차 할 때마다 그리고 특정 각도에서만 매매하고 싶었습니다.

손이 더러워지면서 MQL4 프로그램의 구조는 다음과 같습니다.

시작 함수는 시장이 움직일 때마다 실행되므로 모든 MQL4 프로그램의 핵심입니다 (즉, 이 함수는 틱당 한 번 실행됩니다). 이는 사용하는 시간대와 관계없이 적용됩니다. 예를 들어 H1 (한 시간) 시간대에서 작동 할 수 있지만 시작 기능은 시간대 당 수천 번 실행됩니다.

이 문제를 해결하기 위해 필자는 기간 단위로 한 번씩 함수를 실행해야했습니다.

표시기 값 가져 오기 :

지표와 지표의 교차점을 포함한 의사 결정 논리는 다음과 같습니다.

주문 발송 :

관심이 있으시면 GitHub에서 실행 가능한 완전한 코드를 찾으실 수 있습니다.

백 테스트.

알고리즘 거래 시스템을 구축하고 나면, 1) 적절하게 행동했는지, 2) 좋았 으면 좋겠다.

백 - 테스팅은 과거의 사건들 하에서 특정 (자동화 된 또는 아닌) 시스템을 테스트하는 과정입니다. 즉, 현재를 프록시로 사용하여 시스템을 테스트합니다.

MT4에는 Forex 거래 시스템을 백 테스팅 할 수있는 도구가 있습니다 (요즘에는 더 많은 기능을 제공하는 전문 도구가 많이 있습니다). 시작하려면 시간 프레임을 설정하고 시뮬레이션하에 프로그램을 실행하십시오. 이 도구는 각 장치에 대해 특정 가격으로 열어야하고 특정 가격으로 닫히고 지정된 최고치와 최저치에 도달해야한다는 것을 알고 각 틱을 시뮬레이트합니다.

프로그램의 활동을 역사적인 가격과 비교 한 후에 프로그램이 올바르게 실행되고 있는지 여부를 판단 할 수 있습니다.

백 테스트에서 나는 임의의 시간 간격 동안 로봇의 반환 비율을 조사했다. 말할 필요도없이 내 고객이 부자가되지 않을 것이라는 것을 알았습니다. 결정 논리와 함께 자신이 선택한 지표가 수익성이 없었습니다. 샘플로, 다음은 M15 창에서 164 번의 작업을 통해 프로그램을 실행 한 결과입니다.

Google의 잔액 (파란색 선)이 시작 지점 아래로 완료됩니다.

매개 변수 최적화 및 그 거짓말.

백 테스트를 통해이 로봇의 유용성에주의를 기울 였지만 외부 매개 변수로 놀기 시작했을 때 전반적인 리턴 비율의 큰 차이를 알았을 때 흥미로 웠습니다. 이 특별한 과학을 매개 변수 최적화라고합니다.

나는 Return Ratio에서 외부 매개 변수의 중요성을 추측하고 시도하기위한 대략적인 테스트를 수행했으며 다음과 같은 것을 제안했습니다.

당신은 매개 변수 A를 사용해야한다고 생각할 수도 있습니다. 그러나 결정은 그다지 간단하지 않습니다. 특히 매개 변수 A의 예측 불가능성에 주목하십시오. 작은 오류 값의 경우 반환 값이 크게 변경되었습니다. 즉, 매개 변수 A는 불확실성으로 인해 미래의 결과를 과대 추정 할 가능성이 높습니다.

그러나 실제로, 미래는 불확실합니다! 그래서 매개 변수 A의 반환은 불확실합니다. 사실, 최선의 선택은 예측 불가능성에 의존하는 것입니다. 종종 최대 수익은 낮지 만 우수한 예측 가능성 (덜 변동)이있는 매개 변수는 수익률이 높지만 예측 가능성이 낮은 매개 변수보다 바람직합니다.

당신이 확신 할 수있는 유일한 것은 당신이 시장의 미래를 알지 못한다는 것이며, 과거의 데이터를 기반으로 시장이 어떻게 수행 될 것인지를 생각하는 것은 실수입니다. 차례로, 당신은이 예측 불가능 성을 인정해야합니다.

이것은 우리가 매개 변수 B를 사용해야한다는 것을 반드시 의미하지는 않습니다. 왜냐하면 매개 변수 A의 하위 반환도 매개 변수 B보다 잘 수행되기 때문입니다. 이는 매개 변수 최적화가 미래에 발생할 가능성이있는 결과를 과장하는 테스트를 초래할 수 있다는 것을 보여주기위한 것으로, 그러한 생각은 분명하지 않습니다.

전반적인 Forex 알고리즘 거래 고려 사항.

첫 번째 알고리즘 외환 거래 경험이 있기 때문에 고객을 위해 여러 가지 자동화 된 거래 시스템을 구축했으며 항상 탐색 할 여지가 있음을 알려 드릴 수 있습니다. 예를 들어, 나는 최근에 "빅 피쉬 (Big Fish)"운동을 찾는 시스템을 만들었습니다. 즉, 작고 작은 단위의 거대한 pips 변형입니다. 이것은 나를 매혹시키는 주제입니다.

자신의 시뮬레이션 시스템을 구축하는 것은 Forex 시장에 대해 더 많은 것을 배우기위한 훌륭한 옵션이며 가능성은 무한합니다. 예를 들어, 한 시장 (예 : EUR / USD)에서 변동성의 함수로 가격 변동의 확률 분포를 해독하려고 시도 할 수 있으며, 어느 정도의 정확도를 사용하여 변동성 상태 별 분포를 사용하여 Montecarlo 시뮬레이션 모델을 만들 수 있습니다 네가 원해. 열망하는 독자를위한 운동으로 이것을 남겨 둘 것입니다.

Forex 세계는 압도적 인 시간이 될 수 있지만, 나는이 글이 여러분에게 어떻게 나아갈 지에 대한 몇 가지 사항을 알려주기를 바랍니다.

추가 독서.

요즘에는 트레이딩 시스템 자동화를 구축, 테스트 및 개선 할 수있는 툴이 많이 있습니다. 테스트 용 Blox Trading, 거래 용 NinjaTrader, 프로그래밍 용 OCaml 등이 있습니다.

나는 Forex 시장 인 신비한 세계에 대해 광범위하게 읽었습니다. 프로그래머들과 열정적 인 독자들에게 내가 추천하는 몇 가지 글을 여기있다.

수익성 높은 알 고 트레이딩 전략을 만들기 위해 애 쓰고 있습니까?

거래 할 때 돈을 잃지 않으려 고하지는 않았지만 길을 따라 가면서 많은 실수가 있었기 때문에 귀하가 살았을 때 백 테스트에서의 귀하의 전략 실적이 바뀌지 않았습니다.

나는 알고리즘 트레이딩에 5 년 넘게 관여했으며 그 당시에는 큰 거래 실수를 보았습니다.

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수익성있는 거래 전략을 수립하는 것은 어렵습니다. 정말 열심히.

이러한 모든 이점에도 불구하고 나는 잘못된 생각을 갖고 알고리즘 방식의 거래 시스템을 개발하는 것이 쉽지 않다고 생각합니다. 진실에서 더 멀어 질 수는 없습니다. 알 고 트레이딩으로 쉽게 재물을 얻을 길은 없습니다.

그러나 문제를 해결하고 작고 다루기 쉬운 구성 요소로 만들고 매일 시스템을 개선하기 위해 지속적으로 발전한다면 결국에는 매우 성공적으로 될 수 있습니다.

처음에는 거래를 통해 돈을 버는 것이 투쟁입니다.

이제는 지속적으로 테스트 할 수있는 새로운 거래 전략 아이디어를 제공하는 전략 파이프 라인을 만드는 습관을 구축했습니다. 내가 선택할 수있는 것이 많기 때문에 전략이 제대로 수행되지 않는다면 중요하지 않습니다.

연구, 테스트 및 실행에 대한 느린 일관된 진도가 알고리즘 거래 수익성 달성의 핵심입니다.

체계적인 접근 방식을 사용하여 전략 구성 요소를 열심히 다룰 것을 약속하십시오. 예상보다 훨씬 빨리 성공할 것입니다.

당신이 알고리즘 거래 전문가가 아니라면 어떨까요?

사실, 내가 처음 시작할 때도 아니 었어! 나는 제한 주문, 매도인 측의 매수 측 또는 막대한 손실로 인한 시장 주문을 알지 못했습니다! 그러나 나는 지난 5 년 동안 연습했으며 그 과정에서 알고리즘 거래에 대해 많은 것을 배웠습니다.

퀀트 파이낸싱과 트레이딩에 대해 알고있는 것을 배우는 것이 당신의 능력입니다. 나는 확실히 내 분야의 최고는 아니지만, 나는 수익성 높은 거래 전략 개발에 참여해 왔으며 같은 방법을 보여주기 위해 매우 열정적입니다.

당신이 알고있는 주제가 있다고 상상해보십시오. 당신이하는 것보다 그 지역에 대해 잘 모르는 사람들이 많이 있습니다. 전문가 란 연습, 훈련 및 노력을 통해옵니다. 따라서 수익성있는 알고리즘 트레이딩 전략의 일관된 세트를 형성합니다.

알고리즘 거래에서 내가 아는 모든 성공적인 사람은 시장에 대해 많이 알기 전에 시작되었습니다.

자신이 더 열심히 노력하고 전문가가되는 법을 배우기 위해 알고리즘 거래에 아직 익숙하지 않다는 사실을 이용하십시오.

저자에 관하여.

그럼 누가 이걸 뒤에 있니?

안녕! 내 이름은 Mike Halls-Moore이고 나는 QuantStart와 'Successful Algorithmic Trading'패키지 뒤에있는 녀석이다.

헤지 펀드의 양적 거래 개발자로서 일한 이래로 나는 양적 거래에 대한 열정과 자신의 포트폴리오 운영에 열중했습니다.

저는 QuantStart 커뮤니티를 시작했고 다른 사람들이 저의 실수로부터 배우고 양적 거래를 다음 단계로 이끌 수있는 수단으로 'Successful Algorithmic Trading'을 썼습니다.

어떤 주제가 책에 포함되어 있습니까?

새로운 트레이딩 전략 아이디어를 찾고 포트폴리오를 객관적으로 평가하는 방법을 배우게됩니다.

자산 가격 정보를 모두 저장하는 강력한 증권 마스터 데이터베이스를 만드는 방법을 알려 드리겠습니다.

우리는 전략적 아이디어를 철저히 테스트하여 거래하는 것을 고려하기 전에 과학적 방법을 적용 할 것입니다.

우리의 전략은 업계 수준의 성과 측정에 대해 광범위하게 테스트됩니다.

우리는 시계열 통계 방법을 사용하여 평균 회귀와 운동량을 테스트 할 것입니다.

주식 및 선물에 대한 수익성 높은 평균 회귀 전략 템플릿을 논의 할 것이며, 이를 통해 자신을 트레이드 할 수 있습니다.

Variance-at-Risk (VaR)와 같은 투자 등급 위험 관리 기법에 대해 배우게됩니다.

우리는 켈리 기준 (Kelly Criterion)과 같은 포지션 사이징 및 자금 관리 기법에 대해 광범위하게 논의 할 것입니다.

우리는 거래 포트폴리오 시스템을 기반으로 한 강력한 자동 실행 시스템을 만들고 배포 할 것입니다.

어떤 기술적 인 기술을 배울 수 있습니까?

양적 거래에 많이 사용되는 Python 과학 도구 세트에 대해 소개 할 것입니다. 우리는 NumPy, SciPy, pandas, scikit-learn 및 IPython을 사용할 것입니다.

무료 및 유료 소스에서 재무 데이터를 얻는 방법을 배우게됩니다. 우리는 주식 및 선물 데이터를 청결하게하고 지속적인 선물 계약을 맺음으로써 주식 및 선물 데이터를 다룰 것입니다.

팬더를 사용하여 전략 성과를 백 테스팅 (backtest)하고 Sharpe Ratio, 최대 드로우 다운, 드로우 다운 지속 시간 및 평균 승패와 같은 수량을 계산하는 방법을 배웁니다.

매개 변수 민감도 분석을 사용하여 수학적으로 전략을 최적화하고 결과를 시각적으로 검사하는 방법을 배우게됩니다. 이를 위해 pandas와 matplotlib를 IPython과 함께 사용합니다.

예측 분류 자 ​​및 일중 주식 쌍 거래에 대해 배우게됩니다. 우리는 scikit-learn을 사용하여 회귀, 무작위 포리스트 앙상블 및 비선형 SVM을 수행합니다.

파이썬으로 대화식 브로커 API에 연결하여 거래 할 수 있습니다. 현실적인 거래 비용을 계산하여 실적 통계에 반영합니다.

나에 대해 더 많이 알 수있는 곳은 어디입니까?

필자는 퀀트 트레이딩, 퀀트 커리어, 퀀트 개발, 데이터 과학 및 기계 학습을 다루는 퀀트 스타트 (QuantStart)에 100 개의 게시물을 작성했습니다. 내 거래 방법론 및 전략에 대해 자세히 알아 보려면 아카이브를 읽을 수 있습니다.

책에 만족하지 않으면 어떡하지?

성공적인 알고리즘 트레이딩이 양적 트레이딩 교육에 매우 유용하다고 생각하지만, 어떤 이유로 든 책에 100 % 만족하지 않는다면 전액 환불을 요청하는 질문은 없습니다.

그 책의 하드 카피를 얻을 수 있을까요?

아닙니다. 이 단계에서 책은 Adobe PDF 형식으로 만 제공되며, "도서 + 소프트웨어"옵션을 구입하면 코드 자체가 완벽한 Python 스크립트의 zip 파일로 제공됩니다.

어떤 패키지를 사야합니까?

이는 주로 예산에 따라 다릅니다. 완전한 소스 코드가 포함 된 책은 코드를 즉시 파고 드는 것이 가장 좋지만 책 자체에는 퀀트 거래 프로세스에 도움이 될 엄청난 양의 코드 스 니펫이 포함되어 있습니다.

연락을받을 수 있습니까?

당연하지! 이 페이지를 읽은 후에도 질문이있는 경우 연락을 취하십시오. 필요한 답을 제공하기 위해 최선을 다할 것입니다. 그러나, 당신을 도울지도 모른다 기사 명부를보십시오, 보십시오.

수학에 학위가 필요합니까?

어려운 수학에 대한 언급 없이도 책의 대부분은 아주 쉽게 따라갈 수 있습니다. 그러나 예측 및 시계열 분석에 대한 섹션에는 기본 미적분 및 선형 대수가 필요합니다.