Algoritmos Forex Scalping

8220Scalping8221 Os clientes irracionais geralmente pedem estratégias que operam em prazos muito curtos. Alguns são possivelmente inspirados por 8220. Eu apenas fiz 2000 em 5 minutos8221 histórias em fóruns de comerciantes. Outros ouviram falar sobre o comércio de alta freqüência. Quanto maior a freqüência, melhor deve ser a negociação. Os desenvolvedores do Zorro foram incomodados por anos até que eles finalmente implementaram histórico de carimbos e tempos de milissegundos. Características totalmente inúteis Ou tem curto prazo, algo de negociação, de fato, algumas vantagens quantificáveis ​​Um experimento para examinar essa matéria produziu um resultado surpreendente. Certamente é tentador ganhar lucros em poucos minutos. Além disso, quadros curtos produzem mais barras e trades 8211 uma grande vantagem para o desenvolvimento da estratégia. A qualidade do teste e treinamento depende da quantidade de dados, e os dados de preços oportunos sempre são escassos. Ainda assim, o escalar 8211 negociações de abertura e fechamento em minutos ou segundos 8211 é amplamente considerado bobagem e irracional por outros comerciantes. Quatro razões principais são dadas: quadros curtos causam altos custos comerciais 8211 derrapagem, spread, comissão 8211 em relação ao lucro esperado. Casos de tempo curtos expõem mais 8216noise8217, 8216randomness8217 e 8216artifacts8217 na curva de preços, o que reduz o lucro e aumenta o risco. Todos os algoritmos tiveram que ser adaptados individualmente ao corretor ou ao provedor de dados de preços devido à dependência do preço de fornecimento em curtos quadros de tempo. As estratégias algorítmicas geralmente deixam de funcionar abaixo de um determinado período de tempo. Custos mais elevados, menos lucro, mais risco, dependência alimentar, estratégias não funcionais, aparentemente bons argumentos contra o escalpelo (o HFT é um assunto muito diferente). Mas nunca confie na sabedoria comum, especialmente não na negociação. Por essa razão, eu ainda não tinha adicionado scalping à minha lista de métodos de comércio irracional. Posso confirmar os motivos números 3 e 4 das minhas próprias experiências: abaixo dos períodos de barra de cerca de 10 minutos, backtests com histórico de preços de diferentes corretores começaram a produzir resultados visivelmente diferentes. E eu nunca consegui desenvolver uma estratégia com um teste positivo significativamente positivo em períodos de barras inferiores a 30 minutos. Mas isso não significa que tal estratégia não existe. Talvez quadros de tempo curtos só precisam de métodos comerciais especiais. Então, I8217ve programou um experimento para descobrir de uma vez por todas, se o couro cabeludo é realmente tão ruim quanto os rumores de que é certo. Então eu posso, pelo menos, dar alguns conselhos fundamentados para o próximo cliente que deseja uma estratégia de negociação a curto prazo. Custos de negociação examinados A primeira parte do experimento é facilmente feita: uma estatística sobre o impacto dos custos de negociação. Custos mais elevados, obviamente, exigem mais lucros para compensação. Quantas negociações você deve ganhar para superar os custos de negociação em diferentes intervalos de tempo. Here8217s é um script curto para responder a esta pergunta: Este script calcula a taxa mínima de ganhos para compensar os custos comerciais para diferentes durações comerciais. Nós assumimos aqui um spread de 0,5 pips e uma comissão de rodada de 60 centavos por 10.000 contratos 8211 que os custos médios de 8217 de um comércio Forex. PIPCostPIP no script acima é o fator de conversão de uma diferença de preço para uma vitória ou perda na conta. We8217re também assumindo nenhum viés de winloss: as negociações devem vencer ou perder, em média, o mesmo valor. Isso nos permite dividir o retorno de qualquer troca em uma vitória e uma perda, determinada pelo WinRate. A vitória é WinRate Return e a perda é (1-WinRate) Return. Para o fracasso, a vitória menos a perda deve cobrir o custo. A taxa de ganhos exigida para isso é a taxa de ganhos é calculada em média em todas as barras e plotada em um histograma de durações comerciais de 1 minuto até 1 dia. A duração é variada em passos de 1, 5, 30 e 60 minutos. We8217re entrar em um comércio por qualquer período a cada 101 minutos (o Bar 100 no script é um hack para executar a simulação em passos de 101 minutos, enquanto ainda mantém o período de barra de 1 minuto). O script precisa de alguns segundos para ser executado e, em seguida, produz esse histograma (para EURUSD e 2015): você precisa de uma taxa de 53 vitórias para cobrir os custos das negociações de 1 dia (barra mais à direita), mas a taxa de 90 vitórias para negócios de 1 minuto ou Alternativamente, um índice de recompensa a risco de 9: 1 na taxa de 50 vitórias. Isso excede os melhores desempenhos de sistemas de negociação reais por uma grande quantidade e parece confirmar convincentemente o primeiro motivo pelo qual é melhor você fazer exame de contos por heróis scalping em fóruns de comerciantes com um grão de sal. Mas e quanto à razão número dois 8211 que prazos curtos estão atorados com 8216noise8217 e 8216randomness8217 Ou é talvez o contrário e algum efeito faz prazos curtos ainda mais previsíveis que o That8217s um pouco mais difícil de testar. Medindo a aleatoriedade 8216Noise8217 é freqüentemente identificado com os componentes de alta freqüência de um sinal. Naturalmente, prazos curtos produzem mais componentes de alta freqüência do que quadros de tempo longos. Eles poderiam ser detectados com um filtro de passagem alta ou eliminados com um filtro de passagem baixa. Único problema: o ruído da curva de preços nem sempre está relacionado às altas freqüências. O ruído é apenas a parte da curva que não contém informações sobre o sinal de negociação. Para o comércio de bicicletas, as altas freqüências são o sinal ea tendência de baixa freqüência é o ruído. Portanto, os jaggies e ondulações de uma curvatura de curto prazo podem ser apenas as ineficiências que você deseja explorar. Depende da estratégia do que o ruído não existe nenhum preço 8216 do preço do ruído8217. Assim, precisamos de melhores critérios para determinar a capacidade de comercialização de uma curva de preços. Esse critério é aleatoriedade. Você não pode trocar um mercado aleatório, mas você pode trocar qualquer coisa que se desvie da aleatoriedade. A aleatoriedade pode ser medida através do conteúdo da informação da curva de preços. Uma boa medida de conteúdo de informação é a Entropia de Shannon. É definido dessa maneira: esta fórmula basicamente mede o transtorno. Um sinal muito ordenado e previsível tem baixa entropia. Um sinal aleatório e imprevisível tem alta entropia. Na fórmula, P (s i) é a freqüência relativa de um determinado padrão s i no sinal S. A entropia é máxima quando todos os padrões são distribuídos uniformemente e todos os P (s i) têm aproximadamente o mesmo valor. Se alguns padrões aparecem mais freqüentemente do que outros padrões, a entropia desce. O sinal é então menos aleatório e mais previsível. O Shannon Entropy é medido em bit. O problema: o Zorro tem toneladas de indicadores, mesmo o Shannon Gain, mas não o Shannon Entropy. Então, não tenho escolha senão escrever um novo indicador, que felizmente é meu trabalho de qualquer maneira. Este é o código-fonte da Shannon Entropy de uma string char: Um char tem 8 bits, então 2 8 256 caracteres diferentes podem aparecer em uma string. A frequência de cada char é contada e armazenada na matriz Hist. Portanto, essa matriz contém o P (s i) da fórmula de entropia acima. Eles são multiplicados com seu logaritmo binário e resumiram que o resultado é H (S). O Shannon Entropy. No código acima, um char é um padrão do sinal. Portanto, precisamos converter nossa curva de preço em padrões de caracteres. Isso é feito por uma segunda função ShannonEntropy que chama o primeiro: PatternSize determina o particionamento da curva de preços. Um padrão é definido por uma série de mudanças de preços. Cada preço é superior ao preço anterior, ou não é uma informação binária e constitui um pouco do padrão. Um padrão pode consistir em até 8 bits, equivalente a 256 combinações de mudanças de preços. Os padrões são armazenados em uma string de caracteres. Sua entropia é então determinada chamando a primeira função ShannonEntropy com essa string (ambas as funções têm o mesmo nome, mas o compilador pode distingui-las de seus diferentes parâmetros). Os padrões são gerados a partir de qualquer preço e os preços subsequentes de PatternSize, então o procedimento é repetido com o próximo preço. Então, os padrões se sobrepõem. Um resultado inesperado Agora, só precisamos produzir um histograma do Shannon Entropy, semelhante à taxa de ganhos em nosso primeiro script: A entropia é calculada para todos os cronogramas em cada 101th bar, determinada com a função modulo. (Por exemplo, em certos casos I8217m usando números ímpares para evitar efeitos de sincronização). Não consigo usar o hack com pular as próximas 100 barras como no script anterior, pois as barras salvas evitariam a mudança adequada das séries de preços. That8217s por que esse script deve realmente reagir em qualquer minuto de 3 anos e precisa de vários minutos para ser concluído. Duas linhas de código devem ser explicadas porque são críticas para medir a entropia das velas diárias usando períodos de barramento inferiores a um dia: esta começa a semana a meia-noite (1 segunda-feira, 00 00 meia-noite) ao invés de domingo às 11 horas. Esta linha estava faltando no início e eu me perguntei por que a entropia das velas diárias era maior do que eu esperava. Razão: A única hora do domingo às 11 horas contou como um dia inteiro e visivelmente aumentou a aleatoriedade das velas diárias. Isso sincroniza o período de tempo para horas completas, respectivamente, dias. Se isso estiver faltando, o Shannon Entropy de velas diárias obtém novamente um valor muito alto, já que as velas não estão sincronizadas com um dia mais. Um dia tem frequentemente menos de 1440 bares de um minuto devido a fins de semana e irregularidades nos dados históricos. O Shannon Entropy é calculado com um tamanho de padrão de 3 mudanças de preços, resultando em 8 padrões diferentes. 3 bit é a entropia máxima para 8 padrões. Como as mudanças de preços não são completamente aleatórias, eu esperava um valor de entropia ligeiramente menor que 3, aumentando constantemente quando os prazos estão diminuindo. No entanto, obtive este histograma interessante (EURUSD, 2013-2015, dados de preço FXCM): a entropia é quase, mas não bastante 3 bit. Isso confirma que os padrões de preços não são absolutamente aleatórios. Podemos ver que o período de tempo de 1440 minutos tem a menor Entropia de Shannon em cerca de 2,9 bit. Isso era esperado, já que o ciclo diário tem um forte efeito na curva de preços, e as velas diárias são, portanto, mais regulares do que as velas de outros prazos. Por esta razão, a ação do preço ou algoritmos de padrões de preços geralmente usam velas diárias. A entropia aumenta com a diminuição dos prazos, mas apenas a intervalos de tempo de cerca de dez minutos. Casos de tempo ainda mais baixos são, na verdade, menos aleatórios. Este é um resultado inesperado. Quanto menor o intervalo de tempo, as cotações de preços menores contêm, então o impacto do acaso deve ser, de fato, maior. Mas o contrário é o caso. Eu poderia produzir resultados semelhantes com outros padrões de 4 e 5 bits, e também com outros recursos. Para ter certeza de que continuei a experimentar um histórico de preços diferente, com base em ticks e prazos de tempo menores de 2, 5, 10, 15, 30, 45 e 60 segundos (os quadros de tempo Zorro8217s 8220useless8221 agora são úteis, depois de tudo ): O eixo x está agora em segundas unidades em vez de minutos. Nós vemos que a aleatoriedade do preço continua a cair com o prazo. Existem múltiplas explicações possíveis. A granularidade de preços é maior em prazos baixos devido ao menor número de carrapatos. Os negócios de alto volume são muitas vezes divididos em muitas partes pequenas (8216 negócios de icebergs 8216) e podem causar uma sequência de cotações de preços semelhantes em intervalos curtos. Tudo isso reduz a entropia de preços de quadros curtos. Mas não necessariamente aumenta as oportunidades comerciais: uma série de cotações idênticas tem entropia zero e é 100 previsível, mas não pode ser negociada. Claro, os negócios de icebergs ainda são uma ineficiência interessante que teoricamente poderia ser explorada 8211 se não fosse necessário para os altos custos de negociação. Então, isso é algo para procurar mais em apenas quando você tem acesso direto ao mercado e sem taxas de corretor. Eu novamente carreguei os scripts para a coleção de scripts 2015. Você precisa do Zorro Beta 1.36.4 ou superior para reproduzir os resultados. Para os intervalos de segundos, é necessário o plugin de dados de marca. Conclusões Scalping não está completamente nozes. Marcos de tempo muito baixos apresentam alguma regularidade. Seja qual for o motivo, esta regularidade não pode ser explorada pelos comerciantes de varejo devido aos altos custos de transações de curto prazo. Nos prazos superiores a 60 minutos, os preços se tornam menos aleatórios e mais regulares. Isso recomenda intervalos de tempo longos para o comércio de algo. Os padrões de preços mais comuns aparecem com barras de 1 dia. Eles também causam os menores custos de negociação. Trader-Info - Forex Trading - Stock Market Trading - Forex Scalping Systems - Forex Automated 4) NOSSO estado verificado do Paypal - Verificado 5) Nosso serviço de atendimento ao cliente 24 horas 6) Perguntas freqüentes (respondidas). Se você tiver alguma pergunta ou consulta, não hesite em contactar-nos. Nossa garantia de ligação. Se você não está satisfeito com a sua compra por uma razão ou outra, gostaríamos de garantir que você está totalmente coberto seja a garantia de reembolso de dinheiro de 3 dias. . Os materiais estão disponíveis para download como arquivos PDF, arquivos Word, arquivos EXE, eBooks e software. Caso não tenha sido satisfeito, você será reembolsado. Estamos obrigados por esta garantia. 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