Wednesday 11 April 2018

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Quantos pares de moedas você deve focar?


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- A tentativa de se casar com uma moeda.


- Os inconvenientes de ter um aperto principal.


- Uma abordagem alternativa.


"Você faz coisas quando as oportunidades se aproximam". Warren Buffett.


É muito fácil ficar sobrecarregado quando você começa a negociar Forex. Cada país tem seus próprios mandatos de política monetária e pontos de dados importantes que determinam o que os mercados esperam sobre os futuros caminhos de taxas de juros. Além disso, quando você se sente confortável com a forma como uma economia e sua respectiva moeda estão funcionando, você precisa descobrir como essa moeda irá corresponder, em relação a outra moeda, com uma história atrasada de forma idêntica. Essa complexidade muitas vezes suscita as perguntas, e lsquo; É bom para mim como um comerciante FX novo ou cronometrado no tempo para se concentrar e negociar em um par de moedas na esperança de obter um pedaço de seus movimentos e entender suas notícias? & Rsquo;


Aprenda Forex: quando os movimentos são claros, Análise de par único e amp; Os planos de negociação são atraentes.


Apresentado pela FXCM & rsquo; s Marketscope Gráficos.


The Enchement of Marrying One Currency.


Apresentado com o cenário anterior, você provavelmente pode ver por que os comerciantes podem desejar conhecer e dominar um par de moedas. Um par de moedas que você pode saber como a parte de trás da sua mão para que, independentemente dos dados, você possa suspeitar qual será o movimento provável e você pode ter uma vantagem é sedutora, mas, infelizmente, pode deixá-lo com muito menos para negociar do que Mais. Como você verá em breve, há um punhado de razões comuns pelas quais um par pode ser melhor deixado na prateleira, enquanto a imagem técnica e / ou fundamental da pessoa fica clara o suficiente para valer o risco.


Aprenda Forex: USDJPY é um Par que Alterna entre Trend & amp; Elaboração de correções.


Apresentado pela FXCM & rsquo; s Marketscope Gráficos.


Os Desvantagens de Ter um Espremedor Principal.


Os mercados são consistentemente em um dos dois modos. Ou a tendência avança para baixo ou a tendência é interrompida com uma correção ou padrão de pré-tendência. Como você pode ver acima, se você seguir apenas um par de moedas e essa tendência é em um padrão de consolidação de vários meses, você poderia facilmente encontrar-se com oportunidades limitadas em relação a outras moedas lá fora.


Outro problema com apenas analisar e negociar uma moeda é que ambas as moedas que compõem o par podem ser muito fortes em relação a outras moedas ou muito fracas em relação a outras moedas. Quando você tem duas moedas que são muito fracas ou muito fortes, as oportunidades técnicas que vêm de fortes tendências geralmente estão ausentes.


Aprenda Forex: o EURCHF combina duas moedas muito fracas e o movimento da carta é nulo.


Apresentado pela FXCM & rsquo; s Marketscope Gráficos.


Uma abordagem alternativa.


Aqui, uma alternativa que pode permitir que você fique por algum tempo enquanto não estiver limitado a apenas uma moeda. Escolha um par de moedas que represente diferentes mercados ou histórias de sentimentos. Por exemplo, o EURJPY está altamente correlacionado com o mercado de ações, de modo que o par possa ser seu foco para aproveitar a tendência do mercado de ações.


USDCAD é um gráfico que está positivamente correlacionado ao óleo, juntamente com USDNOK & amp; USDMXN. Portanto, se você quiser seguir commodities como o USOil e quiser uma jogada de moeda devido à correlação, você poderia olhar para essas moedas.


Por último, o USDCHF é uma ótima legenda a seguir, que tem uma moeda com um banco central na Reserva Federal que discutiu as subidas de taxas de juros em 2018, o que é um evento raro seguido de outra moeda no CHF que possui um banco central dedicado a mantendo a semana CHF por um piso EURCHF de 120 para garantir que o CHF não se torne enfraquecido até o ponto em que a economia suíça sofre ferimentos. Isso também seria um exemplo de um par forte / fraco que você poderia seguir e analisar. O único problema com este tipo de análise é que talvez precise ser atualizado algumas vezes por mês para garantir que seu par de foco seja o mais forte versus o mais fraco.


A idéia de ter uma moeda que você conhece melhor do que qualquer outra é sedutora, mas pode deixá-la curta em alguns cenários. Em vez disso, uma melhor abordagem seria ter um punhado de pares que respondam a diferentes ocorrências no mercado financeiro global. A abordagem diversificada ainda irá restringir o seu alcance, ao mesmo tempo que lhe permite tirar proveito do menor fruto suspenso para negociação.


--- Escrito por Tyler Yell, Instrutor de Negociação.


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Por Michael Halls-Moore em 22 de abril de 2018.


Ontem, eu publiquei algumas mudanças importantes para o software QSForex. Essas mudanças aumentaram a utilidade do sistema significativamente até o ponto em que está quase pronto para back-test de dados de tiques de vários dias em uma variedade de pares de moedas.


As seguintes alterações foram postadas no Github:


Mais modificações nos objetos de Posição e Portfolio, a fim de permitir a negociação de múltiplos pares de moedas, bem como moedas que não estão denominadas na moeda da conta. Por isso, uma conta de decomposição em GBP agora pode negociar EUR / USD, por exemplo. Revisão completa da forma como a Posição e o Portfolio calculam abre, fecha, adições e remoções de unidades. O objeto Posição agora executa o "levantamento pesado", deixando um objeto de Carteira relativamente magra. Adição da primeira estratégia não trivial, ou seja, a estratégia de Crossover de média móvel bem conhecida com um par de médias móveis simples (SMA). Modificação para backtest. py para torná-lo de um único thread e determinista. Apesar do meu otimismo de que uma abordagem multi-threaded não fosse muito prejudicial para a precisão da simulação, achei difícil obter resultados de backtesting satisfatórios com uma abordagem multi-threaded. Introduziu um script de saída baseado em Matplotlib muito básico para visualizar a curva de equidade do portfólio. A geração da curva de equidade está em estágio inicial e ainda requer muito trabalho.


Como mencionei na entrada anterior, para aqueles que não estão familiarizados com a QSForex e estão chegando a esta série de diários forex pela primeira vez, sugiro fortemente ter uma leitura das seguintes entradas diárias para acelerar o software:


Bem como a página Github para QSForex:


Suporte de Moedas Múltiplas.


Uma característica que eu continuamente estava discutindo nessas entradas do diário é a capacidade de suportar múltiplos pares de moedas.


Nesta fase, agora modifiquei o software para permitir diferentes denominações de contas, já que anteriormente a GBP era a moeda codificada. Também é possível negociar outros pares de moedas, exceto aqueles que consistem em uma base ou uma cotação no iene japonês (JPY). O último é devido ao tamanho do tiquetaque caclulado nas moedas do JPY.


Para conseguir isso, modifiquei como o lucro é calculado quando as unidades são removidas ou a posição está fechada. Aqui está o snippet atual para calcular pips, no arquivo position. py:


Se fecharmos a posição para realizar um ganho ou perda, precisamos usar o seguinte snippet para close_position, também no arquivo position. py:


Em primeiro lugar, obtemos a oferta e pedimos preços tanto para o par de moedas quanto para o par de moedas "quote / home". Por exemplo, para uma conta denominada em GBP, onde estamos negociando EUR / USD, devemos obter preços para "USD / GBP", pois EUR é a moeda base e USD é a cotação.


Nesta fase, verificamos se a posição em si é uma posição longa ou curta e, em seguida, calcula o "preço de remoção" apropriado e cite / home "remove price", que são fornecidos por remove_price e qh_close, respectivamente.


Em seguida, atualizamos os preços atuais e médios dentro da posição e, finalmente, calculamos o P & amp; L, multiplicando os pips, o preço de remoção / home e, em seguida, o número de unidades que estamos encerrando.


Eliminamos completamente a necessidade de discutir "exposição", que era uma variável redundante. Esta fórmula fornece corretamente o P & amp; L contra qualquer troca de par de moedas (não denominadas em JPY).


Revisão de Manejo de Posição e Carteira.


Além da capacidade de trocar vários pares de moedas, também aperfeiçoei como a Posição e a Carteira "compartilham" a responsabilidade de abrir e fechar posições, bem como adicionar e subtrair unidades.


Em particular, mudei muito do código de tratamento de posição que estava em portfolio. py em position. py. Isso é mais natural, pois a posição deve ser cuidar de si mesma e não delegá-la ao portfólio!


Em particular, os métodos add_units, remove_units e close_position foram criados ou aprimorados:


Nos últimos dois, você pode ver como a nova fórmula para o cálculo do lucro é implementada.


Muitas das funcionalidades da classe Portfolio foram assim reduzidas. Em particular, os métodos add_new_position, add_position_units, remove_position_units e close_position foram modificados para ter em conta o fato de que o trabalho de cálculo está sendo feito no objeto Position:


Em essência, todos eles (além de add_new_position) simplesmente verificam se a posição existe para esse par de moedas e, em seguida, chame o método de Posição correspondente, tendo em conta o lucro, se necessário.


Estratégia de Crossover Média em Movimento.


Nós discutimos a estratégia de Crossover de média móvel antes do QuantStart, no contexto da negociação de ações. É uma estratégia de indicador de cama de teste muito útil porque é fácil replicar os cálculos manualmente (pelo menos em freqüências mais baixas!), Para verificar se o backtester está se comportando como deveria.


A idéia básica da estratégia é a seguinte:


São criados dois filtros de média móvel simples separados, com diferentes períodos de lookback, de uma série temporal específica. Os sinais para comprar o recurso ocorrem quando a média móvel de lookback mais curta excede a média móvel de lookback mais longa. Se a média mais longa exceder a média mais curta, o ativo é vendido de volta.


A estratégia funciona bem quando uma série temporal entra em um período de forte tendência e, em seguida, inverte lentamente a tendência.


A implementação é direta. Em primeiro lugar, fornecemos um método calc_rolling_sma que nos permite utilizar de forma mais eficiente o cálculo de SMA do período de tempo anterior para gerar o novo, sem precisar recalcular completamente o SMA em cada etapa.


Em segundo lugar, geramos sinais em dois casos. No primeiro caso, geramos um sinal se o SMA curto exceder o SMA longo e não é longo o par de moedas. No segundo caso, geramos um sinal se o SMA longo exceder o SMA curto e já estamos longos.


Eu configurei a janela padrão para ser 500 carrapatos para o SMA curto e 2.000 tiques para o SMA longo. Obviamente, em uma configuração de produção, esses parâmetros seriam otimizados, mas eles funcionam bem para nossos fins de teste.


Single-Threaded Backtester.


Outra mudança importante foi modificar o componente backtesting para ser um único thread, em vez de multi-threaded.


Eu fiz essa mudança porque estava tendo dificuldade em sincronizar os segmentos para executar de uma maneira que ocorreria em um ambiente ao vivo. Isso significava basicamente que os preços de entrada e saída eram muito pouco realistas, muitas vezes (virtuais) horas após o recibo real ter sido recebido.


Por isso, eu incorporei a transmissão de objetos do TickEvent para o loop backtesting, como você pode ver no seguinte trecho de backtest. py:


Observe a linha ticker. stream_next_tick (). Isso é chamado antes de uma votação da fila de eventos e, como tal, sempre garantirá que um novo evento de marcação tenha chegado antes que a fila seja consultada novamente.


Em particular, isso significa que um sinal é executado à medida que novos dados do mercado chegam, mesmo que haja um atraso no processo de pedidos devido ao deslizamento.


Eu também estabeleci um valor de max_iters que controla quanto tempo o loop de backtesting continua. Na prática, isso precisará ser bastante grande ao lidar com múltiplas moedas em vários dias, mas eu defini-lo como um valor padrão que permite dados de um único dia de um par de moedas.


O método stream_next_tick da classe do manipulador de preços é semelhante ao stream_to_queue, exceto que ele chama o método iterator next () manualmente, em vez de executar o tick streaming em um loop for:


Observe que ele pára após o recebimento de uma exceção StopIteration. Isso permite que o código seja retomado em vez de falhar na exceção.


Saída Matplotlib.


Eu também criei um script de saída Matplotlib muito básico para exibir a curva de equidade. output. py atualmente vive no diretório backtest do QSForex e é fornecido abaixo:


Observe que existe uma nova variável settings. py agora chamada OUTPUT_RESULTS_DIR, que deve ser configurada em suas configurações. Eu o tenho apontando para um diretório temporário em outro lugar no meu sistema de arquivos, pois não quero adicionar acidentalmente nenhum resultado de back-up de ações à base do código!


A curva de equidade funciona com um valor de saldo adicionado a uma lista de dicionários, com um dicionário correspondente a um carimbo de horário.


Uma vez que o back-test é concluído, a lista de dicionários é convertida em um Pandas DataFrame e o método to_csv é usado para produzir equity. csv.


Este script de saída, em seguida, lê no arquivo e traça a coluna de saldo do subsequente DataFrame.


Você pode ver o trecho dos métodos append_equity_row e output_results da classe Portfolio abaixo:


Toda vez que o sign_signal é chamado, o método anterior é chamado e acrescenta o valor do timestamp / balance ao membro de equidade.


No final do backtest, é chamado o resultado, que simplesmente converte a lista de dicionários para um DataFrame e, em seguida, as saídas para o diretório OUTPUT_RESULTS_DIR especificado.


Infelizmente, esta não é uma maneira particularmente apropriada de criar uma curva de equidade, pois isso ocorre apenas quando um sinal é gerado. Isto significa que não leva em consideração P & amp; L não realizados.


Embora seja assim que ocorre a negociação real (você realmente não ganhou dinheiro até fechar uma posição), significa que a curva de equidade permanecerá completamente plana entre as atualizações do saldo. Pior ainda, o Matplotlib irá padronizar a interpolação linear entre esses pontos, proporcionando assim a falsa impressão do P e amp; L não realizado.


A solução para este problema é criar um rastreador P & amp; L não realizado para a classe Posição que atualiza corretamente em cada marca. Isso é um pouco mais computacionalmente caro, mas permite uma curva de capital mais útil. Este recurso está planejado para uma data posterior!


Próximos passos.


A próxima grande tarefa para o QSForex é permitir backtesting de vários dias. Atualmente, o objeto HistoricCSVPriceHandler apenas carrega um valor de um dia do DukasCopy para todos os pares de moedas especificados.


Para permitir o teste de vários dias, será necessário carregar e transmitir cada dia de forma sequencial para evitar o preenchimento de RAM com todo o histórico de dados do tick. Isso exigirá uma modificação de como o método stream_next_tick funciona. Uma vez que isso seja concluído, isso permitirá um backtesting de estratégia de longo prazo em múltiplos pares.


Outra tarefa é melhorar o resultado da curva de equidade. Para calcular qualquer uma das métricas de desempenho usuais (como a Relação Sharpe), precisaremos calcular os retornos percentuais em um determinado período de tempo. No entanto, isso requer que nós armazenemos os dados do tick em barras para calcular um retorno para um determinado período de tempo.


Esse binning deve ocorrer em uma freqüência de amostragem que é semelhante à freqüência de negociação ou a Ratio Sharpe não refletirá o verdadeiro risco / recompensa da estratégia. Este binning não é um exercício trivial, pois existem muitos pressupostos que geram um "preço" para cada caixa.


Uma vez que estas duas tarefas estão completas, e dados suficientes foram adquiridos, estaremos em condições de testar uma ampla gama de estratégias de Forex baseadas em dados de marca e produzir curvas de patrimônio líquido da maioria dos custos de transação. Além disso, será extremamente fácil testar essas estratégias na conta de negociação de papel de prática fornecida pela OANDA.


Isso deve permitir que você tome decisões muito melhores sobre se executar uma estratégia em comparação com um sistema de backtesting mais "orientado para a pesquisa".


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"Na medida em que eu possa ser ouvido por qualquer coisa, que pode ou não se importar com o que eu digo, pergunto, se interessa, que você seja perdoado por qualquer coisa que você tenha feito ou não fez, o que exige perdão".


Um par em forex, por exemplo, eurjpy, isso significa que você está negociando duas moedas Euro e ienes. Como você filtra quais pares trocarem em qualquer momento? Se você escolher pares de forma aleatória ou porque eles são seus favoritos, etc etc, eles podem não ser os pares corretos para negociar nesse momento. Assim, você precisa se preocupar com a correlação.


Espalhando a loucura através deste conjunto de fóruns.


Esses são meus princípios e se você não gosta deles, bem. Eu tenho outros.


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A escolha de mais pares dará resultados mais aleatórios.


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Supondo que você realmente tenha uma vantagem em cada mercado, E os resultados da estratégia NÃO estão correlacionados, a negociação de múltiplos pares proporcionará diversificação. Isso tenderá a suavizar a curva de equidade global, tornando as reduções menos severas (quais são as chances de todas as estratégias não correlacionadas sofrendo uma redução negativa ao mesmo tempo?)

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