거래 시스템 만드는 법

트레이딩 시스템 코딩.

Justin Kuepper 저.

자동화 된 거래 시스템은 어떻게 생성됩니까?

이 튜토리얼에서는이 프로세스의 두 번째 및 세 번째 부분에 초점을 맞춰 설명합니다. 여기서 규칙은 거래 소프트웨어가 이해하고 사용할 수있는 코드로 변환됩니다.

장점과 단점.

자동화 된 시스템은 거래에서 감정과 바쁜 업무를 취하므로 전략 및 자금 관리 규칙을 개선하는 데 집중할 수 있습니다. 수익성있는 시스템이 개발되면 중단되거나 시장 상황에 변화가 필요할 때까지 작업을 할 필요가 없습니다. 단점 :

시스템이 올바르게 코딩되고 테스트되지 않으면 큰 손실이 매우 빠르게 발생할 수 있습니다. 때로는 특정 규칙을 코드에 넣는 것이 불가능하기 때문에 자동화 된 거래 시스템을 개발하기가 어렵습니다. 이 자습서에서는 자동화 된 거래 시스템을 계획하고 설계하는 방법, 이 디자인을 컴퓨터가 이해할 수있는 코드로 변환하는 방법, 최적의 성능을 보장하기위한 계획을 테스트하는 방법 및 마지막으로 시스템을 사용하는 방법에 대해 학습합니다.

거래 시스템 : 시스템 설계 - 제 1 부.

이 튜토리얼의 이전 섹션에서는 거래 시스템을 구성하는 요소를 살펴보고 실시간 거래 환경에서 이러한 시스템을 사용하는 데 따른 장단점에 대해 설명했습니다. 이 섹션에서는 시스템 트레이딩에 특히 적합한 시장을 조사하여 그 지식을 기반으로합니다. 그런 다음 다양한 장르의 거래 시스템을보다 심층적으로 살펴 보겠습니다.

주식 시장은 아마도 초보자들 사이에서 거래되는 가장 일반적인 시장 일 것입니다. 이 분야에서 워렌 버핏 (Warren Buffett)과 메릴린치 (Merrill Lynch)와 같은 거물급 기업이 우세하고 전통적인 가치 및 성장 투자 전략이 가장 보편적입니다. 그럼에도 불구하고 많은 기관들이 거래 시스템의 설계, 개발 및 구현에 상당한 투자를 해왔습니다. 개인 투자자들은 천천히이 경향에 동참하고 있습니다.

대량의 주식을 사용하면 거래자는 극도로 휘발성이 높은 장외 시장 (OTC)에서 비 휘발성 파란색 칩에 이르기까지 다양한 유형의 주식에 대해 시스템을 테스트 할 수 있습니다.

거래 시스템의 효율성은 일부 주식, 특히 OTC 및 분홍색 시트 문제의 낮은 유동성으로 인해 제한 될 수 있습니다.

커미션은 성공적인 거래로 인해 이익을 얻을 수 있으며 손실을 증가시킬 수 있습니다. OTC와 핑크 시트 주식은 추가 수수료를 부과하기도합니다.

사용되는 주요 거래 시스템은 가치를 추구하는 시스템입니다. 즉, 보안이 과거 성과, 동급 업체 또는 시장 전반에 비해 저평가되어 있는지를 결정하기 위해 다양한 매개 변수를 사용하는 시스템입니다.

외환 시장 또는 외환 시장은 세계에서 가장 크고 가장 유동적 인 시장입니다. 세계의 정부, 은행 및 기타 대형 기관들은 매일 외환 시장에서 수조 달러를 거래합니다. forex에 기관 무역상의 대다수는 무역 체계에 의지합니다. 외환 거래를하는 개인의 경우에도 마찬가지이지만 경제 보고서 나이자 지불금을 기반으로하는 일부 거래는 마찬가지입니다.

이 시장의 유동성은 대량으로 인해 거래 시스템을보다 정확하고 효과적으로 만들어줍니다.

이 시장에는 커미션이없고 퍼짐 만 있습니다. 따라서 비용을 늘리지 않고도 많은 거래를하는 것이 훨씬 쉽습니다.

이용할 수있는 주식이나 상품의 양과 비교할 때, 거래 할 통화의 수는 제한되어 있습니다. 그러나 소액 국가의 통화 인 '이국적인 통화 쌍'의 가용성으로 인해 변동성의 범위가 반드시 제한되는 것은 아닙니다.

forex에서 사용 된 주요 거래 시스템은 트렌드를 따르는 시스템 (시장에서 인기있는 트렌드는 "트렌드는 당신의 친구"입니다) 또는 브레이크 아웃에서 구매하거나 판매하는 시스템입니다. 이는 경제 지표가 종종 한 번에 큰 물가 움직임을 유발하기 때문입니다.

주식, 외환 및 상품 시장은 모두 선물 거래를 제공합니다. 이 레버리지는 시스템 트레이딩에 널리 사용되는 수단으로 이용 가능한 레버리지가 많아지고 유동성과 변동성이 증가합니다. 그러나 이러한 요소는 두 가지 방법을 모두 줄일 수 있습니다. 이득을 증폭 시키거나 손실을 증폭시킬 수 있습니다. 이러한 이유로 선물의 사용은 일반적으로 고급 개인 및 기관 시스템 거래자를 위해 예약되어 있습니다. 이는 선물 시장을 자본화 할 수있는 트레이딩 시스템이 훨씬 더 많은 커스터마이징을 필요로하기 때문에보다 발전된 지표를 사용하고 개발하는데 더 오래 걸리기 때문입니다.

어떤 시장이 시스템 트레이딩에 가장 적합한 지 결정하는 것은 개인 투자자에게 달려 있습니다. 각 시장은 각각 장단점이 있습니다. 대부분의 사람들은 주식 시장에 대해 더 잘 알고 있으며 이러한 친숙 함으로 인해 거래 시스템을보다 쉽게 ​​개발할 수 있습니다. 그러나 외환은 흔히 경험이 많은 거래자들 사이에서 거래 시스템을 운영하기위한 우수한 플랫폼으로 여겨지고 있습니다. 더욱이, 상인이 레버리지와 변동성을 증가 시키기로 결정하면 선물 대안은 항상 열려 있습니다. 궁극적으로 선택은 시스템 개발자의 손에 달려 있습니다.

시스템 트레이딩의 가장 일반적인 방법은 경향 추종 시스템입니다. 가장 근본적인 형태로, 이 시스템은 중요한 가격 움직임을 단순히 기다린 다음 그 방향으로 구매하거나 판매합니다. 이러한 유형의 시스템은 이러한 가격 변동이 추세를 유지할 수 있기를 희망합니다.

이동 평균 시스템.

기술적 분석에서 자주 사용되는 이동 평균은 일정 기간 동안 주식의 평균 가격을 단순히 표시하는 지표입니다. 경향의 본질은이 측정에서 파생됩니다. 진입과 퇴출을 결정하는 가장 일반적인 방법은 크로스 오버입니다. 이러한 논리는 간단합니다. 가격이 과거 가격 평균 (추세)보다 높거나 낮을 경우 새로운 추세가 형성됩니다. 다음은 IBM의 가격 (청색 선)과 20 일 MA (적색 선)를 나타내는 차트입니다.

이러한 유형의 시스템의 기본 개념은 이동 평균 시스템의 개념과 유사합니다. 새로운 최고점 또는 최저점이 설정되면 가격 움직임이 가장 큰 방향으로 이어질 가능성이 높습니다. 브레이크 아웃을 결정하는 데 사용할 수있는 한 가지 지표는 간단한 Bollinger Band & reg입니다. 위에 까는 것. Bollinger Bands & reg; 가격이 높고 낮은 가격의 평균을 보여주고, 가격이 밴드의 가장자리를 만날 때 발생합니다. 다음은 가격 (파란색 선)과 Bollinger Bands & reg를 그려주는 차트입니다. (회색 선) Microsoft의 :

Trend-Following 시스템의 단점 :

경험적 의사 결정 필요 - 추세를 결정할 때 항상 고려해야 할 경험 요소가 있습니다 : 역사적 추세의 지속 시간. 예를 들어, 이동 평균은 지난 20 일 동안 또는 지난 5 년 동안이 될 수 있으므로 개발자는 어떤 시스템이 시스템에 가장 적합한 지 결정해야합니다. 결정할 다른 요인은 브레이크 아웃 시스템의 평균 최고 및 최저입니다.

느린 자연 - 이동 평균 및 브레이크 아웃 시스템은 항상 뒤떨어져 있습니다. 다른 말로하면, 그들은 트렌드의 정확한 상단이나 하단을 결코 칠 수 없습니다. 이것은 필연적으로 잠재적 이익의 몰수를 가져 오며 때로는 중요 할 수 있습니다.

Whipsaw Effect - 경향 추종 시스템의 성공에 해로운 시장 세력 중 가장 일반적인 현상 중 하나입니다. Whipsaw 효과는 이동 평균이 거짓 신호를 생성 할 때 발생합니다. 즉 평균이 범위로 떨어지면 방향이 갑자기 바뀝니다. 효과적인 정지 손실 및 위험 관리 기술이 적용되지 않는 한 막대한 손실을 초래할 수 있습니다.

측면 시장 - 추세 추적 시스템은 본질적으로 실제로 경향을 보이는 시장에서만 수익을 창출 할 수 있습니다. 그러나 시장 또한 오랜 기간 동안 특정 범위 내에 머무르면서 옆으로 움직입니다.

극단적 인 변동성이 발생할 수 있음 - 때로는 추세를 따르는 시스템이 극단적 인 변동성을 겪을 수 있지만 상인은 자신의 시스템을 고수해야합니다. 그렇게 할 수 없다는 것은 확실한 실패를 초래할 것입니다.

기본적으로 카운터 트렌드 시스템의 목표는 최저 최저 가격으로 구매하고 최고 최고 가격으로 판매하는 것입니다. 이 추세 추종 시스템과의 주요 차이점은 추돌 시스템이 자체 수정이 아니라는 점입니다. 즉, 포지션을 종료 할 정해진 시간이 없기 때문에 무제한적인 잠재력을 갖게됩니다.

카운터 트렌드 시스템의 유형.

많은 종류의 시스템이 카운터 트렌드 시스템으로 간주됩니다. 한 방향의 운동량이 퇴색하기 시작하면 구매하는 것이 좋습니다. 이것은 오실레이터를 사용하여 가장 자주 계산됩니다. 예를 들어, stochastics 또는 다른 상대 강도 표시기가 특정 지점 아래로 떨어지면 신호가 생성 될 수 있습니다. 카운터 트레드 트레이딩 시스템에는 다른 유형이 있지만, 모두가 낮은 구매와 높은 매도와 같은 기본적 목표를 공유합니다.

예를 들어, 시스템 개발자가 결정해야하는 요소 중 하나는 상대 강도 지표가 희미 해지는 지점입니다.

극단적 인 변동성이 발생할 수 있음 - 이러한 시스템은 극단적 인 변동성을 경험할 수 있으며 이러한 변동성에도 불구하고 시스템을 고수 할 수 없으면 실패가 발생할 수 있습니다.

무제한 단점 - 앞서 언급했듯이 시스템이 자체 수정 기능이 없으므로 무제한적인 잠재력이 있습니다 (위치를 종료 할 시간이 없음).

거래 시스템이 적합한 주요 시장은 주식, 외환 및 선물 시장입니다. 각 시장에는 장점과 단점이 있습니다. 트레이딩 시스템의 두 가지 주요 장르는 트렌드 추종 시스템과 카운터 트렌드 시스템입니다. 이들의 차이점에도 불구하고 개발 단계에서 두 유형의 시스템 모두 개발자 측에서 경험적 의사 결정을 필요로합니다. 또한 이러한 시스템은 극심한 변동성을 겪기 때문에 일부 체력을 요구할 수 있습니다. 시스템 트레이더는이 시간 동안 자신의 시스템을 고수하는 것이 필수적입니다. 다음 연재에서는 거래 시스템을 설계하고 시스템 트레이더가 자신의 삶을 편하게하기 위해 사용하는 소프트웨어에 대해 논의하는 방법에 대해 자세히 살펴볼 것입니다.

다중 에이전트 거래 시스템을 만드는 방법.

이전 기사에서 나는 주식 곡선을 바꿀 전략을 세우는 방법을 보여주었습니다. 즉, 손익분기 커브가 단순한 이동 평균 이하로 떨어지면 거래가 중단되는 전략입니다. 많은 소매상이 인식하지 못하는 다른 기술을 살펴 보겠습니다. 특히이 기술은 EasyLanguage에서 실행하기가 어렵습니다.

나는 무엇을하고 싶니? 주어진 시스템의 여러 복사본을 추적하는 거래 시스템을 만들고 싶습니다. 내가 그런 짓을 왜 하겠어? 각 전략은 사본이지만 입력 값은 약간 다릅니다. 따라서 각 버전은 약간 다른 거래 실적을 창출합니다. 이것을 명확하게하는 예를 살펴 보겠습니다.

먼저 거래 시스템을 사용하여 작업하십시오. Simple S & P라는 예제 전략을 사용할 수 있습니다. 규칙은 간단하며 아래에 나열되어 있습니다.

오늘 마감이 6 일전 마감보다 짧으면 구매하십시오 (오래 입력하십시오). 오늘 마감이 6 일 전에 마감일보다 빠르면 팔아주세요. 마감 가격이 40 일 SMA 이상인 경우에만 거래를 수행하십시오.

이 전략은 다음 결과를 산출합니다.

이제 전략을 복제하고 입력을 약간 변경하십시오. 우리의 엔트리 룩백 (lookback)이 6이 아니라, 5로 우리를 떠나는 것에 의해 그것을 줄일 수 있습니다. 우리는 약간 다른 트레이딩 시스템을 만들었습니다.

원래 전략을 다시 복제하고 입력을 변경할 수 있습니다. 우리의 엔트리 룩백이 6이 아니라 1 씩 증가시킬 수 있습니다. 이것은 우리에게 7의 가치를줍니다. 우리는 다음과 같은 결과를 산출하는 새로운 전략을 가지고 있습니다.

그래서 우리에게는 세 가지 다른 거래 전략이 있습니다. 각각은 다른 전환 확인 값을 사용하여 거래 체결 시점을 결정합니다.

전통적인 거래 환경에서는 과거 데이터에 대해 단일 전략을 최적화하고 적절한 입력 매개 변수 세트를 선택할 수 있습니다. 그런 다음 하나의 시스템을 교환하게됩니다. 각 전략의 실적을 모니터링하고 실적이 가장 우수한 전략을 실시간으로 교환 할 수 있다면 흥미롭지 않습니까? 본질적으로 우리는 경마를 보면서 경주가 진행됨에 따라 내기를 바꿀 수있는 능력을 원합니다. 매우 흥미로운 아이디어! 그러나 그러한 스키마를 코딩하기 시작하면 매우 어려운 작업이됩니다.

이 문제를 해결하려면 주어진 전략 내에서 여러 거래 시스템을 추적 할 수 있어야합니다. 그러면 우리는 단순히 실시간으로 거래 할 수있는 최상의 전략을 선택합니다. 단순하지만 개념은 어렵습니다. 기본적으로 EL에서이를 수행 할 방법은 없습니다. 그러나 그것은 바뀌었다. 이 도구 인 Equity Curve Feedback Toolkit을 사용하면이 작업을 수행 할 수 있습니다.

가장 실적이 좋은 전략 변화를 자동으로 교환하는 첫 번째 다중 상담원 전략을 만들 수 있습니다.

환경 설정.

EasyLanguage에서 Simple S & P 규칙을 코딩하고 2000 년으로 거슬러 올라가는 E-mini S & P 선물 시장에서 테스트했습니다. 시연을 계속하기 전에이 기사의 모든 테스트에서 가정에 따라 :

계좌 크기 25,000 달러 테스트 한 날짜는 1998 년부터 2016 년 12 월 31 일까지입니다. 각 신호에 대해 하나의 계약이 거래되었습니다. P & amp; L은 초기 자본에 누적되지 않습니다. 미끄러짐 및 커미션에 대한 공제가 없습니다.

기준선 결과.

멀티 에이전트 전략 수립.

전략에 따라해야 할 3 가지 핵심 요소가 있습니다.

첫 번째는 세 가지 다른 전략의 성능을 추적 할 수있는 가상 백 테스터를 만드는 것입니다. 이것은 Equity Curve Feedback Toolkit에 포함 된 ECF_VirtualBackTester 함수를 사용하여 수행됩니다. 이 작업을 수행하는 코드는 다음과 같습니다.

결과 = ECF_VirtualBackTester (Orders1, Trades1, True);

결과 = ECF_VirtualBackTester (Orders2, Trades2, True);

결과 = ECF_VirtualBackTester (Orders3, Trades3, True);

두 번째로 우리는 이제 우리 백 테스터들의 거래와 현재의 형평을 얻습니다. ECF_GetEquity 함수는 CurrentEquityX 변수와 EquityX 배열 내에 형평 정보를 배치합니다.

CurrentEquity1 = ECF_GetEquity (Orders1, Trades1, Equity1, cLongAndShort, UseOpenTrade);

CurrentEquity2 = ECF_GetEquity (Orders2, Trades2, Equity2, cLongAndShort, UseOpenTrade);

CurrentEquity2 = ECF_GetEquity (Orders3, Trades3, Equity3, cLongAndShort, UseOpenTrade);

셋째, 우리는 이제 우리의 전략이 지분 곡선을 넘어서고 있는지를 판단해야합니다. 이것은 이전 기사 인 Equity Curve & amp; Trading에서 더 자세히 설명됩니다. 을 넘어서. 다음 행은 우리의 가상 전략이 각각의 주식 곡선 이상으로 거래되고 있는지를 결정합니다.

TradeEnable1 = ECF_EquityMASignal (Orders1, Equity1, EquityMALength, cLongAndShort, UseOpenTrade);

TradeEnable2 = ECF_EquityMASignal (Orders2, Equity2, EquityMALength, cLongAndShort, UseOpenTrade);

TradeEnable3 = ECF_EquityMASignal (Orders3, Equity3, EquityMALength, cLongAndShort, UseOpenTrade);

넷째, 우리는 세 가지 시뮬레이션 전략 중 어느 것이 가장 잘 수행되는지 결정해야합니다. 이것은 이러한 코드 행을 사용하여 수행됩니다.

(CurrentEquity1> CurrentEquity2) 및 (CurrentEquity1> CurrentEquity3) 및 (CurrentEquity1> 0)이면 BestSys1 = true이다.

그렇지 않으면 (CurrentEquity2> CurrentEquity1) 및 (CurrentEquity2> CurrentEquity3) 및 (CurrentEquity2> 0)이면 BestSys2 = true이다.

그렇지 않으면 (CurrentEquity3> CurrentEquity1) 및 (CurrentEquity3> CurrentEquity2) 및 (CurrentEquity3> 0) BestSys3가 참이면;

우리는 그것을 가지고 있습니다. 세 가지 가상 전략의 실적을 추적하고 최고의 실적 전략 만 추적하는 단일 전략. 이것은 모두 실시간으로 발생합니다.

다음은 Simple S & P 전략의 다중 에이전트 버전에서 수행되는 거래를 보여주는 차트의 스냅 샷입니다. 왼쪽에는 전략 버전 2가 나와 있습니다. 그런 다음 차트의 오른쪽에서 전략 버전 1로 전환합니다.

다음은 다중 에이전트 전략의 성과 보고서입니다.

결론.

이것은 다중 에이전트 거래 전략의 아주 간단한 예입니다. 우리의 경우, 우리는 백 테스터에서 시뮬레이션되는 세 가지 유사한 전략을 가지고 있습니다. 더 많은 가상 복사본을 만들 수 있습니다. 원하는만큼. 동일한 전략을 사용할 필요조차 없습니다. 이 예에서는 동일한 전략을 사용했지만 입력 값 중 하나를 변경했습니다. 당신은 서로 경쟁하기 위해 다른 전략을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 추종 추종 모델과 평균 복귀 모델이 있습니다.

이 예에서는 각 시스템의 형평성을 토대로 거래 의사 결정을 내렸지 만, 인하 또는 평균 거래 당 평균 수익과 같은 다른 지표를 사용할 수 있습니다. 옵션은 정말로 믿어지지 않는다. 그리고 나는이 간단한 예가 당신의 머리에서 바퀴를 돌고있게하고 있기를 바란다!

그러한 거래 모델을 구축하기위한 모범 사례는 무엇입니까? 좋은 질문. 이 자료는 저에게 새로운 것이고 당신이 생각하는 것을 듣고 싶습니다. 어떤 도구와 마찬가지로 악용 될 수 있습니다. 이 시점에서 제 견해는 올바른 단일 전략을 먼저 구축해야한다는 것입니다. 즉, 전략 개발의 모범 사례를 모두 따르십시오. 일단 견고한 시스템을 가지고 있다면 Equity Curve Feedback Toolkit에서 사용할 수있는 도구를 추가하십시오.

전략에서 어떤 투입물을 변경해야하는지 궁금 할 것입니다. 좋은 질문. 나는 더 적은 것이 더 좋다고 생각한다. 이 예에서는 전환 확인 가치 중 하나만 변경했습니다. 제 생각에는 각 변수에 대해 안정 범위가 무엇인지 처음부터 예상하는 것이 중요 할 것 같습니다. 그런 다음 해당 범위 내의 값을 사용하십시오. 그러나 내가 말했던 것처럼, 이것은 나를위한 새로운 지역이다. 그러나 그것은 확실히 유망 해 보인다.

저자 Jeff Swanson에 대하여.

Jeff는 System Trader Success & # 8211;의 창립자입니다. 양적 / 자동화 거래의 세계로 유익한 상인이되기위한 적절한 지식과 도구를 소매 상인에게 권한을 부여하는 웹 사이트 및 사명.

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