Algoritmo genético de python para sistema de negociação

Algoritmo genético Python para sistema de negociação
Obter através da App Store Leia esta publicação em nosso aplicativo!
Programação genética para negociação: como representar os cromossomos.
Estou trabalhando em um algoritmo genético em python que pode ser usado para negociação. O principe é simples se você está familiarizado com os algoritmos evolutivos: os genes representam as estratégias comerciais: para ser mais específico, cada gene é uma árvore desta forma:
isso pode ser interpretado como um valor booleano como este:
Se a resposta for True, envie um sinal de COMPRA, e VENDE o sinal de outra forma.
Este é um exemplo de como eu represento uma árvore como essa em python:
O problema é que não consigo pensar em uma boa técnica para o cruzamento e os operadores de mutação. Alguma ideia?
Seus operadores devem ser seguramente intercambiáveis ​​- todos devem aceitar os mesmos tipos de entrada e retornar o mesmo tipo de saída (provavelmente flutuar).
Não é necessário, mas uma boa idéia (por meio de redes neurais): usar funções de operador diferenciáveis ​​- isto é, em vez de retornar SIM ou NÃO, retornar "grau de sim-ness". Isso fornece feedback mais graduado sobre melhorias em sua expressão. Também pode ser útil dar a cada operador um valor de controle de setpoint para ajustar seu comportamento.
Um operador de mutação pode alterar o tipo ou setpoint de um operador; uma operação de cruzamento geralmente troca sub-árvores.
Uma representação de árvore binária razoavelmente padrão está na forma de uma lista como [cabeçalho, esquerda, direita, esquerda-esquerda, esquerda-direita, direita-esquerda, direita-direita, esquerda-esquerda-esquerda,. ]. O bom é que, dado o índice de qualquer nó, você pode calcular imediatamente os índices pai, filho da esquerda e filho da direita; uma desvantagem é que pode desperdiçar muito espaço se você tiver uma estrutura de árvore esparsa. Além disso, copiar corretamente as subárvores deve ser feito por meio de uma função recursiva, e não uma fatia simples e splice como Slater mostra acima.
Esta não é a forma como os algoritmos genéticos são representados, e eu pessoalmente não sinto que um algoritmo genético é a abordagem certa para isso, mas, no entanto, isso é certamente possível.
Supondo que você apenas deseja interagir com este conjunto específico de variáveis, você tem um pequeno conjunto de valores de potencial:
Isso significa que você pode facilmente representá-los como uma lista plana:
O crossover está então apenas misturando dois cromossomos em algum ponto de divisão específico:
A mutação então também é relativamente trivial, basta mudar um número ao acaso, mudar o operador booleano, etc. Devo deixar aquele como um exercício para o leitor.

Python Algorithmic Trading Library.
PyAlgoTrade é uma Biblioteca de Negociação Algorítmica Python com foco em backtesting e suporte para negociação de papel e negociação ao vivo. Digamos que você tenha uma idéia de uma estratégia de negociação e que você gostaria de avaliá-la com dados históricos e ver como ela se comporta. PyAlgoTrade permite que você faça isso com um esforço mínimo.
Principais características.
Totalmente documentado. Evento conduzido. Suporta pedidos Market, Limit, Stop e StopLimit. Suporta Yahoo! Finanças, Google Finance e NinjaTrader CSV. Suporta qualquer tipo de dados da série temporal no formato CSV, por exemplo, Quandl. Suporte comercial Bitcoin através do Bitstamp. Indicadores técnicos e filtros como SMA, WMA, EMA, RSI, Bandas Bollinger, Expositores Hurst e outros. Métricas de desempenho como a taxa de Sharpe e análise de redução. Manipulação de eventos do Twitter em tempo real. Perfil de eventos. Integração TA-Lib.
Muito fácil de dimensionar horizontalmente, ou seja, usando um ou mais computadores para testar uma estratégia.
PyAlgoTrade é gratuito, de código aberto e está licenciado sob a Licença Apache, Versão 2.0.

Algoritmo Genético de Python para o Sistema de Negociação.
Publicado por: intelligenttrading Vistas: 9,398 Curtiu: 12 Não gosta: 11 Est. Receita: $ 21 Online Desde: 20 de fevereiro de 2010 Dimensões: 480 x 360 URL do YouTube: youtu. be/Fw8TFDKk92Q.
REALIZAÇÕES.
HUSA. RENDIMENTO TOTAL.
HUSA. RECEITA MENSAL.
HUSA. RECEITA ANTERIOR.
Acesso exclusivo.
Comece a seguir este vídeo e veja seu crescimento, diariamente.
Algoritmo Genético de Python para o Sistema de Negociação.
Seja o primeiro a comentar este vídeo!
Você precisa fazer login para comentar neste vídeo.
ATIVIDADE SOCIAL.
WEB E NOTÍCIAS.
Algoritmo genético: uma aplicação para negociação técnica.
SISTEMA DE BASE GENETICA DE ALGORITMO MÉDIO UTILIZANDO C ++ E. Usando algoritmos genéticos para encontrar regras comerciais comerciais. "Journal of Financial Economics 51 ...
ga-bitbot - Sistema de comércio de algoritmos genéticos para bitcoína.
Sistema de comércio de algoritmos genéticos para bitcoína. . ga-bitbot é um algoritmo genético distribuído sintonizado sistema automatizado de comércio de mtgox para Bitcoin que inclui mercado.
Baixe o Software de Negociação de Estoque de Algoritmos Genéticos.
Livre algoritmos genéticos de downloads comerciais. Solucionando Algoritmos Genéticos em um sistema de processamento distribuído. Desenvolvido em python com soquetes.
Melhor Linguagem de Programação para Sistemas de Negociação Algorítmica.
. enquanto o gerenciador de portfólio e os sistemas de execução estão escritos em Python. exceto ao construir um algoritmo de negociação de alta freqüência! . Um sistema comercial é um.
DEAP / deap & # 183; GitHub - GitHub & # 183; Crie um software melhor.
. Algoritmos evolutivos distribuídos em Python. . instantâneos de um sistema. implemente a otimização do problema Onemax com algoritmo genético usando DEAP.
Sistemas comerciais desenvolvidos por algoritmos genéticos.
Sistemas de Negociação Projetados por Algoritmos Genéticos. sistemas de negociação projetados pelo modelo genético que incorpora um. Sistemas comerciais desenvolvidos por genética.
Algoritmo Genético Desenvolvimento de Negociação Sistemática - Parte.
Algoritmo Genético de Negociação Sistemática. Eu escolhi utilizar o Python para. Nem todo o pouco gasto por essa curva ajustou o sistema simples durante o pior.
Programação genética - Wikipedia, a enciclopédia livre.
É uma especialização de algoritmos genéticos. A programação meta-genética é a técnica de meta-aprendizagem proposta para a evolução de um sistema de programação genética usando.
Um sistema de comércio forex baseado em um algoritmo genético.
Blog DIVIDEMEDIA. Bekijk hier het laatste nieuws. . A base do sistema de negociação forex usando algoritmo genético será prevista? Plataforma Metatrader.
Software que escreve Software "Stochastic, Evolutionary.
existe antes do início de uma corrida na TSL, como é o caso da otimização tradicional do Algoritmo Genético. Negociação. Apenas Sistema Básico de Negociação e Genética.
Comércio de alta freqüência com algoritmos genéticos: Bitcoin.
en. wikipedia / wiki / Genetic_algorithm. . Sistema de negociação "scoring" quot; é coberto de forma justa. Existe dados históricos confiáveis ​​sobre o comércio de Bitcoin.
Algoritmo genético - Wikipedia, a enciclopédia livre.
Simulação de sistemas genéticos por computadores digitais automáticos. I. Introdução & quot ;. Australian Journal of Biological Sciences 10:. O Algoritmo Genético Simples:.
Não há mais testes de MT4! : o) Mudança para um profissional, C.
. desenvolver uma solução profissional e robusta que nos permita fazer back-testing de sistemas de negociação. algoritmo de otimização genética que. backtesting. O último .
Algoritmos genéticos e otimização multi-objetivos em.
Algoritmos genéticos e otimização multi-objetivos em PYTHON:. O algoritmo genético suspende em python? 2. Sistemas de Informação Geográfica;
Um sistema de negociação Forex baseado em um algoritmo genético.
Um sistema de negociação Forex com base em um algoritmo genético. Este estudo aplica um algoritmo genético (GA) para gerar regras de negociação para negociação de moeda com base em um.
Geração de estratégia de negociação usando algoritmos genéticos.
Geração de estratégias de negociação usando algoritmos genéticos. Plataforma de opções binárias vbdesigngroup. sistema que usa algoritmo genético. Regras de negociação. python ...
Melhorando os sistemas de negociação técnica usando um novo MATLAB.
Sistemas de negociação são amplamente utilizados para. seja interessante para novas pesquisas para testar uma série de sistemas diferentes para ver a correlação entre uma genética.
Sistemas de negociação projetados por algoritmos genéticos.
Sistemas comerciais desenvolvidos por algoritmos genéticos em ResearchGate,. Sistemas de negociação projetados por genética. quando se aplica ao ajuste de sistemas de negociação técnica. .
Um sistema de comércio forex baseado em um algoritmo genético pdf.
Encontre um sistema de negociação forex baseado em um algoritmo genético pdf. negociação de futuros de eletricidade nymex, gráfico de bolsa suíça, opções de opções binárias de sinais ao vivo.
Algoritmos genéticos versus pesquisa simples no MetaTrader 4.
Negociação; Sistemas de negociação; Integração; . Este artigo é dedicado a EAs & # 39; otimização de insumos usando algoritmos genéticos em comparação com os resultados. Algoritmo genético.

Algoritmo genético de Python para sistema de comércio
Algoritmos genéticos são algoritmos que imitam a seleção natural. Este é um algoritmo evolutivo simples que comercializa ações superiores. Essencialmente, as estratégias de impulso são geradas aleatoriamente. Com base em como essas estratégias funcionariam ao longo de um período de tempo (30 dias), os melhores artistas ou pais são selecionados. Usando os atributos que esses pais possuem, novos algoritmos são gerados com atributos semelhantes aos pais. Esse processo é então repetido. As negociações são feitas usando o algoritmo geral de melhor desempenho.
Embora as estratégias que estão sendo desenvolvidas sejam básicas e não sejam ótimas, isso é apenas um exemplo. Eu acho que há muitas maneiras de se estender isso, como se afastar do momento ou importar dados relevantes de um arquivo CSV. Existem também algumas variáveis ​​que podem ser facilmente ajustadas, o que pode levar a melhores resultados, e o código é comentado. Clone isso, brinque com isso e deixe-me saber o que você pensa!
O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta de prestação de serviços de consultoria de investimento pela Quantopian. Além disso, o material não oferece nenhuma opinião em relação à adequação de qualquer segurança ou investimento específico. Nenhuma informação contida neste documento deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou abster-se de qualquer curso de ação relacionado ao investimento, já que nenhuma das empresas atacadas ou nenhuma das suas afiliadas está a comprometer-se a fornecer conselhos de investimento, atuar como conselheiro de qualquer plano ou entidade sujeito a A Lei de Segurança de Renda de Aposentadoria do Empregado de 1974, conforme alterada, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em capacidade fiduciária em relação aos materiais aqui apresentados. Se você é um aposentadorio individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado a Quantopian sobre se qualquer idéia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não oferece garantias sobre a precisão ou integridade das opiniões expressas no site. Os pontos de vista estão sujeitos a alterações e podem ter se tornado pouco confiáveis ​​por vários motivos, incluindo mudanças nas condições do mercado ou nas circunstâncias econômicas.
Obrigado pela sua partilha!
alguma referência interessante:
Bibliotecas de programação genética em Python:
Pyvolution: estrutura de algoritmos evolutivos muito modular e muito extensível, com documentação completa, Apache License 2.0.
deap: Algoritmos evolutivos distribuídos em Python, GNU Lesser GPL.
pySTEP: Python Strongly Typed gEnetic Programming, MIT License.
PyRobot: Modos de Algoritmos Evolutivos (GA + GP), Open Source.
PonyGEa pequena, uma implementação de arquivo de origem da GE, com uma aplicação de demonstração de gráficos interativa GNU GPL v3.
inspyred: A computação de inspiração biológica engloba uma ampla gama de algoritmos, incluindo computação evolutiva, inteligência de enxames e redes neurais, GNU GPL v3.
DRP: Dirigido Ruby Programming, Genetic Programming & amp; Biblioteca de Evolução Gramaticais, GNU GPL.
Jonathan Kinlay publicou recentemente sobre as práticas e armadilhas da programação genética para negociação algorítmica. Eu tentei um sistema com base nisso cerca de dez anos atrás, mas nunca cheguei a lugar nenhum.
Eu sei que para problemas de otimização global não-linear, tivemos bons resultados (na adaptação de modelos de derivativos) com a evolução diferencial de enxame de partículas. Talvez isso possa ser adaptado aos problemas de pesquisa do sistema comercial.
Ty para compartilhar que é realmente a minha área de pesquisa, usando alguns anos de dados históricos que eu costumava precisar de mais de 1 dia para calcular um modelo, eu me pergunto como seria quantopian e python lidar com grandes modelos.
Nós tentamos a programação genética e os resultados quando ajustados para o espionamento de dados são terríveis. Para iniciantes que não estão familiarizados com viés de mineração de dados, veja este blog: priceactionlab / Blog / 2012/06 / enganado-por-aleatoriedade-por-seleção-viés /
SImon: Dr. Kinlay faz alguns bons pontos, mas o sistema que ele publica no final de seu blog tem 240 transações em quase 25 anos. O pequeno número de negociações é uma indicação de um ajuste extremo. O ponto é que, se o sistema dele era um top performista de um algoritmo de programação genética, então é provavelmente aleatório, mesmo que o desempenho fora da amostra pareça legal, porque sua seleção ignora todos aqueles sistemas com mau desempenho fora da amostra.
Eu concordo 100%, acho que é mais um beco sem saída, mas talvez a evolução diferencial das redes neurais profundas possa se encaixar em relacionamentos reais? Muito difícil de evitar a tendência de mineração, muitos graus de liberdade. A técnica de Marco de Prado para a superação de backtest pode ajudar.
GP é apenas um algoritmo de otimização, é tão bom quanto sua função de fitness e o modelo que você está tentando otimizar. Se o modelo estiver em excesso, a sua função de fitness não está fazendo seu trabalho corretamente se o modelo não estiver evoluindo, então a estratégia que está sendo otimizada não é boa. Eu vejo o GP mais como uma caixa de ferramentas.
Muito bom Gus. Há muita comida para pensar aqui. Olhei para o Genotick recentemente - escrito em Java e, portanto, um pouco de slog para mim. Mas se você é adepto de Java, você gostaria de dar uma olhada.
Estou tentando fazer algo semelhante usando a programação genética, mas tentando criar uma abordagem de aplicativo web mais turn-key.
Adoraria alguns comentários, como eu gostaria de expandir as séries de dados e as técnicas disponíveis para a estrutura.
também tentando aprender Python para fazer algumas coisas de Quantopian (eu sou um cara de Java).
Desculpe, algo deu errado. Tente novamente ou contate-nos enviando comentários.
Você enviou um ticket de suporte com sucesso.
Nossa equipe de suporte estará em contato em breve.
O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta de prestação de serviços de consultoria de investimento pela Quantopian.
Além disso, o material não oferece nenhuma opinião em relação à adequação de qualquer segurança ou investimento específico. Nenhuma informação contida neste documento deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou abster-se de qualquer curso de ação relacionado ao investimento, já que nenhuma das empresas atacadas ou nenhuma das suas afiliadas está a comprometer-se a fornecer conselhos de investimento, atuar como conselheiro de qualquer plano ou entidade sujeito a A Lei de Segurança de Renda de Aposentadoria do Empregado de 1974, conforme alterada, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em capacidade fiduciária em relação aos materiais aqui apresentados. Se você é um aposentadorio individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado a Quantopian sobre se qualquer idéia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não oferece garantias sobre a precisão ou integridade das opiniões expressas no site. Os pontos de vista estão sujeitos a alterações e podem ter se tornado pouco confiáveis ​​por vários motivos, incluindo mudanças nas condições do mercado ou nas circunstâncias econômicas.
O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta de prestação de serviços de consultoria de investimento pela Quantopian.
Além disso, o material não oferece nenhuma opinião em relação à adequação de qualquer segurança ou investimento específico. Nenhuma informação contida neste documento deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou abster-se de qualquer curso de ação relacionado ao investimento, já que nenhuma das empresas atacadas ou nenhuma das suas afiliadas está a comprometer-se a fornecer conselhos de investimento, atuar como conselheiro de qualquer plano ou entidade sujeito a A Lei de Segurança de Renda de Aposentadoria do Empregado de 1974, conforme alterada, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em capacidade fiduciária em relação aos materiais aqui apresentados. Se você é um aposentadorio individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado a Quantopian sobre se qualquer idéia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não oferece garantias sobre a precisão ou integridade das opiniões expressas no site. Os pontos de vista estão sujeitos a alterações e podem ter se tornado pouco confiáveis ​​por vários motivos, incluindo mudanças nas condições do mercado ou nas circunstâncias econômicas.

Algoritmo genético de Python para sistema de comércio
Criando um Sistema de Negociação no Laboratório de Sistemas de Negociação.
O Trading System Lab gerará automaticamente Sistemas de Negociação em qualquer mercado em poucos minutos, usando um programa de computador muito conhecido, conhecido como AIMGP (Indução Automática de Código de Máquina com Programação Genética). A criação de um sistema de negociação no Trade System Lab é realizada em 3 etapas fáceis. Primeiro, é executado um pré-processador simples que extrai e pré-processa automaticamente os dados necessários do mercado com o qual você deseja trabalhar. A TSL aceita dados CSI, MetaStock, AIQ, TradeStation, dados de Internet gratuitos, ASCII, TXT, CSV, CompuTrac, DowJones, FutureSource, TeleChart2000v3, TechTools, XML, Binário e Internet. Em segundo lugar, o gerador do sistema de negociação (GP) é executado por vários minutos, ou mais, para evoluir um novo sistema de negociação. Você pode usar seus próprios dados, padrões, indicadores, relações de inter-mercado ou dados fundamentais dentro do TSL. Terceiro, o Sistema de Negociação evoluído é formatado para produzir novos sinais do Sistema de Negociação dentro da TradeStation ™ ou muitas outras plataformas de negociação. O TSL escreverá automaticamente Easy Language, Java, Assembler, código C, código C # e WealthLab Script Language. O Trading System pode então ser negociado manualmente, negociado através de um corretor ou negociado automaticamente. Você pode criar o Trading System você mesmo ou podemos fazer isso por você. Então, você ou o seu corretor podem trocar o sistema manualmente ou automaticamente.
O Programa de Genética do Sistema de Negociação do Comércio contém vários recursos que reduzem a possibilidade de montagem da curva ou produzem um Sistema de Negociação que não continua a atuar no futuro. Em primeiro lugar, os Sistemas de Negociação evoluídos têm seu tamanho reduzido ao tamanho mais baixo possível através do que é chamado de Pressão Parsimonia, extraindo do conceito de comprimento mínimo da descrição. Assim, o sistema de negociação resultante é o mais simples possível e, em geral, acredita-se que, quanto mais simples for o Sistema de Negociação, melhor será no futuro. Em segundo lugar, a aleatoriedade é introduzida no processo evolutivo, o que reduz a possibilidade de encontrar soluções que sejam localmente, mas não globalmente otimizadas. A aleatoriedade é introduzida sobre não apenas as combinações do material genético utilizado nos Sistemas de Negociação evoluídos, mas em Parsimony Pressure, Mutation, Crossover e outros parâmetros de GP de nível superior. O teste de fora da amostra é realizado enquanto o treinamento está em andamento com informações estatísticas apresentadas nos testes de Teste de Amostra e Fora do Teste de Amostra. Os registros de execução são apresentados ao usuário para dados de treinamento, validação e fora de amostra. Bem comportado O desempenho fora da amostra pode ser indicativo de que o Sistema de Negociação está evoluindo com características robustas. A deterioração substancial no teste automático de Out of Sample em comparação com o teste In Sample pode implicar que a criação de um Sistema de Negociação robusto está em dúvida ou que o Terminal ou Conjunto de Entrada pode precisar ser alterado. Finalmente, o Conjunto de terminais é cuidadosamente escolhido, de modo a não prejudicar demais a seleção do material genético inicial em relação a qualquer viés ou sentimento de mercado específico.
O TSL não começa a ser executado com um Sistema de Negociação predefinido. Na verdade, apenas o conjunto de entradas e uma seleção de modos ou modos de entrada no mercado, para busca e atribuição automática de entrada, são feitos inicialmente. Um padrão ou comportamento indicador que pode ser pensado como uma situação de alta pode ser usado, descartado ou invertido dentro do GP. Nenhum padrão ou indicador é pré-atribuído a qualquer viés de movimento de mercado específico. Esta é uma saída radical do desenvolvimento do sistema de negociação gerado manualmente.
Um Sistema de Negociação é um conjunto lógico de instruções que dizem ao comerciante quando comprar ou vender um mercado específico. Essas instruções raramente exigem intervenção de um comerciante. Os Sistemas de Negociação podem ser negociados manualmente, observando as instruções de negociação em uma tela do computador, ou podem ser negociados, permitindo que o computador entre em negociações no mercado automaticamente. Ambos os métodos estão em uso generalizado hoje. Existem mais gerentes de dinheiro profissionais que se consideram comerciantes "sistemáticos ou mecânicos" do que aqueles que se consideram "discretos", e o desempenho dos gerentes de dinheiro sistemáticos é geralmente superior ao dos gestores de dinheiro discrecional. Estudos mostraram que as contas de negociação geralmente perdem dinheiro com mais freqüência se o cliente não estiver usando um Sistema de Negociação. O aumento significativo nos sistemas de negociação nos últimos 10 anos é evidente, especialmente nas corretora de commodities, no entanto, as empresas de corretagem de mercado de ações e títulos estão cada vez mais conscientes dos benefícios através do uso de sistemas de negociação e alguns começaram a oferecer sistemas de negociação para seus clientes de varejo.
A maioria dos gestores de fundos mútuos já estão usando algoritmos computacionais sofisticados para orientar suas decisões quanto ao "estoque quente a escolher" ou o que "rotação do setor" é favorável. Computadores e algoritmos tornaram-se mainstream no investimento e esperamos que essa tendência continue a ser mais jovem, os investidores mais experientes em informática continuam a permitir que partes do seu dinheiro sejam gerenciadas pelos sistemas de negociação para reduzir o risco e aumentar os retornos. As enormes perdas experimentadas pelos investidores que participam da compra e detenção de ações e fundos de investimento como o mercado de ações derretido nos últimos anos está promovendo esse movimento para uma abordagem mais disciplinada e lógica para investir no mercado de ações. O investidor médio percebe que ele ou ela atualmente permite que muitos aspectos de suas vidas e a vida de seus entes queridos sejam mantidos ou controlados por computadores, como os automóveis e as aeronaves que usamos para o transporte, o equipamento de diagnóstico médico que usamos para a manutenção da saúde, os controladores de aquecimento e refrigeração que usamos para controle de temperatura, as redes que usamos para informações baseadas na internet, até mesmo os jogos que jogamos para entretenimento. Por que, então, alguns investidores de varejo acreditam que podem "disparar do quadril" em suas decisões sobre "o que" estoque ou fundo mútuo para comprar ou vender e esperar ganhar dinheiro? Finalmente, o investidor médio ficou cauteloso com os conselhos e informações encaminhados por corretores, contadores, diretores corporativos e consultores financeiros sem escrúpulos.
Nos últimos 20 anos, matemáticos e desenvolvedores de software pesquisaram indicadores e padrões em mercados de ações e commodities buscando informações que possam apontar para a direção do mercado. Essas informações podem ser usadas para melhorar o desempenho dos Sistemas de Negociação. Geralmente, este processo de descoberta é realizado através de uma combinação de testes e erros e mais sofisticados "Mineração de Dados". Normalmente, o desenvolvedor levará semanas ou meses de crunching de números para produzir um potencial Sistema de Negociação. Muitas vezes, este sistema de negociação não funcionará bem quando usado no futuro devido ao que é chamado de "ajuste de curva". Ao longo dos anos, tem havido muitos sistemas de negociação (e empresas de desenvolvimento de sistemas de negociação) que vieram e foram, já que seus sistemas falharam na negociação ao vivo. O desenvolvimento de sistemas de negociação que continuam a atuar no futuro é difícil, mas não é impossível de realizar, embora nenhum desenvolvedor ético ou gerente de dinheiro dê uma garantia incondicional de que qualquer Sistema de Negociação ou, por isso, qualquer ação, vínculo ou fundo mútuo, continuará para produzir lucros no futuro para sempre.
O que demorou semanas ou meses para que o desenvolvedor do Trading System produza no passado pode agora ser produzido em minutos através do uso do Trading System Lab. O Trading System Lab é uma plataforma para a geração automática de sistemas de negociação e indicadores de negociação. A TSL faz uso de um mecanismo de programação genética de alta velocidade e produzirá sistemas de negociação a uma taxa de mais de 16 milhões de barras de sistema por segundo com base em 56 entradas. Note-se que apenas alguns insumos serão realmente usados ​​ou necessários, resultando em estruturas de estratégia geralmente simples evoluídas. Com aproximadamente 40.000 a 200.000 sistemas necessários para uma convergência, o tempo de convergência para qualquer conjunto de dados pode ser aproximado. Note-se que não estamos simplesmente executando uma otimização de força bruta de indicadores existentes que procuram parâmetros ótimos a partir dos quais usar em um Sistema de Negociação já estruturado. O Gerador do Sistema de Negociação começa em uma origem de ponto zero, não fazendo suposições sobre o movimento do mercado no futuro e então "evolui" Sistemas de Negociação a uma taxa muito alta combinando informações presentes no mercado e formulando novos filtros, funções, condições e relacionamentos à medida que progride para um sistema de negociação "geneticamente modificado". O resultado é que um excelente sistema de negociação pode ser gerado em poucos minutos em 20-30 anos de dados de mercado diários em praticamente qualquer mercado.
Ao longo dos últimos anos, houve várias abordagens para a otimização do Sistema de Negociação que empregam o Algoritmo Genético menos poderoso. Os Programas Genéticos (GP's) são superiores aos Algoritmos Genéticos (GA's) por vários motivos. Primeiro, os GPs convergem em uma solução a uma taxa exponencial (muito rápido e ficando mais rápido), enquanto os Algoritmos Genéticos convergem em uma taxa linear (muito mais lenta e não está ficando mais rápida). Em segundo lugar, os GPs realmente geram o código da máquina do Sistema de Negociação que combinava o material genético (indicadores, padrões, dados inter-mercado) de maneiras únicas. Essas combinações únicas podem não ser intuitivamente óbvias e não requerem definições iniciais pelo desenvolvedor do sistema. As relações matemáticas únicas criadas podem se tornar novos indicadores ou variantes na Análise Técnica, ainda não desenvolvidas ou descobertas. GA, por outro lado, simplesmente procure soluções ótimas à medida que progridem no intervalo de parâmetros; eles não descobrem novas relações matemáticas e não escrevem seu próprio código de Sistema de Negociação. O código do sistema comercial do GP de vários comprimentos, usando genomas de comprimento variável, modificará o comprimento do Sistema de Negociação através do chamado cruzamento não homólogo e descartará completamente um indicador ou padrão que não contribua para a eficiência do Sistema de Negociação. O uso de GA apenas blocos de instruções de tamanho fixo, fazendo uso de apenas cruzamentos homólogos e não produzem código de código de troca de comprimento variável, nem descartarão um indicador ou padrão ineficiente tão prontamente como um GP. Finalmente, os Programas Genéticos são um avanço recente no domínio da aprendizagem por máquinas, enquanto os Algoritmos Genéticos foram descobertos há 30 anos. Os Programas Genéticos incluem todas as principais funcionalidades dos Algoritmos Genéticos; crossover, reprodução, mutação e fitness, no entanto GPs incluem características muito mais rápidas e robustas, tornando a GP a melhor opção para produzir Trading Systems. O GP empregado no Trading System Generator da TSL é o GP mais rápido atualmente disponível e não está disponível em nenhum outro software de mercado financeiro no mundo.
O Algoritmo de Programação Genética, o Simulador de Negociação e os Motores Fitness utilizados na TSL levaram 8 anos para produzir.
O Trading System Lab é o resultado de anos de trabalho árduo de uma equipe de engenheiros, cientistas, programadores e comerciantes, e acreditamos que representa a tecnologia mais avançada disponível hoje para comercializar os mercados.

Requisitos do sistema de negociação algorítmica.
Atualmente, estou levando uma aula sobre arquiteturas de software. Para esta classe, cada aluno escolhe um sistema, define seus requisitos arquitetônicos e projeta uma solução capaz de satisfazer esses requisitos. Escolhi um sistema de negociação algorítmica por causa do desafio tecnológico e porque adoro os mercados financeiros. Os sistemas de negociação algorítmica (ATs) usam algoritmos computacionais para tomar decisões comerciais, enviar ordens e gerenciar pedidos após a submissão. Nos últimos anos, as ATs ganharam popularidade e agora representam a maioria das negociações realizadas através de trocas internacionais. Distinção é feita entre negociação programada e negociação algorítmica. A negociação programada envolve a quebra de pedidos de grandes mercados em pacotes de ações menores. Neste artigo, o comércio programado é considerado um requisito de segurança de um ATs.
Introdução aos sistemas de negociação algorítmica.
Falando em geral, existem cinco tipos de participantes do mercado: investidores de varejo, comerciantes proprietários, criadores de mercado, instituições de compra e instituições de venda. Os ATs são mais utilizados por instituições proprietárias de buy-side, mas essa dinâmica está mudando. O comércio algorítmico como serviço (ATAAS) torna o comércio algorítmico acessível ao investidor de varejo (ver apêndice). Este artigo descreve os requisitos arquitetônicos para um ATs usado por uma instituição proprietária de compra exclusiva. Na maior parte do nível, um ATs tem três funções: tomar decisões comerciais, criar ordens de negociação e gerenciar essas ordens após a submissão. Abaixo disso, há uma série de requisitos funcionais mais detalhados, alguns dos quais podem ser satisfeitos pela arquitetura.
Introdução à arquitetura de software.
Um monte de debate ainda envolve a definição do que é uma arquitetura de software. No contexto deste artigo, a arquitetura do software é definida como a infra-estrutura dentro da qual os componentes do aplicativo que fornecem a funcionalidade do usuário podem ser especificados, implantados e executados. Um sistema de software deve satisfazer seus requisitos funcionais e não funcionais. Os requisitos funcionais especificam as funções dos componentes dos sistemas. Os requisitos não funcionais especificam medidas através das quais o desempenho do sistema é medido. Um sistema de software que satisfaça seus "requisitos funcionais", ainda não atende às expectativas dos usuários, e. um ATs que pode enviar negócios, mas não em tempo hábil, causaria perdas financeiras. A arquitetura do software basicamente fornece uma infra-estrutura que satisfaça os requisitos não funcionais e dentro do qual os componentes que satisfazem os requisitos funcionais podem ser implantados e executados. Os requisitos do sistema de negociação algorítmica podem, portanto, ser amplamente divididos em requisitos funcionais e não funcionais.
Requisitos funcionais.
Sob o requisito de nível superior de "fazer negociação", existem três requisitos de alto nível:
Obtenha dados de mercado - baixe, filtre e armazene dados estruturados e não estruturados. Os dados estruturados incluem dados de mercado em tempo real da Reuters ou Bloomberg transmitidos usando um protocolo, e. CONSERTAR. Dados não estruturados incluem notícias e dados de redes sociais. Definir estratégia de negociação - especifique novas regras e estratégias de negociação. A regra de negociação consiste em um indicador, uma desigualdade e um valor numérico, e. "Razão PE" & lt; 10. As regras de negociação são estruturadas em uma árvore de decisão para definir uma estratégia de negociação (ilustrada abaixo). Analise os títulos em relação à estratégia de negociação - para cada segurança, obtenha dados e filtre-o através da estratégia de negociação para determinar qual segurança para comprar. Adicionalmente: para cada posição aberta, determine qual segurança vender. Nota: este requisito pode variar.
Sob o requisito de nível superior de "criar pedidos de negociação", existem dois requisitos de alto nível:
Obtenha informações de comércio - para cada decisão, obtenha o símbolo de segurança, preço, quantidade, etc. Crie uma ordem comercial - para cada decisão, especifique um tipo de ordem e adicione informações comerciais. Existem seis tipos de pedidos: longo, curto, mercado, limite, parada e condicional.
Sob o requisito de nível superior de "gerenciar pedidos", existem três requisitos de alto nível:
Gerenciar ordens pendentes - para cada pedido, validar e confirmar esse pedido Ordem de rota / enviar - encaminhe cada pedido para uma troca, grupo escuro ou corretora Gerenciar ordens enviadas - acompanhar o status de cada pedido enviado, se a ordem for combinada, então crie uma posição aberta . Se a ordem não for correspondida, pare a ordem.
Este diagrama mostra como uma estratégia de negociação pode ser definida como uma árvore de decisão das regras de negociação.
Requisitos não Funcionais.
Existem muitos requisitos não funcionais que são comercializados entre os outros, e. O aumento do desempenho geralmente ocorre com um aumento no custo total de propriedade. Os requisitos do sistema de negociação algorítmico não funcional incluem,
Escalabilidade - é a capacidade de um sistema para lidar e executar sob uma carga de trabalho aumentada ou em expansão. Os ATs devem ser escaláveis ​​em relação ao número de feeds de dados em processos, número de trocas comerciais e títulos que podem negociar. Desempenho - é a quantidade de trabalho realizado por um sistema em comparação com o tempo e os recursos necessários para fazer esse trabalho. Um ATs deve ter tempos de resposta rápidos (de volta ao mercado) e alto processamento e transferência de rede. Modificabilidade - é a facilidade com que o sistema pode ser alterado. Um ATs deve ter estratégias de negociação e processamento de dados facilmente modificáveis. Confiabilidade - é a precisão e confiabilidade de um sistema para produzir saídas corretas para as entradas que recebe. Como erros e erros em um ATs podem resultar em enormes perdas e multas, a confiabilidade é crucial. Veja a debacle do capital do Cavaleiro para obter provas disso. Auditabilidade - é a facilidade com que o sistema pode ser auditado. Recentes casos de alto perfil de ATs que estão faltando colocaram a ATs em destaque para empresas de auditoria. Eles devem, portanto, ser auditáveis ​​tanto do ponto de vista financeiro, como da conformidade e da TI. Segurança - é a segurança de uma organização contra atividades criminosas, como terrorismo, roubo ou espionagem. Como as estratégias de negociação são proprietárias e representam uma propriedade intelectual valiosa, elas devem ser garantidas. Além disso, para proteger os ATs de caçados, as ordens devem ser ofuscadas usando estratégias de negociação programadas. Tolerância a falhas - é a capacidade de um sistema continuar a funcionar corretamente após uma falha ou falha. Isso é semelhante à confiabilidade, exceto que os ATs devem continuar sendo confiáveis ​​mesmo após uma falha para evitar perdas financeiras. Interoperabilidade - é a facilidade com que o sistema é capaz de operar com uma ampla gama de sistemas relacionados. Isso é importante para um ATs que pode ser necessário para interagir com sistemas de gerenciamento de pedidos, sistemas de gerenciamento de portfólio, sistemas de gerenciamento de riscos, sistemas de contabilidade e até sistemas bancários.
Visão geral do escopo arquitetônico.
O escopo arquitetônico é o conjunto de serviços suportados pela arquitetura que são consumidos por componentes para atender aos requisitos funcionais e não funcionais. Uma discriminação mais detalhada deste escopo arquitetônico está disponível no documento de requisitos detalhados. Em um nível alto, os seguintes serviços deveriam ser fornecidos pela arquitetura:
Um ambiente de processamento pré-processamento de dados modificável - que suporta vários fluxos de dados, filtros para dados irrelevantes e particionamento de dados temporários Um ambiente de processamento distribuído - que suporta várias unidades de processamento (clusters), monitoramento de desempenho em tempo real, uma estrutura de comunicação orientada a mensagens, agendamento de conjuntos de dados temporais, balanceamento de carga e replicação de dados Unidades de processamento individuais - que suportam filas na memória e processamento complexo de eventos (em dados temporais) Uma rede de área de armazenamento (SAN) - que suporta agregação de dados temporais, consultas contínuas e log (para trilhas de auditoria) Um ambiente de recuperação de dados (DR) - replica o SAN e o sistema de gerenciamento de pedidos Um ambiente de integração - que expõe uma API padrão para componentes e conecta componentes internos e externos uns aos outros. Um sistema de gerenciamento de pedidos - que aceita fluxos de entrada simultâneos , redundância passiva e balanceamento de carga, critérios ACID em pedidos, uma trilha de auditoria e é reposta cated Um ambiente de uso do sistema - que suporta múltiplos perfis de usuários e expõe um front-end totalmente gerenciado ao sistema de comércio algorítmico.
Requisitos de acesso e integração.
Os requisitos de acesso descrevem maneiras pelas quais os usuários podem acessar os componentes do sistema. Um sistema de comércio algorítmico deve expor três interfaces: uma interface para definir novas regras de negociação, estratégias de negociação e fontes de dados; uma interface de back-end para administradores de sistema para adicionar clusters e configurar a arquitetura; e uma interface de auditoria somente leitura para verificar controles de TI e direitos de acesso de usuários. Os pré-requisitos para integração entre componentes e sistemas externos são chamados de requisitos de integração. O sistema de negociação algorítmica deve apoiar integração baseada em arquivos, integração baseada em mensagens e integração de banco de dados. Como tal, os seguintes requisitos devem ser satisfeitos pela arquitetura:
Integração de banco de dados - suporte ODBC, JDBC, ADO e XQC Integração baseada em arquivos - suporte a arquivos CSV, XML e JSON Integração baseada em mensagens - suporte FIX, FAST e FIXatdl.
Restrições arquitetônicas.
Os pontos azuis mostram os locais físicos onde a latência da rede é minimizada e os pontos vermelhos mostram os locais físicos das grandes trocas financeiras. A fim de maximizar o desempenho do sistema de negociação algorítmica, deve-se alojar o sistema em locais que minimizem a latência da rede. Fonte: MIT open press: dspace. mit. edu/handle/1721.1/6285.
Restrições arquitetônicas são fatores que restringem o desempenho da arquitetura que está sendo construída. As duas restrições que vou mencionar aqui são restrições de rede física e restrições regulatórias. Restrições de rede física são colocadas em um sistema como resultado de redes de telecomunicações de baixo custo. Para mitigar essa restrição, o sistema deve ser construído onde a latência da rede é minimizada. Outra maneira de mitigar as restrições de rede é co-localizar o sistema de negociação algorítmica com a troca de mercado. Uma vez que foi dito, a decisão de co-localizar apresenta restrições de processamento e espaço adicionais.
As restrições regulatórias são introduzidas através de leis e regulamentos, que são principalmente países e câmbio específicos. Este é um fator cada vez mais importante na concepção e implementação de um sistema de negociação algorítmica porque a negociação algorítmica está se tornando mais regulada após o crash do Flash de 2010. Falando em geral, os ATs devem, pelo menos, cumprir as regras da SEC relativas à conformidade e integridade do sistema (SCI), as diretrizes EMEA para sistemas de negociação algorítmica, os padrões de negociação algorítmica ISO 9000 (AT9000) e as normas internacionais de relatório financeiro (IFRS) .
Conclusão.
As arquiteturas de sistemas de negociação algorítmica são complicadas pelos rigorosos requisitos não funcionais esperados do sistema e pela ampla gama de requisitos regulatórios e de conformidade que regem a negociação automatizada. Devido a essas complexidades, deve-se considerar cuidadosamente o design e a implementação da arquitetura do sistema. Ao projetar uma arquitetura de negociação algorítmica de fonte aberta, espero apontar os requisitos arquitetônicos que muitas vezes são ignorados no início do projeto de tais sistemas. Os requisitos identificados neste documento provavelmente não serão concluídos e inevitavelmente evoluirão com o passar do tempo. A segunda parcela deste artigo incluirá meu design para uma arquitetura de software que atenda aos requisitos acima mencionados. Para obter mais informações sobre negociação algorítmica, não hesite em contactar-me.
Para baixar uma cópia do meu relatório, clique aqui. Para obter uma lista completa de fontes, consulte o relatório.
Os provedores de serviços da ATAAS incluem, mas não estão limitados a:
Quantopian - os usuários definem estratégias de negociação quantitativas em Python e podem testá-las novamente. Os usuários também podem executar essas estratégias em mercados ativos. Quantopian recentemente recebeu um investimento de 6,7 milhões de dólares para ampliar seus serviços. EquaMetrics - usando os usuários do RIZM, criam visualmente novas estratégias de negociação algorítmica, testam essas estratégias e executam essas estratégias em mercados ativos. A EquaMetrics anunciou recentemente um novo financiamento para a RIZM avaliado em 4,5 milhões de USD. Corretoras - algumas corretoras permitem que os comerciantes criem bots de negociação que executem automaticamente suas estratégias de negociação.
História anterior.
Previsão econômica BRICs usando redes neurais.
Próxima História.
Arquitetura do sistema de comércio algorítmico.
Envie um comentário.
Cancelar resposta.
Siga a Turing Finance.
Turing Finance Mailing List.
Amigos da Turing Finance.
Quantocracy é o melhor agregador de blog de finanças quantitativas com links para novas análises postadas todos os dias.
NMRQL é o fundo hedge quantitativo de que sou parte. Usamos a aprendizagem de máquinas para tentar vencer o mercado.