Système automatisé de trading Qu'est-ce qu'un système commercial? Un système commercial est un programme informatique utilisé par les commerçants pour entrer et sortir objectivement des marchés à terme sur la base de paramètres qui ont été déterminés par des tests historiques sur des données quantifiables. Les systèmes sont exécutés sur des ordinateurs ou des serveurs et liés directement à l'échange pour le commerce. Pourquoi devrais-je échanger un système Trading sur les marchés à terme en utilisant un système commercial fournit la discipline pour surmonter la peur et la cupidité qui, dans de nombreux cas, paralyse un commerçant et les empêche de prendre des décisions opportunes et impartiales. Chaque commande placée est régie par un ensemble préétabli de règles qui ne dévie pas fondé sur autre chose que l'action du marché. Que dois-je considérer Comme toutes sortes d'outils, les systèmes de négociation s'il n'est pas utilisé correctement, peut être dangereux pour les commerçants de la santé économique. L'opérateur doit évaluer la tolérance aux contrats à terme à haut risque, au capital-risque et à la capacité de résister à l'amortissement des actions ainsi qu'au coût en temps et en argent du commerce sur les marchés à terme. Comment puis-je savoir si le système est bon? L'un des éléments clés d'un système commercial est la capacité d'un système de négociation à tenir au fil du temps. Nous encourageons les clients à prendre leur temps et à étudier les résultats avant d'ouvrir un compte de trading. Bien sûr, le seul véritable test d'un système est de voir comment il se comporte dans le commerce réel où le glissement du marché et le coût de négociation font partie du dossier. Combien d'argent ai-je besoin Le dépôt minimum pour ouvrir un système automatisé compte de négociation est 5000 et varie selon le système choisi. En outre, l'opérateur potentiel ne devrait envisager l'ouverture d'un compte à terme que lorsque le trader dispose d'un capital de risque suffisant, en raison de l'effet de levier des opérations à terme. Comment commencer? La première étape consiste à parler à un courtier d'ApexFutures afin de comprendre le risque ainsi que les avantages du trading à terme à l'aide d'un système automatisé de négociation. Si vous êtes à l'aise avec le programme, puis la prochaine étape est d'ouvrir un compte de négociation et sélectionnez le système d'échange (s) qui correspondent le mieux à vos tolérances de risque personnel et les objectifs commerciaux. Le groupe qui exécute les systèmes n'est pas autorisé à négocier à terme, de sorte que notre objectif est toujours de fournir au commerçant le meilleur service. Quels sont les risques Chaque système peut être soumis à des risques propres au marché, spécifiques au système ou complexes allant de 500 à 5 millions. En négociant des systèmes multiples sur différents marchés, on peut réduire les risques propres au marché et complexes. En négociant des systèmes avec différentes stratégies d'entrée et de sortie, le trader peut réduire le risque spécifique du système. Toutefois, le risque de négociation peut être substantiel et chaque investisseur et / ou négociant doit examiner si c'est un investissement approprié. Une performance précédente n'est pas nécessairement indicative des résultats futurs. Disclaimer Le risque de la négociation peut être substantiel et chaque investisseur andor trader doit examiner si c'est un investissement approprié. Une performance précédente n'est pas nécessairement indicative des résultats futurs. Avertissement sur les contrats à terme: Les transactions sur les contrats à terme sur titres, les contrats à terme sur marchandises et sur indices et les options sur contrats à terme comportent un risque élevé. Le montant de la marge initiale est faible par rapport à la valeur du contrat à terme, ce qui signifie que les transactions sont fortement endettées. Un mouvement de marché relativement petit aura un effet proportionnellement plus important sur les fonds que vous avez déposés ou devrez déposer: cela peut être contraire à vous et à vous. Vous pouvez supporter une perte totale des fonds de marge initiale et des fonds supplémentaires déposés auprès de l'entreprise de compensation pour maintenir votre position. Si le marché se déplace contre votre position ou les niveaux de marge sont augmentés, vous pouvez être appelés à verser des fonds supplémentaires substantiels à court préavis pour maintenir votre position. Si vous ne vous conformez pas à une demande de fonds supplémentaires dans le délai prescrit, votre position peut être liquidée à perte et vous serez responsable de tout déficit résultant. Backtesting and Forward Testing: L'importance de la corrélation Traders qui sont désireux d'essayer un Trading idée dans un marché en direct souvent faire l'erreur de s'appuyer entièrement sur les résultats de backtesting pour déterminer si le système sera rentable. Alors que le backtesting peut fournir aux commerçants des informations précieuses, il est souvent trompeur et il n'est qu'une partie du processus d'évaluation. Les tests hors-échantillon et les tests de performances avancés fournissent une confirmation supplémentaire concernant l'efficacité des systèmes et peuvent montrer un système de vraies couleurs avant que de l'argent réel ne soit en ligne. Une bonne corrélation entre les résultats de test de backtesting, hors de l'échantillon et de performance avant est vital pour déterminer la viabilité d'un système de trading. Backtesting Basics Le backtesting fait référence à l'application d'un système de négociation à des données historiques pour vérifier comment un système aurait fonctionné au cours de la période La période spécifiée. Beaucoup de plates-formes de négociation d'aujourd'hui support backtesting. Les traders peuvent tester des idées avec quelques frappes et obtenir un aperçu de l'efficacité d'une idée sans risquer des fonds dans un compte de trading. Le backtesting permet d'évaluer des idées simples, comme la façon dont un crossover moyen mobile fonctionnerait sur des données historiques, ou des systèmes plus complexes avec une variété d'entrées et de déclencheurs. Tant qu'une idée peut être quantifiée, elle peut être testée. Certains commerçants et investisseurs peuvent demander l'expertise d'un programmeur qualifié pour développer l'idée sous une forme vérifiable. Typiquement, cela implique un programmeur codant l'idée dans le langage propriétaire hébergé par la plate-forme de négociation. Le programmeur peut incorporer des variables d'entrée définies par l'utilisateur qui permettent au commerçant de tordre le système. Un exemple de ceci serait dans le système simple de croisement de moyenne mobile noté ci-dessus: le commerçant serait capable d'entrer (ou de changer) les longueurs des deux moyennes mobiles utilisées dans le système. Le commerçant pourrait backtest pour déterminer quelles longueurs de moyennes mobiles aurait effectué le meilleur sur les données historiques. (Obtenez plus d'informations dans le Tutoriel de négociation électronique.) Études d'optimisation De nombreuses plates-formes de négociation permettent également des études d'optimisation. Cela implique d'entrer une plage pour l'entrée spécifiée et de laisser l'ordinateur faire les calculs pour déterminer ce que l'entrée aurait effectué le mieux. Une optimisation multi-variable peut faire le calcul pour deux ou plusieurs variables combinées pour déterminer quels niveaux ensemble aurait obtenu le meilleur résultat. Par exemple, les commerçants peuvent indiquer au programme quelles entrées ils aimeraient ajouter à leur stratégie, ceux-ci seraient alors optimisés à leur poids idéal compte tenu des données historiques testées. Backtesting peut être passionnant dans la mesure où un système non rentable peut souvent être magiquement transformé en une machine à faire de l'argent avec quelques optimisations. Malheureusement, en peaufinant un système pour atteindre le plus haut niveau de rentabilité passée conduit souvent à un système qui fonctionnera mal dans le commerce réel. Cette sur-optimisation crée des systèmes qui ont l'air bien sur le papier seulement. Curve fitting est l'utilisation de l'analyse d'optimisation pour créer le plus grand nombre de métiers gagnants avec le plus grand profit sur les données historiques utilisées dans la période d'essai. Bien qu'il semble impressionnant dans les résultats de backtesting, l'ajustement de la courbe mène à des systèmes peu fiables puisque les résultats sont essentiellement conçus sur mesure uniquement pour ces données et cette période. Backtesting et l'optimisation de fournir de nombreux avantages à un commerçant, mais ce n'est qu'une partie du processus lors de l'évaluation d'un système commercial potentiel. Une prochaine étape consiste à appliquer le système aux données historiques qui n'ont pas été utilisées dans la phase de backtesting initiale. (La moyenne mobile est facile à calculer et, une fois tracée sur un graphique, est un puissant outil de repérage des tendances visuelles. Lors de l'essai d'une idée sur les données historiques, il est avantageux de réserver une période de données historiques à des fins de test. Les données historiques initiales sur lesquelles l'idée est testée et optimisée sont appelées les données dans l'échantillon. L'ensemble de données qui a été réservé est connu sous le nom de données hors échantillon. Cette configuration est une partie importante du processus d'évaluation car elle fournit un moyen de tester l'idée sur les données qui n'ont pas été un composant dans le modèle d'optimisation. En conséquence, l'idée n'aura pas été influencée de quelque façon que ce soit par les données hors de l'échantillon et les commerçants seront en mesure de déterminer la façon dont le système pourrait fonctionner sur de nouvelles données, c'est-à-dire dans le commerce réel. Avant de lancer un backtesting ou une optimisation, les traders peuvent réserver un pourcentage des données historiques à réserver aux tests hors échantillon. Une méthode consiste à diviser les données historiques en troisièmes et à séparer un tiers pour les tests hors échantillon. Seules les données de l'échantillon doivent être utilisées pour le test initial et toute optimisation. La figure 1 montre une ligne temporelle où un tiers des données historiques est réservé aux tests hors échantillon et les deux tiers sont utilisés pour le test dans l'échantillon. Bien que la figure 1 représente les données hors échantillon au début du test, des procédures typiques auraient la partie hors échantillon précédant immédiatement la performance en avant. Figure 1: Une ligne de temps représentant la longueur relative des données dans l'échantillon et hors de l'échantillon utilisées dans le processus de backtesting. Une fois qu'un système commercial a été développé à l'aide de données dans l'échantillon, il est prêt à être appliqué aux données hors échantillon. Les opérateurs peuvent évaluer et comparer les résultats de performance entre les données de l'échantillon et celles de l'échantillon. La corrélation fait référence aux similitudes entre les performances et les tendances globales des deux ensembles de données. Les paramètres de corrélation peuvent être utilisés pour évaluer les rapports sur le rendement des stratégies créés au cours de la période de test (une caractéristique fournie par la plupart des plateformes de négociation). Plus la corrélation entre les deux est forte, meilleure est la probabilité qu'un système fonctionne bien dans les tests de performance et de trading en direct. La figure 2 illustre deux systèmes différents qui ont été testés et optimisés sur des données dans l'échantillon, puis appliqués à des données hors échantillon. Le graphique de gauche montre un système qui était clairement courbe-ajusté pour fonctionner bien sur les données dans l'échantillon et complètement échoué sur les données hors de l'échantillon. Le graphique de droite montre un système qui a bien fonctionné sur les données à l'intérieur et hors de l'échantillon. Figure 2: Deux courbes d'équité. Les données commerciales avant chaque flèche jaune représentent le test dans l'échantillon. Les opérations générées entre les flèches jaune et rouge indiquent les tests hors de l'échantillon. Les opérations après les flèches rouges proviennent des phases de test de performance avant. S'il y a peu de corrélation entre les tests dans l'échantillon et hors de l'échantillon, comme le diagramme gauche de la figure 2, il est probable que le système a été trop optimisé et qu'il ne donnera pas de bons résultats dans le trading en direct. S'il existe une forte corrélation dans la performance, comme le montre le diagramme à droite de la figure 2, la phase suivante de l'évaluation implique un autre type de test hors échantillon, connu sous le nom de tests de performance avancés. (Pour en savoir plus sur la prévision, se reporter à Prévision financière: La méthode bayésienne.) Fournit aux commerçants un autre ensemble de données hors échantillon pour évaluer un système. Les tests de performance prospectifs sont une simulation de la négociation réelle et impliquent de suivre la logique système dans un marché en direct. Il est également appelé le commerce de papier puisque tous les métiers sont exécutés sur le papier, c'est-à-dire, les entrées commerciales et les sorties sont documentées avec tout profit ou perte pour le système, mais aucun métier réel n'est exécuté. Un aspect important des tests de performance avant est de suivre la logique des systèmes autrement, il devient difficile, sinon impossible, d'évaluer avec précision cette étape du processus. Les commerçants doivent être honnêtes au sujet de toutes les entrées commerciales et les sorties et d'éviter les comportements comme la cerise picking métiers ou non, y compris un commerce sur papier en rationalisant que je n'aurais jamais pris ce commerce. Si le commerce avait eu lieu suivant la logique du système, il devrait être documenté et évalué. De nombreux courtiers offrent un compte de négociation simulée où les métiers peuvent être placés et les profits et pertes correspondants calculés. L'utilisation d'un compte de négociation simulé peut créer une atmosphère semi-réaliste sur laquelle pratiquer le commerce et évaluer davantage le système. La figure 2 montre également les résultats des tests de performances avancés sur deux systèmes. Encore une fois, le système représenté dans le graphique de gauche ne réussit pas bien au-delà du test initial sur les données dans l'échantillon. Le système montré dans le graphique de droite, cependant, continue à bien performer à travers toutes les phases, y compris les essais de performance avant. Un système qui affiche des résultats positifs avec une bonne corrélation entre les tests de performance dans l'échantillon, hors de l'échantillon et en avant est prêt à être mis en œuvre sur un marché en direct. Le backtesting Bottom Line est un outil précieux disponible dans la plupart des plateformes de trading. Le fait de diviser les données historiques en plusieurs ensembles afin de fournir des tests dans l'échantillon et hors de l'échantillon peut fournir aux commerçants un moyen pratique et efficace d'évaluer une idée et un système commercial. Puisque la plupart des commerçants emploient des techniques d'optimisation dans le backtesting, il est important d'évaluer ensuite le système sur les données propres pour déterminer sa viabilité. Poursuivre les tests hors de l'échantillon avec des tests de performance avant fournit une autre couche de sécurité avant de mettre un système sur le marché risquer de l'argent réel. Des résultats positifs et une bonne corrélation entre les contrôles de backtesting dans l'échantillon et hors de l'échantillon et les tests de performance prospectifs augmentent la probabilité qu'un système fonctionne bien dans le trading réel. Un raccourci pour estimer le nombre d'années nécessaires pour doubler votre argent à un taux de rendement annuel donné (voir annuel composé.) Le taux d'intérêt appliqué à un prêt ou réalisé Sur un investissement sur une période de temps spécifique. La plupart des taux d'intérêt sont. Un investment-grade de sécurité soutenu par un pool d'obligations, de prêts et d'autres actifs. Les CDO ne se spécialisent pas dans un type de dette. L'année où le premier afflux de Leonardo Fibonacci est un mathématicien italien né au XIIe siècle dont on sait qu'il a découvert les numéros de Fibonacci, une sûreté dont le prix dépend ou qui dépend Dérivés d'un ou de plusieurs actifs sous-jacents.
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