Automatisierter handelssystemgenerator




Automatisierter handelssystemgeneratorErstellen eines Trading-Systems innerhalb des Trading-Systems Lab Trading System Lab erzeugt automatisch Trading-Systeme auf jedem Markt in wenigen Minuten mit einem sehr fortgeschrittenen Computerprogramm, bekannt als AIMGP (automatische Induktion von Maschinencode mit genetischer Programmierung). Erstellung eines Handelssystems im Trading System Lab erfolgt in 3 einfachen Schritten. Zunachst wird ein einfacher Praprozessor ausgefuhrt, der automatisch die notwendigen Daten aus dem Markt extrahiert und vorbehandelt, mit denen Sie arbeiten mochten. TSL akzeptiert CSI, MetaStock, AIQ, TradeStation, kostenlose Internetdaten, ASCII-, TXT-, CSV-, CompuTrac-, DowJones-, FutureSource-, TeleChart2000v3-, TechTools-, XML-, Binar - und Internet-Streaming-Daten. Zweitens wird der Trading System Generator (GP) fur mehrere Minuten oder mehr laufen, um ein neues Handelssystem zu entwickeln. Sie konnen Ihre eigenen Daten, Muster, Indikatoren, Intermarket-Beziehungen oder fundamentale Daten innerhalb der TSL verwenden. Drittens ist das entwickelte Trading System formatiert, um neue Trading System Signale von TradeStation oder vielen anderen Handelsplattformen zu produzieren. TSL wird automatisch schreiben Sie eine einfache Sprache, Java, Assembler, C-Code, C-Code und WealthLab Script Language. Das Handelssystem kann dann manuell gehandelt, uber einen Broker gehandelt oder automatisch gehandelt werden. Sie konnen das Handelssystem selbst erstellen, oder wir konnen es fur Sie tun. Dann konnen Sie oder Ihr Broker das System entweder manuell oder automatisch handeln. Trading System Labs Genetic Programm enthalt mehrere Features, die die Moglichkeit der Kurvenanpassung zu reduzieren, oder die Herstellung eines Trading-System, das nicht weiter in die Zukunft durchzufuhren. Erstens, die entwickelten Trading-Systeme haben ihre Gro?e auf die niedrigstmogliche Gro?e durch so genannte Parsimony Pressure, Zeichnung aus dem Konzept der minimalen Beschreibung Lange geschnitten. Somit ist das resultierende Handelssystem so einfach wie moglich und es wird allgemein angenommen, dass je einfacher das Handelssystem ist, desto besser wird es in die Zukunft durchfuhren. Zweitens wird die Zufalligkeit in den evolutionaren Prozess eingefuhrt, wodurch die Moglichkeit reduziert wird, Losungen zu finden, die lokal, aber nicht global optimal sind. Zufalligkeit wird nicht nur uber die Kombinationen des in den entwickelten Handelssystemen verwendeten genetischen Materials, sondern auch uber Parsimony Pressure, Mutation, Crossover und andere ubergeordnete GP-Parameter eingefuhrt. Out of Sample-Tests werden durchgefuhrt, wahrend das Training mit statistischen Informationen durchgefuhrt wird, die sowohl im Test - als auch im Out-of-Sample-Handelssystemtest angezeigt werden. Ausfuhrungsprotokolle werden dem Benutzer fur Trainings-, Validierungs - und Out of Sample-Daten prasentiert. Gut verhalten Aus der Sample Performance kann ein Hinweis sein, dass das Trading System mit robusten Eigenschaften entwickelt. Eine wesentliche Verschlechterung der automatischen Probenentnahme im Vergleich zu den Stichprobenprufung kann bedeuten, dass die Schaffung eines robusten Handelssystems im Zweifel ist oder dass das Terminal oder das Eingabeset moglicherweise geandert werden muss. Schlie?lich wird das Terminal-Set sorgfaltig ausgewahlt, um die Auswahl des anfanglichen genetischen Materials nicht auf eine bestimmte Markt-Bias oder - Stimmung zu beschranken. TSL startet nicht mit einem vordefinierten Handelssystem. In der Tat wird nur das Eingabeset und eine Auswahl von Markteintrittsmodus oder - modi fur die automatische Eintrittssuche und - zuordnung anfanglich hergestellt. Ein Muster - oder Indikatorverhalten, das als bullische Situation betrachtet werden kann, kann innerhalb des GP verwendet, verworfen oder invertiert werden. Keinem Muster oder Indikator ist eine bestimmte Marktbewegungsvorspannung vorab zugewiesen. Dies ist eine radikale Abkehr von der manuell generierten Trading-System-Entwicklung. Ein Handelssystem ist ein logischer Satz von Anweisungen, die dem Handler sagen, wann man einen bestimmten Markt kaufen oder verkaufen kann. Diese Anweisungen erfordern selten einen Eingriff eines Handlers. Handelssysteme konnen manuell gehandelt werden, indem man Handelsanweisungen auf einem Computerbildschirm beobachtet oder gehandelt werden kann, indem dem Computer erlaubt wird, Trades automatisch in den Markt einzutragen. Beide Methoden sind heute weit verbreitet. Es gibt mehr professionelle Geldmanager, die sich als systematische oder mechanische Handler als diejenigen, die sich als discretionary, und die Leistung der Systematische Geld-Manager ist in der Regel uberlegen, dass der diskretionare Geld-Manager. Studien haben gezeigt, dass Trading-Konten in der Regel verlieren Geld haufiger, wenn der Client nicht mit einem Trading-System. Der deutliche Anstieg der Handelssysteme in den letzten zehn Jahren zeigt sich vor allem in den Rohstoff-Brokerfirmen, doch Aktien - und Anleihenmarkt-Brokerhauser werden zunehmend von den Vorteilen durch den Einsatz von Trading Systems erkannt und einige haben damit begonnen, Trading Systems anzubieten Einzelhandelskunden. Die meisten Investmentfonds-Manager sind bereits mit anspruchsvollen Computer-Algorithmen, um ihre Entscheidungen zu treffen, was hei?e Lager zu holen oder was Sektor Rotation ist fur. Computer und Algorithmen haben sich zu Mainstream-Investitionen entwickelt, und wir erwarten, dass sich dieser Trend fortsetzen wird, da jungere, computergesteuerte Investoren weiterhin erlauben, dass Teile ihres Geldes von Trading Systems verwaltet werden, um das Risiko zu senken und die Rendite zu erhohen. Die riesigen Verluste, die von Anlegern, die an Aktien und Investmentfonds beteiligt waren, teilnahmen, wahrend der Aktienmarkt in den vergangenen Jahren geschmolzen war, fordert diese Entwicklung hin zu einer disziplinierten und logischeren Herangehensweise an die Borseninvestitionen. Der durchschnittliche Investor erkennt, dass er oder sie derzeit ermoglicht viele Aspekte ihres Lebens und das Leben ihrer Lieben zu halten oder kontrolliert werden von Computern wie die Autos und Flugzeuge, die wir fur den Transport, die medizinische Diagnosegerate verwenden wir fur die Gesundheitsversorgung, Die Heizungs - und Kuhlregler, die wir fur die Temperaturregelung verwenden, die Netze, die wir fur internetbasierte Informationen nutzen, auch die Spiele, die wir fur die Unterhaltung spielen. Warum dann einige Einzelhandels-Investoren glauben, dass sie von der Hufte in ihren Entscheidungen, was Aktien oder Investmentfonds zu kaufen oder zu verkaufen und zu erwarten, um Geld zu schie?en Schlie?lich ist der durchschnittliche Investor hat sich vorsichtig von der Beratung und Informationen durch skrupellose Broker weitergegeben , Buchhalter, Corporate Principals und Finanzberater. In den vergangenen 20 Jahren haben Mathematiker und Softwareentwickler Indikatoren und Muster auf Lager - und Rohstoffmarkten durchsucht, die nach Informationen suchen, die auf die Richtung des Marktes hinweisen. Diese Informationen konnen verwendet werden, um die Leistung von Handelssystemen zu verbessern. Im Allgemeinen ist diese Entdeckung Prozess durch eine Kombination aus Versuch und Irrtum und anspruchsvoller Data Mining erreicht. Typischerweise dauert der Entwickler Wochen oder Monate der Anzahl Knirschen, um ein potentielles Handelssystem zu erzeugen. Viele Male dieses Handelssystem wird nicht gut funktionieren, wenn tatsachlich in der Zukunft aufgrund der sogenannten Kurvenanpassung verwendet. Im Laufe der Jahre gab es viele Trading Systems (und Trading-System-Entwicklungsunternehmen), die gekommen und gegangen, wie ihre Systeme im Live-Handel gescheitert sind. Die Entwicklung von Trading-Systemen, die weiterhin in die Zukunft fuhren, ist schwierig, aber nicht unmoglich zu bewerkstelligen, obwohl kein ethischer Entwickler oder Geldmanager eine unbedingte Garantie dafur geben wird, dass jedes Trading System oder auch irgendwelche Aktien, Anleihen oder Investmentfonds fortbestehen werden Um Gewinne in die Zukunft fur immer zu produzieren. Was hat Wochen oder Monate fur die Trading-System-Entwickler zu produzieren in der Vergangenheit kann nun in wenigen Minuten durch den Einsatz von Trading System Lab produziert werden. Trading System Lab ist eine Plattform fur die automatische Generierung von Handelssystemen und Handelsindikatoren. TSL nutzt eine Hochgeschwindigkeits-Genetic Programming Engine und wird Trading-Systeme mit einer Geschwindigkeit von uber 16 Millionen System-Bars pro Sekunde basierend auf 56 Eingaben produzieren. Man beachte, da? nur wenige Eingaben tatsachlich verwendet werden oder notwendig sind, was zu allgemein einfach entwickelten Strategiestrukturen fuhrt. Mit etwa 40.000 bis 200.000 Systemen, die fur eine Konvergenz benotigt werden, kann die Zeit bis zur Konvergenz fur jeden Datensatz angenahert werden. Beachten Sie, dass wir nicht einfach eine brutale Kraftoptimierung bestehender Indikatoren durchfuhren, die nach optimalen Parametern suchen, aus denen in einem bereits strukturierten Trading System zu verwenden ist. Der Handelssystem-Generator beginnt an einem Nullpunkt-Ursprung, der keine Annahmen uber die Bewegung des Marktes in der Zukunft macht, und entwickelt dann Handelssysteme zu einer sehr hohen Rate, die auf dem Markt vorhandene Informationen kombiniert und neue Filter, Funktionen, Bedingungen und Beziehungen formuliert Schreitet zu einem gentechnisch veranderten Handelssystem voran. Das Ergebnis ist, dass ein ausgezeichnetes Handelssystem in wenigen Minuten auf 20-30 Jahren der taglichen Marktdaten auf nahezu jedem Markt erzeugt werden kann. In den letzten Jahren gab es mehrere Ansatze fur Trading System Optimierung, die den weniger leistungsfahigen genetischen Algorithmus beschaftigen. Genetische Programme (GPs) sind uberlegene genetische Algorithmen (GAs) aus mehreren Grunden. Zuerst konvergieren GPs auf einer Losung mit einer exponentiellen Rate (sehr schnell und schneller), wahrend genetische Algorithmen mit einer linearen Rate konvergieren (viel langsamer und nicht immer schneller). Zweitens generieren die Hausarzte tatsachlich den Handelssystem-Maschinencode, der das genetische Material (Indikatoren, Muster, Zwischenmarktdaten) auf einzigartige Weise kombiniert. Diese einzigartigen Kombinationen sind moglicherweise nicht intuitiv offensichtlich und erfordern keine anfanglichen Definitionen durch den Systementwickler. Die einzigartigen mathematischen Beziehungen konnen neue Indikatoren oder Varianten der technischen Analyse werden, die noch nicht entwickelt oder entdeckt wurden. GAs, auf der anderen Seite, einfach fur optimale Losungen suchen, wie sie uber die Parameter-Bereich sie nicht entdecken neue mathematische Beziehungen und nicht schreiben ihre eigenen Handelssystem-Code. GPs erstellen Trading-System-Code von verschiedenen Langen, mit variabler Lange Genome, wird die Lange des Handelssystems durch die so genannte nicht-homologe Crossover andern und wird vollstandig verwerfen ein Indikator oder Muster, das nicht zur Effizienz des Handelssystems beitragen. GAs verwenden nur Befehlsblocke mit fester Gr?e, wobei nur homologe Crossover verwendet werden und keine variable Lange des Handelssystemcodes erzeugt werden, noch werden sie einen ineffizienten Indikator oder ein Muster so leicht wie ein GP verwerfen. Schlie?lich sind genetische Programme ein neuer Fortschritt auf dem Gebiet des maschinellen Lernens, wahrend genetische Algorithmen vor 30 Jahren entdeckt wurden. Genetische Programme umfassen alle Hauptfunktionen der Genetischen Algorithmen Crossover, Reproduktion, Mutation und Fitness, aber GPs umfassen viel schnellere und robuste Funktionen, so dass GPs die beste Wahl fur die Herstellung von Trading Systems. Der GP, der in TSLs Trading System Generator eingesetzt wird, ist der derzeit am schnellsten verfugbare GP und ist in keiner anderen Finanzmarktsoftware der Welt verfugbar. Die genetische Programmierung Algorithmus, Trading Simulator und Fitness-Motoren innerhalb TSL verwendet uber 8 Jahre zu produzieren. Trading System Lab ist das Ergebnis von Jahren harter Arbeit von einem Team von Ingenieuren, Wissenschaftlern, Programmierern und Handlern, und wir glauben, stellt die modernste Technologie heute fur den Handel der Markte. Die Vor-und Nachteile der automatisierten Handelssysteme Handler und Investoren konnen Prazise Eingabe. Exit - und Money-Management-Regeln in automatisierte Handelssysteme, die es Computern ermoglichen, die Trades auszufuhren und zu uberwachen. Eine der gro?ten Attraktionen der Strategieautomatisierung ist, dass es einige der Emotionen aus dem Handel nehmen kann, da Trades automatisch platziert werden, sobald bestimmte Kriterien erfullt sind. Dieser Artikel wird Leser vorstellen und erklaren einige der Vor-und Nachteile, sowie die Realitaten der automatisierten Handelssysteme. (Fur das zugehorige Lesen, siehe Die Macht der Programm-Trades.) Was ist ein automatisiertes Handelssystem Automatisierte Handelssysteme, auch als mechanische Handelssysteme, algorithmischen Handel bezeichnet. Automatisierte Handels - oder Systemhandel erlauben es den Handlern, spezifische Regeln fur Handels - und Exits festzulegen, die, sobald sie programmiert sind, automatisch uber einen Computer ausgefuhrt werden konnen. Die Handelsein - und - ausgangsregeln konnen auf einfachen Bedingungen, wie einem gleitenden Durchschnittsubergang, basieren. Oder es konnen komplizierte Strategien sein, die ein umfassendes Verstandnis der fur die Benutzerhandelsplattform spezifischen Programmiersprache oder das Fachwissen eines qualifizierten Programmierers erfordern. Automatisierte Handelssysteme erfordern typischerweise die Verwendung von Software, die mit einem Direktzugriffsvermittler verknupft ist. Und alle spezifischen Regeln mussen in dieser Plattform-proprietaren Sprache geschrieben werden. Die Plattform TradeStation nutzt beispielsweise die Programmiersprache EasyLanguage, die NinjaTrader-Plattform dagegen die NinjaScript-Programmiersprache. Abbildung 1 zeigt ein Beispiel einer automatisierten Strategie, die drei Trades wahrend einer Trading Session ausgelost hat. Abbildung 1: Ein Funf-Minuten-Chart des ES-Kontrakts mit einer automatisierten Strategie. Einige Handelsplattformen verfugen uber Strategie-Assistenten, die es Anwendern erlauben, aus einer Liste allgemein verfugbarer technischer Indikatoren eine Reihe von Regeln zu erstellen, die dann automatisch gehandelt werden konnen. Der Nutzer konnte zum Beispiel festlegen, dass ein langer Handel eingegeben wird, sobald der 50-Tage-Gleitende Durchschnitt uber dem 200-Tage-Gleitenden Durchschnitt bei einem Funf-Minuten-Chart eines bestimmten Handelsinstruments uberschreitet. Benutzer konnen auch die Art der Bestellung (zB Markt oder Limit) eingeben und wenn der Handel ausgelost wird (zB am Ende der Leiste oder in der nachsten Leiste geoffnet) oder die Standard-Eingange der Plattform verwenden. Viele Handler jedoch wahlen ihre eigenen benutzerdefinierten Indikatoren und Strategien zu programmieren oder arbeiten eng mit einem Programmierer, um das System zu entwickeln. Wahrend dies in der Regel erfordert mehr Aufwand als mit dem Plattform-Assistenten, ermoglicht es eine viel gro?ere Flexibilitat und die Ergebnisse konnen mehr belohnen. (Leider gibt es keine perfekte Anlagestrategie, die den Erfolg garantieren wird.) Weitere Informationen finden Sie unter Verwenden technischer Indikatoren zur Entwicklung von Handelsstrategien.) Sobald die Regeln festgelegt sind, kann der Computer die Markte uberwachen, um Kauf - oder Verkaufschancen basierend auf dem Handel zu finden Strategiespezifikationen. Abhangig von den spezifischen Regeln, sobald ein Trade eingegeben wird, Auftrage fur Schutz Stop Verluste. Nachlaufende Stopps und Gewinnziele automatisch generiert. In schnelllebigen Markten kann dieser sofortige Auftragseingang den Unterschied zwischen einem geringen Verlust und einem katastrophalen Verlust fur den Fall darstellen, in dem sich der Handel gegen den Handler bewegt. Vorteile von automatisierten Trading-Systemen Es gibt eine lange Liste von Vorteilen auf mit einem Computer uberwachen die Markte fur Handelschancen und fuhren die Trades, einschlie?lich: Minimize Emotions. Automatisierte Handelssysteme minimieren Emotionen wahrend des gesamten Handelsprozesses. Indem Emotionen in Schach gehalten werden, haben Handler normalerweise eine einfachere Zeit, an dem Plan festzuhalten. Da die Handelsauftrage automatisch ausgefuhrt werden, sobald die Handelsregeln erfullt sind, konnen die Handler den Handel nicht zogern oder in Frage stellen. Neben der Unterstutzung von Handlern, die Angst, den Ausloser zu ziehen sind, kann automatisiertes Handel Bombardierung diejenigen, die geeignet sind, zu ubertreiben Kauf und Verkauf an jeder wahrgenommenen Gelegenheit. Fahigkeit zum Backtest. Backtesting wendet Handelsregeln auf historische Marktdaten an, um die Durchfuhrbarkeit der Idee zu bestimmen. Beim Entwerfen eines Systems fur automatisierten Handel mussen alle Regeln absolut sein, ohne Raum fur Interpretation (der Computer kann nicht erraten, dass es genau gesagt werden muss, was zu tun ist). Trader konnen diese prazisen Regeln setzen und sie auf historischen Daten testen, bevor sie Geld im Live-Handel riskieren. Sorgfaltiges Backtesting ermoglicht es Tradern, eine Trading-Idee auszuwerten und zu verfeinern und die Systemerwartung zu bestimmen, die der durchschnittliche Betrag, den ein Trader erwarten kann, pro Risikoeinheit zu gewinnen (oder zu verlieren). (Wir bieten einige Tipps fur diesen Prozess, die helfen konnen, Ihre aktuellen Handelsstrategien neu zu finden. Fur mehr, siehe Backtesting: Interpretation der Vergangenheit.) Preserve Disziplin. Da die Handelsregeln etabliert sind und die Handelsausfuhrung automatisch erfolgt, wird Disziplin auch in volatilen Markten bewahrt. Disziplin ist oft verloren durch emotionale Faktoren wie Angst vor dem Verlust eines Verlustes oder der Wunsch, eke aus ein wenig mehr Gewinn aus einem Handel. Automatisiertes Trading hilft sicherzustellen, dass Disziplin beibehalten wird, weil der Handelsplan genau gefolgt wird. Daruber hinaus wird der Pilot-Fehler minimiert, und eine Bestellung zum Kauf von 100 Aktien wird nicht falsch eingegeben werden als Kauf von 1.000 Aktien zu verkaufen. Erzielen Sie Konsistenz. Eine der gro?ten Herausforderungen im Handel ist, den Handel zu planen und den Handel zu planen. Selbst wenn ein Handelsplan das Potenzial hat, rentabel zu sein, andern Handler, die die Regeln ignorieren, jegliche Erwartung, die das System hatte. Es gibt keinen solchen Handelsplan, der 100 der Zeitverluste gewinnt, sind ein Teil des Spiels. Aber Verluste konnen psychologisch traumatisierend sein, so dass ein Trader, der zwei oder drei verlieren Trades in einer Reihe konnte entscheiden, den nachsten Handel zu uberspringen. Wenn dieser nachste Handel ein Gewinner gewesen ware, hat der Handler bereits jede Erwartung des Systems zerstort. Automatisierte Handelssysteme ermoglichen es Tradern, Konsistenz durch den Handel des Plans zu erreichen. (Es ist unmoglich, Katastrophe ohne Handelsregeln zu vermeiden. Fur weitere, siehe 10 Schritte zum Aufbau eines gewinnbringenden Handelsplans.) Verbesserte Order Entry Speed. Da Computer sofort auf sich andernde Marktbedingungen reagieren, konnen automatisierte Systeme Auftrage generieren, sobald die Handelskriterien erfullt sind. Erste-oder aus einem Handel ein paar Sekunden fruher kann einen gro?en Unterschied in den Handel Ergebnis zu machen. Sobald eine Position eingegeben wird, werden alle anderen Auftrage automatisch generiert, inklusive Schutzstopp-Verlusten und Gewinnzielen. Markte konnen sich schnell bewegen, und es ist demoralisierend, dass ein Trade das Gewinnziel erreicht oder vor einem Stop-Loss-Level vorbeifahrt, bevor die Auftrage sogar eingegeben werden konnen. Ein automatisiertes Handelssystem verhindert, dass dies geschieht. Diversifizieren Handel. Automatisierte Handelssysteme erlauben dem Benutzer, mehrere Konten oder verschiedene Strategien gleichzeitig zu handeln. Dies hat das Potenzial, Risiken uber verschiedene Instrumente zu verbreiten und gleichzeitig eine Absicherung gegen Verlustpositionen zu schaffen. Was unglaublich anspruchsvoll fur einen Menschen zu erreichen ist, wird effizient von einem Computer in einer Angelegenheit von Millisekunden ausgefuhrt. Der Computer ist in der Lage, fur Trading-Chancen uber eine Reihe von Markten zu scannen, Auftrage zu generieren und Trades zu uberwachen. Nachteile und Realitaten von automatisierten Handelssystemen Automatisierte Handelssysteme haben viele Vorteile, aber es gibt einige Abstriche und Realties, denen die Handler bewusst sein sollten. Mechanische Ausfalle. Die Theorie hinter automatisierten Trading macht es einfach: die Software einrichten, die Regeln programmieren und beobachten, wie sie handeln. In Wirklichkeit jedoch ist das automatisierte Trading eine anspruchsvolle Handelsmethode, aber nicht unfehlbar. Abhangig von der Handelsplattform konnte sich ein Handelsauftrag auf einem Computer und nicht auf einem Server befinden. Was bedeutet, dass, wenn eine Internetverbindung verloren geht, eine Bestellung nicht auf den Markt geschickt werden. Es konnte auch eine Diskrepanz zwischen den theoretischen Trades, die durch die Strategie und die Auftragseingangsplattform Komponente, die sie in echte Trades macht erzeugt. Die meisten Handler sollten eine Lernkurve bei der Verwendung von automatisierten Handelssystemen erwarten, und es ist allgemein eine gute Idee, mit kleinen Handelsgro?en zu beginnen, wahrend der Prozess verfeinert wird. Uberwachung. Obwohl es toll ware, den Computer einzuschalten und den Tag zu verlassen, benotigen automatisierte Handelssysteme eine Uberwachung. Dies liegt daran, das Potenzial fur mechanische Ausfalle, wie Konnektivitatsprobleme, Leistungsverluste oder Computerabsturze, und System-Macken. Es ist moglich, dass ein automatisiertes Handelssystem Anomalien erlebt, die zu fehlerhaften Auftragen, fehlenden Auftragen oder doppelten Auftragen fuhren konnen. Wenn das System uberwacht wird, konnen diese Ereignisse schnell erkannt und behoben werden. Uber-Optimierung. Obwohl nicht spezifisch fur automatisierte Handelssysteme, Handler, die Backtesting-Techniken verwenden konnen Systeme, die auf Papier gro?artig aussehen und fuhren schrecklich in einem Live-Markt. Uber-Optimierung bezieht sich auf uberma?ige Kurvenanpassung, die einen Handelsplan erzeugt, der im realen Handel unzuverlassig ist. Es ist z. B. moglich, eine Strategie zu optimieren, um au?ergewohnliche Ergebnisse auf den historischen Daten, auf denen sie getestet wurde, zu erzielen. Handler gehen manchmal falsch davon aus, dass ein Handelsplan nahe 100 profitable Geschafte haben sollte oder nie einen Drawdown erleben sollte, um ein tragfahiger Plan zu sein. Als solche konnen die Parameter angepasst werden, um einen nahezu perfekten Plan zu schaffen, der vollstandig ausfallt, sobald er auf einen Live-Markt angewendet wird. (Diese Uberoptimierung schafft Systeme, die nur auf Papier gut aussehen.) Weitere Informationen finden Sie unter Backtesting und Forward Testing: Die Bedeutung von Correlation.) Serverbasierte Automatisierung Handler haben die Moglichkeit, ihre automatisierten Handelssysteme uber einen serverbasierten Handel auszufuhren Plattform wie Strategy Runner. Diese Plattformen bieten haufig kommerzielle Strategien zum Verkauf an, ein Assistent, so dass Handler ihre eigenen Systeme entwerfen konnen oder die Fahigkeit, vorhandene Systeme auf der Server-basierten Plattform zu hosten. Gegen eine Gebuhr kann das automatisierte Handelssystem alle Trades mit allen auf ihrem Server befindlichen Auftragen scannen, ausfuhren und uberwachen, was zu einer schnelleren und zuverlassigeren Auftragserfassung fuhrt. Schlussfolgerung Obwohl ein Ppealing fur eine Vielzahl von Faktoren, sollten automatisierte Handelssysteme nicht als Ersatz fur sorgfaltig ausgefuhrte Handel. Mechanische Storungen konnen auftreten, und als solche erfordern diese Systeme eine Uberwachung. Serverbasierte Plattformen konnen eine Losung fur Handler bieten, die das Risiko von mechanischen Ausfallen minimieren mochten. (Fur verwandte Themen, siehe Day Trading-Strategien fur Anfanger.) Working Capital ist ein Ma? fur die Effizienz eines Unternehmens und seine kurzfristige finanzielle Gesundheit. Das Working Capital wird berechnet. Die Environmental Protection Agency (EPA) wurde im Dezember 1970 unter US-Prasident Richard Nixon gegrundet. Das. Eine Verordnung, die am 1. Januar 1994 durchgefuhrt wurde, verringerte und schlie?lich beseitigte Tarife, um Wirtschaftstatigkeit zu fordern. Ein Ma?stab, an dem die Wertentwicklung eines Wertpapier-, Investmentfonds - oder Anlageverwalters gemessen werden kann. Mobile Brieftasche ist eine virtuelle Brieftasche, die Zahlungskarteninformationen auf einem mobilen Gerat speichert. 1. Die Verwendung von verschiedenen Finanzinstrumenten oder Fremdkapital, wie Marge, zur Erhohung der potenziellen Rendite einer Investition. Disclaimer HYPOTHETISCH ODER SIMULIERTE LEISTUNGSERGEBNISSE HABEN BESTIMMTE INHERENTE EINSCHRANKUNGEN. EINE AKTUELLE LEISTUNGSAUFNAHME, SIMULATIVE ERGEBNISSE NICHT VERTRETEN. WENN DIE HANDE NICHT TATSACHLICH AUSGEFUHRT WERDEN KONNEN, KONNEN DIE ERGEBNISSE AUSSERDEM AUF DIE AUSWIRKUNGEN AUF BESTIMMTE MARKTFAKTOREN ENTSTANDEN WERDEN KONNEN. SIMULATED HANDELSPROGRAMME IM ALLGEMEINEN SIND AUCH AUF DIE TATSACHE, DIE SIE MIT DEM VORTEIL VON HINDSIGHT ENTWERFEN. KEINE REPRASENTATION IST GEMACHT, DASS JEDE KONTO ODER GELTEND ZU ERWERBENDE GEWINNE ODER VERLUSTE VERANDERT WIRD. EasyLanguage und TradeStation sind eingetragene Warenzeichen von TradeStation Technologies, Inc. Einleitung Eine der gro?ten Trends im Einzelhandel in den letzten zehn Jahren war die Zunahme der Popularitat des automatisierten Handels. Bei dieser Art des Handels, auch bekannt als automatisierte Orderausfuhrung, werden Kauf - und Verkaufssignale, die von einem Handelssystem generiert werden, automatisch von einer Plattform ausgefuhrt, die mit dem Handler-Brokerage-Konto verbunden ist. Dies ermoglicht eine Freisprecheinrichtung, die eine schnellere Ausfuhrung, weniger Fehler und die Fahigkeit ermoglicht, kurzere Zeitrahmen mit hoherfrequenten Strategien zu handeln. Da immer mehr Handler zum automatisierten Handel gezogen sind, hat sich das Interesse an systematischen Handelsstrategien erhoht. Wahrend einige Trader ihre eigenen Trading-Strategien zu entwickeln, haben viele Handler die Programmierkenntnisse, die notwendig sind, um ihre Ideen umzusetzen. Andere Handler fehlen die spezifischen Kenntnisse der technischen Handelsmethoden oder die Erfahrung, die erforderlich ist, um eine tragfahige Strategie zu entwerfen. Selbst fur Handler, die uber die notwendigen Fahigkeiten fur die Entwicklung von Handelssystemen verfugen, ist der betrachtliche Zeit - und Aufwand fur die Entwicklung einer guten Strategie oft eine Abschreckung. Eine kurzlich entwickelte Losung fur dieses Problem ist die Verwendung von Computer-Algorithmen, um automatisch zu generieren Handelssystem-Code. Das Ziel dieses Ansatzes ist es, viele der Schritte im traditionellen Prozess der Entwicklung von Handelssystemen zu automatisieren. Im traditionellen, manuellen Ansatz zur Strategieentwicklung wahlt der Trader Elemente der Handelsstrategie, die auf vorherigen Erfahrungen basieren, und Kenntnisse uber technische Indikatoren, Einstiegs - und Ausstiegstypen sowie Strategieentwurf. Haufig basiert eine Strategie auf einer Markthypothese, dh einer Idee, wie der Markt funktioniert. Eine tragfahige Handelsstrategie wird typischerweise durch ein langes Trial-and-Error-Verfahren mit zahlreichen Iterationen, Revisionen und Tests entwickelt, bis akzeptable Ergebnisse erzielt werden. Dieser traditionelle Prozess der Entwicklung von Handelssystemen ist extrem zeitaufwandig und beinhaltet systematisch Beseitigung vieler Ideen, die einfach nicht funktionieren. Au?erdem haben alle Handler Vorurteile daruber, wie die Markte funktionieren, und diese Verzerrungen konnen den Systementwicklungsprozess beeinflussen. In einigen Fallen konnen diese Vorurteile hilfreich sein, aber sie konnen auch die moglichen Systeme einschranken, die der Handler berucksichtigen konnte. Anstatt mit einer voreingenommenen Ansicht und einem begrenzten Satz von Regeln, beginnt ein automatischer Code-Generator mit einem gro?en Satz von Regeln und sucht in einer unvoreingenommenen Weise fur die Kombinationen, die arbeiten, wahrend schnell die Beseitigung diejenigen, die nicht. Dieses Papier stellt einen Uberblick uber die automatische Codegenerierung fur den Bau von Handelssystemen. Es werden sowohl einfache als auch komplexe Methoden diskutiert. Eine einfache Ad-hoc-Methode wird vorgestellt, die in der Scripting-Sprache von TradeStations EasyLanguage implementiert werden kann, um grundlegende Preismuster-basierte Strategien zu finden. Ein komplexer Ansatz auf der Grundlage der genetischen Programmierung wird ebenfalls diskutiert. Die automatische Erstellung von Handelssystemen ist eine attraktive Idee. Es gibt jedoch auch einige Nachteile. Zum einen sind rigorose Ansatze wie solche, die auf genetischer Programmierung beruhen, komplex und schwer umsetzbar. Auch die automatische Codeerzeugung beruht im Allgemeinen auf der historischen Simulation, dh ihrem Optimierungsprozess. Daher ist das Risiko einer Uberanpassung zu berucksichtigen. Diese Vorbehalte werden ebenfalls diskutiert. Der grundlegende Ansatz Der grundlegende Algorithmus fur den Bau von Handelssystemen mit automatischer Codegenerierung ist unten in Abb. 1. Es beginnt mit einer Methode zur Kombination verschiedener Elemente der Handelsstrategie. Diese Elemente konnen verschiedene technische Indikatoren, wie z. B. gleitende Durchschnittswerte, Stochastik, und so weiter verschiedene Arten von Ein-und Ausreise Bestellungen und logische Bedingungen fur den Eintritt und Ausstieg aus dem Markt. Abbildung 1. Grundlegender Algorithmus fur automatisierte Strategieentwicklung. Nachdem die verschiedenen Elemente zu einer koharenten Strategie zusammengefasst sind, konnen sie auf dem Markt oder den Markten von Interesse ausgewertet werden. Dies erfordert Marktdaten Preise, Volumen, offene Zinsen, etc. fur jeden Markt. Im Allgemeinen wurden Sie auch eine Reihe von Build-Ziele zu helfen, Rang oder punkten Sie jede Strategie. Beispiele fur Build-Ziele umfassen verschiedene Leistungsma?e, wie etwa den Nettogewinn, den Drawdown, den Prozentsatz der Gewinner, den Gewinnfaktor und so weiter. Diese konnten als Mindestanforderungen, wie etwa ein Gewinnfaktor von mindestens 2,0, oder als Maximierungsziele, wie die Maximierung des Reingewinns, angegeben werden. Die Strategiegenerierungs - und Bewertungsschritte werden wiederholt, bis die Beendigungskriterien erfullt sind. Die Abbruchkriterien konnten so einfach sein, wie eine vorgegebene Anzahl von unterschiedlichen Strategien zu schaffen, oder der Prozess kann gestoppt werden, nachdem keine weitere Verbesserung der Build-Ziele erreicht ist. Typischerweise wird ein Optimierungsalgorithmus verwendet, um die Strategien zu denen zu fuhren, die die Buildziele erfullen. Die endgultigen Strategien sind diejenigen mit dem hochsten Rang oder Kerbe auf der Grundlage der Build-Ziele. Sie konnten entweder die einzige beste Strategie oder speichern Sie einige (oder alle) der Strategien, die von bauen Ziele. Wenn es mehrere Build-Ziele gibt, kann ein gewichteter Durchschnitt verwendet werden, um eine einzelne Metrik zu bilden. Dies ist die grundlegendste Ansicht des automatischen Systemaufbaus. Eine detailliertere Beschreibung wird im folgenden Abschnitt uber die genetische Programmierung gegeben. Diese Beschreibung ignoriert auch das wichtige Problem der Uberformatierung, bei dem die Strategie so eng an die Marktdaten angepasst ist, die wahrend des Buildprozesses verwendet werden, dass die Strategie in Zukunft bei neuen Daten nicht gut funktioniert. Diese Frage wird auch im Folgenden behandelt. Theoretische Grundlagen der automatischen Codegenerierung Wie oben beschrieben, ist der Aufbau eines Handelssystems mit automatischer Codegenerierung im Wesentlichen ein Optimierungsproblem. Die Kombination von Strategie-Elementen, die die Build-Ziele maximiert, wird als letzte Strategie betrachtet. Einige Handler wurden einwenden, dass Handelssysteme auf der Grundlage einer Hypothese des Marktverhaltens oder Handelns aufgebaut werden sollten. Wenn Sie eine gute Hypothese haben, wie die Markte funktionieren, kann eine Strategie um diese Hypothese aufgebaut und getestet werden. Wenn es funktioniert, unterstutzt es die Hypothese und rechtfertigt den Handel der Strategie. Tatsachlich ist der hier beschriebene Ansatz nicht grundsatzlich anders. Jede Kandidatenstrategie, die wahrend des Buildprozesses aufgebaut wurde, wie in Fig. 1 ist im Wesentlichen eine Hypothese, die von der Evaluierung entweder unterstutzt oder widerlegt wird. Wenn Out-of-Sample-Tests verwendet werden, konnen die endgultigen Strategien durch die Out-of-Sample-Ergebnisse weiter unterstutzt oder widerlegt werden. Eine weitere Moglichkeit, automatische Codegenerierung anzuzeigen, ist ein Problem der statistischen Schlussfolgerung. Die Preisdaten konnen als eine Kombination von Signal und Rauschen gedacht werden. Das Signal ist der handelbare Teil der Daten, und das Rauschen ist alles andere. In diesem Kontext ist der Strategieaufbauproze? ein nichtlineares Kurvenanpassungsproblem, bei dem das Ziel darin besteht, Strategien zu finden, die dem Signal entsprechen, wahrend das Rauschen ignoriert wird und Uberanpassung vermieden wird. Gleichzeitig sind die Marktdaten oft nicht stationar: Die statistischen Eigenschaften andern sich mit der Zeit. Eine erfolgreiche Strategie ist daher eine, die zu den stationaren Elementen des Marktsignals mit angemessenen Freiheitsgraden passt, um eine Uberanpassung zu vermeiden. Obwohl im Folgenden ausfuhrlicher erortert wird, wird im Allgemeinen ein Out-of-Sample-Test verwendet, um zu verifizieren, dass die Strategien nicht uberkompatibel zum Markt sind. Mustersystem-Codegenerator fur TradeStation Dieser Abschnitt beschreibt einen Ad-hoc-Ansatz zur automatischen Codegenerierung, bei dem ein Handelssystem fur TradeStation automatisch andere, musterbasierte Handelssysteme fur TradeStation generiert. Das AutoSystemGen-System sucht nach einem Satz von Handelsregeln zusammen mit den zugehorigen Parameterwerten, die einen bestimmten Satz von Leistungsanforderungen erfullen. Abhangig von den Performance-Anforderungen, konnte es mehrere oder sogar Dutzende von Handelssystemen, die den Anforderungen entsprechen. Es schreibt dann den EasyLanguage-Code fur jedes System in eine Datei. Fur illustrative Zwecke sind die Regeln fur die generierten Systeme auf Preismodelle beschrankt. Grundsatzlich konnte diese Technik erweitert werden, um automatisch Systemzeichnungen aus einer Vielzahl von Ein - und Ausstiegstechniken zu generieren, die fur fast jeden Markt gelten. Preismusterregeln Wahrend fast jede Art von Indikator oder Handelslogik in den hier beschriebenen Handelssystemgenerator einbezogen werden konnte, um die Dinge ziemlich einfach zu halten, werden die Regeln der erzeugten Systeme auf Preismuster beschrankt sein. Jede Eintragsvorschrift eines generierten Handelssystems hat die folgende Form: wobei P1 und P2 die Preise (offen, hoch, niedrig oder geschlossen) sind, N1 und N2 die Anzahl der zuruckzulegenden Stabe sind (z Und Ineq ist ein Ungleichheitsoperator, entweder lt oder gt. Beispiele fur Regeln umfassen die folgenden: Schlie?en Sie lt Close2 Low2 lt High10 High3 gt Close4 und so weiter. P1, P2, N1, N2 und Ineq sind alle Variablen, die durch den Systemgenerierungsprozess bestimmt werden. N1 und N2 auf den Bereich 0 20 beschrankt. Au?erdem ist die Anzahl der Regeln, NRules, eine Variable mit Werten von 1 bis 10. Ein Handelseintrag wird ausgelost, wenn alle Regeln wahr sind. In diesem Fall wird der Eintrag an der offenen Stelle des nachsten Taktes aufgenommen. Die Handelsrichtung wird im Voraus festgelegt, so da? das System Systeme erzeugt, die entweder alle langen oder alle kurzen Trades sind. Um Trading-Logik sowohl fur lange und kurze Trades zu erhalten, kann das System zweimal ausgefuhrt werden, einmal fur lange Trades und das zweite Mal fur kurze Trades. Trades wird auf dem Markt nach einer festen Anzahl von Bars, NX, die von einem bis 20 reichen ausgegeben werden. Finding the Rules Der Schlussel zu diesem Prozess ist die Suche Kandidaten Handelssysteme. Ein System kann zwischen einer und zehn Regeln der oben gezeigten Form bestehen. Trades werden auf dem Markt eingegeben, wenn alle Regeln wahr sind und Trades eine bestimmte Anzahl von Bars spater verlassen werden. Wenn dies als ein herkommliches TradeStation-System mit maximal 10 Regeln kodiert ware, wurden es 52 Eingaben geben. Dies wurde fur eine umstandliche Strategie zu machen. Stattdessen wird ein anderer Ansatz verwendet. Bei jedem Schritt der Optimierung werden die Werte fur jede Variable (P1, P2, N1, N2, Ineq, NRules und NX) zufallig gewahlt. Fur jede Regel wird ein anderer Satz von Werten von P1, P2, N1, N2 und Ineq fur eine Summe von NRules-Satzen von Werten ausgewahlt. Jeder Schritt der Optimierung wird ein anderes Handelssystem generieren, da die Variablen zufallig ausgewahlt werden. Wenn die Leistungsresultate des Systems die vom Benutzer eingegebenen Anforderungen erfullen, wird das erzeugte System in eine Datei im EasyLanguage-Code geschrieben. Alles zusammen setzen Der Code fur das AutoSystemGen-System und die dazugehorigen Funktionen ist bei Breakout Futures (breakoutfutures) auf der Seite Free Downloads verfugbar. Die erste Eingabe zur Strategie hei?t OptStep. Um das System auszufuhren, sollte OptStep in der TradeStation optimiert werden, indem es von 1 bis zu einer gro?en Anzahl von 10.000 in Schritten von 1 variiert wird. Dies fuhrt dazu, dass AutoSystemGen beispielsweise 10.000 verschiedene Handelssysteme erzeugt. Die, die die angegebenen Leistungskriterien erfullen, werden in die Datei geschrieben, die als Eingabe fur die Funktion WriteSystem (z. B. C: AutoSysGen-Output1.txt) angezeigt wird. Die Leistungskriterien werden uber die System-Eingange (reqNetProfit, reqMaxDD, etc.) vorgegeben. Die meisten der harten Arbeit wird durch die Funktionen ausgefuhrt, die das System aufruft. Die Funktion GetPatVars wahlt zufallig die Werte fur die Variablen aus, die die Handelsregeln bestimmen. Um festzustellen, ob in der nachsten Leiste ein Trade-Eintrag erfolgen soll oder nicht, werden die Preismusterregeln durch die Funktion EvalPattern ausgewertet. Wenn das System die Leistungskriterien erfullt, wird der entsprechende EasyLanguage-Code erzeugt und mit der Funktion WriteSystem in eine Textdatei geschrieben. Beispiel Als Beispiel betrachten Sie den 30-jahrigen Schatzanleihe-Futures-Markt (Symbol US. P in TradeStation 8). AutoSystemGen wurde in den letzten 20 Jahren der T-Bond-Preise optimiert, wobei der OptStep-Input von 1 auf 10000 erhoht wurde. Damit wurden 10.000 verschiedene Handelssysteme ausgewertet. Die Optimierung wurde zweimal durchgefuhrt, einmal fur lange Trades und einmal fur kurze Trades. Die folgenden Performance-Anforderungen wurden verwendet: Nettogewinn von mindestens 30.000, Worst-Case-Drawdown nicht mehr als 7500, mindestens 200 Trades, prozentual rentabel von mindestens 50 und Profit-Faktor von mindestens 1,2. Auf einem Dualcore-Computer mit Vista dauerte es etwa 10 Minuten, um jede Optimierung auszufuhren (10.000 Systeme pro Optimierung). Die durch dieses Verfahren erzeugten Systeme sind nachfolgend dargestellt. Hierbei handelt es sich um die von der WriteSystem-Funktion in die Datei AutoSysGen-Output1.txt geschriebenen Systeme. Die ersten sind die Long-Only-Systeme, gefolgt von einem Short-Only-System (das einzige, das die Performance-Kriterien erfullt). System 2332, US. P, 9172007 12:23:00, Long Trades Net Profit 53562.50, Max DD -7381.25, Num Trades 250, Prozentgewinne 56.80, Proffaktor 1.631 Var: EntNext (false) EntNext Open2 gt Low16 und Low9 gt Low3 Und Close14 lt Low6 und wenn EntNext dann kaufen nachsten Bar auf dem Markt Wenn BarsSinceEntry gt NBarExS dann kaufen, um die nachste Bar auf dem Markt zu decken Wenn STrailOn dann kaufen, um die nachste Bar auf SStop stoppen Bis vor kurzem die meisten Anwendungen der genetischen Programmierung bis zur Strategie-Strategie wurden Akademische Studien auf begrenzte Regelsatze, uberma?ig einfache Ein-und Ausfahrt Logik und benutzerdefinierten Code, so dass die Ergebnisse nicht geeignet fur die meisten Handler. Gleichzeitig wurde die meiste verfugbare Software, die GP fur den Markthandel implementiert, entweder auf professionelle Handler ausgerichtet und entsprechend festgesetzt oder ist sehr kompliziert einzurichten und zu verwenden. Adaptrade Builder wurde entwickelt, um GP einfach zu bedienen fur jeden Handler, Einzel-oder Profi, die ein grundlegendes Verstandnis des Strategie-Trading und der TradeStation-Plattform hat. Weitere Informationen uber Builder finden Sie unter AdaptradeBuilder. Over-fitting Gebaude-Trading-Systeme uber die automatische Code-Generierung ist eine Art von Optimierung. Die meisten systematischen Trader sind wohl mit der Parameteroptimierung vertraut, in der die Eingaben in eine Strategie optimiert werden. Im Gegensatz zur Parameteroptimierung optimiert die automatische Codegenerierung die Strategielogik. Dennoch ist das Risiko einer Uberoptimierung oder Uberanpassung auch fur die automatische Codegenerierung ebenso wichtig wie fur die Parameteroptimierung. Typischerweise wird die Optimierung uber ein Segment von Daten, das sogenannte Optimierungs - oder In-Probe-Segment, durchgefuhrt und auf unterschiedlichen Daten getestet, die als Test - oder Out-of-Sample-Segment bezeichnet werden. Over-Fitting bezieht sich auf das Problem der Optimierung einer Strategie, so dass es passt das In-Beispiel-Segment gut, aber nicht gut auf alle anderen Daten, einschlie?lich der Out-of-Sample-Daten. Schlechte Out-of-Sample-Leistung wird in der Regel durch einen von mehreren Faktoren verursacht. Ein wichtiger Faktor ist die sogenannte Anzahl von Freiheitsgraden im In-Probe-Segment. Die Anzahl der Freiheitsgrade, die gleich der Anzahl der Trades abzuglich der Anzahl der Regeln und Bedingungen der Strategie ist, bestimmt, wie eng die Strategie den Daten entspricht. Wenn fur jeden Parameter in der Strategie zugeordnete Eingaben hinzugefugt werden, kann die Anzahl der Strategie-Eingaben als Proxy fur die Anzahl der Regeln und Bedingungen verwendet werden. Zum Beispiel, wenn eine Strategie hat 100 Trades und 10 Eingange, es hat 90 Grad Freiheit. Je mehr Freiheitsgrade, desto unwahrscheinlicher ist es, dass die Strategie uberma?ig an den Markt angepasst wird, und umso eher wird es eine gute Out-of-Sample-Performance aufweisen. Die Anzahl der Freiheitsgrade kann wahrend des Build-Prozesses erhoht werden, indem die Anzahl der Trades und die Anzahl der Strategie-Eingaben als Build-Ziele berucksichtigt werden. Unter der Annahme, dass die Fitness-Metrik ein gewichteter Durchschnitt der Build-Ziele ist, werden alle anderen Aspekte gleich, die Erhohung der Gewichtung fur die Anzahl der Trades fuhrt zu Strategien mit mehr Trades und damit mehr Freiheitsgrade. Ebenso fuhrt eine Erhohung der Gewichtung fur die (negative) Anzahl von Eingaben zu Strategien mit weniger Eingaben, die auch die Anzahl von Freiheitsgraden erhohen werden. Eine weitere Moglichkeit besteht darin, die statistische Signifikanz als bauliches Ziel einzubeziehen. Die statistische Signifikanz kann berechnet werden, indem der Schuler t-Test auf den durchschnittlichen Handel angewandt wird. Dies wird die Wahrscheinlichkeit, dass der durchschnittliche Handel gro?er als Null ist zu messen. Der t-Test basiert auf der Anzahl der Freiheitsgrade, ist aber ein vollstandigeres Ma? dafur, ob eine Strategie uber-fit ist als die Anzahl der Freiheitsgrade allein. Eine Moglichkeit, die Out-of-Sample-Leistung zu verbessern, besteht also darin, die Bedeutung der Fitnessfunktion zu berucksichtigen, die dazu neigt, Strategien zu erzeugen, die eine hohe statistische Signifikanz aufweisen. Ein weiterer wichtiger Faktor, der die Out-of-Sample-Performance beeinflusst, ist die Vielfalt der Marktbedingungen im Segment "In-Probe". Generell ist es besser, uber Daten zu optimieren, die eine breite Palette von Marktbedingungen einschlie?en, wie z. B. Aufwartstrend - und Abwartstrendmarkte, Konsolidierungsphasen, hohe und niedrige Volatilitat usw. Je mehr Abwechslung im Segment der Stichproben, desto mehr Wahrscheinlich ist es, dass die Strategie wird gut auf andere Daten, einschlie?lich Out-of-Sample-Daten und in Echtzeit-Handel. Wahrend die Zukunft nie genau die Vergangenheit dupliziert, vorausgesetzt, die Zukunfts - (oder Out-of-Sample-Daten) sind ahnlich genug, um zumindest einen Teil des In-Sample-Segments, sollte die Strategie gut auf neue Daten. Der Wert der Optimierung uber eine Vielzahl von Marktbedingungen setzt voraus, dass eine gute Leistung uber jeden Teil des In-Probe-Segments erreicht wird. Eine Moglichkeit, dies zu messen, ist der Korrelationskoeffizient der Eigenkapitalkurve, der misst, wie eng die Eigenkapitalkurve sich einer Geraden annahert. Wenn die Eigenkapitalkurve eine gerade Linie ist, bedeutet dies, dass die Performance uber alle Segmente der Daten einheitlich ist. Offensichtlich ist dies wunschenswert, wenn das Ziel ist, eine gute Leistung uber so viele verschiedene Arten von Marktbedingungen wie moglich zu erzielen. Der Korrelationskoeffizient fur die durch automatische Codeerzeugung erzeugten Strategien kann durch Einbeziehen des Korrelationskoeffizienten als Buildziel und Gewichtung als Teil der Fitnessfunktion erhoht werden. Unglucklicherweise wird es Falle geben, in denen sogar mit einer hohen Signifikanz, einem Korrelationskoeffizienten nahe 1 und einer breiten Vielfalt von Marktbedingungen im In-Probe-Segment die Out-of-Sample-Leistung schlecht ist. Dies kann aus mehreren Grunden passieren. Erstens kann sogar eine einfache Strategie mit wenigen Parametern in einigen Fallen das Rauschen eher als das Signal passen. Laut Definition ist Rauschen ein Teil der Marktdaten, die nicht zu rentablen Handelssignalen beitragen. Zweitens kann sich die Marktdynamik, auf der die Strategielogik beruht (d. h. das Signal), in dem au?erhalb des Abtastbereichs befindlichen Segment geandert haben, um die Leistung negativ zu beeinflussen. Dies ist manchmal auf eine grundlegende Veranderung des Marktes zuruckzufuhren, etwa auf den Umstieg vom Boden - auf den elektronischen Handel. Allerdings sind auch subtilere Veranderungen, oft im Zusammenhang mit den Handelsmustern der Marktteilnehmer, moglich, insbesondere fur den kurzfristigen Handel. Wenn dies das Problem zu sein scheint, kann die Losung so einfach wie die Wiederherstellung der Strategie mit neuen Handelslogik. Mit einem Tool wie Adaptrade Builder macht dies viel einfacher, als wenn ein manueller Ansatz fur Trading-Strategie-Entwicklung verwendet wurden. Eine andere mogliche Losung besteht darin, die neuesten Daten in das Optimierungssegment einzuschlie?en und es ausprobieren zu lassen, indem die Performance in Echtzeit verfolgt wird. In most cases, a strategy that has a large number of trades, a high significance value and good performance on the in-sample segment will continue to perform well for some period of time post-optimization. For information on software for building trading strategies using genetic programming, please click here . If youd like to be informed of new developments, news, and special offers from Adaptrade Software, please join our email list. Vielen Dank.