Fineco Multi Day Forex

Forex Trading Diary 6 - Multi-Day Trading e Plotting Resultados Foi um tempo desde a minha mais recente Forex Trading Diário atualização. Ive sido ocupado trabalhando no novo QuantStart Jobs Board e por isso eu não tive tanto tempo como de costume para trabalhar em QSForex. Embora eu tenha feito alguns progressos Em particular, eu tenho sido capaz de adicionar algumas novas funcionalidades, incluindo: Documentação - Ive agora criou uma subseção QSForex no site, que inclui todas as entradas do Forex Trading Diary e documentação para QSForex. Em particular, inclui instruções detalhadas de instalação e um guia de uso para backtesting e live trading. Geração de Dados de Tick Simulado - Como é difícil baixar dados de tick de forex em massa (ou pelo menos tem sido de certos fornecedores que eu uso) eu decidi que seria mais simples gerar apenas alguns dados de tick aleatório para testar o sistema. Multi-Day Backtesting - Uma solicitação de recurso de longa data no QSForex é a capacidade de backtest durante vários dias de dados de carrapatos. Na última versão, o QSForex agora suporta backtesting multi-dia e multi-pair, tornando-o substancialmente mais útil. Plotting Backtesting Results - Enquanto console de saída é útil, nada bate ser capaz de visualizar uma curva de equidade ou redução histórica. Ive fez uso da biblioteca Seaborn para traçar os vários gráficos de desempenho. Nesta entrada eu descreverei todos os novos recursos em detalhes abaixo. Se você não tem sido capaz de seguir a série até à data, você pode ir para a seção QSForex, a fim de recuperar o atraso em entradas anteriores. Simulated Tick Script de Dados Um recurso extremamente importante requisitado para QSForex tem sido a capacidade de backtest durante vários dias. Anteriormente, o sistema só suportava backtesting através de um único arquivo. Esta não era uma solução escalável como tal um arquivo deve ser lido na memória e posteriormente em um Pandas DataFrame. Enquanto os arquivos de dados de carrapatos produzidos não são enormes (cerca de 3,5Mb cada), eles se somam rapidamente se considerarmos vários pares em períodos de meses ou mais. Para começar a criar uma capacidade de multi-dia / multi-arquivo, comecei a tentar baixar mais arquivos do histórico do tiquetaque do DukasCopy. Infelizmente, encontrei alguns problemas e não consegui fazer o download dos arquivos necessários para testar o sistema. Desde que eu não era demasiado fussed sobre as séries de tempo reais se, eu senti que seria mais simples escrever um certificado para gerar dados simulados do forex eu mesmo. Eu coloquei este script no arquivo scripts / generateatesimulatedpair. py. O código atual pode ser encontrado aqui. A idéia básica do script é gerar uma lista de timestamps distribuídos aleatoriamente, cada um possuindo valores bid / ask e valores de volume bid / ask. O spread entre o lance eo pedido é constante, enquanto os valores de lance / solicitação são gerados como uma caminhada aleatória. Desde que eu realmente não vou estar testando realmente todas as estratégias reais sobre estes dados que eu não estava muito incomodado sobre suas propriedades estatísticas ou seus valores absolutos em relação aos pares de moeda estrangeira real. Contanto que ele tivesse o formato correto e comprimento aproximado, eu poderia usá-lo para testar o sistema de backtesting de vários dias. O script é atualmente codificado para gerar dados de forex para todo o mês de janeiro de 2014. Ele usa a biblioteca de calendário Python para determinar dias úteis (embora eu havent férias excluídas ainda) e, em seguida, gera um conjunto de arquivos do formulário BBBQQQYYYYMMDD. csv . Onde BBBQQQ será o par de moeda especificado (por exemplo, GBPUSD) e YYYYMMDD é a data especificada (por exemplo, 20140112). Esses arquivos são colocados no diretório CSVDATADIR, que é especificado no settings. py na raiz do aplicativo. Para gerar os dados, o seguinte comando deve ser executado, onde BBBQQQ deve ser substituído com o nome de moeda particular de interesse, p. GBPUSD: O arquivo requer modificação para gerar vários meses ou anos de dados. Cada lima diária do tiquetaque é na ordem de 3.2Mb no tamanho. No futuro, vou estar a modificar este script para gerar vários meses ou anos de dados com base numa lista de pares de moedas fornecidos, em vez de os valores serem codificados. No entanto, por enquanto isso deve ajudá-lo a começar. Tenha em atenção que o formato coincide exactamente com o dos dados históricos do tick DukasCopy, que é o conjunto de dados que estou a utilizar actualmente. Multi-Day Backtesting Implementado Seguir diretamente da geração de dados de carrapatos simulados é a implementação de backtesting de vários dias. Enquanto meu plano de longo prazo é usar um sistema de armazenamento histórico mais robusto, como PyTables com HDF5. Por enquanto eu vou fazer uso de um conjunto de arquivos CSV, um arquivo por dia por par de moedas. Esta é uma solução escalável à medida que aumenta o número de dias. A natureza orientada a eventos do sistema exige apenas a necessidade de N arquivos na memória ao mesmo tempo, onde N é o número de pares de moedas sendo negociadas em um determinado dia. A idéia básica do sistema é que o atual HistoricCSVPriceHandler continue a usar o método streamnexttick, mas com uma modificação para contabilizar vários dias de dados através do carregamento de cada dia de dados seqüencialmente. A implementação atual sai do backtest após o recebimento da exceção StopIteration lançada pela próxima (...) chamada para self. allpairs como mostrado neste snippet de pseudocódigo: Na nova implementação, este snippet é modificado para o seguinte: Neste snippet, Quando StopIteration é gerado, o código verifica o resultado de self. updatecsvforday (). Se o resultado for True, o backtest continuará (em self. curdatepairs., Que poderia ter sido alterado para os dados dos dias subsequentes). Se o resultado for Falso. O backtest termina. Esta abordagem é muito eficiente de memória como apenas um dado dias vale de dados é carregado em qualquer ponto. Isso significa que podemos potencialmente realizar meses de backtesting e são limitados apenas pela velocidade de processamento da CPU ea quantidade de dados que podemos gerar ou adquirir. Eu atualizei a documentação para refletir o fato de que o sistema agora espera vários dias de dados em um formato específico, em um determinado diretório que deve ser especificado. Plotting Backtesting resultados com Seaborn Library Um backtest é relativamente inútil se não podemos visualizar o desempenho da estratégia ao longo do tempo. Embora o sistema tenha sido baseado principalmente na consola até à data, comecei a transição para uma interface gráfica de utilizador (GUI) com esta versão. Em particular, criei o habitual painel de três gráficos que muitas vezes acompanham métricas de desempenho para sistemas de negociação quantitativa, nomeadamente a curva de equidade, o perfil de retorno ea curva de redução. Todos os três são calculados para cada tick e são enviados para um arquivo chamado equity. csv no OUTPUTRESULTSDIR encontrado em settings. py. Para ver os dados usamos uma biblioteca chamada Seaborn. Que produz gráficos de qualidade de publicação (sim, qualidade de publicação ACTUAL) que parecem muito melhores do que os gráficos padrão produzidos pelo Matplotlib. Os gráficos parecem muito próximos dos produzidos pelo pacote R ggplot2. Além disso Seaborn realmente usa Matplotlib embaixo, assim você ainda pode usar a API Matplotlib. Para permitir a saída Ive escrito o script output. py que vive no backtest / diretório. A lista para o script é a seguinte: Como você pode ver o script importa Seaborn e abre o arquivo equity. csv como um Pandas DataFrame, em seguida, simplesmente cria três subtramas, um cada para a curva de equidade, retornos e levantamento. Observe que o gráfico de levantamento em si é realmente calculado a partir de uma função auxiliar que vive em performance / performance. py. Que é chamado a partir da classe Portfolio no final de um backtest. Um exemplo da saída para a estratégia incluída MovingAverageCrossStrategy, em um conjunto gerado aleatoriamente de dados de GBPUSD para o mês de janeiro de 2014, é dado como segue: Em particular, você pode ver as seções planas da curva de equidade nos fins de semana onde nenhum dado Está presente (pelo menos, para este conjunto de dados simulado). Além disso, você pode ver que a estratégia simplesmente perde dinheiro de uma forma bastante previsível neste conjunto de dados aleatoriamente simulados. Este é um bom teste do sistema. Estamos simplesmente tentando seguir uma tendência em uma série de tempo gerada aleatoriamente. As perdas ocorrem devido ao spread fixo introduzido no processo de simulação. Isso torna muito claro que se quisermos fazer um lucro consistente em maior freqüência de negociação forex, vamos precisar de uma borda quantificável específico que gera retornos positivos acima e acima dos custos de transação, como a propagação e derrapagem. Teremos muito mais a dizer sobre este ponto extremamente importante em entradas subseqüentes do Forex Trading Diary. Próximos Passos Cálculos de Posição de Fixação Ive recentemente teve muita correspondência extremamente útil com usuários de QSForex através dos comentários de Disqus e da página de QSForex Issues sobre a correção dos cálculos dentro da classe de Posição. Alguns observaram que os cálculos podem não refletir exatamente como o OANDA (o corretor usado para o sistema trading. py) calcula os negócios em moeda cruzada. Assim, uma das etapas mais importantes é realmente fazer e testar essas modificações sugeridas em position. py e também atualizar os testes de unidade que vivem em positiontest. py. Isso terá um efeito knock-on com o portfolio. py e também o portfoliotest. py. Medição de Desempenho Embora tenhamos agora um conjunto básico de indicadores de desempenho visual através da curva de equidade, perfil de retorno e série de levantamento, precisamos de medidas de desempenho mais quantificadas. Em particular, precisamos de métricas de nível de estratégia, incluindo relações de risco / recompensa comuns, tais como o Índice de Sharpe, Rácio de Informação e Rácio de Sortino. Também precisamos de estatísticas de levantamento, incluindo a distribuição dos levantamentos, bem como estatísticas descritivas, como redução máxima. Outras métricas úteis incluem a taxa de crescimento anual composta (CAGR) eo retorno total. No nível do comércio / posição nós queremos ver métricas como o lucro / perda avg, lucro máximo / perda, relação de lucro e vitória / relação de perda. Desde que construímos a classe Posição como parte fundamental do software desde o início, não deve ser muito problemático gerar essas métricas por meio de alguns métodos adicionais. Mais sobre isso na próxima entrada, no entanto clique abaixo para saber mais sobre. A informação contida neste site é a opinião dos autores individuais com base em sua observação pessoal, pesquisa e anos de experiência. O editor e seus autores não são conselheiros de investimentos, advogados, CPAs ou outros profissionais de serviços financeiros registrados e não prestam serviços jurídicos, fiscais, contábeis, de investimento ou outros serviços profissionais. As informações oferecidas por este site são apenas educação geral. Porque cada situação factual dos indivíduos é diferente o leitor deve procurar seu próprio conselheiro pessoal. Nem o autor nem o editor assumem qualquer responsabilidade por quaisquer erros ou omissões e não têm responsabilidade nem responsabilidade perante qualquer pessoa ou entidade em relação a danos causados ​​ou alegadamente causados ​​directa ou indirectamente pelas informações contidas neste site. Use por sua conta e risco. 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Para histórias de acompanhamento de notícias de última hora, apenas as novas informações adicionais contidas na história são avaliadas. 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Ações gratuitas ou opções de ações História: sistema de martingale dupla forex forex fornecedores sinal Yen cruzes têm saltou, USD / JPY até 50 pontos em momentos eu tenho uma orelha para o chão. Não ouvindo nada ainda (além de alguém hoovering-lo: - D) O euro está no pé de volta como DB preocupações continuar 30 setembro Pára através de 1.1200 desencadeou uma queda rápida para 1,1176 com EURJPY caindo mais para testar 112,50. A sustentação / demanda próximo em torno de 1.1160 EURGBP que dá acima muito de seus ganhos do mês-fim vistos ontem e agora para trás para baixo a 0.8626 que por sua vez está emprestando o apoio a GBPUSD em uma inversão de yesterdays correlated. A pressão sobre o Deutsche Bank AG aumentou desde que o credor revelou há duas semanas que o Departamento de Justiça dos EUA está pedindo 14 bilhões para liquidar uma sonda vinculada a títulos hipotecários residenciais que o banco negociou antes da crise financeira de 2008. Em meio a preocupações sobre as finanças dos bancos, cerca de 10 fundos de hedge que usam seu serviço de corretagem principal movido parte de sua lista. EUR / USD: Neutro: Numa gama 1.1120 / 1.1290. Nenhuma mudança em vista A fase neutra em EUR que começou na passada sexta-feira ainda está claramente intacta. Nesta fase, não há pré-indicação de que este par está prestes a sair da esperada faixa de negociação lateral de 1.1120 / 1.1290. GBP / USD: Baixa: Menor probabilidade de queda da GBP. Depois de chegar dentro de um pip do nosso stop-loss em. Apesar de incursões em companhias aéreas, casinos e bifes, Donald Trumps fortuna permanece largamente ligado na indústria que fez sua família rica: imobiliário. Uma nova investigação da Forbes sobre a fortuna Trumps puxa seu patrimônio líquido em 3,7 bilhões, uma queda de 800 milhões em relação a um ano atrás. Grande parte dessa queda de cerca de 475 milhões vem de um declínio no valor estimado de suas propriedades. O. Yen cruzes têm saltou, USD / JPY até 50 pontos em momentos eu tenho uma orelha para o chão. Não ouvindo nada ainda (além de alguém hoovering .. Deutsche Bank preocupações só foi de 11 como Bloomberg relata uma série de fundos que operações de derivativos claro com Deutsche Bank AG. As ações do Deutsche Bank atingiram mínimos recorde esta semana em preocupações crescentes sobre a luta alemã Denny volta para a segunda rodada Se os próximos dados confirma sua perspectiva seria uma questão de quando, não se o Fed iria aumentar as taxas É confortável com um. Nos dias de hoje, é um selloff raro que não é culpado Sobre o crescimento de uma estratégia chamada paridade de risco, mas para um quantum de 52 anos que ajudou.