Automatisierter Systemhandel Was ist ein Handelssystem Ein Handelssystem ist ein Computerprogramm, das von Händlern verwendet wird, um die Termingeschäfte objektiv einzugeben und zu beenden, basierend auf Parametern, die durch historische Tests auf quantifizierbaren Daten bestimmt wurden. Systeme laufen auf Computern oder Servern und sind direkt an die Börse gekoppelt. Warum sollte ich ein System Trading Die Futures-Märkte mit einem Handelssystem bietet die Disziplin, die Angst und Gier, die in vielen Fällen gelähmt ein Händler zu überwinden und verhindert, dass sie rechtzeitige und unvoreingenommene Entscheidungen zu überwinden. Jede bestellte Bestellung wird durch einen vorgegebenen Satz von Regeln geregelt, die nicht auf der Grundlage eines anderen als der Markthandlung abweichen. Was sollte ich beachten Wie alle Arten von Tools, Handelssysteme, wenn nicht richtig verwendet, kann gefährlich für die Händler wirtschaftliche Gesundheit. Der Händler sollte die Toleranz gegenüber dem risikoreichen Futures-Handel, das Risikokapital und die Fähigkeit, dem Aktienausfall zu widerstehen, sowie die Kosten in Bezug auf Zeit und Geld für den Handel auf den Futures-Märkten bewerten. Wie weiß ich, ob das System gut ist Eines der Schlüsselelemente eines Handelssystems ist die Fähigkeit, ein Handelssystem im Laufe der Zeit hochzuhalten. Wir ermutigen Kunden, ihre Zeit zu nehmen und die Ergebnisse zu studieren, bevor Sie ein Handelskonto eröffnen. Natürlich ist der einzige wirkliche Test eines Systems, um zu sehen, wie es im tatsächlichen Handel, wo Marktrutschung und Handelskosten ein Teil der Aufzeichnung sind, durchführt. Wie viel Geld brauche ich Die Mindesteinzahlung, um ein automatisiertes System Handelskonto zu eröffnen ist 5.000 und variiert durch das gewählte System. Darüber hinaus sollte der potenzielle Händler nur die Eröffnung eines Futures-Kontos berücksichtigen, wenn der Händler aufgrund der Hebelwirkung im Futures-Handel über ausreichendes Risikokapital verfügt. Wie ich anfangen soll Der erste Schritt ist, mit einem Broker bei ApexFutures zu sprechen, um das Risiko sowie die Belohnungen des Futures-Handels mit einem automatisierten Handelssystem zu verstehen. Wenn Sie mit dem Programm bequem sind, dann ist der nächste Schritt, um ein Handelskonto zu eröffnen und wählen Sie die Handelssystem (e), die am besten Ihre persönlichen Risikobereitschaften und Handelsziele. Die Gruppe, die die Systeme ausführt, ist nicht erlaubt, Futures zu handeln, deshalb ist unser Fokus immer darauf, dem Händler den besten Service zu bieten. Was sind die Risiken Jedes System kann einem marktspezifischen, systemspezifischen oder komplexen spezifischen Risiko von 500 bis 5 Millionen unterliegen. Durch den Handel mehrerer Systeme über verschiedene Märkte kann man das marktspezifische und komplexe spezifische Risiko reduzieren. Durch Handelssysteme mit unterschiedlichen Ein - und Ausstiegsstrategien kann der Händler das systemspezifische Risiko reduzieren. Allerdings kann das Handelsrisiko erheblich sein und jeder Investor undder Händler muss prüfen, ob dies eine geeignete Anlage ist. Die Wertentwicklung in der Vergangenheit ist nicht unbedingt ein Indiz für zukünftige Ergebnisse. Haftungsausschluss Das Handelsrisiko kann erheblich sein und jeder Anleger und / oder Händler muss prüfen, ob dies eine geeignete Anlage ist. Die Wertentwicklung in der Vergangenheit ist nicht unbedingt ein Indiz für zukünftige Ergebnisse. Futures Trading Disclaimer: Transaktionen in Wertpapier-Futures, Rohstoff-und Index-Futures und Optionen auf Futures ein hohes Maß an Risiko. Der Betrag der anfänglichen Marge ist relativ zum Wert des Futures-Kontraktes klein, was bedeutet, dass Transaktionen stark genutzt werden. Eine relativ kleine Marktbewegung wird einen proportional größeren Einfluss auf die Gelder haben, die Sie hinterlegt haben oder einzahlen müssen: dies kann sowohl gegen Sie als auch für Sie wirken. Sie können einen totalen Verlust der anfänglichen Margin-Fonds und alle zusätzlichen Mittel, die bei der Clearing-Firma, um Ihre Position beizubehalten. Wenn der Markt bewegt sich gegen Ihre Position oder Marge Ebenen erhöht werden, können Sie aufgefordert werden, erhebliche zusätzliche Mittel kurzfristig bezahlen, um Ihre Position zu halten. Wenn Sie einen Antrag auf zusätzliche Mittel innerhalb der vorgeschriebenen Zeit nicht einhalten, kann Ihre Position mit einem Verlust liquidiert werden und Sie haften für ein daraus resultierendes Defizit. Backtesting und Forward Testing: Die Bedeutung der Korrelation Händler, die gespannt sind, Trading-Idee in einem Live-Markt oft den Fehler, sich vollständig auf Backtesting-Ergebnisse, um festzustellen, ob das System profitabel sein wird. Während Backtesting Händler mit wertvollen Informationen versorgen kann, ist es oft irreführend und es ist nur ein Teil des Evaluierungsprozesses. Out-of-Sample-Tests und Vorwärts-Performance-Tests bieten weitere Bestätigung in Bezug auf eine System-Effektivität, und kann zeigen, dass Systeme echte Farben, bevor echtes Geld auf der Linie ist. Eine gute Korrelation zwischen Backtesting-, Out-of-Sample - und Forward-Performance-Testergebnissen ist entscheidend für die Bestimmung der Tragfähigkeit eines Handelssystems. Weitere Informationen finden Sie unter Backtesting: Interpretation der Vergangenheit. Backtesting-Grundlagen Backtesting bezieht sich auf die Anwendung eines Handelssystems auf historische Daten, um zu überprüfen, wie ein System während des Trainings durchgeführt worden wäre Den angegebenen Zeitraum. Viele der heutigen Handelsplattformen unterstützen Backtests. Händler können Ideen mit wenigen Tastenanschlägen testen und Einblicke in die Effektivität einer Idee erhalten, ohne Geld in einem Handelskonto zu riskieren. Backtesting kann einfache Ideen auswerten, wie z. B. wie ein gleitender Durchschnitt Crossover auf historische Daten oder komplexere Systeme mit einer Vielzahl von Eingaben und Trigger ausführen würde. Solange eine Idee quantifiziert werden kann, kann sie rückgängig gemacht werden. Einige Händler und Investoren können die Expertise eines qualifizierten Programmierers, um die Idee in eine testable Form entwickeln zu suchen. Typischerweise handelt es sich um einen Programmierer, der die Idee in die proprietäre Sprache codiert, die von der Handelsplattform gehostet wird. Der Programmierer kann benutzerdefinierte Eingabevariablen enthalten, die es dem Händler ermöglichen, das System zu optimieren. Ein Beispiel hierfür wäre das einfache gleitende durchschnittliche Crossover-System, wie oben erwähnt: Der Trader würde in der Lage sein, die Längen der beiden im System verwendeten Bewegungsdurchschnitte einzugeben (oder zu verändern). Der Händler konnte backtest, um zu bestimmen, welche Längen der gleitenden Durchschnitte das beste auf den historischen Daten durchgeführt hätten. (Mehr Einblick in das Electronic Trading Tutorial.) Optimierungsstudien Viele Handelsplattformen ermöglichen auch Optimierungsstudien. Dies beinhaltet die Eingabe eines Bereichs für die angegebene Eingabe und lassen Sie den Computer die Mathematik, um herauszufinden, welche Eingabe würde die besten durchgeführt haben. Eine Multi-Variable-Optimierung kann die Mathematik für zwei oder mehr Variablen kombinieren, um zu bestimmen, welche Ebenen zusammen das beste Ergebnis erzielt haben. Beispielsweise können Händler dem Programm mitteilen, welche Eingaben sie in ihre Strategie aufnehmen wollen, die dann unter Berücksichtigung der getesteten historischen Daten auf ihre idealen Gewichte optimiert würden. Backtesting kann spannend sein, indem ein unrentables System oft mit wenigen Optimierungen magisch in eine Geldmaschine verwandelt werden kann. Leider tweaking ein System, um das größte Niveau der Vergangenheit Rentabilität zu erreichen führt oft zu einem System, das schlecht im realen Handel ausführen wird. Diese Überoptimierung schafft Systeme, die nur auf Papier gut aussehen. Kurvenanpassung ist die Verwendung von Optimierungsanalysen, um die höchste Anzahl von Gewinntransaktionen mit dem größten Gewinn aus den in der Testperiode verwendeten historischen Daten zu schaffen. Obwohl es in Backtesting-Ergebnissen eindrucksvoll aussieht, führt die Kurvenanpassung zu unzuverlässigen Systemen, da die Ergebnisse im Wesentlichen nur für diese Daten und Zeitperioden angepasst sind. Backtesting und Optimierung bieten viele Vorteile für einen Händler, aber dies ist nur ein Teil des Prozesses bei der Bewertung eines potenziellen Handelssystems. Der nächste Schritt besteht darin, das System auf historische Daten anzuwenden, die in der anfänglichen Backtesting-Phase nicht verwendet wurden. (Der gleitende Durchschnitt ist einfach zu berechnen und ist, sobald er in einem Diagramm aufgezeichnet ist, ein leistungsstarkes visuelles Trend-Spotting-Tool.) Weitere Informationen finden Sie unter Simple Moving Averages, die Trends Stand Out darstellen.) In-Sample und Out-of-Sample-Daten Beim Testen einer Idee auf historische Daten ist es vorteilhaft, einen Zeitraum von historischen Daten für Testzwecke zu reservieren. Die anfänglichen historischen Daten, auf denen die Idee getestet und optimiert wird, werden als In-Probe-Daten bezeichnet. Der reservierte Datensatz wird als Out-of-Sample-Daten bezeichnet. Dieses Setup ist ein wichtiger Teil des Evaluierungsprozesses, da es eine Möglichkeit bietet, die Idee auf Daten zu testen, die nicht Bestandteil des Optimierungsmodells waren. Infolgedessen wird die Idee in keiner Weise durch die Out-of-Sample-Daten beeinflusst worden sein, und Händler werden in der Lage sein zu bestimmen, wie gut das System auf neuen Daten, d. H. Im realen Handel, vorgehen könnte. Bevor ein Backtesting oder eine Optimierung initiiert wird, können Händler einen Prozentsatz der historischen Daten reservieren, die für das Out-of-Sample-Testen reserviert werden sollen. Eine Methode besteht darin, die historischen Daten in Drittel aufzuteilen und ein Drittel für die Verwendung im Out-of-Sample-Test zu trennen. Nur die In-Probe-Daten sollten für die Erstprüfung und Optimierung verwendet werden. Fig. 1 zeigt eine Zeitlinie, in der ein Drittel der historischen Daten für einen Test außerhalb des Abtastwerts reserviert ist, und zwei Drittel für das In-Probe-Testen verwendet werden. Obwohl Fig. 1 die Out-of-Sample-Daten am Beginn des Tests zeigt, würden typische Prozeduren den Out-of-Sample-Anteil aufweisen, der unmittelbar der Vorwärtsleistung vorausgeht. Abbildung 1: Eine Zeitzeile, die die relative Länge von In-Sample - und Out-of-Sample-Daten repräsentiert, die im Backtesting-Prozess verwendet werden. Sobald ein Handelssystem unter Verwendung von In-Sample-Daten entwickelt worden ist, ist es bereit, auf die Out-of-Sample-Daten angewendet zu werden. Trader können die Performance-Ergebnisse zwischen den In-Sample - und Out-of-Sample-Daten auswerten und vergleichen. Korrelation bezieht sich auf Ähnlichkeiten zwischen den Leistungen und den Gesamttrends der beiden Datensätze. Korrelationsmetriken können bei der Bewertung der im Testzeitraum erstellten Strategieleistungsberichte verwendet werden (ein Feature, das die meisten Handelsplattformen bereitstellen). Je stärker die Korrelation zwischen den beiden, desto besser die Wahrscheinlichkeit, dass ein System gut in Vorwärts-Performance-Tests und Live-Handel. Fig. 2 veranschaulicht zwei verschiedene Systeme, die auf In-Probe-Daten getestet und optimiert wurden und dann auf Daten außerhalb der Abtastwerte angewendet wurden. Das Diagramm auf der linken Seite zeigt ein System, das klar kalibriert wurde, um gut auf den In-Sample-Daten zu arbeiten und bei den Out-of-Sample-Daten vollständig fehlgeschlagen ist. Die Grafik auf der rechten Seite zeigt ein System, das sowohl im In - als auch im Out-of-Sample-Bereich gut funktioniert. Abbildung 2: Zwei Aktienkurven. Die Handelsdaten vor jedem gelben Pfeil stehen für Stichprobenprüfung. Die zwischen den gelben und roten Pfeilen erzeugten Trades deuten auf Proben außerhalb des Tests hin. Die Trades nach den roten Pfeilen stammen aus den Vorwärts-Performance-Testphasen. Wenn es nur wenige Korrelationen zwischen dem Stichprobenverfahren und dem Out-of-Sample-Test gibt, wie das linke Diagramm in Abbildung 2, ist es wahrscheinlich, dass das System überoptimiert wurde und im Live-Handel nicht gut funktioniert. Wenn es eine starke Korrelation in der Leistung gibt, wie in dem rechten Diagramm in 2 zu sehen ist, beinhaltet die nächste Auswertungsphase eine zusätzliche Art von Out-of-Sample-Tests, die als Vorwärtsleistungstests bekannt sind. (Für weitere Informationen über die Prognose, siehe Financial Forecasting: Die Bayessche Methode.) Forward Performance Testing Basics Forward Performance Testing, auch bekannt als Papierhandel. Bietet den Händlern einen weiteren Satz von Out-of-Sample-Daten, auf denen ein System ausgewertet werden kann. Forward-Performance-Tests ist eine Simulation des tatsächlichen Handels und beinhaltet nach der System-Logik in einem Live-Markt. Es wird auch Papierhandel genannt, da alle Trades auf Papier ausgeführt werden, nur dass Handelseinträge und Exits zusammen mit einem Gewinn oder Verlust für das System dokumentiert werden, aber keine echten Trades ausgeführt werden. Ein wichtiger Aspekt der Vorwärtsleistungstests ist, der Systemlogik genau anders zu folgen, es wird schwierig, wenn nicht sogar unmöglich, diesen Schritt des Verfahrens genau zu bewerten. Trader sollten ehrlich über alle Handels-Einträge und Ausfahrten und vermeiden Verhalten wie Cherry Kommissionierung Trades oder nicht einschließlich eines Handels auf Papier Rationalisierung, dass ich nie diesen Handel genommen hätte. Wenn der Handel nach der Systemlogik aufgetreten wäre, sollte er dokumentiert und ausgewertet werden. Viele Broker bieten ein simuliertes Trading-Konto, in dem Trades platziert werden können und der entsprechende Gewinn und Verlust berechnet. Mit einem simulierten Handelskonto kann eine semi-realistische Atmosphäre geschaffen werden, auf der der Handel praktiziert und das System weiter beurteilt werden kann. Abbildung 2 zeigt auch die Ergebnisse für Vorwärtsleistungstests an zwei Systemen. Wiederum kann das in der linken Tabelle dargestellte System nicht weit über das anfängliche Testen an In-Probe-Daten hinausgehen. Das in der rechten Grafik gezeigte System arbeitet jedoch weiterhin gut durch alle Phasen, einschließlich der Vorwärtsleistungstests. Ein System, das positive Ergebnisse mit guter Korrelation zwischen In-Sample-, Out-of-Sample - und Forward-Performance-Tests zeigt, ist bereit, in einem Live-Markt implementiert zu werden. Das Bottom Line Backtesting ist ein wertvolles Werkzeug in den meisten Handelsplattformen. Durch die Aufteilung historischer Daten in mehrere Sets, die für Stichproben - und Out-of-Sample-Tests sorgen, können Händler eine praktische und effiziente Methode zur Bewertung einer Handelsidee und eines Systems darstellen. Da die meisten Trader Optimierungstechniken im Backtesting einsetzen, ist es wichtig, dass dann das System auf saubere Daten ausgewertet wird, um seine Lebensfähigkeit zu bestimmen. Fortsetzung der Out-of-Sample-Tests mit Vorwärts-Performance-Tests bietet eine weitere Ebene der Sicherheit, bevor sie ein System in den Markt riskant echtes Geld. Positive Ergebnisse und eine gute Korrelation zwischen In-Sample - und Out-of-Sample-Backtests und Forward-Performance-Tests erhöhen die Wahrscheinlichkeit, dass ein System im eigentlichen Handel gut abschneiden wird. (Einen umfassenden Überblick über die technische Analyse finden Sie unter Technische Analyse: Einleitung.) Eine Abkürzung, um die Anzahl der Jahre zu schätzen, die erforderlich sind, um Ihr Geld mit einer gegebenen jährlichen Rendite zu verdoppeln Auf eine Investition über einen bestimmten Zeitraum Die meisten Zinssätze sind ein Investment-Grade-Sicherheit durch einen Pool von Anleihen, Kredite und andere Vermögenswerte gesichert. CDOs nicht in einer Art von Schulden spezialisiert. Das Jahr, in dem der erste Zustrom von Investitionskapital wird an ein Projekt oder ein Unternehmen geliefert Leonardo Fibonacci war ein italienischer Mathematiker, geboren im 12. Jh. Es ist bekannt, dass er die Fibonacci-Zahlen entdeckt hat, eine Sicherheit mit einem Preis, der von oder abhängig ist Die aus einem oder mehreren zugrunde liegenden Vermögenswerten abgeleitet sind.
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