무역 시스템 개발

거래 시스템 : 시스템 구축.
지금까지 트레이딩 시스템의 기본 구성 요소, 충족해야 할 기준 및 시스템 설계자가 수행해야하는 많은 경험적 의사 결정에 대해 논의했습니다. 이 절에서는 거래 시스템을 구축하는 과정과 필요한 고려 사항 및 기억해야 할 핵심 사항을 검토합니다.
데이터 - 시스템 디자이너는 광범위한 백 테스팅을 사용해야하므로 과거 가격 기록은 거래 시스템을 구축하는 데 필수적입니다. 이러한 데이터는 거래 시스템 개발 소프트웨어에 통합되거나 별도의 데이터 피드로 통합 될 수 있습니다. 라이브 데이터는 월별 요금으로 제공되는 경우가 많으며 무료 데이터를 얻을 수 있습니다.
자동으로 거래 체결 - 소프트웨어와 중개 간 지속적인 연결이 있어야하기 때문에 브로커의 승인을 받아야합니다. 순응성을 보장하기 위해 거래는 즉시 그리고 정확한 가격으로 실행되어야합니다. 귀하의 소프트웨어를 거래 할 수 있도록하려면 계좌 번호와 암호를 입력하면됩니다. 그 외 모든 것은 자동으로 수행됩니다. 이 기능을 사용하는 것은 엄격하게 선택 사항입니다.
백 테스트가 실행 된 후 결과의 특성을 설명하는 보고서가 생성됩니다. 이 보고서에는 일반적으로 수익, 성공하지 못한 거래 수, 연속 일수, 거래 횟수 및 시스템 문제를 해결하거나 개선하는 방법을 결정할 때 도움이 될 수있는 많은 것들이 포함됩니다. 마지막으로 소프트웨어는 일반적으로 테스트 기간 동안 투자 성장을 보여주는 그래프를 생성합니다.
2. 디자인 - 디자인은 시스템의 기본 개념으로, 매개 변수를 사용하여 손익을 생성하는 방식입니다. 프로그래밍을 통해 이러한 규칙과 매개 변수를 구현합니다. 때때로, 이 프로그래밍은 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 자동으로 수행 될 수 있습니다. 이를 통해 프로그래밍 언어를 배우지 않고도 규칙을 만들 수 있습니다. 다음은 이동 평균 크로스 오버 시스템의 예입니다.
SMA (20) CrossUnder EMA (13)가 종료되면 종료됩니다.
시스템은 단순히 창에 규칙을 입력하고 저장하여 작성됩니다. 사용할 수있는 다양한 기능 (예 : 발진기 등)에 대한 참조는 책 아이콘을 클릭하여 찾을 수 있습니다. 대부분의 소프트웨어는 프로그램 자체 또는 웹 사이트에서 유사한 참조를 사용할 수 있습니다. 원하는 규칙을 만들고 시스템을 코딩 한 후에 파일을 저장하기 만하면됩니다. 그런 다음 기본 화면에서 선택하여 사용할 수 있습니다.
어떤 시장에서 거래하고 싶습니까? 어떤 기간을 사용해야합니까? 어떤 가격대를 사용해야합니까? 테스트를 위해 사용해야하는 주식의 하위 집합은 무엇입니까?
거래 시스템은 많은 시장에서 지속적으로 이익을 창출해야한다는 것을 명심하십시오. 기간 및 가격 시리즈를 너무 많이 사용자 정의하면 결과가 흐릿 해지고 특성이 달라질 수 있습니다.
다른 기간에 여러 개의 백 테스트를 실행하고 결과가 일관되고 만족 스러운지 확인하십시오.
5. 반복 - 반복이 필요합니다. 대부분의 시장과 조건에서 지속적으로 이익을 낼 수있을 때까지 시스템을 계속 사용하십시오. 시스템이 가동되는 즉시 예상치 못한 이벤트가 발생합니다. 왜곡 된 결과를 가져 오는 요인은 다음과 같습니다.
거래 비용 - 실제 커미션을 사용하고 있는지 확인하고, 부정확 한 채움 (입찰 가격과 가격의 차이)을 설명하기 위해 추가 비용을 지불해야합니다. 즉, 미끄러짐을 피하십시오! (이것이 무엇인지, 어떻게 발생 하는지를 보려면이 튜토리얼의 이전 섹션을 참조하십시오.)
이 6 단계는 거래 시스템 구축의 전체 프로세스에 대한 개요를 제공합니다. 다음 섹션에서는이 지식을 바탕으로 문제 해결 및 수정에 대해 자세히 살펴볼 것입니다.

거래 시스템 개발
거래 시스템에 관해서, 모두는 "성배"를 찾고있는 것처럼 보인다. 어떻게하면 이상적인 거래 시스템, 이륙 할 주식 또는 귀하의 이름을 가진 큰 우승자를 찾을 수 있습니까?
수천 개는 아니더라도 수천 가지의 거래 시스템이 있지만 대부분의 사람들은 시스템을 구매 한 후에 규칙을 따르지 않거나 의도 한대로 정확하게 거래하지 않습니다. 왜 안돼?
처음 코칭 상인의 사업에 참여했을 때, 대부분의 사람들은 거래 시스템이 지표라고 생각했습니다. & 반 K. 타프.
사로 잡힌 사람들이 있습니다.
그 (것)들을 실제로 할 수있는 마술 방법이있다처럼, 운이 좋을 주식을 찾아 내기. 실제 거래를하지 않고도 완벽한 시스템을 개발할 수 있습니다. 이상적인 & ldquo; 시스템 찾기. & rdquo; 그들에게 무엇을 해야할지 누군가를 찾아야합니다.
이 예들과 관련이 있습니까?
모든 거래자는 거래를위한 프레임 워크를 구성하기위한 전략이나 시스템이 필요합니다. 거래를 식별하고 실행하는 반복적 인 방법이 없으면 결코 일관성있는 연기자가 될 수 없습니다. 기본적으로 귀하의 시스템은 귀하의 거래를 안내하고 귀하가 그렇게 할 수 없을 때 의사 결정을하지 못하도록하는 로드맵입니다. 거래는 스트레스가 될 수 있습니다. 산만 해지는 것은 쉽습니다. 인생은 시장이하는 일과 관계없이 계속됩니다. 시장 변화에 대한 소식을 듣거나 다음 약속을 지키기가 늦어지면 거래에 대한 좋은 결정을 내릴 수 없습니다.
그러나 당신은 어떤 시스템도 교환 할 수 없습니다. 많은 사람들이 거래 시스템이 당신이 상자에서 & ldquo; 구매할 수있는 것이라고 믿는 실수를합니다. & rdquo; 특정 기술적 기술이나 시장에 대한 비밀 지식을 가진 다른 사람들이 당신을 위해 만들 수있는 무엇인가. 그것은 아닙니다.
수천 가지가 아니라해도 수천 가지의 거래 시스템이 있지만, 구매 한 후에는 일반적인 거래자가이를 따르지 않거나 정확히 의도 한대로 거래하지 않습니다. 왜 안돼? 시스템이 그 (것)들 및 그들의 무역 작풍을 적합하지 않기 때문에.
성공적인 거래의 가장 큰 비밀 중 하나는 개인적으로 맞는 거래 시스템을 찾는 것입니다. 자신의 시스템을 개발하면 자신의 신념, 목표, 성격 및 경계와의 호환성이 가능합니다.
왜 당신은 자신의 시스템을 개발해야합니다.
당신은 "왜 내 시스템을 개발해야합니까?"라고 생각할 수도 있습니다. 입증 된 결과를 얻은 시스템을 구입하는 것이 더 쉽지 않은가? & quot; 다른 사람이 당신을 위해 시스템을 개발할 때, 당신은 그들이 가질 수있는 편견을 모릅니다. 사람들이 시장에 대한 완벽한 해답을 알고 싶어하기 때문에 대부분의 시스템 개발 소프트웨어가 설계되었습니다. 그들은 시장을 완벽하게 예측할 수 있기를 원합니다. 과거 시장 데이터에 대한 수많은 연구를 오버레이 할 수있는 몇 백 달러의 소프트웨어를 지금 구매할 수 있습니다. 몇 분 이내에 시장이 완벽하게 예측 가능하다고 생각하기 시작할 수 있습니다. 이는 역사적으로 최적화 된 시장 대신 실제 시장을 거래하려고 시도 할 때까지 계속 머물러있는 위험한 믿음입니다. 많은 거래 계정이 매우 생각 때문에 급락했다. 하나 & 확실한 것 & rdquo; 적절한 포지션 사이징없이 배치 된 거래는 일부 거래자를 게임에서 완전히 닦을 수 있습니다.
그리고 시스템을 팔고있는 사람이 실제 거래가 아닌 시스템 판매로 돈을 벌어들이는 훌륭한 마케팅 담당자라면 어떨까요? 당신은 어떻게 알겠습니까?
반기문 사무 총장의 경험에 비추어 볼 때, 극소수의 사람들은 실제로 좋은 시스템을 가지고 있으며, 그의 일 중 하나는 상인들에게 스스로를위한 완벽한 시스템을 개발하는 데 필요한 것을 가르치는 것입니다. 그것은 로켓 과학이 아닙니다. 그것은 헌신과 올바른 지식을 필요로합니다.
당신은 컴퓨터 나 수학 기술을 필요로하지 않습니다.
자신의 시스템을 개발하기 위해 컴퓨터 또는 수학 기술이 필요하다는 생각은 가장 큰 오해 중 하나입니다.
컴퓨터, 수학 또는 기계적으로 무서운 것을 발견하더라도 자신의 시스템을 개발하는 기초가되는 방법과 거래하려는 대상을 결정할 수 있습니다. 실제로, 무엇이 당신을 위해 진짜로 작동하는지 아는 유일한 사람을 구하십시오.
시스템 개발에 대해 기억해야 할 핵심 사항은 거래 전략이 귀하의 신념, 욕구, 욕구 및 필요에 부합하도록 귀하가 생각한 것입니다. 자신이 할 수없는 경우 전략을 컴퓨터 화하기 위해 다른 사람을 고용 할 수 있습니다. 당신을 위해 그것을 할 많은 프로그래머가 있습니다. 모든 거래 시스템이 처음부터 컴퓨터 화되어야하는 것은 아닙니다. 사실 사람들은 손으로 수년간 성공적인 거래 시스템을 설계하고 테스트 해 왔습니다. 컴퓨터는 일을 더 빠르고, 빠르고 효율적으로 만듭니다. 그러나 거래에 대한 자신감을 가지기 위해 자신을 사용해야 할 필요가 없다면 절대적으로 필요한 것은 아닙니다. (이 주장에 동의하지 않으면 컴퓨터 테스트를해야 할 것입니다. 편안하고 아마도 컴퓨터가 숫자를 생성 할 때 더 정확하다고 믿을 수 있습니다.)
거래 시스템이 실제로 무엇인지 진정으로 이해한다면 이는 모두 의미가 있습니다. 당신이 그렇게하기로 결정하지 않으면 그것은 복잡하지 않습니다!
그렇다면 거래 시스템이란 무엇입니까?
대부분의 사람들이 거래 시스템이라고 생각하는 밴은 7 가지 부분으로 구성된 거래 전략을 호출합니다.
설치 조건. 진입 신호. 최악의 경우 정지 손실. 적절한 경우 재입국하십시오. 이익을 얻는 출구. 위치 사이징 알고리즘. 다양한 시장 조건을위한 다중 시스템 (필요한 경우).
설정 조건은 심사 기준에 부합합니다. 예를 들어, 주식 거래를하는 경우 언제든지 투자하기로 결정한 7,000 개 이상의 주식이 있습니다. 대부분의 사람들은 50 가지 이하의 주식을 줄이기 위해 일련의 심사 기준을 적용합니다. 아마 그들은 위대한 가치를 지닌 주식을 찾을 것입니다. & rdquo; 또는 새로운 사상 최고치를 기록하는 주식 또는 높은 배당금을 지불하는 주식.
시작 신호는 초기 화면을 충족하는 고유 한 신호이며 위치를 입력 할시기를 결정할 때 길거나 짧음을 결정하는 데 사용됩니다. 엔트리에 사용할 수있는 모든 종류의 신호가 있지만, 일반적으로 특정 설정이 발생한 후 발생하는 방향으로 어떤 종류의 이동이 필요합니다.
보호 조치는 경험하려는 최악의 손실입니다. 귀하의 중지는 오랫동안 거래에서 당신을 유지할 수있는 가치 (즉, 주식 가격의 25 % 하락)이거나, 시장이 당신에게 불리하게되면 신속하게 내쫓을 수있는 가치 일 수 있습니다. 보호 스톱은 절대적으로 중요합니다. 시장은 영원히 올라가지 않으며 영원히 내려 가지 않습니다. 자신을 보호하기 위해 정류장이 필요합니다.
재진입 전략. 꽤 자주, 당신이 포지션에서 벗어날 때, 주식은 당신의 오래된 포지션을 선호하는 방향으로 돌아 서게 될 것입니다. 이러한 상황이 발생하면 원래의 설정 및 진입 조건에 포함되지 않은 이익을 얻을 수있는 완벽한 기회를 얻을 수 있습니다. 결과적으로 재진입 기준을 고려해야합니다.
출구 전략은 매우 간단 할 수 있습니다. 그것은 당신이 완전히 통제 할 수있는 귀하의 거래에서 하나의 요소입니다. 귀하의 출구는 시장에서 돈을 벌어들이든지 작은 손실을 입을 지 여부를 결정합니다. 아주 좋은 이유 중 하나는 시장 진출시 돈을 벌지 않고 시장을 나가면 돈을 벌 수 있다는 것입니다. 너무 많은 사람들은 언제 판매 할 것인가보다는 시장 진입에만 초점을 맞 춥니 다. 출구 전략으로 거래에 접근하면 즉시 혜택을 얻을 수 있습니다.
포지션 사이징은 당신이 거래하는 금액을 통제하는 시스템의 부분입니다. 얼마나 많은 주식을 사야하는지 결정합니다. 얼마나 많은 & rdquo; 당신은 주어진 무역에 투자해야합니다. 위치 결정을 통해 목표를 달성 할 수 있습니다.
마지막으로, 각 유형의 시장에 대해 여러 거래 시스템이 필요합니다. 최소한 유행 시장 및 평평한 시장을위한 또 다른 시스템이 필요합니다. 많은 전문 상인은 단일 시장 추세 시스템의 막대한 포트폴리오 의존성을 상쇄하기 위해 여러 시장에서 여러 시간 프레임으로 운영되는 여러 시스템을 보유하고 있습니다.
귀하의 시스템은 귀하의 신념을 반영해야합니다 (즉, 귀하는 상인으로서 그리고 어떤 사람으로서). 많은 사람들이 & ldquo; 작동하는 모든 시스템을 찾고 있습니다. & rdquo; 그러나 거래 시스템이 시장에 대한 당신의 신념과 일치하지 않는다면 결국 거래를 방해하는 방법을 발견하게 될 것입니다.
더 많은 것은 인 무엇, 대부분의 사람들은 진짜로 진짜로 처음부터 그들의 무역에서 원하는 것을 통해 생각하는 시간을 결코 가지고 가지 않았다 것은. 그들은 특정 목적을 염두에 두지 않습니다. 그들은 그렇게 생각하지만 실제로는 돈을 들이지 않습니다. 그들은 단지 "돈을 많이 벌고 싶다"는 모호한 개념을 머리에 가지고 있습니다. 그러나 목표는 당신에게 맞는 시스템을 설계하는 데있어 50 %를 차지합니다.
가능한 목표의 예 :
나는 잠재 고객 손실의 절반 이상을 차지하는 고객을 위해 매년 30 %의 상근직 상인이되고 싶습니다. 나는 거래에 일주일에 3 시간 미만을 보내고 내 시스템에서 최대 수익을 얻고 싶다. 내 단점을 최소화하고 싶지만 모든 것을 잃는 것을 포함하여 최대한의 수익을 올리기 위해 필요한 모든 것을 위험에 기꺼이 감당할 수 있습니다. 내 인출액을 20 % 이하로 제한하고 싶습니다. 내가 할 수있는 모든 것을 만들고 싶지만, 삭감을 최소화하는 것이 나의 주된 목표입니다.
시스템을 켜고 현금을 영원히 인쇄 할 수있는 돈 벌기 기계는 없습니다. 변화하는 시장 상황에 맞게 시스템을 평가하고 수정해야합니다. 그리고 시스템의 품질을 측정 할 수있는 방법이 있지만, 뉴스 레터의 조언에 따라 어려움을 겪을 수있는 것처럼 시스템을 제대로 거래하지 않으면 시스템을 제대로 교환 할 수 없습니다. 그들이 추천하는 거래.
거래 실적을 개선하는 것은 시장을 더 잘 예측할 수있는 지표에서 비롯된 것은 아닙니다. 그것은 거래의 예술을 배우고 당신의 욕구, 욕구, 욕구 및 생활 양식에 맞는 거래 시스템을 만드는 방법을 이해하는 데서옵니다.
그래서 시간과 돈을 얼마나 써서 다른 사람들의 시스템을 바꾸려고 노력하고 있습니까?
훌륭한 상인은 내 시스템이 원했던 것을 한 번 물었고, 나는 시장을 능가하는 것에 관해 막연하게 대응했다. 그는 내가 수행 한 성과 통계를 위해 나를 밀어 붙였다. 나는 그에게 그들이 무엇인지에 관해 말했다. 그러나 나는 시스템이 무엇을 먼저 할 것인지를 알아야한다고 말했다. 그는 기본적으로 내가 그것을 거꾸로 가지고 있다고 말했다. 그는 내가 기대했던 성능으로 시작하여 그 사양으로 시스템을 설계하는 것이 매우 구체적이라고 말했습니다. & nbsp; Frank Gallucci.
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위치 사이징 및 무역을 연구하는 몇 년 후; 전략에 따라 Dr. Van Tharp는 시스템 품질 번호 또는 SQN이라고 부르는 거래 시스템의 품질에 대한 독점적 인 척도를 개발했습니다. & hellip;. 더 많은 것을 읽으십시오.
시장은 당신이나 다른 사람에게 큰 재물이되지 않습니다. 그러나 시장에서는 때로는 사람들을 다시 데려 가기 위해 (거품과 다른 마니아 동안) 겉보기에 쉽게 얻을 수있는 많은 사람들을 애타게합니다. 당신이 좋은 상인에 대해 진지하게 생각하고 있다면, 당신은 당신이 높은 수준의 노력과 도피에 접근 할 수있는 동일한 수준의 엄격함으로 거래 관행에 접근해야합니다.
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SQN은 IITM, Inc. 의 연방 등록 상표입니다.

트레이딩 시스템 개발 옳은 길.
거래 시스템 개발을 올바르게 수행하는 것이 거래 시스템의 수익성을 결정하는 데 중요합니다. 올바른 프로세스를 통해보다 강력하고 수익성 높은 시스템을 훨씬 더 빠르고 효과적으로 얻을 수 있습니다. 강력한 거래 시스템을 개발하는 과정은 주식 거래, 선물 거래 또는 외환 거래에 사용할지 여부에 관계없이 동일합니다. 많은 새로운 상인은 주식 시장에 먼저 초점을 둡니다. 그러나이 과정은 선물과 외환에도 적용될 수 있습니다.
무역 시스템 개발 프로세스.
대부분의 새로운 상인이 예상하는 것과는 달리, 무역 시스템 개발은 먼저 당신과 당신의 신념에 초점을 맞추고 방법 / 시장은 두 번째로 집중해야합니다.
이것은 당신이 inвЂ|you를 간단하게 won†™ t가 무역 신호로 안락하게 느낀 ㄴ다는 것을 전제에 근거하는 무역 체계에 고집하는 것이 불가능하기 때문입니다.
거래 시스템 목표를 설정하고 자신의 성격, 목표 및 라이프 스타일에 맞는 거래 전략을 선택한 경우 이제 거래 시스템을 개발할 준비가 된 것입니다. 거래 시스템 개발을위한 4 단계 :
시스템의 각 구성 요소에 대한 가설 작성 가설에 부합하는 거래 신호 선택 성능 평가 및 개선을위한 거래 시스템 백 테스팅 설계 위험 관리 및 포지션 사이징 규칙을 디자인하십시오.
1. 각 시스템 구성 요소에 대한 가설을 작성하십시오.
가설은 단순히 당신이 생각하는 것에 대한 진술 일뿐입니다. 실험을 시작하기 전에 고등학교 과학 수업에서 가설 작성을 기억할 것입니다. 예를 들어, 모래, 소금 및 설탕의 용해도를 물에서 시험하려고한다면 소금과 설탕이 녹지 만 모래는 그렇지 않을 것이라는 가설을 가질 수 있습니다.
거래에서 귀하의 가설은 유사합니다. 당신이하는 모든 일은 당신이 거래 시스템 구성 요소 각각에서 효과가 있다고 생각하는 것을 말하고있는 것입니다. 아래 이미지는 귀하의 거래 시스템 개발을 안내하는 가설을 작성하는 것이 얼마나 간단한지를 보여줍니다. 이러한 가설의 예는 주식 거래 시스템 추세에 대한 것이다.
테스트하는 강력한 가설부터 시작하는 것이 매우 중요합니다. 이는 시간을 절약 해 주며 미래에 아무런 가치도없이 과거에 효과가 있었던 것을 찾기 위해 데이터 마이닝을하는 것을 돕는 데 도움이됩니다.
2. 거래 신호를 선택하여 가설에 일치시킵니다.
자신의 가설 국가가 작동해야하는 것을 포착하기 위해 올바른 거래 신호를 선택하는 것이 일부 잡지에서 가장 복잡한 새로운 지표를 테스트하는 것보다 훨씬 중요합니다. 선택한 신호의 기본 논리에 대해 생각하면 실제로 달성하려고하는 것에 관계없이 다양한 지표를 테스트하는 것보다 훨씬 더 많은 가치를 가져올 수 있습니다.
귀하의 거래 시스템이 장기적으로 작동하려면 시장에서 우위를 점할 수있는 근본적인 시장 행동을 기반으로해야합니다. 이것이 위에 논의 된 각 거래 시스템 구성 요소에 대한 가설이 중요한 이유입니다. 귀하를 안내 할 가설이 없으면 백 트레이스트에 적합한 거래 신호를 선택하는 것은 매우 어렵습니다.
아래 그림은 거래 시스템의 각 부분에 대해 작성한 가설에 따라 거래 신호를 선택하는 방법의 예를 보여줍니다.
3. 무역 시스템 backtesting.
트레이 팅 시스템의 성능을 분석하고 개선하기위한 백 테스팅은 아이디어에 장점이 있는지 여부와 거래 가능 여부를 알려줍니다. 최적화되지 않은 시스템이 이익을 내지 않으면 최적화하는 것이 아마도 시간 낭비 일 것입니다. 트레이딩 시스템을 최적화하는 것은 Pardo의 훌륭한 저서 인 Trading Strategies의 평가와 최적화에서 매우 잘 다루어지는 특별한 예술입니다.
시스템을 백 테스팅하는 것은 복잡하고 시간이 오래 걸릴 수도 있지만 적절한 접근 방법을 따르면 상당히 간단한 프로세스가 될 수 있습니다.
시장을 분할하고 샘플 데이터 세트의 날짜 범위를 설정하여 샘플 및 샘플 밖의 데이터 세트를 별도로 작성하십시오. 시스템은 샘플 데이터에서 최적화됩니다. 이렇게하기 위해서는 많은 데이터가 필요합니다. 광범위한 시장과 비용 효율성으로 인해 Metastock Data를 사용하고 추천합니다. (Metastock Data 무료 평가판은 여기를 클릭하십시오)
2. 시스템 매개 변수 식별 :
최적화 할 시스템의 매개 변수를 나열하십시오. 아래에 표시된 예는 백 테스트 중에 최적화 할 수있는 4 개의 매개 변수가 있습니다.
거래 전략 및 기간에 따라 각 시스템 매개 변수에 대한 논리적 최적화 범위를 설정하십시오. 백 테트를 관리하기 쉽게 유지하려면 최적화 범위를 거래 전략에 따라 적절한 값으로 제한해야합니다.
매개 변수 세트 조합을 너무 많이 만들지 않으면 서 충분한 입도를 제공하기 위해 각 매개 변수의 단계 크기를 설정하십시오. 너무 적은 단계를 선택하면 명확한 최적 값을 선택할 수 없습니다. 너 + 많은 단계를 선택하면 너무 많은 최적화 매개 변수 세트가있어 효과적으로 관리 할 수 ​​없습니다.
포트폴리오 백 테스팅 소프트웨어를 사용하여 최적화를 실행하여 각 매개 변수 세트 조합의 성능을 식별하십시오. TradingBlox, Multi Charts 또는 TradeSim과 같은 포트폴리오 백 테스팅 소프트웨어가 필요합니다.
6. 가장 강력한 파라미터 세트 선택 :
시스템에 최적 인 수익성있는 매개 변수 집합으로 둘러싸인 수익성있는 매개 변수 집합을 선택하십시오.
시료가 부족한 데이터에 설정된 최적의 매개 변수로 거래 시스템을 실행하여 시스템이 견고하고 시료 데이터에 곡선으로 맞춰지지 않도록하십시오.
거래 시스템이 샘플 및 샘플 데이터 세트에서 동일하게 잘 수행되는 경우 미래에 계속 잘 작동해야하는 양호하고 강력한 거래 시스템을 보유하고 있음을 알고 있습니다.
주식 거래자의 경우 샘플 데이터를 얻는 가장 좋은 방법 중 하나는 전 세계 다른 거래소의 주식 데이터를 테스트하는 것입니다. 가장 비용 효과적인 방법은 Metastock Data를 구독하는 것입니다. 왜냐하면 매우 저렴한 가격으로 주식 시장 전체에 액세스 할 수 있기 때문입니다.
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4. 위험 관리 및 위치 조정 규칙을 디자인합니다.
마지막으로 포트폴리오 관리 및 포지션 크기 규칙을 설계하여 목표 달성을 보장하는 것이 아마도 네 단계 중 가장 중요합니다. 그러나 이전의 세 단계를 완료하고 거래 시스템을 최대한 활용하기 전까지는이 작업을 수행 할 수 없습니다.
위험 관리에는 세 가지 주요 요소가 있습니다.
포지션 사이징 / 리스크 / 거래 당 총 거래 수 / 총 위험 총 노출.
이제 수익성이 높고 샘플 데이터를 잘 활용할 수있는 거래 시스템을 갖추 었으므로 거래 목표를 가장 잘 충족 할 수 있도록 위험 관리 및 위치 크기 규칙을 조정해야합니다. 예를 들어, 무역 별 위험을 작은 단계로 변화 시키면 위험 조절 능력이 한 단계 향상되고 급격히 악화된다는 것을 알 수 있습니다. 이것은 아래 다이어그램에 설명되어 있습니다.
거래 당 위험과 포지션 사이징 규칙을 선택하면 과거의 최적이 미래의 거래에 너무 공격적 일 것이라는 것을 기억하십시오. 당신은 항상 포트폴리오 테스팅보다 낮은 위험 수준에서 거래해야한다. 시장 상황이 시간에 따라 변하기 때문에 & # x00; 이는 너무 적극적으로 거래하는 경우 심각한 약화로 이어질 수 있습니다.
거래 당 위험 수준, 총 위험도 및 총 노출량을 기준으로 거래 시스템을 테스트하여 거래 목표를 가장 잘 충족시키는 포트폴리오 관리 규칙을 찾아보십시오.
귀하의 최대 삭감이 항상 당신보다 앞서 있다는 것을 기억하십시오. 따라서 보수적으로 무역하십시오!
이것으로 거래 시스템 개발 프로세스에 대한 개요를 마칩니다. 위의 1 ~ 4 단계를 따르면 미래에 계속 작동 할 수있는 수익성 높은 시스템으로 끝나야합니다. 그러나 조심하십시오 - 커브 피팅 및 불량한 미래 수익성으로 이어질 수있는 트레이딩 시스템 개발에 많은 함정이 있습니다.
아래에는 강력한 거래 시스템을 개발하는 데 도움이되는 몇 가지 추가 팁이 포함되어 있습니다.
무역 시스템 개발 팁.
위의 & # xa0; 4 단계를 따르면 결국 목표를 달성하고 개인의 상황과 취향에 맞는 수익성 높은 거래 시스템을 갖추어야합니다. & # xa0; 가능한 한 원활하게 거래 시스템 개발 작업을 도와주는 많은 팁과 트릭이 있습니다. 내 최고의 팁 5 :
모든 거래 시스템 구성 요소에 중점을 두십시오. 시간 낭비를 피하기 위해 프로세스를 따르십시오. 곡선 가림을 피하기 위해 가설 중심 접근 방식을 사용하십시오. 거래 시스템을 다양 화하십시오. 시스템 작동을 확인하기 위해 보수적으로 거래를 시작하십시오.
모든 시스템 구성 요소에 초점을 맞 춥니 다.
많은 새로운 상인들은 최고의 거래 기법을 찾기 위해 서로 다른 거래 신호를 보면서 수많은 시간을 보냅니다. 그들은 마법의 총알을 발견하기를 희망합니다. 완벽한 지표는 100 %의 시간 동안 거래를 승리로 이끈 것입니다.
그러나 여러 가지 거래 아이디어와 지표를 테스트하는 데 수많은 시간을 보낸 후에 나는 완벽한 지표가 없다는 결론에 도달했습니다. 대부분의 지표는 몇 차례 작동하지만 다른 경우에는 작동하지 않습니다. 성공의 비결은 완벽한 진입 신호를 찾는 것이 아니라 모든 거래 시스템 구성 요소에 걸쳐 균형을 유지하여 시스템의 각 부분에서 우위를 확보하는 것입니다.
출품작에 모든 시간을 할애하면 좋은 출품작을 줄 수 있지만, 거래에서 얻은 이익을 효과적으로 포착 할 수있는 출장을 갖지 않으므로 돈을 벌 수는 없습니다.
마찬가지로 초기 손실을 충분히 강조하지 않으면 너무 오랫동안 거래를 잃어 버리거나 큰 손실을 입거나 또는 반대로 잠재적으로 위험한 거래를 너무 일찍 종료하게됩니다.
여기에 설명 된 것처럼 완벽한 거래 시스템에는 12 가지 구성 요소가 있으며 강력한 거래 시스템을 구축하기 위해 모든 요소에 집중하여 균형을 유지해야합니다.
프로세스를 따라 시간 낭비를 피하십시오.
이 과정의 초기에는 새로운 상인이 아이디어로 팅크 작업을 시작하고 구조화되지 않은 방식으로 '노는'위험이 있습니다. 시행 착오 또는 시행 착오를 사용하는 것은 거래 목표를 달성하는 데 걸리는 시간을 크게 줄입니다.
당신이 낭비 할 수있는 시간의 끝이 없다는 것을 의미하는 당신이 할 수있는 아이디어의 수에는 끝이 없습니다. 우리는 거래 시스템 개발 프로세스에 몇 가지 구조와 원칙을 강요하기 전에 과거의 땜장이로 여러 달을 낭비했습니다.
이 사업에서 낭비되는 시간의 비용은 높습니다. 발사하기 6 개월 전에 시작한다고 가정 해보십시오. 이것을 당신이 처음부터 끝까지 1 ~ 2 개월이 걸릴 수있는 구조화 된 접근 방식과 비교해보십시오 (당신이 일을 마치고 거래 시스템을 개발할 때 등).
이제 50,000 달러를 거래하고 시스템이 올바른 위치 사이징 알고리즘을 사용하여 연간 30 %를 생산할 수 있다고 상상해보십시오. 이것은 당신이 $ 4-6K와 같은 잠재적 인 비용을 치르게 할 수있는 여분의 4-5 개월을 의미하며 이것은 프로세스가 끝날 때 같은 품질의 제품 (거래 시스템)으로 끝난다는 것을 전제로합니다. 티.
거래 시스템 개발에서 낭비되는 시간의 비용은 수천 달러에 달합니다. "제대로 처리하고이 비용을 피하십시오.
가설 기반 접근법 곡선 피팅을 피한다.
비 체계적이고 비과학적인 방식으로 이루어진 트레이딩 시스템 개발은 과거 데이터에 맞는 곡선의 손실 경로를 매우 쉽게 유도 할 수 있습니다.
거래 시스템 개발을 안내하는 가설이 없다면 과거에 좋은 거래를 한 일련의 규칙을 끝없이 바라보며 데이터 마이닝으로 남을 수 있습니다. 우리의 경험으로 볼 때 이것은 미래의 보이지 않는 데이터에서 작동하지 않는 지나치게 복잡한 거래 시스템으로 이어집니다.
강력한 철학과 가설을 바탕으로 한 견고한 시스템에서 커브 장착 시스템을 쉽게 구별 할 수 있습니다. 그 중 하나는 실시간으로 거래 할 때 돈을 벌고 다른 하나는 그렇지 않습니다.
문제는 당신이 무엇을 찾을 지 안다면 너무 늦을 때까지 알아 내지 못할 것입니다. & # xa0; 시스템이 왜 작동을 멈췄는지 궁금해 할 것입니다. 실제로는 결코 효과가 없었습니다. 과거 데이터에 적합하고 미래에 예측할 가치가없는 일련의 규칙을 설계했습니다.
거래 시스템을 최적화하려면 신중하게 구조화 된 접근 방식이 필요합니다. 올바르게 수행되면 아래 그래픽에서 설명한 것처럼 좋은 성능을 제공하는 시스템의 매개 변수를 광범위하게 식별 할 수 있어야합니다. 이 최적화는 Pardo가 뛰어난 책 "Trading Strategies의 평가 및 최적화"에서 설명한 Trading System Development 접근법을 사용하여 TradingBlox를 사용하여 수행되었습니다.
거래 시스템을 다양 화하십시오.
일단 자신이 개발 한 시스템 하나를 성공적으로 거래하고 나면, 다각화로 결과를 과대 평가 할 때입니다.
다변화는 유일하게 진짜 무료 점심입니다 - 그러나 그것은 5 스타 식사입니다!
수익성있는 시스템을 이미 보유하고 있다면이 원래 시스템 이상으로 다양 화하여 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 다양성은 여러 가지 방법으로 얻을 수 있습니다 : п»ї.
더 많은 시장 거래 동일한 시스템의 다른 버전 거래 포트폴리오에 시스템 추가 위의 모든 것.
다각화를 위해서는 다양한 시장에 대해 알 필요가 있지만 주식, 선물, 외환 및 옵션 또는 이들을 조합 한 시스템 포트폴리오를 거래하는 것은 매우 실용적이며 매우 강력합니다. 가장 관심있는 분야를 연구하고 거래 시스템을 구축하고 올바른 거래 시스템 개발 프로세스에 따라 이러한 분야로 다양화할 계획을 세웁니다.
그것을 확인하기 위해 보수적으로 거래를 시작하십시오.
이제 거래 시스템 개발 프로세스를 완료하고 거래 계획을 완전히 문서화 했으므로 (이 작업을 수행 했습니까?), 계정을 열고 시작할 수 있습니다.
이 시점에서 당신은 진짜 돈으로 즉시 시작할 지 여부 또는 먼저 기간 동안 종이 거래를 시작해야하는지 여부를 결정해야합니다. 선택은 귀하가 얼마나 경험이 있고 자신의 거래 시스템 구성 요소와 전체 거래 계획에 얼마나 자신이 있는지에 따라 다릅니다.
당신이 새로운 거래를하는 경우 시스템을 실행하는 과정, 거래 규모, 실행 및 개방 위치 관리에 대한 확신이없는 경우 먼저 종이 거래가 좋은 생각 일 수 있습니다.
경험이 풍부하고 시스템의 모든 구성 요소에 자신감이 있다면 먼저 보수적 인 (매우 낮은 위험도) 수준에서 거래를 시작해야합니다. 이렇게하면 규모를 확대하기 전에 시스템의 모든 기능이 올바르게 작동하는지 확인할 수 있습니다.
대부분의 새로운 거래자는 거래를 통해 이익을 얻습니다.
낮은 위험 수준에서 적은 양의 실제 현금.
작은 계정으로 거래하고 무역 당 위험도가 적어 거래자는 무역 거래가 종이 거래가 성취하기를 희망하는 것보다 더 많은 이익을 얻을 수 있습니다.
실제로 거래에 사용할 자금이 없다면, 시작하는 것이 가장 합리적 일지 모르지만, 매우 보수적이며 위험성이 낮은 방식으로 이루어집니다. 매우 불확실하거나 초기 거래 지분을 구축 할 시간이 필요하다면 먼저 종이 거래를 고려해야합니다.
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거래 원칙.
약.
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무역 시스템 개발.
흔히 거래 모델 개발자들은 ' 그 과정의 초기에 오류를 만들어서 그들의 모델의 최종 결과. 이러한 오류는 생존 편향을 고려하지 않고 수집 된 데이터를 잘못 사용하거나 비슷한 모델의 사양을 너무 많이 테스트 할 수 있습니다. 이와 같은 데이터 스누핑은 되돌릴 수없는 오류이므로 비용이 많이 듭니다. 따라서 데이터 수집, 모델 지정 또는 백 테스트의 활발한 활동을 아직 시작하지 않은 경우 테스트 및 개발 프로세스를 최적의 방식으로 수행 할 수 있습니다.
초기 검토.
트레이딩 모델 개발을 위해 우리에게 오는 고객들을 위해, 우리는 당신의 아이디어에 대한 개념적 이해를 얻고, 얼굴 타당성에 대한 전략을 조사 할 수 있도록 광범위한 논의를 시작하는 것이 효율적이라는 것을 알게되었습니다. 일단 당신의 가설에 익숙해지면, 우리는 그 투자 회의를 모델로 한 회의를 시작할 것입니다. 모델을 개발하는이 초기 단계에서 우리는 모델이 데이터 스누핑 바이어스 또는 생존자 편견과 같은 금융 또는 포트폴리오 이론에서 표준 인 모든 편향을 겪지 않도록 보장합니다. 너무 많은 모델을 테스트하지 않고 지나치게 지정되지 않은 강력한 전략을 사용하고 데이터 세트에서 비 생존자의 영향을 고려하면이 작업을 수행 할 수 있습니다.
여기에서 시스템에서 사용할 거래 실행 방법을 간략하게 논의합니다. 이 수단은 수동 거래 실행, 자동 거래 또는 둘의 조합 일 수 있습니다. 우리는 또한 절대 수익 또는 위험 조정 수익이 거래 모델의 목표가 될 것인지, 그리고 실시간으로 시스템을 백 테스트하고 교환하기 위해 필요한 데이터의 가용성에 대해 논의합니다.
거래 모델의 핵심 목표를 이해하고 공식 정량 분석을 시작하기에 앞서 모델을 개발하는 가장 효과적인 방법이라고 생각되는 것을 정 성적으로 설명합니다. 또한 모델의 특정 요구에 따라 사용할 정량적 방법론에 대한 간략한 보고서를 제공합니다.
데이터 고려 사항.
우리의 고객은 다양한 형태의 거래 시스템을 요구합니다. 우리는 Tradestation, Metastock 또는 E-Signal과 같은 거래 소프트웨어 패키지에서 거래 될 수있는 모델을 개발할 수 있습니다. R이나 SAS와 같은 통계 프로그래밍 언어 나 C ++와 같은 표준 프로그래밍 언어로 결과를 제공 할 수 있습니다.
대부분의 거래 시스템은 강력한 백 테스팅 및 민감도 분석을 필요로하므로 신뢰할 수 있고 정리 된 데이터 세트를 갖는 것이 극히 중요합니다. 대부분의 고객은 거래를위한 실시간 데이터를 제공하는 외부 데이터 피드를 사용하지만 기록 데이터베이스는 포함하지 않습니다. 이러한 상황에서는보다 광범위한 백 테스팅을 수행하는 데 필요한 데이터를 보유하고 있거나 합리적인 비용으로 취득 할 수 있습니다. 데이터가 사용하기 어려운 형식이면 우리는 데이터 정리 팀이 데이터 세트를보다 유용한 것으로 변환 할 수 있습니다. 비교적 새로운 유가 증권에 의존하는 시스템에서 작업하는 경우 데이터가 존재하지 않을 수 있습니다. 이 경우 현재 사용할 수있는 것보다 더 다양한 경제 및 거래 환경을 통해 시스템을 테스트하는 데 사용할 수있는 대표적인 리턴 스트림을 구성하기 위해 함께 노력할 것입니다.
트레이딩 모델의 백 테스팅 및 개발.
백 테스트는 모델 개발에서 가장 중요한 단계 중 하나입니다. 시험 절차의 긍정적 인 결과는 미래의 성공을 보장하는 것은 아니지만 최종 신호에 포함시키기위한 지표의 성공에 대한 충분한 증거가 있음을 나타냅니다. 우리는 테스트 과정에서 커미션, 입찰 / 물가 스프레드, 물량 및 기타 거래 비용 및 제한 사항을 고려합니다.
우리의 주된 목표는 모든 작업이 강력하고 완벽하게 복제 가능하다는 것입니다. 우리는 수십 가지 지표를 테스트하거나 동일한 핵심 모델의 여러 변형을 테스트하여 모델의 지나친 버전을 생성하여 거래 이익을 창출하는 데 도움이되지 않습니다. . 우리의 컨설팅 팀은 학업과 WallSreet 모두에서 트레이딩 시스템을 테스트하고 최적화하는 데 폭 넓은 경험을 가지고 있습니다. 그들은 종종 학계에서 매일 개발되는 최첨단 전략에 대해, 또는 자신의 모델을 통해 출판하는 학업에 대해 의견을 나눕니다. 우리 팀의 모든 구성원은 강건하기 위해 전략을 명확히 지정해야한다는 사실, 동일한 데이터 세트에 대해 여러 번의 최적화 시도를 시도 할 수 없다는 점, 그리고 이러한 원칙을 위반하면 향후 성과에 대한 예측이 가치가 없음을 알게됩니다 모델의 이 문제 (데이터 스누핑이 비 강건한 결과를 초래 함)는 고객과의 거래 모델 개발 계획에 대해 논의 할 때 가장 많이 제기되는 문제입니다. 많은 고객들이 금융 시장 데이터에 존재할 수있는 편견을 완전히 이해하지 못하고 있습니다. 우리는 스스로 행동하는 사람이 아닌 교사라고 생각하며, 이 문제에 대해 충분히 이해할 때까지 전화, 또는 직접 대면합니다. 거래 모델 개발자에게 일어날 수있는 최악의 상황은 수익 모델을 가지고 있다고 부정확하게 판단하고, 성공하지 못한 경우를 포기할 때까지 해당 시스템을 거래하는 시간과 돈을 잃어 버리는 것입니다. 제대로 만들어진 트레이딩 모델은 과거뿐만 아니라 실시간으로 작동합니다.
우리는 당신의 거래 모델을 최적으로 분석 (그리고 필요하다면 수정)하기 위해 포트폴리오 이론가 도구 상자의 모든 도구를 사용합니다. 월스트리트와 학업 경험으로 인해 (우리 팀의 모든 구성원은 통계, 계량 경제학, 경제 이론 또는 금융 교수였습니다), 우리는 일반적으로 사용되는 거의 모든 양적 기법에 대해 잘 알고 있습니다. ) 거래 모델 유효성 검사 및 최적화에있어 다음을 포함하되 이에 국한되지는 않습니다.
시계열 분석 칼만 필터링 주요 구성 요소 분석 몬테카를로 시뮬레이션 잭 나이프 / 부트 스트랩 기법 일반 자동 회귀 조건부 헤테로 계량 검정 가격 옵션 시뮬레이션 가격 옵션 고급 가격 결정 경로 종속 보안 가격 브라운 모션 및 기하 브라운 운동 이자율 용어 구조 모델링 유전 프로그래밍.
스팟 비율 및 전체 변동성 용어 구조 모델링 단일 요소 마르코 비안 단시간 모델링 시간 변동성 변동 분석 유동화 분석, 가격 책정 및 평가 (ABS, MBS, CDS) CDS 가격 책정 및 평가 가장 가파른 상승률 최적화 이토 결석 시뮬레이션 된 어닐링 완전성 ( " Force ") 최적화 공분산 행렬 적응 - 진화 전략.
산출물 및 사후 지원.
모델이 완전히 개발되면 일반적으로 분석, 결과, 분석을 복제하는 구문 코드 및 전체 recotingndation을 포함하는 최종 결과 보고서를 보냅니다. 우리는 또한 거래를 시작할 때 해당 모델에 대해 계속해서 작업하여 앞으로 필요한 조정을 할 수 있고 새로운 거래의 더 많은 데이터를 사용하여 우리의 가정이 정확하다는 것을 확인하고 연속적으로 전력 분석을 실행하며 실시간으로 모델을 검증 할 수있는 샘플 크기가 충분한 지 확인하고 현재 모델과 함께 잘 작동하는 다른 모델을 제안해야합니다. 또한 위험 관리 검토 및 추가 구현 권장 사항을 제공합니다.
위험 관리는 거래 시스템 개발의 가장 중요한 측면 중 하나입니다. 위치 결정, 출입, 출입 및 / 또는 레버리지가 차선 적으로 적용되면 이상적인 신호 생성 절차조차도 부정적인 결과를 초래할 수 있습니다. 우리는 모든 상인이 고유 한 위험 관용을 가지고 있다는 것을 알고 있으며, 귀하가 위험 관리 프로세스를 완전히 이해할 수 있도록 귀하와 협력합니다. 시스템의 위험을 위험 허용 범위와 일치시키기 위해 고안된 독점적 인 테스트 절차를 통해 시스템을 운영합니다. 우리의 프로세스는 당신이 편안함을 잃을 위험을 최소화하거나 제거합니다. 우리의 숙련 된 프로그래머와 분석가들은 신호 개발 프로세스에서 각 변수의 통계적 분포에 대해 보수적이고 현실적이며 낙관적 인 시나리오를 추정합니다. 이러한 변수는 배포판 전체 범위에서 수백만 번 시뮬레이션되어 주어진 시간 단위로 시스템의 최대 이익과 손실을 명확하게 파악합니다. 또한 시뮬레이션 결과와 동일한 범위의 시스템에 대해 최대 드로 드로 다운 통계가 계산되고 그래픽으로 표시됩니다. 분석 결과를 논의한 후, 귀하의 위험 허용도를 고려하여 위치 결정 및 레버리지 사용에 대한 조언을 제공합니다.
물론, 우리는이 시점에서 또는 앞으로도 이러한 문제들에 관해 상담을받을 수 있습니다. 거래 모델은 기계에 의해 수행 될 수 없으며 (이는 자동화 된 거래 시스템조차도 마찬가지 임) 개념적으로 이해할 필요가 있습니다. 우리는 당신이 그 개념을 이해할 때까지 여전히 많은 사람들에게 익숙한 교수의 역할을 맡을 것입니다.
거래 모델 개발의 마지막 단계는 실행입니다. 우리는 수동 또는 자동 실행으로 이상적인 플랫폼을 선택할 수 있도록 도와드립니다. 수동 거래는 일반적으로 중장기 시스템을 위해 예약되어 있습니다. 정기적 인 광범위한 사용자 개입이 필요하기 때문입니다. 대조적으로, 단기 시스템은 자동화 된 거래 시스템이 대부분의 거래를 처리하기 때문에 더 적은 개입이 필요합니다. 다양한 트레이딩 소프트웨어 패키지가 있으며, 모두 자동화 된 트레이딩을 지원하지는 않습니다. 특정 시스템에 적합하지 않을 수 있습니다. 또한, 일부 패키지는 자동 거래가 가능하기 전에 심층 프로그래밍을 필요로합니다. 우리는 귀하의 새로운 모델이 요구하는 서비스를 정확하게 발견하고 현재의 시스템 및 운영과 선택을 통합 할 수 있도록 도울 수 있습니다. 다음은 우리가 숙달 된 서비스의 선택입니다 :
Alaron AmiBroker Bright 거래 FXCM GAIN 자본 / FOREX 게이트웨이 Capital Infinity 선물 인터렉티브 중개인 IntesaTrade JPR Capital Lind-Waldock.
MB 트레이딩 OANDA 옵션 Xpress Patsystems PFGBEST REDIPlus TD AMERITRADE Tradecision 무역 스테이션 Trading Technologies WealthLab.
기밀 유지.
우리는 거래 모델이나 아이디어를 다룰 때 기밀성의 중요성과 필요성을 이해하고 모든 잠재 고객에게 연락 즉시 비공개 계약을 제공합니다. 이는 귀하의 아이디어 및 / 또는 기존 모델이 제 3 자와 공유되지 않으며 귀하와의 상담이 완전히 기밀임을 보장합니다.
데이터 보안 정책을 읽으려면 여기를 클릭하십시오.
양적 거래 모델 컨설팅.
Precision Consulting은 Inc 500의 2010 년 판에 실 렸으며 미국에서 가장 빠르게 성장하는 사유 기업 중 하나로 500을 차지했습니다.
"우리는 모델이 데이터 스누핑 바이어스 또는 생존자 편향과 같은 금융 또는 포트폴리오 이론에서 표준 인 편견을 겪지 않도록 보장합니다."