Forex bot python no Brasil

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Vamos dar uma olhada no instrumento de negociação mais comum, o SP 500 ETF SPY eu vou começar com as observações. Observações Ocorreu-me que a maior parte do tempo que há muita conversa na mídia sobre o mercado quebrando depois de grandes perdas ao longo de vários dias timespan, uma repercussão bastante significativa às vezes segue No passado, eu Eu fiz um par de erros fechando minhas posições para cortar perdas curtas, apenas para perder uma recuperação nos dias seguintes. Teoria geral Depois de um período de perdas consecutivas, muitos comerciantes vão liquidar suas posições por medo de perda ainda maior Grande parte Este comportamento é governado pelo medo, ao invés de risco calculado comerciantes mais inteligentes vêm em seguida, para as pechinchas. Hypothesis Retornos no próximo dia de SPY irá mostrar um viés para cima após um número de perdas consecutivas. Para testar a hipótese, eu ve calculado o número de Consecutivos para baixo dias Tudo sob -0 1 retorno diário qualifica-se como um dia para baixo. As séries de retorno são quase aleatórias, assim como seria de esperar, as chances de 5 ou mais dias consecutivos para baixo são baixos, resultando em um número muito limitado de ocorrências Baixo número de ocorrências resultará em estimativas estatísticas não confiáveis, então eu vou parar em 5.Below é uma visualização de nex-tday retorna em função do número de dias down. I ve também traçado 90 intervalo de confiança dos retornos b Eween as linhas Acontece que o retorno médio é positivamente correlacionado com o número de dias de queda Hipótese confirmada. No entanto, você pode ver claramente que este alfa extra é muito pequeno em comparação com a faixa dos resultados de retorno provável Mas mesmo uma borda minúscula pode Ser explorado encontrar uma vantagem estatística e repetir tantas vezes quanto possível Próxima etapa é investigar se esta borda pode ser transformada em uma estratégia de negociação. Dado os dados acima, uma estratégia de negociação pode ser forumled Depois de consectutive 3 ou mais perdas, vá longo Sair em Próximo close. Below é um resultado desta estratégia em comparação com puro buy-and-hold Isso não parece ruim em tudo Olhando para os índices sharpe a estratégia marca uma descida 2 2 versus 0 44 para o BH Isso é realmente muito bom don t Ficar muito animado embora, como eu não conta para os custos de comissão, slippage etc. While a estratégia acima não é algo que eu gostaria de comércio simplesmente por causa do longo período de tempo, a própria teoria provoca pensamentos futuros que coul D produzir algo útil Se o mesmo princípio se aplica a dados intraday, uma forma de estratégia scalping poderia ser construído No exemplo acima eu ve simplificar o mundo um pouco, contando apenas o número de dias de inatividade, sem prestar atenção à profundidade da redução Além disso, a saída de posição é apenas um próximo próximo dia-próximo Há muito a ser melhorado, mas a essência na minha opinião é this. future retorna de SPY são ifluenced por redução e drawdown duração durante os 3 a 5 dias anteriores. Comerciante sabe que comportamento esperar do mercado com base em um conjunto de indicadores e sua interpretação O último é muitas vezes feito com base em sua memória ou algum tipo de modelo Encontrar um bom conjunto de indicadores e processar suas informações representa um grande desafio Primeiro, é preciso Para entender quais fatores estão correlacionados a preços futuros Os dados que não têm qualquer qualidade preditiva só produzem ruído e complexidade, diminuindo o desempenho da estratégia Encontrar bons indicadores é uma ciência sobre Por sua vez, uma vez que um bom conjunto de indicadores foi encontrado, a memória dos comerciantes e intuição pode ser facilmente substituído por um modelo estatístico, o que provavelmente Para executar muito melhor como computadores têm memória sem falhas e pode fazer estimativas estatísticas perfeitas. No que diz respeito à negociação de volatilidade, demorei muito tempo para entender o que influencia seus movimentos Em particular, estou interessado em variáveis ​​que prevê retornos futuros de VXX e XIV I Não vai entrar em explicação completa aqui, mas apenas apresentar uma conclusão meus dois indicadores mais valiosos para a volatilidade são a inclinação da estrutura prazo e atual volatilidade premium Minha definição desses dois é. volatilidade prémio VIX-realizedVol. delta prazo slope estrutura VIX - VXV. VIX VXV são as volatilidades implícitas 1 e 3 meses implícitas do SP 500 realizadoVol aqui é uma volatilidade de 10 dias realizada de SPY, calculado wi Th Yang-Zhang delta de fórmula tem sido frequentemente discutido em VixAndMore blog, enquanto premium é bem conhecida da opção trading. It faz sentido ir volatilidade curta quando premium é alto e futuros estão em contango delta 0 Isso fará com que um tailwind de ambos os Premium e rolo diário ao longo da estrutura prazo em VXX Mas isso é apenas uma estimativa aproximada Uma boa estratégia de negociação iria combinar informações de ambos prémio e delta para vir com uma previsão sobre o sentido de negociação em VXX. I vêm lutando por muito tempo para Venha com uma boa maneira de combinar os dados ruidosos de ambos os indicadores Eu tentei a maioria das abordagens padrão, como a regressão linear, escrevendo um monte de if-thens, mas todos com uma melhoria muito menor em comparação com a utilização de apenas um indicador Um bom exemplo De tal estratégia de indicador único com regras simples podem ser encontradas no blog TradingTheOdds Não parece ruim, mas o que pode ser feito com vários indicadores. Vou começar com alguns dados VXX fora da amostra que eu tenho de Mark EtSci Observe que este é dados simulados, antes de VXX foi criado. Os indicadores para o mesmo período são traçados abaixo. Se tomarmos um dos indicadores premium neste caso e plotá-lo contra futuros retornos de VXX, pode-se observar alguma correlação, mas Os dados são extremamente ruidosos. Ainda assim, é claro que o prêmio negativo é provável que tenha positivo VXX retorna no dia seguinte Combinar prémio e delta em um modelo tem sido um desafio para mim, mas eu sempre quis fazer uma aproximação estatística Em Essência, para uma combinação de delta, premium, eu gostaria de encontrar todos os valores históricos que estão mais próximos dos valores atuais e fazer uma estimativa dos retornos futuros com base neles Um par de vezes eu comecei a escrever a minha própria interpolação vizinho mais próximo Algoritmos, mas cada vez que eu tive que desistir até que me deparei com a regressão de vizinhos mais próximos scikit Ele me permitiu construir rapidamente um preditor com base em duas entradas e os resultados são tão bons, que eu estou um pouco preocupado que eu fiz am Em algum lugar. Aqui está o que eu fiz. Criar um dataset de delta, premium - VXX no dia seguinte return in-of-sample. create um predictor de vizinho mais próximo baseado no conjunto de dados above. trade estratégia fora da amostra com as regras. Ir longo se o retorno previsto 0.go curto se o retorno previsto 0.A estratégia não poderia ser mais simples. Os resultados parecem extremamente bom e ficar melhor quando mais neigbors são usados ​​para estimativa. Primeiro, com 10 pontos, a estratégia é excelente em amostra , Mas é plano fora da amostra da linha vermelha na figura abaixo é o último ponto na amostra. Em seguida, o desempenho fica melhor com 40 e 80 pontos. Nos últimos dois lotes, a estratégia parece executar o mesmo dentro e fora De-amostra Sharpe é de cerca de 2 3 Estou muito satisfeito com os resultados e tenho a sensação de que eu só foi arranhar a superfície do que é possível com esta técnica. Minha pesquisa de uma ferramenta de backtesting ideal minha definição de ideal é descrito No anterior Backtesting dilemas posts não resultou em algo que eu poderia usar r No entanto, a revisão das opções disponíveis me ajudou a entender melhor o que eu realmente quero Das opções que eu olhei, pybacktest foi o que eu mais gostava por causa de sua simplicidade e velocidade Depois de passar pelo código-fonte, eu tenho algumas idéias Para torná-lo mais simples e um pouco mais elegante A partir daí, foi apenas um pequeno passo para escrever meu próprio backtester, que agora está disponível na biblioteca TradingWithPython. Eu escolhi uma abordagem onde o backtester contém funcionalidade que todas as estratégias de negociação partes e que Muitas vezes é copiado-colado Coisas como cálculo de posições e pnl, métricas de desempenho e fazendo complots. Strategy funcionalidade específica, como a determinação de pontos de entrada e saída deve ser feito fora do backtester Um fluxo de trabalho típico seria encontrar entrada e saídas - calcular pnl e fazer parcelas Com o backtester - dados da estratégia do borne-processo. Neste momento o módulo é muito mínimo olha a fonte aqui, mas no futuro eu planeio em adicionar o lucro um D stop-loss e carteiras multi-asset. Usage do módulo de backtesting é mostrado neste notebook. I exemplo organizar os meus notebooks IPython, salvando-os em diferentes diretórios Isso traz, no entanto uma inconveniência, porque para acessar os notebooks eu preciso abrir um Terminal e tipo ipython notebook --pylab inline cada vez que eu tenho certeza que a equipe ipython vai resolver isso no longo prazo, mas, entretanto, há uma forma de descida bonito para acessar rapidamente os notebooks do explorer. ll arquivo que você precisa A fazer é adicionar um menu de contexto que inicia o servidor ipython em seu diretório desejado. Uma maneira rápida de adicionar o item de contexto é executando este patch do registro Observe o patch assume que você tem sua instalação do python localizada em C Anaconda Se não, você precisará Para abrir o arquivo em um editor de texto e definir o caminho certo na última linha. Instruções sobre como adicionar as chaves do registro manualmente pode ser encontrada no blog Frolian s. Muitas pessoas pensam que leves etfs no longo prazo underperform seus Benchmarks Isto é verdadeiro para mercados agitados, mas não no caso de condições de tendência, para cima ou para baixo Alavancagem só tem efeito sobre o resultado mais provável, não sobre o resultado esperado Para mais fundo, leia este post.2017 tem sido um muito bom Ano para ações, que tendeu para a maior parte do ano Vamos ver o que aconteceria se nós shorted alguns dos ETFS alavancado exatamente um ano atrás e hedged-los com seu benchmark Conhecendo o comportamento alavancado etf eu esperaria que ETFS alavancado superou o seu benchmark , Assim que a estratégia que tentaria lucrar com a deterioração perderia o dinheiro. Eu considerarei estes pares. SPY 2 SSO -1 SPY -2 SDS -1 QQQ 2 QLD -1 QQQ -2 QID -1 IYF -2 SKF - 1. Cada alavancado etf é mantido curto -1 e protegido com um 1x etf Observe que para proteger um inverso etf uma posição negativa é mantida no 1x etf. Here é um exemplo SPY vs SSO Uma vez que normalizamos os preços para 100 no início Do período de backtest 250 dias é aparente que o 2x etf ou Tperforms 1x etf. Now os resultados do backtest sobre os pares acima. All o etfs 2x incluindo inversa têm superado o seu benchmark ao longo de 2017 De acordo com as expectativas, a estratégia explorando decadência beta não seria rentável. Eu acho que jogar alavancado Etfs contra a sua contraparte desalavancada não fornece qualquer vantagem, a menos que você sabe as condições de mercado de antemão tendência ou intervalo-bound Mas se você sabe o regime de mercado próximo, há maneiras muito mais fáceis de lucrar com ele Infelizmente, ninguém ainda foi realmente bem sucedido Na previsão do regime de mercado, mesmo no prazo muito curto. Código fonte completo dos cálculos está disponível para os assinantes do curso com o curso Python Caderno 307.Aqui está o meu tiro na avaliação do Twitter Eu gostaria de começar com um aviso de isenção neste momento Uma grande parte do meu portrolio consiste de curta posição TWTR, então minha opinião é bastante distorcida A razão pela qual eu fiz a minha própria análise é que a minha aposta não funcionou nós Ll e Twitter fez um movimento parabólico em dezembro de 2017 Então, a questão que eu estou tentando responder aqui é que devo tomar a minha perda ou segurar a minha shorts. At no momento da escrita, TWTR comércios cerca de 64 marca, com um limite de mercado De 34 7 B Até agora, a empresa não fez qualquer lucro, perdendo 142M em 3013 depois de fazer 534M em receitas Os últimos dois números nos dão spended anual da empresa de 676M. Preço derivado do valor do usuário. Twitter pode ser comparado com o Facebook, Google e LinkedIn para ter uma ideia de números de usuários e seus valores A tabela abaixo resume números de usuários por empresa e um valor por usuário derivado da fonte de limite de mercado para o número de usuários Wikipedia, o número para o Google é baseado no número de pesquisas exclusivas. Torna-se aparente que a avaliação de mercado por usuário é muito semelhante para todas as empresas, no entanto a minha opinião pessoal é that. TWTR é atualmente mais valioso por usuário thatn FB ou LNKD Isso não é lógico como ambos os concorrentes têm mais valiosos dados pessoais do usuário um Para fazer isso, ele tem um conjunto de ofertas altamente diversificadas, do motor de busca para o Google Docs e Gmail TWTR não tem nada parecido com isso, enquanto o seu valor por usuário é de apenas 35 Menor thatn que do Google. TWTR tem um espaço limitado para crescer a sua base de usuários como ele não oferece produtos comparáveis ​​ao FB ou GOOG ofertas TWTR tem sido em torno de sete anos e agora a maioria das pessoas que querem um accout tem a sua chance O resto apenas faz Não care. TWTR base de usuários é volátil e é provável que passar para a próxima coisa quente quando ele vai se tornar available. I acho que a melhor referência aqui seria LNKD, que tem um nicho estável no mercado profissional Por esta métrica TWTR seria sobrevalorizado Definir o valor do usuário em 100 para TWTR iria produzir um preço justo TWTR de 46. Preço derivado de lucros futuros. Há dados suficientes disponíveis das estimativas de ganhos futuros Um dos mais úteis que eu encontrei é here. Using esses números enquanto Com base em informações disponíveis, a avaliação otimista da TWTR deve estar na faixa de 46-48. Não há razões claras para que ela deva negociar mais e muitos riscos operacionais para o comércio sejam menores. Acho que durante a IPO profissionais suficientes revisaram o preço, definindo-o em um nível de preço justo O que aconteceu em seguida foi um movimento irracional do mercado não justificado por novas informações Basta dar uma olhada no frenesi bullish em stocktwits com pessoas alegando coisas como este pássaro Vai voar para 100 Pure emoção, que nunca funciona bem. A única coisa que me apóia agora é colocar meu dinheiro onde minha boca está e ficar com o meu shorts Time will tell. Shorting a volatilidade de curto prazo etn VXX pode parecer um Grande idéia quando você olha para o gráfico de uma certa distância Devido ao contango nos futuros de volatilidade, a etn experiências bastante contraventura a maior parte do tempo e perde um pouco o seu valor a cada dia Isto Em um mundo ideal, se você segurá-lo por tempo suficiente, um lucro gerado pelo tempo decadência no futuro e etn reequilíbrio é garantido, mas no curto prazo, você teria Para passar por algumas retiradas bastante pesado Basta olhar para trás no verão de 2017 Tenho sido lamentável ou tolo o suficiente para manter uma posição curta VXX pouco antes do VIX subiu Eu tenho quase soprado minha conta por então 80 drawdown em apenas um par de dias Resultando em uma ameaça de chamada de margem por meu corretor Chamada de margem significaria descontar a perda Esta não é uma situação que eu gostaria de estar novamente Eu sabia que não seria fácil manter a cabeça fria em todos os momentos, mas experimentando o estresse e A pressão da situação foi algo diferente Felizmente eu sabia como VXX tende a se comportar, então eu não entrar em pânico, mas mudou de lado para XIV para evitar uma chamada de margem A história termina bem, 8 meses mais tarde meu portfólio estava de volta à força e eu aprendi Um muito valioso Lição. Para começar com uma palavra de aviso aqui não comércio volatilidade a menos que você saiba exatamente quanto risco você está tendo Tendo dito que, vamos dar uma olhada em uma estratégia que minimiza alguns dos riscos por curto-circuito VXX apenas quando é apropriado . A tese de estratégia VXX experimenta a maioria de arrasto quando a curva de futuros está em um contango íngreme A curva de futuros é aproximada pela relação de VIX-VXV Nós curtos VXX quando VXV tem um prêmio excepcionalmente elevado sobre VIX. Primeiro, vamos dar uma olhada no VIX-VXV. O gráfico acima mostra dados de VIX-VXV desde janeiro de 2010 Os pontos de dados do ano passado são mostrados em vermelho Eu escolhi usar um ajuste quadrático entre os dois, aproximando VXV f VIX O VIX é traçado como uma linha azul Os valores acima da linha representam situação quando os futuros estão em contango mais forte do que normal. Agora eu defino um indicador delta, que é o desvio do delta de ajuste VXV-f VIX Agora vamos dar uma olhada no preço de VXX junto com delta. Acima do preço do VXX nos logs Cale Abaixo delta Marcadores verdes indicat delta 0 marcadores vermelhos delta 0 É evidente que as áreas verdes correspondem a um negativo retorna no VXX. Let s simular uma estratégia com esta estas suposições. Short VXX quando delta 0.Constant capital aposta em cada dia é 100.Nenhum deslizamento ou custos de transação. Esta estratégia é comparada com a que negocia curto todos os dias, mas não leva delta em conta. A linha verde representa a nossa estratégia VXX curto, linha azul é o dump one. Sharpe de 1 9 para Uma estratégia de fim-de-dia simples não é ruim em tudo na minha opinião Mas ainda mais importante é que as retiradas de gut-wrenching são em grande parte evitadas, prestando atenção à curva de futuros forward. Building esta estratégia passo a passo será discutido Durante a vinda Trading com Python course. Price de um activo ou um ETF é, naturalmente, o melhor indicador existe, mas infelizmente há apenas tanta informação contida nele Algumas pessoas parecem pensar que os indicadores mais rsi, macd, em movimento média Crossover etc melhor, mas se todos eles são baseados na mesma série de preço subjacente, todos eles contêm um subconjunto da mesma informação limitada contida no preço Precisamos de mais informações adicionais para o que está contido o preço para fazer uma informação mais informada Adivinhar sobre o que vai acontecer no futuro próximo Um excelente exemplo de combinar todos os tipos de informação para uma análise inteligente pode ser encontrado no lado curto do blog Long Produzir este tipo de análise requer uma grande quantidade de trabalho, para que eu Simplesmente não tenho o tempo como eu só comércio a tempo parcial Então eu construí meu próprio painel de mercado que automaticamente coleta informações para mim e apresenta-lo em uma forma facilmente digerível Neste post eu vou mostrar como construir um indicador baseado em curto Volume de dados Este post irá ilustrar o processo de coleta de dados e processing. Step 1 Encontrar fonte de dados BATS troca fornece dados de volume diário para livre em seu site. Step 2 Obter dados inspecionar manualmente Dados de volume curto de A troca BATS está contida em um arquivo de texto que é compactado Cada dia tem seu próprio arquivo zip Depois de baixar e descompactar o arquivo txt, isso é o que s dentro primeiro várias linhas. No total de um arquivo contém cerca de 6000 símbolos Estes dados é bastante necessidades Trabalho antes que possa ser apresentado de uma maneira significativa. Passo 3 Automaticamente obter dados O que eu realmente quero não é apenas os dados de um dia, mas uma relação de volume curto para o volume total para os últimos anos, e eu realmente não sinto Como baixar 500 arquivos zip e copiar-colá-los em excel manualmente Felizmente, a automação completa é apenas um par de linhas de código de distância Primeiro precisamos criar dinamicamente um url a partir do qual um arquivo será baixado. Agora podemos baixar vários arquivos de uma só vez. Passo 4 Parse download files. We pode usar zip e pandas bibliotecas para analisar um único arquivo. It retorna uma proporção de Volume Volume Total Volume para todos os símbolos no arquivo zip Etapa 5 Faça um gráfico Agora a única coisa que resta é analisar todos os arquivos baixados Arquivos e combinar Eles para uma única tabela e traçar o resultado. Na figura acima eu tracei a média de volume curto relação nos últimos dois anos eu também poderia ter usado um subconjunto de símbolos se eu quisesse dar uma olhada em um setor específico ou estoque Quick Olhar para os dados me dá uma impressão de que altas proporções de volume curto normalmente correspondem com fundos de mercado e ratios baixos parecem ser bons pontos de entrada para uma posição longa. Começando a partir daqui, esta relação de volume curto pode ser usado como base para o desenvolvimento da estratégia. Trading com Python course. If você é um comerciante ou um investidor e gostaria de adquirir um conjunto de habilidades de negociação quantitativa que você pode considerar tendo a negociação com Python couse O curso on-line irá fornecer-lhe as melhores ferramentas e práticas de pesquisa comercial quantitativa, Incluindo funções e scripts escritos por comerciantes quantitativos peritos Você vai aprender como obter e processar quantidades incríveis de dados, design e backtest estratégias e analisar o desempenho de negociação Isto irá hel P você tomar decisões informadas que são cruciais para um sucesso de comerciantes Clique aqui para continuar a negociação com o site do curso Python. Meu nome é Jev Kuznetsov, durante o dia eu sou um engenheiro pesquisador em uma empresa que está envolvida na impressão de negócios O resto do Tempo eu sou um trader. I estudou física aplicada com especialização em reconhecimento de padrões e inteligência artificial Meu trabalho diário envolve qualquer coisa de protótipos de algoritmo rápido em Matlab e outras linguagens para programação de design de hardware. Desde 2009 eu tenho usado minhas habilidades técnicas nos mercados financeiros antes Chegando à conclusão de que Python é a melhor ferramenta disponível, eu estava trabalhando extensivamente em Matlab, que é coberto no meu outro blog. You pode me alcançar at. Our robôs forex encontraram over. A forex robô aka especialista conselheiro é um software que os comércios Um sistema de forex para você. 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