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Le Forex et les CFD. FXCM Um líder de março. Qui est FXCM. FXCM é um dos líderes mondiaux sobre a negociação de desígnios, CFD e outros serviços associs Uma quipe de profissionais exprimentos, base sur Paris é sua disposição para vous rencontrer FXCM est rgul par l Autorit des Marchs Financiers AMF assim que dans plusieurs juridictions au travers du monde Nous offrons une excution rapide et fiable sur la plateforme MT4, mainte fois rcompense par l industrie, ainsi sur nos autres plateformes , Você encontra uma solução adapte seu nível entre os diferenciais serviços oferecidos por FXCM. Une excution juste e transparente. Depuis 1999, FXCM feito em sorte d oferecer a melhor exprience de negociar possível sobre os diffrents marchs financers Pionner du modle d excution Nenhum Dealing Desk Sobre o Forex, FXCM oferece seus clientes uma excution transparente do preço comptitifs. Service client reconnu et fiable. L aid d outils de trading e d ducation avançar, assim que um cliente de serviço disponível 24h 24, nós orientamos os comerciantes sobre o desdobramento de estratégias e ações A tecnologia fiable FXCM permite grer, cada dia, uma média de 550.000 Comércios 25,6 mil milhões em volume mis par nos clientes particulares e instituições Dcouvrez todas as vantagens FXCM Dcouvrez todas as vantagens FXCM. Les spreads et commissions os spreads apresentem os melhores preços à venda e à venda da oferta da FXCM Estes são os resultados De moyennes pondres des prix ngociables chez FXCM du 1er octobre 2016 au 31 dcembre 2016 Os spreads são variáveis ​​e podem mudar FXCM s efforce de fornecer aos comerciantes de spreads comptitifs contudo, pode e ter das circunstâncias de marcha entranent dos largissements De spreads au-del des spreads publica aqui As comissões são appliques no projeto de dnomination du compte FXCM dcline toute responsabilit en cas d erreurs, i Nexactitudes ou omissions et ne garantit pas l exactitude ou l exhaustivit des informations, textes, graphiques, liens ou autres lments contenus dans cette documentation. Les spreads et les commissions publi que peuvent tre diffrents pour certains types de comptes Aprs notification de FXCM Os tipos de contas, os clientes que compõem as contas e os clientes de certos intermediários são sujeitos a uma majoração Os montantes são objecto de uma estrutura de comissão serão adjudicados na elaboração da designação da conta. São dadas a título exclusivamente informativo e não constituem um conselho em matéria de investimento FXCM dcline toute responsabilité en cas d erreurs, inexactitudes ou omissions et ne garantit pas l exactitude ou l exhaustivit des informations, textes, graphiques, liens ou autres lments contenus dans cette Documentação. Runação quando FXCM excute os negócios de seus clientes, a socit peut tre Compense de plusieurs faons, qui comprennent, sans pour cela limiter cela, appliquer des commissions fixes par lot l ouverture et la fermeture d une position que ajoute un markup aux spreads reus par les Les fournisseurs de liquidit sur certains types de comptes et ajoute galement un markup No rollover do subdiretório O escritório de recrutamento, FXCM pode agir em um negociante de courtier que pode e pode receber as compensações de fornecedores do comércio. Dfaut l excution Escritório de negociação sobre as estratégias de arbitragem de preços estão interditos A FXCM possui uma única e exclusiva discrção, incluindo uma estratégia de arbitragem de preços. Os Comptes Mini uso dos stratgies interdita as transações para o modulo d excution Nenhuma mesa de negociação Les Comptes Mini não é o capital que se situa em baixo de 20.000 unidades em um modelo de contagem, em um efeito de levier E 200 1 sobre o Forex E os que não o capital estão situados acima de 20.000 unidades, com um efeito de elevador de 100 e um basculent sobre um modelo e excution Não Dealing Desk Ver os riscos de excution. Service Client. Tlcharger Logiciel. Lancer La Plateforme. Proposta de FXCMpte de Trading. Avertissement sobre os riscos comerciante o Forex e os CFD s implique um nível de risco lev, e pode não tre tre appropri car você pode subir as pertes suprieures seu dpt efeito de levier pode tre em seu dfaveur Vous Deve ser consciente e possuir uma compreensão completa de todos os riscos associs no mercado e no comércio FXCM pode fazer um comentário sobre a questão da ordem pública ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, Internet de FXCM antes de processar todo acte. Forex capital Markets Limited FXCM LTD é uma filial oprationnelle Part of the socits du groupe FXCM colectivamente appel le Groupe FXCM Todas as rfrences FXCM sobre o site renvoient au Groupe FXCM. Copyright 2017 Forex Capital Markets Todos os direitos rservs.35 Avenue Franklin 75008 Paris, France. 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Como tal, existem diferenças fundamentais que os distinguem Incluindo, mas não se limitando a, a falta de dependência da liquidez do mercado em tempo real, um atraso na precificação ea disponibilidade de alguns produtos que podem não ser negociáveis ​​em contas ao vivo As capacidades operacionais ao executar ordens em um ambiente de demonstração podem resultar em Atypically, transações agendadas falta de ordens rejeitadas e ou a ausência de derrapagem Pode haver casos em que os requisitos de margem diferem daqueles de contas ao vivo como atualizações de contas demo pode não coincidir com as de contas reais. Aviso de Risco Nosso serviço inclui produtos que são Negociados na margem e levam um risco de perdas em excesso de seus fundos depositados Os produtos podem não ser adequados para todos os investidores Por favor, certifique-se de que você entenda plenamente os riscos envolvidos. High Risk Investment Warning Trading de câmbio e / Alto risco, e pode não ser adequado para todos os investidores Existe a possibilidade de você Excesso de seus fundos depositados Antes de decidir negociar os produtos oferecidos por FXCM você deve considerar com cuidado seus objetivos, situação financeira, necessidades e nível de experiência Você deve estar ciente de todos os riscos associados com negociar na margem FXCM fornece o conselho geral que não faz exame Em conta seus objetivos, situação financeira ou necessidades O conteúdo deste site não deve ser interpretado como um conselho pessoal FXCM recomenda que você procure aconselhamento de um conselheiro financeiro separado. Clique aqui para ler o aviso de risco total. Forex Capital Markets Limited FXCM LTD é uma empresa operacional Subsidiária no grupo de empresas FXCM em conjunto, o Grupo FXCM Todas as referências neste site para FXCM referem-se ao FXCM Group. 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Tecnologia avanzata. iFOREX oferta ai traders la scelta tre trevo de negociação de fácil utilização uma piattaforma Web, uma Scaricabile por PC ed una Telemóvel por smartphone, notação financeira de custos de manutenção e serviços de clienti 24 horas ao dia I clienti di iFOREX sono quindi em grau de negociação ogni volta ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, La licenza 143 11.Il trading su Comércio e Indústria Contratos por Dividendo Produtos da Sociedade Apresentação de Elevação de Grau de Risco Língua de Classe de Financiamento Líder de Financiamento de Vendas E não pode ser objecto de um inquérito ou de um inquérito sobre o risco de perdas ou perdas. Si deve considerare attentamente a propria condizione fina O acesso à internet sem fios é fornecido por um distribuidor independente. O serviço de quarto está disponível a partir de 11 h por dia. O serviço de quarto está disponível 24 horas por dia. O serviço de limpeza está disponível em todas as áreas públicas do hotel. IFOREX Tutti i diritti riservati. iFOREX uma marca registada de propriedade de um Gruppo iFOREX Tutti gli altri marchi che appaiono em questo sito de propriedade de rispettivi proprietari. Paysafe Merchant Services Limited Neteller autorizou dalla Comissão de Supervisão Financeira dell Isola di Man, Ref 1357, numero di licenza - 109535C. 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Como você pode saber, o mercado Forex Forex é usado para negociação entre pares de moedas. Mas você pode não estar ciente de que é o mercado mais líquido do mundo. Alguns anos atrás, impulsionado pela minha curiosidade , Eu dei meus primeiros passos no mundo dos algoritmos de negociação Forex, criando uma conta demo e jogando simulações com dinheiro falso na plataforma de negociação Meta Trader 4. Depois de uma semana de negociação, eu quase dobrei meu dinheiro Estimulado por meu próprio Sucesso, eu cavou mais profundo e eventualmente se inscreveu para uma série de fóruns Em breve, eu estava gastando horas lendo sobre sistemas de negociação de algoritmos de sistemas de negociação que determinam se você deve b Uy ou venda, os indicadores personalizados humor do mercado, e muito mais. My First Client. Around desta vez, por coincidência, ouvi dizer que alguém estava tentando encontrar um desenvolvedor de software para automatizar um sistema comercial simples Isso estava de volta na minha faculdade dias quando eu estava aprendendo Sobre a programação simultânea em threads Java, semáforos e todo esse lixo Eu pensei que este sistema automatizado isso não poderia ser muito mais complicado do que o meu curso de ciência de dados avançados trabalho, então eu perguntei sobre o trabalho e veio a bordo. Sistema construído com MQL4 uma linguagem de programação funcional usada pela plataforma de Meta Trader 4 para executar ações stock-related actions. MQL5 desde que foi liberado Como você pôde esperar, endereça alguns de MQL4 s problemas e vem com mais funções internas, que faz Vida mais fácil. O papel da plataforma de negociação Meta Trader 4, neste caso, é fornecer uma conexão com um corretor Forex O corretor, em seguida, fornece uma plataforma com informações em tempo real sobre o mercado e executa o seu b Uy vender ordens Para os leitores não familiarizados com Forex trading, aqui s as informações que são fornecidas pelo feed de dados. Através Meta Trader 4, você pode acessar todos esses dados com funções internas, acessíveis em vários prazos cada minuto M1, a cada cinco minutos M5, M15, M30, a cada hora H1, H4, D1, W1, MN. A movimentação do Preço Actual é chamada de tick. Em outras palavras, um tick é uma alteração no preço Bid or Ask de um par de moedas. Pode ser numerosos carrapatos por segundo Durante os mercados lentos, pode haver minutos sem um carrapato O carrapato é o batimento cardíaco de um robô Forex. Quando você faz um pedido através dessa plataforma, você compra ou vende um determinado volume de uma determinada moeda Você também Set stop-loss e take-profit limites O stop-loss limite é a quantidade máxima de pips variações de preço que você pode dar ao luxo de perder antes de desistir de um comércio O take-profit limite é a quantidade de pips que você vai acumular no seu Favor antes de descontar. Se você quiser saber mais Sobre os princípios de negociação, por exemplo, pips, tipos de ordem, spread, slippage, ordens de mercado e muito mais, veja aqui. As especificações de negociação algorítmica do cliente eram simples, eles queriam um robô baseado em dois indicadores. Definir um estado de mercado e tomar decisões de negociação, como eles são baseados em dados anteriores, por exemplo, preço mais alto valor nos últimos n dias Muitos vêm embutido no Meta Trader 4 No entanto, os indicadores que o meu cliente estava interessado veio de um sistema de comércio personalizado . Eles queriam trocar cada vez que dois desses indicadores personalizados se cruzavam, e apenas em um certo ângulo. Como eu tenho minhas mãos sujas, eu aprendi que os programas MQL4 têm a seguinte estrutura. Directivas de pré-processador. Parâmetros externos. Variáveis ​​Globais. Init Função. Deinit Função. Iniciar Função. Funções personalizadas. A função de início é o coração de cada programa MQL4, uma vez que é executado sempre que o mercado se move ergo, esta função será executada uma vez por tick Este é o caso independentemente do período de tempo que você está usando Por exemplo, você poderia estar operando em O H1 um período de tempo de hora, ainda a função de início iria executar milhares de vezes por timeframe. To trabalho em torno disso, eu forçou a função para executar uma vez por unidade de período. Obtendo os valores dos indicadores. A lógica de decisão, incluindo a interseção do Indicadores e seus ângulos. Se você estiver interessado, você pode encontrar o código completo, executável em GitHub. Quando eu construí o meu sistema de negociação algorítmica, eu queria saber 1 se ele estava se comportando adequadamente, e 2 se era qualquer Good. Back-testing é o processo de testar um determinado sistema automatizado ou não sob os eventos do passado Em outras palavras, você testar seu sistema usando o passado como um proxy para o presente. MT4 vem com uma ferramenta aceitável para back-tes Ting um sistema de negociação Forex hoje em dia, há mais ferramentas profissionais que oferecem maior funcionalidade Para começar, você configurar seus prazos e executar o seu programa sob uma simulação a ferramenta irá simular cada tick sabendo que para cada unidade deve abrir a determinado preço, fechar em Um determinado preço e, atingir altos e baixos especificados. Depois de comparar as ações do programa contra os preços históricos, você terá um bom senso para se ou não está executando corretamente. Os indicadores que ele escolheu, juntamente com a lógica de decisão, Não eram rentáveis. De back-testing, eu verifiquei a relação de retorno do robô para alguns intervalos de tempo aleatórios desnecessário dizer, eu sabia que meu cliente não iria ficar rico com os indicadores que ele tinha escolhido, juntamente com o Lógica de decisão, não foram rentáveis ​​Como exemplo, aqui estão os resultados da execução do programa sobre a janela M15 para 164 operations. Note que o nosso equilíbrio a linha azul termina abaixo de seu ponto de partida. Uma advertência dizendo que um sistema É rentável ou não lucrativo isn t sempre genuíno Muitas vezes, os sistemas são un lucrativo por períodos de tempo com base no humor do mercado s. Parameter Otimização e suas Lies. Although back-testing me fez desconfiar da utilidade deste robô, fiquei intrigado quando Eu comecei a brincar com seus parâmetros externos e percebi grandes diferenças na relação de retorno total Esta ciência em particular é conhecida como Parameter Optimization. I fez alguns testes ásperos para tentar inferir o significado dos parâmetros externos sobre o Rácio de retorno e veio com algo Como este. Você pode pensar como eu fiz que você deve usar o parâmetro A Mas a decisão não é tão simples como ele pode aparecer Especificamente, observe a imprevisibilidade do parâmetro A para pequenos valores de erro, seu retorno muda dramaticamente Em outras palavras, o parâmetro A É muito provável que a sobre-prever os resultados futuros, uma vez que qualquer incerteza, qualquer mudança em tudo irá resultar em pior performance. But, na verdade, o futuro é incerto E assim o retorno o F O parâmetro A também é incerto A melhor opção, na verdade, é confiar na imprevisibilidade Muitas vezes, um parâmetro com um retorno máximo mais baixo, mas uma previsibilidade superior menos flutuação será preferível a um parâmetro com alto retorno, mas pobre previsibilidade. A única coisa que você pode Não se esqueça que você não conhece o futuro do mercado, e pensando que você sabe como o mercado vai realizar com base nos dados do passado é um erro Por sua vez, você deve reconhecer essa imprevisibilidade. Pensando que você sabe como o mercado está indo Executar com base em dados do passado é um erro. Esse não significa necessariamente que devemos usar o parâmetro B, porque mesmo os retornos inferiores do parâmetro A executa melhor do que o parâmetro B isso é apenas para mostrar que otimizar parâmetros pode resultar em testes que exagerar futuro provável Resultados e tal pensamento não é óbvio. Forex Forex Algorithmic Trading Considerações. Desde que a primeira experiência de negociação algorítmica Forex, eu construí vários sistemas de negociação automatizada para clien Ts, e eu posso dizer-lhe que há sempre espaço para explorar Por exemplo, eu construí recentemente um sistema baseado em encontrar os chamados movimentos Big Fish que é, enorme pips variações em minúsculas, minúsculas unidades de tempo Este é um assunto que fascina Me. Building seu próprio sistema de simulação é uma excelente opção para aprender mais sobre o mercado Forex, e as possibilidades são infinitas Por exemplo, você poderia tentar decifrar a distribuição de probabilidade das variações de preços em função da volatilidade em um mercado EUR USD para Exemplo, e talvez fazer um modelo de simulação de Montecarlo usando a distribuição por estado de volatilidade, usando qualquer grau de precisão que você quer eu vou deixar isso como um exercício para o leitor ansioso. O mundo Forex pode ser esmagadora às vezes, mas espero que este escrever - up deu-lhe alguns pontos sobre como começar going. Further Reading. Nowadays, há uma vasta gama de ferramentas para construir, testar e melhorar Trading System Automations Trading Blox para testar, NinjaTrader para negociação, OCaml Para a programação, para citar alguns. Eu li muito sobre o mundo misterioso que é o mercado de Forex Aqui estão alguns write-ups que eu recomendo para programadores e leitores entusiastas. Sobre o autor. View perfil completo. Eu sempre quis Aprender sobre isso Obrigado Eu estudei um pouco de teoria de mercado na faculdade e aprendi sobre o comércio de canal Eu sempre pensei que seria um bom ajuste para negociação de algo desde a estratégia é recursiva Você tem quaisquer dicas sobre como implementar o tipo de canal de estratégias em oposição Para estratégias de Moving Average Eu tenho certeza que você sabe disso, mas algumas pesquisas antigas mostram que as estratégias de MA Exponencial fazer mais e até mesmo realizar estratégias de compra e manter sem ter em conta as vantagens fiscais. Hi Rismay, obrigado por comentar, sobre isso Você tem alguma Ponteiros sobre como implementar o tipo de canal de estratégias em oposição às estratégias de média móvel Existem muitos indicadores de canal lá fora, por exemplo, Donchian, IREGR, e muitos mais também você pode codificar o seu próprio cha Nnel, uma vez que você tem que você pode fazer o ExpertAdvisor para tomar decisões com base em qualquer indicador s que você está usando Os valores dos indicadores são referenciados como uma matriz de ponto zero inversa oo 0 ou seja, os dados mais recentes estariam na posição 0 de O indicador de buffer Andrew R Young s livro é um bom ponto de partida para entender como funcionam os indicadores. Obrigado artigo incrível Curioso se você está envolvido na comunidade Parece uma ótima maneira de obter seus pés molhados. Obrigado por este artigo awesome. Congrats Great post Rogelio só queria compartilhar minha experiência também Quase todos os estados de livro de negociação, que a maioria dos comerciantes falha por causa do fator psicológico, quando eles fazem exceções de suas próprias estratégias, assim como um engenheiro meu único tought foi que este é um lugar perfeito para um software Solução para evitar inntervention humana para o sistema de comércio, uma vez que você decidir começar a usá-lo tenho gastar um ano inteiro da minha carreira apenas por programação, testes e otimização com dados passados ​​nunca Y única estratégia que eu era capaz de encontrar on-line e em diversos livros de troca variuos E você sabe o que - nenhum deles tinha rentabilidade constante E depois de ler um monte de posts etc Eu cheguei à conclusão Estamos vivendo em um mundo onde todos podem escrever Seu próprio robô comercial e grandes corporações comerciais, bancos etc eles estão constantemente analisando todos os mercados, usando não apenas as estratégias desenvolvidas por alguns gurus de negociação, mas também algoritmos de aprendizagem de máquina implantado em super computadores, que tenta encontrar pelo menos alguns padrões em todos os mercados e Aqui está o resultado Uma vez que algum padrão vem verdadeiro pelo menos por algum período de tempo ele emediatly transforma em nenhum padrão, porque todo mundo neste jogo está procurando esses padrões Uma vez que você vê algum padrão você faz um pedido para comprar ou vender, a sua encomenda Empurra o mercado para a direção oposta que você quer que ele vá, pelo menos, por um pouco Mas não ser naieve, se você ver o padrão mais provavelmente um monte de outros comerciantes com investimens hudge vê th É padrão assim tão desta vez eles estão fazendo o mesmo e todos perdem o seu dinheiro todos juntos Pense nisso antes de decidir se tornar um comerciante com engenharia de software background. Hi Simanas, Obrigado pelo comentário pensativo Em um esboço anterior deste artigo Eu descrevi quem são os jogadores realmente inteligentes neste jogo, e eu mencionei os caras de Jane Street, entre outros, que desempenham o papel de intermediário e arbitrageadores no mercado. Nós, The Editor, Charlie Marsh e Me, decidimos não incluir isso entre outros Reflexões que considerou apenas que você está mencionando neste comentário Tudo o que está sendo dito, eu gosto de acreditar que você pode encontrar uma borda do mercado, se você usar as ferramentas corretas e fazer as simulações corretas usando as variáveis ​​adequadas Thanks. Thanks para comentar I Haven t envolvido em que a comunidade parece incrível para começar a programação e reutilizar o código oferecido there. Good artigo Rogelio, Em mais leitura, por que você sugeriria Ocami para programação em vez de MQL4 Ou MQL5 ou R ou whatever. I gostei deste artigo, pois é exatamente o tipo de grandes marcos importantes que encontrei O projeto que começou para uma fórmula personalizada para vários clientes separados tornou-se um produto comercial orientado por submissões de usuários Agora, os usuários podem copiar ou vender Seus negócios e trades de cópia de indicadores em Meta Trader É chamado de Opções Binárias Auto Trader BOAT para curto e só faz opções binárias 2 resultados ganhar ou perder apenas. Manuel Ramallo. Juan pode experimentá-lo com cavalos robô Forex são como configurar um ROBOT em frente à roleta. Bullion Invest - Invest 500 Retorna 350 diariamente durante 50 dias Programa A Recebe Receba 70 diariamente por 50 dias por cada depósito feito para o Programa Padrão Você receberá seu principal de volta imediatamente após seu termo de investimento é expirado US 350 Programa B Receba 200 diariamente por 20 dias por cada depósito efetuado no Programa Premium Você receberá o seu principal imediatamente após o termo do seu investimento O gasto mínimo é US 3 500 Programa C Receba 1000 diariamente por 5 dias por cada depósito feito para o Programa VIP Você receberá o seu principal imediatamente após o termo do seu investimento O gasto mínimo é US 20000 e o máximo é US 150000 Investir aqui Insurance Insurance. O Quantopian não fornece Quaisquer dados Forex, direito O site só fornece estoque e etf. the padrão é na mente do comerciante um comerciante deve identificar o padrão em vez de confiar na máquina para identificar a tendência, porque a máquina vai falhar, pois será tarde na identificação Os padrões de tendência depois que todas as máquinas foram construídas pelo cérebro humano assim que o patter está no cérebro que presta atenção à tela como as taxas se comportam lá são vários testes padrões em mercados diferentes do touro de mercado, mkts do urso, mkts limitados da escala. Concorrência, 2500 estado e aposentadoria governo local têm 4 trilhões sob investimento e pagar impostos zero, porque o governo doesn t pagar impostos e ter o seu pessoal dentro positi Oned em todas as grandes casas de comércio e corporações em todo o mundo. O mercado forex é o maior mercado, mais líquido do mundo com um valor médio negociado que excede 1 9 trilhões por dia e inclui todas as moedas do mundo um href Sucesso em Forex AI como seu sistema de cópia forex Você pode copiar os comércios de comerciantes bem sucedidos e ganhar dinheiro, mesmo se você é novato E eu gostaria de dizer que suas condições de negociação são muito adequados para mim Spreads são bons, eu escolho 1 600 alavancagem, não requites Um href Lidando com suas perdas a. Great artigo lançou em um grande nível e eu adoro seus diagramas qualquer pista sobre como você produziu-los Simples pergunta que você pode ser capaz de responder Você conhece alguém que fornece uma API streaming para os preços das ações de ações listadas Em LSE e EU mercados qualquer conselho apreciado thanks. I nunca vi um sistema automatizado que funciona O melhor sistema de negociação forex seria semi automatizado com alguns controls. 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Totally concordar com a sua crença na beleza do cérebro E gostaria de sugerir aqui que o uso da máquina é apenas para evitar As limitações humanas O corpo humano combinação cérebro, corpo, mãos cant possivelmente ser tão rápido como a máquina para o comércio no mercado com uma latência de menos de 100 milissegundos A decisão makin G do cérebro maravilhoso não é independente do tempo É por isso que colocamos a maioria dos esforços do cérebro no desenvolvimento e estratégias de teste de volta que normalmente usamos o nosso cérebro para Sem dúvida, haverá situações em que a abordagem manual pode ser melhor do que Uma decisão de máquina Mas é tão provável como emoções fazendo um impacto na tomada de decisão Com máquinas, o problema de emoções e sentimentos não impedem em fazer uma decisão racional Se o seu cérebro pode pensar isso, você pode fazer uma máquina fazê-lo Sem ofensa. 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Great read, I recently automated my strategies and I m slapping myself for not doing it earlier I found a prop trading firm in Melbourne Australia that shows you how to build algo s from ground up without the need to code, they have their own proprietary software and provided me with all the tools to automate and best of all they give me unlimited support with my builds Trade View Investments is the place, I m dealing with Dieter however all the traders there are very helpful It s also helped me save money as I can backtest and forward test my strategies to see if there profitable before trading it live. Very confused about this post, bought a forex algorithm for relatively cheap as it turned out it was not profitable However, my approach was tweak it and test it a nd see Tried different currencies and numerous back testing adjustments and without any software programming background I got it to produce consistent results in one weird currency for the last two years Now live off it and quit my job and working as a mentor I think rule is humans will always win because of tenacity and determination. That s awesome I ve been working with machine learning for a couple months now and would love to connect with you to discuss ideas and share info Let me know You can email me - andy dot visser at hotmail dot com. You have shared a informative information about forex algorithm To trade successfully is to simply win more trades than you lose, or to profit from your winning trades to a larger extent than your losing trades do. Hi Avin My name is David and I am from Sydney, Australia Having read your recent post, I am very keen to have a chat with you regarding a few forex mt4 ea s I am having great results in testing My desire is to share with you my ea s and collaborate idea s, settings, profit targets, etc and results Your feedback would be greatly appreciated I hope that you accept my request as sincere and worthy of your time Kind Regards David McEwan. You forgot to mention the cAlgo. November 30, 2016, 12 34 pm. A few months ago a reader point me out this new way of connecting R and Excel I don t know for how long this has been around, but I never came across it and I ve never seen any blog post or article about it So I decided to write a post as the tool is really worth it and before anyone asks, I m not related to the company in any way. BERT stands for Basic Excel R Toolkit It s free licensed under the GPL v2 and it has been developed by Structured Data LLC At the time of writing the current version of BERT is 1 07 More information can be found here From a more technical perspective, BERT is designed to support running R functions from Excel spreadsheet cells In Excel terms, it s for writing User-Defined Functions UDFs in R. In this post I m not going to show you how R and Excel interact via BERT There are very good tutorials here here and here Instead I want to show you how I used BERT to build a control tower for my trading. My trading signals are generated using a long list of R files but I need the flexibility of Excel to display results quickly and efficiently As shown above BERT can do this for me but I also want to tailor the application to my needs By combining the power of XML, VBA, R and BERT I can create a good looking yet powerful application in the form of an Excel file with minimum VBA code Ultimately I have a single Excel file gathering all the necessary tasks to manage my portfolio database update, signal generation, orders submission etc My approach could be broken down in the 3 steps below. Use XML to build user defined menus and buttons in an Excel file. The above menus and buttons are essentially calls to VBA functions. Those VBA functions are wrapup around R functions defined using BERT. With this appr oach I can keep a clear distinction between the core of my code kept in R, SQL and Python and everything used to display and format results kept in Excel, VBA XML In the next sections I present the prerequisite to developed such an approach and a step by step guide that explains how BERT could be used for simply passing data from R to Excel with minimal VBA code.1 Download and install BERT from this link Once the installation has completed you should have a new Add-Ins menu in Excel with the buttons as shown below This is how BERT materialized in Excel.2 Download and install Custom UI editor The Custom UI Editor allows to create user defined menus and buttons in Excel ribbon A step by step procedure is available here. Step by step guide.1 R Code The below R function is a very simple piece of code for illustration purposes only It calculates and return the residuals from a linear regression This is what we want to retrieve in Excel Save this in a file called myRCode R any other name is f ine in a directory of your choice.2 functions R in BERT From Excel select Add-Ins - Home Directory and open the file called functions R In this file paste the following code Make sure you insert the correct path. This is just sourcing into BERT the R file you created above Then save and close the file functions R Should you want to make any change to the R file created in step 1 you will have to reload it using the BERT button Reload Startup File from the Add-Ins menu in Excel.3 In Excel Create and save a file called any other name is fine This is a macro-enabled file that you save in the directory of your choice Once the file is saved close it.4 Open the file created above in Custom UI editor Once the file is open, paste the below code. You should have something like this in the XML editor. Essentially this piece of XML code creates an additional menu RTrader , a new group My Group and a user defined button New Button in the Excel ribbon Once you re done, open in Excel and close the Cust om UI Editor You should see something like this.5 Open VBA editor In insert a new module Paste the code below in the newly created module. This erases previous results in the worksheet prior to coping new ones.6 Click New Button Now go back to the spreadsheet and in the RTrader menu click the New Button button You should see something like the below appearing. The guide above is a very basic version of what can be achieved using BERT but it shows you how to combine the power of several specific tools to build your own custom application From my perspective the interest of such an approach is the ability to glue together R and Excel obviously but also to include via XML and batch pieces of code from Python, SQL and more This is exactly what I needed Finally I would be curious to know if anyone has any experience with BERT. August 19, 2016, 9 26 am. When testing trading strategies a common approach is to divide the initial data set into in sample data the part of the data designed to calibra te the model and out of sample data the part of the data used to validate the calibration and ensure that the performance created in sample will be reflected in the real world As a rule of thumb around 70 of the initial data can be used for calibration i e in sample and 30 for validation i e out of sample Then a comparison of the in and out of sample data help to decide whether the model is robust enough This post aims at going a step further and provides a statistical method to decide whether the out of sample data is in line with what was created in sample. In the chart below the blue area represents the out of sample performance for one of my strategies. A simple visual inspection reveals a good fit between the in and out of sample performance but what degree of confidence do I have in this At this stage not much and this is the issue What is truly needed is a measure of similarity between the in and out of sample data sets In statistical terms this could be translated as the likeliho od that the in and out of sample performance figures coming from the same distribution There is a non-parametric statistical test that does exactly this the Kruskall-Wallis Test A good definition of this test could be found on R-Tutor A collection of data samples are independent if they come from unrelated populations and the samples do not affect each other Using the Kruskal-Wallis Test we can decide whether the population distributions are identical without assuming them to follow the normal distribution The added benefit of this test is not assuming a normal distribution. It exists other tests of the same nature that could fit into that framework The Mann-Whitney-Wilcoxon test or the Kolmogorov-Smirnov tests would perfectly suits the framework describes here however this is beyond the scope of this article to discuss the pros and cons of each of these tests A good description along with R examples can be found here. Here s the code used to generate the chart above and the analysis. In the example above the in sample period is longer than the out of sample period therefore I randomly created 1000 subsets of the in sample data each of them having the same length as the out of sample data Then I tested each in sample subset against the out of sample data and I recorded the p-values This process creates not a single p-value for the Kruskall-Wallis test but a distribution making the analysis more robust In this example the mean of the p-values is well above zero 0 478 indicating that the null hypothesis should be accepted there are strong evidences that the in and out of sample data is coming from the same distribution. As usual what is presented in this post is a toy example that only scratches the surface of the problem and should be tailored to individual needs However I think it proposes an interesting and rational statistical framework to evaluate out of sample results. This post is inspired by the following two papers. Vigier Alexandre, Chmil Swann 2007 , Effects of V arious Optimization Functions on the Out of Sample Performance of Genetically Evolved Trading Strategies , Forecasting Financial Markets Conference. Vigier Alexandre, Chmil Swann 2010 , An optimization process to improve in out of sample consistency, a Stock Market case , JP Morgan Cazenove Equity Quantitative Conference, London October 2010.December 13, 2015, 2 03 pm. Doing quantitative research implies a lot of data crunching and one needs clean and reliable data to achieve this What is really needed is clean data that is easily accessible even without an internet connection The most efficient way to do this for me has been to maintain a set of csv files Obviously this process can be handled in many ways but I found very efficient and simple overtime to maintain a directory where I store and update csv files I have one csv file per instrument and each file is named after the instrument it contains The reason I do so is twofold First, I don t want to download price data from Yahoo, Goog le etc every time I want to test a new idea but more importantly once I identified and fixed a problem, I don t want to have to do it again the next time I need the same instrument Simple yet very efficient so far The process is summarized in the chart below. In everything that follows, I assume that data is coming from Yahoo The code will have to be amended for data from Google, Quandl etc In addition I present the process of updating daily price data The setup will be different for higher frequency data and other type of dataset i e different from prices.1 Initial data downloading listOfInstruments R historicalData R. The file listOfInstruments R is a file containing only the list of all instruments. If an instrument isn t part of my list i e no csv file in my data folder or if you do it for the very first time you have to download the initial historical data set The example below downloads a set of ETFs daily prices from Yahoo Finance back to January 2000 and store the data in a csv fi le.2 Update existing data updateData R. The below code starts from existing files in the dedicated folder and updates all of them one after the other I usually run this process everyday except when I m on holiday To add a new instrument, simply run step 1 above for this instrument alone.3 Create a batch file. Another important part of the job is creating a batch file that automates the updating process above I m a Windows user This avoids opening R RStudio and run the code from there The code below is placed on a file the path has to be amended with the reader s setup Note that I added an output file to track the execution. The process above is extremely simple because it only describes how to update daily price data I ve been using this for a while and it has been working very smoothly for me so far For more advanced data and or higher frequencies, things can get much trickier. As usual any comments welcome. August 15, 2015, 9 03 pm. The Asset Management industry is on the verge of a major change Over the last couple of years Robots Advisors RA have emerged as new players The term itself is hard to define as it encompasses a large variety of services Some are designed to help traditional advisers to better allocate their clients money and some are real black box The user enter a few criteria age income, children etc and the robot proposes a tailor-made allocation Between those two extremes a full range of offers is available I found the Wikipedia definition pretty good They are a class of financial adviser that provides portfolio management online with minimal human intervention More precisely they use algorithm-based portfolio management to offer the full spectrum of services a traditional adviser would offer dividend reinvesting, compliance reports, portfolio rebalancing, tax loss harvesting etc well this is what the quantitative investment community is doing for decades The industry is still in its infancy with most players still managing a small amount of money but I only realised how profound the change was when I was in NYC a few days ago When RA get their names on TV adds or on the roof of NYC cab you know something big is happening. it is getting more and more attention from the media and above all it makes a lot of sense from an investor perspective There are actually two main advantages in using RA. Significantly lower fees over traditional advisers. Investment is made more transparent and simpler which is more appealing to people with limited financial knowledge. In this post R is just an excuse to present nicely what is a major trend in the asset management industry The chart below shows the market shares of most popular RA as of the end of 2014 The code used to generate the chart below can be found at the end of this post and the data is here. Those figures are a bit dated given how fast this industry evolves but are still very informative Not surprisingly the market is dominated by US providers like Wealthfront and Betterment but RA do emerge all over the world Asia 8Now , Switzerland InvestGlass , France Marie Quantier It is starting to significantly affect the way traditional asset managers are doing business A prominent example is the partnership between Fidelity and Betterment Since December 2014 Betterment past the 2 billion AUM mark. Despite all the above, I think the real change is ahead of us Because they use less intermediaries and low commission products like ETFs they charge much lower fees than traditional advisers RA will certainly gain significant market shares but they will also lowers fees charged by the industry as a whole Ultimately it will affect the way traditional investment firms do business Active portfolio management which is having a tough time for some years now will suffer even more The high fees it charges will be even harder to justify unless it reinvents itself Another potential impact is the rise of ETFs and low commission financial products in general Obviously this has started a while ago bu t I do think the effect will be even more pronounced in the coming years New generations of ETFs track more complex indices and custom made strategies This trend will get stronger inevitably. As usual any comments welcome. July 7, 2015, 8 04 am. There are many R time series tutorials floating around on the web this post is not designed to be one of them Instead I want to introduce a list of the most useful tricks I came across when dealing with financial time series in R Some of the functions presented here are incredibly powerful but unfortunately buried in the documentation hence my desire to create a dedicated post I only address daily or lower frequency times series Dealing with higher frequency data requires specific tools or highfrequency packages are some of them. xts The xts package is the must have when it comes to times series in R The example below loads the package and creates a daily time series of 400 days normaly distributed returns. package xts This is incredibly powerful when it comes to binding two or more times series together whether they have the same length or not The join argument does the magic it determines how the binding is done. package xts Apply a specified function to each distinct period in a given time series object The example below calculates monthly and yearly returns of the second series in the tsInter object Note that I use the sum of returns no compounding. endpoints package xts Extract index values of a given xts object corresponding to the last observations given a period specified by on The example gives the last day of the month returns for each series in the tsInter object using endpoint to select the date. package zoo Generic function for replacing each NA with the most recent non-NA prior to it Extremely useful when dealing with a time series with a few holes and when this time series is subsequently used as input for an R functions that does not accept arguments with NAs In the example I create a time series of random prices then artificially includes a few NAs in it and replace them with the most recent value. package PerformanceAnalytics For a set of returns, create a wealth index chart, bars for per-period performance, and underwater chart for drawdown This is incredibly useful as it displays on a single window all the relevant information for a quick visual inspection of a trading strategy The example below turns the prices series into an xts object then displays a window with the 3 charts described above. The list above is by no means exhaustive but once you master the functions describe in this post it makes the manipulation of financial time series a lot easier, the code shorter and the readability of the code better. As usual any comments welcome. March 23, 2015, 8 55 pm. When it comes to managing a portfolio of stocks versus a benchmark the problem is very different from defining an absolute return strategy In the former one has to hold more stocks than in the later where no stocks at all can be held if there is not good enough opportunity The reason for that is the tracking error This i s defined as the standard deviation of the portfolio return minus the benchmark return The less stocks is held vs a benchmark the higher the tracking error e g higher risk. The analysis that follows is largely inspired by the book Active Portfolio Management by Grinold Kahn This is the bible for anyone interested in running a portfolio against a benchmark I strongly encourage anyone with an interest in the topic to read the book from the beginning to the end It s very well written and lays the foundations of systematic active portfolio management I have no affiliation to the editor or the authors.1 Factor Analysis. Here we re trying to rank as accurately as possible the stocks in the investment universe on a forward return basis Many people came up with many tools and countless variant of those tools have been developed to achieve this In this post I focus on two simple and widely used metrics Information Coefficient IC and Quantiles Return QR.1 1 Information Coefficient. The IC gives an overview of the factor forecasting ability More precisely, this is a measure of how well the factor ranks the stocks on a forward return basis The IC is defined as the rank correlation between the metric e g factor and the forward return In statistical terms the rank correlation is a nonparametric measure of dependance between two variables For a sample of size n the n raw scores are converted to ranks , and is computed from. The horizon for the forward return has to be defined by the analyst and it s a function of the strategy s turnover and the alpha decay this has been the subject of extensive research Obviously ICs must be as high as possible in absolute terms. For the keen reader, in the book by Grinold Kahn a formula linking Information Ratio IR and IC is given with breadth being the number of independent bets trades This formula is known as the fundamental law of active management The problem is that often, defining breadth accurately is not as easy as it sounds.1 2 Quantiles Re turn. In order to have a more accurate estimate of the factor predictive power it s necessary to go a step further and group stocks by quantile of factor values then analyse the average forward return or any other central tendency metric of each of those quantiles The usefulness of this tool is straightforward A factor can have a good IC but its predictive power might be limited to a small number of stocks This is not good as a portfolio manager will have to pick stocks within the entire universe in order to meet its tracking error constraint Good quantiles return are characterised by a monotonous relationship between the individual quantiles and forward returns. All the stocks in the S P500 index at the time of writing Obviously there is a survival ship bias the list of stocks in the index has changed significantly between the start and the end of the sample period, however it s good enough for illustration purposes only. The code below downloads individual stock prices in the S P500 bet ween Jan 2005 and today it takes a while and turns the raw prices into return over the last 12 months and the last month The former is our factor, the latter will be used as the forward return measure. Below is the code to compute Information Coefficient and Quantiles Return Note that I used quintiles in this example but any other grouping method terciles, deciles etc can be used it really depends on the sample size, what you want to capture and wether you want to have a broad overview or focus on distribution tails For estimating returns within each quintile, median has been used as the central tendency estimator This measure is much less sensitive to outliers than arithmetic mean. And finally the code to produce the Quantiles Return chart.3 How to exploit the information above. In the chart above Q1 is lowest past 12 months return and Q5 highest There is an almost monotonic increase in the quantiles return between Q1 and Q5 which clearly indicates that stocks falling into Q5 outperform those falling into Q1 by about 1 per month This is very significant and powerful for such a simple factor not really a surprise though Therefore there are greater chances to beat the index by overweighting the stocks falling into Q5 and underweighting those falling into Q1 relative to the benchmark. An IC of 0 0206 might not mean a great deal in itself but it s significantly different from 0 and indicates a good predictive power of the past 12 months return overall Formal significance tests can be evaluated but this is beyond the scope of this article.4 Practical limitations. The above framework is excellent for evaluating investments factor s quality however there are a number of practical limitations that have to be addressed for real life implementation. Rebalancing In the description above, it s assumed that at the end of each month the portfolio is fully rebalanced This means all stocks falling in Q1 are underweight and all stocks falling in Q5 are overweight relative to the benchmar k This is not always possible for practical reasons some stocks might be excluded from the investment universe, there are constraints on industry or sector weight, there are constraints on turnover etc. Transaction Costs This has not be taken into account in the analysis above and this is a serious brake to real life implementation Turnover considerations are usually implemented in real life in a form of penalty on factor quality. Transfer coefficient This is an extension of the fundamental law of active management and it relaxes the assumption of Grinold s model that managers face no constraints which preclude them from translating their investments insights directly into portfolio bets. And finally, I m amazed by what can be achieved in less than 80 lines of code with R. As usual any comments welcome.