Desenvolvimento do sistema de negociação amibroker

ami broker.

Use a ferramenta de Exploração AmiBroker poderosa e ultra-rápida para explorar o mercado para oportunidades e ineficiências - sua vantagem para ficar à frente da multidão.

Definir entrada objetiva & amp; saia regras para remover as emoções da sua negociação. Use Backtesting no nível da carteira e amp; Otimização para ajustar o desempenho. Valide a robustez usando Walk-forward & amp; Simulação de Monte Carlo.

Troque visualmente por Gráficos ou use a ferramenta Análise para gerar lista de pedidos, ou faça pedidos diretamente do seu código usando a interface de negociação automática. Seja qual for o seu estilo. A escolha é sua.

Atualize sua negociação para o próximo nível.

Gráficos poderosos, fáceis de usar e bonitos.

As médias, bandas e indicadores de arrastar e soltar, outros parâmetros, modifiquem parâmetros em tempo real usando controles deslizantes e personalizem usando muitos estilos diferentes e amp; gradientes para torná-los bonitos.

O backtesting e otimização de portfólio mais rápido do mundo.

A velocidade surpreendente vem junto com recursos sofisticados como: dimensionamento de posições avançadas, pontuação e classificação, negociação rotacional, métricas personalizadas, backtesters personalizados, suporte a múltiplas moedas.

Automação e processamento em lote.

Não gaste seu tempo e energia em tarefas repetidas. Deixe a AmiBroker automatizar sua rotina usando um processador Batch recém-integrado. Não há mais chatos repetidos. Você pode executá-lo a partir do agendador do Windows para que o AmiBroker possa funcionar enquanto você dorme.

Toda a informação ao seu alcance.

Esta é apenas uma das muitas coisas que você pode fazer usando a Exploração.

A janela Análise é o lar de backtesting, otimização, walk-forward e simulação de Monte Carlo.

Ferramentas poderosas para o comerciante do sistema.

A janela Análise.

A janela Análise é o lar de todas as suas verificações, explorações, backtests de portfólio, otimizações, testes avançados e simulação de Monte Carlo.

Selecione mercados para oportunidades.

Exploração é ferramenta de triagem multidimensional / mineração de dados que produz saída tabular totalmente programável com número ilimitado de linhas e colunas de todos os dados de símbolos.

Teste seu sistema.

O Backtest permite testar o desempenho do seu sistema em dados históricos. A simulação é realizada em nível de carteira como na vida real, com vários títulos negociados ao mesmo tempo, cada um com uma regra de dimensionamento de posição definível pelo usuário.

Pontuação & amp; ranking.

Se os sinais de entrada múltipla ocorrerem na mesma barra e você fica sem poder de compra, o AmiBroker realiza um ranking bar-by-bar com base na classificação de posição definível pelo usuário para encontrar comércio preferível.

Encontre valores de parâmetros ótimos.

Diga à AmiBroker que tente milhares de combinações de parâmetros diferentes para encontrar os melhores. Use a Otimização de Inteligência Artificial Inteligente (Embreagem de Partículas e CMA-ES) para procurar espaços enormes em tempo limitado.

Teste avançado.

Não caia em uma armadilha sobreposta. Valide a robustez do seu sistema, verificando o desempenho fora da amostra após o processo de otimização em amostra.

Simulação de Monte Carlo.

Prepare-se para condições de mercado difíceis. Verifique os cenários do pior caso e a probabilidade de arruinar. Veja as informações estatísticas de seu sistema comercial.

Linguagem de fórmula concisa e rápida para expressar suas idéias de negociação.

Processamento rápido de matriz e matriz.

Nos vetores e matrizes de AmiBroker Formula Language (AFL) são tipos nativos como números simples. Para calcular o ponto médio dos arrays High e Low element-by-element, basta digitar MidPt = (H + L) / 2; // H e L são arrays e é compilado para o código da máquina vectorizada. Não é necessário escrever loops. Isso permite executar suas fórmulas na mesma velocidade que o código escrito no montador. Os operadores e as funções de matriz rápida nativas tornam os cálculos estatísticos uma brisa.

Uma linguagem concisa significa menos trabalho.

Seus sistemas de negociação e indicadores escritos na AFL terão menos digitação e menos espaço do que em outras línguas, porque muitas tarefas típicas na AFL são apenas single-liners. Por exemplo, a parada de Chandelier baseada em ATR é dinâmica: ApplyStop (stopTypeTrailing, stopModePoint, 3 * ATR (14), True, True);

Depurador interno.

O depurador permite que você faça um passo único através do seu código e veja as variáveis ​​em tempo de execução para entender melhor o que a sua fórmula está fazendo.

Editor de código de última geração.

Desfrute de um editor avançado com destaque de sintaxe, auto-completar, dicas de chamada de parâmetro, dobramento de código, auto-indentação e relatórios de erros em linha. Quando você encontra um erro, a mensagem significativa é exibida diretamente na linha, portanto, não esticar seus olhos.

Menos digitação, resultados mais rápidos.

A codificação de sua fórmula nunca foi tão fácil com fragmentos de código prontos para uso. Use dezenas de fragmentos pré-escritos que implementam tarefas e padrões comuns de codificação, ou crie seus próprios trechos!

Multi-threading.

Todas as suas fórmulas beneficiam automaticamente de vários processadores / núcleos. Cada fórmula de gráfico, renderizador gráfico e cada janela de análise são executadas em segmentos separados.

Três edições AmiBroker para escolher.

Edição Padrão.

Versão de nível de entrada para comerciantes de fim de dia e swing. Fim de dia e Tempo real. Intraday a partir do intervalo de 1 minuto. Limite de 10 símbolos na janela de cotações em tempo real. 2 threads simultâneos por janela de análise. Apenas 32 bits.

Edição Profissional.

Plataforma profissional em tempo real e analítica com backtesting e otimização avançados. Fim de dia e Tempo real. Todos Intraday Tick / Second / Minute intervalos, símbolos ilimitados na janela de cotação em tempo real. Símbolos ilimitados em Time & amp; Sales. Estatísticas de MAE / MFE incluídas. Até 32 threads simultâneos por janela de análise. Inclui versões de 64 bits e 32 bits.

Ultimate Pack Pro.

Tudo o que a AmiBroker Professional Edition possui mais dois programas muito úteis:

AmiQuote - download de citações de múltiplas fontes em linha com dados EOD e intraday gratuitos e dados fundamentais gratuitos.

Assistente de código AFL - cria fórmulas AFL fora de frases em inglês simples. Ferramenta de aprendizagem inestimável para iniciantes. (AmiQuote e as licenças do Assistente de Código AFL valem US $ 198 quando compradas separadamente, para que você economize 8% ao comprar este pacote)

Requisitos do sistema: Microsoft Windows 10, 8.1, 7, Vista, XP, 2000, pelo menos 512 MB de RAM. Os usuários do Apple Mac podem usar o Bootcamp / Parallels / VMWare para executar o AmiBroker.

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Descrição.

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Base de Conhecimento dos Usuários.

16 de agosto de 2007.

IO & # 8211; Fácil de usar.

Esta página está obsoleta. As versões atuais do AmiBroker possuem otimizador inteligente multithreaded não-exaustivo e walk-forward incorporado.

Como afirmado anteriormente, as diretivas IO serão, por definição, vistas como comentários de AB / AA / AFL e, portanto, não são intrusivas. Abaixo está uma AFL simples com as Diretrizes IO necessárias nele.

Esse é o direito # 8230; Não há diretrizes necessárias.

O IO deveria ser uma ferramenta para USUÁRIOS.

Todas as Diretrizes IO são opcionais, pois todas têm valores padrão, tudo isso com poucas exceções notáveis ​​que estabeleci no que acredito que as melhores configurações sejam. Como resultado, não há curva de aprendizado para escalar para executar o IO.

Tirar o máximo proveito do IO, utilizando testes de sensibilidade durante a otimização de amostra e realizando testes avançados requer um conhecimento de como escrever essas diretrizes, que qualquer um poderia conseguir acelerar em alguns minutos.

A configuração inicial do IO envolve copiar os arquivos IO Tasks. hta, IO. exe e IO. ico de um zip para seu diretório AmiBroker. Na sequência disso, gostaria de configurar um acesso fácil à barra de tarefas do IO, pois é o centro de controle para todas as operações de IO. Isso pode ser do menu AmiBroker, Tools, Custom ou do Windows Desktop ou Quick Launch Bar (Minha preferência porque é um único clique). Uma vez estabelecido o #, o clique no ícone da Barra de Tarefas IO irá aparecer no canto superior esquerdo da tela normalmente sobrepondo a barra de título AmiBroker. Naturalmente, ele pode ser movido para onde o usuário desejar.

Ao clicar em RUN na barra de tarefas do IO, um IO corre muito como clicar em Otimizar em AB / AA ou o FE iniciaria uma otimização regular da AmiBroker. Quando IO começa, mostrará ao usuário os valores de todas as Diretrizes IO, com os que não têm valores padrão em negrito. Isso proporciona ao usuário a chance de revisar as diretrizes e cancelar a execução antes do início se for desejada uma modificação em alguma diretiva.

Uma vez que o usuário clique OK na tela Diretivas, a otimização começa. O que se veria durante a otimização é as breves explosões da barra de progresso da AB Optimização, que aparecerá, será executada até a conclusão, desaparecer e depois repetir. O IO só está ativo por períodos de tempo muito curtos, geralmente uma fração de segundo, entre o tempo que a barra de progresso da AB Optimization desaparece e quando ela reaparece.

Outras opções da barra de tarefas do IO enquanto a IO está sendo executada são & # 8230;

& # 8211; Status & # 8211; Mostra o status da execução (mostrado acima)

& # 8211; Plot Best & # 8211; Atualizará automaticamente uma Curva de Equidade (AB & # 8217; s, Yours ou Mine) à medida que forem encontradas novas melhores soluções.

& # 8211; Stop & # 8211; Permitirão que a corrida seja pausada ou cancelada.

& # 8211; Servidores & # 8211; Mostra o fluxo de trabalho entre o cliente e o (s) servidor (es) (mostrado acima)

Os botões de tipo On / Off da barra de tarefas IO mudarão de cor quando ativado como mostrado acima. Quando uma execução é completada, o equivalente a clicar no botão Relatórios ocorrerá, que é fornecer acesso GUI a todos os Relatórios e telas em relação às corridas atual e anterior.

Esta é a tela inicial que exibirá:

Quando um botão individual relativo a um IO executado para um AFL para uma data e hora de execução específica é clicado, então o resumo dessa execução será exibido.

Isso normalmente mostra a quantidade de tempo que a execução demorou e o número de testes realizados juntamente com quaisquer métricas de desempenho desejadas pelo usuário, bem como os valores dos parâmetros da melhor solução da otimização. Se o teste Out Of Sample foi realizado, haverá uma linha adicional de métricas de desempenho para o período fora da amostra. Se o teste de Walk Forward fosse realizado, haveria vários grupos da informação acima, ou seja, um para cada segmento Walk Forward. Clicar em um botão para um segmento específico traz uma tela de detalhes que mostra o gráfico a partir do final desse segmento específico, a lista de comércio para o período de entrada e saída do período coberto e o resultado do teste final de sensibilidade.

A tela de detalhes tem botões para:

& # 8211; Abra um arquivo CSV dos Negócios, assumidamente no Excel, para manipulação adicional, se desejado.

& # 8211; Mostre a AFL em jogo com os valores dos parâmetros de otimização colocados nos valores padrão das instruções de otimização.

& # 8211; Mostre o Registro de detalhes, se solicitado pela Diretiva IO, que mostrará os resultados de cada teste realizado durante a otimização e pode ser ordenado em qualquer ordem desejada.

Uma versão shareware do IO com documentação completa pode ser encontrada na Seção de Arquivos AmiBroker & # 8230;

Comentários desativados na IO & # 8211; Fácil de usar.

13 de agosto de 2007.

Otimização Inteligente & # 8211; Uma introdução.

Esta página está obsoleta. As versões atuais do AmiBroker possuem otimizador inteligente multithreaded não-exaustivo e walk-forward incorporado.

Os Objetivos de um Otimizador Inteligente devem incluir a capacidade de: Otimizar sistemas que levariam muito tempo ou, de outra forma, não seriam viáveis ​​usando uma abordagem de Pesquisa Exaustiva. Otimize os sistemas com base em qualquer combinação derivada do usuário e / ou relacionamento das métricas de desempenho fornecidas como resultado do processo de otimização da AmiBroker, incluindo aqueles que os usuários desenvolvem usando o testador traseiro personalizado e deve permitir aos usuários definir Objetivos e Restrições que ajudem a otimizar direta. Execute uma análise de sensibilidade das variáveis ​​otimizadas e utilize a sensibilidade dos parâmetros como um meio de direcionar o processo de otimização para um conjunto de parâmetros mais robusto. Execute testes automatizados fora da amostra e avança, ou seja, ciclos repetidos de otimização de dados de amostra, seguidos por testes de atraso de dados fora da amostra usando uma janela de frente ou rolando. Utilize computação distribuída, ou seja, várias máquinas para espalhar a carga de otimização, facilitando tempos de execução significativamente mais rápidos. Utilize as capacidades completas de um Otimizador Inteligente mesmo quando a decisão é usar rigorosamente o mecanismo de otimização da Pesquisa Exaustiva AmiBroker & # 8217; Configure e resolva problemas mais avançados, inicialmente não pensados ​​para otimizar a otimização, como a geração do sistema através de criação, seleção e combinação de regras automatizadas; reconhecimento de padrões e mineração de dados.

Além de ter a funcionalidade acima # 8230; Deve ser fácil de usar & # 8230;

Deve-se notar que, se o seu AFL & # 8217; s usar constantes ao invés de parâmetros otimizáveis ​​que os valores dessas & # 8220; constantes e # 8221; em muitas situações originadas por outra pessoa otimizando algo manualmente ou de outra forma em algum outro ponto no tempo e, como tal, só parecem ser constantes. Além disso, como constantes, eles tendem a esconder o quão sensíveis são e, como resultado, o robusto ou não o sistema correspondente de que fazem parte é.

Uma versão shareware do IO com documentação completa pode ser encontrada na Seção de Arquivos AmiBroker & # 8230;

IO & # 8211; Pesquisa Exaustiva. vs. Algoritmos Inteligentes.

Esta página está obsoleta. As versões atuais do AmiBroker possuem otimizador inteligente multithreaded não-exaustivo e walk-forward incorporado.

Os principais fatores envolvidos em quanto tempo as otimizações levam tipicamente incluem:

. O Número de Combinações de Valores de Parâmetros.

O motor AmiBroker é o mais rápido que já vi, mas mesmo com sistemas muito simples, como um MACD ou Estocástico utilizando 3 variáveis ​​com valores potenciais variando de 1 a 100, pode demorar muito tempo usando um processo de busca exaustivo. O número de combinações para um sistema simples como este é 10 ^ 6 e, mesmo que o nosso motor seja capaz de processar 100 combinações por segundo, levará cerca de 3 horas para completar o processo de otimização. Usando o mesmo mecanismo rápido do AmiBroker para executar repetidamente pequenas explosões de otimização com algumas combinações (15 - 50) por explosão e, em seguida, a otimização de redirecionamento inteligente com base nos resultados normalmente executará uma tarefa como essa em 5 a 10 minutos. Para algoritmos inteligentes, faz pouca diferença se há 3 variáveis ​​a serem otimizadas ou 30, pois isso geralmente não é um fator que afeta o tempo que leva para resolver problemas. Soluções robustas para problemas de engenharia com centenas de variáveis ​​são normalmente resolvidas por algoritmos inteligentes, pois estes são os únicos métodos viáveis.

Os benefícios aqui são que não só os algoritmos inteligentes nos permitem executar problemas de otimização comuns muito mais rápidos; eles também nos permitem resolver problemas que de outra forma não seriam possíveis.

· O comprimento dos fluxos de dados.

Uma das coisas que observei ao longo do tempo é que existe uma diferença distinta de quanto tempo as operações em AmiBroker levam dependendo do tamanho dos dados históricos carregados no AmiBroker. Alterar o intervalo de datas do AA terá um efeito menor nos tempos de execução, mas podemos ter um efeito muito maior ao clonar apenas os dados necessários de um símbolo existente a um símbolo pseudo ou clonado e usar o clone para otimizar. Como pode ser visto no gráfico abaixo, alterar as datas do AA para usar apenas a metade dos dados resulta em uma diminuição dos tempos de execução relativa de 43 para 36 ou cerca de 16%. No entanto, clonar o símbolo com apenas metade dos dados sob um novo símbolo e usar o clone para resultados de otimização em uma diminuição dos tempos de execução relativa de 43 para.

25 ou cerca de 41%. Essa é uma diferença de 25% entre as duas metodologias.

Embora, à primeira vista, isso pareça doloroso de se utilizar, se tivermos os meios para clonar automaticamente apenas os dados históricos necessários, então podemos reduzir significativamente os tempos de execução muito mais. IO executa esta função automaticamente.

· O número de fluxos de dados.

Isso inclui o número de símbolos estrangeiros que são referenciados, bem como outros problemas, como o comprimento de Watch Lists etc. que devem ser processados, nenhum dos quais podemos afetar muito.

Estes são recursos comuns do shareware no IO.

Uma versão shareware do IO com documentação completa pode ser encontrada na Seção de Arquivos AmiBroker & # 8230;

Comentários desativados na IO & # 8211; Pesquisa Exaustiva. vs. Algoritmos Inteligentes.

IO & # 8211; Fitness, Objetivos e Restrições.

Esta página está obsoleta. As versões atuais do AmiBroker possuem otimizador inteligente multithreaded não-exaustivo e walk-forward incorporado.

Na AmiBroker, temos a capacidade de classificar os resultados da otimização em AA com base em qualquer número de colunas de métricas de desempenho que nos são devolvidas do processo, e, se quisermos:

· Priorizar os resultados com base em algumas combinações de métricas de desempenho escritas como uma equação sem ter que usar o testador traseiro personalizado que, embora muito capaz, tenha um impacto no tempo de execução.

Se pudéssemos otimizar sistemas com base nos resultados das equações, que chamaremos Fitness, que podemos escrever fora da AFL normal, isso nos deixa a flexibilidade para otimizar praticamente qualquer coisa sem precisar reescrever constantemente segmentos de código potencialmente complexos no costume testador traseiro. Como exemplos, devemos ser capazes de otimizar a Fitness com base em expressões simples como:

& # 8211; Fitness = CAR / MDD ^ 1,5.

O que nos permite valorizar uma MDD baixa mais altamente que ter um CAR elevado.

& # 8211; Fitness = CAR * 0.98 ^ Trades / MDD.

O que nos permite valorizar as soluções com menos negócios como sendo mais importante.

& # 8211; Fitness = UM1PH * CAR / MDD.

O que nos permite incorporar uma métrica de usuário do testador traseiro personalizado em conjunto com outras métricas AmiBroker padrão.

· Penalizar soluções potenciais porque não atendem a determinados Objetivos ou Restrições que temos, como ter CAR que é muito baixo ou número de Operações que são muito altas para um sistema de prazo intermediário que estamos tentando desenvolver. Isso nos permitiria escrever e ter otimização utilizando declarações como:

Estes são recursos comuns do shareware no IO.

Uma versão shareware do IO com documentação completa pode ser encontrada na Seção de Arquivos AmiBroker & # 8230;

Comentários desativados na IO & # 8211; Fitness, Objetivos e Restrições.

IO & # 8211; Robustez, Um Assunto Sensível.

Esta página está obsoleta.

Quase todos os que estão negociando por mais de um curto período de tempo perceberam que, sem informações adicionais, os resultados da Otimização de Amostra são puramente para se gabar de direitos e, como tal, têm pouca capacidade preditiva de como algum sistema provavelmente funcionará onde conta e # 8230; Fora da amostra.

Uma das informações importantes que podemos utilizar para ter alguma pista sobre se um sistema provavelmente funcionará bem fora da amostra é dar uma olhada em quão sensíveis são os valores dos parâmetros que escolhemos. Com um sistema de dois parâmetros, podemos fazer o AmiBroker otimizar o sistema usando métodos tradicionais e depois observar os gráficos de área de superfície 3d que colocam os dois parâmetros nos eixos x e y e algumas métricas de desempenho no eixo z como no gráfico abaixo.

Como no gráfico acima, não é incomum que o pico mais alto seja imediatamente próximo a uma área onde o desempenho do sistema cai significativamente. Os valores dos parâmetros que representam esse pico podem ser referidos como sendo muito sensíveis ou não particularmente robustos. Embora este possa ser um sistema muito bom, não queremos usar os valores dos parâmetros que nos colocam bem nesse pico, pois a probabilidade de falha ou, pelo menos, resultados significativamente diferentes na negociação real é muito grande. Gostaríamos, em vez disso, de selecionar valores de parâmetros que, embora ainda funcionem bem. Na Amostra também apresentou maior probabilidade de desempenho bem fora da amostra porque eles eram "sensíveis". Isso pode ser ilustrado por onde eu coloquei a seta no gráfico acima.

Enquanto as parcelas da área de superfície 3d em AmiBroker são adequadas para a visualização da Sensibilidade e, em seguida, pelo menos em algum grau de Robustez com 2 sistemas de parâmetros, eles não ajudam quando se está tentando entender a Sensibilidade dos valores dos parâmetros com sistemas que possuem 3 ou mais parâmetros. Uma maneira de ter uma idéia de quão sensível são os valores dos parâmetros com os sistemas que têm 3 ou mais parâmetros é tomar um número de pontos estatisticamente significativo e gerar aleatoriamente valores para cada um dos parâmetros que representam esses pontos em algum intervalo de porcentagem que é mais ou menos do ponto original, teste aqueles para aptidão e, em seguida, compare os resultados com a aptidão do nosso ponto original. Por exemplo, no gráfico acima, suponha que os valores de parâmetro para L1 e L2 representados por onde eu coloquei a seta são em 75 e 70, respectivamente, e escolhemos para que nosso intervalo teste aleatoriamente outros pontos no +/- 5% de alcance. Poderíamos então testar pontos com valores para L1 variando de.

71 & # 8211; 79 e para L2 variando de.

66 & # 8211; 74. Isso nos daria dados que poderiam ser plotados de uma maneira diferente que nos mostrava como esses parâmetros são sensíveis. Abaixo está um exemplo de tal trama usando um gráfico de barras para categorizar grupos de pontos e sua adequação em relação à aptidão de nossos valores de parâmetros originais encontrados na otimização.

A seção superior do gráfico mostra categorias e porcentagens de pontos testados e, por exemplo, a barra mais alta mostra que 7,3% dos pontos testados possuíam aptidão que era 93% tão boa quanto o nosso ponto original. Observe também que, uma vez que a aptidão do ponto original que escolhemos não foi o pico mais alto na trama original da área de superfície 3d, que algumas barras no gráfico acima possuem um valor superior a 100%. A seção inferior do gráfico de barras é composta de valores cumulativos da seção superior e, por exemplo, mostra que 45% dos nossos testes foram inferiores a 93%, tanto quanto nosso ponto original. Embora esta ferramenta possa não parecer tão útil quanto as tramas da área de superfície, tenha em mente que ela é válida independentemente do número de parâmetros que estão sendo otimizados.

O acima são recursos comuns do shareware no IO.

Dado que, ao contrário da Pesquisa Exaustiva, uma metodologia de Otimização Inteligente, por sua natureza, não examinará todas as possíveis combinações de valores de parâmetros, seria improvável sem alguma influência ou direção adicional que o processo de Otimização Inteligente tivesse escolhido para valores de parâmetros que não eram particularmente sensíveis. Isso ocorre porque os processos de julgar ou calcular a sensibilidade dos parâmetros normalmente são executados após a otimização ter sido concluída porque com Exhaustive Search é tudo o que é necessário, pois tivemos a chance de visualizar os resultados de todas as combinações.

Para garantir que a sensibilidade dos parâmetros seja levada em consideração ao procurar valores de parâmetros com alta aptidão utilizando um Otimizador Inteligente, é necessário ter uma metodologia para avaliar como os valores dos parâmetros são sensíveis e ter, por sua vez, impacto no cálculo da aptidão durante o processo de otimização para que o processo seja conduzido a um conjunto mais robusto de valores de parâmetros.

Dado que o processo de Otimização Inteligente, como implementado no IO, envia valores de parâmetros para o AmiBroker para avaliação pelo otimizador e recupera os resultados de AmiBroker para determinar como ele deve alterar seu padrão de busca na próxima geração, isso é mais direto, então ele apareceria primeiro . Isto é conseguido entre uma geração de otimização regular e o próximo olhar para os resultados que retornam da AmiBroker e para os pontos que valem a pena examinar mais detalhadamente alguns testes de Sensibilidade que não são diferentes das metodologias utilizadas para gerar os gráficos de barras acima. As opções de IO e mecânica para este, embora não seja difícil para o usuário empregar são variadas e bastante sofisticadas e, como tal, em vez de discutir todas elas aqui, eu recomendaria para aqueles que estão interessados ​​em ler as seções sobre Sensibilidade na documentação completa.

Os recursos acima são avançados no IO.

Uma versão shareware do IO com documentação completa pode ser encontrada na Seção de Arquivos AmiBroker & # 8230;

Comentários desativados na IO & # 8211; Robustez, Um Assunto Sensível.

IO & # 8211; Fora da Amostra e Walk Forward Testing.

Esta página está obsoleta. As versões atuais do AmiBroker possuem otimizador inteligente multithreaded não-exaustivo e walk-forward incorporado.

Como uma verificação mais completa de que um sistema funcionará conforme previsto, devemos sempre testar o sistema com dados fora da amostra ou, em outras palavras, com dados que não foram vistos pelo processo de otimização In Sample representado graficamente por:

Isso pode ser realizado em AmiBroker por:

& # 8211; Configurando de e para datas para o nosso sistema para onde quer que desejemos.

& # 8211; Realizando uma otimização e escolhendo os valores dos parâmetros para usar em frente.

& # 8211; Alterando os valores padrão das instruções de otimização.

& # 8211; Mover as datas e as datas a tempo.

& # 8211; Execução de um teste de volta para ver o quão bem o sistema executa.

Além de automatizar todo o processo acima, a IO também oferece alternativas mais avançadas, como um calendário totalmente automatizado ou com base em sinais, ancorados ou rolando, otimização Walk Forward e Out of Sample testing que pode ser feito para ser muito completo. Gráficamente, os processos ancorados e rolantes avançados se parecem com isto:

Sem ferramentas automatizadas, como esta, quase ninguém executa o teste Walk Forward devido à quantidade de intervenção manual necessária. Por exemplo, pense nas etapas manuais necessárias para realizar um teste Walk Forward ao longo de um período de 3 anos, 3 meses por vez que são:

& # 8211; Defina as datas e as datas para a otimização original para começar a partir de algumas datas no prazo e terminar a partir de 3 anos atrás.

& # 8211; Execute a otimização e escolha quais valores de parâmetro usarem para a frente.

& # 8211; Altere os valores padrão das instruções de otimização.

& # 8211; Mova as datas e para a frente.

& # 8211; Execute um teste de volta para os primeiros três meses de dados fora da amostra e registre os resultados.

& # 8211; Em seguida, repita todo o processo onze vezes, cada vez que muda a data de término (ancorada) ou as datas de início e término (rolando) 3 meses mais perto até ficar sem dados.

Assumindo que um tinha os meios para juntar manualmente a curva de equidade da amostra, isso proporcionaria uma imagem de vida real sobre o desempenho do sistema ao longo de um período de 3 anos fora da amostra, com a re-optimização ocorrendo a cada 3 meses.

O acima pode ser realizado em IO sem intervenção manual e uma única Direção Walk Forward que está escrita assim:

& # 8211; WFAuto: Ancorado: 3: Meses.

Como resultado, mesmo que levem 15 minutos para otimizar cada um dos 12 segmentos para acumular os dados necessários para construir e mostrar as tabelas e as curvas de equidade combinadas, tudo pode ser feito sem supervisão. Como resultado, apenas é necessário configurar uma corrida, iniciá-la e, em seguida, vá encontrar outra coisa de interesse para fazer. Além dos resultados tabulares que são produzidos pela IO, também é capaz, com uma AFL incluída, de mostrar um compósito preciso da curva de equidade In e Out of Sample em AmiBroker que se parece com o que está abaixo:

O painel do meio no modelo acima mostra minha substituição para a curva de equidade AmiBroker padrão para a otimização atual da amostra. O painel inferior mostra os resultados completos de Walk Forward e é construído sobre a marcha à medida que ocorre cada novo segmento Walk Forward. A seção à esquerda da barra vertical grossa no painel inferior é o período de otimização original na amostra. As seções à direita separadas por barras verticais mais finas são cada um dos períodos fora da amostra na análise Walk Forward.

O IO também é capaz, com uma forma ligeiramente diferente da diretiva, de executar processos Walk Forward baseados em sinais que exigem reoptimização sempre que algum tipo de sinal selecionado pelo usuário (Buy, Sell, Short, Cover, Entry, Exit, Any) ocorre. Por definição, isso implica um período de duração variável fora da amostra que depende de quando os sinais realmente ocorrem.

Estes são recursos avançados no IO.

Uma versão shareware do IO com documentação completa pode ser encontrada na Seção de Arquivos AmiBroker & # 8230;

Comentários desativados na IO & # 8211; Fora da Amostra e Walk Forward Testing.

IO & # 8211; Processo de distribuição.

Esta página está obsoleta. As versões atuais do AmiBroker possuem otimizador inteligente multithreaded não-exaustivo e walk-forward incorporado.

Para fins de execução de processamento distribuído com IO, um servidor de IO precisa ser nada mais do que outro Windows 2000 ou acima da máquina na mesma rede de área local. Daqui em diante, a máquina que realmente executa o IO será referida como o Cliente e todas as outras máquinas como Servidores para o Cliente. Esta é uma espécie de ackwards de baixo em termos de como alguém normalmente pensa em uma relação Cliente / Servidor onde um Servidor normalmente atende às necessidades de muitos Clientes potenciais. Aqui teremos potencialmente muitos Servidores no Beck e chamada de um Cliente, ou seja, aquele que esteja executando o IO.

Como pode ser visto a partir do gráfico dos tempos de execução relativos abaixo, para um sistema comercializável único relativamente rápido, as otimizações do mesmo sistema em zero a nove máquinas adicionais resultam em grandes ganhos de produtividade, utilizando máquinas adicionais. Os resultados serão ainda maiores ao processar as Listas de Relógio, pois a quantidade de sobrecarga diminui em relação à quantidade de tempo necessário para processar uma geração de otimização.

Em geral, a IO usa sockets do Windows para toda a comunicação entre o Cliente e os Servidores onde um pequeno programa do Servidor IO é executado atestando ordens do cliente, mas também usará o disco compartilhado para mover grandes quantidades de dados como bancos de dados de símbolos no início de novas execuções. A configuração é muito simples e pode ser realizada por qualquer pessoa que não conheça mais nada sobre redes, então, como conectar duas máquinas através de um roteador ou switch. Abaixo está um diagrama de blocos da configuração e interação típicas:

A IO também lida com os seguintes problemas potenciais:

& # 8211; Diferentes velocidades da máquina / CPU são tratadas por uma rotina que equilibrará dinamicamente a carga de uma geração para a próxima entre o cliente e os servidores para garantir que a maior produtividade seja obtida de todas as máquinas participantes. Isso pode ser visto no rascunho da tela abaixo com a janela Servidores (Fluxo de trabalho) aberta mostrando a alocação de carga pela máquina e os tempos de otimização relativa.

& # 8211; Não há necessidade de duplicar bancos de dados do cliente para os servidores, pois o IO executará automaticamente esta função salvando dados em seu próprio banco de dados nos servidores, o que não interferirá com os bancos de dados que o usuário já tenha configurado.

& # 8211; Não é necessário ajustar manualmente as Configurações de AA nos servidores, pois o IO irá clonar as configurações em jogo no cliente para os servidores como parte de sua própria configuração inicial automatizada para operação cliente / servidor.

Estes são recursos avançados no IO.

Uma versão shareware do IO com documentação completa pode ser encontrada na Seção de Arquivos AmiBroker & # 8230;

Comentários desativados na IO & # 8211; Processo de distribuição.

IO & # 8211; Mais problemas avançados.

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Um tipo de problema mais avançado que é facilmente abordado com a Otimização Inteligente é o da Geração do Sistema por meio da criação, seleção e combinação de regras.

O que nós vamos fazer neste exemplo simples é escrever uma variedade de regras soltas para o lado de entrada e saída de um longo e longo sistema de termos intermediários e permitir que otimização inteligente encontre as regras que funcionam melhor para entradas e saídas.

Os indicadores gerais que usaremos são MACD, Stochastic, RSI e amp; ROC, cada um dos quais será considerado em uma compra ou em uma venda usando 3 parâmetros de comprimento cada. Além disso, juntaremos fatores otimizáveis ​​com valores de 0 ou 1 para o lado de entrada e saída de cada um desses subsistemas que os permite ser usados ​​ou ignorados e usaremos limiares otimizáveis ​​para o número de subsistemas estar em uma compra ou em uma venda para dirigir quando entradas e saídas acontecem.

Abaixo está o AFL para realizar a tarefa & # 8230; Os valores nos valores padrão de cada uma das instruções de otimização são o que IO colocou lá como resultado da execução que ocorreu.

Você notará alguns comentários no topo da AFL. Estas são diretrizes IO e sempre assumir esta forma para nunca interferir com o funcionamento normal da AFL no AmiBroker. O que eles fazem é quase auto-explicativo, mas ganhei em explicar sua função específica aqui, pois todas as Diretivas são descritas detalhadamente na documentação completa.

A outra coisa que pode ser notada sobre o AFL é que ele não poderia ser processado pelo otimizador de AmiBroker & # 8217; diretamente porque o número de instruções de otimização resultaria em um erro. Mesmo que o AFL possa ser executado através do otimizador de pesquisa exaustiva em AmiBroker, não é provável que o problema seja resolvido antes que o Sol se transformasse em um gigante vermelho e engoliu a Terra, pois existem 4 * 10 ^ 27 combinações de parâmetros valores. No entanto, IO não tem tais limitações em termos de instruções de otimização e irá lidar com a passagem de valores de parâmetro para o AmiBroker para ser testado.

Como pode ser visto no resumo abaixo, a IO testou um pouco mais de 33000 combinações e levou um pouco menos de 15 minutos para encontrar uma solução para o problema.

Os resultados dessa execução são mostrados graficamente abaixo de & # 8230;

Isso não é exatamente o que eu chamo de resultados estelares, mas isso não se destina a ser um sistema viável. Só pretendia demonstrar um tipo diferente de problema genérico que IO e AmiBroker podem resolver em conjunto.

Uma versão shareware do IO com documentação completa pode ser encontrada na seção AmiBroker Files ...

19 de julho de 2007.

Introdução aos Sistemas de Negociação & # 8211; Gestão.

Durante um período de anos, você pode ter projetado e testado centenas de idéias comerciais, alguns podem ter funcionado um pouco, alguns foram trocados por algum tempo, e alguns que jogaram na cesta de lixo. Enquanto no final você tem um ou dois bons sistemas de comércio, você gastou milhares de horas em tempo de desenvolvimento com muito pouco para mostrar para ele: Centenas de idéias do sistema são totalmente perdidas ou estão escondidas profundamente em algum banco de dados onde eles podem e # 8217; t seja listado por uma idéia comercial ou princípio de negociação.

Este tópico discute como você pode gerenciar sua pesquisa, trabalho e idéias para criar um recurso de desenvolvimento de sistema valioso.

Você está convidado a contribuir com esse tópico como autor com uma publicação (requer registro) ou no campo de comentários abaixo.

Arquivado por Herman às 11:16 am sob o Gerenciamento do Sistema.

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