Leitfaden für die Entwicklung des Handelssystems Die Weiterentwicklung der technischen Analyse-Software hat die Schaffung von computer-automatisierten Handelssystemen vereinfacht. Einige Systeme generieren nur die Signale für den Händler zu folgen, während andere die Trades auf den Markt setzen im Namen des Händlers. Allerdings ist die Möglichkeit, Ihre Lieblings-Handelsplattform Programm ist nur der Anfang. Sie müssen ein Framework für die Prüfung Ihrer Trading-Theorien, um sicherzustellen, dass profitable Backtests sind nicht nur wegen des Glücks, sondern sind die Ergebnisse der robusten Modellierung eines marketrsquos Verhalten. Diese Reihe von Artikeln wird ein vereinfachtes Konzept für die Entwicklung eines Handelssystems für den Einzelhandel Forex-Markt zu präsentieren. Das System-Entwicklungstool wersquoll wird MetaTrader 4 (MT4) sein, obwohl die vorgestellten Ideen und Verfahren für eine breite Palette von Software-Plattformen gelten. Die Methodik umfasst allgemeine Konzepte für den anfänglichen Systemtrader. Wenn wir Verknüpfungen für Zweckmäßigkeit annehmen, verweisen wersquoll die Leser auf zusätzliche Ressourcen für vertiefende Informationen. Es gibt fünf verschiedene Phasen in der Entwicklung des Handelssystems: Phase 1: Entwicklung des Marktmodells und der grundlegenden automatisierten System mdash das grundlegende automatisierte System implementiert dieses Modell, aber nicht enthalten Stop-Verluste oder Gewinnziele. Das Basissystem dient ausschließlich dem Sammeln von Daten für die in den späteren Entwicklungsphasen verwendete statistische Analyse. Phase 2: Risikomanagement mdash der anfängliche Stopverlust (ISL). Unter Verwendung der in Phase 1 gesammelten Daten und basierend auf der statistischen Analyse dieser Daten fügen wir der Handelsstrategie eine ISL hinzu. Wir verwenden Optimierung, um einen Stop-Loss-Parameter zu finden, der zu unseren Bedürfnissen passt. Wir verwenden eine Walk-Forward-Analyse, um diese Version des Systems zu testen. Phase 3: Profitmanagement mdash das Gewinnziel (PT). Wie in Phase 2 werden wir die statistische Analyse unserer Daten verwenden, um ein Gewinnziel in das System zu integrieren. Wieder werden wir die Optimierung verwenden, um ein geeignetes Gewinnziel zu finden und dann eine Walk-Forward-Analyse zu verwenden, um diese Version des Systems zu testen. Phase 4: Geldverwaltung mdash der Handelsgrößenalgorithmus (TSA). Diese Phase hängt nicht von den Daten ab, die in Phase 1 gesammelt wurden. Stattdessen werden wir die populäre Fixed-Fraction-Trade-Size-Methode einbeziehen, um festzustellen, wie viele Lose jedem Trade zugeordnet sind. Beliebte Fachliteratur ist voll mit Ratschläge, um das Risiko des Handels innerhalb eines Bereichs von 1 bis 3 des Konto-Eigenkapitals zu beschränken. Wir werden unsere Optimierung mit diesen Prozentsätzen ausführen und dann erneut die Walk-Forward-Analyse verwenden, um diese Version des Systems zu testen. Zusammengenommen schließen die Phasen 2 bis 4 die Handelsverwaltung ein, aber es gibt einen weiteren kritischen Schritt: Phase 5: Monte Carlo-Analyse mdash Viele Händler stoppen nach Phase 4. Allerdings ist unsere Prüfung nicht zu diesem Zeitpunkt abgeschlossen und das System ist nicht bereit für (Vorausgesetzt, es ist rentabel). Trotz unserer Walk-Forward-Analyse können wir nicht sicher sein, dass unsere Ergebnisse nicht wegen des Glücks sind. Mit anderen Worten, unser Modell kann nicht beschreiben Marktverhalten genau günstige Ergebnisse können von einem Marktumfeld profitiert haben, dessen Preisaktion gerade zufällig mit unserer Logik übereinstimmt. Monte Carlo-Analyse wird dazu beitragen, festzustellen, ob unser Modell erfolgreich war, weil des Glücks (Zufälligkeit) oder seine Fähigkeit, ein reales Marktmuster zu identifizieren und zu nutzen. Dieser Artikel deckt Phase 1 nachfolgende Artikel werden die Phasen 2 bis 5 abdecken. Über den Autor Neil Rosenthal ist ein pensionierter Zahnarzt, der sein eigenes Konto handelt. Er ist auch ein erfahrener Computerprogrammierer. Er kann bei rightedgetradinggmx erreicht werden. Hochfrequenz-Handelssystem-Design und Prozess-Management Hochfrequenz-Handelssystem-Design und Prozess-Management Berater: Roy E. Welsch. Abteilung: Systemdesign und Managementprogramm. Herausgeber: Massachusetts Institute of Technology Datum der Herausgabe: 2009 Handelsunternehmen sind heutzutage sehr stark auf Data Mining, Computermodellierung und Softwareentwicklung angewiesen. Financial Analysts erfüllen viele ähnliche Aufgaben wie die in der Software-und Fertigungsindustrie. Allerdings hat die Finanzbranche noch nicht in vollem Umfang verabschiedet High-Standard-Systeme Engineering Frameworks und Prozess-Management-Ansätze, die erfolgreich in der Software-und Fertigungsindustrie waren. Viele der traditionellen Methoden für Produktgestaltung, Qualitätskontrolle, systematische Innovation und kontinuierliche Verbesserung in Ingenieurdisziplinen können auf den Finanzbereich angewendet werden. Diese Arbeit zeigt, wie das Wissen aus Ingenieurdisziplinen das Design und Prozessmanagement von Hochfrequenz-Handelssystemen verbessern kann. Hochfrequenz-Handelssysteme sind rechnerisch. Diese Systeme sind automatische oder halbautomatische Softwaresysteme, die von Natur aus komplex sind und ein hohes Maß an Konstruktionsgenauigkeit erfordern. Der Entwurf eines Hochfrequenz-Handelssystems verbindet mehrere Felder, darunter quantitative Finanzen, Systemdesign und Software-Engineering. In der Finanzbranche, wo mathematische Theorien und Handelsmodelle relativ gut recherchiert sind, ist die Fähigkeit, diese Entwürfe in echten Handelspraktiken umzusetzen, eines der Schlüsselelemente der Wettbewerbsfähigkeit einer Wertpapierfirma. Die Fähigkeit, Investmentideen effizient und effizient in leistungsfähige Handelssysteme zu verwandeln, kann einer Investmentfirma einen enormen Wettbewerbsvorteil verschaffen. (Fortsetzung) Diese Diplomarbeit enthält eine detaillierte Studie, die sich aus Hochfrequenzsystemen, Systemmodellen und - grundsätzen sowie Prozessmanagement zusammensetzt Für die Systementwicklung. Besonderes Augenmerk wird auf Backtesting und Optimierung gelegt, die als die wichtigsten Bestandteile beim Aufbau eines Handelssystems gelten. Diese Forschung baut System-Engineering-Modelle, die den Entwicklungsprozess zu führen. Es verwendet auch experimentelle Handelssysteme zur Überprüfung und Validierung von Grundsätzen, die in dieser Arbeit behandelt werden. Schließlich kommt diese These zu dem Schluss, dass systemtechnische Grundlagen und Rahmenbedingungen der Schlüssel zum Erfolg für die Durchführung hochfrequenter Handelssysteme oder quantitativer Investitionssysteme sein können. Thesis (S. M.) - Massachusetts Institut für Technologie, System Design und Management-Programm, 2009. Cataloged aus PDF-Version der Arbeit. Enthält bibliographische Hinweise (S. 78-79). Schlüsselwörter: System Design and Management Program. Mein Konto
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