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Por Michael Halls-Moore em 17 de março de 2018.
Na entrada de hoje do Forex Trading Diary eu quero discutir o plano de longo prazo para o sistema de negociação forex. Além disso, quero descrever como usei o tipo de dados Decimal do Python para tornar os cálculos mais precisos.
Até o momento, experimentamos a OANDA Rest API para ver como comparado com a API fornecido pela Interactive Brokers. Também vimos como adicionar um elemento de replicação de portfólio básico como o primeiro passo para um sistema de backtesting baseado em eventos apropriado. Eu também tive alguns comentários úteis sobre os dois artigos anteriores (# 1 e # 2), o que sugere que muitos de vocês estão interessados em mudar e ampliar o código.
Open Sourcing do Forex Trading System.
Pelas razões acima descritas, decidi optar por abrir o sistema de negociação forex. O que isto significa? Isso significa que todos os códigos atuais e futuros estarão disponíveis de graça, sob uma licença MIT open source liberal, no site de controle de versão Github no seguinte URL: https: // github / mhallsmoore / qsforex.
Para aqueles de vocês que usaram o git e o Github antes, você poderá clonar o retomado e começar a modificá-lo para seus próprios propósitos.
O QuantStart Automated Forex Trading System agora é open-source sob uma licença MIT liberal. Você pode encontrar o código mais recente no Github sob o repositório qsforex em https: // github / mhallsmoore / qsforex.
Para aqueles que são novos para o controle de versão de origem, você provavelmente quer ler sobre como o git (e o controle de versão em geral) funcionam com o fantástico ebook grátis Pro Git. Vale a pena passar algum tempo aprendendo sobre o controle de origem, pois isso irá poupar-lhe uma enorme quantidade de dor de cabeça futura se você gastar muito tempo programando e atualizando projetos!
O "início rápido" para um sistema Ubuntu é instalar o git:
Você precisará fazer um diretório para o projeto qsforex para viver e "clone" o projeto do site Github da seguinte maneira:
Neste ponto, você precisará criar um ambiente virtual no qual executar o código:
Você precisará instalar os requisitos (isso levará algum tempo!):
Finalmente, você precisará criar um link simbólico em seu ambiente virtual Python para permitir que você digite importar qsforex em seu código (e execute-o!):
Como mencionei nas entradas anteriores, você precisará criar as variáveis de ambiente necessárias para suas credenciais de autenticação OANDA. Por favor, veja a entrada do diário nº 2 para obter instruções sobre como fazer isso.
Preste atenção ao README associado ao repo, pois contém instruções de instalação, um aviso legal e uma garantia sobre o uso do código.
Uma vez que o software está no modo "alfa", essas instruções se tornarão mais diretas à medida que o tempo avança. Em particular, vou tentar enrolar o projeto em um pacote Python para que ele possa ser facilmente instalado via pip.
Se você tiver alguma dúvida sobre o procedimento de instalação, então não hesite em me enviar um e-mail no mike @ quantstart.
Plano a longo prazo.
A "filosofia" do sistema de negociação forex, como no resto do site QuantStart, é tentar imitar o comércio da vida real tanto quanto possível em nosso backtesting. Isso significa incluir os detalhes que muitas vezes são excluídos de mais situações de teste de "pesquisa orientada". Latência, interrupções do servidor, automação, monitoramento, custos de transação realistas serão incluídos nos modelos para nos dar uma boa idéia de quão bem uma estratégia é susceptível de realizar.
Uma vez que teremos acesso a dados de ticks (timestamps de lance / pedido), poderemos incorporar o spread nos custos de transação. Nós também podemos modelar o deslizamento. É menos direto modelar o impacto do mercado, embora isso seja menos preocupante em menores montantes de negociação.
Além dos custos de transação, queremos modelar o gerenciamento de portfólio robusto usando sobreposições de risco e dimensionamento de posição.
Então, o que atualmente está incluído no Forex Trading System até à data?
Arquitetura dirigida por eventos - O sistema de negociação forex foi projetado como um sistema orientado a eventos desde o início, pois é assim que um sistema de negociação intradía será implementado em um ambiente ao vivo. Streaming de preços - Temos um objeto básico de transmissão de preços. Isso atualmente gerencia a assinatura de apenas um único par, mas podemos facilmente modificar isso para se inscrever em vários pares de moedas. Geração de sinal - Podemos incorporar estratégias de negociação (baseadas diretamente nos preços do tiquete passado e atual) usando o objeto Estratégia, que cria objetos do SignalEvent. Execução de Ordem - Temos um sistema de execução de ordens ingênuo que envia cjamente ordens do Portfolio para OANDA. Por "cegamente" quero dizer que não há gerenciamento de risco ou dimensionamento de posição sendo realizado, nem qualquer execução algorítmica que possa levar a custos de transação reduzidos. GBP Currency Base - Para manter as coisas simples, eu apenas escrevi o sistema para a moeda base do GBP. Este é talvez o aspecto mais importante a modificar dado quantos de vocês terão contas de prática denominadas em USD, EUR, CAD, JPY, AUD e NZD! GBP / USD Trading - Eu escolhi "o cabo" como o par de moedas para testar os objetos iniciais de Posição e Portfolio. Manter vários pares de moedas é um importante passo seguinte. Isso envolverá modificação na posição e nos cálculos do portfólio. Manipulação decimal - Qualquer sistema de comércio de produção deve lidar corretamente com cálculos de moeda. Em particular, os valores de moeda não devem ser armazenados como tipos de dados de ponto flutuante, uma vez que os erros de arredondamento serão acumulados. Por favor, veja este artigo fantástico sobre representações de ponto flutuante para mais detalhes. Negociação longa / curta - Entre entradas diárias # 2 e # 3 adicionei a capacidade de reduzir um par de moedas (ao contrário de apenas poder aguentar). Crucialmente, isso também é testado por unidade. Manipulação local de portfólio - Na minha opinião, realizar um backtest que infla o desempenho da estratégia devido a pressupostos irrealistas é irritante na melhor das hipóteses e extremamente inútil na pior das hipóteses! A introdução de um objeto de portfólio local que replica os cálculos OANDA significa que podemos verificar nossos cálculos internos ao realizar negociações de práticas, o que nos dá maior confiança quando usamos mais tarde esse mesmo objeto de portfólio para fazer backtesting em dados históricos. Testes unitários para posição / Portfolio - Embora eu não tenha mencionado isso diretamente nas entradas diárias # 1 e # 2, eu realmente escrevi alguns testes de unidade para os objetos Portfolio e Position. Uma vez que estes são tão cruciais para os cálculos da estratégia, é preciso estar extremamente confiante de que eles funcionam como esperado. Um benefício adicional desses testes é que eles permitem que o cálculo subjacente seja modificado, de modo que, se todos os testes ainda passam, podemos ter certeza de que o sistema geral continuará a se comportar conforme o esperado.
Nesta fase, o Forex Trading System está faltando a seguinte funcionalidade:
Manipulação de Slippage - O sistema está gerando um grande deslizamento devido à natureza de alta frequência dos dados de carrapatos fornecidos pela OANDA. Isso significa que o saldo da carteira calculado localmente não reflete o saldo calculado pela OANDA. Até que o ajuste correto do evento e o ajuste do deslizamento sejam realizados, isso significará que um backtest não refletirá corretamente a realidade. Múltiplas moedas básicas - atualmente estamos restritos a GBP. No mínimo, precisamos incluir as principais divisas - USD, EUR, CAD, AUD, JPY e NZD. Múltiplos pares de moedas - Da mesma forma, precisamos apoiar os principais pares de moedas além do "Cabo" (GBP / USD). Existem dois aspectos para isso. O primeiro é gerenciar corretamente os cálculos quando nem a base ou a cotação de um par de moedas é igual à moeda da denominação da conta. O segundo aspecto é apoiar várias posições para que possamos negociar um portfólio de pares de moedas. Gerenciamento de Riscos - Muitos testes de "pesquisa" ignoram completamente o gerenciamento de riscos. Infelizmente, isso geralmente é necessário para a brevidade ao descrever as regras de uma estratégia. Na realidade, devemos usar uma sobreposição de risco ao negociar, caso contrário, é extremamente provável que sofreremos uma perda substancial em algum momento. Isso não quer dizer que o gerenciamento de riscos possa evitar isso inteiramente, mas certamente o torna menos provável! Otimização de portfólio - Em um cenário institucional, teremos um mandato de investimento, que ditará um sistema robusto de gerenciamento de portfólio com várias regras de alocação. Em um ambiente varejo / pessoal, talvez desejemos usar uma abordagem de dimensionamento de posição, como o Critério de Kelly, para maximizar a nossa taxa de crescimento agendada a longo prazo. Estratégias robustas - Só demonstrei algumas estratégias de "brinquedo" geradoras de sinal aleatório simples até à data. Agora que estamos começando a criar um sistema de negociação forex intraday confiável, devemos começar a realizar algumas estratégias mais interessantes. As entradas futuras do diário concentrar-se-ão em estratégias tiradas de uma mistura de indicadores / filtros "técnicos", bem como modelos de séries temporais e técnicas de aprendizado de máquina. Implantação remota - Uma vez que estamos potencialmente interessados em negociar 24 horas (pelo menos durante a semana!), Exigimos uma configuração mais sofisticada do que executar o backtester em uma máquina de desktop / laptop local em casa. É vital que criemos uma implantação de servidor remoto robusto do nosso sistema com redundância e monitoramento apropriados. Backtesting Histórico - Construímos o objeto Portfolio para nos permitir realizar backtesting realista. Neste estágio, estamos faltando um sistema histórico de armazenamento de dados de carrapatos. Nos artigos subsequentes, analisaremos a obtenção de dados históricos do carrapato e armazená-lo em um banco de dados apropriado, como o HDF5. Banco de dados de comércio - Eventualmente, gostaríamos de armazenar nossos negócios ao vivo em nosso próprio banco de dados. Isso nos permitirá realizar nossas próprias análises em dados de negociação ao vivo. Uma boa recomendação para um banco de dados relacional seria PostgreSQL ou MySQL. Monitoramento e alta disponibilidade - Como estamos considerando um sistema intradía de alta freqüência, devemos colocar um monitoramento abrangente e uma redundância de alta disponibilidade no local. Isso significa informar sobre o uso da CPU, uso de disco, E / S de rede, latência e verificar se qualquer script periódico está configurado para continuar sendo executado. Além disso, precisamos de uma estratégia de backup e restauração. Pergunte-se quais os planos de backup que você teria no lugar se você tivesse grandes posições abertas, em um mercado volátil e seu servidor de repente morreu. Acredite, isso acontece! Integração Multiple Broker / FIX - No momento estamos fortemente acoplados ao corretor OANDA. Como eu disse, isso é simplesmente porque eu encontrei sua API e achei que ela era uma oferta moderna. Há muitos outros corretores lá fora, muitos dos quais suportam o protocolo FIX. A adição de uma capacidade FIX aumentaria o número de corretores que poderiam ser usados com o sistema. GUI Controle e Relatórios - Agora o sistema é completamente baseado em console / linha de comando. No mínimo, precisaremos de algum gráfico básico para exibir os resultados do backtest. Um sistema mais sofisticado incorporará estatísticas resumidas de negócios, métricas de desempenho de nível estratégico, bem como o desempenho geral do portfólio. Esta GUI poderia ser implementada usando um sistema de janelas multiplataforma, como Qt ou Tkinter. Também pode ser apresentado usando um front-end baseado na web, utilizando uma estrutura web como o Django.
Como pode ser visto, há muita funcionalidade no roteiro! Dito isto, cada nova entrada no diário (e potenciais contribuições da comunidade!) Moverá o projeto para a frente.
Tipos de dados decimais.
Agora que discutimos o plano de longo prazo, quero apresentar algumas das alterações que fiz no código desde a entrada do diário nº 2. Em particular, quero descrever como modifiquei o código para lidar com o tipo de dados Decimal em vez de usar o armazenamento em ponto flutuante. Esta é uma mudança extremamente importante, já que as representações de ponto flutuante são uma fonte substancial de erro de longo prazo em sistemas de gerenciamento de pedidos e portfólio.
O Python suporta nativamente representações decimais a uma precisão arbitrária. A funcionalidade está contida na biblioteca decimal.
Em particular, precisamos modificar todo valor que aparece em um cálculo de Posição para um tipo de dados Decimal. Isso inclui as unidades, a exposição, pips, lucro e lucro percentual. Isso garante que estamos no controle total de como os problemas de arredondamento são tratados quando se trata de representações de moeda que têm duas casas decimais de precisão. Em particular, precisamos escolher o método de arredondamento. O Python suporta alguns tipos diferentes, mas iremos com ROUND_HALF_DOWN, que arredondará para o inteiro mais próximo com os laços indo em direção a zero.
Aqui está um exemplo de como o código é modificado para lidar com tipos de dados decimais de suas representações de ponto flutuante anteriores. O seguinte é uma lista de position. py:
Observe que devemos fornecer Decimal com um argumento de string, em vez de um argumento de ponto flutuante. Isso ocorre porque uma string especifica precisamente a precisão do valor, enquanto que um tipo de ponto flutuante não.
Observe também que, quando começarmos a armazenar nossos negócios em um banco de dados relacional (conforme descrito acima no roteiro), teremos de garantir que mais uma vez usemos o tipo de dados correto. O PostgreSQL eo MySQL suportam uma representação decimal. É vital que utilizemos esses tipos de dados quando criamos nosso esquema de banco de dados, caso contrário, nos armaremos em erros de arredondamento que são extremamente difíceis de diagnosticar!
Para aqueles que estão interessados em uma discussão mais profunda sobre essas questões, em matemática e informática, o assunto da Análise Numérica cobre problemas de ponto flutuante, entre muitos outros tópicos interessantes.
Nas entradas diárias subseqüentes, vamos discutir como apliquei testes de unidades ao código e como podemos estender o software para mais pares de moedas modificando os cálculos de posição.
Código completo do Python.
Uma vez que o código fonte completo para o projeto agora é de código aberto, sob uma licença MIT, ele sempre pode ser encontrado em https: // github / mhallsmoore / qsforex, com a documentação que o acompanha.
Se você quiser ler as outras entradas da série, siga os links abaixo:
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Advanced Downloader Global Scripting Tool Task Manager Compartilhamento de Servidor Telas de Painel Tabelas Pivot Screener Simulator / Backtester.
Portfolio Plug-In Advanced Money Management Regras Analisador Ranking Análise do Sistema Algoritmo Genético e PBIL Otimizadores Neural Network Prediction Plug-in Portfolio123 Plug-in News / Data Plug-in.
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Sistema de negociação: 75 Gerenciamento de dinheiro avançado: 84 Lista de regras: 20 métricas de regras: 10 Ferramentas de desenho personalizadas: 18.
Máscaras de regra: 4 Sistemas de classificação: 2 Métricas do sistema de negociação: 0 Classificação das métricas do sistema: 0.
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Os instrumentos financeiros de negociação, incluindo o câmbio na margem, representam um alto nível de risco e não são adequados para todos os investidores. O alto grau de alavancagem pode funcionar contra você, bem como para você. Antes de decidir investir em instrumentos financeiros ou em divisas, você deve considerar cuidadosamente seus objetivos de investimento, nível de experiência e apetite de risco. Existe a possibilidade de que você possa sustentar uma perda de algum ou todo seu investimento inicial e, portanto, você não deve investir dinheiro que não pode perder. Você deve estar ciente de todos os riscos associados à negociação e procurar aconselhamento de um consultor financeiro independente se tiver dúvidas.
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A QSForex é uma plataforma de negociação de backtesting e de negociação aberta de código aberto para uso nos mercados cambiais ("forex"), atualmente em um estado "alfa".
Ele foi criado como parte da série Forex Trading Diary no QuantStart para fornecer à comunidade comercial sistemática um motor de negociação robusto que permite a implementação e o teste direto da estratégia forex.
O software é fornecido sob uma licença permissiva "MIT" (veja abaixo).
Open-Source - QSForex foi lançado sob uma Licença MIT de código aberto extremamente permissiva, que permite o uso total em aplicativos comerciais e de pesquisa, sem restrições, mas sem garantia de qualquer tipo. Grátis - QSForex é completamente gratuito e não custa nada para baixar ou usar. Colaboração - Como o QSForex é de código aberto, muitos desenvolvedores colaboram para melhorar o software. Novos recursos são adicionados com freqüência. Todos os erros são rapidamente determinados e corrigidos. Desenvolvimento de Software - QSForex está escrito na linguagem de programação Python para suporte direto à plataforma cruzada. QSForex contém um conjunto de testes unitários para a maioria do seu código de cálculo e novos testes são constantemente adicionados para novos recursos. Arquitetura dirigida a eventos - O QSForex é completamente conduzido por eventos tanto para backtesting quanto para negociação ao vivo, o que leva a uma transição direta de estratégias de uma fase de pesquisa / teste para uma implementação de negociação ao vivo. Custos de transação - Os custos de spread são incluídos por padrão para todas as estratégias testadas anteriormente. Backtesting - QSForex possui backtesting de vários dias de multi-moeda multi-dia intradía. Negociação - O QSForex atualmente oferece suporte à negociação intradiária ao vivo usando a OANDA Brokerage API em um portfólio de pares. Métricas de desempenho - O QSForex atualmente oferece suporte a medição básica de desempenho e visualização de equidade através das bibliotecas de visualização Matplotlib e Seaborn.
Visite oanda / e configure uma conta para obter as credenciais de autenticação da API, que você precisará realizar uma negociação ao vivo. Explico como realizar isso neste artigo: https: // quantstart / articles / Forex-Trading-Diary-1-Automated-Forex-Trading-with-the-OANDA-API.
Clonar este repositório git em um local adequado em sua máquina usando o seguinte comando em seu terminal: git clone https: //github/mhallsmoore/qsforex. git. Alternativa, você pode baixar o arquivo zip do ramo mestre atual em https: //github/mhallsmoore/qsforex/archive/master. zip.
Crie um conjunto de variáveis de ambiente para todas as configurações encontradas no arquivo settings. py no diretório raiz do aplicativo. Alternativamente, você pode "codificar" suas configurações específicas substituindo as chamadas os. environ. get (.) Por cada configuração:
Isso criará um novo ambiente virtual para instalar os pacotes. Supondo que você baixou o repositório QSForex git em um diretório de exemplo, como.
/ projects / qsforex / (altere este diretório abaixo para onde você instalou QSForex), então, para instalar os pacotes, você precisará executar os seguintes comandos:
Isso levará algum tempo, como NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-Learn e Matplotlib devem ser compilados. Há muitos pacotes necessários para que isso funcione, então por favor dê uma olhada nestes dois artigos para obter mais informações:
Você também precisará criar um link simbólico do seu diretório de pacotes do site para seu diretório de instalação QSForex para poder chamar importar qsforex dentro do código. Para fazer isso, você precisará de um comando semelhante ao seguinte:
Certifique-se de mudar.
/ projects / qsforex para o diretório de instalação e.
/venv/qsforex/lib/python2.7/site-packages/ para o seu diretório de pacotes do site virtualenv.
Agora você poderá executar os comandos subseqüentes corretamente.
Nesta fase, se você simplesmente deseja realizar práticas ou negociação ao vivo, você pode executar o python trading / trading. py, que usará a estratégia de negociação padrão do TestStrategy. Isso simplesmente compra ou vende um par de moedas cada 5 vezes. É puramente para testar - não use isso em um ambiente de comércio ao vivo!
Se você deseja criar uma estratégia mais útil, basta criar uma nova classe com um nome descritivo, por exemplo, MeanReversionMultiPairStrategy e assegure-se de que ele tenha um método de calcule_signals. Você precisará passar esta classe a lista de pares, bem como a fila de eventos, como em trading / trading. py.
Por favor, consulte Strategy / Strategy. py para obter detalhes.
Para realizar qualquer backtesting, é necessário gerar dados de Forex simulados ou baixar dados de ticks históricos. Se você deseja simplesmente testar o software, a maneira mais rápida de gerar um exemplo de backtest é gerar alguns dados simulados. O formato de dados atual usado pelo QSForex é o mesmo que o fornecido pelo DukasCopy Historical Data Feed em https: // dukascopy / swiss / english / marketwatch / historical /.
Para gerar alguns dados históricos, verifique se a configuração CSV_DATA_DIR na settings. py é configurar para um diretório onde deseja que os dados históricos sejam exibidos. Você então precisa gerar generate_simulated_pair. py, que está no diretório / script. Ele espera um único argumento de linha de comando, que neste caso é o par de moedas no formato BBBQQQ. Por exemplo:
Nesta fase, o script é codificado para criar dados de um único mês para janeiro de 2018. Ou seja, você verá arquivos individuais, do formato BBBQQQ_YYYYMMDD. csv (por exemplo, GBPUSD_20180112.csv) aparecem em seu CSV_DATA_DIR para todos os dias úteis desse mês. Se você deseja alterar o mês / ano da saída de dados, simplesmente modifique o arquivo e re-execute.
Agora que os dados históricos foram gerados, é possível realizar um backtest. O arquivo backtest em si é armazenado no backtest / backtest. py, mas isso contém apenas a classe Backtest. Para realmente executar um backtest, você precisa instanciar esta classe e fornecer os módulos necessários.
A melhor maneira de ver como isso é feito é olhar para o exemplo de Implementação de Crossover em Moving Average no arquivo examples / mac. py e usá-lo como um modelo. Isso faz uso do MovingAverageCrossStrategy que é encontrado em strategy / strategy. py. Este padrão é negociar GBP / USD e EUR / USD para demonstrar uso de par de moedas múltiplas. Ele usa dados encontrados em CSV_DATA_DIR.
Para executar o exemplo backtest, simplesmente execute o seguinte:
Isso vai levar algum tempo. No meu sistema de desktop Ubuntu em casa, com os dados históricos gerados via generate_simulated_pair. py, leva cerca de 5-10 minutos para serem executados. Uma grande parte deste cálculo ocorre no final do backtest real, quando o drawdown está sendo calculado, então lembre-se de que o código não foi desligado! Deixe-o até a conclusão.
Se você deseja visualizar o desempenho do backtest, você pode simplesmente usar output. py para ver uma curva de equivalência patrimonial, retornos de período (ou seja, tick-to-tick) e uma curva de redução:
E é isso! Nesta fase, você está pronto para começar a criar os seus backtests modificando ou anexando estratégias em strategy / strategy. py e usando dados reais baixados da DukasCopy (https: // dukascopy / swiss / english / marketwatch / historical /).
Se você tiver dúvidas sobre a instalação, então fique à vontade para me enviar um e-mail no mike @ quantstart.
Se você tiver algum erro ou outros problemas que você acha que podem ser devido especificamente à base de código, sinta-se à vontade para abrir um problema Github aqui: https: // github / mhallsmoore / qsforex / issues.
Copyright (c) 2018 Michael Halls-Moore.
A permissão é concedida, gratuitamente, a qualquer pessoa que obtenha uma cópia deste software e dos arquivos de documentação associados (o "Software"), para lidar com o Software sem restrições, incluindo, sem limitação, os direitos de uso, cópia, modificação, mesclagem , publicar, distribuir, sublicenciar e / ou vender cópias do Software e permitir que pessoas a quem o Software seja fornecido, sujeito às seguintes condições:
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O SOFTWARE É FORNECIDO "NO ESTADO EM QUE SE ENCONTRAM", SEM GARANTIA DE QUALQUER TIPO, EXPRESSA OU IMPLÍCITA, INCLUINDO, MAS NÃO SE LIMITANDO ÀS GARANTIAS DE COMERCIALIZAÇÃO, APTIDÃO PARA UM PROPÓSITO ESPECÍFICO E NÃO INFRACÇÃO. EM NENHUMA CIRCUNSTÂNCIA, OS AUTORES OU TITULARES DE DIREITOS AUTORAIS SERÃO RESPONSÁVEIS POR QUALQUER RECLAMAÇÃO, DANOS OU OUTRA RESPONSABILIDADE, SEJA EM AÇÃO DE CONTRATO, DELITO OU DE OUTRA FORMA, DECORRENDO, DESTE OU RELACIONADO COM O SOFTWARE OU O USO OU OUTRAS NEGOCIAÇÕES NA PROGRAMAS.
A negociação de câmbio em margem comporta um alto nível de risco e pode não ser adequada para todos os investidores. O desempenho passado não é indicativo de resultados futuros. O alto grau de alavancagem pode funcionar contra você, bem como para você. Antes de decidir investir em divisas, você deve considerar cuidadosamente seus objetivos de investimento, nível de experiência e apetite de risco. Existe a possibilidade de que você possa sustentar uma perda de algum ou todo seu investimento inicial e, portanto, você não deve investir dinheiro que não pode perder. Você deve estar ciente de todos os riscos associados à negociação cambial e procurar o aconselhamento de um consultor financeiro independente se tiver dúvidas.
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Os instrumentos financeiros de negociação, incluindo o câmbio na margem, representam um alto nível de risco e não são adequados para todos os investidores. O alto grau de alavancagem pode funcionar contra você, bem como para você. Antes de decidir investir em instrumentos financeiros ou em divisas, você deve considerar cuidadosamente seus objetivos de investimento, nível de experiência e apetite de risco. Existe a possibilidade de que você possa sustentar uma perda de algum ou todo seu investimento inicial e, portanto, você não deve investir dinheiro que não pode perder. Você deve estar ciente de todos os riscos associados à negociação e procurar aconselhamento de um consultor financeiro independente se tiver dúvidas.
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BEM-VINDO AO OLFXT.
O mercado de moeda estrangeira é o mercado financeiro mais líquido do mundo com um volume de negócios diário de mais de US $ 3.000.000.000 em volume (operações de pontos, frente e opção). Ele oferece uma excelente oportunidade para investir. OLFXT é um mercado único para investidores privados e institucionais, bem como comerciantes de Forex, para vários serviços de investimento de contas de negociação Forex on-line com 1-2 pips interbancárias para contas gerenciadas de Forex com mais de 100-250% por mês de retorno verificado para o últimos 12 meses.
INTRODUÇÃO.
OLFXT é um site corporativo de gestores de risco de carteira de moeda (Forex). Em linguagem simples, gerenciamos sua conta de investimento, realizada em um banco ou casa de corretagem, para você comprando e vendendo pares de moedas e outros instrumentos financeiros que negociamos em todos os mercados mundiais. Nossos comerciantes têm uma longa história na negociação de moeda e commodities na plataforma dos principais corretores e bancos. A estratégia foi desenvolvida em 2002 e muitas vezes os nossos programadores modificaram e voltaram a testá-lo em muitas plataformas e mercados. Finalmente, conseguimos um produto pronto, chamamos de Forex Trading EA com todos os princípios de gerenciamento de risco e dinheiro. O sistema é capaz de produzir lucros altos, retorno de investimentos muito estável (ROA) como estratégia de tendência com funções de Arbitrage usadas por muitos gestores de hedge funds.
59 Comentários sobre & ldquo; Home & rdquo;
É muito real, recebo o lucro correspondente. Investimento muito agradável aqui! Recomendado para investidores.
Estou tão feliz agora, mas tenho que tirar muito proveito do seu Money Management Service. É ótimo e recomendado! Obrigado Brayden!
A gestão do dinheiro é muito excitada. Meu dinheiro é adicionado muito. Obrigado pelo meu amigo de recomendar este serviço para mim.
Não sei o que dizer, mas a gestão do dinheiro é muito agradável. O serviço foi excelente. Obrigado & # 8230;
Exelente! Você me ganhou $ 25.000 em uma semana. Eu sou comerciante por 2 anos, mas já consegui um resultado como este. Obrigado, caras pelo apoio! Deixe-nos fazer mais maney.
Minha carreira comercial foi como de zero ao herói porque uso o robô. É realmente um investimento de valor e eu vou comprar mais licença em breve.
Contente de ouvir isso, Mike!
Olá, eu estou interessado em seu serviço de gerenciamento de dinheiro. Um dos meus amigos recomenda seu serviço. Gostaria de gerenciar minha conta depósito 2000 USD primeiro. Envie mais informações, obrigado.
Olá Janice, obrigado por seu interesse. Claro, podemos gerenciar sua conta. Para mais informações, por favor, verifique seu email. Obrigado.
Senhor, você pode TRÁS meu depósito de contas $ 1000? Tenho conta Exness, obrigado.
Sim eu posso. Por favor, forneça os detalhes da sua conta. Obrigado.
Melhor do melhor gerenciamento de fundos que já entrei. Muito obrigado.
Obrigado Maurentoth, feliz em ouvir isso.
Oi, estou tão feliz com seus lucros! 300% em apenas duas semanas! Agora eu ainda estou no processo de retirar meu dinheiro, então definitivamente lhe enviarei a participação nos lucros. Muito obrigado!
De nada Lara.
Olá, parece que seu Money Magement é realmente ótimo. Por favor, me conte mais sobre isso, eu realmente quero me juntar. Obrigado.
Olá, eu enviei os detalhes. Verifique por favor sua mensagem. Obrigado.
Sir, eu tenho um comentário para o MyFXbook, envie-me os detalhes para o meu email. Quero participar do seu serviço de gerenciamento de dinheiro. Obrigado.
Oi, Vijay. Nós já enviamos os detalhes para o seu e-mail. Obrigado.
Oi, estou tão feliz com seus lucros e bom trabalho! I & # 8217; adicionar o depósito mais. Obrigado.
Contente de ouvir isso, Edwin. Você é bem-vindo.
Olá Braden, vejo o resultado em seu site e isso é ótimo, você poderia enviar mais detalhes para o meu e-mail?
Oi, Irshad. Por favor, verifique seu email.
Olá, ouvi dizer que você é recomendado Gerente de fundos do meu amigo, eu quero me juntar ao seu Serviço de Gerenciamento de Dinheiro.
Envie-me os detalhes.
Oi Jordang, por favor, verifique seu email.
Olá, como faço para investir com você?
Sequestro. Para se juntar, você só precisa depositar sua conta e depois nos fornecer sua conta de Login, Senha e Nome do Servidor ou Endereço IP, então podemos começar a negociar em sua conta. Se ainda não tem conta, clique no seguinte link para verificar os corretores recomendados, inscreva-se e finança a conta: olfxt / brokers /
Obrigado por fazer um excelente resultado na minha conta !!
Você é bem-vindo, Slone.
Oi, estou tão feliz com o resultado, este é realmente recomendado Serviço de Gerenciamento de Dinheiro!
Oi, Marie. Obrigado pela revisão, nós estamos satisfeitos por ouvir isso.
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Olá Liam, por favor, para verificar seu e-mail. Nós enviamos os detalhes. Obrigado.
Seu serviço de gerenciamento de dinheiro é realmente ótimo e recomendado.
Eu usei isso por alguns meses e sem perdas.
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Você pode me explicar como fazer isso?
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Obrigado por lucrar com a minha conta. Eu recomendarei este sistema aos meus amigos.
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Oi, estou um pouco curioso sobre sua EA. Você poderia me contar mais sobre isso e quanto é isso?
Oi Nupoor, o preço da nossa EA é de US $ 1.250 após desconto. Inclui 1 pedido de codificação para até 5 contas de negociação e uma Licença de Tempo-Vida para que você não precise pagar por quaisquer encargos adicionais se tivermos quaisquer atualizações do Robot. Nós lhe enviamos as informações de detalhes para o seu e-mail.
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Olá Sr. Lucas, eu me juntei ao seu Serviço de Gerenciamento de Dinheiro e estou satisfeito com o desempenho. Este é o sistema recomendado.
Olá, Senhor Emanuel, estou feliz por ouvir isso. Obrigado.
Solicitações de envio 11.
Participe do GitHub hoje.
O GitHub é o lar de mais de 20 milhões de desenvolvedores que trabalham juntos para hospedar e rever o código, gerenciar projetos e criar software juntos.
Clone com HTTPS.
Use o Git ou o check-out com o SVN usando o URL da web.
A QSForex é uma plataforma de negociação de backtesting e de negociação aberta de código aberto para uso nos mercados cambiais ("forex"), atualmente em um estado "alfa".
Ele foi criado como parte da série Forex Trading Diary no QuantStart para fornecer à comunidade comercial sistemática um motor de negociação robusto que permite a implementação e o teste direto da estratégia forex.
O software é fornecido sob uma licença permissiva "MIT" (veja abaixo).
Open-Source - QSForex foi lançado sob uma Licença MIT de código aberto extremamente permissiva, que permite o uso total em aplicativos comerciais e de pesquisa, sem restrições, mas sem garantia de qualquer tipo. Grátis - QSForex é completamente gratuito e não custa nada para baixar ou usar. Colaboração - Como o QSForex é de código aberto, muitos desenvolvedores colaboram para melhorar o software. Novos recursos são adicionados com freqüência. Todos os erros são rapidamente determinados e corrigidos. Desenvolvimento de Software - QSForex está escrito na linguagem de programação Python para suporte direto à plataforma cruzada. QSForex contém um conjunto de testes unitários para a maioria do seu código de cálculo e novos testes são constantemente adicionados para novos recursos. Arquitetura dirigida a eventos - O QSForex é completamente conduzido por eventos tanto para backtesting quanto para negociação ao vivo, o que leva a uma transição direta de estratégias de uma fase de pesquisa / teste para uma implementação de negociação ao vivo. Custos de transação - Os custos de spread são incluídos por padrão para todas as estratégias testadas anteriormente. Backtesting - QSForex possui backtesting de vários dias de multi-moeda multi-dia intradía. Negociação - O QSForex atualmente oferece suporte à negociação intradiária ao vivo usando a OANDA Brokerage API em um portfólio de pares. Métricas de desempenho - O QSForex atualmente oferece suporte a medição básica de desempenho e visualização de equidade através das bibliotecas de visualização Matplotlib e Seaborn.
Visite oanda / e configure uma conta para obter as credenciais de autenticação da API, que você precisará realizar uma negociação ao vivo. Explico como realizar isso neste artigo: https: // quantstart / articles / Forex-Trading-Diary-1-Automated-Forex-Trading-with-the-OANDA-API.
Clonar este repositório git em um local adequado em sua máquina usando o seguinte comando em seu terminal: git clone https: //github/mhallsmoore/qsforex. git. Alternativa, você pode baixar o arquivo zip do ramo mestre atual em https: //github/mhallsmoore/qsforex/archive/master. zip.
Crie um conjunto de variáveis de ambiente para todas as configurações encontradas no arquivo settings. py no diretório raiz do aplicativo. Alternativamente, você pode "codificar" suas configurações específicas substituindo as chamadas os. environ. get (.) Por cada configuração:
Isso criará um novo ambiente virtual para instalar os pacotes. Supondo que você baixou o repositório QSForex git em um diretório de exemplo, como.
/ projects / qsforex / (altere este diretório abaixo para onde você instalou QSForex), então, para instalar os pacotes, você precisará executar os seguintes comandos:
Isso levará algum tempo, como NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-Learn e Matplotlib devem ser compilados. Há muitos pacotes necessários para que isso funcione, então por favor dê uma olhada nestes dois artigos para obter mais informações:
Você também precisará criar um link simbólico do seu diretório de pacotes do site para seu diretório de instalação QSForex para poder chamar importar qsforex dentro do código. Para fazer isso, você precisará de um comando semelhante ao seguinte:
Certifique-se de mudar.
/ projects / qsforex para o diretório de instalação e.
/venv/qsforex/lib/python2.7/site-packages/ para o seu diretório de pacotes do site virtualenv.
Agora você poderá executar os comandos subseqüentes corretamente.
Nesta fase, se você simplesmente deseja realizar práticas ou negociação ao vivo, você pode executar o python trading / trading. py, que usará a estratégia de negociação padrão do TestStrategy. Isso simplesmente compra ou vende um par de moedas cada 5 vezes. É puramente para testar - não use isso em um ambiente de comércio ao vivo!
Se você deseja criar uma estratégia mais útil, basta criar uma nova classe com um nome descritivo, por exemplo, MeanReversionMultiPairStrategy e assegure-se de que ele tenha um método de calcule_signals. Você precisará passar esta classe a lista de pares, bem como a fila de eventos, como em trading / trading. py.
Por favor, consulte Strategy / Strategy. py para obter detalhes.
Para realizar qualquer backtesting, é necessário gerar dados de Forex simulados ou baixar dados de ticks históricos. Se você deseja simplesmente testar o software, a maneira mais rápida de gerar um exemplo de backtest é gerar alguns dados simulados. O formato de dados atual usado pelo QSForex é o mesmo que o fornecido pelo DukasCopy Historical Data Feed em https: // dukascopy / swiss / english / marketwatch / historical /.
Para gerar alguns dados históricos, verifique se a configuração CSV_DATA_DIR na settings. py é configurar para um diretório onde deseja que os dados históricos sejam exibidos. Você então precisa gerar generate_simulated_pair. py, que está no diretório / script. Ele espera um único argumento de linha de comando, que neste caso é o par de moedas no formato BBBQQQ. Por exemplo:
Nesta fase, o script é codificado para criar dados de um único mês para janeiro de 2018. Ou seja, você verá arquivos individuais, do formato BBBQQQ_YYYYMMDD. csv (por exemplo, GBPUSD_20180112.csv) aparecem em seu CSV_DATA_DIR para todos os dias úteis desse mês. Se você deseja alterar o mês / ano da saída de dados, simplesmente modifique o arquivo e re-execute.
Agora que os dados históricos foram gerados, é possível realizar um backtest. O arquivo backtest em si é armazenado no backtest / backtest. py, mas isso contém apenas a classe Backtest. Para realmente executar um backtest, você precisa instanciar esta classe e fornecer os módulos necessários.
A melhor maneira de ver como isso é feito é olhar para o exemplo de Implementação de Crossover em Moving Average no arquivo examples / mac. py e usá-lo como um modelo. Isso faz uso do MovingAverageCrossStrategy que é encontrado em strategy / strategy. py. Este padrão é negociar GBP / USD e EUR / USD para demonstrar uso de par de moedas múltiplas. Ele usa dados encontrados em CSV_DATA_DIR.
Para executar o exemplo backtest, simplesmente execute o seguinte:
Isso vai levar algum tempo. No meu sistema de desktop Ubuntu em casa, com os dados históricos gerados via generate_simulated_pair. py, leva cerca de 5-10 minutos para serem executados. Uma grande parte deste cálculo ocorre no final do backtest real, quando o drawdown está sendo calculado, então lembre-se de que o código não foi desligado! Deixe-o até a conclusão.
Se você deseja visualizar o desempenho do backtest, você pode simplesmente usar output. py para ver uma curva de equivalência patrimonial, retornos de período (ou seja, tick-to-tick) e uma curva de redução:
E é isso! Nesta fase, você está pronto para começar a criar os seus backtests modificando ou anexando estratégias em strategy / strategy. py e usando dados reais baixados da DukasCopy (https: // dukascopy / swiss / english / marketwatch / historical /).
Se você tiver dúvidas sobre a instalação, então fique à vontade para me enviar um e-mail no mike @ quantstart.
Se você tiver algum erro ou outros problemas que você acha que podem ser devido especificamente à base de código, sinta-se à vontade para abrir um problema Github aqui: https: // github / mhallsmoore / qsforex / issues.
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Você é bem-vindo, Slone.
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Eu usei isso por alguns meses e sem perdas.
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Olá, estou interessado no seu serviço de gerenciamento. Podemos conversar com o Skype ou com qualquer outra coisa?
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Meu amigo recomendou sua gestão para mim, você pode me explicar mais?
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Oi Richard, você é bem-vindo.
Obrigado por lucrar com a minha conta. Eu recomendarei este sistema aos meus amigos.
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Online Forex Trading.
BEM-VINDO AO OLFXT.
O mercado de moeda estrangeira é o mercado financeiro mais líquido do mundo com um volume de negócios diário de mais de US $ 3.000.000.000 em volume (operações de pontos, frente e opção). Ele oferece uma excelente oportunidade para investir. OLFXT é um mercado único para investidores privados e institucionais, bem como comerciantes de Forex, para vários serviços de investimento de contas de negociação Forex on-line com 1-2 pips interbancárias para contas gerenciadas de Forex com mais de 100-250% por mês de retorno verificado para o últimos 12 meses.
INTRODUÇÃO.
OLFXT é um site corporativo de gestores de risco de carteira de moeda (Forex). Em linguagem simples, gerenciamos sua conta de investimento, realizada em um banco ou casa de corretagem, para você comprando e vendendo pares de moedas e outros instrumentos financeiros que negociamos em todos os mercados mundiais. Nossos comerciantes têm uma longa história na negociação de moeda e commodities na plataforma dos principais corretores e bancos. A estratégia foi desenvolvida em 2002 e muitas vezes os nossos programadores modificaram e voltaram a testá-lo em muitas plataformas e mercados. Finalmente, conseguimos um produto pronto, chamamos de Forex Trading EA com todos os princípios de gerenciamento de risco e dinheiro. O sistema é capaz de produzir lucros altos, retorno de investimentos muito estável (ROA) como estratégia de tendência com funções de Arbitrage usadas por muitos gestores de hedge funds.
59 Comentários sobre & ldquo; Home & rdquo;
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