자동 거래 시스템 생성

트레이딩 시스템 코딩.

Justin Kuepper 저.

자동화 된 거래 시스템은 어떻게 생성됩니까?

이 튜토리얼에서는이 프로세스의 두 번째 및 세 번째 부분에 초점을 맞춰 설명합니다. 여기서 규칙은 거래 소프트웨어가 이해하고 사용할 수있는 코드로 변환됩니다.

장점과 단점.

자동화 된 시스템은 거래에서 감정과 바쁜 업무를 취하므로 전략 및 자금 관리 규칙을 개선하는 데 주력 할 수 있습니다. 수익성있는 시스템이 개발되면 중단되거나 시장 상황에 변화가 필요할 때까지 작업을 할 필요가 없습니다. 단점 :

시스템이 올바르게 코딩되고 테스트되지 않으면 큰 손실이 매우 빠르게 발생할 수 있습니다. 때로는 특정 규칙을 코드에 넣는 것이 불가능하기 때문에 자동화 된 거래 시스템을 개발하기가 어렵습니다. 이 자습서에서는 자동화 된 거래 시스템을 계획하고 설계하는 방법, 이 디자인을 컴퓨터가 이해할 수있는 코드로 변환하는 방법, 최적의 성능을 보장하기위한 계획을 테스트하는 방법 및 마지막으로 시스템을 사용하는 방법에 대해 학습합니다.

아니 시간에 무역 로봇을 만드는 방법.

무역 로봇을 만들기 위해서는 무역 시스템이 필요합니다.

금융 시장 거래는 가장 중요한 거래를 포함하여 여러 가지 위험을 포함합니다. 즉, 잘못된 거래 결정을 내릴 위험이 있습니다. 모든 상인의 꿈은 항상 좋은 모양이고 인간의 약점을 두지 않는 두려움, 욕심과 조급함을 가진 거래 로봇을 찾는 것입니다.

각각의 신규 이민자는 알고리즘 형태로 제시되고 일상적인 작업을 완전히 제거 할 수있는 명확하고 엄격한 거래 시스템을 얻거나 만들고 싶어합니다. 가능한가?

거래 시스템은 시장 진입에 필요한 조건이며 그 시스템은 물론 수익성이 있어야합니다. 신규 이민자가 시장에 올 때, 그들은 대개 파악하기 힘든 대량의 정보에 압도 당한다. 이 경우 도서 및 상인 포럼이 도움을 줄 수 있습니다.

불행히도 모든 저자가 성공적인 거래자는 아니며 모든 성공적인 거래자가 책을 쓰는 것은 아닙니다. 예측을 발행하고 거래 시스템을 교육하는 것보다 자신의 돈을 거래하는 것이 훨씬 어렵 기 때문에 많은 특별한 웹 자원이 소유자를위한 이익을 얻기 위해서만 만들어집니다.

각 상인은 거래 시스템 생성의 모든 단계를 독립적으로 통과해야합니다. 당신이 거래를하기 위해 어떤 시스템을 사용하는지는 중요하지 않다는 대중적인 의견이 있습니다. 가장 중요한 것은 당신이 그 시스템에 따라 실제로 거래해야한다는 것입니다. 그렇지 않으면 시장에서의 거래가 예측 가능한 결과를 가져다주는 도박으로 변하게됩니다.

무역 로봇 및 Forex.

Forex 시장은 큰 유동성을 가지고 있다고 믿어집니다. 또한 다른 여러 시장과 달리 24 시간 거래가 가능합니다. 따라서 많은 거래자들이 많은 수의 거래 수단을 제공하기 때문에 Forex 시장을 위해 특별히 거래 로봇을 만들려고합니다.

그러나 회의론자들은 모든 통화 쌍이 시장에서 매우 낮은 변동성을 제공하면서 서로 강하게 상호 연관되어 있다고 주장합니다. 그러나 상대방은 각 통화 쌍마다 고유 한 특징이 있으며 낮은 변동성은 큰 레버리지로 보상된다고 응답합니다.

어쨌든, Forex 계기는 무역 로봇을 만들기에 매력적이며 자동화 된 거래의 대부분의 지지자들은 통화 쌍에 대한 기술을 연마합니다.

MetaTrader 4 및 MetaTrader 5 거래 터미널은 자동화 된 거래 시스템을 쉽게 개발할 수 있도록 특별히 설계되었지만 동시에 인터페이스는 수동 거래에도 편리합니다.

무역 로봇을 만드는 방법?

자동화 된 거래 시스템 구축에는 많은 접근법이 있습니다. 우리는 몇 가지 중요한 것들만 설명 할 것입니다.

첫 번째 접근법은 수학에 달려 있습니다. 개발자는 여러 가지 요인을 고려하는 일종의 방정식을 만들려고합니다. 이 접근법은 가격 움직임이 사용 가능한 과거 데이터를 사용하여 찾을 수있는 모델에 의해 관리된다는 확고한 신념에 근거합니다.

대부분의 경우, 그러한 접근법을 따르는 추종자는 너무 많은 수학을 알고 있지만 시장에 관심이 없거나 시장에 관심이 없다는 것을 모릅니다. 시장은 그들을위한 지적 게임의 한 유형 인 순수 추상화입니다. 이러한 접근 방식은 일반적으로 수년간의 연구 개발로 이어지는 반면, 자동화 된 자동 거래 시스템의 형태로 확실한 결과는 그리 중요하지 않습니다.

두 번째 접근법은 시장 법을 연구하는 것을 기본으로합니다. 다양한 기술 분석 수치가 차트에 나타날 때 가격이 왜 올라가는지 또는 내려가는 지 이해하려는 시도는 없습니다. 이 접근법의 장점은 수학에 대한 특별한 지식이 필요하지 않으며 시장 추진력에 대한 가정을하지 않는다는 것입니다.

그것은 무역을 공부할 때 가장 분명하고 편리합니다. 그것은 보편적 인 인정을받은 상인들에게 가장 인기가 있습니다. 접근법의 단점은 모든 필요한 기호를 지속적으로 추적해야한다는 것입니다.

조만간 거래자는 거래 프로세스의 자동화를 고려하기 시작하고 그 단계에서 가장 중요한 문제가 나타납니다. 거래 규칙을 알고리즘의 형태로 표현하려고 할 때 거래 규칙을 공식화하는 복잡성입니다. 경우에 따라 거래 로봇을 주문하려고하는 거래자는 거래 규칙을 설명 할 수없고 프로그래머와 공통점을 찾을 수 없습니다.

세 번째 접근법은 특별 소프트웨어 및 수학 패키지에서 널리 사용되는 기성 툴을 사용하여 신경 네트워크를 기반으로 한 "블랙 박스"를 만드는 시도에 기반합니다. 인공 지능의 요소로 자동화 된 거래 시스템을 구축하는 것은 새로운 수학자에 대해서도 흥미 진진하고 도전적인 작업입니다. 수학적 배경이나 프로그래밍 경험이 필요하지 않으므로 모든 것이 시각 도구를 사용하여 수행됩니다.

상인은 기술 지표의 기초를 알아야하며, 필요한 가격 데이터를 준비하고 신경망 작업을위한 확실한 패키지를 경험할 수 있어야합니다. 이 접근법의 가장 큰 단점은 신경망 작업을 위해 이러한 특수 도구를 사용하여 얻은 거래 로봇이 실제로 "블랙 박스"라는 것입니다. 거래자는 작동 원리를 알지 못하며, 일반적으로 어떤 시장 단계가 로봇에 가장 문제가되는지를 예측하는 것은 불가능합니다.

프로그래머는 종종 네 번째 접근 방식을 선택합니다. 수동 거래를 위해 시간을 들이지 않고 처음부터 거래 로봇을 만들기 시작합니다. 왜 수동으로 거래합니까? 당신은 몇 달을 보내고 당신의 노력의 이득을 얻을 수 있습니다.

하지만«아무런 고통도없고 이득도 없습니다». 대부분의 경우 프로그래머는 가격 데이터를 얻고 처리하는 차트, 지표의 시각적 표현, 과거 데이터에 대한 전략 테스트의 맞춤식 수단 등 무역 로봇을 만드는 것보다 친숙한 프로그래밍 언어를 사용하여 필요한 모든 인프라를 만들기 시작합니다.

그들은 그 과정에서 많은 경험을 쌓는다. 그러나 대부분의 경우, 그러한 경험으로 인해 최종 목표 인 자동 거래 시스템이 만들어지지 않습니다. 그리고 거래 로봇이 생겨도 수익성이 있다는 보장은 없습니다. 그리고 프로그래머가 다른 거래 시스템을 쓰고 싶다면 어떻게해야할까요? 깊은 구조 조정과 새로운 프로그래밍 오류는 필연적입니다.

다섯 번째 접근 방식이 있습니다 - 기성품 매매 시스템을 매매 로봇 형태로 구매하는 것입니다. 이 경우 상인은 운영자 또는 튜너의 역할을합니다. 이 접근법은 많은 시간을 절약하고 (많은 새로운 것을 배울 필요가 없음) 거래자가 자동화 된 거래의 세계로 빠르게 진입 할 수있게 해줍니다.

이 접근법의 가장 큰 단점은 거래 로봇의 작동 원리와 구조를 알지 못한다는 장점 때문입니다. 그리고 판매자가 구현 된 거래 시스템에 대한 자세한 설명을 제공 했더라도 결코 그 안에 확실하지 않습니다.

그러나 언급 된 방법 중 어느 것도 은행 보증금을 제외한 절대 보증을 제공 할 수 없습니다. 그러나 이는 시장 거래에 관심이있는 사람들과 개인 자산을 늘릴 수있는 방법으로는 적절하지 않습니다.

트레이더를위한 자동화 된 트레이딩에 대한 최선의 접근법은 무엇입니까?

서술 된 다섯 가지 접근법은 각각 장점이 있으며 확실한 유형의 상인에 해당합니다. 훌륭한 수학적 배경이없는 첫 번째 접근법 (시장 분석 설명)을 선택하지는 않을 것입니다. 신경망 기반의 거래 로봇을 만드는 것에서 시작하는 일은 거의 없습니다. 그러나이 두 접근법 모두 매우 흥미롭고 훌륭한 지적 운동을 제공합니다.

아래에서 우리는 이미 고전적인 것으로 간주되는 두 번째 방법에 대해서만 논의 할 것입니다. 그것은 자동화 된 거래의 새로운 추종자에 의해 일반적으로 선택되는 접근 방식입니다. 기술 분석은 거래 기초를 학습 할 때 핵심 지식 영역으로 남아 있기 때문입니다.

두 번째 접근법의 또 다른 장점은 수동 거래에 시간을 할애하고 시장 감각을 얻은 후에 이미 기술 분석 도구를 잘 이해할 수 있다는 것입니다. 게다가, 당신은 거래 전략을 프로그래밍하거나 높은 수준의 신경 네트워크를 만들 수있을 것입니다.

무역 로봇 제작의 첫 단계.

자동화 된 거래 시스템을 만들기 위해서는 거래 요청 처리의 모든 복잡함에 대한 프로그래밍 기술과 지식이 필요합니다. 그러나 먼저 무료 Code Base 라이브러리의 로봇을 거래 할 수있는 기성 전문가 전문가 (Expert Advisors)에서 시작할 수 있습니다.

Expert Advisor (거래 로봇)를 다운로드하여 MetaTrader 4 또는 MetaTrader 5 클라이언트 단말기의 Strategy Tester에서 실행하십시오. 강력한 트렌드를 보여주는 내역 간격과 플랫으로 간격을 선택하십시오. Expert Advisor 입력 매개 변수의 최적화를 수행하고이 두 간격에서 차이점을 검사하십시오.

트렌드 간격에 대한 최적의 매개 변수와 일정 간격의 경향에 대한 최적의 매개 변수로 Expert Advisor를 시작하십시오. 거래 결과, 거래 분배 및 기타 통계적 매개 변수의 차이점을 조사하십시오. 결과적으로, 시장 상황이 바뀔 때 거래 시스템의 행동이 얼마나 다를 수 있는지 알 수 있습니다.

이 방법을 사용하여 여러 가지 표준 거래 전략을 시도하는 것이 더 좋을 것입니다. 이러한 시운전은 일정 기간 동안 거래 시스템에 적합하지 못하게하고 추세 및 반대 트렌드 시스템에 대한 더 나은 이해를 제공합니다.

다음 단계는 MQL5 마법사 세트에서 이미 존재하는 단순한 신호의 조합을 기반으로보다 복잡한 거래 시스템을 만드는 것입니다. 프로그래밍 방식없이 다른 시스템을 기반으로 한 필터를 사용하여 한 시스템의 잘못된 신호를 정렬하여 거래 직관을 테스트하고 개발할 수 있습니다.

여기서 가장 중요한 것은 지나치지 않는 것입니다. 거래 시스템의 입력 매개 변수가 많을수록 쉽게 맞출 수 있습니다. 최적화와 피팅의 차이점에 대해 많은 논의가있었습니다. 널리 인정되는 해결책은 없습니다. 그러나 테스트 / 최적화 결과를 시각화하고 자신의 상식을 사용하면 도움이 될 수 있습니다.

전체 입력 데이터 세트에서 거래 시스템에 영향을 미치는 가장 중요한 입력 매개 변수를 식별하는 방법을 학습하십시오. 최적화 과정에서 시간이 걸리는 두 번째 매개 변수에는주의를 기울이지 않지만 시스템의 논리에는 영향을주지 않습니다. 좋은 거래 시스템은 항상 보조 매개 변수의 작은 자유 동작을 보여 주지만 시장 변화가 크지 않은 경우 극적인 변동성을 나타내지는 않습니다.

테스트 및 최적화 결과를 검토하는 거래 전략을 이해할 때까지이 단계에서 많은 시간을 할애 할 수 있습니다. 표준 시스템의 강점과 약점에 대한 지식을 통해 자신의 거래 로봇을 만들 때 더 잘 준비 할 수 있습니다.

무역 로봇 프로그래밍.

MQL4 또는 MQL5 프로그래밍 언어를 배우고 배우고 있다고 가정하면 MetaTrader 클라이언트 터미널에 대한 첫 번째 전문가 고문을 작성할 준비가되었습니다. 여기에 몇 가지 사례가 있습니다.

첫째, 프로그래밍 복잡성을 더 잘 이해할 수 있도록 기사에 설명 된 기성품 트레이딩 로봇 몇 가지를 살펴볼 수 있습니다.

둘째, 해결되지 않은 문제가있는 경우 MQL4munity 또는 MQL5munity에 대한 질문을 할 수 있습니다. 숙련 된 커뮤니티 참여자는 일반적으로 신규 이머전자가이 주제에 진실한 관심을 보이는 것을 돕습니다.

셋째, 필요한 프로그램을 독자적으로 작성할 수없는 경우 임원 서비스의 숙제 또는 전문가 고문 또는 지시자를 주문할 수 있습니다. 그러나 프리랜서 서비스를 통해 주문을하더라도 개발자와 공통된 언어를 찾기위한 전략 테스트에 대한 아이디어가 있어야합니다.

게다가 프로그래밍 언어에 대한 기본 지식을 통해 작업이 이미 완료된 후 사소한 픽스와 변경 사항을 코드에 구현할 수 있습니다. 어쨌든 프로그래머에게 당신이 마주 치는 모든 작은 문제를 해결할 것을 부르는 것이 너무 편리하지 않을 것이다. 스스로를 고치는 것이 훨씬 쉽고 빠를 것입니다.

휠을 재발견 할 필요가 없습니다.

자신의 거래 전략을 찾는 방법, 또는 최소한 검색 방향에 초점을 맞추어야하는 방향은 무엇입니까? 모든 거래자는 자신의 거래 시스템을 보호합니다. 모든 신규 이민자는 수익성있는 시스템을 만들거나 기성품을 얻고 자합니다. 동시에 얻은 해결책은 진정한 거래 시스템에 대한 신규 이념과 비교하여 너무 단순한 것처럼 보입니다.

전 세계 육군 남자들은 과도한 비밀 수준에 노출되어 있습니다. 다음과 같은 것을 포함하여 많은 농담이 있습니다 : "군대의 비밀은 당신이 공부하고있는 것에 있지 않습니다. 장교는 군대 학교 학생들에게 말합니다. 그러나 정확히 당신이 그것을 공부하고 있다는 사실에 말입니다." 트레이딩 시스템의 상황은 비슷합니다. 대부분의 트레이더는 트레일 링 스톱 (Trailing Stop)을 추가하거나 트렌드 지표에서 확인서를 추가하는 등 사소한 수정을 통해 간단하고 잘 알려진 트레이딩 아이디어를 사용합니다.

참가자들이 비밀 거래 시스템을 개발하거나 개선하기위한 노력에 동참하는 제한된 접근성을 갖춘 많은 상인 포럼이 있습니다. 가장 흥미로운 점은 그러한 시스템에는 특별한 것이 전혀 포함되어 있지 않다는 것입니다. 일반적으로 잘 알려진 아이디어 ( "트렌드와의 거래"와 같은)가 기본으로 사용됩니다. 그런 다음 일반인에게 알려지지 않은 새로운 지표로 완성되었습니다.

따라서 거래 로봇 소스 코드를 쉽게 가져 와서 다양한 기호 및 시간대와 함께 올바르게 사용할 수 있습니다. 또 다른 인기있는 말은 여기에 언급 될 수 있습니다 : "당신은 고양이를 좋아하지 않습니까? 당신은 단지 그들을 요리하는 방법을 모른다!" 믿기는 어렵지만 실제로 새로운 것을 개발할 확률은 매우 적습니다. 여기서 가장 중요한 것은 사용 가능한 재료를 사용하여 시스템을 만드는 것입니다. 일부 천재들은 NASA 연구소의 비밀 시스템에 접근 할 수 있다고 생각하지 마십시오. 그것은 성배의 비밀입니다.

소수만이 그것을 통해 만들 것입니다.

문자 그대로 팔의 범위 내에 있다면, 왜 아무도 거래 아이디어를 사용하지 않는 이유는 무엇입니까? 대답은 아마도 인간의 심리에 있습니다. 많은 은행 및 대규모 투자 펀드의 직원은 엄격한 규칙에 따라 거래를 수행하고 제한된 수량 내에서 거래가 이루어집니다. 그러나 몇 가지 이유로 인해 소수의 기관 투자자 만이 회사를 떠나 자신의 돈으로 거래를 시작합니다.

그것은 당신이 거래 전략뿐만 아니라 철칙을 따라갈 필요가 있다는 것을 알게되었습니다. 많은 상인들은 책에서 설명한 것과 같은 심리적 문제를 가지고 있다는 사실을 후회하게 알았습니다. 상인의 최악의 적을 스스로 깨닫고 나서, 새로 온 사람은 무역 로봇이 심리적 인 부담을 줄이기 위해 생각하기 시작합니다.

주제와 약간 차이가 있지만 20 세기 후반에 여러 시장에서 성공적으로 거래 된 전설적인 거북 상인을 언급해야합니다. "거북이의 길"을 읽으면 상인에게 가장 중요한 것이 자기 기강이며 일부 비밀 시스템이 아니라는 것을 알 수 있습니다. 아아, 대부분의 신규 이민자는 무료로 얻을 수 있다고하더라도 수익성있는 전략을 따를 수 없습니다.

문제는 수동 거래에 완벽하게 부합되는 대부분의 거래 전략은 공식화되거나 프로그래밍 언어로 기록 될 수 없다는 것입니다. 쉽게 공식화 할 수있는 전략 (예 : 두 이동 평균의 교차점 포함)은 너무 간단하고 많은 개선과 개선이 필요하므로 실제로 사용할 수 있습니다. 따라서 단순한 아이디어는 무역 로봇이 잘못된 입력과 오류를 명확하게 볼 수 없도록하는 많은 외부 매개 변수에 의해 점차 복잡해집니다. 거래 로봇 최적화 문제가 발생합니다. 이 프로세스는 특정 이력 간격에 대한 과도한 최적화 및 적합으로 전환해서는 안됩니다.

이 문제를 해결하기 위해 MetaTrader 5 터미널에서 획득 한 시스템 매개 변수를 사용하여 전달 테스트를 수행했습니다. 순방향 테스트 결과가 최적화 섹션에서 얻은 결과와 크게 다르지 않은 경우 거래 로봇이 거래 계정으로 시작한 후 얼마 동안 안정적 일 가능성이 있습니다. 매개 변수 최적화를위한 간격의 길이와 "일정 시간"의 실제 값은 특정 거래 시스템에 따라 다릅니다.

따라서 트레이딩 계좌로 발매하기 전에 거래 로봇을 최적화하는 것은 슬링을 풀어내는 것을 상기시킵니다. 더 조심스럽게 우리는 던지기에서 발사체를 풀어 놓을수록 더 멀리 날고보다 정확한 궤도가 될 것입니다. 철저하게 개발 된 거래 로봇은 피팅 결과 얻은 거래 로봇보다 더 오랜 시간 동안 거래 계좌에 긍정적 인 결과를 유지합니다. 성배는 시장 상황 변화의 순간에 수시로 수행되는 매개 변수의 작업 아이디어 및 올바른 조정이라고 말할 수 있습니다.

이것은 이미 수년간 개최 된 자동 트레이딩 챔피언십의 결과로 설명 될 수 있습니다. 모든 참가자의 제출 된 전문가 고문은 1 월에서 7 월까지의 시간 간격에 대한 자동 테스트를 통과합니다. 자동 테스트를 통과해야하는 주된 요구 사항은 8 개월간의 테스트를 통해 얻은 수익입니다. 그러나 챔피언십을 위해 입국 한 무역 로봇의 절반 이하는 자발적 노동의 몇 개월 후에도 수익이 남습니다.

또한 트레이딩 로봇을 제작하고 조정하여 챔피언십에 참여하고 전문가 조언자의 테스트 결과를 얻을 수 있습니다. 게다가, 참여는 무료이며상은 인상적입니다. 우리는 당신을 거기에서 볼 수 있기를 희망합니다!

결론.

직업적인 intraday 상인은 그들의 컴퓨터에 앉아 많은 시간을 거래를 수행하는 적절한 순간을 기다립니다. 물론, 그들은 항상 좋은 모습을 유지할 수 없습니다.

대부분의 거래자들은 자신의 행동이 자신의 거래 규칙을 위반한다는 결론에 도달했습니다. 모든 거래 시스템이 완전히 공식화 될 수있는 것은 아니지만 그러한 시스템조차도 대부분의 경우 지표, 분석 시스템 및 거짓 신호 필터와 같은 추가 도구를 채택 할 수 있습니다.

MQL4 또는 MQL5 언어 학습과 관련하여 여기서는 특별한 권장 사항을 제시하지 않습니다. 그 주제와 관련하여 유용한 다른 많은 기사가 있기 때문입니다. 이 기사의 목적은 MetaTrader 4 및 MetaTrader 5 터미널을위한 거래 로봇을 만드는 방법에 대한 초기 아이디어를 제공하는 것이 었습니다.

이 기사가 신규 이민자를위한 시간을 절약하고 자동화 된 거래 시스템을 개발하는 어려운 작업에 올바른 방향을 제시하기를 바랍니다.

MetaQuotes Software Corp. 에서 러시아어로 번역

자동화 된 거래 시스템.

왜 BWT 자동 거래 시스템을 사용해야합니까?

블루 웨이브 트레이딩은 1997 년부터 자동화 된 트레이딩 시스템을 개발해 왔으며 무역 업계의 소매 부문에서 자동화 된 전략을 개발하는 데있어 최고의 개발자가되었습니다.

NinjaTrader Professional Unmanaged Mode로 개발되어 타의 추종을 불허하는 기능, 신뢰성 및 실행 속도, 실행 오류 및 과충전 방지.

BWT Precision Autotrader 코드 기반은 전문적인 코딩 기법으로 전문적으로 작성되며 많은 시간 동안 라이브 시장 거래 및 테스트를 수행합니다. 실시간 및 실제 현금으로 자신감을 가지고 거래하고 무역 관련 오류를 피하는 고급 무역 워크 플로우 안전 엔진을 포함하여 과도한 수입, 입출국 주문 오류 및 잠재적으로 위험한 자동화 된 무역 시나리오를 피하고 해결하는 데 많은 관심과 관심이 따른다는 것을 알고 있습니다. NinjaTrader의 관리되지 않는 모드 나 라이브 거래가없는 프로그래머가 작성하지 않은 전략을 조심하십시오. 불행히도, 이것은 NinjaTrader와 호환되는 모든 또는 대부분의 경쟁 자동화 된 거래 전략 일 것입니다 ... BWT Trading Software는 실제 라이브 거래에서 우리 소프트웨어를 실제로 거래하고 테스트 한 사람이 디자인 한 전문 기관 등급 코드 기반으로 작성되었습니다.

OverFills는 양방향으로 시장을 괄호로 묶는 복잡한 입력 조건을 사용하면 취소되는 항목 대신 채워지는 항목으로 끝나기 때문에 발생할 수있는 심각하고 위험한 문제입니다. 오버플로는 또한 거래를 신속하게 배치하여 직위를 닫으려는 경우에도 발생할 수 있습니다. 단, 동일한 직위를 닫으려는 사전 명령은 이미 실행 중이었습니다. 초과 채우기가 발생할 수있는 정확한 시나리오는 특정 전략 프로그래밍에 크게 좌우됩니다. 기본적으로 NinjaTrader는 전략을 중단하여 초과 채우기를 방지하지만 전략은 모든 순위를 미끄러짐이있는 시장 질서로 폐쇄하고 차트에서 전략을 삭제하므로 바람직하지 않습니다. BWT 코드는 BWT Precision Autotrader 버전 7이 출시 된 이래로 지나치게 많이 기록되지 않은 자체 커스텀 루틴으로이 문제를 올바르게 해결 한 유일한 오토 트레이더 일 것입니다.

Blue Wave Trading은 1997 년부터 자동화 된 거래 시스템을 개발해 왔으며 NinjaTrader 및 Trade Station 응용 프로그램을 지원하는 무역 업계의 소매 측면에서 자동화 된 전략을 개발 한 최고의 회사가되었습니다. 자동화 된 거래는 Discipline, Structure, Daily Trading Goals, 진입 및 퇴출 등의 효율성 모두를 포함하여 성공적인 거래자의 바람직한 모든 요소를 ​​거래에 제공합니다.

블루 웨이브 트레이딩 자동화 시스템.

NinjaTrader 용 BWT 정밀 자동 판매기.

Blue Wave Trading은 1997 년 Tradestation에서 시스템을 개발하기 시작했으며 2007 년 7 월에 NinjaTrader 3rd Party Add On Developer로 전환했습니다. 2009 년 이후 거의 400 개의 공급 업체가 추가되었습니다. BWT는 자동화 된 거래 전략 NinjaTrader 플랫폼 6.5. 우리는 원래의 알고리즘과 시스템 로직을 포기한 적이 없지만 매년 그 기능을 개선하고 향상시켜 왔습니다.

저는 개인적으로 1997 년부터 자동화 된 전략을 작성, 거래하고 거래 해 왔습니다. 저는 수천 가지의 거래 규칙을 문자 그대로 코딩하고 테스트했습니다. 시리즈 6 & 20으로 20 년 경력을 쌓았습니다. 26 명의 주요 브로커 인 Registered Investment Advisor는 거래 경쟁에서 우위를 점했으며, 6 백만 명의 뮤추얼 펀드 타이밍을 관리하고 그 기간 동안 개인 고객을 위해 EMini SP에서 100 대 많이 거래했습니다. 저는 CBOT의 플로어 트레이더들과 상담하도록 초청 받았으며 온라인 거래의 두 주요 업체의 본사에 초청되었습니다. 내 생체 전체를 여기서 읽어라.

BWT 정밀 트렌드 알 고 트레이딩 신뢰성.

MTS는 "Manual Trading System"을 의미하기 때문에 원래의 BWT 지표 세트는 Blue Wave Trading Precision Indicators 및 MTS Software라고 불 렸습니다. BWT Precision AutoTrader에 사용 된이 경향 추종 및 반전 표시기는 독창적 인 개념이었으며 2007 년 NinjaTrader 플랫폼에서 제공되는 최초의 표시기 모음이었으며 NinjaTrader Original Press Release를 클릭하십시오.

알고리즘 또는 자동화 된 트레이딩 시스템이란 무엇입니까?

자동 거래, 블랙 박스 거래 또는 알 고 트레이딩이라고도하는 알고리즘 트레이딩은 타이밍, 가격, 가격 등 다양한 변수를 설명하는 미리 프로그래밍 된 거래 지시를 실행하는 알고리즘을 사용하여 거래 주문을 입력하는 전자 플랫폼을 사용합니다. 음량. 알고리즘 거래는 투자 은행, 연금 펀드, 뮤추얼 펀드 및 기타 구매자 (투자자 주도) 기관 거래자가 대규모 거래를 여러 개의 작은 거래로 나누어 시장 영향 및 위험을 관리하는 데 널리 사용됩니다. [2] [3]

알고리즘 거래는 시장 조성, 시장 간 퍼짐, 차익 거래 또는 순 추론 (추세 추적 포함)을 포함한 모든 투자 전략에서 사용될 수 있습니다. 투자 결정 및 구현은 알고리즘 지원을 통해 모든 단계에서 보완 될 수 있거나 완전 자동으로 운영 될 수 있습니다.

2006 년 유럽 연합과 미국 주식 거래의 3 분의 1은 자동 프로그램 또는 알고리즘에 의해 주도되었습니다. [9] 2009 년 현재, HFT 기업이 미국 주식 거래량의 60-73 %를 차지했으며, 그 수는 2012 년 약 50 %로 감소했다. [11] [11] 2006 년 런던 증권 거래소에서, 모든 주문의 40 % 이상이 알고리즘 거래자에 의해 입력되었으며 2007 년에는 60 %가 예측되었습니다. 미국 시장 및 유럽 시장은 일반적으로 다른 시장보다 알고리즘 거래의 비율이 높으며 2008 년 범위의 일부는 80 % 시장. 외환 시장 또한 적극적인 알고리즘 트레이딩 (2006 년 약 25 %의 주문)을하고 있습니다. 선물 시장은 2010 년까지 컴퓨터로 생산 될 것으로 예상되는 옵션 물량의 약 20 %를 알고리즘 거래로 쉽게 통합 할 수 있다고 여겨진다 [13]. [14] 채권 시장은 알고리즘에 대한 접근성을 높이기 위해 움직이고있다. 상인. [15]

미국 정부는 면책 조항을 요구합니다.

상품 선물 거래위원회 * 선물, 옵션 및 현물환 거래는 잠재적 인 보상이 크지 만 잠재 위험도 크다. 선물 및 옵션 시장에 투자하기 위해서는 위험을 인식하고이를 수락해야합니다. 잃을 여유가없는 돈으로 거래하지 마십시오. 이 웹 사이트는 선물이나 옵션을 매수 / 매도하기위한 권유가 아닙니다. 이 웹 사이트에서 논의 된 것과 유사한 이익이나 손실을 가져올 가능성이 있거나 그렇게 될 가능성이 높지는 않습니다. 모든 거래 시스템 또는 방법론의 과거 실적이 반드시 미래 결과를 나타내는 것은 아닙니다.

CFTC 규칙 4.41.

통계적 또는 시뮬레이션 결과에는 특정 제한이 있습니다. 실제 성과 기록과 달리, 시뮬레이션 된 결과는 실제 거래를 나타내지 않습니다. 또한 거래가 실행되지 않았기 때문에 결과가 유동성 부족과 같은 특정 시장 요인에 영향을 미쳤거나 또는 과대 보상 될 수 있습니다. 시뮬레이션 된 거래 프로그램은 일반적으로 통보의 이익을 고려하여 설계되었다는 사실을 인정합니다. 어떤 계정이든 이익이나 손실을 달성 할 가능성이 있다고 주장 할 수 없습니다.

선물 거래에는 상당한 위험이 있으며 모든 투자자에게 해당되는 것은 아닙니다. 투자자는 잠재적으로 초기 투자액 전부 또는 그 이상을 잃을 수 있습니다. 위험 자본은 재정적 안전이나 라이프 스타일을 위태롭게하지 않으면 서 손실 될 수있는 돈입니다. 위험 자본 만 거래에 사용하고 충분한 위험 자본을 가진 사람 만 거래를 고려해야합니다. 과거 실적이 반드시 미래 결과를 나타내는 것은 아닙니다.

가상 성능 결과에는 많은 고유 한 제한 사항이 있으며 그 중 일부는 아래에 설명되어 있습니다. 어떤 계정도 표시된 것과 유사한 이익 또는 손실을 달성 할 것임을 나타내지 않습니다. 실제로 가상의 성과 결과와 특정 거래 프로그램에 의해 실제로 달성 된 실제 결과 간에는 종종 큰 차이가 있습니다. 가설 성능 결과의 한계 중 하나는 일반적으로 뒤늦은 지혜의 도움으로 준비된다는 것입니다. 또한 가상 거래는 재무 위험을 포함하지 않으며 실제 거래에서 재무 위험의 영향을 완전히 설명 할 수있는 가상 거래 기록이 없습니다. 예를 들어, 거래 손실에도 불구하고 손실을 견디거나 특정 거래 프로그램을 고수하는 능력은 실제 거래 결과에 부정적인 영향을 줄 수있는 중대한 요소입니다. 일반적으로 시장 또는 가상 거래 실적의 준비 과정에서 충분히 설명 될 수 없으며 실제 거래 결과에 악영향을 줄 수있는 특정 거래 프로그램의 구현과 관련된 수많은 다른 요소가 있습니다.

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위험 공시 : 선물 및 외환 거래에는 상당한 위험이 있으며 모든 투자자에게 해당되는 것은 아닙니다. 투자자는 잠재적으로 초기 투자액 전부 또는 그 이상을 잃을 수 있습니다. 위험 자본은 사람들의 금융 안보 또는 생활 방식을 위태롭게하지 않으면 서 손실 될 수있는 돈입니다. 위험 자본 만 거래에 사용하고 충분한 위험 자본을 가진 사람 만 거래를 고려해야합니다. 과거 실적이 반드시 미래 결과를 나타내는 것은 아닙니다.

가상의 성과 공개 : 가상의 성과 결과에는 많은 고유 한 제한이 있으며 그 중 일부는 아래에 설명되어 있습니다. 어떤 계좌도 표시된 것과 유사한 이익 또는 손실을 달성 할 가능성이 있거나 그렇지 않을 가능성이 높다는 어떠한 진술도하지 않고 있습니다. 실제로 가상의 성과 결과와 특정 거래 프로그램에 의해 실제로 달성 된 실제 결과 간에는 종종 큰 차이가 있습니다. 가설 성능 결과의 한계 중 하나는 일반적으로 뒤늦은 지혜의 도움으로 준비된다는 것입니다. 또한 가상 거래는 재무 위험을 포함하지 않으며 실제 거래의 재무 위험 영향을 완전히 설명 할 수는 없습니다. 예를 들어, 거래 손실에도 불구하고 손실을 견디거나 특정 거래 프로그램을 고수하는 능력은 실제 거래 결과에 부정적인 영향을 줄 수있는 중대한 요소입니다. 시장에 일반적으로 관련된 또는 가상의 성과 결과를 준비하는 데 완전히 설명 될 수없는 특정 거래 프로그램의 구현 및 거래 결과에 악영향을 미칠 수있는 모든 여러 가지 요인이 있습니다.

무역 시스템.

관련 도움말 동영상.

ProOrder는 ProRealTime의 자동 거래 모듈입니다. 거래 시스템은 프로그래밍 유무에 관계없이 생성 될 수 있으며 시뮬레이션 및 실제 거래 포트폴리오와 함께 사용할 수 있습니다.

프로그래밍없이 거래 시스템을 쉽게 만드는 법.

팁 : 고급 프로그래밍 기능을 단계별로 활용하는 방법을 익히십시오.

이 섹션에서는 프로그래밍을 수행하지 않고 예제 거래 시스템을 생성, 백 테스트 및 최적화하는 방법을 보여줍니다.

먼저 차트의 오른쪽 상단에있는 버튼을 클릭 한 다음 & quot; Probacktest & amp; 자동 거래 & quot; & quot; 새로 만들기 & quot;를 클릭하십시오. 다음 창이 나타납니다.

& quot; 지원 생성 & quot; 모드를 사용하면 한 줄의 코드를 작성하지 않고도 전략을 수립 할 수 있습니다. & quot; 프로그래밍으로 생성 & quot;이라는 라벨을 클릭하여 나만의 코드를 만들 수도 있습니다. 위에 표시된 창의

& quot; 보조 된 작성 & quot; 창은 구매 및 판매 조건을 정의 할 수있는 몇 가지 단추 (Buy, Sell, Short, Exit short)로 구성됩니다. 해당 버튼을 클릭하여 정지 및 목표를 설정할 수 있습니다. 마지막으로, & quot; 코드 생성 & quot; 백 테스트를위한 코드를 자동으로 생성합니다!

예 : Stochastic momentum index를 기반으로 전략을 작성하겠습니다. 먼저 가격과 SMI 지표에 간단한 이동 평균을 표시합니다.

먼저 버튼을 클릭하십시오. 그런 다음 & quot; Backtesting & quot;을 클릭하십시오. 오른쪽 상단에서 & quot; 새로 만들기 & quot;를 클릭하십시오. & quot; 구매 & quot; 버튼을 클릭하여 구매 조건을 정의하십시오. 마지막으로, SMI 차트를 클릭하십시오. 다음 창이 나타납니다.

& quot; Stoch momentum 1 & quot;을 선택합니다. "크로스 오버" "신호 1"

& quot; 조건 추가 & quot; 버튼을 클릭하여 다른 조건을 추가 할 것입니다. 이번에는 가격표에서 클릭합니다. 다음 창이 나타납니다.

& quot; 판매 & quot;를 클릭하여 구매 위치를 판매하는 방법을 정의하자. 확률 차트에서 & quot; Stoch momentum 1 & quot;을 선택합니다. "Cross Under" "이동 평균 1" & quot; 확인 & quot;을 클릭하십시오.

그런 다음 아래에 나와있는 매개 변수를 설정합니다.

정지 전략을 정의하기 위해 & quot; 정지 & amp; 타겟 & quot; 우리는 아래의 설정을 선택합니다 :

& quot; 확인 & quot;을 클릭하십시오. 단추. 프로그램이 완료되면 "Stochastic momentum"과 같은 백 테스터에 이름을 지정하기 만하면됩니다. & quot; 코드 생성 & quot;을 클릭하십시오.

백 테스트를 수행하려면 & quot; 내 시스템 ProBacktest & quot;을 클릭하십시오. 백 테스트의 형평성 곡선이 포함 된 차트와 성능 정보가 포함 된 상세 보고서가 표시됩니다.

백 테스트를 수정하여 결과를 향상시킬 수 있습니다. 노란색으로 강조 표시 된 Equity 곡선의 공구 모양 아이콘을 클릭 한 다음 & quot; ProBacktest 수정 & quot;을 클릭하십시오.

이동 평균에 대한 고정 값 대신 변수를 만듭니다. 이렇게하려면 숫자 "150"을 삭제하십시오. 프로그램으로부터 "number"를 기입한다. 대신. 그런 다음 & quot; 추가 버튼 & quot;을 클릭하십시오. 필드의 "최적화 파라미터" 아래 설정을 선택하십시오.

마지막으로, "ProBacktest my system"버튼을 클릭하십시오. 몇 초 후에 검토 된 실행 기록 데이터 세트에 대해 최상의 결과를 제공하는 값을 제공하는 최적화 보고서를 얻게됩니다.

시스템을 계속 개선하려면 새로운 조건을 추가 할 수 있습니다. 또한 사용 된 정류장 유형을 수정하거나 이익 목표를 추가 할 수 있습니다.

프로그래밍을 통한 생성을 통해 함수 라이브러리를 사용하여보다 정교한 함수를 적용 할 수 있습니다. 함수 라이브러리는 & quot; 함수 삽입 & quot; 버튼을 누릅니다.

ProBacktest 모듈 및 해당 도움말 텍스트에서 사용 가능한 모든 기능이있는 창이 나타납니다. & quot; 추가 & quot;를 클릭하면이 기능을 마우스 커서의 위치에서 프로그램에 삽입 할 수 있습니다.

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거래는 예금보다 많은 손실 위험에 노출 될 수 있으며 그러한 위험을 감당할 수있는 충분한 재정적 수단이있는 경험이 풍부한 고객에게만 적합합니다. 이 사이트에 대한 어떠한 정보도 투자 조언이나 금융 상품을 매매하기위한 권유가 아닙니다.

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