Operando Ciclos Volumen Intradía Utilizando Un Algoritmo Genético

Operando Ciclos Volumen intradía Utilizando un Algoritmo Genético 30 de mayo de 2014 Detectar Ciclos Volumen intradía para el SP-500 E-mini futuros utilizando un Algoritmo Genético Una de las maneras de analizar los ciclos de datos financieros es detectar ciclos de volumen negociado. En particular, hay correlaciones interesantes entre la cantidad fija de volumen comercializado y reversiones de precios en el comercio intradía. Si usted es capaz de detectar estas cifras de volumen estáticos que pueden explicar los movimientos de precios intradía, se tiene una ventaja para su comercio strategy. Thus, en lugar de ciclos basados ​​en el tiempo, tiene mucho sentido buscar importe fijo de ciclos de volumen para el mercado spot vueltas. Sin embargo, una vez que han detectado las correlaciones entre activos ciclos de volumen y los movimientos de precios, este comportamiento no permanecer estático. Es, por lo tanto, muy difícil mantener el ritmo de los ciclos de volumen dominantes ya que estos ciclos son dinámicos. A diario, los ciclos de volumen se ajustará de acuerdo con los comerciantes disponibles, ya que representan el volumen disponible que necesita ser cambiado en cualquier dirección de la dirección del movimiento de los precios a los cambios. Un algoritmo genético (GA) es una forma prometedora para detectar ciclos de volumen y para incorporar el flujo de los operadores intradía. Es una nueva alternativa al uso de procesamiento de señal digital para la detección de posibles ciclos. Similar a los cromosomas en un genoma, un AG comprobará posibles posiciones de longitud de ciclo para, señales de corto, y salida largos. El genoma transforma basa en un proceso evolutivo que implica mutación, cruce, y la supervivencia de los más aptos. Del mismo modo, sobre la base de una población aleatoria de los genomas de ciclo, la GA evolucionará para detectar ciclos de volumen útil en diferentes puntos de partida y optimizar estos ciclos en base a las reglas de la evolución natural. Cada genoma se mide contra una función de aptitud especial que simplemente comprueba la curva de la equidad si hubiera negociado estos ciclos de volumen. Esta estrategia requiere una plataforma de gráficos y análisis que se pueden trazar los datos, aplicar el análisis del ciclo, el uso del gas, y aplicar alertas basadas en las estrategias identificadas para el comercio en tiempo real. El software de gráficos WhenToTrade permite incorporar todos estos requisitos en su estrategia comercial. El siguiente ejemplo ilustra la aplicación de esta estrategia de ciclos de volumen de comercio en la práctica. La estrategia se aplicó en realidad antes de las horas de mercado y ha sido grabado en directo durante la sesión de negociación. Por lo tanto, puede revisar el resultado del comercio a través del enlace de video al final de este artículo. Configuración de la tabla antes de que comience la jornada Esta estrategia utiliza una tabla de volumen de 8000 para los futuros del SP500 Emini; es decir, una barra se trazará después de que el volumen de operaciones ha alcanzado 8k. Por lo tanto, el eje x indica una cantidad fija lineal de volumen y no el tiempo. Por lo tanto, la longitud del ciclo en estos gráficos no representa un período de tiempo fijo, pero una cantidad fija de volumen. En nuestro ejemplo, hemos creado nuestra estrategia de transacciones de la jornada en 17 de enero 2014 a las 7:00 am hora de Nueva York, a una hora antes de la apertura del gran mercado estadounidense. Aplicamos el GA a los datos de los anteriores dos semanas con el fin de evolucionar los genomas de ciclo. Los datos de 2 hasta 15 en se utiliza para el proceso de GA. Los datos para el período fuera de la muestra, en 15 a 16, se utiliza para verificar los resultados. Utilizamos el índice de fuerza relativa (RSI) para analizar los ciclos de volumen en el gráfico de precios para este ejemplo en tiempo real. El RSI funciona como un oscilador y es de naturaleza cíclica; Por lo tanto, se puede utilizar para detectar ciclos. Una vez que el RSI para las barras de volumen cruza un valor especial, se generará una señal. Cada señal para el comercio tiene dos parámetros-un ajuste de longitud para el RSI y un valor de umbral individual que representa el valor de corte para la señal que se genere. La combinación del umbral de cruce y la longitud RSI representa las medidas de ciclo activo de uso a través del indicador RSI. Permitimos combinaciones individuales de estos parámetros para señales largas, cortas, y salida. Por lo tanto, se supone que los diferentes ciclos volumne están activas para activar señales largas y cortas. Esto nos permite permanecer en sintonía con las características reales de las emociones de los comerciantes, ya que los ciclos cortos son en su mayoría más rápido y más cortante que los ciclos largos. La secuencia de comandos genérico para aplicar esta señal es la siguiente: CROSSOVER ( RSI (cerrar, LONGITUD), TRESHOLD) El GA se realizó durante sólo 3-5 minutos y se identificaron los genomas más aptos de la población. No es un beneficio importante de GA sobre algoritmos de optimización de la fuerza bruta: Una técnica de fuerza bruta comprueba cada combinación de parámetros para óptimos locales. Para nuestro ejemplo, esto implicaría el siguiente espacio de búsqueda: La longitud RSI puede tomar valores entre 5-35 y el umbral de cruce puede tomar 30 valores diferentes. Por lo tanto, cada señal independiente puede tener 30 * 30 = 900 combinaciones de parámetros posibles. Esto da lugar a un espacio de búsqueda de más de 600 mil millones posibles estrategias de negociación (900x900x900x900). Un algoritmo de fuerza bruta debe comprobar todas las combinaciones para la mejor combinación. En la mayoría de los casos, esto no es posible en un corto período de tiempo y, por lo tanto, no es aplicable en una configuración de transacciones de la jornada donde se requieren los resultados en la mañana antes de la apertura del mercado. Por otra parte, la Asamblea General puede detectar combinaciones rentables dentro de tres minutos en este enorme espacio de búsqueda basado en las reglas de la evolución natural. El proceso de la evolución natural es más similar al comportamiento de los ciclos y el componente dinámico dentro de los mercados. Por lo tanto, las características de GA son similares a la forma en ciclos de conducción mercados financieros. Imagen 2 parcelas de las características del sistema de negociación de cada genoma identificado de la población. Los genomas están ordenados por la función de aptitud que busca constantes curvas de capital pendiente positiva en base a los criterios de aptitud dadas. El GA fue capaz de detectar ciclos dentro del oscilador RSI de la tabla de volumen que genera una rentabilidad de 76% o 86 de futuros puntos de e-mini en 2-15. La curva de las acciones es una línea de pendiente positiva constante que indica el beneficio constante por el comercio y bajo riesgo. Incluso la curva fuera de la muestra de la equidad en los últimos dos días (el área a la derecha de la línea roja) presenta el mismo comportamiento, que es prometedor. Fije los ciclos más aptos encontrados por el GA a tiempo real gráfico de trading Sobre la base de estas estadísticas, la GA parece ser apto para ser aplicado a las condiciones reales del mercado. Por lo tanto, hemos aplicado este sistema para vivir las condiciones del mercado. Las secuencias de comandos generados en el panel derecho de Imagen 2 ahora se pueden incorporar en cualquier módulo de alertar en tiempo real. La plataforma WTT incluye un generador de alerta. Por lo tanto, las secuencias de comandos, junto con los parámetros fueron incorporados en el motor de alerta en vivo y activan unos pocos minutos antes de la apertura del mercado. En la foto 3, la línea de "ALERTA START" indica cuando se aplicó la alerta. A partir de ese momento, el sistema está monitoreando la tabla de volumen de acuerdo a las normas y señales de entrada en tiempo real. Las alertas se muestran en una ventana de alerta especial y se representan directamente en el gráfico como flechas rojas y verdes en tiempo real, nuevas barras se trazan. Imagen 3 muestra los resultados después de la instalación de comercio se aplicó la tabla al mercado abierto. Las flechas se representaron gráficamente en tiempo real. Foto 3: señales de trading en tiempo real de las combinaciones de parámetros detectados Como se ve en la foto 3, nuestras combinaciones de parámetros del ciclo detectados para las señales de entrada y salida generaron ocho oficios durante el día. De estos ocho comercios, siete eran rentables y generan un beneficio total de más de 11 puntos de futuros e-mini para el día de negociación. Los oficios que se muestran en la tabla no se han incorporado a posteriori. Este comportamiento se registró durante el día y se puede ver la secuencia de comandos en el modo en vivo, donde los últimos dos señales se generan en la tabla durante la grabación en vivo. El enlace de vídeo para este día de negociación se encuentra al final de este artículo. Este ejemplo demuestra el poder de combinar el análisis del ciclo, tablas de volumen, y el gas. Así, se pone de manifiesto el poder de lo que es posible si usted tiene los conocimientos y herramientas a la mano para utilizar el poder de los ciclos y el gas. En este artículo se muestra cómo aplicar un motor de genética para preparar sus sistemas de comercio para el día de negociación. Una versión PDF del artículo está disponible para descargar / imprimir. El gráfico de comercio en gran escala está disponible aquí en pantalla completa: MOSTRAR IMAGEN GRANDE 3 Instantánea de vídeo en tiempo real de la sesión de negociación en vivo El vídeo en tiempo real, que muestra (1) que el GA se ejecutan antes de mercado abierto y (2) el método de seguimiento de las señales generadas en tiempo real, está disponible aquí: