Forex Trading System Algoritmos

Forex Trading System Algoritmos Un algoritmo de sistema de comercio es una serie de pasos que muestra cómo el sistema se encarga de las entradas, salidas con pérdidas (stop loss) y sale en un beneficio. En última instancia, estos deben ser codificados en un sistema informático para automatizar su comercio, pero su aplicación es independiente del algoritmo real. En este anuncio, me voy a discutir algunos algoritmos de suavizado precio. Precio Smoothing ¿por qué hacerlo? El comerciante tiene en general para transformar una serie de datos de precios en señales de negociación, pero sí datos de precio es muy ruidoso. Es similar a tratar de sintonizar una emisora ​​de radio a través de un montón de estática. Es difícil saber lo que es importante, y lo que es el ruido simplemente al azar. El ruido es el componente no transable de los datos de precios. Si intenta cambiarlo, usted reducirá significativamente sus ganancias. Es evidente que el problema en cuestión es aislar el ruido de la señal. Esto suaviza la serie de precios de manera que se pone de relieve el sentido subyacente. Este problema está bien definido en el procesamiento de señales y algunas técnicas bastante avanzadas y eficaces están disponibles, pero a menudo los comerciantes utilizan enfoques muy crudo. Voy a empezar en este anuncio al discutir los enfoques tradicionales y cómo funcionan. Enfoques crudo Me gustaría describir dos filtros de ruido crudo: la ruptura y la media móvil (y sus variantes). La ruptura es una señal de entrada o de salida que se activa cuando el precio actual supera (por ejemplo) a 20 días de alta, o cae por debajo de un 20 días de baja. Los parámetros que pueden ser ajustados son el número de períodos y la cantidad en que el precio debe ser superior o estar por debajo de la alta o baja. La forma en que esto funciona para filtrar el ruido es a través de un filtro de volatilidad. En efecto, el sistema intenta eliminar la volatilidad del precio atribuible al ruido y se supone que un precio que supera un cierto nivel representa una señal verdadera en lugar de ruido. Así es como una ruptura puede ser descrito en un algoritmo: Si el precio + gatillo cantidad & gt; alto de n periodos y luego comprar Si cantidad precio de activación & lt; baja de n periodos luego vender El problema es que este enfoque es más bien bien conocido, y por lo tanto son falsas rupturas bastante común. Esto significa que el ruido de los comerciantes que entran en el mercado ahora distorsiona la señal. Otro enfoque es una media móvil. Esto es simplemente la media de los últimos (por ejemplo) 20 periodos. El resultado será una línea más suave que la serie de precios original, pero con un retraso de unos 1/2 del período seleccionado. Un número más largo de los períodos produce una línea más suave, pero con más retrasos a la acción del precio, mientras que un número menor de períodos produce una línea menos suave que refleja más ruido, pero es más sensible a los cambios. Una media móvil elimina el ruido al reducir el impacto de un valor ruidosa particular, promediando a cabo. Debido a que este es un promedio, todavía está sujeto a la distorsión de los valores extremos, por lo que no funciona bien si tiene datos muy ruidosos, a menos que elija un período promedio muy largo en movimiento, lo que provoca retrasos. El algoritmo para una media (n periodo, donde n es un número entero, por ejemplo, 20) que se mueve es el siguiente: Sum últimos n periodos, y se divide por n Avanzar 1 periodo, entonces recalcular El promedio móvil tiene que ser combinada con otras reglas para un sistema comercial completo. Por ejemplo, un enfoque popular es mirar al 20 período y 50 período de promedios móviles se cruzan: Si el 20 día de la mudanza cruces promedio de más de 50 días de media móvil y luego comprar Si el 20 día de la mudanza cruces promedio inferior a 50 días de media móvil luego vender Hay algunas variantes a esta como las medias móviles exponenciales y filtros de la mediana. La media móvil exponencial tiene propiedades similares a las del tipo habitual, pero se calcula de forma diferente, por lo que no voy a entrar en detalles aquí. Un filtro de mediana es más interesante. Esto tiene menos retraso. El algoritmo es: Clasificar los últimos n periodos de datos de precios de mayor a menor Tome el punto medio Use esto como el valor La mediana de filtros se pueden utilizar de una manera similar a las medias móviles ordinarios. Eliminan el ruido mediante la exclusión de valores extremos y mirando el valor en el medio. Todos estos algoritmos se pueden implementar fácilmente en Excel. La próxima vez, Ill seguir esto con más detalle y comienzan a discutir algunas de las técnicas más avanzadas también.