Testando trading sistemas em dados históricos

OpenQuant Introduction. OpenQuant é um sistema automatizado de negociação plataforma de desenvolvimento ATS projetado em torno do bem conhecido SmartQuant Análise de dados financeiros e Trading Framework O quadro tem sido desenvolvido desde 1997 e é actualmente utilizado pelas principais instituições financeiras em todo o globe. OpenQuant Features.- OpenQuant é desenvolvido em cima da estrutura de negociação institucional líder - linguagens de desenvolvimento real de estratégia C e - sem scripts OpenQuant sempre executa código compilado, proporcionando-lhe o maior desempenho possível - backtesting sistema de nível de carteira e negociação - múltiplas classes de ativos ações, futuros e opções , ETF, FOREX - contabilidade multi-moeda e simulações - arquitetura verdadeiramente evento-dirigido Não há artificial para backtesting loop Estratégias executar no modo de simulação exatamente da mesma maneira que eles correm no modo de negociação ao vivo - sistemas de negociação múltiplas - backtesting intraday e Negociação automatizada com dados de carrapatos - scanner de mercado - mercado d - suporte de tempo, carrapato, volume e alcance - suporte de tempo múltiplo - biblioteca de análise técnica com mais de cem indicadores - indicadores definidos pelo usuário - matemática financeira e análise quantitativa preço de derivativos de biblioteca, volatilidade implícita, etc - álgebra linear Biblioteca vetorial e operações de matriz - otimização de estratégia, incluindo otimização estocástica - backtesting e simulações de alto desempenho, até 10 000 000 ticks por segundo e mais impulsionado pelo motor de dados QuantServer incorporado - ordens de mercado, stop, limite e stop limit OCA One Cancels Todos os grupos grupos OCA simulado internamente para corretores que não suportam OCA nativamente - gerenciamento de ordem direta Enviar, cancelar, substituir encomendas - autoexecução, roteamento de ordens, suporte FIX, mecanismo embutido QuickFIX Um clique mudar de simulação ao modo de negociação. Brokers. IB, PATS, TAL, ESignal, comerciante do fotão, negociação do MB, TAQ, YAHOO, Google, CSI, carrapato aberto, IQ Feed, QuoteTracker, Gene Sis Securities, Bolsa de Valores Nordic, Open E Cry, New Edge, Morgan Stanley, TT XTrader via TT FIX Adapter e XTAPI, CQG FIX, Lightspeed, HotSpot FIX, Currenex FIX, Integral FIX, DB Deutsche Bank FIX. AlfaDirect, ItInvest, QUIK, OSL FIX, QUIK FIX, Finam TRANSAQ, Plaza II. An interface aberta para desenvolver dados personalizados e execução provedor plugins. OpenQuant Demo Download. Download versão de avaliação de 30 dias de OpenQuant. OpenQuant Comunidade e Support. You são bem-vindos Para discutir OpenQuant em SmartQuant Público Forums. OpenQuant Flash Vídeo Tutorials. Video 1 - Este vídeo demonstra como executar uma estratégia de demonstração no modo de simulação e como visualizar e analisar saída startegy. Video 2 - Este vídeo demonstra como criar um instrumento, Importar dados históricos para este instrumento a partir de um arquivo de texto usando o Import Vizard e como visualizar e analisar dados importados. Video 3 - Este vídeo demonstra como configurar o estoque de instrumentos e as propriedades de futuros para solicitar e monitorar Vídeo em tempo real da Interactive Brokers. Video 4 - Este vídeo demonstra como desenvolver um código de estratégia simples que monitora e imprime dados de comércio e barra de Interactive Brokers em tempo real. Vídeo 5 - Este vídeo demonstra como baixar definições de instrumento, monitorar Vídeo em tempo real e executar ordens com Open E Cry. Video 6 - Este vídeo demonstra como fazer o download de definições de instrumentos e dados históricos do mercado com o OpenTick. Video 7 - Este vídeo demonstra como se conectar a TT XTrader API TTSIM dados de mercado e execução de ordens. 8 - Este vídeo demonstra como se conectar ao TT FIX Adapter TTSIM dados de mercado e execução de ordens. Video 9 - Este vídeo demonstra como monitorar dados em tempo real e executar ordens com MB Trading. Video 10 - Este vídeo demonstra como capturar ticks em tempo real E dados de barra de IB para base de dados histórica de mercado OpenQuant. Video 11 - Este vídeo demonstra como usar funcionalidades de scanner de mercado de OpenQuant. Video 12 - Este video dem Onstrates como depurar estratégias OpenQuant com Microsoft Visual Studio. OpenQuant Screenshots. OpenQuant Guia de Introdução Guide. Backtesting e Testes Avançados A Importância da Correlation. Traders que estão ansiosos para tentar uma idéia de negociação em um mercado vivo muitas vezes cometer o erro de confiar Inteiramente em resultados backtesting para determinar se o sistema será rentável Enquanto backtesting pode fornecer comerciantes com informações valiosas, muitas vezes é enganosa e é apenas uma parte do processo de avaliação Out-of-amostra de testes e testes de desempenho avançado fornecer mais confirmação sobre um A eficácia do sistema, e pode mostrar um verdadeiro s sistema de cores, antes de dinheiro real está na linha Boa correlação entre backtesting, fora da amostra e resultados de teste de desempenho para a frente é vital para determinar a viabilidade de um sistema de negociação Nós oferecemos algumas dicas sobre Este processo que pode ajudar a refinar suas estratégias de negociação atuais Para saber mais, leia Backtesting Interpreting O Passo. Backtesting Basics Backtesting refere-se à aplicação de um sistema de negociação de dados históricos para verificar como um sistema teria realizado durante o período de tempo especificado Muitas das plataformas de hoje s trading suportar backtesting Traders pode testar idéias com algumas teclas e ganhar visão sobre a eficácia De uma idéia sem arriscar fundos em uma conta de negociação Backtesting pode avaliar idéias simples, como como um crossover média móvel seria executar em dados históricos, ou sistemas mais complexos com uma variedade de entradas e triggers. Enquanto uma idéia pode ser quantificada pode Ser backtested Alguns comerciantes e investidores podem procurar a experiência de um programador qualificado para desenvolver a idéia em uma forma testável Normalmente, isso envolve um programador codificação da idéia na linguagem proprietária hospedado pela plataforma de negociação O programador pode incorporar variáveis ​​de entrada definidas pelo usuário que permitem O comerciante para ajustar o sistema Um exemplo disso seria no sistema de cruzamento simples de média móvel M observado acima o comerciante seria capaz de entrada ou alterar os comprimentos das duas médias móveis utilizadas no sistema O comerciante poderia backtest para determinar quais comprimentos de médias móveis teriam realizado o melhor sobre os dados históricos Obtenha mais informações sobre o Electronic Trading Estudos de Tutorial. Optimization Muitas plataformas de negociação também permitem estudos de otimização Isso implica entrar um intervalo para a entrada especificada e deixar o computador fazer a matemática para descobrir qual entrada teria realizado o melhor Uma otimização multi-variável pode fazer a matemática para dois ou Mais variáveis ​​combinadas para determinar quais os níveis juntos teriam obtido o melhor resultado Por exemplo, os comerciantes podem dizer ao programa quais os insumos que gostariam de adicionar à sua estratégia, estes seriam então otimizados para seus pesos ideais dados os dados históricos testados. Emocionante em que um sistema não rentável pode ser magicamente transformado em uma máquina de fazer dinheiro com alguns otimização Infelizmente, ajustar um sistema para atingir o maior nível de rentabilidade do passado muitas vezes leva a um sistema que irá desempenhar mal na negociação real Esta sobre-otimização cria sistemas que parecem bons no papel apenas. Encaixe de cor é o uso de análise de otimização para criar o O número o mais elevado de comércios de vencimento no lucro o mais grande nos dados históricos usados ​​no período de teste Embora olhe impressionante nos resultados do backtesting, o encaixe da curva conduz aos sistemas unreliable desde que os resultados são projetados especificamente para somente que dados particulares e período de tempo. E otimizar fornecer muitos benefícios para um comerciante, mas isso é apenas parte do processo ao avaliar um potencial sistema de negociação A próxima etapa do comerciante é aplicar o sistema de dados históricos que não tenha sido utilizado na fase de backtesting inicial A média móvel é fácil Para calcular e, uma vez plotado em um gráfico, é uma poderosa ferramenta visual de tendência-spotting Para obter mais informações, leia Simple Moving Averag Es Tornar as tendências destacam-se os dados de amostra e de fora da amostra Ao testar uma idéia sobre dados históricos, é benéfico reservar um período de tempo de dados históricos para fins de teste Os dados históricos iniciais sobre os quais a idéia é testada e otimizada Referidos como dados da amostra O conjunto de dados que foi reservado é conhecido como dados fora da amostra Esta configuração é uma parte importante do processo de avaliação porque fornece uma maneira de testar a idéia em dados que não foram Componente no modelo de otimização Como resultado, a idéia não terá sido influenciada de qualquer forma pelos dados fora da amostra e os comerciantes serão capazes de determinar o quão bem o sistema pode executar em novos dados ou seja, na vida real de negociação. Antes de iniciar qualquer backtesting ou otimização, os comerciantes podem reservar uma porcentagem dos dados históricos a serem reservados para testes fora da amostra Um método é dividir os dados históricos em terços e segregar um terço para uso no out-of-sample testing. - sample testing Apenas o in-samp Os dados de le devem ser usados ​​para o teste inicial e qualquer otimização. A Figura 1 mostra uma linha de tempo onde um terço dos dados históricos é reservado para testes fora da amostra e dois terços são usados ​​para o teste dentro da amostra. 1 descreve os dados fora da amostra no início do teste, os procedimentos típicos teriam a porção fora da amostra imediatamente antes do desempenho direto. Figura 1 Uma linha de tempo que representa o comprimento relativo da amostra dentro e fora da amostra - amostra de dados utilizados no processo de backtesting. Uma vez que um sistema de comércio foi desenvolvido usando dados na amostra, está pronto para ser aplicado aos dados fora da amostra Os comerciantes podem avaliar e comparar os resultados de desempenho entre a amostra e Dados fora da amostra. A correlação refere-se a similaridades entre os desempenhos e as tendências gerais dos dois conjuntos de dados Métricas de correlação podem ser usadas na avaliação de relatórios de desempenho de estratégia criados durante o período de teste um recurso que a maioria das plataformas de negociação fornece E Quanto mais forte for a correlação entre os dois, maior será a probabilidade de um sistema ter um bom desempenho nos testes de desempenho avançado e na negociação em tempo real. A Figura 2 ilustra dois sistemas diferentes que foram testados e otimizados em dados de amostra, Dados de amostra O gráfico à esquerda mostra um sistema que estava claramente ajustado à curva para funcionar bem nos dados da amostra e falhou completamente nos dados fora da amostra O gráfico à direita mostra um sistema que funcionou bem tanto em - e dados fora da amostra. Figura 2 Duas curvas de equidade Os dados de comércio antes de cada seta amarela representam os testes de amostra Os comércios gerados entre as setas amarela e vermelha indicam testes fora da amostra Os comércios após as setas vermelhas são de As fases de teste de desempenho forward. Se há pouca correlação entre o teste dentro da amostra e fora da amostra, como o gráfico à esquerda na Figura 2, é provável que o sistema tenha sido superotimizado e não terá bom desempenho em negociação ao vivo Se há É forte correlação no desempenho, como visto no gráfico direito na Figura 2, a próxima fase de avaliação envolve um tipo adicional de teste fora da amostra conhecido como teste de desempenho avançado Para mais leitura sobre a previsão, consulte Previsão Financeira O Bayesiano O teste de desempenho avançado, também conhecido como troca de papel, fornece aos comerciantes outro conjunto de dados fora da amostra para avaliar um sistema. O teste de desempenho direto é uma simulação de negociação real e envolve seguir a lógica do sistema em Um mercado vivo É também chamado de negociação de papel, uma vez que todos os comércios são executados em papel apenas que é, as entradas de comércio e saídas são documentadas, juntamente com qualquer lucro ou perda para o sistema, mas não há operações reais são executadas Um aspecto importante do teste de desempenho avançado é Para seguir a lógica do sistema s exatamente o contrário, torna-se difícil, se não impossível, para avaliar com precisão esta etapa do processo Traders deve ser h Onest sobre qualquer comércio entradas e saídas e evitar comportamentos como cherry picking trades ou não incluindo um comércio em papel racionalização que eu nunca teria tomado esse comércio Se o comércio teria ocorrido seguindo a lógica do sistema, deve ser documentado e avaliados. Os corretores oferecem uma conta de negociação simulada onde os negócios podem ser colocados eo correspondente lucro e perda calculada Usando uma conta de negociação simulada pode criar uma atmosfera semi-realista sobre a qual a prática de negociação e avaliar ainda o sistema. A Figura 2 também mostra os resultados de desempenho para a frente Testes em dois sistemas O sistema mostrado no gráfico à direita, no entanto, continua a apresentar um bom desempenho em todas as fases, incluindo o teste de desempenho avançado A Sistema que mostra resultados positivos com boa correlação entre os testes de desempenho dentro da amostra, fora da amostra e em frente está pronto para ser implementado O backtesting Bottom Line é uma ferramenta valiosa disponível na maioria das plataformas de negociação. A divisão de dados históricos em vários conjuntos para fornecer testes in-sample e out-of-sample pode fornecer aos operadores um meio prático e eficiente para avaliar uma negociação Idéia e sistema Uma vez que a maioria dos comerciantes empregam técnicas de otimização no backtesting, é importante então avaliar o sistema em dados limpos para determinar sua viabilidade. Continuar o teste fora da amostra com testes de desempenho avançados fornece outra camada de segurança antes de colocar um sistema no Mercado que arrisca o dinheiro real Os resultados positivos e a boa correlação entre o backtesting dentro e de fora da amostra eo teste dianteiro do desempenho aumentam a probabilidade que um sistema executará bem na troca real para uma vista geral detalhada na análise técnica. Feito pelos Estados Unidos Bureau of Labor Statistics para ajudar a medir vagas de emprego Coleta dados de em A quantia máxima de dinheiro que os Estados Unidos podem emprestar O teto da dívida foi criado sob a Segunda Liberty Bond Act. A taxa de juros em que uma instituição depositária empresta fundos mantidos no Federal Reserve para outra instituição depositária.1 Uma medida estatística do A dispersão de retornos para um determinado índice de segurança ou de mercado A volatilidade pode ser medida. Um ato que o congresso de ESTADOS UNIDOS passou em 1933 como o ato de operação bancária, que proibiu os bancos comerciais de participar no investment. Nonfarm folha de pagamento consulta a todo o trabalho fora das fazendas, As famílias eo setor sem fins lucrativos O Bureau of Labor. Financial Market Data. TAG s mercado abrangente Arquivos de dados datam de meados dos anos 90 para as ações em dinheiro e para o final dos anos 90 para opções listadas Estes dados financeiros e históricos do mercado pode ajudar a determinar o seu Permitindo que sua empresa realize pesquisas de tempo e de vendas, fornecendo dados de referência históricos para sistemas de negociação de back-testing e Modelos, além de servir como uma fonte de dados para pedidos de conformidade e resolução de litígios comerciais. Você pode rolar ou usar as teclas de seta para a esquerda e para a direita navegar sobre as bolhas acima para pausar. Market Data. Financial Market Data. TAG s Arquivos de dados de mercado abrangente Data de volta a meados dos anos 90 para as ações em dinheiro e para o final dos anos 90 para as opções listadas Estes dados financeiros e históricos do mercado pode ajudar a determinar a sua eficiência comercial, permitindo que sua empresa conduzir pesquisas de tempo e vendas, fornecendo dados de referência histórica para back - Sistemas de negociação e modelos de algo, além de servir como uma fonte de dados para os pedidos de conformidade e resolução de litígios comerciais. Market. Experimental Market Data Explorer. TAG tem mais de 10 anos de ações históricas EUA dinheiro e opções listadas tick dados atualizados diariamente, que podem ser facilmente acessados, Classificado, e visto graficamente Procure qualquer símbolo de ações, em qualquer dia, a qualquer momento, em qualquer centro de mercado, em qualquer moeda, no TAG IQ Engine O TAG IQ Engine permite que você. Em Investigar dados de mercado financeiro e atividade para verificação comercial. Analisar dados para backtest models. Perform novos tipos de consultas e métricas. Analisar completamente tempo completo e dados de mercado de vendas com nível 1, nível 2 e detalhes de impressão para minutos, horas ou anos Valor de dados de mercado históricos. Acesse limpo, ações diárias de dinheiro e opções listadas arquivos de dados de carrapato contendo cada citação e cada impressão divulgada para todos os valores listados e Nasdaq e para todas as séries de opções listadas capturadas através de feeds de mercado direto Esses conjuntos de dados abrangentes são inestimáveis ​​para. Bridge Lacunas em dados internos. Forneça blocos de dados históricos de mercado para algo e teste de sistema. Trace o teste padrão de tráfego de cotação. Avalie o mercado geral ou as tendências de câmbio e computa volatilidades. Produza análises de nível de símbolo. Analise o comportamento negociando intraday. Períodos de tempo mais curtos e podem ser filtrados de acordo com suas especificações.