Sinais de negociação quantitativos

Trading Systems Trading Systems Repensar a estratégia, Think RQ. Na RQ, nos concentramos no desenvolvimento, implementação e monitoramento de sistemas de negociação quantitativos e algorítmicos. Nos mercados financeiros eletrônicos, a negociação quanto e algo é definida como a aplicação sistemática de estratégias de negociação através do uso de programas de computador. Nossos modelos são desenvolvidos por nossa equipe de profissionais do mercado, composta por comerciantes, estrategistas e programadores, utilizando pesquisas abrangentes e rigorosas. A abordagem do RQs é eliminar ou mitigar as decisões de negociação impulsionadas pela emoção, a indisciplina, a paixão, a ganância e o medo, além de outros fatores que contribuem para o erro humano. Para avaliar um sistema de negociação, é preciso entender a estratégia e a gestão de riscos implementada. Você também deve aprender o máximo possível sobre o desenvolvedor. Na RQ, nós agradecemos e encorajamos você a conhecer-nos de uma vez por aí. RQ iNewton Trade Automation Através de múltiplas dinâmicas de mercado O RQ iNewton é o nosso sistema de negociação automatizado mais recente e mais avançado até o momento. O modelo quantitativo é projetado para negociação diária, bem como negociação swing. As características incluem análise de correlação intermediária, três filtros de movimento e múltiplas estratégias de saída. As inscrições são baseadas em saídas de alta e baixas baixas da ação de preços. Várias estratégias de saída permitem que os comerciantes obtenham lucros a curto prazo e mantê-lo na tendência. As características de gerenciamento de dinheiro incluem cortes de negociação de taxas de equidade para execuções de capital e descontos. Múltiplos botões de ação no gráfico permitem acesso fácil para ativar ou desativar rapidamente a automação comercial, além de trocar filtros, incluindo correlações inter-mercado, movimento, longos apenas, shorts e botões de compra e venda. RQ Einstein III Estratégias de negociação de alto desempenho em múltiplas classes de ativos O RQ Einstein III é um modelo automatizado quantitativo projetado para atribuições específicas, como a exploração de oportunidades comerciais de curta duração. No cerne da estratégia, existe um código proprietário da RQ com algoritmos orientados para o futuro, projetados para prever e buscar potenciais níveis-chave de preços dos mercados. O foco cria oportunidades oportunistas associadas à volatilidade nesses níveis críticos. É, portanto, um modelo alfa, mais efetivo quando aplicado em várias classes de ativos. Indicadores de negociação Um modelo quantitativo focado na atividade de negociação institucional A funcionalidade múltipla do RQ Techs é projetada para ajudar os comerciantes ativos a ganhar clareza quando os mercados parecem estar no caos. O DMS, nosso indicador dinâmico de sentimento dinâmico do mercado, fornece identificação quantitativa de correlações de risco e risco-off em tempo real. O indicador de velocidade Nextreme ajuda os comerciantes a identificar onde o impulso do mercado está se desenvolvendo, tornando-o instrumental para selecionar mercados prontos para uma ação de preços agressiva. Os indicadores Carry Trade e FX Flows também são benéficos para detectar fluxos de rotação institucionais. Mais vendidos, mais vendidos e marcadores de retração Os marcadores RQ OBOS-R observam condições de curto prazo sobre-compradas ou super-vendidas, bem como retentores potenciais de ação de preço recente. Os marcadores sobrecarregados são exibidos em amarelo acima das barras de preços. Os marcadores sobre-vendidos são exibidos em amarelo abaixo das barras de preços. Os marcadores de retração são exibidos em vermelho, acima das barras para um rali recente e exibem em verde abaixo das barras para uma venda recente. Uma abordagem sistemática construída para auxiliar comerciantes discretos Como um pacote abrangente de indicadores, o GnosticK foi projetado para fornecer aos comerciantes acesso a métodos inovadores para tirar lucros dos mercados, controlando o risco. O conceito, os métodos e as ferramentas são delineados em um formato passo-a-passo fácil de entender. A metodologia do Gnosticks para negociar os mercados baseia-se em probabilidades e o objetivo é manter as chances a seu favor. A lógica exata é revelada com todas as regras necessárias para entender o conhecimento e o procedimento que impulsiona o algoritmo Gnostick. Automated Trade Execution Advanz Auto4X Automatize sua execução comercial A plataforma Advanz Auto4X leva seus sinais de estratégia da TradeStation e automatiza sua execução para várias empresas de compensação. Ele é projetado para ser poderoso, flexível e preciso para atender às necessidades dos complexos departamentos de comércio institucional. Também é projetado para ser simples e eficiente para um comerciante individual. O Advanz Auto4X suporta a execução de qualquer número de estratégias que funcionem em qualquer número de intervalos de tempo para qualquer ou todos os cruzamentos de Forex disponíveis para negociação. A conectividade está disponível para: Currenex (CMS, PFG, Marex, London Capital, GFT, FCStone, ADM, Baxter FX, FXDD, Man Financial, ODL, NewEdge, BGCCantor, etc.) Oanda, Lava, Hotspot, FXAll, CAX, FIXI , DBFX, FXInside (Integral), MB Trading, Interactive Brokers, GAIN, Forex e FXCM. Advanta Auto Route melhora a qualidade das suas execuções comerciais No mercado de hoje, as execuções de qualidade podem ser a vantagem necessária para o desempenho superior dos sistemas. O Advanz Auto4X com roteamento de pedidos inteligentes pode oferecer estratégias personalizadas para suas necessidades específicas, incluindo operações de alta freqüência, hedge, eventos e oportunidades. Você pode configurar várias estratégias em várias empresas de compensação. Os sinais de negociação podem ser encaminhados para os melhores preços do bidoffer de várias empresas de compensação para obter execuções ótimas. Negociação quantitativa O que é negociação quantitativa A negociação quantitativa consiste em estratégias de negociação baseadas em análises quantitativas. Que contam com cálculos matemáticos e crunching de números para identificar oportunidades comerciais. Como a negociação quantitativa é geralmente usada por instituições financeiras e hedge funds. As transações geralmente são de grande porte e podem envolver a compra e venda de centenas de milhares de ações e outros títulos. No entanto, a negociação quantitativa está sendo mais usada pelos investidores individuais. BREAKING Down Quantitative Trading O preço eo volume são duas das entradas de dados mais comuns utilizadas na análise quantitativa como as principais entradas aos modelos matemáticos. As técnicas de negociação quantitativas incluem o comércio de alta freqüência. Negociação algorítmica e arbitragem estatística. Essas técnicas são rápidas e tipicamente têm horizontes de investimento de curto prazo. Muitos comerciantes quantitativos estão mais familiarizados com ferramentas quantitativas, como médias móveis e osciladores. Compreendendo o comércio quantitativo Os comerciantes quantitativos aproveitam a tecnologia moderna, a matemática e a disponibilidade de bases de dados abrangentes para tomar decisões comerciais racionais. Os comerciantes quantitativos tomam uma técnica de negociação e criam um modelo dele usando a matemática, e então eles desenvolvem um programa de computador que aplica o modelo aos dados históricos do mercado. O modelo é então testado e otimizado. Se os resultados favoráveis ​​forem alcançados, o sistema é então implementado em mercados em tempo real com capital real. A forma como os modelos de negociação quantitativa funcionam pode ser melhor descrita usando uma analogia. Considere um relatório meteorológico em que o meteorologista prevê 90 chances de chuva enquanto o sol está brilhando. O meteorologista deriva essa conclusão contra-intuitiva coletando e analisando dados climáticos de sensores em toda a área. Uma análise quantitativa computadorizada revela padrões específicos nos dados. Quando estes padrões são comparados aos mesmos padrões revelados nos dados históricos do clima (backtesting) e 90 das 100 vezes o resultado é a chuva, então o meteorologista pode tirar a conclusão com confiança, daí a previsão 90. Os comerciantes quantitativos aplicam esse mesmo processo ao mercado financeiro para tomar decisões comerciais. Vantagens e desvantagens da negociação quantitativa O objetivo da negociação é calcular a ótima probabilidade de executar um comércio lucrativo. Um comerciante típico pode efetivamente monitorar, analisar e tomar decisões comerciais em uma quantidade limitada de títulos antes que a quantidade de dados recebidos superem o processo de tomada de decisão. O uso de técnicas de negociação quantitativas ilumina esse limite usando computadores para automatizar as decisões de monitoramento, análise e negociação. Superar a emoção é um dos problemas mais difundidos na negociação. Seja medo ou ganância, ao negociar, a emoção serve apenas para sufocar o pensamento racional, o que geralmente leva a perdas. Computadores e matemática não possuem emoções, então o comércio quantitativo elimina esse problema. Negociação quantitativa tem seus problemas. Os mercados financeiros são algumas das entidades mais dinâmicas que existem. Portanto, os modelos de negociação quantitativa devem ser tão dinâmicos para serem consistentemente bem-sucedidos. Muitos comerciantes quantitativos desenvolvem modelos que são temporariamente rentáveis ​​para a condição de mercado para o qual eles foram desenvolvidos, mas eles finalmente falham quando as condições do mercado mudam. Existem vários indicadores e modelos matemáticos que são amplamente aceitos e usados ​​por algum software de negociação (mesmo o MetaStock) , Como MAMA, Hilbert Transform, Fisher Transform (como substitutos da FFT), Homodyne Discriminator, Hilbert Sine Wave, Instant Trendline etc. inventado por John Ehler. Mas é isso. Nunca ouvi falar de ninguém além de John Ehler estudando nesta área. Você acha que vale a pena aprender o processamento do sinal digital. Afinal, cada transação é um sinal e os gráficos de barras são uma forma um tanto filtrada desses sinais. Faz sentido pedir 15 de fevereiro 11 às 20:46 As ondas são apenas uma forma de decomposição de base. As ondulações, em particular, se decompõem tanto na freqüência quanto no tempo e, portanto, são mais úteis do que fourier ou outras decomposições baseadas em pura pureza. Existem outras decomposições de tempo-freq (por exemplo, o HHT), que também devem ser exploradas. A decomposição de uma série de preços é útil na compreensão do movimento primário dentro de uma série. Em geral, com uma decomposição, o sinal original é a soma de seus componentes base (potencialmente com algum multiplicador de escala). Os componentes variam desde a menor freqüência (uma linha direta até a amostra) até a maior freqüência, uma curva que oscila com uma freqüência máxima aproximando-se de N 2. Como isso é útil, denota uma série que determina o componente principal do movimento na série que determina Pivôs O Denoising é realizado recompondo a série resumindo os componentes da decomposição, menos os últimos componentes de alta freqüência. Esta série desmantelada (ou filtrada), se bem escolhida, muitas vezes dá uma visão sobre o processo de preço do núcleo. Supondo a continuação na mesma direção, pode ser usado para extropolar por um curto período de tempo. À medida que os timeseries toquem em tempo real, pode-se observar como o processo de preço desativado (ou filtragem) muda para determinar se um movimento de preços em uma direção diferente é significante ou apenas ruído. Uma das chaves, porém, é determinar quantos níveis de decomposição se recompor em qualquer situação. Poucos níveis (baixo freq) significarão que a série de preços recomposta responde muito devagar aos eventos. Muitos níveis (alta freqüência) significarão para uma resposta rápida, mas. Talvez muito barulho em alguns regimes de preços. Dado que o mercado muda entre movimentos laterais e movimentos momentâneos, um processo de filtragem precisa se ajustar ao regime, tornando-se mais ou menos sensível aos movimentos na projeção de uma curva. Há muitas maneiras de avaliar isso, como se olhe para o poder da série filtrada em relação ao poder da série de preços brutos, visando um determinado regime dependente. Supondo que um tenha empregado com sucesso wavelet ou outras decomposições para produzir um sinal suave e apropriadamente reativo, pode tomar a derivada e usar para detectar mínimos e máximos à medida que a série de preços progride. É preciso uma base que tenha um bom comportamento no ponto final para que a inclinação da curva no ponto final projeta em uma direção apropriada. A base precisa fornecer resultados consistentes no ponto final, à medida que os sinais horários e não são posicionados positivamente. Infelizmente, não tenho conhecimento de nenhuma base wavelet que evite os problemas acima. Existem algumas outras bases que podem ser escolhidas para melhorar. Conclusão Se você deseja buscar Wavelets e criar regras comerciais em torno deles, espere fazer muita pesquisa. Você também pode achar que embora o conceito seja bom, você precisará explorar outras bases de decomposição para obter o comportamento desejado. Eu não uso decomposições para decisões comerciais, mas eu as achei úteis para determinar o regime de mercado e outras medidas de atraso. Você precisa investigar como diferenciar métodos de interpolação versus métodos de extrapolação. É fácil construir um modelo que repita o passado (quase qualquer esquema de interpolação fará o truque). O problema é que esse modelo geralmente não tem valor quando se trata de extrapolar para o futuro. Quando você repete a palavra ciclos, uma bandeira vermelha deveria estar subindo. Dig na aplicação de Fourier Integral, Série de Fourier, Transformada de Fourier, etc., e você achará que, com frequências suficientes, você pode representar qualquer série de tempo bem o suficiente para que a maioria dos comerciantes de varejo possa estar convencido de que funciona. O problema é que ele não possui nenhum poder preditivo. A razão pela qual os métodos de Fourier são úteis na engenharia do SDP é porque esse sinal (tensão, corrente, temperatura, independentemente) geralmente se repete na máquina de circuito onde foi gerada. Como resultado, a interpolação, em seguida, torna-se relacionada à extrapolação. No caso de você estar usando R, heres algum código hacky para tentar: Eu encontrei John Ehlers Fisher Transform bastante útil como um indicador na negociação de futuros, particularmente em gráficos de tiques Heikin-Ashi. Eu confio nisso para a minha estratégia, mas eu não acho que seja confiável o suficiente para basear um sistema automático inteiro por conta própria, porque não provou ser confiável durante os dias agitados, mas pode ser bastante útil em dias de tendência como hoje. (Fico feliz em publicar um gráfico para ilustrar, mas não tenho a reputação necessária) respondeu 22 de março às 20:47