Gerador de estratégia de negociação

Como funciona.
Criação manual de uma estratégia de negociação - o caminho antigo.
O desenvolvimento manual de uma nova estratégia de negociação é um processo lento. Começa com o comerciante usando sua experiência e conhecimento para escolher os elementos da estratégia de negociação, como indicadores técnicos, padrões de preços, tipos de pedidos de entrada e saída e design de estratégia geral.
Quando o protótipo é concluído, a estratégia é testada nos dados históricos para provar sua rentabilidade. O backtest muitas vezes revela que os resultados da estratégia não são aceitáveis. Assim, o comerciante tem que alterá-lo, adicionar ou alterar alguns indicadores, tentar idéias diferentes, valores diferentes e depois testá-lo novamente. É um longo processo de tentativa e erro com numerosos iterações, revisões e testes até que a estratégia atinja resultados aceitáveis.
Agora imagine que você tenha uma ferramenta que faça todo esse manual para você, e 1000 vezes mais rápido.
O caminho do StrategyQuant.
O StrategyQuant requer apenas uma fração do segundo para gerar automaticamente uma nova estratégia de negociação. Ele usa várias combinações de indicadores técnicos e padrões de preços conforme as regras de entrada, combina-o com vários tipos de pedidos (mercado, limite,.) E com várias regras de saída (objetivo de lucro fixo, parada final, etc.).
No final, testa a nova estratégia nos dados históricos para descobrir se é lucrativo. O TrategyQuant pode fazer isso uma e outra vez, gerando e testando dezenas de novas estratégias únicas a cada segundo! Tudo o que você precisa fazer é pegar os melhores!
Como isso funciona? - Usando a evolução genética.
A evolução genética leva o processo de encontrar estratégias de negociação adequadas ainda mais. Neste modo, o StrategyQuant cria uma série de estratégias aleatórias, que são usadas como população inicial na evolução.
Esta geração inicial de estratégias é então "evoluída" ao longo de gerações sucessivas usando tecnologia de programação genética. Este processo imita a evolução - o algoritmo escolhe as estratégias mais aptas (usando critérios de desempenho selecionados) em cada geração, e o grupo de candidatos mais aptos é usado para produz nova geração de estratégias de negociação.
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Comprar / vender gerador de sinal.
Rastreamento da precisão do gerador de sinal de compra / venda (data de entrada: 23/08/2009 Data de rescisão: 30/04/11)
Estratégia de Negociação 60min.
1 de agosto de 2018.
Os gráficos abaixo descrevem um método para tirar posições longas ou curtas desencadeadas por configurações no período de 60 minutos. Isso não é nada novo, mas provavelmente já aconteceu desde os primeiros gráficos de 60min. Há & # 8216; compre & # 8217; critérios e # 8216; vender & # 8217; critério. Uma vez cumpridos os critérios, as ações apropriadas podem ser tomadas. O número de dias para cada um dos gráficos varia de acordo com as notações, mas a estratégia, que se centra em torno do RSI, o período 20 MA e as linhas de tendência, é a mesma. Esperemos que a notação nas paradas seja suficiente para esclarecer a estratégia. O período de 20 meses, seja um SMA ou um EMA, é o mais importante dos MA & # 8217; s nas paradas, IMHO, é claro.
Os gráficos são da IWM ou do RUT, mas podem ser usados ​​como um modelo para negociar outros índices, mas é importante ressaltar que esta estratégia não funcionou para o índice $ SOX para a sexta-feira, 30 de julho, porque o que apareceu para ser uma fuga de um padrão de bandeira de touro realmente acabou por ser a formação de uma bandeira de urso com uma quebra posterior desse padrão. Esta estratégia pode ou não ser adequada para a negociação de ações individuais.
Os gráficos a seguir são destinados apenas para fins educacionais e isso não é, de qualquer forma, uma recomendação para comprar ou vender qualquer estoque, ETF ou outro veículo de investimento. Você deve fazer sua própria diligência.
Os gráficos não são necessariamente publicados em ordem de importância.
Este próximo gráfico é um gráfico de prazo mais curto, com ênfase no padrão atual e / ou potencial da Bandeira do Touro que se formou. As setas verdes marcam os potenciais sinais de compra dos vários indicadores e as setas vermelhas marcam os possíveis sinais de venda.
Infelizmente, há um erro neste gráfico. Onde diz & # 8220; Vender quando RSI mergulhar de volta abaixo de 80, & # 8221; Deveria ler em vez disso, & # 8220; Vender quando RSI mergulhar de volta abaixo de 70. & # 8221;
Este próximo gráfico é um gráfico de 20 dias com cada uma das várias etapas dos sinais de compra e / ou venda marcados com linhas verticais.
Este próximo gráfico é um gráfico de 40 dias do $ RUT.
Depois de determinar que um & # 8216; comprar & # 8217; ou & # 8216; vender & # 8217; O sinal está prestes a se manifestar, você muda para um gráfico de prazo mais curto e observa um ponto de entrada ou um ponto de saída.
Sinta-se à vontade para copiar todos e todos os gráficos acima.
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Criar e analisar estratégias de negociação.
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Expert Advisor Studio.
Gerador e analisador on-line para consultores especializados. Suporta as contas de hedge e compensação MetaTrader 4 e MetaTrader 5.
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Forex Strategy Builder Professional.
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O Forex Strategy Builder Professional (FSB Pro) é o principal programa de análise técnica. Isso traz um novo nível de compreensão no comércio automático.
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Experiência moderada requerida, Online, Assinatura. Suporta cAlgo e cTrader.
O Algo Studio segue os princípios do EA Studio. Esta aplicação usa cópias dos indicadores originais do cAlgo e oferece a oportunidade de gerar e analisar cBots para cAlgo e cTrader.
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Você também pode carregar e negociar seus melhores bots de negociação no cTrader com uma demo ou conta real.
Estúdio NinjaScript.
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O NinjaScript Studio ajuda você a gerar estratégias de negociação automaticamente. Você pode importar dados para o mercado que você precisa no aplicativo e configurar uma conta virtual. Depois disso, você pode gerar estratégias automaticamente. O gerador de estratégia automatizado cria estratégias para o seu mercado com o montante de entrada desejado e Stop Loss and Take Profit. O Gerador valida as estratégias com os critérios que você definiu e coleta o melhor deles em uma Coleção.
O NinjaScript Studio fornece ferramentas poderosas para testar a robustez de suas estratégias - um simulador Monte Carlo e um testador Multi Market.
Você pode automatizar completamente o fluxo de trabalho usando o Reator de Estratégia. Faz o que você faz normalmente manualmente - criando uma estratégia, otimizando os parâmetros do indicador, validando com Monte Carlo e Multi Market e coletando os melhores.
Por que o Software do Forex é importante.
Estou feliz com minha abordagem (extremamente baixo risco), e muitas das estratégias são excelentes - FSB é um software fantástico, não posso agradecer o suficiente para criá-lo! Eu atualmente estou negociando ativo com mais de 40 estratégias por alguns meses e estou tendo muito sucesso até agora.
Acabei de iniciar uma prova gratuita ontem, 24 horas atrás e já carreguei uma EA em MT4 e um comércio vencedor também foi gerado. Software incrível e apoio realmente fantástico com o Sr. Popov, portanto, para ajudar.
Também fiz um teste gratuito com outro software e, mesmo depois de uma semana, não consegui entender nada.
Toda a experiência é fantástica!
Eu normalmente programa e teste um especialista por cerca de dois meses no MT4. Faço isso por 2 dias com o Strategy Builder. Isso me poupa uma grande quantidade de tempo.
Mesmo o software de alto preço terá problemas para combinar este. FSB Pro já pode oferecer a maioria dos recursos de qualquer software similar, não importa o preço !!
David MacKay (BlaiserBoy)
Lembro-me do início e dos primeiros dias do desenvolvimento do FSB e FST. Na verdade, tem sido uma enorme evolução. O último FSB Pro está muito além das minhas expectativas. Há vários anos, não consegui imaginar que eu possa executar um ótimo software no meu computador.
Eu só quero felicitá-lo pelo seu brilhante recurso chamado "Strategy Generator". Isto é o que separa o seu software de todos os seus concorrentes.
. Backtest com MT4 é sloooooooooooooooow. Eu gosto muito de velocidade de relâmpago do FSB.
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MetaTrader 4 (Wikipedia: MetaTrader 4) é uma plataforma de negociação de desktop criada pelo MetaQuotes corp. É a plataforma mais utilizada entre os comerciantes de varejo fornecidos por mais de 400 corretores. O MT4 foi bem aceito porque permite que os comerciantes usem seus próprios programas para demonstração e negociação real e para análise de mercado.
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O Forex Strategy Builder pode se conectar ao MT4 através de uma ponte, o que lhe dá a capacidade de negociar estratégias com todos os indicadores do FSB Pro. O programa também exporta assessores especialistas nativos. Uma grande vantagem é que você pode negociar um portfólio de especialistas em um único par de moedas.
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cAlgo & amp; O CTRader é fornecido pela Spotware. A principal diferença entre cAlgo e MT é a linguagem de programação - C # completo e MQL customizado. No entanto, o cAlgo não possui um bom editor de programação e funcionalidade de depuração.
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Divulgação de risco.
Futuros e negociação forex contém um risco substancial e não é para cada investidor. Um investidor poderia potencialmente perder todo ou mais do que o investimento inicial. O capital de risco é o dinheiro que pode ser perdido sem comprometer a segurança financeira ou o estilo de vida. Somente o capital de risco deve ser usado para negociação e somente aqueles com capital de risco suficiente devem considerar a negociação.
Divulgação de desempenho hipotético.
Os resultados de desempenho hipotéticos têm muitas limitações inerentes, algumas das quais são descritas aqui. Nenhuma representação está sendo feita que qualquer conta seja ou seja susceptível de atingir lucros ou perdas semelhantes às exibidas; na verdade, há freqüentemente diferenças acentuadas entre resultados de desempenho hipotéticos e os resultados reais posteriormente alcançados por qualquer programa comercial específico. Uma das limitações dos resultados de desempenho hipotéticos é que eles geralmente são preparados com o benefício de retrospectiva. Além disso, a negociação hipotética não envolve risco financeiro, e nenhum registro de negociação hipotético pode explicar completamente o impacto do risco financeiro de negociação real. por exemplo, a capacidade de suportar perdas ou de aderir a um determinado programa de negociação, apesar das perdas comerciais, são pontos importantes que também podem afetar negativamente os resultados comerciais reais. Existem inúmeros outros fatores relacionados aos mercados em geral ou à implementação de qualquer programa de negociação específico que não pode ser totalmente contabilizado na preparação de resultados de desempenho hipotéticos e tudo o que pode afetar negativamente os resultados da negociação.
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Gerador de estratégia de negociação
Se você ainda procura uma vantagem nos mercados, os sistemas de negociação automatizada são a melhor maneira de obtê-lo. Saber mais.
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OS RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS OU SIMULADOS TÊM CERTAS LIMITAÇÕES INERENTES. DESEJO UM REGISTRO DE DESEMPENHO REAL, OS RESULTADOS SIMULADOS NÃO REPRESENTAM A NEGOCIAÇÃO REAL. TAMBÉM, DESDE QUE OS NEGÓCIOS NÃO SEJAM REALMENTE EXECUTOS, OS RESULTADOS PODEM TENER SOB OU COMENTÁRIOS COMPLEMENTARES PARA O IMPACTO, SE HAVER, DE CERTOS FATORES DE MERCADO, TAL COMO FALTA DE LIQUIDEZ. PROGRAMAS DE NEGOCIAÇÃO SIMULADOS EM GERAL SÃO TAMBÉM SUJEITOS AO FATO QUE ESTÃO DESIGNADOS COM O BENEFÍCIO DE HINDSIGHT. NENHUMA REPRESENTAÇÃO ESTÁ FAZENDO QUE QUALQUER CONTA VÁ OU SEJA PROBABILITÁVEL PARA ALCANÇAR LUCROS OU PERDAS SIMILARES ÀOS MOSTRADOS.
EasyLanguage e TradeStation são marcas registradas da TradeStation Technologies, Inc.
Uma das maiores tendências no comércio varejista na última década foi o aumento da popularidade do comércio automatizado. Neste tipo de negociação, também conhecida como execução automatizada de ordens, os sinais de compra e venda gerados por um sistema de negociação são executados automaticamente por uma plataforma conectada à conta corretora do comerciante. Isso permite o comércio livre de mãos, o que permite uma execução mais rápida, menos erros e a capacidade de trocar prazos mais curtos com estratégias de maior freqüência.
O algoritmo básico para a construção de sistemas de negociação usando a geração automática de código é mostrado abaixo na Fig. 1. Começa com um método para combinar diferentes elementos da estratégia de negociação. Esses elementos podem incluir vários indicadores técnicos, como médias móveis, estocásticos e assim por diante; diferentes tipos de pedidos de entrada e saída; e condições lógicas para entrar e sair do mercado.
Figura 1. Algoritmo básico para construção de estratégia automatizada.
Depois que os diferentes elementos são combinados em uma estratégia coerente, ele pode ser avaliado no mercado ou mercados de interesse. Isso requer dados de mercado - preços, volume, interesse aberto, etc. - para cada mercado. De um modo geral, você também teria um conjunto de objetivos de construção para ajudar a classificar ou marcar cada estratégia. Exemplos de objetivos de construção incluem várias medidas de desempenho, como o lucro líquido, redução, porcentagem de vencedores, fator de lucro e assim por diante. Estes podem ser declarados como requisitos mínimos, como um fator de lucro de pelo menos 2.0 ou como objetivos para maximizar, como maximizar o lucro líquido.
Base teórica da geração automática de código.
Conforme descrito acima, construir um sistema comercial usando a geração automática de código é essencialmente um problema de otimização. A combinação de elementos estratégicos que maximizam os objetivos de construção é tomada como a estratégia final. Alguns comerciantes argumentariam que os sistemas comerciais deveriam ser construídos com base em uma hipótese de comportamento ou ação do mercado. Se você tem uma boa hipótese de como os mercados funcionam, uma estratégia pode ser construída em torno dessa hipótese e testada. Se isso funciona, ele apóia a hipótese e justifica a negociação da estratégia.
Gerador de código de sistema padrão para TradeStation.
Esta seção descreve uma abordagem ad hoc para a geração automática de código em que um sistema comercial para a TradeStation gera automaticamente outros sistemas de negociação baseados em padrões para a TradeStation. O sistema AutoSystemGen procura um conjunto de regras de negociação, juntamente com os valores de parâmetros associados, que atendem a um conjunto específico de requisitos de desempenho.
Embora quase qualquer tipo de indicador ou lógica de negociação possa ser incluído no gerador do sistema comercial descrito aqui, para manter as coisas bastante simples, as regras dos sistemas gerados serão restritas aos padrões de preços. Cada regra de entrada de um sistema de negociação gerado terá a seguinte forma:
A chave para este processo é encontrar sistemas de negociação de candidatos. Um sistema pode consistir de uma e dez regras do formulário mostrado acima. As negociações são introduzidas no mercado se todas as regras forem verdadeiras, e os negócios são encerrados um certo número de barras mais tarde. Se isso fosse codificado como um sistema TradeStation tradicional, com um máximo de 10 regras, haveria 52 entradas. Isso faria para uma estratégia pesada.
O código para o sistema AutoSystemGen e suas funções relacionadas está disponível no Breakout Futures (breakoutfutures /) na página Free Downloads.
Por exemplo, considere o mercado de futuros de títulos de tesouraria de 30 anos (símbolo @ US. P na TradeStation 8). O AutoSystemGen foi otimizado nos últimos 20 anos de preços de T-bond com a entrada OptStep aumentada de 1 para 10000. Isso significa que o sistema avaliou 10.000 sistemas de negociação diferentes. A otimização foi executada duas vezes, uma vez por trades longos e uma vez para negociações curtas. Foram utilizados os seguintes requisitos de desempenho: lucro líquido de pelo menos US $ 30.000, o pior caso de desconto no máximo de US $ 7500, pelo menos 200 negócios, porcentagem rentável de pelo menos 50% e fator de lucro de pelo menos 1,2. Em um computador dual core com o Vista, levou aproximadamente 10 minutos para executar cada otimização (10.000 sistemas por otimização).
Sistema 2332, @ US. P, 17/9/2007 12:23:00, Long Trades.
Lucro líquido = 53562.50, DD máximo = -7381.25, Num Trades = 250, Percentual de vitórias = 56.80, Prof factor = 1.631.
Var: EntNext (falso);
EntNext = Open [2] & gt; = Low [16] e.
Fechar [14] & lt; = Low [6] and.
Se EntNext então.
Compre o próximo bar no mercado;
Se BarsSinceEntry = 2 então.
Venda o próximo bar no mercado;
Sistema 5771, @ US. P, 17/9/2007 12:27:00, Long Trades.
Lucro líquido = 42145,00, DD máximo = -5733.75, Num Trades = 207, Percentagem de vitórias = 57,00, factor Prof = 1,631.
Var: EntNext (falso);
EntNext = High [7] & gt; = Low [19] e.
Fechar [20] & gt; = Fechar [5] e.
High [18] & gt; = Low [2] and.
Se EntNext então.
Compre o próximo bar no mercado;
Se BarsSinceEntry = 2 então.
Venda o próximo bar no mercado;
Sistema 7622, ​​@ US. P, 17/9/2007 12:29:00, Long Trades.
Lucro líquido = 59348.75, Max DD = -7222.50, Num Trades = 208, Percentual de vitórias = 60.58, Fator Prof. = 1.924.
Var: EntNext (falso);
EntNext = Low [2] & lt; = High [9] and.
Abra [11] & gt; = Abrir [18] e.
Se EntNext então.
Compre o próximo bar no mercado;
Se BarsSinceEntry = 3 então.
Venda o próximo bar no mercado;
Sistema 7718, @ US. P, 9/17/2007 12:29:00, Long Trades.
Lucro líquido = 35526.25, DD máximo = -6936.25, Num Trades = 292, Percentual de vitórias = 56.85, factor Prof = 1.418.
Var: EntNext (falso);
EntNext = Fechar [3] & gt; = High [19] and.
High [6] & lt; = Open [10] e.
Se EntNext então.
Compre o próximo bar no mercado;
Se BarsSinceEntry = 1 então.
Venda o próximo bar no mercado;
Sistema 6160, @ US. P, 9/17/2007 12:42:00, Short Trades.
Lucro líquido = 31277,50, DD máximo = -6846,25, Num Trades = 369, Percentual de vitórias = 51,76, Fator Prof. = 1,297.
Var: EntNext (falso);
EntNext = High [9] & gt; = Low [6] and.
Fechar [15] & gt; = Alto [8] e.
High [7] & lt; = Low [20] e.
Se EntNext então.
Venda curta barra seguinte no mercado;
Se BarsSinceEntry = 1 então.
Compre para cobrir a próxima barra no mercado;
A listagem para cada sistema inclui o número do sistema (correspondente à entrada OptStep), o símbolo do mercado, a data atual e se o sistema é apenas longo ou curto. A próxima linha contém algumas estatísticas de desempenho resumidas para ajudar na avaliação de cada sistema. Finalmente, o código do sistema é mostrado. Para avaliar os sistemas na TradeStation, o código entre as duas linhas de comentários () pode ser copiado e colado em uma estratégia no TradeStation e, em seguida, executado na janela do gráfico.
O último sistema no arquivo de saída é para um sistema de apenas curto-som (# 6160). Quando guardado na TradeStation como uma estratégia e aplicado ao mesmo gráfico de T-bond, a seguinte curva de equidade foi produzida:
Figura 3. Sistema de apenas curto prazo para títulos T, nos últimos 20 anos, com US $ 15 por negócio deduzido para custos de negociação, gerado pelo sistema AutoSystemGen.
Programação genética para geração automática de código.
A abordagem ad hoc descrita na seção anterior é simples, mas tem duas limitações: (1) as estratégias geradas aleatoriamente não convergem para os objetivos de construção e (2) o modelo do sistema de padrões é difícil de generalizar para estratégias mais complexas . Isso sugere que uma abordagem mais sofisticada seja necessária.
Um método para a geração automática de código que aborda essas duas preocupações é chamado de programação genética (GP), 1 que pertence a uma classe de técnicas chamadas algoritmos evolutivos. Algoritmos evolutivos e GP em particular foram desenvolvidos por pesquisadores em inteligência artificial baseados nos conceitos biológicos de reprodução e evolução. Um algoritmo GP "evolui" uma população de estratégias de negociação de uma população inicial de membros gerados aleatoriamente. Os membros da população competem uns contra os outros com base na sua "aptidão". Os membros do ajuste são selecionados como "pais" para produzir um novo membro da população, que substitui um membro mais fraco (menos adequado).
Reduz a necessidade de conhecimento de indicadores técnicos e design de estratégias. O algoritmo GP seleciona as regras de negociação individuais, indicadores e outros elementos da estratégia para você.
O processo de construção da regra permite uma complexidade considerável, incluindo regras comerciais não-lineares.
O processo GP elimina os elementos mais laboriosos e tediosos do processo de desenvolvimento da estratégia tradicional; ou seja, surgir uma nova idéia comercial, programá-la, verificar o código, testar a estratégia, modificar o código e repetir. Isso é feito automaticamente no GP.
O processo de GP é imparcial. Considerando que a maioria dos comerciantes desenvolveu vieses para ou contra indicadores específicos e / ou lógica de negociação, o GP é guiado apenas pelo que funciona.
Ao incorporar uma semântica de regras de negociação adequada, o processo de GP pode ser projetado para produzir regras de negociação logicamente corretas e código sem erros.
O processo GP geralmente produz resultados que não são únicos, mas não óbvios. Em muitos casos, essas gemas escondidas seriam quase impossíveis de encontrar de outra maneira.
Ao automatizar o processo de compilação, o tempo necessário para desenvolver uma estratégia viável pode ser reduzido de semanas ou meses a uma questão de minutos em alguns casos, dependendo do comprimento do arquivo de dados de preço de entrada e outras configurações de compilação.
A programação genética tem sido usada com sucesso em diversos campos, incluindo processamento de sinal e imagem, controle de processo, bioinformática, modelagem de dados, geração de código de programação, jogos de computador e modelagem econômica; veja, por exemplo, Poli et al. 2 Uma visão geral do uso de GP em finanças é fornecida por Chen. 3 Colin 4 foi um dos primeiros a explicar como usar o GP para otimizar combinações de regras para uma estratégia de negociação.
J. Koza. Programação genética. O MIT Press, Cambridge, MA. 1992.
R. Poli, W. B. Langdon e N. F. McPhee. Um guia de campo para programação genética. Publicado via lulu e disponível gratuitamente em gp-field-guide. uk, 2008. (Com contribuições de J. R. Koza).
Shu-Heng Chen (Editor). Algoritmos genéticos e programação genética em finanças computacionais. Kluwer Academic Publishers, Norwell, MA. 2002.
A. Colin. Algoritmos genéticos para modelagem financeira, Trading on the Edge. 1994, páginas 165-168. John Wiley & amp; Sons, Inc. Nova York.
Risto Karjalainen. Evolução das regras de negociação técnica para futuros S & amp; P 500, Regras de Negociação Avançadas, 2002, Páginas 345-366. Elsevier Science, Oxford, Reino Unido.
Jean-Yves Potvin, Patrick Soriano, Maxime Vallee. Gerando regras de negociação nos mercados de ações com programação genética. Computadores e Pesquisa de operações, Volume 31, edição 7, junho de 2004, páginas 1033-1047.
Massimiliano Kaucic. Investimento utilizando métodos evolutivos de aprendizagem e regras técnicas. European Journal of Operational Research, volume 207, edição 3, 16 de dezembro de 2018, páginas 1717-1727.
Algoritmo de construção usando programação genética.
Expandindo o algoritmo de compilação apresentado anteriormente (ver Fig. 1), um algoritmo mais detalhado é ilustrado abaixo na Fig. 4 com base na programação genética. As caixas sombreadas de cinza representam os dados de entrada, que incluem os dados de preços para o (s) mercado (s) de interesse, indicadores e tipos de pedidos no chamado conjunto de compilação e as opções e critérios de desempenho (objetivos de construção) selecionados pelo do utilizador.
Figura 4. Algoritmo de compilação para geração automática de código com programação genética.
O processo GP pode ser usado para desenvolver simultaneamente dois elementos de estratégia essenciais: condições de entrada e pedidos de entrada e saída. As condições de entrada são tipicamente representadas como estruturas de árvores, como mostrado abaixo na Fig. 5.
A chave para a evolução das ordens de entrada e saída usando programação genética é representar os diferentes tipos de pedidos de forma generalizada. Por exemplo, parar e limitar os preços de entrada podem ser representados da seguinte forma:
Embora a programação genética seja capaz de gerar estratégias de negociação com uma variedade considerável, é necessário começar com uma estrutura generalizada para as estratégias a serem seguidas. A estrutura de estratégia mostrada abaixo em pseudo-código fornece uma estrutura para estratégias de construção com base em condições de entrada e tipos de pedidos como os discutidos acima:
Entradas: N1, N2, N3, ...
Se a posição for plana e LongEntryCondition for verdade, então.
Ordem de entrada longa ...
Inicialize as ordens de saída longas, conforme necessário ...
Se a posição for plana e ShortEntryCondition for verdade, então.
Ordem de entrada curta ...
Inicialize ordens de saída curtas, conforme necessário ...
Se a posição é longa então.
Ordem de saída longa 1 ...
Ordem de saída longa 2 ...
Se a posição for curta, então.
Ordem de saída curta 1 ...
Ordem de saída curta 2 ...
[Saída opcional de fim de dia]
As estratégias começam com a lista de insumos. É fornecida uma entrada para qualquer parâmetro do indicador, comprimento do look-back do padrão de preços e quaisquer parâmetros exigidos pelas ordens de entrada e saída, como o comprimento de look-back para o ATR.
Para ilustrar o uso de programação genética para a geração automática de código na construção de estratégias, o programa Adaptrade Builder foi administrado em barras diárias de um mercado de futuros de índices de ações para uma pequena população e um número limitado de gerações. As métricas de desempenho escolhidas para orientar o processo foram o lucro líquido, o número de trades, o coeficiente de correlação, a significância estatística e a relação retorno / redução. Alvos específicos foram definidos para o número de negociações e a relação retorno / retirada. As outras métricas selecionadas foram maximizadas. A função de fitness foi uma média ponderada de termos para cada métrica.
Figura 6. Percentagem de membros da população com lucro líquido fora da amostra superior a US $ 1.000.
Da mesma forma, o lucro líquido médio da OOS aumentou após cinco e dez gerações, como mostrado na Figura 7. Observe que esses resultados são para o lucro líquido da OOS. Por definição, os dados fora da amostra não são usados ​​na compilação, então os resultados da OOS são imparciais; eles não se beneficiam de retrospectiva. Isso implica que o processo GP não só tende a melhorar os resultados na amostra em sucessivas gerações, o que é um efeito direto do algoritmo GP, mas os resultados da OOS também tendem a melhorar à medida que as estratégias são desenvolvidas. Isso indica uma compilação de alta qualidade.
Código de Estratégia EasyLanguage para a TradeStation.
Membro da população: 46.
Criado por: Adaptrade Builder versão 1.1.0.0.
Criado: 19/10/2018 2:19:52 PM.
Código do TradeStation para TS 6 ou posterior.
Arquivo de preço: C: \ TestData. txt.
Var: EntCondL (falso),
EntCondL = (Maior (Volume, NL1) & gt; = Menor (Volume, NL2)) ou (Volume & lt; Média (Volume, NL3));
Se MarketPosition = 0 e EntCondL, em seguida, comece.
Compre a próxima barra na XAverage (L, NBarEnL1) + EntFrL * ATREnL parar;
Se MarketPosition = 0 e EntCondS, em seguida, comece.
Vender curto barra seguinte no Mais alto (H, NBarEnS1) - EntFrS * AbsValue (Menor (L, NBarEnS2) - Menor (H, NBarEnS3)) parar;
SStop = Power (10, 10);
Se MarketPosition & gt; 0 então comece.
Se BarsSinceEntry & gt; = NBarExL então.
Venda o próximo bar no mercado;
Venda o próximo bar no EntryPrice + TargFrL * ATRTargL limite;
Se MarketPosition & lt; 0 então comece.
Se EntryPrice - C & gt; ATRFrTrailS * ATRTrailS então.
Se STrailOn então começar.
NewSStop = EntryPrice - TrailPctS * (EntryPrice - C) / 100 .;
SStop = MinList (SStop, NewSStop);
Se BarsSinceEntry & gt; = NBarExS então.
Compre para cobrir a próxima barra no mercado;
Se STrailOn então.
Compre para cobrir a próxima barra na parada SStop;
Construir sistemas de negociação através da geração automática de código é um tipo de otimização. A maioria dos comerciantes sistemáticos provavelmente está familiarizado com a otimização de parâmetros, em que as entradas para uma estratégia são otimizadas. Ao contrário da otimização de parâmetros, a geração automática de código otimiza a lógica de negociação da estratégia. No entanto, o risco de sobre-otimização, ou "excesso de ajuste", também é uma preocupação para a geração automática de código, assim como é para a otimização de parâmetros.
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Forex Mecânico.
Negociação no mercado FX usando estratégias mecânicas de negociação.
OpenKantu System Generator.
Através dos últimos dois anos em Asirikuy, desenvolvemos uma quantidade substancial de conhecimento na geração, avaliação e negociação ao vivo de estratégias de negociação geradas automaticamente. O primeiro dos nossos esforços de desenvolvimento de software neste campo, o Kantu, tornou-se obsoleto dentro da nossa comunidade (veja por que abaixo) e, portanto, decidi liberar este código na comunidade aberta, a fim de evitar desperdiçar todo esse trabalho e, em vez disso, encorajar os outros para explorar também as possibilidades de geração de sistema algorítmico usando uma estrutura aberta já construída.
O Kantu é um gerador de sistema comercial que cria estratégias comerciais baseadas em regras derivadas de preço-ação (comparação de diferentes valores aberto / alto / baixo / próximo) usando dados OHLC. Usando você, você pode procurar estratégias dentro de um espaço lógico selecionado, encontrando aqueles que combinam as características estatísticas impostas pelo usuário (por exemplo, você pode procurar por sistemas que tenham um determinado Sharpe, razão de recompensa para risco, porcentagem de ganhos, etc.). Você pode ver como o programa exibe a imagem abaixo:
Estas são as principais características do software:
Esta e todas as versões futuras do OpenKantu estarão disponíveis gratuitamente com código fonte totalmente aberto: o) Codificado em FreePascal / Lazarus, código fonte completo disponível sob a licença GPL v2. Manual incluído. Basta exportar dados do seu centro de histórico MT4 para usá-lo com o suporte a plataformas OpenKantu. Binários pré-compilados disponíveis para Windows, mas o software pode ser compilado a partir de fontes em Windows, Linux e MacOSX. Simulações rápidas, um teste de 25 anos usando dados diários leva apenas 3 milissegundos, enquanto um teste de 25 anos no ano 1 pode levar cerca de 60 a 80 milissegundos. Isso permite que você execute milhões de testes dentro de uma quantidade de tempo realista. Suporte multi-core, você pode executar testes usando tantos núcleos de computador como o seu computador permite Configurar o processo de criação do sistema para pesquisar sistemas com ou sem SL / TP dentro de uma complexidade de regra definida (turno máximo, número máximo de regra, etc.) Configure uma saída janela de amostra se isso for desejado Você pode procurar estratégias em qualquer instrumento financeiro. Sistemas de filtragem usando as estatísticas pré-construídas ou uma regra de filtragem construída personalizada Obter resultados do sistema de trade-by-trade Simular as carteiras compostas por diferentes sistemas gerados Obter uma análise de expectativa matemática (MAE-MFE) para transações longas / curtas para todos os sistemas gerados Get gráficos de saldo com resultados comerciais mostrados em um gráfico OHLC dos dados (veja onde o sistema negociou) Exportar estratégias geradas para MT4.
Gostaria também de salientar que o OpenKantu NÃO é um gerador do Santo Graal e que o uso do programa sem uma boa compreensão das potenciais fontes de polarização (viés de ajuste de curva, viés de mineração de dados) deve levar a perder estratégias em frente / negociação ao vivo. Lembre-se de que o desempenho passado nunca é garantia de resultados futuros. Embora o OpenKantu esteja codificado de boa fé, os usuários finais são responsáveis ​​por todos os usos do software. O software é fornecido como está, sem garantias, implícitas ou implícitas. OpenKantu também é fornecido sem suporte, consulte o manual para obter instruções sobre como usar o software. Você pode baixar os binários do Windows e os arquivos de origem do programa usando os seguintes links:
A versão atual do programa é v2.40.
Notas sobre a construção a partir da origem: se construir a partir da fonte, certifique-se de instalar o Lazarus, instale os pacotes de sinapse e ZMSQL incluídos no repositório github antes de tentar criar o software. Se você gostaria de fazer contribuições de código, entre em contato comigo (deixe um comentário nesta página) e nós coordenamos para que você possa contribuir com o github. Todas as contribuições que melhoram o software para a comunidade aberta são bem-vindas.
Lembre-se de que, para reproduzir os mesmos resultados de teste obtidos no OpenKantu em simulações MT4, você precisa usar exatamente os mesmos dados dentro do processo de geração e o teste MT4. Na mesma linha, o horário de abertura / encerramento do GMT, DST e semanal do corretor de demonstração / tempo de demonstração precisa corresponder exatamente aos dados usados ​​no processo de geração. O uso de dados diferentes leva a mudanças imprevisíveis nos resultados de simulação entre os programas.
Você pode se perguntar por que decidimos descartar o uso de Kantu dentro de nossa comunidade (considerando todas as características positivas acima), decidimos mudar para o pKantu, pois tem muitas vantagens em relação à nossa implementação inicial do Kantu (agora OpenKantu). Com o pKantu temos as seguintes características:
Codificado em OpenCL / Python com velocidade como prioridade máxima Avaliação explícita de todo o espaço lógico (openKantu usa amostras aleatórias em vez disso, o que pode levar a problemas importantes ao tentar avaliar algumas fontes de polarização estatística). Simulações extremamente rápidas usando GPUs, em torno de 100-1000x mais rápido do que o OpenKantu Avaliação do viés de mineração de dados usando a geração automática de dados aleatórios Implementação da mineração de nuvens da comunidade que nos permite resumir todos os esforços de avaliação de criação de sistema e de tendência. Muitos mecanismos alternativos de evolução da perda de parada (o que significa que temos acesso a técnicas de saída mais avançadas)
Se você estiver interessado em aprender mais sobre fontes de viés estatístico na geração automática de sistemas e usando o pKantu, nosso mais recente software de geração de sistema automatizado, considere se juntar a Asirikuy, um site cheio de vídeos educacionais, sistemas de negociação, desenvolvimento e um som, honesto. e abordagem transparente para negociação automatizada em geral.
86 Respostas ao & # 8220; OpenKantu System Generator & # 8221;
Eu li o manual sobre os parâmetros sobre os tipos de simulação (por exemplo, cota fixa, datas aleatórias, estudo de IS / OS e simulação de caminhada para frente), mas ainda não consigo entender o que são e como os uso. Você pode explicar isso em detalhes? Por que precisamos executá-los em vez de usar & # 8216; single cycle & # 8217 ;? Além disso, você pode me fornecer um processo / procedimento sobre como gerar um sistema e testá-lo para garantir que ele seja robusto o suficiente para ser executado no ambiente demo / live?
Obrigado pela sua postagem: o)
Você pode explicar isso em detalhes? Por que precisamos executá-los em vez de usar o "ciclo único"?
Cada procedimento diferente fornece um tipo diferente de resultado. A simulação de ciclo único só gera sistemas X, mas o número de sistemas que são válidos de todos os gerados é um pouco aleatório. Por exemplo, uma única corrida de ciclo pode gerar 100, 2 ou mesmo zero sistemas válidos, dependendo da complexidade de seus filtros. Se você quiser ter certeza de que irá # 8211; no final & # 8211; tenha um determinado número de sistemas válidos (sistemas que cumpram seus filtros), então você deve executar uma cota fixa & # 8220; & # 8221; simulação que executa novos padrões até obter o número de resultados solicitados. A análise de avançar permite que você simule uma metodologia de negociação de geração / triagem / caminhada, enquanto os métodos aleatórios permitem ver se as conclusões estatísticas dependem do período escolhido para a entrada / saída do teste de amostra ou se as conclusões são genéricas em todo o conjunto Período de testes. Você deve experimentar com cada um e publicar quaisquer dúvidas ou dúvidas que você possa entrar no processo.
Além disso, você pode me fornecer um processo / procedimento sobre como gerar um sistema e testá-lo para garantir que ele seja robusto o suficiente para ser executado no ambiente demo / live?
Seria irresponsável dar-lhe qualquer procedimento, porque nenhum procedimento pode garantir o sucesso na demonstração / negociação ao vivo. Qualquer procedimento que eu lhe dê teria uma probabilidade de falha, cabe a você experimentar, estudar e sair com um procedimento que satisfaça as suas necessidades. Como diz no manual e acima, Kantu não é um santo Graal, você ainda precisa estudar com dificuldade, experimentar e elaborar suas próprias conclusões através de sua própria análise. Kantu é uma ferramenta, nada mais, nada menos. Se você quiser saber mais sobre o comércio algorítmico e obter uma educação completa sobre o assunto, eu recomendaria você se juntar a Asirikuy onde você receberá um conhecimento aprofundado sobre os problemas de design do sistema, robustez, etc. Se você comprou o Kantu, então esta compra conta para uma assinatura da Asirikuy (envie-me diretamente e eu enviarei um link com o restante do pagamento e o link de inscrição se você estiver interessado).
Se você tiver alguma dúvida específica sobre a funcionalidade, sinta-se à vontade para publicá-las aqui ou envie-me um email diretamente e eu ficarei feliz em responder: o) Muito obrigado novamente pela sua postagem,
O programa continua me dizendo Não foi possível abrir o arquivo & # 8220; EURUSD_DAILY_DATA_SAMPLE. CSV & # 8221; que está incluído no arquivo com versão demo. Talvez algo em configurações regionais do Windows precise mudar? Tentei brincar com eles, mas sem resultados. Ajuda, por favor!
Obrigado por sua postagem: o) Kantu define sua própria data e separadores decimais, então este não deve ser um problema. Se você quiser experimentar o separador decimal usado pelo programa é um & # 8220;. & # 8221; e o separador de data deve ser um slash & # 8220; / & # 8221 ;. Deixe-me saber se você continua a experimentar problemas,
I & # 8217; m da Rússia e no Windows russo continua me dizendo # 8220; Não foi possível abrir e # 8221 ;. Testei a cópia inglesa do Windows e tudo funcionou, tentei configurar as configurações regionais da mesma forma que na cópia em inglês, mas não funcionando.
Bom dia, Sr. Fernandez.
Estou muito interessado no seu programa de gerador Kantu.
Infelizmente, meu inglês não é tão bom. Eu ainda estou aprendendo.
Quero perguntar se entendi corretamente que o.
As estratégias do KantuGenerator são geradas com base em padrões de castiçal?
O gerenciamento de pedidos pode ser adaptado com parada ou paragem de trilhas?
São suportados nos processadores de 4 núcleos do software?
Espero não fazer perguntas estúpidas.
Saudações da Suíça.
Muito obrigado pela sua postagem: o) Deixe-me responder suas perguntas agora:
1. O Kantu cria sistemas baseados na ação de preços. Isso significa que os sistemas são criados com base em comparações entre os valores de OHLC de diferentes velas. Às vezes, os resultados podem ser interpretados como padrões de velas, mas outras vezes eles podem parecer mais como o que algumas pessoas reconheceriam como "harmônico" e # 8221; padrões. Kantu apenas procura relacionamentos entre os valores da OHLCV de diferentes velas.
2. Não. Kantu tem a opção de implementar um mecanismo SL / TP ajustado ATR, mas não possui opções de gerenciamento de pedidos de trilhas ou break-even. A razão é que esses dois recursos não são compatíveis com o rápido & # 8220; ohlc somente & # 8221; simulações realizadas por Kantu (os resultados não seriam precisos se fossem utilizadas paradas ou paradas).
3. Sim, uma versão será lançada em alguns dias com suporte multi-core (eu já implementei o recurso).
Espero que isso responda sua pergunta,
Extraindo o método não suportado do kantu.
o extrato da versão Unix falha no arquivo principal & # 8211; kantu.
Ok, um extractor diferente funcionou.
Em que escreveu isso? Python?
É escrito em FreePascal.
Se você comprar isso, você obtém a versão mq4?
Se você comprar isso, você terá a opção de exportar os sistemas resultantes para o código mql4.
Eu joguei com a demonstração nos últimos dias e estou interessado em comprar a versão completa. Se eu comprar a versão completa agora vou ter acesso a atualizações no futuro?
Alguma chance de suporte multicore no futuro?
Além disso, você considerou a personalização da entrada de dados históricos para permitir a importação de outros sistemas de negociação ou formatos de data alternativa? Eu importei com sucesso os dados do NinjaTrader com alguns ajustes para se destacar, mas seria bom poder ignorar esse passo.
Muito impressionado até agora. Ótimo trabalho e obrigado.
Obrigado pela sua postagem: o) Vou responder agora às suas perguntas:
1. Você só terá que pagar por grandes atualizações. Principais atualizações incluem grandes re-funcionamentos do software para criar novas funcionalidades. No entanto, sua versão adquirida continuará a funcionar indefinidamente (a compra de atualização principal é opcional). Agora, "# 8211; já que o software é bastante novo & # 8211; você receberá muitas atualizações significativas gratuitamente antes da primeira grande atualização aparecer.
2. Sim, eu já implementei suporte multi-core. Atualmente está sendo testado e uma atualização para os usuários do Kantu provavelmente será lançada na próxima semana (como eu também preciso atualizar o manual). Observe que isso é considerado uma atualização menor, então, se você comprar o Kantu agora, você receberá esta atualização gratuitamente.
3. Eu não tinha considerado isso, mas certamente pode ser feito facilmente.
Obrigado novamente por publicar e por suas amáveis ​​palavras sobre o meu trabalho: o)
Obrigado pelo seu ótimo software, estou muito interessado na otimização genética. Mas eu tenho algum problema com WFS & # 8211; Normal. Acabei de testá-lo no meu notebook com o Intel Core i7 2620M, e na minha área de trabalho com o AMD A10 5800K. No programa do notebook simplesmente deixa de responder, e a oferta do Win7 & # 8220; Close program & # 8221 ;. Tentei esperar, mas sem efeito. Na minha área de trabalho (também Win7), o WFA termina com o erro Kantu: operação de ponto flutuante inválida. Você poderia ajudar, por favor? Se desejar, eu posso enviar screenshots, ou quaisquer outros detalhes para depuração.
Obrigado pela sua postagem: o) Este é provavelmente um bug relatado conhecido que já foi corrigido no último lançamento. Uma nova versão de demonstração será lançada mais tarde hoje,
A nova versão tem o mesmo problema. Erro Kantu: a operação de ponto flutuante inválida ocorreu após seis passos de Walk Forward Simulation (Normal). Atualmente no meu computador no trabalho # 8211; CPU Intel Core i7 3770.
E segundo & # 8211; pequeno detalhe & # 8211; O caminho para o CSV pode ter apenas cerca de 57 caracteres da GUI. É possível editar isso manualmente em symbols. txt e colar mais, claro.
Obrigado por sua postagem: o) Carregue toda a configuração que você está usando para a simulação, então feche o programa sem executar qualquer simulação e envie-me uma cópia do config. ini que é salvo na sua pasta de instalação (enviar eu uma cópia com zíper para dfernandezp em unal. edu. co). Você provavelmente está usando algumas configurações específicas que estão causando um bloqueio porque não são geradas negociações suficientes no sistema operacional e algumas instâncias selecionadas são exibidas sem transações (isso pode causar uma falha). Tente aumentar o tamanho da amostra do sistema operacional ou alterar seu filtro de comércio mínimo para obter apenas estratégias com um número maior de negócios. Obrigado novamente pela ajuda na depuração: o)
PS: Obrigado pela cabeça no erro de comprimento do caminho do csv no editor do DB. Vou consertá-lo na próxima versão.
Eu tenho o mesmo problema que não posso inserir todo o caminho, pois é um caráter limitado. Eu proponho procurar o diretório e pode escanear e salvar qualquer banco de dados utilizável. Isso economiza muito tempo e é mais fácil para nós.
Obrigado por seu comentário: o) Eu corrigirei esse erro na próxima versão (o problema de caracteres limitado). No entanto, você também pode editar o arquivo DB do symbol. txt manualmente e adicionar todos os seus instrumentos dessa maneira. Sobre a adição automática, você não pode adicionar dados automaticamente porque a propagação, o deslizamento e a comissão precisam ser definidos manualmente (conforme a minha resposta ao seu outro comentário), pois esses valores não estão contidos nos dados da OHLC. Eu espero que isso ajude,
O que devemos inserir outro parâmetro no gerenciador de banco de dados?
Seria mais fácil se pudesse digitalizar o arquivo csv e inserir esses dados automaticamente.
Obrigado pela sua publicação: o) Os dados, como o tamanho do contrato, a comissão e o deslizamento desejado, não podem ser obtidos automaticamente dos dados da OHLC, portanto, eles precisam ser inseridos manualmente. Leva apenas alguns segundos para adicionar os dados de cada instrumento. Obrigado novamente por publicar,
Ainda não consigo inserir o caminho de dados corretamente. Também não consigo alterar o período de tempo porque ele apenas limita para 2 dígitos (por exemplo, não consigo inserir o cronograma como & # 8220; 1440 & # 8221;)
Além disso, sempre que abro o programa, preciso inserir o código e não posso salvá-lo. Estou muito frustrado com o programa. Francamente falando, eu estou pensando sobre o & # 8216; reembolso & # 8217; & # 8230;. Desculpe por dizer que & # 8230;
Obrigado por sua postagem: o) Se você estiver tendo problemas para editar os campos DB usando o editor incluído no Kantu, você pode simplesmente editar manualmente o arquivo symbols. txt incluído na sua pasta de símbolos (abra-o no bloco de notas e altere os valores para quaisquer valores você quer). Ao editar isso no bloco de notas, você pode alterar os valores para os valores desejados. Sobre o arquivo de licença, para que ele seja carregado automaticamente, você precisa salvá-lo dentro da sua pasta de instalação do Kantu como license. lic (certifique-se de marcar a caixa que diz & # 8220; Salvar dados no arquivo & # 8221;). Além disso, certifique-se de instalar o programa fora dos seus arquivos do programa & # 8220; & # 8221; porque isso pode causar problemas devido à forma como o Windows armazena em cache os dados do programa.
Por último, mas não menos importante, sinta-se à vontade para me enviar um e-mail se tiver algum problema e ficarei feliz em ajudá-lo até que você os conserve. Além disso, lembre-se de que não há reembolsos, isso faz parte dos termos de compra (como está indicado em letras vermelhas negritas claras acima). Se você não está feliz com a versão mais recente, você pode continuar usando a primeira versão que você comprou. No entanto, # 8211; como eu disse antes & # 8211; Ficarei feliz em ajudá-lo a resolver problemas se você me enviar um e-mail diretamente. Obrigado novamente por escrever,
PS: esses erros que lidam com o editor DB serão corrigidos na próxima atualização.
Posso usar arquivos de dados ASCII (formato Metastock)?
Obrigado pelo seu interesse: o) Sinta-se livre para tentar seus dados com a versão de demonstração, ele funcionará se o formato corresponder à descrição dentro do manual. Obrigado novamente por comentar,
Existe um desconto disponível para se juntar ao site Asirikuy se eu comprar o software Kantu System Generator?
Obrigado por sua postagem: o) Se você comprar Kantu, esta compra conta para uma assinatura da Asirikuy se você desejar obter uma (o que significa que você pagaria 121 USD por ano). Obrigado novamente por publicar,
Existe planos para adicionar formações de velas / padrões para a versão atual do Kantu System Generator?
Não consigo gerar um arquivo csv da Ea fornecida. Também pode ser devido ao fato de que não consigo abrir o EA no testador para alterar os parâmetros. Existe alguma outra forma de criar um arquivo csv compatível com o kuntu?
Obrigado pelo seu comentário: o) Não tenho certeza do que você quer dizer com o & # 8220; incapaz de abrir a EA no testador & # 8221 ;? Esta EA não tem parâmetros, basta carregar a EA no testador de estratégia e executar um back-test no período de tempo que deseja exportar usando o & # 8220; Open price only & # 8221; método de simulação. O csv será criado em sua pasta tester / arquivos no seu diretório de instalação MT4. Espero que isso acenda: o)
Oi, @admin posso solicitar um contack do seu lado no meu mail bx para pedir alguns detalhes técnicos sobre o produto?
Os dados do tick tick serão suportados no futuro?
Gostaria de saber se, para um arquivo EURUSD CSV de 5 dígitos exportado através de sua EA, a seguinte definição de símbolo seria correta:
Parece estar bem à primeira vista. Se a formatação csv estiver correta, ela deve funcionar. Por favor envie-me um e-mail se você tiver algum problema e eu o ajudarei.
Acho que o KANTU tem vários bugs, o projeto ainda está vivo ou não?
Obrigado por publicar: o) Sim, o projeto ainda está vivo! Eu trabalhei em muitos recursos adicionais e correções de bugs, que serão lançados nesta semana. Se você tiver algum erro, sinta-se à vontade para enviá-los para mim (dfernandezp no unal. edu. co) para que eu possa corrigi-los se eles ainda não foram corrigidos. Obrigado novamente por publicar,
Oi, se eu quiser usar Simulação de Ciclo Simples, o Kantu me dá erro: & # 8220; & # 8221; é um número inteiro # 8230;
Sim, este é um bug relatado que foi introduzido na última atualização. Deve ser consertado em uma semana: o)
Ótimo! Estou ansioso para frente :)
Foi recentemente apresentado ao seu site por um amigo.
Eu não vejo posts recentes para Kantu e a maravilha do projeto ainda está viva e está sendo atualizada; e se o sistema livre FE foi avançado?
Além disso, seu sistema FE foi rastreado no MyFxBook ou em qualquer outro local de teste para frente? Se não, por que não?
Obrigado por publicar. Sim, o projeto Kantu está vivo e está sendo desenvolvido continuamente. O sistema Atinalla FE tinha duas contas de myfxbook rentáveis ​​de 3 anos, mas estas foram removidas desde que estou me afastando do MT4, então eu encerrei todas as minhas contas nos corretores MT4. Espero que isso responda suas perguntas,
Eu acho que o programa mantém alguns dos erros antigos. Eu estava gerando sistemas por mais de 1h quando de repente eu recebo a mensagem & # 8220; 0.5 é um flutuador inválido & # 8221; & # 8211; e o processo é interrompido. Curiosamente, a única maneira de passar por isso para poder re-executar o programa é editar manualmente as datas no arquivo config. ini e substituir os hifens com as barras: 01-01-1985 com 01/01 / 1985, por exemplo.
É possível adicionar uma & # 8220; Pausa & # 8221; botão para o aplicativo? Há apenas um & # 8220; Cancel & # 8221; botão.
Às vezes eu preciso deixar meu computador no modo de suspensão e retomar a simulação mais tarde (sem reiniciar a simulação desde o início).
Está incluído o RecordBarsMQL4 EA na versão paga?
Desculpe pelo meu mau inglês.
Sim, também está incluído.
Como você mencionou de uma das suas respostas que você está se afastando do MT4, apenas deseja esclarecer se você continuará a suportar consultas relacionadas ao MT4, pois todos os corretores aqui no meu lugar só suportam MT4 / EA no desta vez? Espero poder juntar-me a asirikuy no futuro. Obrigado.
Obrigado por escrever: o) Sim, continuarei a apoiar o MT4, pois estou ciente de que isso é o que muitos membros da Asirikuy continuarão usando. No entanto, eu vou me afastar pessoalmente e recomendar me afastar do MT4 / MT5,
Existe alguma maneira de adicionar fontes de dados adicionais ao Kantu? Gostaria de adicionar dados Gold Gauger de metatick / goldgauger /. Isso usa algum tipo de DLL para obter os dados. Existe alguma maneira de amarrar isso e usá-lo em conjunto com os dados normais?
Você pode usar qualquer fonte de dados que você deseja no Kantu, basta baixar os dados usando qualquer ferramenta usada por seu provedor de fonte de dados e, em seguida, certifique-se de que os dados foram formatados corretamente conforme exigido nos arquivos csv de dados do Kantu,
Eu realmente gosto da aparência de Kantu. Mas, consegui fazê-lo funcionar apenas uma vez e agora o parâmetro padrões por ciclo sempre reverte para zero quando tento executar uma simulação. Carreguei o arquivo de dados e segui as instruções no manual para tentar executar várias simulações, mas o padrão de padrões por ciclo sempre reverte para zero.
Até cheguei ao ponto de criar corretamente um arquivo de dados de 15 minutos exportando dados do MT4 e corrigindo os campos para uso com o Kantu, mas obtive o mesmo resultado.
Estou usando v1.19-Demo.
Por favor, me diga como corrigir esse problema.
Obrigado por escrever: o) Se quiser, envie-me uma captura de tela da sua janela de configuração do kantu e filtre para dfernandezp no unal. edu. co e I-8217; ajudá-lo-ei,
Pergunto-me se existe uma comunidade aberta de usuários do OPENKANTU (não há suporte técnico) que possa ajudar os outros, especialmente a questão de configurações & # 8230; Apenas dê 600 opções (sempre) e o número de barras (3) permanece sempre em 3 (mesmo se você a mudar no arquivo INI). Obrigado!
Obrigado por postar Jorge. Tente publicar nos fóruns de comércio FX sobre o software para ver se você pode encontrar desenvolvedores interessados ​​em gerar uma comunidade em torno do OpenKantu. Eu também examinarei os erros que você mencionou quando eu tiver o tempo, veja se eu posso emitir uma atualização.
Isso seria uma grande ajuda para pessoas como eu que não são programadores !. Então, por exemplo, eu não sei como fazer o & # 8220; OK & # 8221; botão para aparecer nos menus (não mostrado) ou deixe o programa ler o arquivo INI quando alterado (se ele mudou, ele volta à versão original que é baixada). Obrigado de qualquer maneira por responder!
Olá. Por favor, desculpe minha insistência, mas queria saber se você teve tempo de verificar os problemas que mencionei anteriormente. Na Internet, não há sites dedicados a este software (devido, em princípio, pelo idioma) e quanto a esses (como eu) que não são programadores, é difícil corrigi-los.
Posso contratar você para testar minha EA que acabei de ter desenvolvido por um programador MT4. Preciso de uma Otimização da EA para obter os melhores números e, em seguida, voltar a testar os que trabalham por um período de um ano ou mais. Posso enviar-lhe o EA se você pode me dar seu endereço de e-mail. Obrigado, Howard.
Em primeiro lugar, agradeço muito pelo fornecimento aberto do Kantu System Generator.
Eu tenho jogado com ele nos últimos dias e gradualmente descobriu seu potencial. No entanto, duas coisas sobre a mecânica interna não me deixaram claro sobre o qual não consegui encontrar nenhuma informação. Eu ficaria muito grato se pudesse me responder o seguinte:
1. Como os negócios são registrados se um sinal foi gerado? O comércio abriu-se com a próxima barra de preço aberto após a última barra fechada que gerou um sinal ou é aberta com o fechamento da mesma barra que gerou o sinal (o que daria resultados imprecisos, uma vez que é muito mais difícil abrir um comércio no Fechar, em seguida, para abrir no próximo Abrir)
2. Como SL & amp; O TP é desencadeado? É o Close que determina se um SL ou TP foi disparado ou é o High / Low, o que novamente seria difícil de replicar?
Eu sei que você oferece apenas um suporte limitado se não há suporte para a versão aberta do Kantu, mas acho que uma resposta a essa questão é vital para o uso do programa. Eu poderia, naturalmente, ler o código pascal, mas pensei que apenas pedir-lhe encurtaria o processo por um fator de 100 ;-)
Obrigado por escrever: o) Estou feliz em ver que você gosta do software! Deixe-me responder suas perguntas:
1. Os negócios são inscritos no bar aberto. Os sinais são sempre formados por barras previamente fechadas, então, quando uma nova barra abre o programa, determina se um novo comércio deve ser inserido.
2. O SL / TP é ativado usando os valores altos / baixos das barras. Se uma barra / alto / baixo (adicionando propagação quando necessário) viola o SL / TP do comércio, então o comércio é assumido como tendo atingido o valor dentro dessa barra. Se os valores SL e TP forem atingidos na mesma barra, o programa sempre assume que o SL foi atingido primeiro para evitar a superestimação dos lucros. Você precisa usar valores altos / baixos, pois usar fechamentos implicaria que um SL / TP poderia ser atingido dentro de uma barra e você sentiria falta (então as simulações seriam muito imprecisas).
Deixe-me saber se você tem outras perguntas e também sinta-se livre para divulgar a palavra sobre o OpenKantu,
uau, obrigado pela resposta muito rápida e precisa. Agora que eu sei sobre a lógica interna de entrada / saída, posso começar a usar o Kantu de uma maneira verdadeiramente séria.
Usar o Hi / Lo para disparar o SL / TP como faz Kantu faz sentido. No meu próprio projeto de teste, sempre tento diferenciar o tempo de saída, desencadeando o TP com o Alto e o SL com o próximo fechamento (ou o contrário). This way I keep the possibility to close in profit on intraday movements while keeping the difference between simulation and execution at a minimum.
I will spread the word and even become a member of Asirikuy at some point.
i have a problem. i tried to make an EA out of the strategie that i wanted to use. but now the EA can only use the data feed from the broker you trade on.
if you use data feed placed on forex websites( that is based on a collection of source to make up the data).
now it the broker because every broker the close, open , high, low are different so i get a different result not in a good way.
now i am trying to find a solution for it. the data from the website i can not use. how can i make the outcome match the outcome when you trade manually with the data from the websites.
Indeed, feed dependency is very problematic in Forex trading. This is why you need to develop a programming framework that allows you to implement data-refactoring, with features like GMT/DST corrections and week structure adjustments so that your problems due to data differences are reduced to the minimum. If you’re interested in learning how to minimize broker dependency I would invite you to join the Asirikuy community where we have worked extensively on solving these issues. Obrigado por escrever,
after some weeks experimenting with your OpenKantu System while following your articles on DMB and other interesting topics I just tried to do a run in OpenKantu with custom inputs. As it says in the Manual I extended the data in the form:
OpenKantu loaded the data successfully but doesnt seem to regard the extra columns for rule building. I expected the additional input to appear as a tick box like the O/H/L/C does. Is this feature not implemented in the OpenSource Version of Kantu or am I missing something?
Thanks in advance,
Thanks for writing and using the software. This feature was removed since there were some problems with it and when using it it wasn’t possible to do automatic code generation because the nature of the additional columns was not known by the program. In order to allow for correct automatic MQL4 code generation and remove other bugs this feature was removed. Let me know if you have other questions or comments,
I just dashed in your blog and the asirikuy page. I’m a young developer and programmer from germany – I started trading about 2 months ago and learned some general things about forex robots and how to use them. I just used some on a few demo accounts but I’m looking forward to get in more professionall and also profitable with robot systems. For the beginning I started with MT4 and optimizing some bought systems – but the result wasnt that good and fast with the backtest & forward test from MT4.
My question now is, when I’ll start using asirikuy what can I expect from it? Can I learn how to get a better programmer for trading with it and write code – and can I learn from other members which are sharing their systems and profit from it?
I also read that I would get access to a program would which would be far better to optimize & backtest systems as metatrader – is that right? And I can then start the optimized systems still on my brooker in Metatrader?
I’m looking forward for your answer and I’m really happy that I found your page!
Thanks for writing, I’m glad to hear you’re enjoying reading the page and are considering to join our community. About Asirikuy, sure you can expect to learn how to write different types of trading programs and to benefit from other members who share their code. Of course whether you are able to profit from any of the knowledge you get cannot be said – I certainly cannot predict the future and past performance is not indicative of future results – but you’ll certainly become a better algorithmic trader and will learn lots of new things. We have been developing and trading within a community since 2009 so you’ll be able to learn from all the successes and mistakes we’ve made through all that time. I think that a good hint for joining is whether you enjoy and find the contents on this blog useful, if you do then our community is probably a good match for you.
Regarding our back-testing software, sure you’ll get access to our back-testing and programming framework. The systems you code within our framework can indeed be tested and optimized in MT4 as well as within our own back-testing program. There’s a lot of knowledge in Asirikuy so if you join take a few months to get familiarized with everything. Of course, you’ll get my personal support once you join so you’ll know I’ll be there to answer questions when you need me to. Thanks again for writing and feel free to post any other questions you might have,
thank you for your long answer! I really appreciate :).
I’m looking forward to get in Asirikuy, soon & to start with you a new chapter of trading.
Thank you for your wonderful blog and OpenKantu System Generator. Your approach to portfolio generation (i. e. creation of many independent strategies and trading all of them) looks like an advanced version of what I’m trying to do in my own humble trading. However, I see one major difference : Openkantu creates symmetrical systems (long entry rules are just the opposite of short entry rules), while I’m trying to generate systems for longs and short independently, because I think there may exist some patterns that work only in one direction. It seems that’s impossible to reproduce with OpenKantu without code modification. What do you think about this approach – does it make sense or it’s flawed and you intentionally avoid it?
Obrigado por escrever. The problem with approaches that violate symmetry (long only or short only) is that you start to suffer from much larger data-mining bias. If a pair spent 70% of the past 10 years trending towards the downside almost any random short-only strategy would have made money, your short-only systems therefore do not exploit any real historical inefficiencies but were just lucky because they were short-only strategies within a period that was mostly favorable to short trading. You can create long-only and short-only systems that work above bias but you must make a lot of effort to evaluate data-mining bias and have a very high measured confidence that your systems do not come from randomness. Sticking with symmetric strategies is a much safer bet. Thanks again for writing,
Ola daniel. Just one question… Do you remove some posts here in the “response” area?. I’m asking this because I left a commente two days ago asking for help for the modules that appears in the GITHUB page, but now it is remove. Could you please let me know then where can I find some site of developers using OPENKANTU? (i googled it, but there is no such site).
Obrigado por escrever. Sometimes the spam filter removes some comments automatically, I guess it removed your comment by mistake (sorry about that). There are no “modules” in OpenKantu that you could load independently, the functions that do things like pattern generation and back-testing depend on many other functions distributed through the entire set of program files. If you want to extract some code from it you’ll need to get into it and understand the code. Please also bear in mind that OpenKantu is licensed under GPL so any software created by a third party that includes its code must also be free and open source. Let me know if you have any other questions,
Thnks a lot for your answer Daniel. Well, as I told you in the first post (the deleted one :)) I just want to know how the program performs the pattern search (well, really, it would be very useful to me to my thesis). I do know that the program Works as an entire body, but I just want to know (or to “see”), how these pattern searches are done. THnks a lot!
Obrigado pela sua resposta. Well the code is entirely open source so you can take your time to get to know it and understand how it works, sadly I don’t have the time to give you a more guided description of the source but as I mentioned it’s there for you to explore if you wish. Thanks again for writing,
Hello Daniel and staff. I have just attended your webinar with Sapienza Finanziaria. Impressionante!
I have a question before joining the community.
If I’d like to use my broker instead of Oanda, of course loading a very small number of experts compared to your portfolio, is it possibile to export the expert advisors into mql code in order to load them into metatrader 4?
desde já, obrigado.
Obrigado por escrever. Trading of the price action based repository is only possible through Oanda using our servers, it’s not possible to trade through other brokers. However we do have a machine learning system repository and other trading strategies which can be traded through any MT4 broker. Do let me know if you have other questions,
Thanks Daniel, I understand there are two different possibilities (interesting). I’ve just subscribed, I believe in your algorithmic trading and I hope everything will be clearly explained in order to operate in both ways.
Obrigado por escrever. There is a lot of content on our website so take your time to digest everything (it can take a few weeks) and make sure you email me or post any questions on the forum. Also make sure you check the wiki first so that you can get a good general idea. In any case remember that I am there to assist you with whatever you need. Welcome to our community!
thank you very much for a great OpenKantu.
How about custom inputs that you mentioned in 2018?
It is very very usefull function when you create systems for stocks.
Because stocks prices often depends on indexes or other inputs, most of my systems use such dependences succesfully.
Do you plan to add it or maybe you have some beta already?
Obrigado por escrever. This feature was implemented in the closed version of Kantu – which was available only to Asirikuy members – and was removed when OpenKantu was released. There are no plans to add this feature to OpenKantu in the future, however since the software is open source you can modify it as you wish. Let me know if you have any other questions,
Hi Artem and thank you for your software, I don’t know if is possible a new feature in your software, export a portfolio systems in a single EA,
would be very useful.
Hi, (sorry for my english, but its not my language)
first of all great thanks for you job and your sharing.
About youy software I have many question:
1/ I readed the documentation but I didn’t understand very well (because my english) how you calculate the SL and TP.
I understand it’s a % of 20 period daily ATR, but for me it’s not enought mostly for intraday bars.
Could you give me an example please like:
for 15 min chart, if there is 2 for SL, the SL will be: 2*ATR(20)*coef(for intraday bars)
Because I did many test with R and I never found the same results from your software.
2/ An improvement you can do it, I think, it would be to have the possibilitГ© in the result and with the EQ, to chose with all type(Buy and Sell) or only buy or only Sell.
Also in the BT because the market don’t work exactly in the same way when it go up or down.
Thanks in advance for your answer.
Obrigado por escrever. Let me answer your questions:
1. Check the MQL4 generated files, the formulas for calculating volatility are there. Note that the intra-day strategies do NOT use the ATR, they use an ATR proxy that is calculated very differently than the ATR because intra-day volatility is cyclical (so you cannot simply use the lower timeframe ATR and multiply it by a coefficient).
2. This is implemented in pKantu, our GPU enabled mining software available within Asirikuy. It will not be implemented in the OpenKantu software (at least by me). However the source is available so you can modify openKantu to do this if you wish.
Please also bear in mind that OpenKantu is provided without any support. Thanks again for writing,
I am interested pKantu But I would need a 32bit Windows version,
Also the code of “kantu_template” produces 9 errors.
I have read the manual and I find it interesting, I would like to try a working version.
The “kantu_template” code is not finished code but just a template that the program uses to generate an mql4 file when you export a system to be used in MT4 via the menu it is NOT supposed to be compiled or used on its own (you need to first generate programs in mining and then export them using open kantu). OpenKantu is fully functional in its current state .
About a 32-bit version, pKantu works under 32 or 64 bits, however it has no graphic interface – it’s only a command-line tool – and does not generate mql4 files directly but csv files meant to be used through the F4 framework’s MT4 frontend. Obrigado por escrever,