O QSForex é um backtesting orientado a eventos de código aberto e plataforma de negociação ao vivo para uso nos mercados de câmbio (forex), atualmente em um estado alfa. Ele foi criado como parte da série Forex Trading Diary em QuantStart para fornecer a comunidade de negociação sistemática com um mecanismo de negociação robusto que permite a implementação direta de estratégia forex e testes. O software é fornecido sob uma licença MIT permissiva (veja abaixo). Open-Source - O QSForex foi lançado sob uma Licença de MIT de código aberto extremamente permissiva, que permite o uso total em aplicações de pesquisa e comerciais, sem restrições, mas sem garantia de qualquer tipo. Free - QSForex é completamente gratuito e não custa nada para download ou uso. Colaboração - Como o QSForex é open source, muitos desenvolvedores colaboram para melhorar o software. Novos recursos são adicionados com freqüência. Quaisquer erros são rapidamente determinados e corrigidos. Desenvolvimento de Software - QSForex é escrito na linguagem de programação Python para suporte direto de plataforma cruzada. QSForex contém um conjunto de testes de unidade para a maioria do seu código de cálculo e novos testes são constantemente adicionados para novos recursos. Arquitetura Orientada a Eventos - QSForex é completamente orientada a eventos, tanto para backtesting e negociação ao vivo, o que leva à transição direta de estratégias de uma fase de researchtesting para uma implementação de negociação ao vivo. Custos de transação - Os custos de spread são incluídos por padrão para todas as estratégias testadas. Backtesting - O QSForex apresenta backtesting de par multi-moeda de vários dias. Trading - A QSForex atualmente oferece suporte a negociação intraday ao vivo usando a OANDA Brokerage API em um portfólio de pares. Métricas de Desempenho - QSForex atualmente suporta medição de desempenho básico e visualização de equidade através das bibliotecas de visualização Matplotlib e Seaborn. Instalação e Uso 1) Visite o Oanda e configure uma conta para obter as credenciais de autenticação da API, que você precisará para realizar a negociação ao vivo. Eu explico como realizar isto para fora neste artigo: quantstartarticlesForex-Trading-Diary-1-Automated-Forex-Trading-com-OANDA-API. 2) Clone este repositório git em um local adequado em sua máquina usando o seguinte comando em seu terminal: git clone githubmhallsmooreqsforex. git. Alternativa você pode baixar o arquivo zip do ramo mestre atual em githubmhallsmooreqsforexarchivemaster. zip. 3) Crie um conjunto de variáveis de ambiente para todas as configurações encontradas no arquivo settings. py no diretório raiz do aplicativo. Como alternativa, você pode codificar suas configurações específicas, substituindo as chamadas os. environ. get (.) Para cada configuração: 4) Crie um ambiente virtual (virtualenv) para o código QSForex e utilize pip para instalar os requisitos. Por exemplo, em um sistema baseado em Unix (Mac ou Linux), você pode criar um diretório como o seguinte, digitando os seguintes comandos no terminal: Isso criará um novo ambiente virtual para instalar os pacotes em. Supondo que você tenha feito o download do repositório gst QSForex em um diretório de exemplo, como projectsqsforex (altere este diretório abaixo para onde você instalou QSForex), então para instalar os pacotes você precisará executar os seguintes comandos: Isso levará algum tempo como NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-Learn e Matplotlib devem ser compilados. Há muitos pacotes necessários para que isso funcione, por favor, dê uma olhada nesses dois artigos para obter mais informações: Você também precisará criar um link simbólico do seu diretório de pacotes do site para o diretório de instalação do QSForex para poder chamar Importe qsforex dentro do código. Para fazer isso, você precisará de um comando semelhante ao seguinte: Certifique-se de alterar projectsqsforex para o seu diretório de instalação e venvqsforexlibpython2.7site-packages para o diretório de pacotes do site virtualenv. Agora você poderá executar os comandos subseqüentes corretamente. 5) Nesta fase, se você simplesmente deseja realizar a prática ou negociação ao vivo, então você pode executar python tradingtrading. py. Que utilizará a estratégia de negociação padrão do TestStrategy. Isso simplesmente compra ou vende um par de moedas a cada 5º tick. É puramente para testes - não usá-lo em um ambiente de negociação ao vivo Se você deseja criar uma estratégia mais útil, basta criar uma nova classe com um nome descritivo, p. MeanReversionMultiPairStrategy e verifique se ele tem um método calculatesignals. Você precisará passar esta classe a lista de pares, bem como a fila de eventos, como em tradingtrading. py. Consulte strategystrategy. py para obter detalhes. 6) A fim de realizar qualquer backtesting é necessário para gerar dados forex simulados ou download histórico tiquetaquear dados. Se você quiser simplesmente tentar o software para fora, a maneira mais rápida de gerar um exemplo backtest é gerar alguns dados simulados. O formato de dados atual usado por QSForex é o mesmo que o fornecido pelo DukasCopy Historical Data Feed em dukascopyswissenglishmarketwatchhistorical. Para gerar alguns dados históricos, certifique-se de que a configuração CSVDATADIR em settings. py é definir para um diretório onde você deseja que os dados históricos para viver. Em seguida, você precisa executar generatesimulatedpair. py. Que está sob o diretório de scripts. Ele espera um único argumento de linha de comando, que neste caso é o par de moedas no formato BBBQQQ. Por exemplo: Neste estágio, o script é codificado para criar um único mês de dados para janeiro de 2017. Ou seja, você verá arquivos individuais, do formato BBBQQQYYYYMMDD. csv (por exemplo, GBPUSD20170112.csv) aparecem no seu CSVDATADIR para todos os dias úteis em Mês. Se você deseja alterar o monthyear da saída de dados, basta modificar o arquivo e voltar a executar. 7) Agora que os dados históricos foram gerados, é possível realizar um backtest. O arquivo backtest em si é armazenado em backtestbacktest. py. Mas isso só contém a classe Backtest. Para realmente executar um backtest você precisa instanciar esta classe e fornecer-lhe os módulos necessários. A melhor maneira de ver como isso é feito é observar a implementação do Crossover de média móvel no arquivo examplesmac. py e usá-lo como um modelo. Isso faz uso do MovingAverageCrossStrategy que é encontrado em strategystrategy. py. Isso padrão para negociação tanto GBPUSD e EURUSD para demonstrar o uso de par de moedas múltiplas. Ele usa os dados encontrados no CSVDATADIR. Para executar o exemplo backtest, basta executar o seguinte: Isso levará algum tempo. No meu sistema de desktop Ubuntu em casa, com os dados históricos gerados via generatesimulatedpair. py. Leva cerca de 5-10 minutos para ser executado. Uma grande parte deste cálculo ocorre no final do backtest real, quando o levantamento está sendo calculado, por favor, lembre-se que o código não desligou Por favor, deixe-o até a conclusão. 8) Se você quiser ver o desempenho do backtest você pode simplesmente usar output. py para ver uma curva de equidade, retornos de período (ou seja, retornos de tick-to-tick) e uma curva de redução: E thats it Nesta fase, você está pronto Para começar a criar seus próprios backtests, modificando ou acrescentando estratégias em strategystrategy. py e usando dados reais baixados do DukasCopy (dukascopyswissenglishmarketwatchhistorical). Se você tiver alguma dúvida sobre a instalação, então sinta-se livre para me enviar um e-mail no mikequantstart. Se você tiver quaisquer bugs ou outras questões que você acha que podem ser devido à codebase especificamente, sinta-se livre para abrir uma questão Github aqui: githubmhallsmooreqsforexissues Copyright (c) 2017 Michael Halls-Moore É concedida permissão, gratuitamente, a qualquer pessoa Obtendo uma cópia deste software e arquivos de documentação associados (o Software), para negociar o Software sem restrições, incluindo, sem limitação, os direitos de usar, copiar, modificar, fundir, publicar, distribuir, sublicenciar e vender cópias do Software, E para permitir que as pessoas a quem o Software é fornecido a fazê-lo, sujeito às seguintes condições: O aviso de copyright acima e este aviso de permissão devem ser incluídos em todas as cópias ou partes substanciais do Software. O SOFTWARE É FORNECIDO TAL COMO É, SEM GARANTIA DE QUALQUER TIPO, EXPRESSA OU IMPLÍCITA, INCLUINDO, MAS NÃO SE LIMITANDO ÀS GARANTIAS DE COMERCIALIZAÇÃO, ADEQUAÇÃO A UM DETERMINADO PROPÓSITO E NÃO-INFRAÇÃO. EM NENHUMA CIRCUNSTÂNCIA OS AUTORES OU TITULARES DE DIREITOS AUTORAIS SERÃO RESPONSÁVEIS POR QUALQUER RECLAMAÇÃO, DANOS OU OUTRA RESPONSABILIDADE, SEJA EM UMA ACÇÃO DE CONTRATO, ATO ILÍCITO OU DE OUTRA FORMA, DECORRENTE DE, OU EM CONEXÃO COM O SOFTWARE OU O USO OU OUTROS NEGÓCIOS NA PROGRAMAS. Negação de Negociação de Forex Trocando o câmbio na margem carrega um nível elevado do risco, e não pode ser apropriado para todos os investors. O desempenho passado não é indicativo de resultados futuros. O alto grau de alavancagem pode trabalhar contra você, bem como para você. Antes de decidir investir em divisas você deve considerar cuidadosamente seus objetivos de investimento, nível de experiência e apetite de risco. A possibilidade existe que você poderia sustentar uma perda de alguns ou todos do seu investimento inicial e, portanto, você não deve investir o dinheiro que você não pode dar ao luxo de perder. Você deve estar ciente de todos os riscos associados com negociação de câmbio, e procurar aconselhamento de um conselheiro financeiro independente, se você tiver quaisquer dúvidas. Backtesting com Python - Parte I Weve passou os últimos dois meses no QuantStart backtesting várias estratégias de negociação Utilizando Python e pandas. A natureza vectorizada dos pandas garante que certas operações em grandes conjuntos de dados são extremamente rápidas. No entanto, as formas de backtester vectorizado que temos estudado até à data sofrem de algumas desvantagens na forma como a execução do comércio é simulada. Nesta série de artigos, vamos discutir uma abordagem mais realista para a simulação de estratégia histórica, construindo um ambiente de backtesting baseado em eventos usando Python. Software orientado a eventos Antes de aprofundarmos o desenvolvimento de um backtester, precisamos entender o conceito de sistemas impulsionados por eventos. Os jogos de vídeo fornecem um caso de uso natural para software orientado a eventos e fornecem um exemplo simples para explorar. Um jogo de vídeo tem vários componentes que interagem uns com os outros em uma configuração em tempo real em framerates alta. Isso é tratado executando todo o conjunto de cálculos dentro de um loop infinito conhecido como loop de eventos ou loop de jogo. Em cada tick do loop de jogo uma função é chamada para receber o evento mais recente. Que terá sido gerado por alguma ação anterior correspondente dentro do jogo. Dependendo da natureza do evento, que pode incluir um pressionamento de tecla ou um clique do mouse, alguma ação subseqüente é tomada, que terminará o loop ou gerará alguns eventos adicionais. O processo continuará então. Aqui está um exemplo de pseudo-código: O código está continuamente verificando novos eventos e, em seguida, executando ações com base nesses eventos. Em particular, permite a ilusão de resposta em tempo real manipulação porque o código está continuamente sendo looped e eventos verificados. Como será claro que isso é precisamente o que precisamos para realizar simulação de negociação de alta freqüência. Por que um backtester conduzido por eventos Os sistemas conduzidos por eventos oferecem muitas vantagens sobre uma abordagem vectorizada: Reutilização de código - Um backtestter baseado em eventos, por design, pode ser usado tanto para o backtesting histórico como para o live trading com a troca mínima de componentes. Isto não é verdade para backtesters vectorizados onde todos os dados devem estar disponíveis de uma só vez para realizar a análise estatística. Bias de Lookahead - Com um backtester conduzido por evento não há tendência de lookahead como recibo de dados de mercado é tratado como um evento que deve ser atendido. Assim, é possível gotejar um backtestter movido a eventos com dados de mercado, replicando como um sistema de gerenciamento de pedidos e carteira se comportaria. Realismo - Backtesters conduzidos por eventos permitem personalização significativa sobre como os pedidos são executados e os custos de transação são incorridos. É fácil lidar com ordens básicas de mercado e limite, assim como mercado-on-open (MOO) e mercado-on-close (MOC), uma vez que um manipulador de troca personalizado pode ser construído. Embora sistemas impulsionados por eventos venham com muitos benefícios, eles sofrem de duas grandes desvantagens em relação a sistemas mais simples de vetorização. Em primeiro lugar, eles são significativamente mais complexos de implementar e testar. Há mais partes móveis que levam a uma maior chance de introduzir bugs. Para mitigar esta metodologia de teste de software apropriada, como desenvolvimento test-driven pode ser empregado. Em segundo lugar, eles são mais lentos para executar em comparação com um sistema vectorizado. Operações vetoriais ótimas não podem ser utilizadas quando se realizam cálculos matemáticos. Vamos discutir maneiras de superar essas limitações em artigos posteriores. Visão Geral Para aplicar uma abordagem orientada a eventos para um sistema de backtesting é necessário definir nossos componentes (ou objetos) que irão lidar com tarefas específicas: Evento - O Evento é a unidade de classe fundamental do sistema de eventos. Ele contém um tipo (como MARKET, SIGNAL, ORDER ou FILL) que determina como ele será manipulado dentro do ciclo de eventos. Fila de eventos - A fila de eventos é um objeto de fila Python na memória que armazena todos os objetos da subclasse de eventos que são gerados pelo restante do software. DataHandler - O DataHandler é uma classe base abstrata (ABC) que apresenta uma interface para manipulação de dados de mercado históricos ou ao vivo. Isto proporciona uma flexibilidade significativa, uma vez que os módulos da Estratégia e da Carteira podem, assim, ser reutilizados entre ambas as abordagens. O DataHandler gera um novo MarketEvent em cada pulsação do sistema (veja abaixo). Estratégia - A Estratégia é também um ABC que apresenta uma interface para tirar dados de mercado e gerar SignalEvents correspondentes, que são utilizados pelo objeto Portfolio. Um SignalEvent contém um símbolo ticker, uma direção (LONG ou SHORT) e um timestamp. Portfolio - Trata-se de um ABC que trata da gestão de ordens associada a posições atuais e posteriores de uma estratégia. Também realiza a gestão de risco em toda a carteira, incluindo a exposição do setor eo dimensionamento da posição. Em uma implementação mais sofisticada, isso pode ser delegado a uma classe RiskManagement. O Portfolio leva SignalEvents da Fila e gera OrderEvents que são adicionados à Fila. ExecutionHandler - O ExecutionHandler simula uma conexão com uma corretora. O trabalho do manipulador é levar OrderEvents da Fila e executá-los, quer através de uma abordagem simulada ou uma ligação real a uma corretora de fígado. Uma vez que as ordens são executadas o manipulador cria FillEvents, que descrevem o que realmente foi transacionado, incluindo taxas, comissão e deslizamento (se modelado). O Loop - Todos esses componentes são envolvidos em um loop de eventos que manipula corretamente todos os tipos de eventos, encaminhando-os para o componente apropriado. Este é um modelo bastante básico de um mecanismo de negociação. Há uma margem significativa para expansão, particularmente no que diz respeito ao uso do portfólio. Além disso, os diferentes modelos de custo de transação também podem ser capturados em sua própria hierarquia de classes. Nesta fase, introduz complexidade desnecessária dentro desta série de artigos por isso não vamos discuti-lo ainda mais. Em tutoriais posteriores, provavelmente expandiremos o sistema para incluir realismo adicional. Aqui está um trecho do código Python que demonstra como o backtester funciona na prática. Existem dois loops que ocorrem no código. O loop externo é usado para dar ao backtester um batimento cardíaco. Para negociação ao vivo, essa é a freqüência com que os novos dados de mercado são consultados. Para backtesting estratégias isso não é estritamente necessário uma vez que o backtester usa os dados de mercado fornecidos no formulário de gotejamento-feed (veja a linha bars. updatebars ()). O loop interno realmente manipula os eventos do objeto Queue de eventos. Eventos específicos são delegados para o respectivo componente e, posteriormente, novos eventos são adicionados à fila. Quando a fila de eventos está vazia, o loop de pulsação continua: Este é o esboço básico de como é projetado um backtestter baseado em eventos. No próximo artigo discutiremos a hierarquia de classes Event. Definindo, Movimentos Medidos e Negociação Algumas semanas atrás, cobrimos movimentos medidos em quebras de linha de tendência usando uma extensão 2.0 (100). Visitantes regulares deste site também o usaram em outros contextos, como o Golden Ratio (1.618), citado algumas vezes em nossa seção Quick Charts. Bem como nossos canais de mídia social. Eu também recebi mais do que uma menção via leitores sobre esses canais, e-mails, etc, que me diz que a multidão está ouvindo e começando a ficar mais perto de ver a luz por trás desses pontos de exaustão. Hoje, estamos retornando aos movimentos medidos, mas no contexto da volatilidade. Este tópico é aquele que acontece em raras ocasiões, embora certamente durante os tempos em que os comerciantes uniformizados tendem a ser atingido com mais força. Por causa de sua raridade, eu estava indo para segurar fora neste post, até que eu percebi 2 na frase anterior. Primeiramente, let8217s trazem todos para baixo ao nível do solo. O que muitos comerciantes classificar como picos simplesmente não são, e, portanto, precisamos de ponta dos pés através deste, pelo menos no início. Quero explicar como esse mercado normalmente reage aos eventos, o que é um pico verdadeiro, como eles podem ser identificados, medidos e negociados. Os picos verdadeiros são orientados a eventos. Em qualquer dia normal sem surpresas, este é um mercado voltado para o futuro e muitas vezes lento para aprender. Tendências constantes ou mais provável, intervalos de negociação são a norma. Os seres humanos e seus algos são treinados para trocar 8220entre 8221 eventos que ainda não ocorreram. Em outras palavras, o mercado espera que algo aconteça, e na expectativa desse evento, o preço de comércios mais ou menos antes do 8220deadline8221. Um tempo atrás neste site eu publiquei vários exemplos disso. Você pode encontrar um aqui. Neste caso particular, Moody8217s ameaçou rebaixar várias nações européias. Na parte traseira de nenhuma mudança no status ou na outra influência forte, o euro negociou mais baixo no mês que seguiu. Quando o downgrade finalmente aconteceu, o EURUSD teve o efeito oposto 8222, e efetivamente negociado mais alto. Mas o intuitivo Um novo comerciante pensaria que um evento como esse iria afundar o Euro, não fazê-lo mover-se mais alto, mas bem, ele já fez. Um mês atrás. Vocę perdeu o barco, amigo. O mercado já sabia sobre essa possibilidade quando Moody8217s colocou esses países em perspectivas negativas, e assim o evento, que ainda não aconteceu ainda, já estava em 8222. Quando Moody8217s puxou o gatilho e rebaixou esses países, os participantes informados visto o euro como oversold, e negociou-lo um pouco maior. Intuição, quando você olha para ele desta forma, é realmente apenas senso comum, mas na verdade você realmente tem que pensar no padrão de eventos antes de começar a fazer o que os comerciantes de longo prazo fazem naturalmente. Quantitative Event Trading Versus Suposições Over-Simplistic Spots don8217t diferem muito a este respeito, eles só acontecem ao longo de uma pequena janela de tempo. A espiga ocorre em primeiro lugar, porque o mercado acaba de aprender novas informações, informações que ainda não é 8222. Dependendo da gravidade da informação, o pico será grande ou pequeno, e continuar ou falhar. Para explicar este conceito um pouco melhor, vou citar o que várias estratégias quantitativas orientadas por eventos fazem regularmente: os desenvolvedores dessas estratégias de negociação baseadas em eventos (spike) são capazes de quantificar dados recuperados de lançamentos de dados econômicos com bastante facilidade. Eles apenas tomam o desvio do número real e esperado, emparelhá-lo com outros dados econômicos liberados que acontecem nesse ponto no tempo (se necessário), tomar a mudança média no preço antes e depois de certos desvios ocorrer, o período em que essas mudanças Acontecer, e são capazes de otimizar uma estratégia baseada nisto e quaisquer outros fatores técnicos que desejam. Eles têm um histórico de dados (números) com os quais trabalhar. Em todos os fatores listados acima, os números estão disponíveis, e as máquinas precisam de números. Mas o que acontece quando um pico é causado por um comentário de um alto funcionário do governo Não há números lá, apenas palavras. Sim, palavras. O que dizer das palavras As palavras, quando se trata de programação, podem ser números. Deixe-me explicar: palavras são pesos, quando medidos uns contra os outros em relação aos movimentos de preços. 8220downgrade8221 carrega um peso diferente de 8220stimulus8221 ou 8220defend8221 ou 8220protect a currency8221, etc, dependendo de quem ele está vindo e o contexto de outras palavras utilizadas no momento. Alto e baixo funcionários do governo podem ser pesos. O alto funcionário do governo pesa mais do que um funcionário do governo de baixa classificação, etc Uma agência de classificação, e as palavras usadas em seus comunicados de imprensa, pode ser peso. Etc. etc. Assim quando você faz exame de um alimento padrão da notícia da indústria, atribua pesos (números) a tudo mencionado acima contra movimentos de preço médio, tempo, outros fatores técnicos, etc. você termina acima com uma amostra dos dados que podem ser optimized em um Potencialmente rentável. E embora eu saiba que tudo pode soar ridículo no início, se você acha que eu simplesmente puxo sua perna em tudo isso, pense novamente. Embora I8217m dando uma explicação muito simplificada do conceito, é realmente usado na maioria dos mercados por vários participantes, e definitivamente neste. A ignorância não é a felicidade A razão pela qual I8217m gastando qualquer tempo explicando o que eu fiz acima foi apenas para, espero, abrir seus olhos como a apenas como complexo decidir se ou não um pico continuará, pode ser. Não é para o novato, mas a maioria dos iniciantes drool sobre o dinheiro em potencial rápido que pode ser feito trocando essas coisas. E a maioria é morta no processo, porque eles basicamente aparecem no O. K. Corral com uma arma BB. Eles têm poucas, se alguma estatística, com que trabalhar, ou estratégia otimizada, etc. Sem mencionar latência em questões de execução, etc. Por mais raros que sejam os picos, a convicção absoluta em termos de sua continuação é ainda mais rara. Como exemplo, para mim, com tudo o que sei neste momento, pode acontecer 2 8211 5 vezes por mês, dependendo do contexto, e 5 está empurrando-o. Apenas humano. Qualquer outro ser humano com uma capacidade normal de aprender provavelmente vai cair em território semelhante. Falando sobre ver uma primeira reação inicial aos dados ou evento, e dentro de segundos de digerir as manchetes dizendo para mim mesmo, enquanto nada mais interferir, isso vai continuar, não há dúvida sobre isso.8221 Mas depois que o pico ocorre , O que então Que outros meios de avaliação temos Definir um Spike Só porque o preço é acelerado em comparação com a história anterior recente não significa que você tem um verdadeiro pico. Como discutimos no artigo da semana passada, o preço comumente acelera bem à frente das linhas de tendência, apenas para bater e inverter. Estes picos aren8217t, mas sim apenas o comportamento normal do mercado. Traders mais novos são susceptíveis de confundir isso com picos. Então, antes mesmo de você pensar em entrar em um comércio longo ou curto tentando 8220follow os fluxos8221 fazer certeza que don8217t tem uma linha de tendência morto à frente. That8217s chamado preço perseguindo, não pensar como um comerciante. Um pico verdadeiro consiste em pelo menos uma barra única com uma faixa muito grande no início do movimento. I geralmente referir 5 minutos bares quando a I dizer. Barras menores empilhadas em cima uns das outras em um movimento parabólico picos aren8217t. São apenas tendências agressivas. Por favor, certifique-se que você está cobrindo essa idéia antes de tudo antes de ler em diante. Se você aprendeu alguma coisa com as informações que acabamos de discutir acima, picos precisam de alguma forma de informação surpresa para atuar como um catalisador para o movimento. Só então, com base nesse catalisador, podemos então começar a avaliar a longevidade do movimento. Mas sentar aqui e listar meu próprio manifesto de raciocínio por trás da continuação do pico versus o fracasso é basicamente fútil. Eu provavelmente estaria aqui por semanas. E, por outro lado, 8220 faz pouco, também. A descrição acima deve levá-lo em movimento na direção certa a esse respeito. Mas a partir de uma perspectiva técnica, essa é outra história, que explicamos através de alguns conceitos agora: The Breaks A maioria das pessoas definem um pico como preço rapidamente rompendo de uma gama. Até certo ponto, concordo com isso, mas quando você descreve o range8221 como um bloqueio estritamente horizontal no preço, eu discordo. Aqui estão alguns exemplos muito recentes para mostrar o que eu estou falando aqui: Shocker Eu estava indo para usar linhas de tendência diagonal para fazer isso, certo Mas por que eu usaria linhas de tendência em oposição a horizontal 8220blocks8221 Bem, um dos primeiros livros que eu Ler sobre a negociação em meus primeiros dias me disse para comprar uma fuga em um bloco horizontal no preço. Longa história curta, eu fui abatido. 8220False breakouts8221 (outro termo que eu odeio, mas por uma questão de simplicidade I8217ll usar aqui) são muito comuns. Estas falhas 8220 falhar 8221 poke abaixo ou acima de um intervalo, e inverter. Não há nada sobre estes breakouts, pela maneira 8211 talvez 8220false8221 à pessoa que doesn8217t compreende-os completamente 8211 que são apenas uma outra parte do preço, mas that8217s uma outra postagem do blog. Este conceito é realmente muito mais facilmente feito manualmente do que é estruturalmente. Em primeiro lugar, a negociação de qualquer verdadeiro pico de preço, a probabilidade de você entrar dentro dos primeiros 5 minutos deve ser raro, a menos que você está fazendo isso mecanicamente (com um programa) e acesso directo a um ECN maciça agrupados ou outra rede de acesso directo. Muitas pessoas lendo isso pode estar se perguntando sobre as toneladas de spike software comercial lá fora. Hmmm, sim, boa sorte com isso. Aqui na NBT tendemos a favorecer a realidade e não podemos dizer que somos fãs das pessoas dizendo a outras pessoas que esse tipo de negociação é aceitável de alguma forma em uma plataforma sub-par com baixo acesso à liquidez. Por favor, continue a ler. Você quer que o whipsaws inicial para diminuir e uma verdadeira direção a ser declarado. Às vezes, isso acontecerá após os primeiros 5 minutos. Outros, levará até 20-60 minutos antes de uma entrada ótima ou confirmada é encontrada, dependendo das condições e do catalisador. Picos de medição com a relação dourada Um dos objetivos principais deste artigo é ajudar a treiná-lo a não se desvanecer discos afiados no preço. Quando há incerteza no ar, a maioria dos comerciantes não darn bem eles shouldn8217t estar fazendo nada, mas eles fazem de qualquer maneira. Se você sofre de 8220picking8221 continuamente em comércios de tendência de contra-tendência, por favor, preste atenção especial: Existem duas razões principais que gostaria de medir um pico em primeiro lugar: 1. Para encontrar um potencial ponto de exaustão em que a tomar lucros se estamos negociando em A direção de um pico, ou 2. Para desvanecer o movimento Esta é a segunda escrita que tenho aqui agora sobre movimentos medidos. No último artigo sobre este tópico, discutimos apenas usando 2.0 (100) em uma quebra de linha de tendência. Os pontos podem ser medidos de várias maneiras, e um aviso justo: o que você vê abaixo pode ser um pouco controverso para estrategistas de longa data, mas como tudo o resto neste site, eu escrevo sobre o que funciona para mim, não o que eu leio nos livros. Assim, sem mais adeus, let8217s dar uma olhada em alguns exemplos: Todos os gráficos abaixo são 5-min prazos. Spike mover alto: E novamente no caminho de volta para baixo: Nonfarm Payroll Anúncio: Lento, mas constante após este movimento: Outra alternativa para medir movimentos em picos é simplesmente usar o mesmo conceito que discutimos há várias semanas: tendência linha quebras e 100 extensões. Um de nossos leitores foi rápido para encontrar o fundo usando este mesmo conceito após Nonfarm Payrolls (confluência com o mesmo gráfico acima). Clique aqui para ver seu gráfico. Confluence8230..rules82308230.always. Spike falhas Spike 8220failures8221 são tão comuns, se não mais, do que picos que continuam a si mesmos. O raciocínio por trás é bastante simples: algoritmos de alta freqüência estão sendo negociados logo após a liberação inicial de dados. À medida que os dados são digeridos, a reversão ou a continuação é determinada à medida que os comerciantes se comprometem. Não é demais falar aqui de uma perspectiva técnica que não seja o fato de ver o que acontece em torno da retirada inicial do preço. Aqui está um exemplo perfeito do que estou falando: Então, linha de fundo: cuidado extrema cautela em torno desse ponto pullback inicial. Perseguir o movimento sem qualquer forma de confirmação em termos de continuação vai ser o seu assassino. Rápida parada de perdas em mercados rápidos. Volatilidade não é um brinquedo Antes de chegar muito longe, I8217m realmente vai parar. Porque eu sei que este conceito pode ser tirado do contexto. Eu quero ter certeza de que eu reiterar os pontos-chave aqui: 1. Picos verdadeiros que continuam são raros. Se você está tentando negociar na direção de um pico, por favor, consulte este artigo em termos de capturar grandes pontos de retração retrocesso, mas use extrema cautela e não se esqueça de avaliar cuidadosamente a situação bem antes do tempo de negociação. Basta estar preparado e usar o senso comum. 2. As reversões do ponto são tão comuns, se não mais, do que continuações do ponto. 3. Em caso de dúvida, fique fora. Medir um movimento brusco no preço é uma coisa, mas é apenas uma parte da equação. Na verdade, uma das minhas metas subconscientes para hoje era apenas aumentar a conscientização sobre como mal-concebido estratégias comuns em torno de pico de negociação pode ser. Spike trading é talvez o mais arriscado e mais difícil de todas as formas de negociação, mas por algum motivo existe uma idéia que faz parecer um processo fácil. Mais para vir sobre este tópico8230 .. ainda começando em torno destas peças. Obrigado por parar e ver você em breve. Por favor, ajude a apoiar nosso site gratuito compartilhando nossos artigos com amigos e colegas. Cada visita nos ajuda tremendamente e nós apreciamos fortemente seus esforços. NBT é gratuito e tem sido desde 2008. Ajude-nos e avaliar o nosso conteúdo HI, obrigado pelo artigo. Você consideraria o pico que tivemos ontem no AUDUSD como um caso provável de ir para a extensão 1.618, porque está em confluência com a confluência 200 da ruptura da linha de tendência e também um nível de oferta ou resistência, bem como uma resistência não tão óbvia da linha de tendência Mais uma vez, obrigado por seus artigos, eu acho muito perspicaz. Oi Chris, basicamente o que I8217m referindo-se aqui é follow-through imediato 8211 você percebe em tudo acima you8217ve tem pico, seguido por outra unidade rápida. Aquele bar era tão feroz que nem sequer teve um segundo para respirar. Há uma coisa que eu não gosto sobre o Aussie agora e é o padrão de curto prazo eo fato de que 1.618 está desbotando enquanto falamos: enquanto um outro empurrão não seria raro ou impossível, eu gostaria de ver algo acontecendo em uma base de curto prazo Para confirmar outra perna. Talvez ele esteja lá, mas eu pessoalmente não vejo isso ainda se for. Eu tenho que olhar para este par um pouco mais profundo hoje à noite de qualquer maneira I8217ll atualizar este comentário se eu encontrar qualquer coisa. Obrigado Steve. Uma vez que os dados (AUD, mudança de emprego) foi lançado fora de Londres ou NY horas de negociação, eu acho que a liquidez pode ser a causa raiz de ser incapaz de ver follow-through imediato. Poderia ter sido uma história diferente se os dados foram liberados durante horas de sobreposição LondonNY. Apenas meus dois centavos. Qun Outro Apocalipse de 8220NBT Bible8221 (se eu posso usar essa palavra desta maneira). Ou, 8230 eu realmente gosto da ressurreição NBT
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