아니 시간에 무역 로봇을 만드는 방법.
무역 로봇을 만들기 위해서는 무역 시스템이 필요합니다.
금융 시장 거래는 가장 중요한 거래를 포함하여 여러 가지 위험을 포함합니다. 즉, 잘못된 거래 결정을 내릴 위험이 있습니다. 모든 상인의 꿈은 항상 좋은 모양이고 인간의 약점을 두지 않는 두려움, 욕심과 조급함을 가진 거래 로봇을 찾는 것입니다.
각각의 신규 이민자는 알고리즘 형태로 제시되고 일상적인 작업을 완전히 제거 할 수있는 명확하고 엄격한 거래 시스템을 얻거나 만들고 싶어합니다. 가능한가?
거래 시스템은 시장 진입에 필요한 조건이며 그 시스템은 물론 수익성이 있어야합니다. 신규 이민자가 시장에 올 때, 그들은 대개 파악하기 힘든 대량의 정보에 압도 당한다. 이 경우 도서 및 상인 포럼이 도움을 줄 수 있습니다.
불행히도 모든 저자가 성공적인 거래자는 아니며 모든 성공적인 거래자가 책을 쓰는 것은 아닙니다. 예측을 발행하고 거래 시스템을 교육하는 것보다 자신의 돈을 거래하는 것이 훨씬 어렵 기 때문에 많은 특별한 웹 자원이 소유자를위한 이익을 얻기 위해서만 만들어집니다.
각 상인은 거래 시스템 생성의 모든 단계를 독립적으로 통과해야합니다. 당신이 거래를하기 위해 어떤 시스템을 사용하는지는 중요하지 않다는 대중적인 의견이 있습니다. 가장 중요한 것은 당신이 그 시스템에 따라 실제로 거래해야한다는 것입니다. 그렇지 않으면 시장에서의 거래가 예측 가능한 결과를 가져다주는 도박으로 변하게됩니다.
무역 로봇 및 Forex.
Forex 시장은 큰 유동성을 가지고 있다고 믿어집니다. 또한 다른 여러 시장과 달리 24 시간 거래가 가능합니다. 따라서 많은 거래자들이 많은 수의 거래 수단을 제공하기 때문에 Forex 시장을 위해 특별히 거래 로봇을 만들려고합니다.
그러나 회의론자들은 모든 통화 쌍이 시장에서 매우 낮은 변동성을 제공하면서 서로 강하게 상호 연관되어 있다고 주장합니다. 그러나 상대방은 각 통화 쌍마다 고유 한 특징이 있으며 낮은 변동성은 큰 레버리지로 보상된다고 응답합니다.
어쨌든, Forex 계기는 무역 로봇을 만들기에 매력적이며 자동화 된 거래의 대부분의 지지자들은 통화 쌍에 대한 기술을 연마합니다.
MetaTrader 4 및 MetaTrader 5 거래 터미널은 자동화 된 거래 시스템을 쉽게 개발할 수 있도록 특별히 설계되었지만 동시에 인터페이스는 수동 거래에도 편리합니다.
무역 로봇을 만드는 방법?
자동화 된 거래 시스템 구축에는 많은 접근법이 있습니다. 우리는 몇 가지 중요한 것들만 설명 할 것입니다.
첫 번째 접근법은 수학에 달려 있습니다. 개발자는 여러 가지 요인을 고려하는 일종의 방정식을 만들려고합니다. 이 접근법은 가격 움직임이 사용 가능한 과거 데이터를 사용하여 찾을 수있는 모델에 의해 관리된다는 확고한 신념에 근거합니다.
대부분의 경우, 그러한 접근법을 따르는 추종자는 너무 많은 수학을 알고 있지만 시장에 관심이 없거나 시장에 관심이 없다는 것을 모릅니다. 시장은 그들을위한 지적 게임의 한 유형 인 순수 추상화입니다. 이러한 접근 방식은 일반적으로 수년간의 연구 개발로 이어지는 반면, 자동화 된 자동 거래 시스템의 형태로 확실한 결과는 그리 중요하지 않습니다.
두 번째 접근법은 시장 법을 연구하는 것을 기본으로합니다. 다양한 기술 분석 수치가 차트에 나타날 때 가격이 왜 올라가는지 또는 내려가는 지 이해하려는 시도는 없습니다. 이 접근법의 장점은 수학에 대한 특별한 지식이 필요하지 않으며 시장 추진력에 대한 가정을하지 않는다는 것입니다.
그것은 무역을 공부할 때 가장 분명하고 편리합니다. 그것은 보편적 인 인정을받은 상인들에게 가장 인기가 있습니다. 접근법의 단점은 모든 필요한 기호를 지속적으로 추적해야한다는 것입니다.
조만간 거래자는 거래 프로세스의 자동화를 고려하기 시작하고 그 단계에서 가장 중요한 문제가 나타납니다. 거래 규칙을 알고리즘의 형태로 표현하려고 할 때 거래 규칙을 공식화하는 복잡성입니다. 경우에 따라 거래 로봇을 주문하려고하는 거래자는 거래 규칙을 설명 할 수없고 프로그래머와 공통점을 찾을 수 없습니다.
세 번째 접근법은 특별 소프트웨어 및 수학 패키지에서 널리 사용되는 기성 툴을 사용하여 신경 네트워크를 기반으로 한 "블랙 박스"를 만드는 시도에 기반합니다. 인공 지능의 요소로 자동화 된 거래 시스템을 구축하는 것은 새로운 수학자에 대해서도 흥미 진진하고 도전적인 작업입니다. 수학적 배경이나 프로그래밍 경험이 필요하지 않으므로 모든 것이 시각 도구를 사용하여 수행됩니다.
상인은 기술 지표의 기초를 알아야하며, 필요한 가격 데이터를 준비하고 신경망 작업을위한 확실한 패키지를 경험할 수 있어야합니다. 이 접근법의 가장 큰 단점은 신경망 작업을 위해 이러한 특수 도구를 사용하여 얻은 거래 로봇이 실제로 "블랙 박스"라는 것입니다. 거래자는 작동 원리를 알지 못하며, 일반적으로 어떤 시장 단계가 로봇에 가장 문제가되는지를 예측하는 것은 불가능합니다.
프로그래머는 종종 네 번째 접근 방식을 선택합니다. 수동 거래를 위해 시간을 들이지 않고 처음부터 거래 로봇을 만들기 시작합니다. 왜 수동으로 거래합니까? 당신은 몇 달을 보내고 당신의 노력의 이득을 얻을 수 있습니다.
하지만«아무런 고통도없고 이득도 없습니다». 대부분의 경우 프로그래머는 가격 데이터를 얻고 처리하는 차트, 지표의 시각적 표현, 과거 데이터에 대한 전략 테스트의 맞춤식 수단 등 무역 로봇을 만드는 것보다 친숙한 프로그래밍 언어를 사용하여 필요한 모든 인프라를 만들기 시작합니다.
그들은 그 과정에서 많은 경험을 쌓는다. 그러나 대부분의 경우, 그러한 경험으로 인해 최종 목표 인 자동 거래 시스템이 만들어지지 않습니다. 그리고 거래 로봇이 생겨도 수익성이 있다는 보장은 없습니다. 그리고 프로그래머가 다른 거래 시스템을 쓰고 싶다면 어떻게해야할까요? 깊은 구조 조정과 새로운 프로그래밍 오류는 필연적입니다.
다섯 번째 접근 방식이 있습니다 - 기성품 매매 시스템을 매매 로봇 형태로 구매하는 것입니다. 이 경우 상인은 운영자 또는 튜너의 역할을합니다. 이 접근법은 많은 시간을 절약하고 (많은 새로운 것을 배울 필요가 없음) 거래자가 자동화 된 거래의 세계로 빠르게 진입 할 수있게 해줍니다.
이 접근법의 가장 큰 단점은 거래 로봇의 작동 원리와 구조를 알지 못한다는 장점 때문입니다. 그리고 판매자가 구현 된 거래 시스템에 대한 자세한 설명을 제공 했더라도 결코 그 안에 확실하지 않습니다.
그러나 언급 된 방법 중 어느 것도 은행 보증금을 제외한 절대 보증을 제공 할 수 없습니다. 그러나 이는 시장 거래에 관심이있는 사람들과 개인 자산을 늘릴 수있는 방법으로는 적절하지 않습니다.
트레이더를위한 자동화 된 트레이딩에 대한 최선의 접근법은 무엇입니까?
서술 된 다섯 가지 접근법은 각각 장점이 있으며 확실한 유형의 상인에 해당합니다. 훌륭한 수학적 배경이없는 첫 번째 접근법 (시장 분석 설명)을 선택하지는 않을 것입니다. 신경망 기반의 거래 로봇을 만드는 것에서 시작하는 일은 거의 없습니다. 그러나이 두 접근법 모두 매우 흥미롭고 훌륭한 지적 운동을 제공합니다.
아래에서 우리는 이미 고전적인 것으로 간주되는 두 번째 방법에 대해서만 논의 할 것입니다. 그것은 자동화 된 거래의 새로운 추종자에 의해 일반적으로 선택되는 접근 방식입니다. 기술 분석은 거래 기초를 학습 할 때 핵심 지식 영역으로 남아 있기 때문입니다.
두 번째 접근법의 또 다른 장점은 수동 거래에 시간을 할애하고 시장 감각을 얻은 후에 이미 기술 분석 도구를 잘 이해할 수 있다는 것입니다. 게다가, 당신은 거래 전략을 프로그래밍하거나 높은 수준의 신경 네트워크를 만들 수있을 것입니다.
무역 로봇 제작의 첫 단계.
자동화 된 거래 시스템을 만들기 위해서는 거래 요청 처리의 모든 복잡함에 대한 프로그래밍 기술과 지식이 필요합니다. 그러나 먼저 무료 Code Base 라이브러리의 로봇을 거래 할 수있는 기성 전문가 전문가 (Expert Advisors)에서 시작할 수 있습니다.
Expert Advisor (거래 로봇)를 다운로드하여 MetaTrader 4 또는 MetaTrader 5 클라이언트 단말기의 Strategy Tester에서 실행하십시오. 강력한 트렌드를 보여주는 내역 간격과 플랫으로 간격을 선택하십시오. Expert Advisor 입력 매개 변수의 최적화를 수행하고이 두 간격에서 차이점을 검사하십시오.
트렌드 간격에 대한 최적의 매개 변수와 일정 간격의 경향에 대한 최적의 매개 변수로 Expert Advisor를 시작하십시오. 거래 결과, 거래 분배 및 기타 통계적 매개 변수의 차이점을 조사하십시오. 결과적으로, 시장 상황이 바뀔 때 거래 시스템의 행동이 얼마나 다를 수 있는지 알 수 있습니다.
이 방법을 사용하여 여러 가지 표준 거래 전략을 시도하는 것이 더 좋을 것입니다. 이러한 시운전은 일정 기간 동안 거래 시스템에 적합하지 못하게하고 추세 및 반대 트렌드 시스템에 대한 더 나은 이해를 제공합니다.
다음 단계는 MQL5 마법사 세트에서 이미 존재하는 단순한 신호의 조합을 기반으로보다 복잡한 거래 시스템을 만드는 것입니다. 프로그래밍 방식없이 다른 시스템을 기반으로 한 필터를 사용하여 한 시스템의 잘못된 신호를 정렬하여 거래 직관을 테스트하고 개발할 수 있습니다.
여기서 가장 중요한 것은 지나치지 않는 것입니다. 거래 시스템의 입력 매개 변수가 많을수록 쉽게 맞출 수 있습니다. 최적화와 피팅의 차이점에 대해 많은 논의가있었습니다. 널리 인정되는 해결책은 없습니다. 그러나 테스트 / 최적화 결과를 시각화하고 자신의 상식을 사용하면 도움이 될 수 있습니다.
전체 입력 데이터 세트에서 거래 시스템에 영향을 미치는 가장 중요한 입력 매개 변수를 식별하는 방법을 학습하십시오. 최적화 과정에서 시간이 걸리는 두 번째 매개 변수에는주의를 기울이지 않지만 시스템의 논리에는 영향을주지 않습니다. 좋은 거래 시스템은 항상 보조 매개 변수의 작은 자유 동작을 보여 주지만 시장 변화가 크지 않은 경우 극적인 변동성을 나타내지는 않습니다.
테스트 및 최적화 결과를 검토하는 거래 전략을 이해할 때까지이 단계에서 많은 시간을 할애 할 수 있습니다. 표준 시스템의 강점과 약점에 대한 지식을 통해 자신의 거래 로봇을 만들 때 더 잘 준비 할 수 있습니다.
무역 로봇 프로그래밍.
MQL4 또는 MQL5 프로그래밍 언어를 배우고 배우고 있다고 가정하면 MetaTrader 클라이언트 터미널에 대한 첫 번째 전문가 고문을 작성할 준비가되었습니다. 여기에 몇 가지 사례가 있습니다.
첫째, 프로그래밍 복잡성을 더 잘 이해할 수 있도록 기사에 설명 된 기성품 트레이딩 로봇 몇 가지를 살펴볼 수 있습니다.
둘째, 해결되지 않은 문제가있는 경우 MQL4munity 또는 MQL5munity에 대한 질문을 할 수 있습니다. 숙련 된 커뮤니티 참여자는 일반적으로 신규 이머전자가이 주제에 진실한 관심을 보이는 것을 돕습니다.
셋째, 필요한 프로그램을 독자적으로 작성할 수없는 경우 임원 서비스의 숙제 또는 전문가 고문 또는 지시자를 주문할 수 있습니다. 그러나 프리랜서 서비스를 통해 주문을하더라도 개발자와 공통된 언어를 찾기위한 전략 테스트에 대한 아이디어가 있어야합니다.
게다가 프로그래밍 언어에 대한 기본 지식을 통해 작업이 이미 완료된 후 사소한 픽스와 변경 사항을 코드에 구현할 수 있습니다. 어쨌든 프로그래머에게 당신이 마주 치는 모든 작은 문제를 해결할 것을 부르는 것이 너무 편리하지 않을 것이다. 스스로를 고치는 것이 훨씬 쉽고 빠를 것입니다.
휠을 재발견 할 필요가 없습니다.
자신의 거래 전략을 찾는 방법, 또는 최소한 검색 방향에 초점을 맞추어야하는 방향은 무엇입니까? 모든 거래자는 자신의 거래 시스템을 보호합니다. 모든 신규 이민자는 수익성있는 시스템을 만들거나 기성품을 얻고 자합니다. 동시에 얻은 해결책은 진정한 거래 시스템에 대한 신규 이념과 비교하여 너무 단순한 것처럼 보입니다.
전 세계 육군 남자들은 과도한 비밀 수준에 노출되어 있습니다. 다음과 같은 것을 포함하여 많은 농담이 있습니다 : "군대의 비밀은 당신이 공부하고있는 것에 있지 않습니다. 장교는 군대 학교 학생들에게 말합니다. 그러나 정확히 당신이 그것을 공부하고 있다는 사실에 말입니다." 트레이딩 시스템의 상황은 비슷합니다. 대부분의 트레이더는 트레일 링 스톱 (Trailing Stop)을 추가하거나 트렌드 지표에서 확인서를 추가하는 등 사소한 수정을 통해 간단하고 잘 알려진 트레이딩 아이디어를 사용합니다.
참가자들이 비밀 거래 시스템을 개발하거나 개선하기위한 노력에 동참하는 제한된 접근성을 갖춘 많은 상인 포럼이 있습니다. 가장 흥미로운 점은 그러한 시스템에는 특별한 것이 전혀 포함되어 있지 않다는 것입니다. 일반적으로 잘 알려진 아이디어 ( "트렌드와의 거래"와 같은)가 기본으로 사용됩니다. 그런 다음 일반인에게 알려지지 않은 새로운 지표로 완성되었습니다.
따라서 거래 로봇 소스 코드를 쉽게 가져 와서 다양한 기호 및 시간대와 함께 올바르게 사용할 수 있습니다. 또 다른 인기있는 말은 여기에 언급 될 수 있습니다 : "당신은 고양이를 좋아하지 않습니까? 당신은 단지 그들을 요리하는 방법을 모른다!" 믿기는 어렵지만 실제로 새로운 것을 개발할 확률은 매우 적습니다. 여기서 가장 중요한 것은 사용 가능한 재료를 사용하여 시스템을 만드는 것입니다. 일부 천재들은 NASA 연구소의 비밀 시스템에 접근 할 수 있다고 생각하지 마십시오. 그것은 성배의 비밀입니다.
소수만이 그것을 통해 만들 것입니다.
문자 그대로 팔의 범위 내에 있다면, 왜 아무도 거래 아이디어를 사용하지 않는 이유는 무엇입니까? 대답은 아마도 인간의 심리에 있습니다. 많은 은행 및 대규모 투자 펀드의 직원은 엄격한 규칙에 따라 거래를 수행하고 제한된 수량 내에서 거래가 이루어집니다. 그러나 몇 가지 이유로 인해 소수의 기관 투자자 만이 회사를 떠나 자신의 돈으로 거래를 시작합니다.
그것은 당신이 거래 전략뿐만 아니라 철칙을 따라갈 필요가 있다는 것을 알게되었습니다. 많은 상인들은 책에서 설명한 것과 같은 심리적 문제를 가지고 있다는 사실을 후회하게 알았습니다. 상인의 최악의 적을 스스로 깨닫고 나서, 새로 온 사람은 무역 로봇이 심리적 인 부담을 줄이기 위해 생각하기 시작합니다.
주제와 약간 차이가 있지만 20 세기 후반에 여러 시장에서 성공적으로 거래 된 전설적인 거북 상인을 언급해야합니다. "거북이의 길"을 읽으면 상인에게 가장 중요한 것이 자기 기강이며 일부 비밀 시스템이 아니라는 것을 알 수 있습니다. 아아, 대부분의 신규 이민자는 무료로 얻을 수 있다고하더라도 수익성있는 전략을 따를 수 없습니다.
문제는 수동 거래에 완벽하게 부합되는 대부분의 거래 전략은 공식화되거나 프로그래밍 언어로 기록 될 수 없다는 것입니다. 쉽게 공식화 할 수있는 전략 (예 : 두 이동 평균의 교차점 포함)은 너무 간단하고 많은 개선과 개선이 필요하므로 실제로 사용할 수 있습니다. 따라서 단순한 아이디어는 무역 로봇이 잘못된 입력과 오류를 명확하게 볼 수 없도록하는 많은 외부 매개 변수에 의해 점차 복잡해집니다. 거래 로봇 최적화 문제가 발생합니다. 이 프로세스는 특정 이력 간격에 대한 과도한 최적화 및 적합으로 전환해서는 안됩니다.
이 문제를 해결하기 위해 MetaTrader 5 터미널에서 획득 한 시스템 매개 변수를 사용하여 전달 테스트를 수행했습니다. 순방향 테스트 결과가 최적화 섹션에서 얻은 결과와 크게 다르지 않은 경우 거래 로봇이 거래 계정으로 시작한 후 얼마 동안 안정적 일 가능성이 있습니다. 매개 변수 최적화를위한 간격의 길이와 "일정 시간"의 실제 값은 특정 거래 시스템에 따라 다릅니다.
따라서 트레이딩 계좌로 발매하기 전에 거래 로봇을 최적화하는 것은 슬링을 풀어내는 것을 상기시킵니다. 더 조심스럽게 우리는 던지기에서 발사체를 풀어 놓을수록 더 멀리 날고보다 정확한 궤도가 될 것입니다. 철저하게 개발 된 거래 로봇은 피팅 결과 얻은 거래 로봇보다 더 오랜 시간 동안 거래 계좌에 긍정적 인 결과를 유지합니다. 성배는 시장 상황 변화의 순간에 수시로 수행되는 매개 변수의 작업 아이디어 및 올바른 조정이라고 말할 수 있습니다.
이것은 이미 수년간 개최 된 자동 트레이딩 챔피언십의 결과로 설명 될 수 있습니다. 모든 참가자의 제출 된 전문가 고문은 1 월에서 7 월까지의 시간 간격에 대한 자동 테스트를 통과합니다. 자동 테스트를 통과해야하는 주된 요구 사항은 8 개월간의 테스트를 통해 얻은 수익입니다. 그러나 챔피언십을 위해 입국 한 무역 로봇의 절반 이하는 자발적 노동의 몇 개월 후에도 수익이 남습니다.
또한 트레이딩 로봇을 제작하고 조정하여 챔피언십에 참여하고 전문가 조언자의 테스트 결과를 얻을 수 있습니다. 게다가, 참여는 무료이며상은 인상적입니다. 우리는 당신을 거기에서 볼 수 있기를 희망합니다!
결론.
직업적인 intraday 상인은 그들의 컴퓨터에 앉아 많은 시간을 거래를 수행하는 적절한 순간을 기다립니다. 물론, 그들은 항상 좋은 모습을 유지할 수 없습니다.
대부분의 거래자들은 자신의 행동이 자신의 거래 규칙을 위반한다는 결론에 도달했습니다. 모든 거래 시스템이 완전히 공식화 될 수있는 것은 아니지만 그러한 시스템조차도 대부분의 경우 지표, 분석 시스템 및 거짓 신호 필터와 같은 추가 도구를 채택 할 수 있습니다.
MQL4 또는 MQL5 언어 학습과 관련하여 여기서는 특별한 권장 사항을 제시하지 않습니다. 그 주제와 관련하여 유용한 다른 많은 기사가 있기 때문입니다. 이 기사의 목적은 MetaTrader 4 및 MetaTrader 5 터미널을위한 거래 로봇을 만드는 방법에 대한 초기 아이디어를 제공하는 것이 었습니다.
이 기사가 신규 이민자를위한 시간을 절약하고 자동화 된 거래 시스템을 개발하는 어려운 작업에 올바른 방향을 제시하기를 바랍니다.
MetaQuotes Software Corp. 에서 러시아어로 번역
트레이딩 시스템 코딩.
Justin Kuepper 저.
자동화 된 거래 시스템은 어떻게 생성됩니까?
이 튜토리얼에서는이 프로세스의 두 번째 및 세 번째 부분에 초점을 맞춰 설명합니다. 여기서 규칙은 거래 소프트웨어가 이해하고 사용할 수있는 코드로 변환됩니다.
장점과 단점.
자동화 된 시스템은 거래에서 감정과 바쁜 업무를 취하므로 전략 및 자금 관리 규칙을 개선하는 데 주력 할 수 있습니다. 수익성있는 시스템이 개발되면 중단되거나 시장 상황에 변화가 필요할 때까지 작업을 할 필요가 없습니다. 단점 :
시스템이 올바르게 코딩되고 테스트되지 않으면 큰 손실이 매우 빠르게 발생할 수 있습니다. 때로는 특정 규칙을 코드에 넣는 것이 불가능하기 때문에 자동화 된 거래 시스템을 개발하기가 어렵습니다. 이 자습서에서는 자동화 된 거래 시스템을 계획하고 설계하는 방법, 이 디자인을 컴퓨터가 이해할 수있는 코드로 변환하는 방법, 최적의 성능을 보장하기위한 계획을 테스트하는 방법 및 마지막으로 시스템을 사용하는 방법에 대해 학습합니다.
나만의 무역 로봇을 코딩하는 법.
적 자신의 트레이딩 로봇을 코딩 할 수있는 알고리즘 트레이더가되고 싶었던 적이 있습니까? 그럼에도 불구하고 혼란스럽고 오해의 소지가있는 정보의 양과 하룻밤 사이의 번영에 대한 그릇된 약속에 좌절합니까? 글쎄, 온라인 알고리즘 트레이딩 코스 AlgoTrading101의 창시자 인 Lucas Liew는 당신을위한 해결책을 제시 할 것입니다. 2014 년 10 월 첫 출시 이후 우수 리뷰를 받고 8,000 명 이상의 학생을 확보 한 Liew는 체계적인 방식으로 알고리즘 거래의 기본 원리를 제시하는 과정을 거쳐 매우 인기가 있음을 입증합니다. 그는 알고리즘 트레이딩이 "부자가 아닌 빠른 스킴"이 아니라는 사실에 확고합니다. Liew와 그의 과정에서 얻은 통찰력을 바탕으로 알고리즘 트레이닝 로봇을 설계, 구축 및 유지 관리하는 데 필요한 기본 사항을 간략히 설명합니다 .
알고리즘 트레이딩 로봇의 역할
가장 기본적인 수준에서 알고리즘 거래 로봇은 금융 시장에서 매매 신호를 생성하고 실행하는 능력을 갖춘 컴퓨터 코드입니다. 이러한 로봇의 주요 구성 요소에는 구매 또는 판매시기를 알리는 진입 규칙, 현재 위치를 종료 할시기를 나타내는 퇴장 규칙 및 구매 또는 판매 할 수량을 정의하는 위치 결정 규칙이 포함됩니다. (자세한 내용은 : 알고리즘 트레이딩의 기초 : 개념과 예제를 참조하십시오.)
주요 도구.
분명히 컴퓨터와 인터넷 연결이 필요합니다. 그 후 MetaTrader 4 (MT4) - MetaQuotes 언어 4 (MQL4)를 사용하여 거래 전략을 코딩하는 전자 거래 플랫폼을 실행하려면 Windows 또는 Mac 운영 체제가 필요합니다. MT4가 로봇을 만드는 데 사용할 수있는 유일한 소프트웨어는 아니지만 많은 이점이 있습니다.
MT4의 주요 자산 클래스는 외환 (FX)이지만, 플랫폼은 CFD를 사용하여 주식, 주식 지수, 상품 및 Bitcoin을 거래하는 데 사용될 수 있습니다. 다른 플랫폼과 달리 MT4를 사용하는 다른 이점으로는 배우기 쉽고 수많은 FX 데이터 소스가 있으며 무료입니다. 불행히도 MT4는 주식 및 선물 시장에서 직접 거래를 허용하지 않으며 통계 분석을 수행하는 것은 부담이 될 수 있습니다. 그러나 MS Excel은 보충 통계 도구로 사용할 수 있습니다.
알고리즘 트레이딩 전략.
모든 알고리즘 트레이딩 전략이 가져야하는 몇 가지 핵심 특성을 먼저 반영하는 것이 중요합니다. 전략은 근본적으로 시장 및 경제적 관점에서 건전하다는 점에서 시장 신중해야합니다. 또한 전략 개발에 사용 된 수학적 모델은 건전한 통계 방법을 기반으로해야합니다.
다음으로, 귀하의 로봇이 수집하고자하는 정보를 결정하는 것이 중요합니다. 자동화 된 전략을 가지려면 로봇이 식별 가능하고 지속적인 시장 비 효율성을 포착 할 수 있어야합니다. 알고리즘 거래 전략은 시장 행동을 활용하는 엄격한 규칙을 따르므로 일회성 시장 비 효율성의 발생으로 인해 전략을 세우는 데 충분하지 않습니다. 또한, 시장 비 효율성의 원인이 확인되지 않는 경우, 전략의 성공 또는 실패 여부가 우연에 의한 것인지 아닌지를 알 수있는 방법이 없습니다.
위의 내용을 염두에두고 알고리즘 거래 로봇의 설계를 알려주는 다양한 전략 유형이 있습니다. 여기에는 (i) 거시 경제 뉴스 (예 : 비농업 임금 또는 금리 변경)을 활용하는 전략; (ii) 기본 분석 (예 : 수익 데이터 또는 수익 발표 노트 사용); (iii) 통계 분석 (예 : 상관 관계 또는 공적분); (iv) 기술적 분석 (예 : 이동 평균); (v) 시장 미세 구조 (예 : 재정 거래 또는 무역 기반 시설) 또는 (vi) 상기의 임의의 조합. (관련 독서는 시장 효율성이란? 참조)
로봇 설계 및 테스트.
거래 로봇을 구축하고 관리하는 데는 기본적으로 네 단계가 필요합니다.
예비 연구 :이 단계는 자신의 개인적 특성에 맞는 전략을 개발하는 데 중점을 둡니다. 개인 위험 프로필, 시간 약속 및 거래 자본과 같은 요소는 전략 개발시 모두 중요합니다. 그런 다음 위에서 언급 한 영구적 인 시장 비 효율성을 파악할 수 있습니다. 시장 비 효율성을 확인하면 자신의 개인적인 특성에 적합한 거래 로봇을 코딩 할 수 있습니다.
Backtesting :이 단계는 거래 로봇의 유효성 검사에 중점을 둡니다. 여기에는 코드를 점검하여 원하는 것을 수행하고 다른 기간, 자산 클래스 또는 다른 시장 조건, 특히 2008 년 세계 금융 위기와 같은 검은 백조 유형의 이벤트에서 수행 방법을 이해하는 것을 포함합니다.
최적화 : 이제는 작동하는 로봇을 코딩했습니다. 이 단계에서는 지나치게 맞추기 편향을 최소화하면서 성능을 극대화하려고합니다. 성능을 극대화하려면 먼저 위험 요소 및 보상 요소를 캡처하고 일관성 (예 : Sharpe ratio)과 같은 우수한 성능 측정 방법을 선택해야합니다. 지나친 편향은 로봇이 과거 데이터에 너무 근접해있을 때 발생합니다. 그러한 로봇은 고성능의 환영을 제공 할 것이지만 미래가 과거와 완전히 닮은 적이 없기 때문에 실제로 실패 할 수 있습니다.
실시간 실행 : 이제 실제 돈을 사용할 준비가되었습니다. 그러나 경험할 수있는 정서적 기복을 준비하는 것 외에도 해결해야 할 몇 가지 기술적 인 문제가 있습니다. 이러한 문제에는 적절한 브로커를 선택하고 시장 위험과 잠재 해커 및 기술 중단 시간과 같은 운영 위험을 관리하는 메커니즘을 구현하는 것이 포함됩니다. 또한이 단계에서 로봇의 성능이 테스트 단계에서 경험 한 것과 유사한지를 확인하는 것이 중요합니다. 마지막으로, 로봇이 설계된 시장 효율성이 여전히 존재하도록 보장하기 위해 지속적인 모니터링이 필요합니다. (더 많은 것을 위해, 보십시오 : 무역 알고리즘이 어떻게 창조되는지.)
결론.
전설적인 상품 거래자 인 리차드 데니스 (Richard Dennis)가 5 년 만에 1 억 7500 만 달러 이상을 벌어 들인 개인 트레이딩 전략을 학생들에게 가르친 것을 고려해 볼 때, 경험이없는 트레이더에게는 엄격한 가이드 라인이 제시되고 성공적인 거래자. 그러나 이것은 하나의 특별한 예이며 초보자는 겸손한 기대를 확실히 기억해야합니다.
성공하기 위해서는 일련의 지침을 따르는 것이 아니라 해당 지침이 어떻게 작동하는지 이해하는 것이 중요합니다. Liew는 알고리즘 트레이딩의 가장 중요한 부분은 "로봇이 어떤 종류의 시장 상황에서 작동하고 언제 작동 할 것인가에 대한 이해"와 "언제 개입해야하는지 이해"라고 강조합니다. 알고리즘 트레이딩은 보람을 줄 수 있지만 성공의 열쇠는 이해. 최소한의 이해로 높은 보상을 약속하는 코스 나 선생님은 주요 경고 표지가되어야합니다.
무역 시스템.
관련 도움말 동영상.
ProOrder는 ProRealTime의 자동 거래 모듈입니다. 거래 시스템은 프로그래밍 유무에 관계없이 생성 될 수 있으며 시뮬레이션 및 실제 거래 포트폴리오와 함께 사용할 수 있습니다.
프로그래밍없이 거래 시스템을 쉽게 만드는 법.
팁 : 고급 프로그래밍 기능을 단계별로 활용하는 방법을 익히십시오.
이 섹션에서는 프로그래밍을 수행하지 않고 예제 거래 시스템을 생성, 백 테스트 및 최적화하는 방법을 보여줍니다.
먼저 차트의 오른쪽 상단에있는 버튼을 클릭 한 다음 & quot; Probacktest & amp; 자동 거래 & quot; & quot; 새로 만들기 & quot;를 클릭하십시오. 다음 창이 나타납니다.
& quot; 지원 생성 & quot; 모드를 사용하면 한 줄의 코드를 작성하지 않고도 전략을 수립 할 수 있습니다. & quot; 프로그래밍으로 생성 & quot;이라는 라벨을 클릭하여 나만의 코드를 만들 수도 있습니다. 위에 표시된 창의
& quot; 보조 된 작성 & quot; 창은 구매 및 판매 조건을 정의 할 수있는 몇 가지 단추 (Buy, Sell, Short, Exit short)로 구성됩니다. 해당 버튼을 클릭하여 정지 및 목표를 설정할 수 있습니다. 마지막으로, & quot; 코드 생성 & quot; 백 테스트를위한 코드를 자동으로 생성합니다!
예 : Stochastic momentum index를 기반으로 전략을 작성하겠습니다. 먼저 가격과 SMI 지표에 간단한 이동 평균을 표시합니다.
먼저 버튼을 클릭하십시오. 그런 다음 & quot; Backtesting & quot;을 클릭하십시오. 오른쪽 상단에서 & quot; 새로 만들기 & quot;를 클릭하십시오. & quot; 구매 & quot; 버튼을 클릭하여 구매 조건을 정의하십시오. 마지막으로, SMI 차트를 클릭하십시오. 다음 창이 나타납니다.
& quot; Stoch momentum 1 & quot;을 선택합니다. "크로스 오버" "신호 1"
& quot; 조건 추가 & quot; 버튼을 클릭하여 다른 조건을 추가 할 것입니다. 이번에는 가격표에서 클릭합니다. 다음 창이 나타납니다.
& quot; 판매 & quot;를 클릭하여 구매 위치를 판매하는 방법을 정의하자. 확률 차트에서 & quot; Stoch momentum 1 & quot;을 선택합니다. "Cross Under" "이동 평균 1" & quot; 확인 & quot;을 클릭하십시오.
그런 다음 아래에 나와있는 매개 변수를 설정합니다.
정지 전략을 정의하기 위해 & quot; 정지 & amp; 타겟 & quot; 우리는 아래의 설정을 선택합니다 :
& quot; 확인 & quot;을 클릭하십시오. 단추. 프로그램이 완료되면 "Stochastic momentum"과 같은 백 테스터에 이름을 지정하기 만하면됩니다. & quot; 코드 생성 & quot;을 클릭하십시오.
백 테스트를 수행하려면 & quot; 내 시스템 ProBacktest & quot;을 클릭하십시오. 백 테스트의 형평성 곡선이 포함 된 차트와 성능 정보가 포함 된 상세 보고서가 표시됩니다.
백 테스트를 수정하여 결과를 향상시킬 수 있습니다. 노란색으로 강조 표시 된 Equity 곡선의 공구 모양 아이콘을 클릭 한 다음 & quot; ProBacktest 수정 & quot;을 클릭하십시오.
이동 평균에 대한 고정 값 대신 변수를 만듭니다. 이렇게하려면 숫자 "150"을 삭제하십시오. 프로그램으로부터 "number"를 기입한다. 대신. 그런 다음 & quot; 추가 버튼 & quot;을 클릭하십시오. 필드의 "최적화 파라미터" 아래 설정을 선택하십시오.
마지막으로, "ProBacktest my system"버튼을 클릭하십시오. 몇 초 후에 검토 된 실행 기록 데이터 세트에 대해 최상의 결과를 제공하는 값을 제공하는 최적화 보고서를 얻게됩니다.
시스템을 계속 개선하려면 새로운 조건을 추가 할 수 있습니다. 또한 사용 된 정류장 유형을 수정하거나 이익 목표를 추가 할 수 있습니다.
프로그래밍을 통한 생성을 통해 함수 라이브러리를 사용하여보다 정교한 함수를 적용 할 수 있습니다. 함수 라이브러리는 & quot; 함수 삽입 & quot; 버튼을 누릅니다.
ProBacktest 모듈 및 해당 도움말 텍스트에서 사용 가능한 모든 기능이있는 창이 나타납니다. & quot; 추가 & quot;를 클릭하면이 기능을 마우스 커서의 위치에서 프로그램에 삽입 할 수 있습니다.
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