Laboratório de sistemas de negociação
O Trading System Lab gerará automaticamente Sistemas de Negociação em qualquer mercado em poucos minutos, usando um programa de computador muito conhecido, conhecido como AIMGP (Indução Automática de Código de Máquina com Programação Genética). A criação de um sistema de negociação no Trade System Lab é realizada em 3 etapas fáceis. Primeiro, é executado um pré-processador simples que extrai e pré-processa automaticamente os dados necessários do mercado com o qual você deseja trabalhar. A TSL aceita dados CSI, MetaStock, AIQ, TradeStation, dados de Internet gratuitos, ASCII, TXT, CSV, CompuTrac, DowJones, FutureSource, TeleChart2000v3, TechTools, XML, Binário e Internet. Em segundo lugar, o gerador do sistema de negociação (GP) é executado por vários minutos, ou mais, para evoluir um novo sistema de negociação. Você pode usar seus próprios dados, padrões, indicadores, relações de inter-mercado ou dados fundamentais dentro do TSL. Terceiro, o Sistema de Negociação evoluído é formatado para produzir novos sinais do Sistema de Negociação dentro da TradeStation ™ ou muitas outras plataformas de negociação. O TSL escreverá automaticamente Easy Language, Java, Assembler, código C, código C # e WealthLab Script Language. O Trading System pode então ser negociado manualmente, negociado através de um corretor ou negociado automaticamente. Você pode criar o Trading System você mesmo ou podemos fazer isso por você. Então, você ou o seu corretor podem trocar o sistema manualmente ou automaticamente.
Evitando o Ajuste da Curva.
O Programa de Genética do Sistema de Negociação do Comércio contém vários recursos que reduzem a possibilidade de montagem da curva ou produzem um Sistema de Negociação que não continua a atuar no futuro. Em primeiro lugar, os Sistemas de Negociação evoluídos têm seu tamanho reduzido ao tamanho mais baixo possível através do que é chamado de Pressão Parsimonia, extraindo do conceito de comprimento mínimo da descrição. Assim, o sistema de negociação resultante é o mais simples possível e, em geral, acredita-se que, quanto mais simples for o Sistema de Negociação, melhor será no futuro. Em segundo lugar, a aleatoriedade é introduzida no processo evolutivo, o que reduz a possibilidade de encontrar soluções que sejam localmente, mas não globalmente otimizadas. A aleatoriedade é introduzida sobre não apenas as combinações do material genético utilizado nos Sistemas de Negociação evoluídos, mas em Parsimony Pressure, Mutation, Crossover e outros parâmetros de GP de nível superior. O teste de fora da amostra é realizado enquanto o treinamento está em andamento com informações estatísticas apresentadas nos testes de Teste de Amostra e Fora do Teste de Amostra. Os registros de execução são apresentados ao usuário para dados de treinamento, validação e fora de amostra. Bem comportado O desempenho fora da amostra pode ser indicativo de que o Sistema de Negociação está evoluindo com características robustas. A deterioração substancial no teste automático de Out of Sample em comparação com o teste In Sample pode implicar que a criação de um Sistema de Negociação robusto está em dúvida ou que o Terminal ou Conjunto de Entrada pode precisar ser alterado. Finalmente, o Conjunto de terminais é cuidadosamente escolhido, de modo a não prejudicar demais a seleção do material genético inicial em relação a qualquer viés ou sentimento de mercado específico. O TSL não começa a ser executado com um Sistema de Negociação predefinido. Na verdade, apenas o conjunto de entradas e uma seleção de modos ou modos de entrada no mercado, para busca e atribuição automática de entrada, são feitos inicialmente. Um padrão ou comportamento indicador que pode ser pensado como uma situação de alta pode ser usado, descartado ou invertido dentro do GP. Nenhum padrão ou indicador é pré-atribuído a qualquer viés de movimento de mercado específico. Esta é uma saída radical do desenvolvimento do sistema de negociação gerado manualmente.
O que é um sistema de negociação?
Um Sistema de Negociação é um conjunto lógico de instruções que dizem ao comerciante quando comprar ou vender um mercado específico. Essas instruções raramente exigem intervenção de um comerciante. Os Sistemas de Negociação podem ser negociados manualmente, observando as instruções de negociação em uma tela do computador, ou podem ser negociados, permitindo que o computador entre em negociações no mercado automaticamente. Ambos os métodos estão em uso generalizado hoje. Existem mais gerentes de dinheiro profissionais que se consideram comerciantes "sistemáticos ou mecânicos" do que aqueles que se consideram "discretos", e o desempenho dos gerentes de dinheiro sistemáticos é geralmente superior ao dos gestores de dinheiro discrecional. Estudos mostraram que as contas de negociação geralmente perdem dinheiro com mais freqüência se o cliente não estiver usando um Sistema de Negociação. O aumento significativo nos sistemas de negociação nos últimos 10 anos é evidente, especialmente nas corretora de commodities, no entanto, as empresas de corretagem de mercado de ações e títulos estão cada vez mais conscientes dos benefícios através do uso de sistemas de negociação e alguns começaram a oferecer sistemas de negociação para seus clientes de varejo. A maioria dos gestores de fundos mútuos já estão usando algoritmos computacionais sofisticados para orientar suas decisões quanto ao "estoque quente a escolher" ou o que "rotação do setor" é favorável. Computadores e algoritmos tornaram-se mainstream no investimento e esperamos que essa tendência continue a ser mais jovem, os investidores mais experientes em informática continuam a permitir que partes do seu dinheiro sejam gerenciadas pelos sistemas de negociação para reduzir o risco e aumentar os retornos. As enormes perdas experimentadas pelos investidores que participam da compra e detenção de ações e fundos de investimento como o mercado de ações derretido nos últimos anos está promovendo esse movimento para uma abordagem mais disciplinada e lógica para investir no mercado de ações. O investidor médio percebe que ele ou ela atualmente permite que muitos aspectos de suas vidas e a vida de seus entes queridos sejam mantidos ou controlados por computadores, como os automóveis e as aeronaves que usamos para o transporte, o equipamento de diagnóstico médico que usamos para a manutenção da saúde, os controladores de aquecimento e refrigeração que usamos para controle de temperatura, as redes que usamos para informações baseadas na internet, até mesmo os jogos que jogamos para entretenimento. Por que, então, alguns investidores de varejo acreditam que podem "disparar do quadril" em suas decisões sobre "o que" estoque ou fundo mútuo para comprar ou vender e esperar ganhar dinheiro? Finalmente, o investidor médio ficou cauteloso com os conselhos e informações encaminhados por corretores, contadores, diretores corporativos e consultores financeiros sem escrúpulos.
Evolução vs. Otimização.
Nos últimos 20 anos, matemáticos e desenvolvedores de software pesquisaram indicadores e padrões em mercados de ações e commodities buscando informações que possam apontar para a direção do mercado. Essas informações podem ser usadas para melhorar o desempenho dos Sistemas de Negociação. Geralmente, este processo de descoberta é realizado através de uma combinação de testes e erros e mais sofisticados "Mineração de Dados". Normalmente, o desenvolvedor levará semanas ou meses de crunching de números para produzir um potencial Sistema de Negociação. Muitas vezes, este sistema de negociação não funcionará bem quando usado no futuro devido ao que é chamado de "ajuste de curva". Ao longo dos anos, tem havido muitos sistemas de negociação (e empresas de desenvolvimento de sistemas de negociação) que vieram e foram, já que seus sistemas falharam na negociação ao vivo. O desenvolvimento de sistemas de negociação que continuam a atuar no futuro é difícil, mas não é impossível de realizar, embora nenhum desenvolvedor ético ou gerente de dinheiro dê uma garantia incondicional de que qualquer Sistema de Negociação ou, por isso, qualquer ação, vínculo ou fundo mútuo, continuará para produzir lucros no futuro para sempre. O que demorou semanas ou meses para que o desenvolvedor do Trading System produza no passado pode agora ser produzido em minutos através do uso do Trading System Lab. O Trading System Lab é uma plataforma para a geração automática de sistemas de negociação e indicadores de negociação. A TSL faz uso de um mecanismo de programação genética de alta velocidade e produzirá sistemas de negociação a uma taxa de mais de 16 milhões de barras de sistema por segundo com base em 56 entradas. Note-se que apenas alguns insumos serão realmente usados ou necessários, resultando em estruturas de estratégia geralmente simples evoluídas. Com aproximadamente 40.000 a 200.000 sistemas necessários para uma convergência, o tempo de convergência para qualquer conjunto de dados pode ser aproximado. Note-se que não estamos simplesmente executando uma otimização de força bruta de indicadores existentes que procuram parâmetros ótimos a partir dos quais usar em um Sistema de Negociação já estruturado. O Gerador do Sistema de Negociação começa em uma origem de ponto zero, não fazendo suposições sobre o movimento do mercado no futuro e então "evolui" Sistemas de Negociação a uma taxa muito alta combinando informações presentes no mercado e formulando novos filtros, funções, condições e relacionamentos à medida que progride para um sistema de negociação "geneticamente modificado". O resultado é que um excelente sistema de negociação pode ser gerado em poucos minutos em 20-30 anos de dados de mercado diários em praticamente qualquer mercado.
Saiba mais sobre o sistema de comércio do sistema>
Direitos autorais e cópia; 2002-2018 por Modulus Global, Inc., todos os direitos reservados.
Apresentação de programação genética para modelagem preditiva.
Recentemente, este interessante vídeo de 30 minutos sobre o uso da programação genética para modelagem preditiva.
& # 8220; Acabei de terminar um novo tutorial sobre Modelagem Preditiva, Programação Genética e Previsão de Série de Tempo. Este tutorial apresenta os assuntos e, em seguida, fornece uma demonstração de Discipulus ™ produzindo um modelo preditivo de séries temporais em tempo real. & # 8221;
Sobre o Autor Jeff Swanson.
Jeff é o fundador do System Trader Success - um site e uma missão para capacitar o comerciante de varejo com os conhecimentos e ferramentas adequados para se tornar um comerciante rentável no mundo da negociação quantitativa / automatizada.
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Conceitos em Análise Técnica.
Wes McKinney & # 8211; Algorithmic Finance Meetup.
Investing / Trading Rules, Aphorisms & # 038; Livros.
TSL é muito interessante. No entanto, o que é a diferença entre o produto (o que, quando verifiquei há 2 anos atrás, era de US $ 60k) e o programador genético da adaptatrade & # 8216; # 8211; que custa cerca de US $ 1k? Tanto quanto eu posso dizer, esses dois produtos fazem aproximadamente o mesmo.
Eu usei o produto do último produto lucrativamente por alguns anos agora no TF & amp; Futuros de ES. Muito bom, sem queixas. Você precisa saber o que procurar / como direcionar a evolução do sistema. Mas, além disso, é simples e eficaz.
Não tenho certeza de todas as diferenças, mas acredito que uma delas é a Adaptrade Builder não faz modelagem preditiva. Ele usa um algoritmo genético para desenvolver um sistema baseado em ação de preço e indicadores. Talvez alguém possa esclarecer, mas eu também acho que as capacidades de backtesting e o formato de saída do TSL são muito diferentes. Em suma, a TSL é claramente um produto institucional diferente do Builder.
Eu gosto muito de seu blog e seus exemplos práticos de sistemas e códigos para TS.
Eu sei que poucos quadros de doutorado trabalham para hedge funds que não tiveram um bom sucesso tentando programação genética. Um deles está usando strategyquant / que é mais barato, mas um pouco mais avançado do que o Adaptrade. Sobre a TSL, não consigo falar, mas eu ouvi queixas de usuários não conseguiram gerar sistemas lucrativos.
Na minha opinião, a afirmação de que & # 8220; atualmente, os sistemas de negociação desenvolvidos pelo Trading System Lab são classificados por terceiros como os sistemas de negociação mais rentáveis do mundo. "Não é verificável por causa da natureza dos GPs e sua aleatoriedade inerente. Cada vez que um GP passa por uma nova geração aleatória, o viés de mineração de dados é introduzido em virtude da reutilização de mesmos dados. Esse processo de teste de bilhões de combinações de lógica de entrada e saída acabará por encontrar alguns sistemas que minimizam a função objetivo especificada na amostra de dados, mas também em qualquer amostra fora da amostra, incluindo todas as possíveis amostras para avançar. Isso é basicamente ajuste de curva imposta pelo viés de mineração de dados. Embora os GPs sejam extremamente úteis em problemas onde a otimização é necessária, isso é uma desvantagem quando se trata de sistemas de negociação porque a otimização é uma desvantagem, em vez de desejar, como você sabe.
Um cara me disse que o uso de tal programa era muito frustrante e demorado, já que eventualmente tudo o que foi gerado e testado de forma lucrativa fora da amostra caiu bastante rápido. Eu acho que seus leitores devem estar cientes desses outros pontos de vista. Mantenha o bom trabalho!
Eu sou um usuário da TSL, e achei isso muito poderoso. Existe uma parede clara e distinta que separa a & # 8216; evolução & # 8217; fase (quando o GP estabelece as regras de negociação) e a & # 8216; live trading & # 8217; fase (durante a qual o GP não está ativo ou mesmo disponível). Os registros de histórico de operações do sistema TSL são, portanto, credíveis, uma vez que a empresa que faz a verificação (Futures Truth) só tem acesso às regras de negociação fixas e estáticas, e não ao mecanismo de evolução. Alguns dos sistemas TSL foram rastreados e continuam a & # 8216; liderar o pacote & # 8217; 5+ anos após a liberação # 8230; .. as melhores coisas que eu já vi.
Eu assisti a um seminário do Trader System Labs (TSL) esta semana e fiquei intrigado com isso. Eu procurei e encontrei este site.
com seus comentários sobre o sistema TSL. Você escreveu em dezembro de 2018, é possível que você possa compartilhar comigo como o sistema tem se comportado no ano passado, tem havido algum problema, como lidou com a correção do mercado no mês passado, etc.? Você criou outras estratégias? Que tipo de retorno você está vendo?
Você conhece outros usuários do sistema TSL com quem posso conversar, procurando mais informações da comunidade de usuários antes de gastar o dinheiro.
Meu e-mail é: airbear77 (at) msndotcom.
Eu atualmente sou um usuário da TSL, e tenho sido durante os últimos 3 anos. Eu tenho negociado alguns dos sistemas que construí desde 2018 (atualmente é dezembro de 2018) e eles continuam a aguentar bem fora da amostra. Eu me concentro principalmente em futuros, mais especificamente Futuros de dez anos (TY) e Futuros de obrigações (EUA) que negociam no CME.
TSL não é o santo graal, mas é sem dúvida a melhor peça de software que já usei quando se trata de construir sistemas de negociação. Seguindo as regras que a TSL estabeleceu, criei uma série de sistemas com grandes fatores de lucro e relações de troca / parâmetro muito razoáveis que continuam a superar qualquer sistema que eu já consegui construir manualmente. O melhor de tudo, a TSL é capaz de encontrar sistemas de negociação lucrativos em poucos minutos.
Eu sei que a verdade do futuro rastreia o progresso em tempo real dos sistemas de negociação algorítmica com base em quantidades muito razoáveis de deslizamento e comissões, e a TSL continua a liderar uma série dessas listas diferentes.
Eu recomendo que você visualize os vídeos no site TSL para ter uma idéia do que TSL é capaz (os vídeos são gratuitos). Eu continuo a evoluir sistemas com TSL que continuam a segurar em tempo real, que podem ser comercializados em tempo real tanto por programadores como por não programadores.
Eu assisti a um seminário do Trader System Labs (TSL) esta semana e fiquei intrigado com isso. Eu procurei e encontrei este site.
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Você conhece outros usuários do sistema TSL com quem posso conversar, procurando mais informações da comunidade de usuários antes de gastar o dinheiro.
Meu e-mail é: airbear77 (at) msndotcom.
Apresentação muito agradável. Algum outro bom recurso para pesquisa de modelagem preditiva lá fora? Minha empresa, o Modern Analytics, produziu uma técnica incrível para a modelagem preditiva que embalamos em uma solução SaaS, mas estamos sempre tentando aprofundar nossa pesquisa para melhorar a solução.
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Construindo sistemas de negociação de forma automática.
Avanços em tecnologia agora permitem a criação de sistemas de negociação confiáveis com software evolutivo que & ldquo; escreve & rdquo; as regras para as estratégias. Esses geradores de software do sistema de negociação podem operar até 200 vezes mais rápido do que outros algoritmos relacionados e produzir o código do sistema de negociação real em uma variedade de idiomas, incluindo o EasyLanguage da TradeStation & rsquo; s.
Isso não é simplesmente otimizar um sistema de negociação existente usando um algoritmo genético, nem faz uso de análises preditivas, como redes neurais. O motor central usado aqui é um algoritmo evolutivo avançado, chamado programação genética, e foi adaptado para uso no setor financeiro e é usado especificamente para produzir sistemas de negociação.
Aqui vamos discutir os conceitos básicos desta tecnologia. Um segundo artigo irá demonstrar o processo e usá-lo para desenvolver um sistema de comércio direto de mercado, que será disponibilizado no formato EasyLanguage.
Uma importante distinção deste processo é que ele opera no nível do código da máquina. Ao fazê-lo, irá evoluir sistemas de negociação a taxas de mais de 100.000 sistemas por hora, dependendo da quantidade de dados utilizados e da velocidade do processador. No nosso estudo de caso, usaremos 62 entradas em quase cinco anos de dados, mas isso consumirá apenas cerca de três minutos de tempo de execução em um PC desktop normal. Isso é milhões de vezes mais rápido do que a otimização da força bruta pode realizar e é um dos benefícios dessa abordagem.
Esta não é uma experiência de otimização. Na verdade, essa abordagem passa por dores para evitar isso. Os parâmetros tipicamente o foco de otimização, como o comprimento de um preço médio, são corrigidos ao longo da execução. O programa pode mudar essas variáveis durante a execução, mas apenas operando fora do recurso de entrada estabelecido. No nosso caso, um novo sistema de negociação será desenvolvido automaticamente com base no desempenho fora da amostra durante o processo evolutivo.
O algoritmo central usado em nosso mecanismo de sistema comercial é chamado de AIM-GP, que significa Indução Automática de Código de Máquina com Programação Genética. Para obter mais informações sobre esta ferramenta, veja & ldquo; Evolução eficiente do código de máquina para arquiteturas CISC usando blocos e Crossover Homologo, & quot; por Nordin, J. P., Francone, F. e Banzhaf, W., em Advances in Genetic Programming 3, MIT Press.
O AIM-GP armazena programas individuais (sistemas de negociação) como cadeias lineares do código nativo da máquina binária, que são executadas diretamente por um processador central. Esta abordagem é superior a outras técnicas por vários motivos. Em primeiro lugar, o carregamento de conjuntos de instruções diretamente na CPU elimina os intérpretes de programação no processo de avaliação. Em segundo lugar, o processo evolutivo consiste nas operações tradicionais: crossover, reprodução e mutação, mas inclui várias operações adicionais importantes. O crossover não homólogo, por exemplo, permite a evolução de programas de tamanhos variados, que é muito diferente dos conjuntos de instruções de comprimento fixo encontrados em algoritmos genéticos. Em terceiro lugar, o AIM-GP produz novo e atual código de programa de computador.
Mas talvez o benefício mais importante dessa abordagem seja o quão seletivo é. AIM-GP descartará facilmente uma entrada inteira ou conjunto de entradas se determinar que a entrada não contribui para a solução. Na verdade, veremos que a maioria dos nossos 62 insumos serão descartados de forma completa e rápida.
Estão disponíveis outras ferramentas de desenvolvimento. No entanto, o algoritmo AIM-GP mais recente está entre os mais rápidos e precisos disponíveis. Veja, por exemplo, & ldquo; Extendendo os limites da otimização de projeto, integrando técnicas de otimização rápidas com programação genética linear baseada em máquinas, & rdquo; por Frank D. Francone e Larry M. Deschaine, em Ciências da Informação-Informática e Ciência da Computação: uma Revista Internacional, vol 161. O AIM-GP produz consistentemente boas soluções em comparação com abordagens comparáveis e é ideal para complexos, ruidosos, domínios mal compreendidos, como os dados do mercado financeiro.
Claro, o desenvolvimento de qualquer sistema comercial bom exige reduzir o potencial de encaixe de curva, que está projetando um sistema para lucrar nos mercados passados e pode ser identificado quando os resultados fora da amostra não correspondem aos resultados da amostra.
Os desenvolvedores usam métodos como uma base de teste grande, parâmetros mínimos e análise de sensibilidade de parâmetros para minimizar o ajuste de curva. No entanto, muitos sistemas de negociação falham no desempenho fora da amostra. Para criar sistemas de negociação e indicadores automaticamente, minimizando o potencial de ajuste de curva, são necessárias as seguintes etapas e considerações:
1. A pressão da parima, que coloca efeitos de redução matemática nos programas evoluídos para favorecer programas mais simples, desenha do conceito de comprimento de descrição mínimo. Quanto mais simples for um programa, menor será a probabilidade de ajustar a curva aos dados.
2. Randomização de 16 parâmetros de programação genética de nível superior, incluindo crossover, mutação, migração e tamanho da população para ajudar a encontrar soluções globalmente otimizadas.
3. Randomização de mais de 30 instruções de nível de máquina para ajudar a encontrar soluções globais otimizadas.
4. Condições multi-run implementadas para re-evoluir sistemas de negociação com parâmetros reinicializados e reertificados.
5. Tamanho do programa dinamicamente variado, fazendo uso de crossover não homólogo, reduzindo as limitações de tamanho de programa de comprimento fixo e permitindo que soluções simples e elegantes surjam.
6. Empregando um conjunto de terminais inicial imparcial, utilizando 62 padrões técnicos e indicadores utilizados como material genético inicial no processo evolutivo.
7. Evolução iniciada em uma origem de ponto zero, não fazendo pressupostos iniciais em relação à direção do mercado, nem como qualquer indicador ou padrão específico deve ser usado dentro do processo evolutivo. Assim, o sistema de negociação não é orientado para o desenvolvedor porque nenhuma estrutura do sistema de negociação é definida antes da evolução começar.
A velocidade de evolução é crítica. O software interpretativo, como gráficos, plataformas de teste, planilhas e editores de documentos, opera longe da CPU e, tipicamente, sofre de inundações de software, causadas por uma abundância de interfaces amigáveis com o visualmente agradáveis. Este bloat tritura a velocidade de processamento. Por exemplo, para avaliar a expressão:
requer cerca de 20 ciclos de clock no sistema de software interpretativo típico. Nosso sistema, por outro lado, pode executar a expressão acima como uma única instrução em um ciclo de clock. Embora o software de nível superior sofra de ineficiências, o código de nível inferior é altamente comprimido, eficiente e rápido. Além disso, a compactação da CPU fornece um ambiente de alta velocidade pronto para aceitar essas instruções de baixo nível.
No entanto, para explorar este processamento de alta velocidade, você deve programar o código no nível da máquina. O AIM-GP opera neste nível de máquina eficiente com código de máquina altamente compacto e também produzirá código de montagem eficiente, bem como código C, Java e código EasyLanguage traduzido, como sua saída.
Projetar um sistema de comércio a maneira tradicional é intensivo em tempo. Os desenvolvedores de sistemas de negociação passam inúmeras horas testando e otimizando sistemas de negociação. No entanto, para testar e otimizar um sistema de negociação, você deve primeiro ter um sistema de negociação existente ou, pelo menos, uma idéia geral ou grupo de idéias para um sistema de negociação. Isso parece simplista, mas, na realidade, os desenvolvedores de sistemas comerciais devem ter um ponto de partida para crescer, o que geralmente é uma teoria ou premissa do movimento do mercado.
Alguns exemplos de pontos de partida para o desenvolvimento do sistema são filtros filtrantes adaptados, suporte adaptativo e movimentos do contador de resistência e padrões atrasados com filtros indicadores. O desenvolvedor do sistema possui algum núcleo de uma idéia para trabalhar; e através de testes, otimização, desativação, avaliação de espaço de parâmetros, análise de sensibilidade, estudos de mercado relacionados, adições de filtro e injeção de ruído aleatório, ele acaba com um sistema de comércio.
De qualquer forma, muitas horas serão gastas neste desenvolvimento, enquanto a ferramenta mais importante que o desenvolvedor irá se sentar será ociosa e subutilizada. Essa ferramenta é, é claro, a CPU.
Em 1955, os custos de software eram um décimo do custo do projeto. Hoje é o hardware que custa um décimo do custo do projeto e, conseqüentemente, essa crise de software levou ao fato de que 99% dos ciclos de CPU simplesmente não são usados. Os custos de programação ainda são altos hoje, mesmo considerando a programação offshore e a terceirização. Usar um algoritmo que produz programas automaticamente é benéfico para o usuário, a indústria e o consumidor.
O processo evolutivo AIM-GP inclui conjuntos de instruções que operam em insumos derivados dos dados tradicionais do mercado financeiro, como padrões, indicadores e dados inter-mercado. Um exemplo de um parâmetro de entrada baseado em padrão Booleano é:
Esta expressão tem um dos dois estados: verdadeiro ou falso. Quando combinado com um parâmetro de entrada booleano baseado em indicadores, como:
C & lt; = MÉDIA (CLOSE, DC) - EMGP,
um padrão de configuração de venda ou compra emerge. Observe que não definimos isso como um padrão de compra, venda ou permanecem planas ou que determinamos se é relevante. Nós simplesmente o declaramos como material genético inicial. Aqui, DC é o ciclo dominante da série temporal, e o EMGP é o que chamamos de "variável emergente", & rdquo; que é criado pela programação genética.
Além dos operadores matemáticos padrão, como +, -, * e & divide ;, os condicionais e as funções transcendentais estão incluídos nos conjuntos de instruções. Também podemos usar outras séries de dados pré-processados dentro do nosso conjunto de dados, incluindo o compromisso da Commodity Futures Trading Commitment of Traders, dados inter-mercados, dados fundamentais, dados de opções, etc. A programação genética determinará se a inclusão de elementos adicionais contribui para a negociação sistema. Após milhares de manipulações de conjunto de instruções, no nível da máquina, um sistema de comércio geralmente emergirá após 10.000 a 100.000 passagens através dos dados. Isso pode levar alguns minutos de tempo de execução dependendo do tamanho do dado.
A evolução pode ser direcionada a um dos muitos critérios, incluindo um índice de Sharpe, lucro líquido / redução máxima, fator de lucro ou simplesmente lucro líquido bruto. Falha em melhorar os resultados do alvo na terminação de um elemento do sistema. No nosso exemplo, em que iremos passar no próximo artigo, evoluiremos um sistema de negociação que visa o lucro líquido. Note-se que o maior lucro líquido pode nem sempre ser o melhor objetivo ao evoluir um sistema comercial.
A única restrição adicional que nós iremos adicionar é que deve haver no mínimo 12 turnos redondos por ano. Isso força o programa a evoluir sistemas mais ativos, aumentando assim a relação comércio-parâmetro de nosso código evoluído e, consequentemente, aumentando suas chances de robustez.
Não sabemos onde qualquer das medidas típicas do desempenho do sistema, como fator de lucro, porcentagem de precisão, lucro líquido ou retração, acabará. O que podemos fazer é atribuir nossos critérios, começar a corrida, aguarde alguns minutos para o nosso sistema comercial emergir e rever os resultados.
Então, os três passos para projetar o nosso sistema comercial são:
1. Execute o pré-processador de dados no mercado selecionado.
2. Execute o gerador do sistema comercial.
3. Traduzir nosso código para o EasyLanguage.
Uma vez automatizado, isso normalmente levará apenas alguns minutos do nosso tempo. No próximo artigo, vamos abordar cada passo em detalhes e explicar o processo de construção de um sistema comercial. Em seguida, vamos construir e detalhar um sistema de negociação para futuros de ouro desenvolvido com este processo automatizado.
Laboratório de sistemas de negociação
O Trading System Lab gerará automaticamente Sistemas de Negociação em qualquer mercado em poucos minutos, usando um programa de computador muito conhecido, conhecido como AIMGP (Indução Automática de Código de Máquina com Programação Genética). A criação de um sistema de negociação no Trade System Lab é realizada em 3 etapas fáceis. Primeiro, é executado um pré-processador simples que extrai e pré-processa automaticamente os dados necessários do mercado com o qual você deseja trabalhar. A TSL aceita dados CSI, MetaStock, AIQ, TradeStation, dados de Internet gratuitos, ASCII, TXT, CSV, CompuTrac, DowJones, FutureSource, TeleChart2000v3, TechTools, XML, Binário e Internet. Em segundo lugar, o gerador do sistema de negociação (GP) é executado por vários minutos, ou mais, para evoluir um novo sistema de negociação. Você pode usar seus próprios dados, padrões, indicadores, relações de inter-mercado ou dados fundamentais dentro do TSL. Terceiro, o Sistema de Negociação evoluído é formatado para produzir novos sinais do Sistema de Negociação dentro da TradeStation ™ ou muitas outras plataformas de negociação. O TSL escreverá automaticamente Easy Language, Java, Assembler, código C, código C # e WealthLab Script Language. O Trading System pode então ser negociado manualmente, negociado através de um corretor ou negociado automaticamente. Você pode criar o Trading System você mesmo ou podemos fazer isso por você. Então, você ou o seu corretor podem trocar o sistema manualmente ou automaticamente.
Evitando o Ajuste da Curva.
O Programa de Genética do Sistema de Negociação do Comércio contém vários recursos que reduzem a possibilidade de montagem da curva ou produzem um Sistema de Negociação que não continua a atuar no futuro. Em primeiro lugar, os Sistemas de Negociação evoluídos têm seu tamanho reduzido ao tamanho mais baixo possível através do que é chamado de Pressão Parsimonia, extraindo do conceito de comprimento mínimo da descrição. Assim, o sistema de negociação resultante é o mais simples possível e, em geral, acredita-se que, quanto mais simples for o Sistema de Negociação, melhor será no futuro. Em segundo lugar, a aleatoriedade é introduzida no processo evolutivo, o que reduz a possibilidade de encontrar soluções que sejam localmente, mas não globalmente otimizadas. A aleatoriedade é introduzida sobre não apenas as combinações do material genético utilizado nos Sistemas de Negociação evoluídos, mas em Parsimony Pressure, Mutation, Crossover e outros parâmetros de GP de nível superior. O teste de fora da amostra é realizado enquanto o treinamento está em andamento com informações estatísticas apresentadas nos testes de Teste de Amostra e Fora do Teste de Amostra. Os registros de execução são apresentados ao usuário para dados de treinamento, validação e fora de amostra. Bem comportado O desempenho fora da amostra pode ser indicativo de que o Sistema de Negociação está evoluindo com características robustas. A deterioração substancial no teste automático de Out of Sample em comparação com o teste In Sample pode implicar que a criação de um Sistema de Negociação robusto está em dúvida ou que o Terminal ou Conjunto de Entrada pode precisar ser alterado. Finalmente, o Conjunto de terminais é cuidadosamente escolhido, de modo a não prejudicar demais a seleção do material genético inicial em relação a qualquer viés ou sentimento de mercado específico. O TSL não começa a ser executado com um Sistema de Negociação predefinido. Na verdade, apenas o conjunto de entradas e uma seleção de modos ou modos de entrada no mercado, para busca e atribuição automática de entrada, são feitos inicialmente. Um padrão ou comportamento indicador que pode ser pensado como uma situação de alta pode ser usado, descartado ou invertido dentro do GP. Nenhum padrão ou indicador é pré-atribuído a qualquer viés de movimento de mercado específico. Esta é uma saída radical do desenvolvimento do sistema de negociação gerado manualmente.
O que é um sistema de negociação?
Um Sistema de Negociação é um conjunto lógico de instruções que dizem ao comerciante quando comprar ou vender um mercado específico. Essas instruções raramente exigem intervenção de um comerciante. Os Sistemas de Negociação podem ser negociados manualmente, observando as instruções de negociação em uma tela do computador, ou podem ser negociados, permitindo que o computador entre em negociações no mercado automaticamente. Ambos os métodos estão em uso generalizado hoje. Existem mais gerentes de dinheiro profissionais que se consideram comerciantes "sistemáticos ou mecânicos" do que aqueles que se consideram "discretos", e o desempenho dos gerentes de dinheiro sistemáticos é geralmente superior ao dos gestores de dinheiro discrecional. Estudos mostraram que as contas de negociação geralmente perdem dinheiro com mais freqüência se o cliente não estiver usando um Sistema de Negociação. O aumento significativo nos sistemas de negociação nos últimos 10 anos é evidente, especialmente nas corretora de commodities, no entanto, as empresas de corretagem de mercado de ações e títulos estão cada vez mais conscientes dos benefícios através do uso de sistemas de negociação e alguns começaram a oferecer sistemas de negociação para seus clientes de varejo. A maioria dos gestores de fundos mútuos já estão usando algoritmos computacionais sofisticados para orientar suas decisões quanto ao "estoque quente a escolher" ou o que "rotação do setor" é favorável. Computadores e algoritmos tornaram-se mainstream no investimento e esperamos que essa tendência continue a ser mais jovem, os investidores mais experientes em informática continuam a permitir que partes do seu dinheiro sejam gerenciadas pelos sistemas de negociação para reduzir o risco e aumentar os retornos. As enormes perdas experimentadas pelos investidores que participam da compra e detenção de ações e fundos de investimento como o mercado de ações derretido nos últimos anos está promovendo esse movimento para uma abordagem mais disciplinada e lógica para investir no mercado de ações. O investidor médio percebe que ele ou ela atualmente permite que muitos aspectos de suas vidas e a vida de seus entes queridos sejam mantidos ou controlados por computadores, como os automóveis e as aeronaves que usamos para o transporte, o equipamento de diagnóstico médico que usamos para a manutenção da saúde, os controladores de aquecimento e refrigeração que usamos para controle de temperatura, as redes que usamos para informações baseadas na internet, até mesmo os jogos que jogamos para entretenimento. Por que, então, alguns investidores de varejo acreditam que podem "disparar do quadril" em suas decisões sobre "o que" estoque ou fundo mútuo para comprar ou vender e esperar ganhar dinheiro? Finalmente, o investidor médio ficou cauteloso com os conselhos e informações encaminhados por corretores, contadores, diretores corporativos e consultores financeiros sem escrúpulos.
Evolução vs. Otimização.
Nos últimos 20 anos, matemáticos e desenvolvedores de software pesquisaram indicadores e padrões em mercados de ações e commodities buscando informações que possam apontar para a direção do mercado. Essas informações podem ser usadas para melhorar o desempenho dos Sistemas de Negociação. Geralmente, este processo de descoberta é realizado através de uma combinação de testes e erros e mais sofisticados "Mineração de Dados". Normalmente, o desenvolvedor levará semanas ou meses de crunching de números para produzir um potencial Sistema de Negociação. Muitas vezes, este sistema de negociação não funcionará bem quando usado no futuro devido ao que é chamado de "ajuste de curva". Ao longo dos anos, tem havido muitos sistemas de negociação (e empresas de desenvolvimento de sistemas de negociação) que vieram e foram, já que seus sistemas falharam na negociação ao vivo. O desenvolvimento de sistemas de negociação que continuam a atuar no futuro é difícil, mas não é impossível de realizar, embora nenhum desenvolvedor ético ou gerente de dinheiro dê uma garantia incondicional de que qualquer Sistema de Negociação ou, por isso, qualquer ação, vínculo ou fundo mútuo, continuará para produzir lucros no futuro para sempre. O que demorou semanas ou meses para que o desenvolvedor do Trading System produza no passado pode agora ser produzido em minutos através do uso do Trading System Lab. O Trading System Lab é uma plataforma para a geração automática de sistemas de negociação e indicadores de negociação. A TSL faz uso de um mecanismo de programação genética de alta velocidade e produzirá sistemas de negociação a uma taxa de mais de 16 milhões de barras de sistema por segundo com base em 56 entradas. Note-se que apenas alguns insumos serão realmente usados ou necessários, resultando em estruturas de estratégia geralmente simples evoluídas. Com aproximadamente 40.000 a 200.000 sistemas necessários para uma convergência, o tempo de convergência para qualquer conjunto de dados pode ser aproximado. Note-se que não estamos simplesmente executando uma otimização de força bruta de indicadores existentes que procuram parâmetros ótimos a partir dos quais usar em um Sistema de Negociação já estruturado. O Gerador do Sistema de Negociação começa em uma origem de ponto zero, não fazendo suposições sobre o movimento do mercado no futuro e então "evolui" Sistemas de Negociação a uma taxa muito alta combinando informações presentes no mercado e formulando novos filtros, funções, condições e relacionamentos à medida que progride para um sistema de negociação "geneticamente modificado". O resultado é que um excelente sistema de negociação pode ser gerado em poucos minutos em 20-30 anos de dados de mercado diários em praticamente qualquer mercado.
Saiba mais sobre o sistema de comércio do sistema>
Direitos autorais e cópia; 2002-2018 por Modulus Global, Inc., todos os direitos reservados.
Kevin Slavin: "Os sistemas de comércio de mercado precisam ser reconstruídos para seres humanos" | Vídeo de Wired Money.
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Ocorreram grandes acidentes no mercado e continuarão a ocorrer, porque o mercado já não possui interface humana, Kevin Slavin, do MIT Media Lab, disse hoje ao Wired Money. "Todas as ferramentas projetadas para torná-lo legível tornaram impossível a leitura, e acho que isso é estranho. Não é estranho quando você adiciona computadores à física, liberamos o Boson de Higgs, mas apliquemos aqui e estamos mais longe de entender o mercado do que nunca?
Slavin citou uma série de grandes erros que ocorreram na recente história do mercado, que podem ser essencialmente culpados de uma coisa: estamos tão desesperados para avançar e prever os resultados, que toda vez que resolvemos um problema criamos um maior 1.
É bem explicado, segundo ele, por uma frase bem conhecida: a invenção do navio também foi a invenção do naufrágio.
8 dos melhores hacks de vida dos melhores hackers da vida.
Por exemplo, quando os desenvolvedores criaram Bats, um sistema de comércio alternativo e o crash referido como 2:45 (que eliminou 75% da bolsa de valores em cinco minutos), os cientistas de dados colocaram isso em um erro no sistema e não acharam isso Alguém criou um caminho em torno de sua tecnologia. "Mas não era um erro," quot; disse Slavin. "Isso foi um ataque deliberado contra Bats, mas ainda não estamos certos. Eles são melhores dizendo que é um erro do que um ataque. "Pesquisadores de Física estimaram que haviam ocorrido 18.000 desses eventos de cisnes negros nos últimos cinco anos. Mas esse número não soa muito swann preto para mim. & Quot;
Há apenas duas maneiras de criar esses tipos de algoritmos, diz Slavin, e ambos são "tipo de medo". Eles podem ser escritos por seres humanos, ou não. Ambos são extremamente problemáticos. [Se é o primeiro] significa que há uma idéia humana lá, na verdade, uma ideologia. Um bom exemplo é o de Robert Parker, que decide o índice Parker para o vinho. Um economista decidiu engenharia reversa de um algoritmo para degustação de vinhos com base nos parâmetros da Parker e criou uma solução que flutuaria com menos freqüência do próprio julgamento da Parker. Mas ele permaneceu no cerne desse julgamento. "Estes tipos de algoritmos têm alguém dentro.
Detecção de visão, por exemplo, no seu núcleo, é treinada em centros comerciais do Playboy. Todo algoritmo reflete a idéia de alguém do mundo, mas nós os tratamos como matemática. & Quot;
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Ainda mais assustador, diz Slavin, é se não há ninguém lá.
Exibindo um algoritmo genético simples na tela atrás dele, ele mostrou como um computador não consegue entender um problema simples, mas com tempo suficiente para trabalhar, ele pode descobrir por si só. Mas está funcionando sem contexto ou explicação, por isso é tão provável que perca o ponto de um projeto completamente. "Ele descobriu não porque é inteligente, mas porque parece inteligente sem sensibilidades subjacentes."
Ele deu o exemplo de uma história do Departamento de Defesa que se rumoreia ser verdadeira, na qual um algoritmo foi desenvolvido para detectar automaticamente os tanques no campo. Eles treinaram as câmeras e tiraram 100 fotos, mas quando se tratava de testes, era um caos total. Estava tão bom, então eles voltaram e olharam humanamente para eles, mas todas as fotos com tanques estavam em um dia ensolarado e fotos sem tanques eram de um dia nublado. Acontece o que eles treinaram para fazer era contar o tempo. Isto é o que acontece sem uma teoria - é na explicação. & Quot; "Precisamos de explicações, porque para melhor ou pior são o protocolo para a mente humana". Slavin diz.
Um exemplo muito mais trágico desse elo perdido entre o humano e a máquina foi o caso do vôo da Air France que caiu em 2009. Depois, um comentarista observou que "esse é o problema - as pessoas fazem monitores pobres para computadores".
Porque o desastre, como tantos outros, não foi conduzido apenas pelo erro humano, mas pelo erro do sistema humano e do sistema e falhas fatais em como os dois devem interagir.
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Exemplos mais recentes incluem o corte do Exército Eletrônico da Síria do feed do Twitter da Associated Press, que resultou em um tweet de que a Casa Branca tinha sido atacada e resultou em uma enorme queda no mercado. "Somente cerca de 1.000 pessoas realmente acreditavam nisso - mas qualquer humano poderia olhar e ir", provavelmente é uma besteira ". Mas é o que acontece quando você remove a avaliação humana e o julgamento do sistema - torna o sistema cada vez mais frágil, mesmo em algo tão direto quanto as novidades. Não é apenas a notícia que se dobra, é o mundo inteiro. "O perigo que estamos a ouvir é o perigo que criamos. É a versão sombria da singularidade. Tudo o que eu aprendi sobre a autonomia de computadores é que eles falham, então não estou tão preocupado com o fato de eles assumirem como eu sou sobre o presente em que eles falham dramaticamente. [Precisamos mudar as coisas e] pode não parecer uma estrutura de mercado de hoje, mas algo construído sobre o tempo humano, trabalhando em conjunto com máquinas. & Quot;
O Trading System Lab gerará automaticamente Sistemas de Negociação em qualquer mercado em poucos minutos, usando um programa de computador muito conhecido, conhecido como AIMGP (Indução Automática de Código de Máquina com Programação Genética). A criação de um sistema de negociação no Trade System Lab é realizada em 3 etapas fáceis. Primeiro, é executado um pré-processador simples que extrai e pré-processa automaticamente os dados necessários do mercado com o qual você deseja trabalhar. A TSL aceita dados CSI, MetaStock, AIQ, TradeStation, dados de Internet gratuitos, ASCII, TXT, CSV, CompuTrac, DowJones, FutureSource, TeleChart2000v3, TechTools, XML, Binário e Internet. Em segundo lugar, o gerador do sistema de negociação (GP) é executado por vários minutos, ou mais, para evoluir um novo sistema de negociação. Você pode usar seus próprios dados, padrões, indicadores, relações de inter-mercado ou dados fundamentais dentro do TSL. Terceiro, o Sistema de Negociação evoluído é formatado para produzir novos sinais do Sistema de Negociação dentro da TradeStation ™ ou muitas outras plataformas de negociação. O TSL escreverá automaticamente Easy Language, Java, Assembler, código C, código C # e WealthLab Script Language. O Trading System pode então ser negociado manualmente, negociado através de um corretor ou negociado automaticamente. Você pode criar o Trading System você mesmo ou podemos fazer isso por você. Então, você ou o seu corretor podem trocar o sistema manualmente ou automaticamente.
Evitando o Ajuste da Curva.
O Programa de Genética do Sistema de Negociação do Comércio contém vários recursos que reduzem a possibilidade de montagem da curva ou produzem um Sistema de Negociação que não continua a atuar no futuro. Em primeiro lugar, os Sistemas de Negociação evoluídos têm seu tamanho reduzido ao tamanho mais baixo possível através do que é chamado de Pressão Parsimonia, extraindo do conceito de comprimento mínimo da descrição. Assim, o sistema de negociação resultante é o mais simples possível e, em geral, acredita-se que, quanto mais simples for o Sistema de Negociação, melhor será no futuro. Em segundo lugar, a aleatoriedade é introduzida no processo evolutivo, o que reduz a possibilidade de encontrar soluções que sejam localmente, mas não globalmente otimizadas. A aleatoriedade é introduzida sobre não apenas as combinações do material genético utilizado nos Sistemas de Negociação evoluídos, mas em Parsimony Pressure, Mutation, Crossover e outros parâmetros de GP de nível superior. O teste de fora da amostra é realizado enquanto o treinamento está em andamento com informações estatísticas apresentadas nos testes de Teste de Amostra e Fora do Teste de Amostra. Os registros de execução são apresentados ao usuário para dados de treinamento, validação e fora de amostra. Bem comportado O desempenho fora da amostra pode ser indicativo de que o Sistema de Negociação está evoluindo com características robustas. A deterioração substancial no teste automático de Out of Sample em comparação com o teste In Sample pode implicar que a criação de um Sistema de Negociação robusto está em dúvida ou que o Terminal ou Conjunto de Entrada pode precisar ser alterado. Finalmente, o Conjunto de terminais é cuidadosamente escolhido, de modo a não prejudicar demais a seleção do material genético inicial em relação a qualquer viés ou sentimento de mercado específico. O TSL não começa a ser executado com um Sistema de Negociação predefinido. Na verdade, apenas o conjunto de entradas e uma seleção de modos ou modos de entrada no mercado, para busca e atribuição automática de entrada, são feitos inicialmente. Um padrão ou comportamento indicador que pode ser pensado como uma situação de alta pode ser usado, descartado ou invertido dentro do GP. Nenhum padrão ou indicador é pré-atribuído a qualquer viés de movimento de mercado específico. Esta é uma saída radical do desenvolvimento do sistema de negociação gerado manualmente.
O que é um sistema de negociação?
Um Sistema de Negociação é um conjunto lógico de instruções que dizem ao comerciante quando comprar ou vender um mercado específico. Essas instruções raramente exigem intervenção de um comerciante. Os Sistemas de Negociação podem ser negociados manualmente, observando as instruções de negociação em uma tela do computador, ou podem ser negociados, permitindo que o computador entre em negociações no mercado automaticamente. Ambos os métodos estão em uso generalizado hoje. Existem mais gerentes de dinheiro profissionais que se consideram comerciantes "sistemáticos ou mecânicos" do que aqueles que se consideram "discretos", e o desempenho dos gerentes de dinheiro sistemáticos é geralmente superior ao dos gestores de dinheiro discrecional. Estudos mostraram que as contas de negociação geralmente perdem dinheiro com mais freqüência se o cliente não estiver usando um Sistema de Negociação. O aumento significativo nos sistemas de negociação nos últimos 10 anos é evidente, especialmente nas corretora de commodities, no entanto, as empresas de corretagem de mercado de ações e títulos estão cada vez mais conscientes dos benefícios através do uso de sistemas de negociação e alguns começaram a oferecer sistemas de negociação para seus clientes de varejo. A maioria dos gestores de fundos mútuos já estão usando algoritmos computacionais sofisticados para orientar suas decisões quanto ao "estoque quente a escolher" ou o que "rotação do setor" é favorável. Computadores e algoritmos tornaram-se mainstream no investimento e esperamos que essa tendência continue a ser mais jovem, os investidores mais experientes em informática continuam a permitir que partes do seu dinheiro sejam gerenciadas pelos sistemas de negociação para reduzir o risco e aumentar os retornos. As enormes perdas experimentadas pelos investidores que participam da compra e detenção de ações e fundos de investimento como o mercado de ações derretido nos últimos anos está promovendo esse movimento para uma abordagem mais disciplinada e lógica para investir no mercado de ações. O investidor médio percebe que ele ou ela atualmente permite que muitos aspectos de suas vidas e a vida de seus entes queridos sejam mantidos ou controlados por computadores, como os automóveis e as aeronaves que usamos para o transporte, o equipamento de diagnóstico médico que usamos para a manutenção da saúde, os controladores de aquecimento e refrigeração que usamos para controle de temperatura, as redes que usamos para informações baseadas na internet, até mesmo os jogos que jogamos para entretenimento. Por que, então, alguns investidores de varejo acreditam que podem "disparar do quadril" em suas decisões sobre "o que" estoque ou fundo mútuo para comprar ou vender e esperar ganhar dinheiro? Finalmente, o investidor médio ficou cauteloso com os conselhos e informações encaminhados por corretores, contadores, diretores corporativos e consultores financeiros sem escrúpulos.
Evolução vs. Otimização.
Nos últimos 20 anos, matemáticos e desenvolvedores de software pesquisaram indicadores e padrões em mercados de ações e commodities buscando informações que possam apontar para a direção do mercado. Essas informações podem ser usadas para melhorar o desempenho dos Sistemas de Negociação. Geralmente, este processo de descoberta é realizado através de uma combinação de testes e erros e mais sofisticados "Mineração de Dados". Normalmente, o desenvolvedor levará semanas ou meses de crunching de números para produzir um potencial Sistema de Negociação. Muitas vezes, este sistema de negociação não funcionará bem quando usado no futuro devido ao que é chamado de "ajuste de curva". Ao longo dos anos, tem havido muitos sistemas de negociação (e empresas de desenvolvimento de sistemas de negociação) que vieram e foram, já que seus sistemas falharam na negociação ao vivo. O desenvolvimento de sistemas de negociação que continuam a atuar no futuro é difícil, mas não é impossível de realizar, embora nenhum desenvolvedor ético ou gerente de dinheiro dê uma garantia incondicional de que qualquer Sistema de Negociação ou, por isso, qualquer ação, vínculo ou fundo mútuo, continuará para produzir lucros no futuro para sempre. O que demorou semanas ou meses para que o desenvolvedor do Trading System produza no passado pode agora ser produzido em minutos através do uso do Trading System Lab. O Trading System Lab é uma plataforma para a geração automática de sistemas de negociação e indicadores de negociação. A TSL faz uso de um mecanismo de programação genética de alta velocidade e produzirá sistemas de negociação a uma taxa de mais de 16 milhões de barras de sistema por segundo com base em 56 entradas. Note-se que apenas alguns insumos serão realmente usados ou necessários, resultando em estruturas de estratégia geralmente simples evoluídas. Com aproximadamente 40.000 a 200.000 sistemas necessários para uma convergência, o tempo de convergência para qualquer conjunto de dados pode ser aproximado. Note-se que não estamos simplesmente executando uma otimização de força bruta de indicadores existentes que procuram parâmetros ótimos a partir dos quais usar em um Sistema de Negociação já estruturado. O Gerador do Sistema de Negociação começa em uma origem de ponto zero, não fazendo suposições sobre o movimento do mercado no futuro e então "evolui" Sistemas de Negociação a uma taxa muito alta combinando informações presentes no mercado e formulando novos filtros, funções, condições e relacionamentos à medida que progride para um sistema de negociação "geneticamente modificado". O resultado é que um excelente sistema de negociação pode ser gerado em poucos minutos em 20-30 anos de dados de mercado diários em praticamente qualquer mercado.
Saiba mais sobre o sistema de comércio do sistema>
Direitos autorais e cópia; 2002-2018 por Modulus Global, Inc., todos os direitos reservados.
Kevin Slavin: "Os sistemas de comércio de mercado precisam ser reconstruídos para seres humanos" | Vídeo de Wired Money.
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Ocorreram grandes acidentes no mercado e continuarão a ocorrer, porque o mercado já não possui interface humana, Kevin Slavin, do MIT Media Lab, disse hoje ao Wired Money. "Todas as ferramentas projetadas para torná-lo legível tornaram impossível a leitura, e acho que isso é estranho. Não é estranho quando você adiciona computadores à física, liberamos o Boson de Higgs, mas apliquemos aqui e estamos mais longe de entender o mercado do que nunca?
Slavin citou uma série de grandes erros que ocorreram na recente história do mercado, que podem ser essencialmente culpados de uma coisa: estamos tão desesperados para avançar e prever os resultados, que toda vez que resolvemos um problema criamos um maior 1.
É bem explicado, segundo ele, por uma frase bem conhecida: a invenção do navio também foi a invenção do naufrágio.
8 dos melhores hacks de vida dos melhores hackers da vida.
Por exemplo, quando os desenvolvedores criaram Bats, um sistema de comércio alternativo e o crash referido como 2:45 (que eliminou 75% da bolsa de valores em cinco minutos), os cientistas de dados colocaram isso em um erro no sistema e não acharam isso Alguém criou um caminho em torno de sua tecnologia. "Mas não era um erro," quot; disse Slavin. "Isso foi um ataque deliberado contra Bats, mas ainda não estamos certos. Eles são melhores dizendo que é um erro do que um ataque. "Pesquisadores de Física estimaram que haviam ocorrido 18.000 desses eventos de cisnes negros nos últimos cinco anos. Mas esse número não soa muito swann preto para mim. & Quot;
Há apenas duas maneiras de criar esses tipos de algoritmos, diz Slavin, e ambos são "tipo de medo". Eles podem ser escritos por seres humanos, ou não. Ambos são extremamente problemáticos. [Se é o primeiro] significa que há uma idéia humana lá, na verdade, uma ideologia. Um bom exemplo é o de Robert Parker, que decide o índice Parker para o vinho. Um economista decidiu engenharia reversa de um algoritmo para degustação de vinhos com base nos parâmetros da Parker e criou uma solução que flutuaria com menos freqüência do próprio julgamento da Parker. Mas ele permaneceu no cerne desse julgamento. "Estes tipos de algoritmos têm alguém dentro.
Detecção de visão, por exemplo, no seu núcleo, é treinada em centros comerciais do Playboy. Todo algoritmo reflete a idéia de alguém do mundo, mas nós os tratamos como matemática. & Quot;
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Ainda mais assustador, diz Slavin, é se não há ninguém lá.
Exibindo um algoritmo genético simples na tela atrás dele, ele mostrou como um computador não consegue entender um problema simples, mas com tempo suficiente para trabalhar, ele pode descobrir por si só. Mas está funcionando sem contexto ou explicação, por isso é tão provável que perca o ponto de um projeto completamente. "Ele descobriu não porque é inteligente, mas porque parece inteligente sem sensibilidades subjacentes."
Ele deu o exemplo de uma história do Departamento de Defesa que se rumoreia ser verdadeira, na qual um algoritmo foi desenvolvido para detectar automaticamente os tanques no campo. Eles treinaram as câmeras e tiraram 100 fotos, mas quando se tratava de testes, era um caos total. Estava tão bom, então eles voltaram e olharam humanamente para eles, mas todas as fotos com tanques estavam em um dia ensolarado e fotos sem tanques eram de um dia nublado. Acontece o que eles treinaram para fazer era contar o tempo. Isto é o que acontece sem uma teoria - é na explicação. & Quot; "Precisamos de explicações, porque para melhor ou pior são o protocolo para a mente humana". Slavin diz.
Um exemplo muito mais trágico desse elo perdido entre o humano e a máquina foi o caso do vôo da Air France que caiu em 2009. Depois, um comentarista observou que "esse é o problema - as pessoas fazem monitores pobres para computadores".
Porque o desastre, como tantos outros, não foi conduzido apenas pelo erro humano, mas pelo erro do sistema humano e do sistema e falhas fatais em como os dois devem interagir.
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Exemplos mais recentes incluem o corte do Exército Eletrônico da Síria do feed do Twitter da Associated Press, que resultou em um tweet de que a Casa Branca tinha sido atacada e resultou em uma enorme queda no mercado. "Somente cerca de 1.000 pessoas realmente acreditavam nisso - mas qualquer humano poderia olhar e ir", provavelmente é uma besteira ". Mas é o que acontece quando você remove a avaliação humana e o julgamento do sistema - torna o sistema cada vez mais frágil, mesmo em algo tão direto quanto as novidades. Não é apenas a notícia que se dobra, é o mundo inteiro. "O perigo que estamos a ouvir é o perigo que criamos. É a versão sombria da singularidade. Tudo o que eu aprendi sobre a autonomia de computadores é que eles falham, então não estou tão preocupado com o fato de eles assumirem como eu sou sobre o presente em que eles falham dramaticamente. [Precisamos mudar as coisas e] pode não parecer uma estrutura de mercado de hoje, mas algo construído sobre o tempo humano, trabalhando em conjunto com máquinas. & Quot;
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