Backtesting: Interpretando o passado Backtesting é um componente chave do desenvolvimento do sistema de comércio eficaz. É realizado reconstruindo, com dados históricos, os negócios que teriam ocorrido no passado usando regras definidas por uma determinada estratégia. O resultado oferece estatísticas que podem ser usadas para avaliar a eficácia da estratégia. Usando esses dados, os comerciantes podem otimizar e melhorar suas estratégias, encontrar quaisquer falhas técnicas ou teóricas, e ganhar confiança em sua estratégia antes de aplicá-lo aos mercados reais. A teoria subjacente é que qualquer estratégia que funcionou bem no passado é susceptível de funcionar bem no futuro e, inversamente, qualquer estratégia que teve um desempenho ruim no passado é susceptível de funcionar mal no futuro. Este artigo dá uma olhada no que os aplicativos são usados para backtest, que tipo de dados são obtidos, e como colocá-lo para usar Os dados e as ferramentas Backtesting pode fornecer abundância de estatística valiosa comentários sobre um determinado sistema. Algumas estatísticas de backtesting universal incluem: Lucro líquido ou perda - ganho ou perda percentual líquido. Prazo - Datas passadas em que o teste ocorreu. Universo - Ações que foram incluídas no backtest. Medidas de volatilidade - Percentagem máxima de subida e descida. Médias - Percentagem de ganho médio e perda média, média de barras mantidas. Exposição - Percentual de capital investido (ou exposto ao mercado). Razões - Relação vitórias-perdas. Retorno anualizado - Retorno percentual ao longo de um ano. Retorno ajustado ao risco - Retorno percentual em função do risco. Normalmente, backtesting software terá duas telas que são importantes. A primeira permite que o profissional personalize as configurações para backtesting. Essas personalizações incluem tudo, desde o período de tempo até os custos de comissão. Aqui está um exemplo de tal tela no AmiBroker: A segunda tela é o relatório de resultados de backtesting real. Isto é onde você pode encontrar todas as estatísticas mencionadas acima. Novamente, aqui está um exemplo desta tela no AmiBroker: Em geral, a maioria dos softwares comerciais contém elementos semelhantes. Alguns programas de software high-end também incluem funcionalidades adicionais para realizar o dimensionamento automático da posição, otimização e outros recursos mais avançados. Os 10 mandamentos Há muitos fatores que os comerciantes prestam atenção quando eles estão backtesting estratégias de negociação. Aqui está uma lista das 10 coisas mais importantes a lembrar enquanto backtesting: Tome em conta as tendências do mercado amplo no período em que uma determinada estratégia foi testada. Por exemplo, se uma estratégia só foi testada de 1999 a 2000, pode não estar bem em um mercado de baixa. É muitas vezes uma boa idéia para backtest durante um período de tempo longo que engloba vários tipos diferentes de condições de mercado. Leve em conta o universo no qual o backtesting ocorreu. Por exemplo, se um sistema de mercado amplo é testado com um universo consistindo de ações de tecnologia, pode deixar de fazer bem em diferentes setores. Como regra geral, se uma estratégia é direcionada para um gênero específico de estoque, limitar o universo a esse gênero, mas, em todos os outros casos, manter um grande universo para fins de teste. Medidas de volatilidade são extremamente importantes a considerar no desenvolvimento de um sistema de comércio. Isto é especialmente verdadeiro para as contas alavancadas, que são submetidas a chamadas de margem se a sua equidade desce abaixo de um certo ponto. Os comerciantes devem procurar manter a volatilidade baixa, a fim de reduzir o risco e permitir uma transição mais fácil dentro e fora de um determinado estoque. O número médio de barras mantidas também é muito importante para assistir ao desenvolver um sistema de negociação. Embora a maioria dos backtesting software inclui custos de comissão nos cálculos finais, isso não significa que você deve ignorar esta estatística. Se possível, aumentar o número médio de barras mantidas pode reduzir os custos de comissão e melhorar seu retorno geral. A exposição é uma espada de dois gumes. Exposição aumentada pode conduzir aos lucros mais elevados ou aos perdas mais elevados, quando a exposição diminuída significa lucros mais baixos ou perdas mais baixas. No entanto, em geral, é uma boa idéia para manter a exposição abaixo de 70, a fim de reduzir o risco e permitir uma transição mais fácil dentro e fora de um determinado estoque. A estatística média de perda de ganho, combinada com a relação ganhos-perdas, pode ser útil para determinar o dimensionamento de posição ótimo e a administração de dinheiro usando técnicas como o Critério de Kelly. (Veja Money Management Usando o Critério Kelly.) Os comerciantes podem assumir posições maiores e reduzir os custos de comissão, aumentando seus ganhos médios e aumentando sua relação ganhos-para-perdas. Retorno anualizado é importante porque é usado como uma ferramenta para comparar os retornos de sistemas contra outros locais de investimento. É importante não só olhar para o retorno global anualizado, mas também para ter em conta o risco aumentado ou diminuído. Isso pode ser feito olhando para o retorno ajustado ao risco, que explica vários fatores de risco. Antes de um sistema de negociação ser adotado, ele deve superar todos os outros locais de investimento em igual ou menos risco. Backtesting personalização é extremamente importante. Muitas aplicações de backtesting têm entrada para valores de comissão, tamanhos de lote redondos (ou fracionários), tamanhos de carrapatos, requisitos de margem, taxas de juros, pressupostos de deslizamento, regras de dimensionamento de posição, regras de saída da mesma barra e configurações de parada. Para obter os resultados de backtesting mais precisos, é importante ajustar essas configurações para imitar o corretor que será usado quando o sistema for ativado. Backtesting às vezes pode levar a algo conhecido como super-otimização. Esta é uma condição onde os resultados de desempenho são ajustados tão altamente ao passado que eles não são mais precisos no futuro. Geralmente, é uma boa idéia implementar regras que se apliquem a todas as ações ou a um conjunto selecionado de ações segmentadas e não sejam otimizadas na medida em que as regras não sejam mais compreensíveis pelo criador. Backtesting nem sempre é a maneira mais precisa para avaliar a eficácia de um determinado sistema de comércio. Às vezes, as estratégias que funcionaram bem no passado não conseguem fazer bem no presente. O desempenho passado não é indicativo de resultados futuros. Certifique-se de comércio de papel de um sistema que foi testado com sucesso antes de ir ao vivo para ter certeza de que a estratégia ainda se aplica na prática. Conclusão Backtesting é um dos aspectos mais importantes do desenvolvimento de um sistema comercial. Se criado e interpretado corretamente, pode ajudar comerciantes a aperfeiçoar e melhorar suas estratégias, encontrar todas as falhas técnicas ou teóricas, assim como ganhar a confiança em sua estratégia antes de aplicá-la aos mercados reais. Recursos Tradecision (tradecision) - High-end Desenvolvimento do Sistema de Negociação AmiBroker (amibroker) - Desenvolvimento do Sistema de Negociação de Orçamento. O Artigo 50 é uma cláusula de negociação e de liquidação no tratado da UE que delineia as medidas a serem tomadas para qualquer país que. Uma oferta inicial sobre os ativos de uma empresa falida de um comprador interessado escolhido pela empresa falida. De um pool de licitantes. Beta é uma medida da volatilidade, ou risco sistemático, de um título ou de uma carteira em comparação com o mercado como um todo. Um tipo de imposto incidente sobre ganhos de capital incorridos por pessoas físicas e jurídicas. Os ganhos de capital são os lucros que um investidor. Uma ordem para comprar um título igual ou inferior a um preço especificado. Uma ordem de limite de compra permite que traders e investidores especifiquem. Uma regra do Internal Revenue Service (IRS) que permite retiradas sem penalidade de uma conta IRA. A regra exige that. Using Excel para Back Test Trading Strategies Como testar de volta com o Excel Ive feito uma quantidade razoável de estratégia de negociação de volta testes. Ive usou sofisticadas linguagens de programação e algoritmos e Ive também feito com lápis e papel. Você não precisa ser um cientista de foguetes ou um programador para testar muitas estratégias de negociação. Se você pode operar um programa de planilha como o Excel, então você pode voltar testar muitas estratégias. O objetivo deste artigo é mostrar a você como testar uma estratégia de negociação usando o Excel e uma fonte de dados publicamente disponível. Isso não deve custar mais do que o tempo que leva para fazer o teste. Antes de começar a testar qualquer estratégia, é necessário um conjunto de dados. No mínimo, esta é uma série de datas e preços. Mais realisticamente você precisa o datetime, aberto, alto, baixo, fechar preços. Você geralmente só precisa do componente de tempo da série de dados se você estiver testando estratégias de negociação intraday. Se você quiser trabalhar junto e aprender a testar de volta com o Excel enquanto você está lendo isso, em seguida, siga as etapas que eu esboço em cada seção. Precisamos obter alguns dados para o símbolo que vamos voltar a testar. Ir para: Yahoo Finance No campo Enter Symbol (s) digite: IBM e clique em GO Under Quotes no lado esquerdo, clique em Historical Prices e insira os intervalos de datas desejados. Selecionei de 1 de janeiro de 2004 a 31 de dezembro de 2004 Desloque-se até a parte inferior da página e clique em Fazer download da planilha. Salve o arquivo com um nome (como ibm. csv) e em um local que você possa encontrar mais tarde. Preparando os dados Abra o arquivo (que você baixou acima) usando o Excel. Devido à natureza dinâmica da Internet, as instruções que você leu acima eo arquivo que você abrir pode ter alterado pelo tempo que você ler isso. Quando eu baixei este arquivo, as primeiras poucas linhas ficaram assim: Agora você pode excluir as colunas que você não vai usar. Para o teste que estou prestes a fazer vou usar apenas a data, abrir e fechar valores para que eu tenha excluído o Alto, Baixo, Volume e Adj. Fechar. Eu igualmente classifiquei os dados de modo que a data a mais velha fosse primeiramente e a data a mais atrasada fosse na parte inferior. Use as opções de menu Data - gt Sort para fazer isso. Em vez de testar uma estratégia per se eu vou tentar encontrar o dia da semana que forneceu o melhor retorno se você seguiu uma compra a abrir e vender a estratégia de fechar. Lembre-se que este artigo está aqui para apresentá-lo a como usar o Excel para testar estratégias de volta. Podemos construir sobre isso em frente. Aqui está o arquivo ibm. zip que contém a planilha com os dados e fórmulas para este teste. Meus dados agora residem nas colunas A a C (Data, Abrir, Fechar). Nas colunas D a H, tenho fórmulas de lugar para determinar o retorno em um determinado dia. Entrando as fórmulas A parte complicada (a menos que você seja um especialista em Excel) está trabalhando as fórmulas a serem usadas. Esta é apenas uma questão de prática e quanto mais você pratica mais fórmulas você descobrirá e mais flexibilidade você terá com seus testes. Se você baixou a planilha, então dê uma olhada na fórmula na célula D2. Parece isto: Esta fórmula é copiada para todas as outras células nas colunas D a H (exceto a primeira linha) e não precisa ser ajustada uma vez que foi copiada. Vou explicar brevemente a fórmula. A fórmula IF tem uma condição, parte verdadeira e falsa. A condição é: Se o dia da semana (convertido para um número de 1 a 5 que coincide com a segunda-feira a sexta-feira) é o mesmo que o dia da semana na primeira linha desta coluna (D1) em seguida. A verdadeira parte da declaração (C2-B2) simplesmente nos dá o valor do Close-Open. Isso indica que compramos o Open e vendemos o Close e este é o nosso profitloss. A parte falsa da declaração é um par de aspas duplas () que não coloca nada na célula se o dia da semana não é correspondido. Os sinais à esquerda do número da coluna ou da linha da coluna travam a coluna ou a linha de modo que, quando a cópia dela, parte da referência de célula não muda. Portanto, aqui no nosso exemplo, quando a fórmula é copiada, a referência à célula de data A2 mudará o número da linha se ela for copiada para uma nova linha, mas a coluna permanecerá na coluna A. Você pode aninhar as fórmulas e fazer regras excepcionalmente poderosas E expressões. Os resultados Na parte inferior das colunas do dia da semana coloquei algumas funções de resumo. Nomeadamente as funções média e soma. Estes mostram-nos que durante 2004 o dia mais rentável para implementar esta estratégia foi em uma terça-feira e este foi seguido de perto por uma quarta-feira. Quando eu testei as sextas-feiras - Bullish ou Bearish estratégia e escreveu que o artigo que eu usei uma abordagem muito semelhante com uma planilha e fórmulas como esta. O objetivo desse teste era verificar se as sextas-feiras de expiração eram geralmente de alta ou de baixa. Experimente. Faça o download de alguns dados do Yahoo Finance. Carregá-lo no Excel e experimentar as fórmulas e ver o que você pode vir acima com. Publique suas perguntas no fórum. Boa sorte e rentável estratégia huntingAlthough nosso quadro de criação de estratégia tem evoluído muito além dos limites do NT, há anos, eu me acho ainda usá-lo de vez em quando, para múltiplos fins, e é onde começamos o nosso início, então talvez eu possa ajudar você aqui. NinjaTrader certamente tem seus bugs e falhas, mas todas as plataformas fazem, e entre as plataformas de comércio de varejo comuns lá fora, eu acho que o NT é um dos mais intuitivos e diretos, e um dos mais fáceis de usar de uma maneira eficaz eficazes fora da caixa . Uma das razões para isso é NTs estratégia assistente, que permite que um usuário para construir uma estratégia sem qualquer conhecimento de codificação, usando entryexit condição blocos de construção. Vou dar um exemplo. Vamos dizer que queremos construir uma estratégia que entra quando a EMA (média móvel exponencial) em um período de 15 cruzamentos acima da SMA (média móvel simples) em um período de 15, e sai no fechamento do mercado de cada dia. Para isso, basta abrir o assistente de estratégia, atribuir um nome a nossa estratégia, e foram confrontados com a seguinte tela, permitindo definir até 10 conjuntos diferentes de condições que, quando acionadas, levarão a uma ação específica (geralmente Uma entrada ou saída): Quando clicamos no add, na janela superior, foram confrontados com a seguinte tela: Como você pode ver, Ive simplesmente selecionados EMA à esquerda, e SMA à direita, e eu mudei os nossos valores de Período Para cada um para 15. No centro, Ive mudou a seleção suspensa para CrossAbove. Pressionando ok, preenche a parte superior da captura de tela superior. Vou dizer-lhe agora para Enter Long, quando este gatilho ocorre, e clique Ok: E é isso. Nós cliquemos através da próxima, a nossa estratégia savescompiles, e foram livres para backtest-lo para determinar seus resultados comerciais durante o período histórico, usando a plataforma NT. Concedido, esta é uma estratégia unidimensional (e certamente wouldnt ser um rentável), mas é um exemplo de quão facilmente um pode criar uma estratégia de negociação automatizada, assumindo a sua entryexit lógica pode ser quantificada usando suas opções de building-block, que São bastante extensas se você é criativo. Finalmente, vamos percorrer mais um recurso. Digamos que não soubessem quais valores de média móvel são ótimos, em nossa estratégia de exemplo. Vamos dizer que queremos testar vários valores, para nos ajudar a determinar quais valores podem ser ideais. Para fazê-lo, basta pressionar para trás, e foram confrontados com esta tela: Como você pode ver Ive criou duas variáveis, e lhes deu nomes, acima. O PeriodOne atuará como o valor do período da nossa média móvel EMA e o PeriodTwo atuará como o valor do período de nossa média móvel SMA. Agora, eu clico em seguida e retornar à nossa tela de condições de entrada, e novamente abrir o construtor de condição, e eu simplesmente mudar nossos 15 valores para os nossos novos valores de nome de variável (PeriodOne e PeriodTwo, respectivamente): O que isso nos permite fazer, É lançar uma otimização, que irá proceder a backtest vários valores de período para ambos estes média móvel, e posteriormente exibir os resultados de cada teste, para a nossa leitura. Ive ido adiante e funcione esta optimização, que fêz exame apenas de um minuto ou de dois, usando o óleo cru, e os aumentos de barra 15-minute como nosso jogo de dados: Como você pode ver na coluna extrema direita dos parâmetros, testou diversas combinações diferentes de E classificou todos os resultados de acordo com o Lucro Líquido total obtido durante o período histórico na nossa faixa de teste (312015 a 112017, neste caso). Novamente, este é um exemplo excepcionalmente simples, para ilustrar um ponto, mas o ponto é válido. Especialmente nas fases iniciais, quando você está experimentando e testando várias coisas, pode-se ir desde os estágios da idéia, até os resultados de um backtest mostrando exatamente o que aquela idéia teria produzido ao longo do período histórico, em poucos minutos, mesmo sem qualquer conhecimento de programação. Além disso, há um botão View Code em algumas das screenshots acima, o que permite que você veja claramente como seus blocos de construção selecionados diferentes se traduzem em código funcional, uma ótima maneira de ajudá-lo a aprender o processo de codificação, ao longo do tempo. Meu conselho Ir direto para dentro, experimentar, brincar. Muito pode ser aprendido, de forma rápida e eficiente, ao fazê-lo. Especialmente para aqueles que aprendem melhor fazendo. Em vez de imbuir textos de instrução longos, pesados e secos. Espero que isto seja útil. Desfrute de 660 Vistas middot Ver Upvotes middot Não é para reprodução Você pergunta como criar um sistema comercial no NinjaTrader (NT) e voltar a testá-lo. Pode ser feito, mas não é fácil. Sem entrar em codificação e design de arquitetura de software, eu só posso dar uma idéia geral de como se pode ir sobre ele. O primeiro passo é escrever um sistema comercial. Simplisticamente falando, isso consiste em várias partes: (i) escrever um módulo que irá conter todas as várias configurações para os negócios que você deseja executar (identificar as condições que constituem a oportunidade ideal para entrar em um comércio. Em seus critérios, e você pode ter vários ups), (ii) escrever um módulo que irá procurar por esses set-ups em seus dados em tempo real, (iii) escrever um módulo que irá catalogar e salvar os set ups encontrados em Os dados em tempo real, e (iv) escrever um módulo que irá executar um comércio com base em qualquer um desses set ups. Isso em si é um desafio, pois isso precisa ser feito em tempo real. Além disso, você deve lidar com os casos em que você encontrar vários set ups que podem estar indicando comércios no mesmo ou opostos direções (por exemplo, longo e curto). Você também precisa considerar metas, critérios de lucratividade para o seu set ups, stop loss e critérios à direita. Por último, mas certamente não menos importante, você precisa pensar em dimensionamento dentro e fora das estratégias com o seu comércio configurar os critérios. Como um aparte, eu nem mencionei a verificação e manipulação de erros componentes do código, que você precisará endereço também. Para fazer isso de forma eficiente, você precisará thread este código. O problema com a escrita deste no NT é que o NT só suporta um subconjunto da linguagem C e atualmente apenas fornece suporte para a estrutura 3.5. Isso significa que você precisará gravá-lo em C como um dll e referência-lo em seu código NT. Agora que você escreveu sua dll para identificar um comércio, você precisará escrever código para executar o comércio. NT oferece uma abordagem gerenciada e não gerenciada para fazer isso. Atualmente, uso e codifico o NT, e direi que esta parte do NT não está bem documentada - pelo menos não encontrei, mas com toda a justiça, você pode obter alguma ajuda do pessoal do NT em seu fórum de suporte. Você vai querer usar a abordagem não gerenciada para obter a maior flexibilidade. Claro que você vai querer implementar alguma estrutura de banco de dados em seu código para registrar seus negócios. Esta parte do programa será desafiadora também, porque há algumas edições que você encontrará aqui. Cada negócio terá de ser verificado, as encomendas terão de ser sequenciadas e monitoradas extremamente bem, e sua posição terá de ser observado com cuidado, especialmente se você também pretende entrar em comércios, por meio de inversão de posições. Agora que você chegou tão longe, você pode escrever uma estratégia de NT para testar o seu sistema de volta. Novamente, a abordagem não gerenciada será de maior valor aqui, pois oferece a maior flexibilidade para você. Novamente, este código é complicado e não documentado particularmente bem. Entretanto, isso pode ser feito. Parabéns, agora você está fazendo codificação e pode começar a testar seu código ao vivo. Talvez você precise modificar seu código para lidar com condições em tempo real em dados ao vivo. Dependendo dos mercados que você planeja negociar, você precisará pensar como você vai lidar com negociação durante os relatórios, mantendo posições durante a noite, limites de negociação, bem como quando a negociação é suspensa pela troca. Supondo que você tenha feito tudo isso, agora você tem um sistema de negociação testado de volta no NT. Como eu disse, não é fácil, mas é certamente factível. Tendo feito isso, estar preparado para horas e horas (e horas) de trabalho e testes. Quando comecei, subestimei grosseiramente o esforço necessário. 1.5k Vistas middot Ver Upvotes middot Não é para ReproductionTest Suas estratégias de negociação nesses sites Não seria ótimo se você pudesse conceber uma estratégia de negociação, testá-lo contra dados históricos por cinco meses, cinco anos, o que quer que, e então deixar que o sistema é executado Automático por um tempo - negociação de papel para que você possa ver como ele funciona Na verdade, o software permite que você faça apenas isso já existe há anos. O problema é que os programas foram tão desajeitados que só os programadores hardcore poderiam usá-los. Ou então - como eu falei em uma coluna em março - o software foi trancado nos fundos das empresas de investimento. Agora, o software de negociação analítica está começando a rastejar para a Web. Se isso é bom ou não, podemos lidar com isso em um momento. Mas o fato é que, agora você pode se registrar com vários sites e testar estratégia de unidade de desenvolvimento de software de graça. Além disso, pelo menos uma corretora on-line planeja fazer trading analítico uma parte importante de seu pacote de serviços. Robotrader Primeiro, o que exatamente são programas analíticos e como eles funcionam Muitos funcionam um pouco como as telas de ações que eu escrevi em junho. Para usá-los, você primeiro conceber uma série de regras que você acha que deve reger o seu comércio. Um exemplo pode ser: Ill comprar apenas ações de empresas de componentes ópticos com alta de crescimento de dois dígitos do lucro que estão negociando atualmente abaixo de sua média móvel de 50 dias. Im apenas usando estoques como um exemplo. Diferentes programas permitem que você crie estratégias de negociação para futuros, opções e moedas. Em todos os casos, basta preencher os espaços em branco, como em um questionário, indicando todos os critérios que você deseja usar. Uma tela de ações, em seguida, vai cuspir uma lista de empresas que se encaixam a conta. Mas os programas analíticos vão um passo adiante. Eles vão procurar empresas que atendam aos seus critérios, digamos, há dois anos. Então, agindo como se eles compraram ações daqueles estoques há dois anos atrás, eles acompanharão o progresso do investimento usando dados históricos do mercado. Dessa forma, theyre capaz de testar se sua estratégia teria feito você rico ou pobre. O termo para isso é back testing. Como um próximo passo, os programas analíticos serão papel de ações comerciais que atendam aos seus critérios de seleção. Isso é chamado de teste direto. E aqui novamente, você obtém uma visão contínua de quão bem seu sistema funciona. Finalmente, no curso de sua negociação ao vivo, o melhor desses programas digitalizar através de terabytes de dados de mercado em tempo real e alertá-lo quando surge uma oportunidade de negociação - como sempre, com base nas regras youve definido. Essa é a gama de coisas que esses programas podem fazer por você. Alguns sites agora oferecem peças desta funcionalidade gratuitamente. Por exemplo, a tela de ações na CNBC permite que você construa uma pesquisa bastante complexa que traz uma lista de empresas. Além disso, um bom gráfico aparece para mostrar o quão bem sua estratégia teria realizado mês a mês durante o ano passado. Outro site, Tradetrek. Realmente escolhe estoques para você com seu software analítico. E dessa forma o site é semelhante ao siXer. EquityTrader e StockConsultant. Todos esses sites livres usam software analítico para gerar sinais de compra e venda. Tradetrek difere ligeiramente no que incorpora um recurso de back-testing que permite que você veja o quão bem o software tem realizado no passado. Basta escolher uma data, clique em uma das recomendações de ações que apareceram nessa data e clique no dia seguinte. E você vê se a recomendação de programas teria feito ou perdido dinheiro. (Seria bom se mais sites financeiros fossem os próximos.) Tradetrek é gratuito se você usar dados atrasados. As assinaturas dão acesso a dados em tempo real e custam 25 por mês. AboveTrade vai ainda mais longe, permitindo que você conceber e testar estratégias de negociação para ações individuais. Então vamos dizer que você escolhe America Online (AOL). Diga ao programa quanto de ganho você quer cada vez que você entrar em uma posição longa. Vamos dizer youd gostaria de fazer 4 em cada comércio. Agora heres onde AboveTrade fica um pouco cartoonish. Você escolhe então de um punhado de estratégias enlatadas. Cada um tem um nome descritivo, como o cauteloso Dr. Trend ou o Agressivo Major Bullmaker. Então você escolhe uma calculadora analista do setor que dá peso especial para, digamos, as taxas de juros ou o setor de suas ações cai dentro, neste caso, o setor de Internet. Pressione o botão Ver Resultados e você verá quão bem sua estratégia para o estoque pode ter trabalhado ao longo de um período de até dois anos. Especificamente, um gráfico do estoque aparece mostrando seus pontos de entrada e saída sugeridos para o período de teste. Se a sua estratégia acaba por ser um vencedor, você pode olhar para paralelos entre a forma como o estoque mapeado no passado e como ele gráficos atualmente e, em seguida, comércio em conformidade. Desenvolver até mesmo esse tipo de estratégia simplificada pode levar muito tempo. Os sistemas de negociação que eu construí sobre AboveTrade invariavelmente voltou mostrando retornos negativos. Talvez isso fosse apenas a minha sorte. Felizmente, AboveTrade tem um recurso que mostra as estratégias vencedoras escolhidas por outros membros. Descobri, por exemplo, que uma estratégia de membros, apelidada de AOL e asha, teria me dado um ganho de 104 no último ano até a quarta-feira (contra um retorno de 12,5 se você tivesse comprado e mantido o estoque durante esse período). Este recurso lembra-me das recomendações amador estoque que você encontrar em sites como ClearStation e iexchange. Exceto que em vez de trocar as recomendações de ações, as pessoas no AboveTrade são capazes de trocar estratégias de negociação. É muito divertido. Mas, como eu sugeri anteriormente, AboveTrade parece mais um brinquedo do que uma aplicação séria. Para uma coisa, eu não tenho nenhuma idéia que critérios específicos Agressivo Major Bullmaker baseia decisões negociando sobre. Para essa matéria, eu wouldnt aposta a casa em uma estratégia cuspir para fora pela tela conservada em estoque de CNBC ou pelo motor conservado em estoque de Tradetrek, qualquer um - não sem fazer muito mais diligência devida mim mesmo. Coisas Graves Muitas empresas de mercado mais graves programas analíticos na Net. A revista Análise Técnica de Estoques e Commodities (traders) contém o que é provavelmente a lista mais completa disponível. O líder nesta categoria tem sido por muito tempo TradeStation de pesquisa de Omega. TradeStation tem sua própria linguagem de programação, bem como uma extensa lista de estratégias enlatadas para escolher. Os usuários de programas sempre foram uma subcultura muito unida, como proprietários de trailers de Airstream. Eles se reúnem em convenções anuais e pertencem a clubes de usuários em todo o país. E eles ativamente vender ou trocar as estratégias de negociação theyve imaginado. Até recentemente, o conjunto completo de programas TradeStation teria custado cerca de 5.000. Mas em algum momento em setembro, a Omega Research planeja fundir-se com a corretora online de ativos comerciantes OnlineTrading. Quando isso acontece, TradeStation não será vendido como um pacote autônomo. Em vez disso, ele será integrado com plataforma de execução OnlineTradings, que leva uma comissão por comércio e já contém os sinos e apitos daytraders procurar. A idéia, naturalmente, é que você pode programar em uma estratégia negociando usando TradeStation, então para trás o teste eo teste dianteiro ele. E quando você está pronto para ir ao vivo, basta puxar o gatilho sempre que seu sistema identifica uma oportunidade - um pacote agradável. E o co-fundador da Omega Research, Ralph Cruz, acredita que pode contar com a base de 45.000 clientes do TradeStations para estar entre os primeiros a migrar para o novo serviço, que será chamado TradeStation. Você poderia pensar em TradeStation como um competidor da CyBerCorp, diz Cruz. Uma corretora daytrading popular, CyBerCorp tem uma plataforma de execução de nível profissional que também inclui um programa analítico chamado CyBerQuant. CyBerQuant permite que você faça rastreio de estoque em tempo real, mas não volta testar os resultados. Então vai voltar testando e outras sofisticadas ferramentas de desenvolvimento de estratégias de negociação tornam-se parte de todos os comerciantes ativos arsenal Cruz acredita deixá-lo para um computador para planejar e executar seus negócios terá muita angústia e incerteza fora do trabalho. Os comerciantes agora estão sobrecarregados com informações, diz ele. Mas no fundo eles percebem que, finalmente, o maior obstáculo para o seu próprio sucesso são as suas próprias emoções, especificamente medo e ganância. TradeStation é baseado na premissa de que a melhor maneira de ser bem sucedido é isolar suas emoções de sua tomada de decisão. Mark Ingebretsen é editor-em-grande com a revista Online Investor. Ele escreveu para uma ampla variedade de negócios e publicações financeiras. Atualmente, não detém cargos nas ações das empresas mencionadas nesta coluna. Embora a Ingebretsen não possa fornecer aconselhamento ou recomendações de investimento, agradece o seu feedback no mingebretsenonlineinvestor.
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