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Exemplos de sinais comerciais
Os sinais de negociação de ações são simplesmente a implementação de um sistema ou método de negociação. O sinal real é dado quando um sistema de comerciantes determina todos os critérios necessários para um novo sinal de compra e uma nova ordem de compra pode ser colocada pelo comerciante. Os sinais de negociação de ações são mais frequentemente associados à análise técnica, que é um estudo da ação de preços e derivativos de ação de preço. Um exemplo de um indicador de preço de análise técnica pode ser uma média móvel ou MACD. Os sinais de estoque podem ser dados em milhares de métodos de negociação. As ações de negociação podem ser extremamente lucrativas quando você conseguir encontrar sinais de negociação que sejam comprovadamente eficazes.
A vantagem de um sinal de estoque comercial é a determinação da decisão. Muitos comerciantes ficam presos com paralisia de análise e nunca sabem realmente quando o melhor momento para realmente comprar em um estoque de comércio é. Os sinais de negociação de ações eliminam a emoção humana e a indecisão que os estoques comerciais podem criar para os indivíduos. Além de comprar sinais, você pode obter um sinal de venda do sistema que você está usando. Um exemplo de um sinal de estoque comercial é mostrado na imagem. A GGAL recebeu um novo sinal de compra comercial em 11 de junho de 2018. O novo sinal de recomendação de compra para este estoque comercial provou ser muito lucrativo com um ganho de mais de 173% em apenas meses.
O Market Trend Signal fornece sinais de negociação de estoque de compra e venda muito claros. O sistema é construído para fornecer sinais de estoque em qualquer estoque e ETF publicamente negociados. Os sinais de negociação de tendências de ações são baseados em um sistema comprovado de negociação de ações de análise técnica. Os sinais comerciais permitiram aos usuários do sistema um método confiável para encontrar, implementar e negociar ações. Você pode acessar um pesquisador de estoque líder da indústria para encontrar sinais de negociação de estoque dados para negócios longos e curtos. Um sinal em um curto comércio é simplesmente um sinal de negociação de ações para vender o estoque e o lucro à medida que o estoque cai em valor. Por causa do potencial de vantagem ilimitado que os estoques oferecem, os sinais de negociação de ações longas são geralmente os mais efetivos. Quando as condições do mercado de ações são favoráveis, muitos estoques, como o GGAL, podem aumentar em milhares de reais.
Outro sinal comercial comercial fantástico foi dado em agosto de 2018 no símbolo VHC. O novo sinal de recomendação de compra para este comércio de ações provou ser muito rentável com um ganho de mais de 200% em apenas 90 dias. Os bons sinais de negociação de estoque são encontrados em muitos serviços na Web. Você verá que os sinais de negociação fornecidos pelo Market Trend Signal são precisos e fáceis de seguir.
O uso deste site - e todas as informações fornecidas pelo Market Trend Signal, Market Harbinger Institute, outras entidades afiliadas e qualquer um de seus diretores, diretores e pessoal (coletivamente, "a Companhia") - está sujeito ao "Descargo de Responsabilidade / Termos & Condições / Declaração de Privacidade "
As informações fornecidas pela Companhia não são conselhos de investimento. A Companhia não é um conselheiro de investimento registrado, corretor de bolsa ou corretor. Sob nenhuma circunstância, qualquer conteúdo deste site - ou de qualquer anúncio, artigos, livros, vídeos, sites, e-mails ou qualquer outra mídia da Companhia - seja usado ou interpretado como uma recomendação ou convite para comprar ou vender qualquer tipo de segurança ou commodity, ou participar de qualquer outra atividade financeira por meio de qualquer instrumento financeiro, e não é calculado para levar direta ou indiretamente a pessoas a fazê-lo. Qualquer decisão de investimento deve, em todos os casos, ser feita pelo usuário, em conjunto com seus credores profissionais ou consultor financeiro. Todo o conteúdo analítico fornecido pela Companhia é um tratado técnico, destinado a educar os usuários sobre os aspectos técnicos e o valor de ferramentas de pesquisa inteligentes, baseadas em matematicas, gráficos suportados e análises técnicas avançadas.
Os resultados e exemplos utilizados pela Companhia baseiam-se em negociações hipotéticas (simuladas). Os resultados do desempenho hipotético têm certas limitações. Ao contrário de um registro de desempenho real, resultados hipotéticos não representam negociação real. Além disso, uma vez que os negócios não foram executados, os resultados podem ter compensado ou compensado o impacto, se houver, de certos fatores de mercado, como a falta de liquidez. Os programas de negociação hipotéticos geralmente também estão sujeitos ao fato de serem projetados com o benefício de retrospectiva. A Companhia não faz nenhuma declaração de que qualquer conta será ou provavelmente alcançará lucros ou prejuízos semelhantes aos exibidos.
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Extração de sinal híbrido, previsão e negociação financeira.
iMetrica: econometria e estratégias de negociação financeira.
Tagged com negociação de alta freqüência em R.
Negociação financeira de alta freqüência em futuros de índices com MDFA e R: um exemplo com o EURO STOXX50.
Figura 1: Desempenho na amostra e fora da amostra (observações 240-457) do sinal de negociação para os futuros do índice Euro Stoxx50 com vencimento em 18 de março (STXE H3) durante o período de 1-9-2018 e 2-1 -2018, usando log-returns de 15 minutos. As linhas pontilhadas pretas indicam um sinal de compra / longo e as linhas pontilhadas azuis indicam uma venda / curta (parte superior).
Neste segundo tutorial sobre a construção de sinais de negociação financeira de alta freqüência usando a abordagem de filtro direto multivariante em R, foco no primeiro exemplo do meu artigo anterior sobre engenharia de sinal na negociação de alta freqüência de futuros de índices financeiros, onde considero registro de 15 minutos - retornos dos futuros do índice Euro STOXX50 com vencimento em 18 de março de 2018 (STXE H3). Como mencionei na introdução, adicionei um passo um pouco novo na minha abordagem para a construção de sinais para observações intradias, pois estava estudando o problema de variações próximas ao domínio de freqüência. Com dados de log-retorno de 15 minutos, vejo a estrutura de freqüência relacionada à variação de fechar-abrir no preço, ou seja, quando o preço ao fechamento das horas de mercado difere significativamente do preço aberto, um efeito I & # 8217 Eu mencionei nos meus dois artigos anteriores sobre os dados de retorno de log intradía. Eu vou mostrar (desta vez em R) como o MDFA pode aproveitar esta variação de preço e lucro de cada um por # 8216; previsão & # 8217; com o sinal extraído o salto ou queda no preço no aberto do próximo dia de negociação. Parece bom para ser verdade, certo? Eu demonstrei neste artigo como é possível.
O primeiro passo depois de analisar o preço do log e os dados de log-return do objeto que está sendo negociado é construir o periodograma dos dados na amostra que estão sendo comercializados. Neste exemplo, eu trabalho com o mesmo período de tempo que fiz com o meu tutorial R anterior, considerando a parte da amostra em meus dados de 1-4-2018 para 1-23-2018, com a minha saída de amostra O intervalo de dados é de 1-23-2018 a 2-1-2018, que será usado para analisar o verdadeiro desempenho do sinal de negociação. Os dados STXE e as séries explicativas do EURO STOXX50 são primeiro carregados em R e, em seguida, o periodograma é calculado da seguinte forma.
Você notará no periodograma dos log-return STXE na amostra que eu identifiquei um pico espectral entre duas linhas tracejadas azuis. Esse pico corresponde a um ciclo intrinsecamente importante nos log-returns de 15 minutos de futuros de índice que dá acesso à previsão da variação do preço próximo ao aberto. Como você verá, o ciclo flui fluentemente através dos 26 intervalos de 15 minutos durante cada dia de negociação e cruzará zero em (geralmente) um a dois pontos durante cada dia de negociação para indicar se vai longo ou curto índice para o próximo dia. Eu deduzi esta faixa de freqüência ótima em uma análise prévia desses dados que fiz usando o meu kit de ferramentas de filtro de destino no iMetrica (ver artigo anterior). Essa faixa de freqüência dependerá da freqüência das observações intradias e também pode depender do índice (mas em meus experimentos, esse intervalo geralmente é consistente entre 0,23 e 0,32 para a maioria dos futuros de índice usando observações de 15 minutos). Assim, no código R acima, eu definei um ponto de corte de freqüência em .32 e pontos de passagem de banda superior e inferior em .32 e .23, respectivamente.
Figura 2: Periodograma dos dados STXE log-return. O pico espectral é extraído e destacado entre as duas linhas tracejadas vermelhas.
Nesta primeira parte do tutorial, eu extrai esse ciclo responsável por marcar as variações de fechar-abrir e mostrar o quão bom ele pode executar. Como eu mencionei em meus artigos anteriores sobre a extração de sinal de negociação, eu gostaria de começar com a solução do meio-quadrado (ou seja, sem personalização ou regularização) para o problema de extração para ver exatamente qual o tipo de parametrização que talvez eu precise. Para produzir a solução do quadrado médio da baunilha, configurei todos os parâmetros para 0,0 e, em seguida, computei o filtro chamando a função MDFA principal (mostrado abaixo). A função IMDFA retorna um objeto com os coeficientes de filtro e o sinal na amostra. Ele também traça a função de transferência simultânea para ambos os filtros, juntamente com os coeficientes de filtro para aumentar o atraso, mostrado na Figura 3.
Figura 3: Funções de transferência simultânea para as séries STXE (vermelho) e explicativas (ciano) (topo). Coeficientes para STXE e séries explicativas (inferior).
Observe o vazamento de ruído após a faixa de parada no filtro concorrente e a rugosidade de ambos os conjuntos de coeficientes de filtro (devido à superposição). Gostaríamos de suavizar ambos os casos, além de permitir que os coeficientes do filtro diminuam à medida que o atraso aumenta. Isso garante propriedades mais consistentes na amostra e fora da amostra do filtro. Primeiro, aplico um pouco de suavização para o stopband aplicando um parâmetro de peso do valor de 16 e, para compensar ligeiramente essa suavidade aprimorada, aperfeiçoo a pontualidade ajustando o parâmetro lambda para 1. Depois de perceber a melhora na suavidade dos coeficientes de filtro, eu então prosseguir com a regularização e concluir com os seguintes parâmetros.
Figura 4: Transferir funções e coeficientes após suavização e regularização.
Uma grande melhoria em relação à solução do meio-quadrado. Praticamente nenhum vazamento de ruído na banda de parada passou e os coeficientes se deterioram lindamente com a suavidade perfeita alcançada. Observe as duas funções de transferência escolhendo perfeitamente o pico espectral que é intrínseco ao ciclo de fechamento aberto que mencionei estava entre 0,23 e 0,32. Para verificar que esses coeficientes de filtro conseguem a extração do ciclo de fechamento para abrir, computo o sinal de negociação do objeto imdfa e depois traço-o contra os retornos de log da STXE. Eu então calculo os negócios na amostra usando o sinal e o preço de log da STXE. O código R está abaixo e as parcelas são mostradas nas Figuras 5 e 6.
Figura 5: O sinal na amostra e os retornos de registro do SXTE em observações de 15 minutos de 1-9-2018 para 1-23-2018.
A Figura 5 mostra os dados de retorno de log e o sinal de negociação extraído dos dados. Os picos nos dados de retorno de registro representam os saltos abertos no contrato de futuros do índice STOXX Europe 50, ocorrendo a cada 27 observações. Mas observe como o sinal é regular, e quão consistente esta faixa de freqüência é encontrada nos dados de registro-retorno, quase como uma onda sinusoidal perfeita, com um ciclo completo ocorrendo quase todas as 27 observações. Este sinal desencadeia negócios que são mostrados na Figura 6, onde as linhas pontilhadas pretas são compradas / longas e as linhas pontilhadas azuis são vendidas / shorts. O sinal é extremamente consistente em encontrar os momentos oportunos para comprar e vender nos picos quase ótimos, como nas observações 140, 197 e 240. Ele também "prediz" # 8217; o salto ou queda do futuro do índice EuroStoxx50 para o próximo dia de negociação, desencadeando o sinal de compra / venda necessário, como nas observações 19, 40, 51, 99, 121, 156 e, 250. O desempenho dessa negociação, A amostra é mostrada na Figura 7.
Figura 6: Os negócios na amostra. As linhas pontilhadas pretas são compradas / longas e as linhas pontilhadas azuis são vendidas / curtas.
Figura 7: O desempenho na amostra do sinal de negociação.
Agora, para o verdadeiro teste decisivo no desempenho deste sinal extraído, precisamos aplicar o filtro fora de amostra para verificar a consistência, não só no desempenho, mas também nas características comerciais. Para fazer isso em R, vinculamos os dados na amostra e fora da amostra juntos e, em seguida, aplicamos o filtro no conjunto fora da amostra (precisando as observações L-1 finais da porção na amostra). O sinal resultante mostrado na Figura 8.
O sinal e os dados de retorno de registro Observe que o sinal executa consistentemente fora de amostra até à direita em torno da observação 170 quando os retornos de registro se tornam cada vez mais voláteis. O ciclo intrínseco entre as frequências .23 e .32 foi desacelerado devido a esta volatilidade aumentada e pode afetar o desempenho comercial.
Figura 8: Sinal produzido fora da amostra em 210 observações e dados de retorno de registro de STXE.
O desempenho de negociação total na amostra mais fora de amostra é mostrado na Figura 9 e 10, sendo os 210 pontos finais fora de amostra. O desempenho fora da amostra é muito parecido com o desempenho em amostra que tivemos, com uma negociação sistemática muito clara exposta pela & # 8216; previsão & # 8217; No próximo dia, o salto ou a queda do próximo-a-aberto, de forma consistente, desencadeando o sinal de compra / venda necessário, como nas observações 310, 363, 383 e 413, com apenas uma perda até o dia final de negociação. A maior volatilidade durante o último dia do período de amostragem prejudica o sinal cíclico e falha ao comércio de forma sistemática como ocorreu durante as primeiras 420 observações.
Figura 9: O total na amostra mais fora de amostra compra e vende.
Figura 10: Desempenho total em períodos in-sample e out-of-sample.
Com este tipo de desempenho, tanto na amostra como fora da amostra, e os padrões de negociação bastante consistentes e metodológicos que este sinal fornece, parece que tentar melhorar, seria uma tarefa inútil. Por que tentar consertar o que # 8217; s não & # 8220; quebrado & # 8221 ;. Mas, sendo o perfeccionista que sou, luto por um "melhor" e # 8221; filtro. Se houvesse apenas uma maneira de 1) manter os efeitos de negociação cíclicos consistentes como antes 2) & # 8216; prever & # 8217; no próximo dia, o salto / queda do futuro do Euro Stoxx50 como antes, e 3) evitar períodos voláteis para eliminar o comércio errado, onde o sinal foi pior. Depois de horas passadas na iMetrica, imaginei como fazê-lo. É aqui que a engenharia avançada de sinais comerciais entra em jogo.
O primeiro passo foi incluir todas as freqüências mais baixas abaixo de .23, que não estavam incluídas no meu sinal de negociação anterior. Devido à baixa quantidade de atividade nessas freqüências mais baixas, isso só deve fornecer o efeito ou um aumento & # 8217; ou um & # 8216; push & # 8217; ou o sinal local, enquanto ainda mantém o componente cíclico. Então, depois de mudar meu filtro de passagem baixa com o ponto de corte ajustado, eu computei o filtro com o novo design de passagem baixa. As funções de transferência para os coeficientes do filtro são mostradas abaixo na Figura 11, com o gráfico colorido vermelho a função de transferência para o STXE. Observe que a função de transferência para a série explicativa ainda privilegia o pico espectral entre 0,23 e 0,32, com apenas um ligeiro aumento na freqüência zero (compare isso com o design de passagem de banda na Figura 4, não mudou muito). O problema é que o pico excede 1,0 na banda passante, e isso ampliará o componente cíclico extraído do log-return. Pode ser bom, comercializado, mas não o que eu procuro fazer. Para o filtro STXE, obtemos um pouco mais de elevação na freqüência zero, no entanto, isso foi compensado com uma diminuição da extração do ciclo entre as freqüências .23 e .32. Além disso, uma pequena quantidade de ruído entrou no stopband, outro fator que devemos acalmar.
Figura 11: As funções de transferência simultânea depois de mudar para filtro de passagem baixa.
Para melhorar as propriedades de filtro simultâneas para ambos, eu aumento o tempo de limpeza de suavização para 26, o que afetará o lambda_smooth, portanto, diminuo para .70. Isso me dá um par de funções de transferência muito melhor, mostrado na Figura 12. Observe que o pico na função de transferência de série explicativa está agora muito mais próximo de 1,0, exatamente o que queremos.
Figura 12: As funções de transferência simultânea depois de mudar para o filtro de passagem baixa, aumentando o peso do ventilador para 26 e diminuindo lambda_smooth para .70.
Eu ainda não estou satisfeito com o elevador na freqüência zero para a série STXE. Em aproximadamente .5 na freqüência zero, o filtro pode não fornecer empurrar ou puxar o que preciso. A única maneira de garantir uma elevação garantida na série STXE log-return é empregar restrições nos coeficientes de filtro, de modo que a função de transferência seja uma na freqüência zero. Isso pode ser conseguido definindo i1 como verdadeiro na chamada de função IMDFA, o que efetivamente garante que a soma dos coeficientes de filtro seja uma. Depois de fazer isso, recebo as seguintes funções de transferência e os respectivos coeficientes de filtro.
Figura 13: função de transferência e coeficientes de filtro depois de definir a restrição de coeficiente i1 como verdadeira.
Agora, isso é exatamente o que eu estava procurando. Não só a função de transferência para a série explicativa mantém intacto o importante ciclo de fechamento aberto, mas também apliquei o elevador que preciso para a série STXE. Os coeficientes ainda permanecem suaves com uma boa propriedade decadente no final. Com os novos coeficientes de filtro, eu os apliquei nos dados tanto na amostra como fora da amostra, obtendo o sinal comercial mostrado na Figura 14. Possui exatamente as propriedades que eu estava procurando. O componente cíclico próximo a aberto ainda está sendo extraído (graças, em parte, à série explicativa), e ainda é relativamente consistente, embora não tanto quanto o design de passagem de banda pura. O recurso que eu gosto é o seguinte: quando os dados de log-return divergem do componente cíclico, com o aumento da volatilidade, o filtro STXE reage pressionando o sinal para evitar qualquer negociação errônea. Isso pode ser visto nas observações 100 a 120 e depois nas observações 390 até o final da negociação. A Figura 15 (da mesma forma que a Figura 1 na parte superior do artigo) mostra os negócios e o desempenho resultantes produzidos na amostra e fora da amostra por este sinal. Esta é a arte do pessoal meticuloso de engenharia de sinais.
Figura 14: Sinal na amostra e fora da amostra produzido a partir da passagem baixa com restrições de coeficientes i1.
Com apenas duas perdas sofridas fora da amostra durante os aproximadamente 9 dias de negociação, o filtro é muito mais metodologicamente do que antes. Aviso durante os últimos dois dias de negociação, quando a volatilidade apanhou, o sinal deixa de ser comercializado, pois está sendo pressionado. Até continua a prever & # 8217; O salto / queda do close-to-open corretamente, como nas observações 288, 321 e 391. O último comércio feito foi uma posição de venda / venda curta, com o sinal tendendo para baixo no final. O filtro está em posição de fazer um enorme ganho com esta sinalização oportuna de uma posição curta em 391, determinando corretamente uma grande queda no próximo dia de negociação, e depois aguardando a negociação volátil. O ganho deve ser grande, não importa o que aconteça.
Figura 15: Desempenho na amostra e fora da amostra do design do filtro constrangido i1.
Uma coisa que mencionei antes de concluir é que fiz um pequeno ajuste ao design do filtro depois de empregar a restrição i1 para obter os resultados mostrados na Figura 13-15. Eu deixarei isso como um exercício para o leitor deduzir o que fiz. Dica: veja os graus de liberdade congelados antes e depois de aplicar a restrição i1. Se você ainda tem dificuldade em encontrar o que eu fiz, envie-me um e-mail e eu irei dar mais sugestões.
Conclusão.
O desempenho geral do primeiro filtro construído, em relação ao retorno total do investimento fora da amostra, foi superior ao segundo. No entanto, esse desempenho superior vem apenas com a suposição de que o componente do ciclo definido entre as freqüências .23 e .32 continuará presente nas futuras observações da STXE até a expiração. Se a volatilidade aumentar e esse ciclo intrínseco deixa de existir nos dados de log-return, o desempenho irá deteriorar-se.
Para uma abordagem melhor e mais confortável que lida com a mudança de condições de índice volátil, eu optaria por garantir que o viés local esteja presente no sinal. Isto irá efetivamente empurrar ou puxar o sinal para baixo ou para cima quando o ciclo intrínseco é fraco no aumento volatilidade, resultando em uma retração na atividade de negociação.
Como antes, você pode adquirir os dados de alta freqüência usados neste tutorial, solicitando-o por e-mail.
Negociação financeira de alta freqüência no FOREX com MDFA e R: um exemplo com o iene japonês.
Figura 1: In-sample (observações 1-250) e desempenho fora da amostra do sinal de negociação incorporado neste tutorial usando MDFA. (Top) O preço de registro do Yen (FXY) em intervalos de 15 minutos e os negócios gerados pelo sinal de negociação. Aqui a linha preta é uma compra (longa), o azul é vendido (posição curta). (Fundo) Os retornos acumulados (caixa) gerados pela negociação, em porcentagem obtida ou perdida.
No meu artigo anterior sobre o comércio de alta frequência no iMetrica no FOREX / GLOBEX, introduzi algumas estratégias robustas de extração de sinal no iMetrica usando a abordagem de filtro direto multidimensional (MDFA) para gerar sinais de alto desempenho para negociação no mercado de câmbio e Futuros . Neste artigo, faço uma breve falta de ausência do meu mundo de desenvolvimento de sinais de negociação financeira no iMetrica e migre para uma linguagem uber-popular usada em finanças devido à sua exuberante variedade de pacotes, gerenciamento rápido de dados e manipulação de gráficos e de Claro que é livre (como na fala e cerveja) em quase qualquer plataforma de computação do mundo.
Este artigo oferece um tutorial de introdução no uso de R para negociação de alta freqüência no mercado FOREX usando o pacote R para MDFA (oferecido por Herr Doktor Marc Wildi von Bern) e algumas estratégias desenvolvidas pela I & # 8217 para gerar sinais de negociação financeiramente robustos . Para este tutorial, considero o segundo exemplo dado no meu artigo anterior, onde criei um sinal comercial para logaritmos de 15 minutos do iene japonês (de abertura de sino a mercado fechado EST). Isso apresentou desafios um pouco novos do que antes, pois as variações de salto fechadas para abrir são muito maiores que as geradas por retornos horários ou diários. Mas, como mostrei, essas variações maiores no preço fechado aberto não representavam problemas para o MDFA. Na verdade, explorou esses saltos e ganhou grandes lucros ao prever a direção do salto. A Figura 1 na parte superior deste artigo mostra o desempenho na amostra (observações 1-250) e fora da amostra (observações 251 em diante) do filtro que vou construir na primeira parte deste tutorial.
Ao longo deste tutorial, eu tento replicar esses resultados que eu construí no iMetrica e expandi-los um pouco usando o idioma R e a implementação do MDFA disponível aqui. Os dados que consideramos são log-devoluções de 15 minutos do iene de 4 de janeiro a 17 de janeiro e eu os guardo como um arquivo. RData dado por ld_fxy_insamp. Eu tenho uma série explicativa adicional embutida no arquivo. RData que I & # 8217; m usando para prever o preço do iene. Além disso, eu também usarei price_fxy_insamp qual é o preço de registro do iene, usado para calcular o desempenho (compra / venda) do sinal de negociação. O ld_fxy_insamp será usado como dados na amostra para construir o filtro eo sinal de negociação para FXY. Para obter esses dados para que você possa executar esses exemplos em casa, envie-me um e-mail e I & # 8217; envie-lhe todos os arquivos. RData necessários (os dados na amostra e fora da amostra) em um arquivo. zip. Olhando rapidamente nos dados do ld_fxy_insamp, veremos os retornos de log do iene a cada 15 minutos começando no mercado aberto (UTC). Os dados de destino (Ien) estão na primeira coluna, juntamente com as duas séries explicativas (Yen e outro recurso co-integrado com movimento de ienes).
2018-01-04 13:30:00 0.000000e + 00 0.000000e + 00 0.0000000000.
2018-01-04 13:45:00 4.763412e-03 4.763412e-03 0.0033465833.
2018-01-04 14:00:00 -8.966599e-05 -8.966599e-05 0.0040635638.
2018-01-04 14:15:00 2.597055e-03 2.597055e-03 -0.0008322064.
2018-01-04 14:30:00 -7.157556e-04 -7.157556e-04 0.0020792190.
2018-01-04 14:45:00 -4.476075e-04 -4.476075e-04 -0.0014685198.
Iniciando, para começar a construir o primeiro sinal de negociação para o iene, começamos por carregar os dados no nosso ambiente R, definimos alguns parâmetros iniciais para a chamada de função MDFA e, em seguida, calculamos os DFTs e o periodograma para o iene.
Como mencionei nos meus artigos anteriores, minha estratégia passo-a-passo para a construção de sinais comerciais sempre começa por uma rápida análise do periodograma do objeto a ser negociado. Segurando a chave para fornecer informações sobre as características de como o recurso é comercializado, o periodograma é uma ferramenta essencial para navegar como o extractor é escolhido. Aqui, procuro os principais picos espectrales que correspondem no domínio do tempo a como e onde o meu sinal irá desencadear negócios de compra / venda. A Figura 2 mostra o periodograma dos retornos de log de 15 minutos do iene japonês durante o período in-sample de 4 de janeiro a 17 de janeiro de 2018. As setas apontam para os principais picos espectrales que procuro e fornece um guia sobre como eu irá definir a minha função. As linhas pontilhadas pretas indicam os dois cortes de freqüência que considerarei neste exemplo, o primeiro ser e o segundo em. Observe que ambos os pontos de corte são definidos diretamente após um pico espectral, algo que eu recomendo. Na negociação de alta freqüência no FOREX usando o MDFA, como veremos, o truque é buscar o pico espectral que explica a variação do fechamento no preço da moeda estrangeira. Queremos aproveitar esse pico espectral, pois é aqui que os grandes ganhos em troca de moeda estrangeira usando o MDFA ocorrerão.
Figura 2: Periodograma de FXY (Yen japonês), juntamente com picos espectrales e dois pontos de corte de freqüência diferentes.
Em nosso primeiro exemplo, consideramos a maior freqüência como o ponto de corte para o ajuste (a linha mais direita na figura do periodograma). Em seguida, inicialmente configurei os parâmetros de tempo e suavidade, e expweight para 0 juntamente com a configuração de todos os parâmetros de regularização para 0 também. Isso me dará um barómetro para onde e quanto ajustar os parâmetros do filtro. Ao selecionar o comprimento do filtro, meus estudos empíricos sobre inúmeras experiências na construção de sinais comerciais usando o iMetrica demonstraram que um & # 8216; good & # 8217; A escolha é em qualquer lugar entre 1/4 e 1/5 do comprimento total da amostra dos dados da série temporal. Claro, o comprimento depende da frequência das observações de dados (isto é, 15 minutos, hora, diária, etc.), mas, em geral, você provavelmente nunca precisará mais do que ser maior que 1/4 no tamanho da amostra. Caso contrário, a regularização pode tornar-se demasiado pesada para lidar de forma eficaz. Neste exemplo, o comprimento total na amostra é 335 e, portanto, eu configurei o que eu farei para o restante deste tutorial. Em qualquer caso, o comprimento do filtro não é o parâmetro mais importante a considerar na construção de bons sinais comerciais. Para uma boa seleção robusta dos pares de parâmetros de filtro com séries explicativas apropriadas, os resultados do sinal de negociação em comparação com, digamos, dificilmente devem diferir. Se o fizerem, a parametrização não é suficientemente robusta.
Depois de carregar os dados de registro-retorno na amostra juntamente com o preço de registro correspondente do iene para calcular o desempenho da negociação, procedemos em R para definir as configurações de filtro inicial para a rotina de MDFA e, em seguida, computa o filtro usando a função IMDFA_comp. Isso retorna o i_mdfa & amp; coeficientes de retenção de objetos, funções de resposta de freqüência e estatísticas de filtro, juntamente com o sinal produzido para cada série explicativa. Combinamos esses sinais para obter o sinal comercial final na amostra. Tudo isso é feito em R da seguinte maneira:
As funções de resposta de frequência resultantes do filtro e os coeficientes são traçados na figura abaixo.
Figura 3: As funções de resposta de frequência do filtro (superior) e os coeficientes de filtro (abaixo)
Observe que a abundância de ruído ainda presente passou a freqüência de corte. Isso é melhorado pelo aumento do parâmetro de suavidade do tempo de espera. Os coeficientes para cada série explicativa mostram alguma correlação em seu movimento à medida que os atrasos aumentam. No entanto, a suavidade e deterioração dos coeficientes deixa muito a desejar. Vamos remediar isso introduzindo parâmetros de regularização. Os gráficos do sinal de troca na amostra e o desempenho na amostra do sinal são mostrados nas duas figuras abaixo. Observe que o sinal comercial se comporta muito bem na amostra. No entanto, os olhares podem enganar. Essa performance estelar deve-se, em grande parte, a um fenômeno de filtragem chamado over-fitting. Pode-se deduzir que a superposição é o culpado aqui, simplesmente olhando o pouco de coeficientes junto com o número de graus de liberdade congelados, que neste exemplo é aproximadamente 174 (de 174), muito alto. Gostaríamos de obter esse número em cerca de metade da quantidade total de graus de liberdade (número de séries explicativas x L).
Figura 4: O sinal de negociação e os dados de log-return do iene.
O desempenho na amostra desse filtro demonstra o tipo de resultados que gostaríamos de ver após a aplicação da regularização. Mas agora vem para os efeitos sóbrios da superposição. Aplicamos essas coeficientes de filtro a 200 observações de 15 minutos do iene e as séries explicativas de 18 de janeiro a 1 de fevereiro de 2018 e comparamos com as características na amostra. Para fazer isso em R, primeiro carregamos os dados fora da amostra no ambiente R e, em seguida, aplicamos o filtro aos dados fora da amostra que eu defini como x_out.
O gráfico da Figura 5 mostra o sinal de troca fora da amostra. Observe que o sinal não é tão suave como foi na amostra. A superação dos dados em algumas áreas também está obviamente presente. Embora as características de superposição fora da amostra do sinal não sejam horrivelmente suspeitas, eu não confiaria nesse filtro para produzir retornos estelares no longo prazo.
Figura 5: Filtro aplicado a 200 observações de 15 minutos de Yen fora da amostra para produzir sinal comercial (mostrado em azul)
Seguindo a análise prévia da solução do meio-quadrado (sem personalização ou regularização), agora procedemos a limpar o problema da sobreposição que era aparente nos coeficientes, além de acalmar o ruído na banda de parada (freqüências depois). Para escolher os parâmetros de suavização e regularização, uma abordagem é primeiro aplicar primeiro o parâmetro de suavidade, pois isso geralmente alisará os coeficientes ao atuar como um regulador & # 8216; pré-regulador e, em seguida, avance para selecionar apropriado controles de regularização. Ao olhar para os coeficientes (Figura 3), podemos ver que uma quantidade razoável de suavização é necessária, com apenas um ligeiro toque de decaimento. Para selecionar esses dois parâmetros em R, uma opção é usar o otimizador Troikaner (encontrado aqui) para encontrar uma combinação adequada (eu tenho uma abordagem algorítmica de molho secreto que desenvolvi para iMetrica para escolher combinações ótimas de parâmetros dados um extractor e um indicador de desempenho , embora seja longo (mesmo em GNU C) e pesado de usar, então eu normalmente prefiro a estratégia discutida neste tutorial). Neste exemplo, eu comecei definindo o lambda_smooth para .5 e a decadência para (.1, .1) juntamente com um parâmetro de suavidade de peso médio configurado para 8.5. Depois de ver os coeficientes, ainda não era suficiente suavidade, então eu continuei a adicionar mais finalmente alcançando .63, o que fez o truque. Então, escolhi a lambda para equilibrar os efeitos do aumento do peso (lambda é sempre o último parâmetro de ajustes).
A Figura 6 mostra a função de resposta de freqüência resultante para ambas as séries explicativas (Ien em vermelho). Observe que o maior pico espectral encontrado diretamente antes do corte de freqüência está sendo enfatizado e ligeiramente modificado (valor próximo de 0,8 em vez de 1,0). Os outros picos espectrales abaixo também estão presentes. For the coefficients, just enough smoothing and decay was applied to keep the lag, cyclical, and correlated structure of the coefficients intact, but now they look much nicer in their smoothed form. The number of freezed degrees of freedom has been reduced to approximately 102.
Figure 6: The frequency response functions and the coefficients after regularization and smoothing have been applied (top). The smoothed coefficients with slight decay at the end (bottom). Number of freezed degrees of freedom is approximately 102 (out of 172).
Along with an improved freezed degrees of freedom and no apparent havoc of overfitting, we apply this filter out-of-sample to the 200 out-of-sample observations in order to verify the improvement in the structure of the filter coefficients (shown below in Figure 7). Notice the tremendous improvement in the properties of the trading signal (compared with Figure 5). The overshooting of the data has be eliminated and the overall smoothness of the signal has significantly improved. This is due to the fact that we’ve eradicated the presence of overfitting.
Figure 7: Out-of-sample trading signal with regularization.
With all indications of a filter endowed with exactly the characteristics we need for robustness, we now apply the trading signal both in-sample and out of sample to activate the buy/sell trades and see the performance of the trading account in cash value. When the signal crosses below zero, we sell (enter short position) and when the signal rises above zero, we buy (enter long position).
The top plot of Figure 8 is the log price of the Yen for the 15 minute intervals and the dotted lines represent exactly where the trading signal generated trades (crossing zero). The black dotted lines represent a buy (long position) and the blue lines indicate a sell (and short position). Notice that the signal predicted all the close-to-open jumps for the Yen (in part thanks to the explanatory series). This is exactly what we will be striving for when we add regularization and customization to the filter. The cash account of the trades over the in-sample period is shown below, where transaction costs were set at .05 percent. In-sample, the signal earned roughly 6 percent in 9 trading days and a 76 percent trading success ratio.
Figure 8: In-sample performance of the new filter and the trades that are generated.
Now for the ultimate test to see how well the filter performs in producing a winning trading signal, we applied the filter to the 200 15-minute out-of-sample observation of the Yen and the explanatory series from Jan 18th to February 1st and make trades based on the zero crossing. The results are shown below in Figure 9. The black lines represent the buys and blue lines the sells (shorts). Notice the filter is still able to predict the close-to-open jumps even out-of-sample thanks to the regularization. The filter succumbs to only three tiny losses at less than .08 percent each between observations 160 and 180 and one small loss at the beginning, with an out-of-sample trade success ratio hitting 82 percent and an ROI of just over 4 percent over the 9 day interval.
Figure 9: Out-of-sample performance of the regularized filter on 200 out-of-sample 15 minute returns of the Yen. The filter achieved 4 percent ROI over the 200 observations and an 82 percent trade success ratio.
Compare this with the results achieved in iMetrica using the same MDFA parameter settings. In Figure 10, both the in-sample and out-of-sample performance are shown. The performance is nearly identical.
Figure 10: In-sample and out-of-sample performance of the Yen filter in iMetrica. Nearly identical with performance obtained in R.
Now we take a stab at producing another trading filter for the Yen, only this time we wish to identify only the lowest frequencies to generate a trading signal that trades less often, only seeking the largest cycles. As with the performance of the previous filter, we still wish to target the frequencies that might be responsible to the large close-to-open variations in the price of Yen. To do this, we select our cutoff to be which will effectively keep the largest three spectral peaks intact in the low-pass band of .
For this new filter, we keep things simple by continuing to use the same regularization parameters chosen in the previous filter as they seemed to produce good results out-of-sample. The and expweight customization parameters however need to be adjusted to account for the new noise suppression requirements in the stopband and the phase properties in the smaller passband. Thus I increase the smoothing parameter and decreased the timeliness parameter (which only affects the passband) to account for this change. The new frequency response functions and filter coefficients for this smaller lowpass design are shown below in Figure 11. Notice that the second spectral peak is accounted for and only slightly mollified under the new changes. The coefficients still have the noticeable smoothness and decay at the largest lags.
Figure 11: Frequency response functions of the two filters and their corresponding coefficients.
To test the effectiveness of this new lower trading frequency design, we apply the filter coefficients to the 200 out-of-sample observations of the 15-minute Yen log-returns. The performance is shown below in Figure 12. In this filter, we clearly see that the filter still succeeds in predicting correctly the large close-to-open jumps in the price of the Yen. Only three total losses are observed during the 9 day period. The overall performance is not as appealing as the previous filter design as less amount of trades are made, with a near 2 percent ROI and 76 percent trade success ratio. However, this design could fit the priorities for a trader much more sensitive to transaction costs.
Figure 12: Out-of-sample performance of filter with lower cutoff.
Conclusão.
Verification and cross-validation is important, just as the most interesting man in the world will tell you.
The point of this tutorial was to show some of the main concepts and strategies that I undergo when approaching the problem of building a robust and highly efficient trading signal for any given asset at any frequency. I also wanted to see if I could achieve similar results with the R MDFA package as my iMetrica software package. The results ended up being nearly parallel except for some minor differences. The main points I was attempting to highlight were in first analyzing the periodogram to seek out the important spectral peaks (such as ones associate with close-to-open variations) and to demonstrate how the choice of the cutoff affects the systematic trading. Here’s a quick recap on good strategies and hacks to keep in mind.
Summary of strategies for building trading signal using MDFA in R:
As I mentioned before, the periodogram is your best friend. Apply the cutoff directly after any range of spectral peaks that you want to consider. These peaks are what generate the trades. Utilize a choice of filter length no greater than 1/4. Anything larger is unnecessary. Begin by computing the filter in the mean-square sense, namely without using any customization or regularization and see exactly what needs to be approved upon by viewing the frequency response functions and coefficients for each explanatory series. Good performance of the trading signal in-sample (and even out-of-sample in most cases) is meaningless unless the coefficients have solid robust characteristics in both the frequency domain and the lag domain. I recommend beginning with tweaking the smoothness customization parameter expweight and the lambda_smooth regularization parameters first. Then proceed with only slight adjustments to the lambda_decay parameters. Finally, as a last resort, the lambda customization. I really never bother to look at lambda_cross. It has seldom helped in any significant manner. Since the data we are using to target and build trading signals are log-returns, no need to ever bother with i1 and i2. Those are for the truly advanced and patient signal extractors, and should only be left for those endowed with iMetrica 😉
If you have any questions, or would like the high-frequency Yen data I used in these examples, feel free to contact me and I’ll send them to you. Until next time, happy extracting!
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Tagged com negociação de alta freqüência em R.
Negociação financeira de alta freqüência em futuros de índices com MDFA e R: um exemplo com o EURO STOXX50.
Figura 1: Desempenho na amostra e fora da amostra (observações 240-457) do sinal de negociação para os futuros do índice Euro Stoxx50 com vencimento em 18 de março (STXE H3) durante o período de 1-9-2018 e 2-1 -2018, usando log-returns de 15 minutos. As linhas pontilhadas pretas indicam um sinal de compra / longo e as linhas pontilhadas azuis indicam uma venda / curta (parte superior).
Neste segundo tutorial sobre a construção de sinais de negociação financeira de alta freqüência usando a abordagem de filtro direto multivariante em R, foco no primeiro exemplo do meu artigo anterior sobre engenharia de sinal na negociação de alta freqüência de futuros de índices financeiros, onde considero registro de 15 minutos - retornos dos futuros do índice Euro STOXX50 com vencimento em 18 de março de 2018 (STXE H3). Como mencionei na introdução, adicionei um passo um pouco novo na minha abordagem para a construção de sinais para observações intradias, pois estava estudando o problema de variações próximas ao domínio de freqüência. Com dados de log-retorno de 15 minutos, vejo a estrutura de freqüência relacionada à variação de fechar-abrir no preço, ou seja, quando o preço ao fechamento das horas de mercado difere significativamente do preço aberto, um efeito I & # 8217 Eu mencionei nos meus dois artigos anteriores sobre os dados de retorno de log intradía. Eu vou mostrar (desta vez em R) como o MDFA pode aproveitar esta variação de preço e lucro de cada um por # 8216; previsão & # 8217; com o sinal extraído o salto ou queda no preço no aberto do próximo dia de negociação. Parece bom para ser verdade, certo? Eu demonstrei neste artigo como é possível.
O primeiro passo depois de analisar o preço do log e os dados de log-return do objeto que está sendo negociado é construir o periodograma dos dados na amostra que estão sendo comercializados. Neste exemplo, eu trabalho com o mesmo período de tempo que fiz com o meu tutorial R anterior, considerando a parte da amostra em meus dados de 1-4-2018 para 1-23-2018, com a minha saída de amostra O intervalo de dados é de 1-23-2018 a 2-1-2018, que será usado para analisar o verdadeiro desempenho do sinal de negociação. Os dados STXE e as séries explicativas do EURO STOXX50 são primeiro carregados em R e, em seguida, o periodograma é calculado da seguinte forma.
Você notará no periodograma dos log-return STXE na amostra que eu identifiquei um pico espectral entre duas linhas tracejadas azuis. Esse pico corresponde a um ciclo intrinsecamente importante nos log-returns de 15 minutos de futuros de índice que dá acesso à previsão da variação do preço próximo ao aberto. Como você verá, o ciclo flui fluentemente através dos 26 intervalos de 15 minutos durante cada dia de negociação e cruzará zero em (geralmente) um a dois pontos durante cada dia de negociação para indicar se vai longo ou curto índice para o próximo dia. Eu deduzi esta faixa de freqüência ótima em uma análise prévia desses dados que fiz usando o meu kit de ferramentas de filtro de destino no iMetrica (ver artigo anterior). Essa faixa de freqüência dependerá da freqüência das observações intradias e também pode depender do índice (mas em meus experimentos, esse intervalo geralmente é consistente entre 0,23 e 0,32 para a maioria dos futuros de índice usando observações de 15 minutos). Assim, no código R acima, eu definei um ponto de corte de freqüência em .32 e pontos de passagem de banda superior e inferior em .32 e .23, respectivamente.
Figura 2: Periodograma dos dados STXE log-return. O pico espectral é extraído e destacado entre as duas linhas tracejadas vermelhas.
Nesta primeira parte do tutorial, eu extrai esse ciclo responsável por marcar as variações de fechar-abrir e mostrar o quão bom ele pode executar. Como eu mencionei em meus artigos anteriores sobre a extração de sinal de negociação, eu gostaria de começar com a solução do meio-quadrado (ou seja, sem personalização ou regularização) para o problema de extração para ver exatamente qual o tipo de parametrização que talvez eu precise. Para produzir a solução do quadrado médio da baunilha, configurei todos os parâmetros para 0,0 e, em seguida, computei o filtro chamando a função MDFA principal (mostrado abaixo). A função IMDFA retorna um objeto com os coeficientes de filtro e o sinal na amostra. Ele também traça a função de transferência simultânea para ambos os filtros, juntamente com os coeficientes de filtro para aumentar o atraso, mostrado na Figura 3.
Figura 3: Funções de transferência simultânea para as séries STXE (vermelho) e explicativas (ciano) (topo). Coeficientes para STXE e séries explicativas (inferior).
Observe o vazamento de ruído após a faixa de parada no filtro concorrente e a rugosidade de ambos os conjuntos de coeficientes de filtro (devido à superposição). Gostaríamos de suavizar ambos os casos, além de permitir que os coeficientes do filtro diminuam à medida que o atraso aumenta. Isso garante propriedades mais consistentes na amostra e fora da amostra do filtro. Primeiro, aplico um pouco de suavização para o stopband aplicando um parâmetro de peso do valor de 16 e, para compensar ligeiramente essa suavidade aprimorada, aperfeiçoo a pontualidade ajustando o parâmetro lambda para 1. Depois de perceber a melhora na suavidade dos coeficientes de filtro, eu então prosseguir com a regularização e concluir com os seguintes parâmetros.
Figura 4: Transferir funções e coeficientes após suavização e regularização.
Uma grande melhoria em relação à solução do meio-quadrado. Praticamente nenhum vazamento de ruído na banda de parada passou e os coeficientes se deterioram lindamente com a suavidade perfeita alcançada. Observe as duas funções de transferência escolhendo perfeitamente o pico espectral que é intrínseco ao ciclo de fechamento aberto que mencionei estava entre 0,23 e 0,32. Para verificar que esses coeficientes de filtro conseguem a extração do ciclo de fechamento para abrir, computo o sinal de negociação do objeto imdfa e depois traço-o contra os retornos de log da STXE. Eu então calculo os negócios na amostra usando o sinal e o preço de log da STXE. O código R está abaixo e as parcelas são mostradas nas Figuras 5 e 6.
Figura 5: O sinal na amostra e os retornos de registro do SXTE em observações de 15 minutos de 1-9-2018 para 1-23-2018.
A Figura 5 mostra os dados de retorno de log e o sinal de negociação extraído dos dados. Os picos nos dados de retorno de registro representam os saltos abertos no contrato de futuros do índice STOXX Europe 50, ocorrendo a cada 27 observações. Mas observe como o sinal é regular, e quão consistente esta faixa de freqüência é encontrada nos dados de registro-retorno, quase como uma onda sinusoidal perfeita, com um ciclo completo ocorrendo quase todas as 27 observações. Este sinal desencadeia negócios que são mostrados na Figura 6, onde as linhas pontilhadas pretas são compradas / longas e as linhas pontilhadas azuis são vendidas / shorts. O sinal é extremamente consistente em encontrar os momentos oportunos para comprar e vender nos picos quase ótimos, como nas observações 140, 197 e 240. Ele também "prediz" # 8217; o salto ou queda do futuro do índice EuroStoxx50 para o próximo dia de negociação, desencadeando o sinal de compra / venda necessário, como nas observações 19, 40, 51, 99, 121, 156 e, 250. O desempenho dessa negociação, A amostra é mostrada na Figura 7.
Figura 6: Os negócios na amostra. As linhas pontilhadas pretas são compradas / longas e as linhas pontilhadas azuis são vendidas / curtas.
Figura 7: O desempenho na amostra do sinal de negociação.
Agora, para o verdadeiro teste decisivo no desempenho deste sinal extraído, precisamos aplicar o filtro fora de amostra para verificar a consistência, não só no desempenho, mas também nas características comerciais. Para fazer isso em R, vinculamos os dados na amostra e fora da amostra juntos e, em seguida, aplicamos o filtro no conjunto fora da amostra (precisando as observações L-1 finais da porção na amostra). O sinal resultante mostrado na Figura 8.
O sinal e os dados de retorno de registro Observe que o sinal executa consistentemente fora de amostra até à direita em torno da observação 170 quando os retornos de registro se tornam cada vez mais voláteis. O ciclo intrínseco entre as frequências .23 e .32 foi desacelerado devido a esta volatilidade aumentada e pode afetar o desempenho comercial.
Figura 8: Sinal produzido fora da amostra em 210 observações e dados de retorno de registro de STXE.
O desempenho de negociação total na amostra mais fora de amostra é mostrado na Figura 9 e 10, sendo os 210 pontos finais fora de amostra. O desempenho fora da amostra é muito parecido com o desempenho em amostra que tivemos, com uma negociação sistemática muito clara exposta pela & # 8216; previsão & # 8217; No próximo dia, o salto ou a queda do próximo-a-aberto, de forma consistente, desencadeando o sinal de compra / venda necessário, como nas observações 310, 363, 383 e 413, com apenas uma perda até o dia final de negociação. A maior volatilidade durante o último dia do período de amostragem prejudica o sinal cíclico e falha ao comércio de forma sistemática como ocorreu durante as primeiras 420 observações.
Figura 9: O total na amostra mais fora de amostra compra e vende.
Figura 10: Desempenho total em períodos in-sample e out-of-sample.
Com este tipo de desempenho, tanto na amostra como fora da amostra, e os padrões de negociação bastante consistentes e metodológicos que este sinal fornece, parece que tentar melhorar, seria uma tarefa inútil. Por que tentar consertar o que # 8217; s não & # 8220; quebrado & # 8221 ;. Mas, sendo o perfeccionista que sou, luto por um "melhor" e # 8221; filtro. Se houvesse apenas uma maneira de 1) manter os efeitos de negociação cíclicos consistentes como antes 2) & # 8216; prever & # 8217; no próximo dia, o salto / queda do futuro do Euro Stoxx50 como antes, e 3) evitar períodos voláteis para eliminar o comércio errado, onde o sinal foi pior. Depois de horas passadas na iMetrica, imaginei como fazê-lo. É aqui que a engenharia avançada de sinais comerciais entra em jogo.
O primeiro passo foi incluir todas as freqüências mais baixas abaixo de .23, que não estavam incluídas no meu sinal de negociação anterior. Devido à baixa quantidade de atividade nessas freqüências mais baixas, isso só deve fornecer o efeito ou um aumento & # 8217; ou um & # 8216; push & # 8217; ou o sinal local, enquanto ainda mantém o componente cíclico. Então, depois de mudar meu filtro de passagem baixa com o ponto de corte ajustado, eu computei o filtro com o novo design de passagem baixa. As funções de transferência para os coeficientes do filtro são mostradas abaixo na Figura 11, com o gráfico colorido vermelho a função de transferência para o STXE. Observe que a função de transferência para a série explicativa ainda privilegia o pico espectral entre 0,23 e 0,32, com apenas um ligeiro aumento na freqüência zero (compare isso com o design de passagem de banda na Figura 4, não mudou muito). O problema é que o pico excede 1,0 na banda passante, e isso ampliará o componente cíclico extraído do log-return. Pode ser bom, comercializado, mas não o que eu procuro fazer. Para o filtro STXE, obtemos um pouco mais de elevação na freqüência zero, no entanto, isso foi compensado com uma diminuição da extração do ciclo entre as freqüências .23 e .32. Além disso, uma pequena quantidade de ruído entrou no stopband, outro fator que devemos acalmar.
Figura 11: As funções de transferência simultânea depois de mudar para filtro de passagem baixa.
Para melhorar as propriedades de filtro simultâneas para ambos, eu aumento o tempo de limpeza de suavização para 26, o que afetará o lambda_smooth, portanto, diminuo para .70. Isso me dá um par de funções de transferência muito melhor, mostrado na Figura 12. Observe que o pico na função de transferência de série explicativa está agora muito mais próximo de 1,0, exatamente o que queremos.
Figura 12: As funções de transferência simultânea depois de mudar para o filtro de passagem baixa, aumentando o peso do ventilador para 26 e diminuindo lambda_smooth para .70.
Eu ainda não estou satisfeito com o elevador na freqüência zero para a série STXE. Em aproximadamente .5 na freqüência zero, o filtro pode não fornecer empurrar ou puxar o que preciso. A única maneira de garantir uma elevação garantida na série STXE log-return é empregar restrições nos coeficientes de filtro, de modo que a função de transferência seja uma na freqüência zero. Isso pode ser conseguido definindo i1 como verdadeiro na chamada de função IMDFA, o que efetivamente garante que a soma dos coeficientes de filtro seja uma. Depois de fazer isso, recebo as seguintes funções de transferência e os respectivos coeficientes de filtro.
Figura 13: função de transferência e coeficientes de filtro depois de definir a restrição de coeficiente i1 como verdadeira.
Agora, isso é exatamente o que eu estava procurando. Não só a função de transferência para a série explicativa mantém intacto o importante ciclo de fechamento aberto, mas também apliquei o elevador que preciso para a série STXE. Os coeficientes ainda permanecem suaves com uma boa propriedade decadente no final. Com os novos coeficientes de filtro, eu os apliquei nos dados tanto na amostra como fora da amostra, obtendo o sinal comercial mostrado na Figura 14. Possui exatamente as propriedades que eu estava procurando. O componente cíclico próximo a aberto ainda está sendo extraído (graças, em parte, à série explicativa), e ainda é relativamente consistente, embora não tanto quanto o design de passagem de banda pura. O recurso que eu gosto é o seguinte: quando os dados de log-return divergem do componente cíclico, com o aumento da volatilidade, o filtro STXE reage pressionando o sinal para evitar qualquer negociação errônea. Isso pode ser visto nas observações 100 a 120 e depois nas observações 390 até o final da negociação. A Figura 15 (da mesma forma que a Figura 1 na parte superior do artigo) mostra os negócios e o desempenho resultantes produzidos na amostra e fora da amostra por este sinal. Esta é a arte do pessoal meticuloso de engenharia de sinais.
Figura 14: Sinal na amostra e fora da amostra produzido a partir da passagem baixa com restrições de coeficientes i1.
Com apenas duas perdas sofridas fora da amostra durante os aproximadamente 9 dias de negociação, o filtro é muito mais metodologicamente do que antes. Aviso durante os últimos dois dias de negociação, quando a volatilidade apanhou, o sinal deixa de ser comercializado, pois está sendo pressionado. Até continua a prever & # 8217; O salto / queda do close-to-open corretamente, como nas observações 288, 321 e 391. O último comércio feito foi uma posição de venda / venda curta, com o sinal tendendo para baixo no final. O filtro está em posição de fazer um enorme ganho com esta sinalização oportuna de uma posição curta em 391, determinando corretamente uma grande queda no próximo dia de negociação, e depois aguardando a negociação volátil. O ganho deve ser grande, não importa o que aconteça.
Figura 15: Desempenho na amostra e fora da amostra do design do filtro constrangido i1.
Uma coisa que mencionei antes de concluir é que fiz um pequeno ajuste ao design do filtro depois de empregar a restrição i1 para obter os resultados mostrados na Figura 13-15. Eu deixarei isso como um exercício para o leitor deduzir o que fiz. Dica: veja os graus de liberdade congelados antes e depois de aplicar a restrição i1. Se você ainda tem dificuldade em encontrar o que eu fiz, envie-me um e-mail e eu irei dar mais sugestões.
Conclusão.
O desempenho geral do primeiro filtro construído, em relação ao retorno total do investimento fora da amostra, foi superior ao segundo. No entanto, esse desempenho superior vem apenas com a suposição de que o componente do ciclo definido entre as freqüências .23 e .32 continuará presente nas futuras observações da STXE até a expiração. Se a volatilidade aumentar e esse ciclo intrínseco deixa de existir nos dados de log-return, o desempenho irá deteriorar-se.
Para uma abordagem melhor e mais confortável que lida com a mudança de condições de índice volátil, eu optaria por garantir que o viés local esteja presente no sinal. Isto irá efetivamente empurrar ou puxar o sinal para baixo ou para cima quando o ciclo intrínseco é fraco no aumento volatilidade, resultando em uma retração na atividade de negociação.
Como antes, você pode adquirir os dados de alta freqüência usados neste tutorial, solicitando-o por e-mail.
Negociação financeira de alta freqüência no FOREX com MDFA e R: um exemplo com o iene japonês.
Figura 1: In-sample (observações 1-250) e desempenho fora da amostra do sinal de negociação incorporado neste tutorial usando MDFA. (Top) O preço de registro do Yen (FXY) em intervalos de 15 minutos e os negócios gerados pelo sinal de negociação. Aqui a linha preta é uma compra (longa), o azul é vendido (posição curta). (Fundo) Os retornos acumulados (caixa) gerados pela negociação, em porcentagem obtida ou perdida.
No meu artigo anterior sobre o comércio de alta frequência no iMetrica no FOREX / GLOBEX, introduzi algumas estratégias robustas de extração de sinal no iMetrica usando a abordagem de filtro direto multidimensional (MDFA) para gerar sinais de alto desempenho para negociação no mercado de câmbio e Futuros . Neste artigo, faço uma breve falta de ausência do meu mundo de desenvolvimento de sinais de negociação financeira no iMetrica e migre para uma linguagem uber-popular usada em finanças devido à sua exuberante variedade de pacotes, gerenciamento rápido de dados e manipulação de gráficos e de Claro que é livre (como na fala e cerveja) em quase qualquer plataforma de computação do mundo.
Este artigo oferece um tutorial de introdução no uso de R para negociação de alta freqüência no mercado FOREX usando o pacote R para MDFA (oferecido por Herr Doktor Marc Wildi von Bern) e algumas estratégias desenvolvidas pela I & # 8217 para gerar sinais de negociação financeiramente robustos . Para este tutorial, considero o segundo exemplo dado no meu artigo anterior, onde criei um sinal comercial para logaritmos de 15 minutos do iene japonês (de abertura de sino a mercado fechado EST). Isso apresentou desafios um pouco novos do que antes, pois as variações de salto fechadas para abrir são muito maiores que as geradas por retornos horários ou diários. Mas, como mostrei, essas variações maiores no preço fechado aberto não representavam problemas para o MDFA. Na verdade, explorou esses saltos e ganhou grandes lucros ao prever a direção do salto. A Figura 1 na parte superior deste artigo mostra o desempenho na amostra (observações 1-250) e fora da amostra (observações 251 em diante) do filtro que vou construir na primeira parte deste tutorial.
Ao longo deste tutorial, eu tento replicar esses resultados que eu construí no iMetrica e expandi-los um pouco usando o idioma R e a implementação do MDFA disponível aqui. Os dados que consideramos são log-devoluções de 15 minutos do iene de 4 de janeiro a 17 de janeiro e eu os guardo como um arquivo. RData dado por ld_fxy_insamp. Eu tenho uma série explicativa adicional embutida no arquivo. RData que I & # 8217; m usando para prever o preço do iene. Além disso, eu também usarei price_fxy_insamp qual é o preço de registro do iene, usado para calcular o desempenho (compra / venda) do sinal de negociação. O ld_fxy_insamp será usado como dados na amostra para construir o filtro eo sinal de negociação para FXY. Para obter esses dados para que você possa executar esses exemplos em casa, envie-me um e-mail e I & # 8217; envie-lhe todos os arquivos. RData necessários (os dados na amostra e fora da amostra) em um arquivo. zip. Olhando rapidamente nos dados do ld_fxy_insamp, veremos os retornos de log do iene a cada 15 minutos começando no mercado aberto (UTC). Os dados de destino (Ien) estão na primeira coluna, juntamente com as duas séries explicativas (Yen e outro recurso co-integrado com movimento de ienes).
2018-01-04 13:30:00 0.000000e + 00 0.000000e + 00 0.0000000000.
2018-01-04 13:45:00 4.763412e-03 4.763412e-03 0.0033465833.
2018-01-04 14:00:00 -8.966599e-05 -8.966599e-05 0.0040635638.
2018-01-04 14:15:00 2.597055e-03 2.597055e-03 -0.0008322064.
2018-01-04 14:30:00 -7.157556e-04 -7.157556e-04 0.0020792190.
2018-01-04 14:45:00 -4.476075e-04 -4.476075e-04 -0.0014685198.
Iniciando, para começar a construir o primeiro sinal de negociação para o iene, começamos por carregar os dados no nosso ambiente R, definimos alguns parâmetros iniciais para a chamada de função MDFA e, em seguida, calculamos os DFTs e o periodograma para o iene.
Como mencionei nos meus artigos anteriores, minha estratégia passo-a-passo para a construção de sinais comerciais sempre começa por uma rápida análise do periodograma do objeto a ser negociado. Segurando a chave para fornecer informações sobre as características de como o recurso é comercializado, o periodograma é uma ferramenta essencial para navegar como o extractor é escolhido. Aqui, procuro os principais picos espectrales que correspondem no domínio do tempo a como e onde o meu sinal irá desencadear negócios de compra / venda. A Figura 2 mostra o periodograma dos retornos de log de 15 minutos do iene japonês durante o período in-sample de 4 de janeiro a 17 de janeiro de 2018. As setas apontam para os principais picos espectrales que procuro e fornece um guia sobre como eu irá definir a minha função. As linhas pontilhadas pretas indicam os dois cortes de freqüência que considerarei neste exemplo, o primeiro ser e o segundo em. Observe que ambos os pontos de corte são definidos diretamente após um pico espectral, algo que eu recomendo. Na negociação de alta freqüência no FOREX usando o MDFA, como veremos, o truque é buscar o pico espectral que explica a variação do fechamento no preço da moeda estrangeira. Queremos aproveitar esse pico espectral, pois é aqui que os grandes ganhos em troca de moeda estrangeira usando o MDFA ocorrerão.
Figura 2: Periodograma de FXY (Yen japonês), juntamente com picos espectrales e dois pontos de corte de freqüência diferentes.
Em nosso primeiro exemplo, consideramos a maior freqüência como o ponto de corte para o ajuste (a linha mais direita na figura do periodograma). Em seguida, inicialmente configurei os parâmetros de tempo e suavidade, e expweight para 0 juntamente com a configuração de todos os parâmetros de regularização para 0 também. Isso me dará um barómetro para onde e quanto ajustar os parâmetros do filtro. Ao selecionar o comprimento do filtro, meus estudos empíricos sobre inúmeras experiências na construção de sinais comerciais usando o iMetrica demonstraram que um & # 8216; good & # 8217; A escolha é em qualquer lugar entre 1/4 e 1/5 do comprimento total da amostra dos dados da série temporal. Claro, o comprimento depende da frequência das observações de dados (isto é, 15 minutos, hora, diária, etc.), mas, em geral, você provavelmente nunca precisará mais do que ser maior que 1/4 no tamanho da amostra. Caso contrário, a regularização pode tornar-se demasiado pesada para lidar de forma eficaz. Neste exemplo, o comprimento total na amostra é 335 e, portanto, eu configurei o que eu farei para o restante deste tutorial. Em qualquer caso, o comprimento do filtro não é o parâmetro mais importante a considerar na construção de bons sinais comerciais. Para uma boa seleção robusta dos pares de parâmetros de filtro com séries explicativas apropriadas, os resultados do sinal de negociação em comparação com, digamos, dificilmente devem diferir. Se o fizerem, a parametrização não é suficientemente robusta.
Depois de carregar os dados de registro-retorno na amostra juntamente com o preço de registro correspondente do iene para calcular o desempenho da negociação, procedemos em R para definir as configurações de filtro inicial para a rotina de MDFA e, em seguida, computa o filtro usando a função IMDFA_comp. Isso retorna o i_mdfa & amp; coeficientes de retenção de objetos, funções de resposta de freqüência e estatísticas de filtro, juntamente com o sinal produzido para cada série explicativa. Combinamos esses sinais para obter o sinal comercial final na amostra. Tudo isso é feito em R da seguinte maneira:
As funções de resposta de frequência resultantes do filtro e os coeficientes são traçados na figura abaixo.
Figura 3: As funções de resposta de frequência do filtro (superior) e os coeficientes de filtro (abaixo)
Observe que a abundância de ruído ainda presente passou a freqüência de corte. Isso é melhorado pelo aumento do parâmetro de suavidade do tempo de espera. Os coeficientes para cada série explicativa mostram alguma correlação em seu movimento à medida que os atrasos aumentam. No entanto, a suavidade e deterioração dos coeficientes deixa muito a desejar. Vamos remediar isso introduzindo parâmetros de regularização. Os gráficos do sinal de troca na amostra e o desempenho na amostra do sinal são mostrados nas duas figuras abaixo. Observe que o sinal comercial se comporta muito bem na amostra. No entanto, os olhares podem enganar. Essa performance estelar deve-se, em grande parte, a um fenômeno de filtragem chamado over-fitting. Pode-se deduzir que a superposição é o culpado aqui, simplesmente olhando o pouco de coeficientes junto com o número de graus de liberdade congelados, que neste exemplo é aproximadamente 174 (de 174), muito alto. Gostaríamos de obter esse número em cerca de metade da quantidade total de graus de liberdade (número de séries explicativas x L).
Figura 4: O sinal de negociação e os dados de log-return do iene.
O desempenho na amostra desse filtro demonstra o tipo de resultados que gostaríamos de ver após a aplicação da regularização. Mas agora vem para os efeitos sóbrios da superposição. Aplicamos essas coeficientes de filtro a 200 observações de 15 minutos do iene e as séries explicativas de 18 de janeiro a 1 de fevereiro de 2018 e comparamos com as características na amostra. Para fazer isso em R, primeiro carregamos os dados fora da amostra no ambiente R e, em seguida, aplicamos o filtro aos dados fora da amostra que eu defini como x_out.
O gráfico da Figura 5 mostra o sinal de troca fora da amostra. Observe que o sinal não é tão suave como foi na amostra. A superação dos dados em algumas áreas também está obviamente presente. Embora as características de superposição fora da amostra do sinal não sejam horrivelmente suspeitas, eu não confiaria nesse filtro para produzir retornos estelares no longo prazo.
Figura 5: Filtro aplicado a 200 observações de 15 minutos de Yen fora da amostra para produzir sinal comercial (mostrado em azul)
Seguindo a análise prévia da solução do meio-quadrado (sem personalização ou regularização), agora procedemos a limpar o problema da sobreposição que era aparente nos coeficientes, além de acalmar o ruído na banda de parada (freqüências depois). Para escolher os parâmetros de suavização e regularização, uma abordagem é primeiro aplicar primeiro o parâmetro de suavidade, pois isso geralmente alisará os coeficientes ao atuar como um regulador & # 8216; pré-regulador e, em seguida, avance para selecionar apropriado controles de regularização. Ao olhar para os coeficientes (Figura 3), podemos ver que uma quantidade razoável de suavização é necessária, com apenas um ligeiro toque de decaimento. Para selecionar esses dois parâmetros em R, uma opção é usar o otimizador Troikaner (encontrado aqui) para encontrar uma combinação adequada (eu tenho uma abordagem algorítmica de molho secreto que desenvolvi para iMetrica para escolher combinações ótimas de parâmetros dados um extractor e um indicador de desempenho , embora seja longo (mesmo em GNU C) e pesado de usar, então eu normalmente prefiro a estratégia discutida neste tutorial). Neste exemplo, eu comecei definindo o lambda_smooth para .5 e a decadência para (.1, .1) juntamente com um parâmetro de suavidade de peso médio configurado para 8.5. Depois de ver os coeficientes, ainda não era suficiente suavidade, então eu continuei a adicionar mais finalmente alcançando .63, o que fez o truque. Então, escolhi a lambda para equilibrar os efeitos do aumento do peso (lambda é sempre o último parâmetro de ajustes).
A Figura 6 mostra a função de resposta de freqüência resultante para ambas as séries explicativas (Ien em vermelho). Observe que o maior pico espectral encontrado diretamente antes do corte de freqüência está sendo enfatizado e ligeiramente modificado (valor próximo de 0,8 em vez de 1,0). Os outros picos espectrales abaixo também estão presentes. For the coefficients, just enough smoothing and decay was applied to keep the lag, cyclical, and correlated structure of the coefficients intact, but now they look much nicer in their smoothed form. The number of freezed degrees of freedom has been reduced to approximately 102.
Figure 6: The frequency response functions and the coefficients after regularization and smoothing have been applied (top). The smoothed coefficients with slight decay at the end (bottom). Number of freezed degrees of freedom is approximately 102 (out of 172).
Along with an improved freezed degrees of freedom and no apparent havoc of overfitting, we apply this filter out-of-sample to the 200 out-of-sample observations in order to verify the improvement in the structure of the filter coefficients (shown below in Figure 7). Notice the tremendous improvement in the properties of the trading signal (compared with Figure 5). The overshooting of the data has be eliminated and the overall smoothness of the signal has significantly improved. This is due to the fact that we’ve eradicated the presence of overfitting.
Figure 7: Out-of-sample trading signal with regularization.
With all indications of a filter endowed with exactly the characteristics we need for robustness, we now apply the trading signal both in-sample and out of sample to activate the buy/sell trades and see the performance of the trading account in cash value. When the signal crosses below zero, we sell (enter short position) and when the signal rises above zero, we buy (enter long position).
The top plot of Figure 8 is the log price of the Yen for the 15 minute intervals and the dotted lines represent exactly where the trading signal generated trades (crossing zero). The black dotted lines represent a buy (long position) and the blue lines indicate a sell (and short position). Notice that the signal predicted all the close-to-open jumps for the Yen (in part thanks to the explanatory series). This is exactly what we will be striving for when we add regularization and customization to the filter. The cash account of the trades over the in-sample period is shown below, where transaction costs were set at .05 percent. In-sample, the signal earned roughly 6 percent in 9 trading days and a 76 percent trading success ratio.
Figure 8: In-sample performance of the new filter and the trades that are generated.
Now for the ultimate test to see how well the filter performs in producing a winning trading signal, we applied the filter to the 200 15-minute out-of-sample observation of the Yen and the explanatory series from Jan 18th to February 1st and make trades based on the zero crossing. The results are shown below in Figure 9. The black lines represent the buys and blue lines the sells (shorts). Notice the filter is still able to predict the close-to-open jumps even out-of-sample thanks to the regularization. The filter succumbs to only three tiny losses at less than .08 percent each between observations 160 and 180 and one small loss at the beginning, with an out-of-sample trade success ratio hitting 82 percent and an ROI of just over 4 percent over the 9 day interval.
Figure 9: Out-of-sample performance of the regularized filter on 200 out-of-sample 15 minute returns of the Yen. The filter achieved 4 percent ROI over the 200 observations and an 82 percent trade success ratio.
Compare this with the results achieved in iMetrica using the same MDFA parameter settings. In Figure 10, both the in-sample and out-of-sample performance are shown. The performance is nearly identical.
Figure 10: In-sample and out-of-sample performance of the Yen filter in iMetrica. Nearly identical with performance obtained in R.
Now we take a stab at producing another trading filter for the Yen, only this time we wish to identify only the lowest frequencies to generate a trading signal that trades less often, only seeking the largest cycles. As with the performance of the previous filter, we still wish to target the frequencies that might be responsible to the large close-to-open variations in the price of Yen. To do this, we select our cutoff to be which will effectively keep the largest three spectral peaks intact in the low-pass band of .
For this new filter, we keep things simple by continuing to use the same regularization parameters chosen in the previous filter as they seemed to produce good results out-of-sample. The and expweight customization parameters however need to be adjusted to account for the new noise suppression requirements in the stopband and the phase properties in the smaller passband. Thus I increase the smoothing parameter and decreased the timeliness parameter (which only affects the passband) to account for this change. The new frequency response functions and filter coefficients for this smaller lowpass design are shown below in Figure 11. Notice that the second spectral peak is accounted for and only slightly mollified under the new changes. The coefficients still have the noticeable smoothness and decay at the largest lags.
Figure 11: Frequency response functions of the two filters and their corresponding coefficients.
To test the effectiveness of this new lower trading frequency design, we apply the filter coefficients to the 200 out-of-sample observations of the 15-minute Yen log-returns. The performance is shown below in Figure 12. In this filter, we clearly see that the filter still succeeds in predicting correctly the large close-to-open jumps in the price of the Yen. Only three total losses are observed during the 9 day period. The overall performance is not as appealing as the previous filter design as less amount of trades are made, with a near 2 percent ROI and 76 percent trade success ratio. However, this design could fit the priorities for a trader much more sensitive to transaction costs.
Figure 12: Out-of-sample performance of filter with lower cutoff.
Conclusão.
Verification and cross-validation is important, just as the most interesting man in the world will tell you.
The point of this tutorial was to show some of the main concepts and strategies that I undergo when approaching the problem of building a robust and highly efficient trading signal for any given asset at any frequency. I also wanted to see if I could achieve similar results with the R MDFA package as my iMetrica software package. The results ended up being nearly parallel except for some minor differences. The main points I was attempting to highlight were in first analyzing the periodogram to seek out the important spectral peaks (such as ones associate with close-to-open variations) and to demonstrate how the choice of the cutoff affects the systematic trading. Here’s a quick recap on good strategies and hacks to keep in mind.
Summary of strategies for building trading signal using MDFA in R:
As I mentioned before, the periodogram is your best friend. Apply the cutoff directly after any range of spectral peaks that you want to consider. These peaks are what generate the trades. Utilize a choice of filter length no greater than 1/4. Anything larger is unnecessary. Begin by computing the filter in the mean-square sense, namely without using any customization or regularization and see exactly what needs to be approved upon by viewing the frequency response functions and coefficients for each explanatory series. Good performance of the trading signal in-sample (and even out-of-sample in most cases) is meaningless unless the coefficients have solid robust characteristics in both the frequency domain and the lag domain. I recommend beginning with tweaking the smoothness customization parameter expweight and the lambda_smooth regularization parameters first. Then proceed with only slight adjustments to the lambda_decay parameters. Finally, as a last resort, the lambda customization. I really never bother to look at lambda_cross. It has seldom helped in any significant manner. Since the data we are using to target and build trading signals are log-returns, no need to ever bother with i1 and i2. Those are for the truly advanced and patient signal extractors, and should only be left for those endowed with iMetrica 😉
If you have any questions, or would like the high-frequency Yen data I used in these examples, feel free to contact me and I’ll send them to you. Until next time, happy extracting!
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