ProRealAlgos' beviste algo utviklingsprosess

La oss snakke om tradingideer. La oss snakke om kildene dine til tradingideer, og la meg dele våre egne favorittkilder til ideer med deg. Jeg skal også dele 3 interessante ideer fra vår egen backlog, som vi ennå ikke har hatt tid til å teste. Nyt det.

• prorealcode.com
• quantifiedstrategies.com
• Bøker fra videoen
• Regneark med ideer (lag en kopi)
• Bli med i fellesskapets chat

Trenger du å lære det essensielle i ProRealTime og det grunnleggende kodespråket? Her er en video som dekker det du må kunne. Hvis du allerede kan det grunnleggende i ProRealTime og har litt grunnleggende forståelse av programmering, kan du hoppe over denne videoen.

Jeg skal vise deg grensesnittet i ProRealTime og funksjonene du vil bruke når du koder algoer. Dette er ikke et kurs i programmering, men jeg skal raskt vise deg det grunnleggende du trenger å vite.

Åpne playgrounden og velg "To glidende gjennomsnitt". Endre periodene og kjør den. Skriv deretter en av dine egne ideer som en betingelse, og se den markere barene den utløses på.

Tolkeren er en streng delmengde av ProBuilder, aldri en overmengde, så alt som kjører her er gyldig kode i ProRealTime. Når du skriver noe den ikke støtter, sier den det i stedet for å kalle det en feil.

Åpne øvelsen

Vi går inn på hvordan du koder og evaluerer tradingideer i ProRealTime ved å kode de tre ideene vi gikk gjennom to videoer tilbake. Carl viser deg de 4 nøkkeltallene ProRealAlgos bruker for å evaluere tradingideer raskt og effektivt.

• Tradingidé #1

I denne videoen begynner vi å legge til noen filtre, funksjoner og finesse til tradingideen vi kodet i forrige video, for å gjøre den enda bedre. Vi gjør den gradvis om til et levedyktig system som vil gi deg en passiv inntektsstrøm i årevis. Så hent deg en kaffe og bli med.

• Full kode inkludert nye filtre og funksjoner

Stochastic MACD-indikatoren er en kombinasjon av stochastic-oscillatoren og den vanlige Moving Average Convergence / Divergence. La meg vise deg hvordan du bruker den med ProRealTime for å finne de best mulige inngangene og utgangene.

• SMACD + Divergence + Backtester .itf-filer

Når du bygger en tradingstrategi er mulighetene uendelige. Du kan legge til hundrevis av ulike indikatorer, filtre, oscillatorer, koder og funksjoner, men jeg har erfart at nye utviklere har vanskelig for å vite hvor de skal begynne, nettopp fordi det finnes så MANGE muligheter.

Så jeg skal hjelpe deg i gang ved å veilede deg gjennom noen enkle filtre for handelstimer, dager og sesonger.

• Full kode for DAX40-strategien

Én bar i playgrounden er én time, regnet fra midnatt mandag 1. januar 2024, så CurrentHour og CurrentDayOfWeek har reelle verdier og hele kapittel 2D kan øves på.

Last inn "Trade bare bestemte timer" og sett markedet til hver Mystery-serie etter tur. En av dem gir bare avkastning innenfor et smalt vindu av døgnet. Flytt vinduet til du finner det, og avslør deretter for å sjekke at du hadde rett.

Åpne øvelsen

I denne læringsvideoen går Carl gjennom flere metoder for å teste og evaluere algoene dine, og de ulike fordelene og ulempene med dem. Det finnes ingen perfekte måter, men det finnes definitivt metoder du bør unngå.

Walk-forward-testing er motgiften du trenger for å unngå å overoptimalisere backtesten din og for å utnytte de tilgjengelige historiske dataene best mulig. Den er bredt anerkjent som de facto-metoden for backtesting og optimalisering.

• Full kode (.itf) for Walk-Forward-eksemplet

Sett markedet til Pure noise og last inn "Seven parameters on noise". Serien har ingen edge av noe slag. Juster parameterne til equity-kurven peker oppover. Det vil den, for med sju skruer å vri på og hundre handler passer alltid noe.

Endre så ingenting annet enn seeden og kjør den igjen. Over fem seeds på data uten noen edge overhodet, får den samme koden profit factor fra 0.71 til 1.34. Den spreaden er overtilpasning, målt på din egen skjerm i stedet for bare påstått.

Åpne øvelsen

Last inn "Kjøp etter tre røde barer" og kjør den mot hver Mystery-serie. En av dem har akkurat den regelen plantet i seg, og resten har det ikke.

Over seks seeds får den plantede en profit factor rundt 1.84 og ren støy rundt 0.86. På én enkelt seed overlapper de to. Det er den egentlige lærdommen: én backtest kan ikke skille dem, og du trenger mer enn ett blikk.

Åpne øvelsen

Et system du har lisensiert, er i drawdown. Du får det du faktisk ville hatt: resultatene du ble vist før du kjøpte det, og resultatene siden. La det fortsette å kjøre, eller stoppe det?

Ett av tre scenarioer beholder edgen hele veien. Ett mister den den dagen du går live. Ett hadde aldri en edge, og backtesten var en god periode på støy. Fordi barene er generert, er det riktige svaret et faktum og ikke et argument, og det er den eneste grunnen til at en øvelse som denne i det hele tatt kan finnes.

Å score godt over tilfeldighetene er vanskelig, og det er funnet, ikke en svakhet. Når du ikke pålitelig kan skille et dødt system fra et uheldig, er det position size og en regel skrevet før du startet som redder deg.

Åpne øvelsen

Bestem dette mens ingenting står på spill, for du tar ikke en god beslutning halvveis ned. En brukbar regel oppgir et tall og en tidshorisont, ikke en følelse.

Tre av bitene finnes allerede i ProRealAlgos' supportsvar: kjør systemene sammen, fordi det ene er i drawdown mens et annet tjener penger; sjekk inn ukentlig eller månedlig i stedet for daglig; og husk at det å stoppe en algo ikke lukker de åpne posisjonene dens.

Hver side i referansen avsluttes med en seksjon som heter vanlige feil og fallgruver. Det er 1,168 av dem fordelt på 301 instruksjoner, hver av dem en konkret måte kode som ser riktig ut, gjør noe galt.

De fungerer også som en testsuite. Å kjøre koden fra disse seksjonene gjennom denne playgrounden fant tre steder der den var mer tilgivende enn ProRealTime, inkludert at den godtok ADX[14](close), som plattformen avviser.

Åpne referansen