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해머 거래 시스템 & # 8212; Quantstrat에서 주문 지표 기반 제한 주문 시연
몇 주 전에 저는 웨비나 (webinar)를 듣기로 결정했습니다. 빅 마이크 (Big Mike)의 거래에 대해서는 9 월 3 일에 퀀트 트랫 (quantstrat)을 사용하기로했습니다. 그 중 일부 회담에는 '트렌드 턴 무역 이익 실현 (Trade Turn Trade Profit)'이라는 무역 시스템이 있었다. 체계. 이것이 그의 시스템이다.
SMA30 위에 상승 추세를 SMA10으로 정의하십시오.
SMA10 아래에 SMA5로 풀백을 정의하십시오.
해머를 낮은 그림자의 20 % 미만의 상단 그림자와 낮은 그림자의 50 % 미만의 몸체를 가진 양초로 정의하십시오. 해머의 높이에서 멈춤 손실을 해머의 낮은 위치에 설정하고 범위의 1/3을 추가로 입력하십시오. 이윤 추구 목표는 진입 가격과 정지 가격 사이의 거리의 1.5-1.7 배입니다.
게다가 (여기에서 테스트되지 않은) 낙천적 인 포효 패턴이 있었는데, 이는 아래 일의 조건이 있고 그 다음에 위가 열린 날이 그 다음날의 마감 시간보다 짧았던 두 막대 패턴이고, 상승 일의 마감은 전날보다 높았고, 중단은 패턴의 최저로 설정되었고, 이익 목표는 같은 장소에서 이루어졌습니다.
이 시스템은 손실의 1.6 배에 해당하는 거래로 약 70 %의 시간 동안 정확하다고 광고되었으므로이를 조사하기로 결정했습니다.
이 게시물의 위쪽은 다른 사람의 시스템을 조사하는 것 외에도 quantstrat로 더 미묘한 순서를 만드는 법을 보여줄 수 있다는 것입니다. 제 생각에, 퀀트 스트릿의 가장 좋은 판매 포인트는 그것이하는 법을 알면 (사소하지 않고) 원하는 모든 것을 할 수있는 프레임 워크를 제공한다는 것입니다. 어쨌든, 이 전략에서 뚜렷한 특징은 약간의 미묘한 구문으로 흥미로운 커스텀 주문을 만드는 것이 가능하다는 것입니다.
이 전략의 구문은 다음과 같습니다.
트렌드가 바뀌면 (SMA10 & lt; SMA30), 거래에서 벗어나기 위해 전략에 하나의 추가 규칙을 추가했습니다.
첫째, 출입국 규칙을 자세히 살펴 봅니다.
여기에서 사용 된 규칙은 이전 블로그 게시물에서 사용되지 않은 몇 가지 새로운 개념을 사용합니다. 첫째로, orderset의 논쟁은 하나의 주문 집합 내의 모든 주문을 하나의 다른 취소 메커니즘으로 간주합니다. 다음으로 order. price 구문은 지표 지정에 대한 시장 데이터 구문과 유사하게 작동합니다. 이 시간을 제외하고 EG add. indicator (strategy. st, name = & SMA & # 8221; arguments = list (x = 인용문 (Cl (mktdata)) 등)를 제외하고는 시장 데이터 (실제로 Cl (mktdata)가하는 것, HLC (mktdata) 등)뿐만 아니라 [timestamp] 구문이 필요하므로 시간의 특정 수량을 참조해야합니다 .
당신이 시장에서 팔려고하거나 시장 아래에서 사고하기를 원한다면 올바른 주문 유형 (즉, ordertype 인수)이 제한 주문입니다. stop-loss 또는 trailing stop (여기에 표시되지 않음)을 사용하면 시장 아래에서 판매하거나 시장에서 구매하기를 원하기 때문에 올바른 ordertype은 stoplimit order입니다.
마지막으로, 내가 추가 한 규칙 (SMA 이탈)은 실제로 전략의 성능을 향상시킵니다 (이 시스템에 의심의 이익을주기를 원했습니다).
전략은 .1 pctATR (내가 테스트하는 범위는 .02에서 .04 사이입니다.) :
즉, 무역 통계를 보면, 이 시스템은 광고 된 것과는 거리가 멀다. 실제로, 여기에 주식 곡선이 있습니다.
지난 몇 년 동안 놀라운 것은 아니지만 웹 세미나에서 무료로 제공 한 것입니다. 그러나 전반적으로 지난 몇 년 동안 S & amp; P는이 전략을 따라 잡았습니다. 하루가 끝나갈 무렵에는 제 의견으로는별로 인상적이지 않은 시스템이었고, 다른면을 더 탐구하지 않을 것입니다. 그러나 퀀트 스트릿의 미묘한 특징을 보여주기위한 연습으로 이것이 가치있는 일이라고 생각합니다.
읽어 주셔서 감사합니다.
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소식 탐색.
11 가지 생각 & ldquo; 해머 거래 시스템 & # 8212; Quantstrat & rdquo;에서 사용자 지정 지표 기반 제한 주문 시연
나는 지난 7 년 동안의 결과를 해석 할 수도 있습니다. (이것은 시간이 너무 짧습니다) 당신이 황소 시장의 최상부 근처에서 당신을 걱정했을 때 손실을 효과적으로 제한하는 것입니다. 곰 시장에서.
나중에 황소 시장에 적용한 다른 분석이 흥미로울 것입니다.
몇 년 동안 좋은 결과를 얻은 후에 지금 그것을 적용하는 것에 대해 생각해 봅니다.
좋은 지적입니다, 앨런, 그러나 나는 거래 된 모든 시스템에서, 아무도 자신의 형평성 곡선이 이런 방식으로 쓰레기를 내밀지는 않았습니다. 지난 7 년 동안이 문제는 ETF가 지금까지 되돌아 가지 않았고, 조정 된 주가를 사용하기를 주저하는 이유는 배당금 제도가 실제로 시스템에 포함되지 않았을 때 고려했기 때문이다 주식 배당을받을 위치이지만, 다른 한편으로는 주식 분할 문제 등이 있습니다.
또한 거래 시스템에 대한 나의 표준이 더욱 엄격해질 수 있다고 생각합니다. 어떤 시스템이 한 해 동안 5 % 이상을 잃는다면, 그것은 이미 저에게 큰 곤경에 처하게됩니다.
제가 트레이딩 시스템에 접근하는 방식이 일관되게 박쥐 골을 넣는 것만 큼 집에 타격을 가하지 않는다는 것을 알 수 있습니다. 좋은 Sharpe 비율과 좋은 수익률을 가지고 있습니다.
나쁜 시스템은 나쁜 시스템이지만 시스템은 심지어 절대 수익이 낮지 만 위험에 대한 큰 수익은 적절한 수익 / 위험 식욕을 충족하기 위해 레버리지 될 수 있습니다.
안녕 일리아, 지시기에서 이전 막대에 어떻게 접근 할 수 있습니까?
예를 들어 빌 윌리엄스 프랙탈 인디케이터를 만들고 싶습니다. 빌드를 되돌리려면 5 막대를 사용해야합니다.
위의 예에서와 같이 현재 막대를 참조하는 방법을 알고 있지만 어떻게 되돌아 볼 수 있습니까?
저는 R과 퀀트 트랫과 다른 모든 모듈을이 컨텍스트에서 막 최근에 보았습니다. 또한 빅 마이크 (Big Mike) 웹 세미나를 보았습니다. 매우 도움이되었습니다.
이 게시물과 관련하여, 나는 전략 자체에 관심이 없지만, 내 백 테스트에 필요한 것은 초 높이의 초침 제한 주문 (단지 여기와 같은)과 초 낮은 곳에 멈추는 손실을 갖는 것입니다.
사과 스톡에 예제를 적용하고 수동으로 많은 거래를 확인했는데 내가 본 것은 다음과 같은 문제입니다.
& # 8211; 다음 날 영업일이 현 주가보다 높은 경우 (그래서 갭이있는 경우) 시스템은 여전히이 새로운 공개 가격으로 길어집니다. 이는 너무 높습니다. & # 8221; 경우에 따라 인계 가액보다 훨씬 높습니다. 그런 다음 시스템은 더 높은 가격에 구매하고 더 낮은 가격의 이익을 위해 다음날을 판매하므로 손실이 발생합니다. stop limit 명령이 어떻게 작동해야합니까? 나는 열림이 이미 한도가 주문 가격보다 높고, 주문이 실행되지 않고 보류 한도 주문으로 변경되었으며 가격이 다시 하락할 경우에만 트리거 할 것으로 기대합니다. 따라서 어떤 intraday 데이터도 사용할 수 없기 때문에 업 그레 이드가 없거나 그 전에 종료 된 조건없이 시장이 하루 만에 다운 될 경우에만 퀀트 트랫이 긴 포지션에 진입 할 것으로 예상됩니다.
& # 8211; 내가 아직 확실하지 않은 또 다른 문제는 신호를받은 촛불이 높은 최고점과 최저점을 가지고 있기 때문에 같은 날에 출입과 출근 (정지 손실) 명령을 동시에받는다면 일일 데이터가없는 유일한 방법이다. . 현실적으로 시장이 먼저 올라가고 긴 진입을 촉발 한 다음 손실로 팔려고 내린 경우 또는 낮은 수준이 먼저 도달하면 신호를 완전히 취소하고 따라서 거래를하지 않는 것이 확실하지 않다. 모든.
나는 양자 상황을 다루기 위해 양자 스트랫을 어떻게 사용할 수 있을지 궁금하다.
1. 정확한 중지 구매 가격이 보이지 않으면 시장에 진입하지 마십시오.
2. 애매한 상황을 다루는 방법을 정의한다. 이러한 경우는 항상 100 % 손실 또는 50 % 손실 등으로 처리 할 수 ​​있습니다.
내가 아직 방법을 찾지 못했던 또 다른 문제는 각 거래와 관련하여 고정 된 금액의 돈을 가지고 있다고 말하면서, 중단 손실 가격에 따라 주문 크기를 계산할 수있는 방법입니다. 그러나 그것은 또 다른 이야기입니다. 또한 마진 거래가 시뮬레이션 될 수있는 방법 (의미 : 실제 주식 거래와 같이 100 %가 아니라 무역을 개방하는 경우 자본의 일부분 차단)
당신의 조언을 주셔서 감사합니다!
정류장 한도 : 매우 엄격한 정의가 적용되며 임계 값 또는 그 이상입니다. Quantstrat는 마음을 읽지 못했습니다. 간격이 있다면 일종의 자동 종료 명령을 사용하는 것이 좋습니다.
레버리지 / 마진과 관련하여 : 원하는만큼 거래 규모를 조정할 수 있습니다. 시작 규모는 주문 크기 조정에 직접 연결하지 않으면 그 영향을받지 않습니다. 내 블로그의 시작 부분에있는 나의 ATR 주문 크기 조정 기능을 참조하십시오.
슈퍼 빠른 답장을 보내 주셔서 감사합니다. 저는 이제 quantstrat의 stoplimit order model을 이해합니다. 나는 현실에서 가능한 한 잘 할 수있는 것을 시뮬레이션하려고 노력하고있다.
사실 자동 종료 명령에 대해서는 다시 생각하지만, 곧바로 position을 빠져 나갈 것입니다. 그러나 곧바로 quantstrat에 없을 것 같습니다. & # 8211; 출구는 다음날에만 발생하므로 그때까지 가격이 크게 움직일 수 있습니다.
따라서 귀하의 의견에 나는 인위적으로 모든 행을 2 행으로 나누고 싶을 수도 있다고 생각하게 만듭니다. 첫 번째 행은 실제 막대의 O = H = L = C = 열림과 실제 막대의 두 번째 열을가집니다. quantstrat이 다음 술집 거래 시스템이라는 것을 감안할 때, 나는 술집에서 다음날 실제 주문 주문을 생성 할 수 있습니다. 내 신호를 외부 시스템의 OHLC 데이터와 함께 TRUE / FALSE 값으로 가져와 가격 관련 지표 계산에 의존하지 않습니다.
물론 소프트웨어가 내 마음을 읽지는 않을 것이라고 생각합니다. & # 8230; 내가하고 싶은 것은 명백하게 100 % 설명 가능하므로 모델링 할 수 있습니다.
당신이 그것이 합리적이라고 생각한다면, 나는이 접근법을 설명하고 (일단 내가 하하를 알아 내면) 기꺼이 그것을 사용할 수 있다면 어딘가에 게시 할 것입니다.
나는 당신의 웹 마 (webnar)를 보았고 코드를 재현하려고 시도했지만, 'applyStrategy'중에 문제가 있습니다. 스크립트 작성 중에 뭔가 잘못 입력했다고 생각합니다. 비교를위한 스크립트가 있습니까? 어떤 유형인지 알아 내려했지만 두 가지를 찾았지만 여전히 작동하지 않았습니다. 내가 뛰면 & # 8220; 빈 상태가되어 거래를 시뮬레이션하지 못했습니다.
관심을 가져 주셔서 감사합니다.
사례를 확인하고 'Quantstrat의 너트와 볼트'를 읽으십시오. 시리즈. 많은 움직이는 부품은 대소 문자를 구분합니다.
답장을 보내 주셔서 감사 드리며 좋은 일을 계속하십시오. 귀하의 블로그는 훌륭하고 많은 것을 배우고 있습니다. 게시 유지!

4tp 거래 시스템
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지역 유형 : 많은 단일 한 부모를 포함하여 더 가난한 협의회 임차인.
이 그룹의 주민들은 일반적으로 국제 도시와 교외 지역의 낮은 테라스와 작은 아파트를 차지합니다. 다수는 주택 담보 대출을 위해 고군분투하기는하지만, 공의회 나 주택 조합을 통해 사회 주택을 임대합니다. 이 이웃들은 가난한 유급 사무소와 수작업 노동자로 산다. 교육 성취도는 매우 낮고 실업률은 영국에서 가장 높습니다. 이들은 일반적으로 가족 및 단일 영역입니다. 그들은 일반적으로 기아에 시달리고, 만기를 맞추기 위해 노력하며 종종 상환금을받을 수 없습니다. 이러한 개인은 타블로이드 신문을 자주 읽지 않습니다.

해머 거래 시스템 - Quantstrat에서 주문 지표 기반 제한 주문 시연
몇 주 전에 저는 웨비나 (webinar)를 듣기로 결정했습니다. (9 월 3 일에는 Big Mike 's Trading에서 퀀트 트랫 (quantstrat)을 사용합니다. 링크 참조). 그 회담 중 일부는 "트렌드 턴 무역 이익 실현"시스템이라고 불리는 거래 시스템이있었습니다. 이것이 그의 시스템이다.
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게다가 (여기에서 테스트되지 않은) 낙천적 인 포효 패턴이 있었는데, 이는 아래 일의 조건이 있고 그 다음에 위가 열린 날이 그 다음날의 마감 시간보다 짧았던 두 막대 패턴이고, 상승 일의 마감은 전날의 공개보다 높았고, 정지는 패턴의 최저로 설정되었고, 이익 목표는 같은 장소에서 이루어졌습니다.
이 시스템은 손실의 1.6 배에 해당하는 거래로 약 70 %의 시간 동안 정확하다고 광고되었으므로이를 조사하기로 결정했습니다.
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Matt Choi는 16 년 넘게 시장을 거래 한 경험이있는 성공적인 독학적이고 전문적인 상인입니다. 그는 주식, ETF, 옵션, 상품 및 금융 선물, 외환 거래를 전문으로하는 CMT (Chartered Market Technician)입니다. McMaster University에서 MBA를 취득한 후, 시장에서 거래 한 Matt는 성공적인 자동차 딜러를 소유하고 관리했습니다. 그는 기회가 무한하며 자신이 원하는 모바일 라이프 스타일을 줄 수 있기 때문에 항상 자신의 열정이 금융 시장에 있다는 것을 알고있었습니다. 그래서 그는 자신의 사업을 팔아 풀 타임에 집중했습니다.
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