Cara Memahami Robot Trading Agar Menguntungkan

300 View

Kabarinesia.com – Banyak pedagang bercita-cita menjadi algorithmic pedagang tetapi perjuangan untuk kode robot perdagangan mereka dengan benar. Para pedagang ini sering menemukan informasi kode algoritmik yang menyesatkan dan menyesatkan algoritma online, serta janji-janji palsu kemakmuran dalam semalam.

Namun, salah satu sumber informasi yang potensial dari Lucas Liew, pencipta sistem perdagangan algorithmic online AlgoTrading101. Kursus telah mengumpulkan lebih dari 30.000 siswa sejak peluncuran pada 2014.1.

Liew’s program berfokus pada Menyajikan fundamental perdagangan algorithmic dengan cara yang terorganisir. (Katakanlah) kepada mereka (“bukanlah) yakni tidaklah (rencana yang bagus) yaitu permainan yang biasa dilakukan oleh orang-orang selain mereka (dan bukan pula tipu daya yang cepat.”)”.

Di bawah ini adalah dasar-dasar dari apa yang diperlukan untuk merancang, membangun, dan menjaga robot perdagangan algoritmamu sendiri (diambil dari Liew dan tujuannya).
Kunci Takeaways.

Banyak orang yang makin serakah akan kesulitan mencari pendidikan atau bimbingan untuk mengkodekan robot perdagangan mereka. AlgoTrading101 adalah sumber potensial dari instruksi yang dapat diandalkan dan telah mengumpulkan lebih dari 30.000 sejak peluncuran 2014.1

Sebuah perdagangan LSO atau robot adalah kode komputer yang mengidentifikasi membeli dan menjual peluang, dengan kemampuan untuk menjalankan masuk dan keluar perintah.
Dalam rangka untuk menguntungkan, robot harus mengidentifikasi keberhasilan pasar reguler dan persisten.

Sementara contoh dari skema yang kaya-cepat, bercita-cita tinggi bercita-pedagang yang lebih baik disajikan untuk memiliki harapan sederhana.

  • 3:20
  • Naik penasehat Robo
  • Apa itu Robot Perdagangan?

Pada tingkat paling dasar, robot perdagangan algoritmik adalah kode komputer yang memiliki kemampuan untuk menghasilkan dan menjalankan membeli dan menjual sinyal di pasar keuangan.

Komponen utama seperti robot termasuk aturan entri sinyal yang ketika untuk membeli atau menjual, aturan keluar menunjukkan ketika untuk menutup posisi saat ini, dan posisi sizing aturan mendefinisikan untuk membeli atau menjual.

Jelas, Anda akan membutuhkan komputer dan koneksi internet untuk menjadi seorang pedagang algorithmic. Setelah itu, sistem operasi yang sesuai diperlukan untuk menjalankan MetaTrader 4 (MT4).

Yang merupakan platform perdagangan elektronik yang menggunakan MetaQuotes Bahasa 4 (MQL4) untuk strategi perdagangan kode.2 meskipun MT4 bukan satu-satunya perangkat lunak yang dapat digunakan untuk membangun robot, ia memiliki sejumlah manfaat yang signifikan.

Satu keuntungan adalah bahwa, sementara kelas aset utama MT4 adalah pertukaran aset asing( FX), platform juga dapat digunakan untuk perdagangan equities, ekuitas, komoditas, dan Bitcoin menggunakan kontrak untuk perbedaan (CFDs).

Manfaat lain dari menggunakan MT4 (sebagai lawan dari platform lain) adalah bahwa mudah untuk belajar, itu memiliki banyak sumber data FX yang tersedia, dan itu bebas.
Strategi Perdagangan Algorithmic.

Salah satu langkah pertama dalam mengembangkan strategi algorithmic yaitu merefleksikan beberapa sistem inti yang seharusnya dimiliki setiap strategi perdagangan algorithmic. Strateginya harus difasarkan secara mendasar kedengarannya dari sudut pandang pasar dan ekonomi.

Juga, model matematika yang digunakan dalam mengembangkan strategi harus didasarkan pada metode statistik suara. Selanjutnya, tentukan informasi apa yang robot Mu tangkap. Dalam rangka untuk memiliki strategi otomatis, robot Anda perlu untuk dapat mengidentifikasi, ketergantungan pasar persisten.

Strategi perdagangan Algorithmic mengikuti satu set aturan ketat yang mengambil keuntungan dari perilaku pasar, dan terjadinya ketidakefisiensi pasar satu kali tidak cukup untuk membangun strategi sekitar. Selanjutnya, jika penyebab penjualan tidak efisien, maka tidak akan ada cara untuk mengetahui apakah keberhasilan atau kegagalan strategi itu karena kesempatan atau tidak.

Dengan yang di atas pikiran, ada sejumlah strategi untuk menginformasikan desain robot perdagangan algoritmamu. Strategi ini termasuk yang mengambil keuntungan dari hal berikut (atau kombinasi apapun):

  • Berita macroekonomic (misalnya, penggajian non-peternakan atau tingkat bunga perubahan)
  • Analisis Fundamental( mis., menggunakan data pendapatan atau catatan rilis)
  • Analisis statistik (misalnya, korelasi atau co-integrasi)
  • Analisis teknis (MIS., rata-rata bergerak)
  • Micro dirastruktur (misalnya arbitrase atau infrastruktur perdagangan)

Penelitian awal berfokus pada mengembangkan strategi yang sesuai karakteristik pribadi Anda sendiri. Faktor-faktor seperti profil risiko pribadi, komitmen waktu, dan modal perdagangan semua penting untuk dipikirkan ketika mengembangkan strategi.

Anda kemudian dapat mulai mengidentifikasi ketidakefisiensi pasar yang persisten disebutkan di atas. Setelah mengidentifikasi pasar yang tidak efisien, Anda dapat mulai kode robot perdagangan cocok untuk karakteristik pribadi Anda sendiri.
Optimisasi Backtesting dan optimisasi

Backtesting berfokus pada validating robot perdagangan anda, yang termasuk memeriksa kode untuk memastikan melakukan apa yang anda inginkan dan memahami bagaimana strategi berlangsung selama berbagai waktu Frame, atau kondisi pasar, terutama dalam begitu disebut” hitam swan ” peristiwa seperti krisis finansial 2007-2008.

Sekarang Anda telah mengkode sebuah robot yang bekerja, Anda akan ingin memaksimalkan kinerja sementara meminimalkan bias yang terbuka. Untuk memaksimalkan kinerja, Anda pertama perlu memilih ukuran kinerja yang baik bahwa menangkap risiko dan elemen hadiah, serta perbandingan konsistensi (misalnya, perbandingan Sharpe).

Sementara itu, bias yang terlalu ketat terjadi ketika robotmu terlalu dekat berdasarkan data masa lalu; robot tersebut akan memberikan ilusi kinerja tinggi, tapi karena masa depan tidak pernah benar-benar menyerupai masa lalu, itu mungkin benar-benar gagal.

Pelatihan dengan data lebih lanjut, menghapus fitur masukan yang tidak relevan, dan menyederhanakan model Anda dapat membantu mencegah terjadinya overfitting.
Eksekusi Langsung

Anda sekarang siap untuk mulai menggunakan uang riil. Namun, selain persiapan untuk naik-turun emosional yang mungkin Anda alami, ada beberapa masalah teknis yang perlu diatasi. Isu-isu ini termasuk memilih broker yang sesuai dan menerapkan mekanisme untuk mengelola baik risiko pasar dan risiko operasional, seperti hacker potensial dan teknologi downtime.

Sebelum hidup, pedagang bisa belajar banyak melalui perdagangan simulasi, yang merupakan proses berlatih strategi menggunakan data pasar hidup tetapi tidak uang riil.

Hal ini juga penting pada langkah ini untuk memverifikasi bahwa kinerja robot mirip dengan yang berpengalaman dalam tahap pengujian. Akhirnya, pemantauan diperlukan untuk memastikan bahwa efisiensi pasar bahwa robot dirancang untuk masih ada.
Intinya.

Hal ini sepenuhnya masuk akal bagi pedagang berpengalaman untuk diajarkan satu set pedoman ketat dan menjadi sukses. Namun, pedagang bercita-cita harus ingat untuk memiliki harapan sederhana.

Liew menekankan bahwa bagian paling penting dari algorithmic trading adalah “mengerti di mana jenis kondisi pasar robotmu akan bekerja dan kapan robotmu akan roboh” dan “mengerti kapan harus ikut campur.”Perdagangan Algorithmic bisa bermanfaat, tapi kunci kesuksesan adalah pengertian. Setiap kursus atau guru menjanjikan penghargaan yang tinggi tanpa pemahaman yang cukup harus menjadi tanda peringatan besar untuk menjauh.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *