نظام التداول ممي

نظام التداول ممي
إيون ترادينغ هي شركة برمجيات مالية عالمية مملوكة للقطاع الخاص توفر تكنولوجيا للتداول والتنفيذ وإدارة المخاطر وحساب المراكز والاتصال بالتبادلات والأسواق وحلول لعمليات المكاتب المتوسطة والمكاتب الخلفية. وتقدم الشركة حلول التداول عبر معظم فئات الأصول وتعمل مع شركات التداول والوساطة والشركات متعددة الجنسيات والحكومات والمصارف المركزية. [1] [2] [3] [4]
مقرها في دبلن، وتمتلك الشركة مكاتب في لندن ونيويورك وطوكيو وفرانكفورت ومدريد وتورنتو وشيكاغو وسنغافورة وسيدني وبرلين ودلهي وبيزا وإيطاليا والهند وأستراليا. وهي واحدة من أكبر شركات البرمجيات المالية في العالم مع التكنولوجيا التي تغطي كل شيء من تنفيذ التجارة من خلال عملية التسوية مع الشركات الأعضاء المقاصة على المشتقات، الفوركس، أوتك وأسواق الدخل الثابت. [5]
التاريخ.
أسس الرئيس التنفيذي أندريا بيغناتارو أيون في عام 1999. ويدعم الشركة من قبل العديد من أصحاب المصلحة كبيرة. الشركة الأم المعروفة باسم مجموعة الاستثمار أيون، أو إيغ.
دعمت شركة أيه أيه أيه أسوسياتس، وهي شركة استثمارية اشترت 30 في المائة من الشركة مقابل 35 مليون يورو (44 مليون دولار) في عام 2004. وفي مايو 2018، أنجزت إيغ خطة إعادة رسملة، وبيع تا أسوسياتس استثماراتها في الشركة. وفي الوقت نفسه، قدمت مجموعة كارلايل استثمارا بقيمة 400 مليون دولار في مجموعة الاستثمار أيون في مايو 2018، مع حصة أقلية. في ذلك الوقت، كشفت كارلايل أن أيون لديها أكثر من 300 مليون $ في الأرباح قبل الفائدة والضرائب والاستهلاك والإطفاء، وهو مقياس لأداء الشركة التشغيلي. انضم اثنان من المديرين التنفيذيين في كارلايل، ريني جيمس وكام ديير إلى مجلس إدارة أيون. [6] [7] [8] [9] [10]
الاستحواذ.
وقد نمت إيون باطراد من حيث الحجم من خلال سلسلة من عمليات الاستحواذ، بما في ذلك تلك المدرجة أدناه:
اشترت أيون شركة برمجيات المكتب الخلفي رولف & أمب؛ نولان في يوليو 2008، مما يعطي في الوقت الحقيقي تقنيات المكتب الخلفي في الوقت الحقيقي، فضلا عن استضافة وإدارة المرافق. [11]
في يوليو 2018، أكملت أيون شراء وول ستريت سيستمز، بائع في أسواق الفوركس وأسعار الفائدة قصيرة الأجل. وقدمت الصفقة أيون مع ميزات مثل التقاط الصفقات ووظائف ما بعد التجارة، بما في ذلك إدارة الديون للشركات الراقية والبنوك المركزية، فضلا عن حلول الخزانة للشركات الصغيرة. [12] [13] [14]
أيون حصلت باتسيستمز في فبراير 2018 في 29 مليون £ (32 مليون $) الصفقة. [15]
في يناير 2018، حصلت أيون على شركة فينانسيال سوفتوار سيستمز، وهي شركة مقرها الولايات المتحدة والتي تخدم البنوك وتجار الوساطة ومديري الصناديق في جميع أنحاء العالم. [16] [17]
في فبراير 2018، أعلنت أيون الاستحواذ على ففاستفيل، وهو مصمم ومطور للخدمات الأمامية والمتوسطة والمكتب الخلفي للمجتمع التجارة الإلكترونية العالمية، ل 165 مليون $. قبل عرض المناقصة، كان أيون قد حصل بالفعل على حصة 25.1 في المئة في ففاستفيل. [18]
في يوليو 2018، حصلت أيون على شركة تريبل بوينت تيشنولوغي، وهي شركة برمجيات أمريكية تمكن زبائنها من إدارة تقلب أسعار المواد الخام والسلع. وأغلقت الصفقة لنحو 900 مليون دولار نقدا. أيون تعمل نقطة الثلاثي باعتبارها الأعمال التجارية المستقلة ويحافظ مقرها الرئيسي في ويستبورت، كونيتيكت. [19]
أيون جعلت عمليات الاستحواذ الأخرى بما في ذلك أيرس ترادينغ سيستمز، وهو نظام التداول في سوق السندات الايرلندية.
وقد استحوذت على نظام كابلين سيستمز، وهي منصة بوابة واحدة للتاجر، في 2018 مقابل مبلغ لم يكشف عنه. [20]
في أكتوبر 2018، حصلت الشركة على ريفال، وهي شركة تعتمد على السحابة تركز على قطاعي الخزانة وإدارة المخاطر. وتهدف الشركة إلى مساعدة العمالء على إدارة السيولة والسيولة والمخاطر المالية، باإلضافة إلى إدارة األدوات المالية المعقدة وأنشطة التحوط. [21]
منتجات وخدمات.
تداول التسعير حفظ الموقع وإدارة المخاطر التكنولوجيا.
تقدم أيون واجهة متعددة الأسواق، وهي واجهة تسمح للتجار بالعمل في العديد من الأسواق الإلكترونية من تاجر إلى تاجر وتاجر إلى عميل.
كما تدعم واجهة الشركة المتعددة الأسواق أدوات آلية مثل أداة التحوط التلقائي، وهي أداة تقدم تحوطات إلى سوق محددة عند استلام إشعار تجاري من أي سوق نقد أو مشتقات؛ أداة التداول متعدد الأسواق، التي تسمح للمتداولين بإنشاء استراتيجيات تتداول مع ملامح إدارة المخاطر؛ وأدوات صنع السوق لإدارة التزامات تسعير السوق. [22]
وتتميز الشركة أيضا بتطبيق سطح المكتب متعدد الأسواق يسمى أيون، والذي يسمح للتجار للاتصال في تاجر تاجر إلى تاجر وتاجر إلى العملاء الأسواق.
وتساعد حلول التسعير أيون مكاتب التداول العالمية التي تعمل على مدار الساعة في أسواق الدخل الثابت وأسعار صرف العملات الأجنبية. وهي تتيح تسعير الآلاف من أنواع الأوراق المالية الفرعية للحكومات والأسواق الناشئة والسندات عالية الجودة وعالية الغلة وسوق المال؛ وحساب الأسعار في الوقت الحقيقي ل فكس بقعة، إلى الأمام، ندف ومقايضات. والأسعار المرتبطة الآجلة والخيارات. [23]
إيون متعددة الأصول الدخل الثابت وبوابة النقد الأجنبي لمندوبي المبيعات والعملاء النهائيين تقدم التسعير في الوقت الحقيقي، وتنفيذ التجارة وتحليلات التجارة العملاء.
إيون حلول تنفيذ التجارة تمكن التداول من المشتقات المدرجة والأسهم في أكثر من 100 مكان في جميع أنحاء العالم، 24 ساعة في اليوم الواحد.
ابتداء من عام 2018، بدأت أيون طرح حل المقاصة ستب، نظام قريب في الوقت الحقيقي، ترقية إلى رولف & أمب؛ نظام نولان. استغرق الأمر أربع سنوات لبناء النظام، وخلق ذلك على رأس تكنولوجيا التداول الأساسية أيون. وقد تم دمج هذا النظام بشكل كامل مع تكنولوجيا المكتب الأمامي والمتوسط. [24] يعمل ستب بشكل مستمر ويمكنه معالجة أحجام تجارية كبيرة بمعدلات ستب عالية. [25]
ويدعم سندان أيون شركات إعادة الشراء وأوراق الإقراض عن طريق أتمتة أنشطة المكاتب الأمامية والمتوسطة. سندان يوفر الوصول إلى جميع أسواق وسيط ريبو بيندالر وإلى أسواق تمويل الأوراق المالية الجديدة.

تعزيز استراتيجيات مع ممي.
سنقوم الآن بتكرار تجربتنا مع استراتيجيات تداول الاتجاه 900، ولكن هذه المرة مع الصفقات التي تمت تصفيتها من قبل مؤشر متوسط ​​السوق. في تجربتنا الأولى وجدنا العديد من الاستراتيجيات مربحة، بعض حتى مع ارتفاع عوامل الربح، ولكن أيا منهم لم يمر وايت & # 8217؛ s تحقق الواقع. لذا فإنهم جميعا قد تفشل في التداول الحقيقي على الرغم من نتائجهم العظيمة في باكتست. هذه المرة نحن نأمل أن ممي يحسن معظم النظم عن طريق تصفية الصفقات في حالات السوق غير تتجه.
900 مرة أخرى.
لقد أبلغني القراء بأنني ارتكبت خطأين، أو على الأقل عدم الدقة، في التجربة السابقة. أولا، لم أكن أدر بيانات الأسعار. ثانيا، استخدمت منحنيات الأسهم بدلا من منحنيات التوازن لتحديد عامل الربح. لم أكن أدرك الأسعار لأن الأنظمة المتداولة طويلة / قصيرة بطريقة متماثلة، وكان من المفترض أن هذا من شأنه القضاء على أي تحيز الاتجاه. ولكن حتى لو كان هذا صحيحا في ذلك الوقت، فإنه الآن ليس صحيحا بعد الآن: تصفية الصفقات التي كتبها ممي أو وسائل أخرى يمكن أن تقدم عدم التماثل. أيضا، حساب عامل الربح من منحنى التوازن يجعل في الواقع أكثر منطقية لأنك & # 8217؛ المهتمة في نهاية الأرباح من الصفقات، وليس في سلوكهم المؤقت. ولذلك، ومن أجل نتائج مماثلة أنا الآن وفي المستقبل استخدام عائدات التجارة منحنيات والتوازن المنحنيات لمثل هذه التجارب.
الاختبار الأصلي، وكرر مع التعديلات، أنتجت توزيع عامل ربح أوسع بسبب القضاء على عائدات وسيطة. ولكن نتيجة التجربة كانت هي نفسها. ولم تتغير الإحصاءات (بما في ذلك تكاليف التجارة) كثيرا، غير أن توزيع عامل الربح (بدون تكاليف التجارة) قد تغير. هذا هو الرسم البياني الجديد ورك من أنظمة 900 الأصلي (أفضل نظام مقابل عودة بوتستراب العشوائية لجميع الأنظمة):
900 أنظمة الاتجاه (لا ممي)
على الرغم من أن أفضل نظام (شريط أسود، وهو نظام يستخدم ألما) هو في الجانب الأيمن من التوزيع، لا يزال 11٪ من النظم العشوائية أفضل. ولا يمر النظام بالمؤتمر العالمي للاتصالات الراديوية بمستوى الثقة المطلوب البالغ 95 في المائة. وقد اتضح ذلك اختلافا كبيرا عند تصفية الصفقات مع ممي.
التجربة ممي.
هذا هو برنامجنا تريندمي. c لتجربة جديدة:
لا تزال 10 مخطوطات تداول الاتجاه مع 10 مؤشرات مختلفة دون تغيير، وبصرف النظر عن الآن بما في ذلك TrendMMI. c بدلا من Trend. c. التداول الآن يعتمد على متغير منطقي دوتريد. يتراوح طول نطاق ممي بين 200 و 300 و 400 و 500 بار. كما أن معظم المعلمات في استراتيجية، ومجموعة ممي هو حل وسط: يجب أن يكون ما لا يقل عن 200 شريط للحصول على أي دقة، ولكن لا ينبغي أن يكون طويلا جدا لمنع تلك الأنظمة المختلفة للسوق تقع في نفس نطاق ممي. في المدى الافتراضي من 0، لا يتم تطبيق ممي وتجارة لا يتم تصفيتها. وبهذه الطريقة نحن & # 8217؛ إدراج جميع الأنظمة السابقة في الاختبار. هذا مطلوب للكشف بشكل صحيح التحيز التعدين البيانات، والتي يجب أن تنظر في جميع الأنظمة التي تم التخلص منها على أساس نتائجها.
نحن نقوم بتشغيل القيمة ممي العودة من خلال مرشح لوباس الذي يستخدم نفس الفترة مثل نطاق ممي. وهذا يعطينا قيمة ممي السلس التي لا تقفز حولها. يتم استخدام هذه القيمة الآن لتصفية التجارة: يتم فتح الصفقات وإغلاقها فقط عندما يكون مم مميزا في الانخفاض، وهذا يعني أن السوق قد دخلت وضع تتجه داخل 200-500 الحانات الماضية. يتم تطبيق ممي فقط على واحدة من الأنظمة الناتجة عن الاختلاف الفترة السابقة (وظيفة الأمثل تلقائيا بتحديد المعلمة من & # 8220؛ الأكثر قوة & # 8221؛ النظام قبل تحسين المعلمة التالية). حتى الآن نحن & # 8217؛ إعادة اختبار في الواقع لا 900، ولكن 1260 أنظمة: 900 دون ممي وكل 90 مع ممي مميات 200، 300، 400، 500 القضبان. تتم إزالة الأنظمة التي لا تحتوي على صفقات كافية أو فترة نظر طويلة جدا من حوض السباحة، وبالتالي فإن العدد الحقيقي للأنظمة المختبرة حوالي 1100.
اعتمادا على سرعة جهاز الكمبيوتر الخاص بك، سوف تحتاج زورو حوالي 1 ساعة لاختبار جميع الأنظمة. في نهاية كل اختبار النظام، زورو تنتج الرسم البياني المعلمة. لدينا الآن معلمتين. الرسم البياني من أول واحد، وفترة تصفية التمهيد السعر، يبدو كما كان من قبل لأن تم إيقاف تشغيل ممي أثناء التحسين. يعرض الرسم البياني الثاني نطاق ممي في تركيبة مع أفضل قيمة من الرسم البياني الأول. & # 8220؛ & # 8221 أفضل. هنا ليست أعلى شريط من الرسم البياني السابق، ولكن القيمة التي تعتبرها زورو الأكثر قوة وأقل حساسية للتغيرات في السوق. تبدو الرسوم البيانية ممي النموذجية كما يلي:
الشريط الأول، ملحوظ & # 8220؛ 100 & # 8221؛، هو أفضل نظام دون ممي. يمكننا أن نرى أنه غير مربح: عامل الربح (المقياس الأيسر) هو فقط حوالي 0.8. باستخدام ممي مع مجموعة من 200 و 300 يجعل النظام في الواقع أسوأ، ويقلل من عامل الربح t0 0.7. ومع ذلك فإن آخر اثنين من ممي مميات، 400 و 500، تحويل النظام إلى منطقة الربح. كان هذا مجرد مثال عشوائي، ولكن كيف يؤثر ممي على جميع الأنظمة الأخرى؟ وفيما يلي إحصاءات من تجربة ممي:
يعرض العمود معدل النسبة المئوية للنظم الناجحة، بين قوسين الفرق إلى النسبة المئوية دون ممي. يمكننا أن نرى أن ممي زيادة عدد الأنظمة الناجحة في جميع الأسواق، والأطر الزمنية، والمؤشرات. ومع ذلك فإن الأرقام ليست تمثيلية حقا: ممي أثرت فقط ربع الأنظمة التي تم اختبارها، ولكن في الربع العلوي، لذلك كان من المتوقع أن بعض الزيادة في عدد من النظم مربحة على أي حال. وثمة إجراء أكثر وضوحا هو المؤتمر ورك. نحن نستخدم نفس البرنامج النصي Bootstrap. c كما في التجربة السابقة، ونحن بحاجة فقط إلى زيادة عدد كيرفيس إلى 1260. هذا هو الرسم البياني ورك من الأنظمة مع ممي (مرة أخرى، أفضل نظام مقابل عودة بوتسترابد جميع الأنظمة ):
900 أنظمة الاتجاه (مع ممي)
مرشح ممي الآن تحول أفضل نظام (أسود) بعيدا إلى الجانب الأيمن من الرسم البياني. وحصلت على قيمة p 0.02، مما يعني أنها أفضل من 98٪ من أفضل النظم العشوائية، وبالتالي أعلى بكثير من مستوى الأهمية 95٪. باستخدام ممي لتصفية الصفقات، طريقة التداول على قمم منحنى والوديان مرت أبيض & # 8217؛ s تحقق واقع. في الواقع اثنين من أنظمة 1260 حصلت على قيم P فوق مستوى الأهمية.
كانت أفضل أنظمة التجربة لها بعض الأشياء المشتركة: أنها تتاجر مع الفضة وتستخدم إما ألما أو مرشح لوباس. هذه نتيجة مدهشة، لأن كلا من الفضة ولا ألما و لوباس كانا أكبر عدد من الأنظمة المربحة. من الجدول أعلاه، يمكن للمرء أن يفترض أن ور / أوسد و هما أو لاغوير مرشح هي الأكثر واعدة. وقد أنتجت بالفعل العديد من الأنظمة الجيدة على ما يبدو مع عوامل الربح فوق 2 (دون تكاليف التجارة)، ولكن أيا منها لم يمر المؤتمر العالمي للاتصالات الراديوية.
استنتاج.
و ممي يحسن الاتجاه التالية الأنظمة مع جميع الأسواق اختبار، والأطر الزمنية، والمؤشرات. الاتجاه التالي الأنظمة باستخدام ممي يمكن أن تمر وايت & # 8217؛ s تحقق واقع. من 10 مؤشرات تجانس اختبار، ألما أنتجت أفضل النتائج، على الرغم من ضمن نطاق المعلمة صغيرة نسبيا. للقيام: اختبار المزيد من المرشحات الاتجاه، f. i. ذي هورست إكسبوننت أور إهلرز & # 8217؛ الاتجاه / دورة التحلل. للقيام: إنشاء نظام التداول الحقيقي من خلال الجمع بين أفضل أنظمة الاتجاه وإضافة مكونات النظام المعتادة مثل وقف الخسارة، خوارزمية زائدة، وقفل الربح، وإدارة الأموال، وهلم جرا.
I & # 8217؛ لقد أضفت البرامج النصية إلى مجموعة البرامج النصية لعام 2018. يرجى ملاحظة أنك ستحتاج مرة أخرى إلى زورو 1.36 أو أعلى لاستنساخ التجربة.
28 أفكار حول & لدكو؛ تعزيز استراتيجيات مع ممي & رديقو؛
نيس وورك جكل. تشاو.
كل تبدو جيدة جدا ولكن:
إذا كان الوادي أو الذروة لديها تسرب في المستقبل سوف تحصل على أفضل، نتائج منحازة. حتى تتمكن من إظهار رمز.
وظهور التحيز النظير قد حدث على أي حال مع وظائف بسيطة مثل هذا واحد، لأن الوصول إلى بيانات الأسعار في المستقبل سوف تولد رسالة تحذير.
يبدو طيب. من أنني سوف محاولة لتصفية بلدي 6 مليون قاعدة بيانات الصفقات ..
مرحبا، أنا & # 8217؛ في ترايد تريندمي النصي ولكن بعد تجميع في منصة زورو تلقى خطأ.
وظيفة غير معروفة تسمى!
قطار: تريندمي 2018..2017.
حلقة [1] [1] p1 الخطوة 1: 1.00 = & غ؛ 0.00 0/0.
يتم إنتاج أي تقرير / تقرير.
إذا كنت أتذكر الحق، تريندمي كان #include النصي، وليس المقصود أن يتم تنفيذها. يجب تنفيذ أحد البرامج النصية العشرة باستخدام المؤشرات العشرة.
لقد قمت بتصفية أكثر من 2 مليون حرف ل 8 رموز مختلفة باستخدام ممي. ونتيجة لذلك ليس هناك أي تأثير على عامل الربح. مزيد من المعلومات هنا.
لا أعتقد أنه يمكنك الحصول على نتيجة مفيدة بهذه الطريقة. تحقق مما إذا كان يمكنك تصنيف الصفقات الخاصة بك في الاتجاه التالي، الاتجاه محايدة، والاتجاه عكس الاتجاه. ممي هو للكشف عن نظام الاتجاه، لذلك لا يمكنك استخدامه لمجرد تصفية مجموعة من الصفقات. على نمط، دورة، أو الصفقات يعني انعكاس فإنه من المحتمل أن يكون لها حتى تأثير سلبي. تصفية الصفقات التالية الاتجاه من قاعدة البيانات الخاصة بك ومن ثم تحقق مما إذا كان ممي له تأثير عليها. I & # 8217؛ م مهتم إذا كنت تحصل على نتيجة أفضل أو أسوأ من ميزة 5٪ لأنظمة الاتجاه بسيطة.
أيضا، تمهيد ممي مع سما غير فعالة منذ سما بطيء ويضيف تأخير إضافي على ممي بطيئة بالفعل. أفضل استخدام مرشح لوباس. هنا & # 8217؛ s الرمز الأساسي:
مزدوج لوباس (مزدوجة * العازلة، مزدوجة فال، ضعف أ)
مزدوج * البيانات = العازلة + 3؛ // ستاتيك بوفر للنتائج المؤقتة.
مزدوج * لب = العازلة.
لب [2] = لب [1]، لب [1] = لب [0]؛ // تحول.
البيانات [1] = البيانات [0]، البيانات [0] = فال؛ // تحول.
سؤال عام. ما هو خارج فترة العينة ل 900 اختبار النظم. أو كنت مجرد إجراء اختبار العودة على بيانات كاملة فقط تغيير المعلمات والأصول ؟؟
نعم، اختبار باكتست مع جميع مجموعات المعلمات والأصول. وبما أن النظم ليست الأمثل، وليس هناك في العينة، وبالتالي لا من فترة العينة.
& # 8211؛ فكرة أخرى: فهمت أن قاعدة البيانات الخاصة بك من الصفقات تم إنشاؤها مع التعلم الآلي أو أساليب استخراج البيانات. و ممي ليست مناسبة لتصفية تلك الصفقات، ولكن وظائف أخرى ربما، على سبيل المثال إنترون شانون.
حسنا اعتقد اننى اعرف ماذا يحدث هنا. أول سما & # 8211؛ لها مرشح تمريرة منخفضة مع تأخر (N-1) / 2 و باسباند 2 * N. قد يكون لديك مرشح تمريرة منخفضة خصائص مختلفة ولكن إذا كان الفارق هو مشكلة هنا أجري تجربة أخرى.
لذلك أنا فقط تغيرت على نحو سلس إلى 5 لتقليل سما تأخر من خفض طول لخفض الفارق بين الفرق بين السعر الحالي ومتوسط ​​ويمكنك أن ترى أن يف الصخور الصلبة حول 1.19 القيمة المرجعية من مجموعة كاملة من الصفقات حتى تأخر ليس المشكلة هنا & # 8230؛ ..
لذلك هناك احتمالان هنا:
1) ممي يولد فقط إشارة تصفية عشوائية.
2) ممي بالكشف عن وضع الاتجاه ولكن توزيع الأرباح بطريقة أو بأخرى داخل ملف التجارة الخاص بي هو موحد أي ما كنت عينة فرعية لهم بغض النظر عن ظروف السوق التي تظهر نفس عامل الربح. هذا يبدو مستبعدا جدا & # 8230 ؛.
بشأن تجربتك. قمت بإنشاء 900 أنظمة عن طريق إرسال إلى عدد قليل من النظم قيم المعلمة مختلفة (ممي تتأثر ربع منهم فقط)
من وفقا لوصفك.
& # 8220؛ يتم تطبيق ممي فقط على واحدة من الأنظمة الناتجة عن الاختلاف الفترة السابقة (وظيفة الأمثل تلقائيا بتحديد المعلمة من "الأكثر قوة" النظام قبل تحسين المعلمة التالية). حتى الآن نحن اختبار في الواقع ليس 900، ولكن 1260 أنظمة:
900 بدون ممي وكل 90 مع نطاقات ممي من 200 و 300 و 400 و 500 من البارات. وتتم إزالة النظم التي لا تكفي من الصفقات أو فترة الاسترجاء طويلة جدا من حوض السباحة، وبالتالي فإن العدد الحقيقي للأنظمة المختبرة حوالي 1100 . & # 8221؛
لذلك لدي شعور بأنك أدخلت التحيز اختيار هنا من خلال عدم اختبار بالضبط نفس النظم (900) مع ممي وجعل النتائج النهائية على أساس هذا. بالإضافة إلى ذلك، لم تجر أي اختبار خارج العينة للتحقق من ذلك.
على أي حال، يمكنك جعل من اختبار عينة على البيانات الغيب (2018-) من أفضل النظم أداء مع وبدون ممي وما بعد النتائج ؟؟
يمكنك التحقق مما إذا كان 1) أو 2) صحيح من خلال عدم تطبيق ممي إلى مجموعة من الصفقات العشوائية، ولكن للاتجاه التالي الصفقات. إما استخدام أنظمة بسيطة هنا، أو تصفية لهم من قاعدة البيانات الخاصة بك عن طريق اختبار الاتجاه قبل التجارة.
في هذه التجربة هناك & # 8217؛ s لا اختيار التحيز لأنه لا يوجد اختيار. وأدرجت جميع الأنظمة المختبرة في المؤتمر العالمي للاتصالات الراديوية، بما في ذلك الأنظمة التي لا تحتوي على ممي. لذلك لا علاقة له بعدد الأنظمة التي تم تطبيقها ممي. ولم يكن لذلك سوى صلة، إن وجدت، بجدول الإحصاءات مع نتائج كل مادة عرض. هناك & # 8217؛ s أيضا بعض سوء الفهم مع & # 8216؛ ينظر & # 8217؛ و & # 8216؛ غير مرئي & # 8217؛ البيانات. لا توجد بيانات ينظر إليها لأننا لا تحسين النظم.
كانت البيانات المستخدمة من 2018-2018، والنتيجة هي بالطبع بالطبع صالحة فقط لهذه الفترة الزمنية، وليس لعام 2018. لا يمكنك تكرار ذلك مع بيانات 2018 لأنك لن تحصل على عدد ذات الصلة إحصائيا من الصفقات من سنة واحدة فقط . ما يمكنك القيام به هو تكرار التجربة مع بيانات 2004-2009. أو الانتظار حتى عام 2021 ثم كرر ذلك مع البيانات من 2018-2021.
نظرية ممي قوية بما يكفي لتحسين عبر الأصول. جيد المادة جسل! هناك بعض القضايا مع Bootstrap. c. فإنه في الواقع تعليق النسخة زورو 1.58. حاولت من قبل في النسخة السابقة، وأنه على ما يرام. كيف يمكنني الذهاب لحلها؟ شكر. وسوف أكون محاولة الخروج هورست الأس أو إهلرز 'الاتجاه / دورة التحلل وفقا لاقتراحكم.
1.58 المخزنة في البيانات في شكل خاطئ. استخدام إما نسخة قديمة أو الإصدار بيتا زورو الحالي، يتم إصلاح الخلل هناك.
أنا أحاول تكرار النتائج باستخدام أحدث التاريخ. ممي قادر على زيادة جميع الأصول، والإطار الزمني ومؤشر باستثناء شاو / أوسد و تريند إما. رائع! ومع ذلك، فإن المؤتمر العالمي للاتصالات الراديوية أصبح في الواقع أسوأ. قيمة P تصبح أسوأ من 0.12 إلى 0.29. سؤالي هو لماذا ممي يمكن تحسين نسبة الفوز ولكن المؤتمر العالمي للاتصالات اللاسلكية أسوأ وكيف لتحسين المؤتمر العالمي للاتصالات الراديوية؟
راجع اإلحصائية أدناه.
٪ فاز بدون ممي / مع ممي / زيادة.
H1______Percent 34.60 40.62 6.02.
H4______Percent 39.77 41.58 1.81.
M15_____Percent 37.14 41.75 4.61.
SPX500___Percent 10.31 17.78 7.47.
ور / USD__Percent 37.18 43.50 6.32.
زاغ / USD__Percent 63.20 62.39 -0.81.
TrendALMA___Percent 34.29 36.79 2.51.
TrendDecycle___Percent 36.25 38.79 2.54.
TrendEMA____Percent 37.50 37.04 -0.46.
TrendHMA____Percent 36.23 47.62 11.39.
TrendLaguerre_Percent 45.45 53.62 8.17.
TrendLinearReg_Percent 45.07 47.66 2.59.
TrendLowPass_Percent 36.49 41.82 5.33.
TrendSMA____Percent 36.62 42.06 5.44.
تريندموث__Percent 31.03 38.30 7.26.
TrendZMA____Percent 30.12 34.45 4.33.
بدون ممي & # 8211؛ WRC.
أفضل 691 أنظمة.
بوتستراب & # 8211؛ أرجو الإنتظار..
متوسط ​​العينة: 1.24.
P-فالو أوف بيست ستراتيغي: 0.12.
أفضل 1051 أنظمة.
بوتستراب & # 8211؛ أرجو الإنتظار..
متوسط ​​العينة: 1.26.
P-فالو أوف بيست ستراتيغي: 0.29.
يمكنك أن ترى ذلك عند مقارنة عوامل الربح من أفضل النظم. في اختبار 2018، كان أفضل أنظمة ألما مع زاغ، في عامل ربح حوالي 3. اليوم ألما لا يزال الأفضل، ولكن زاغ حصلت أسوأ مع ممي، وأعلى عامل الربح هو الآن 1.28. لذلك علينا أن نستنتج أن السوق في العامين الماضيين لم تكن ودية لنظم بسيطة الاتجاه التالية، على الأقل مع تلك الأصول 3، وفشل المؤتمر العالمي للاتصالات الراديوية بالتالي. وسيكون من المثير للاهتمام الاطلاع على مزيد من التفاصيل في الطريقة التي تغيرت بها الأسواق الثلاثة في السنوات الأخيرة.
بدأت مؤخرا تطوير استراتيجيات النظم في منصة أخرى وكان يبحث منصة زورو.
يرجى أن تعطيني إذا كان هذا هو الموقع غير المناسب لنشر بلدي (ونأمل الآخرين) المخاوف بشأن & # 8220؛ كيفية الثقة التاريخية اختبار عودة البيانات & # 8221؛
نحن جميعا ننفق عدد لا يحصى من الساعات مرة أخرى استراتيجيات اختبار جميع الأطر الزمنية (5 دقائق و 1 ساعة لقضيتي) وهناك السؤال الذي استمر في دائرة في رأسي بعد النقر فوق اختبار هو & # 8220؛ هل هذه النتائج دقيقة، كيف هل أثق من أين تأتي هذه البيانات من & # 8221؛
كيف اكتسبت الثقة والموثوقية والاتساق في البيانات التاريخية باكتستينغ من النظام الأساسي الخاص بك؟ هل يجب نشر هذا في منتدى زورو؟
شكرا لكم بلطف ونتطلع إلى ردكم كما كنت وفريق وضعت أكثر من 400 أنظمة التداول، لذلك أنا متأكد من جودة البيانات التاريخية تم فحصها.
I & # 8217؛ لست متأكدا مما تعنيه ب & # 8216؛ تروست & # 8217 ؛. مع بعض الاستثناءات، مصدر البيانات له تأثير ضئيل على نتائج الاختبار. تحتاج فقط إلى معرفة أي نوع من البيانات لديك لاستخدام. بالنسبة للأسهم، يجب أن تعرف ما إذا كان يتم تقسيم البيانات أو توزيع الأرباح. بالنسبة إلى الفوركس عالي الدقة، يجب عليك عادة اختبار عدة مرات مع بيانات من العديد من الوسطاء لأنها تختلف قليلا. وهناك أيضا بيانات ذات نوعية سيئة، مع وجود ثغرات وقيم متطرفة، والتي يجب تصفيتها. إذا كان هذا الأمر يعتمد على نوع النظام الذي تريد اختباره. تتعامل أنظمة ألغو المعتادة مع الأطر الزمنية للساعات أو الأيام ولا تتأثر بجودة البيانات.
شكرا لتعليقاتكم.
أنا العقود الآجلة التجارة وبشكل رئيسي بلدي خبرة (التداول اليوم يدويا) من التداول هو داخل الرسوم البيانية خلال النهار (5 دقائق الرسوم البيانية). ليس هناك سلخ فروة الرأس (دخول ممكن والخروج داخل نفس شريط) النظم. وعادة ما أبحث عن R: R & غ؛ 2 الاجهزة.
لماذا تذكر هذا & # 8221؛ تتعامل أنظمة ألغو المعتادة مع الأطر الزمنية للساعات أو الأيام ولا تكون حساسة لجودة البيانات. & # 8221؛ ؟ هل هذا بسبب وجود أطر زمنية أعلى (فوق ساعة واحدة) هناك احتمال أقل لغطاء محرك السيارة للدخول والخروج ليكون في نفس الشريط، وخاصة إذا كنت تبحث عن R: R & غ؛ 2 الاجهزة؟
أنا النظر في ترك تطوير أنظمة سلخ فروة الرأس والاختبار يسبب كمية من عدم الدقة بين الاختبار الخلفي والنتائج في الوقت الحقيقي.
شكرا لاستجابة. أعتذر إذا السبر مربكة.
عندما تقوم بتداول العقود الآجلة، فإنك عادة ما تتراجع مع البيانات التاريخية من التبادل، وليس من وسيط. وهذا يعني أن هناك ربما بائعي بيانات مختلفة، ولكن لا توجد مصادر بيانات مختلفة. والاختلافات الوحيدة بين البائعين هي شكل البيانات ومعالجة تحديد القيم المتطرفة والمسائل الأخرى.
إطارات زمنية أعلى استغلال تغييرات الأسعار أكبر. التغييرات الكبيرة في الأسعار تعني أن الاختلافات الصغيرة لا تثير أهمية. هناك العديد من الآثار التي من شأنها أن تسبب الاختلافات بين باكتست والنتائج الحية، ولكن البيانات عادة ليست واحدة منها.
ما هي الأطر الزمنية التي توصي بها لمطوري الإستراتيجية المؤهلين للمبتدئين للبدء؟
لدي خبرة مع يتأرجح التداول خلال اليوم (1 إلى 2 الصفقات في اليوم الواحد).
لقد سوينغ أبدا (عقد الصفقات بين عشية وضحاها أو ليوم) التجارة من قبل.
ولكن أنا على استعداد لتغيير ذلك يجعل هذه العملية أكثر قابلية للتحقيق مع الحاجة إلى القلق بشأن الكثير من النتائج الكاذبة.
تداول سوينغ على ما يرام. أوصي الأطر الزمنية من 1 ساعة أو أعلى. أقل من 1 ساعة، يصبح من الصعب ويأخذ الخبرة لتحقيق الربح وأنظمة باكتست بشكل صحيح.
شكرا جزيلا جكل للاستجابة. نقدر ذلك حقا.

مؤشر متوسط ​​السوق.
يمكن لهذا المؤشر تحسين & # 8211؛ أحيانا حتى مزدوجة & # 8211؛ ومتوسط ​​الربح من الاتجاه التالي الأنظمة. يوضح مؤشر متوسط ​​السوق ما إذا كان السوق يتحرك حاليا داخل أو خارج & # 8220؛ ترندينغ & # 8221؛ النظام الحاكم. ويمكن لهذه الطريقة أن تمنع الخسائر بإشارات كاذبة لمؤشرات الاتجاه. وهي خوارزمية إحصائية بحتة ولا تستند إلى تقلبات أو اتجاهات أو دورات منحنى السعر.
وهناك بالفعل عدة طرق للتمييز بين أنظمة السوق السائدة وغير المتداولة. يشاع بعض منهم للعمل حقا، على الأقل في بعض الأحيان. اقترح جون إهلرز تحويل هلبرت أو تحلل دورة / تريند، بينوا ماندلبروت هورست الأس. وبالمقارنة، فإن شفرة المصدر لمؤشر متوسط ​​السوق بسيطة نسبيا:
هذا الرمز في C ل زورو، ولكن هناك & # 8217؛ s أيضا MQL4 ممي الإصدار الذي شخص على منتدى ستيف هوبوود & # 8217؛ ق برمجتها (انظر المدونات). وكما يوحي الاسم، يقيس المؤشر متوسطية السوق & # 8211؛ ميلها للعودة إلى المتوسط ​​بعد التظاهر لبدء الاتجاه. إذا حدث ذلك في كثير من الأحيان، فإن جميع الأنظمة التالية الاتجاه لدغة الغبار.
قاعدة الفصل الثالث.
سلسلة من الأرقام العشوائية تعود إلى متوسط ​​& # 8211؛ أو بشكل أدق، إلى الوسيط & # 8211؛ مع احتمال 75٪. لذلك عند النظر في تسلسل السعر العشوائي، إذا كان سعر أمس أعلى من المتوسط، في 75٪ من جميع الحالات اليوم & # 8217؛ s سعر أقل من أمس & # 8217؛ s. وإذا كان سعر أمس أقل من المتوسط، فإن فرصة 75٪ هي أن سعر اليوم أعلى. والدليل على 75٪ بسيط نسبيا وفاز لا تتطلب حساب التفاضل والتكامل متكاملة. النظر في منحنى السعر مع متوسط ​​M. وبحكم التعريف، نصف الأسعار أقل من M ونصف أكبر (للبساطة & # 8217؛ s نحن نحن & # 8217؛ تجاهل القضية عندما يكون السعر هو بالضبط M). الآن الجمع بين أسعار منحنى إلى أزواج كل تتكون من سعر بي والسعر التالي بت. وبالتالي كل زوج يمثل تغير السعر من بي إلى بت. نحن الآن حصلت على الكثير من التغييرات السعر الذي نقسم إلى أربع مجموعات:
من الواضح أن هذه المجموعات الأربع هي نفس عدد العناصر & # 8211؛ وهذا هو، 1/4 من جميع بي و غ؛ بت التغييرات السعر & # 8211؛ عندما لا ترتبط بت و بي، أي مستقلة تماما عن بعضها البعض. لم قيمة M وشكل منحنى السعر فازت بهذا الأمر. الآن كم عدد أزواج الأسعار تعود إلى الوسيط؟ جميع الأزواج التي تستوفي هذه الحالة: (بي & لوت؛ M أند بت & غ؛ بي) أو (بي & غ؛ M و بت & لوت؛ بي) يتم الوفاء بالحالة في الشريحة الأولى لنصف الأسعار في المجموعة 1 (في النصف الآخر هو بت أقل من بي) وفي مجموعة كاملة 3 (لأن حزب العمال هو دائما أعلى من بي في مجموعة 3). وبالتالي فإن القوس الأول هو الصحيح ل 1/2 * 1/4 + 1/4 = 3/8 من جميع التغيرات في الأسعار. وبالمثل، فإن القوس الثاني هو الصحيح في نصف مجموعة 4 وفي المجموعة الكاملة 2، وبالتالي أيضا ل 3/8 من جميع التغيرات في الأسعار. 3/8 + 3/8 ينتج 6/8، أي 75٪. هذه هي قاعدة ثلاثة أرباع الاختلافات في الأرقام العشوائية.
وظيفة ممي فقط بحساب عدد من الفروق البيانات التي يتم استيفاء شرط، وإرجاع النسبة المئوية. قد تحتوي سلسلة البيانات على أسعار أو تغيرات في الأسعار. الأسعار لديها دائما بعض الارتباط المتسلسل: إذا كان زوج العملات ور / أوسد اليوم عند 1.20، فإنه سيكون أيضا غدا حوالي 1.20. ومن المتوقع أن ينتهي الأمر غدا بسعر 70 سنتا أو دولارين لكل يورو. هذا الارتباط المتسلسل صحيح أيضا لسلسلة السعر المحسوبة من الأرقام العشوائية، حيث لا تكون الأسعار نفسها عشوائية، ولكن تغيراتها. وبالتالي، فإن وظيفة ممي يجب أن تعود نسبة أقل، مثل 55٪، عندما تغذى مع الأسعار.
وخلافا للأسعار، فإن تغيرات الأسعار ليست بالضرورة علاقة متسلسلة. وهناك سوق فعالة مائة في المئة ليس له علاقة بين تغير الأسعار من أمس إلى اليوم وتغير الأسعار من اليوم إلى الغد. إذا تم تغذية وظيفة ممي مع تغيرات الأسعار بشكل عشوائي تماما من سوق فعالة تماما، فإنه سيعود قيمة حوالي 75٪. وكلما ازدادت كفاءة السوق وأصبحت أكثر اتساعا كلما ازدادت قيمة ممي. وبالتالي، فإن مؤشر ممي الهابط هو مؤشر على الاتجاه القادم. ارتفاع مؤشر ممي يشير إلى أن السوق سوف تحصل على أكثر أمنا، على الأقل لأنظمة التداول الاتجاه.
استخدام ممي في استراتيجية الاتجاه.
يمكن للمرء أن يفترض أن ممي يتنبأ اتجاه السعر. وتشير قيمة ممي العالية إلى احتمال كبير لمتوسط ​​العائد، لذلك عندما كانت الأسعار تتحرك صعودا في آخر مرة و ممي مرتفع، هل يمكن أن نتوقع انخفاض السعر قريبا؟ لسوء الحظ فإنه لا يعمل على هذا النحو. ولا توزع احتمالات متوسط ​​الانعراج بالتساوي على طول فترة البيانات. أما الأسعار المبكرة فهي مرتفعة (نظرا لأن المتوسط ​​يحسب من الأسعار المستقبلية)، ولكن بالنسبة للأسعار المتأخرة، في الوقت الذي يتم فيه حساب ممي، فإنه ينخفض ​​إلى 50٪ فقط. التنبؤ السعر المقبل مع ممي سوف تعمل وكذلك التقليب عملة.
وهناك خطأ آخر يتمثل في استخدام ممي للكشف عن نظام دوري أو سوقي متراجع. صحيح، فإن ممي سوف ترتفع في مثل هذه الحالة، ولكنها سوف ترتفع أيضا عندما يصبح السوق أكثر عشوائية وأكثر فعالية. ارتفاع ممي وحده هو وعد من الأرباح من خلال أنظمة التداول دورة.
وبالتالي فإن ممي فاز & # 8217؛ ر أخبرنا السعر المقبل، وفاز & # 8217؛ ر أخبرنا إذا كان السوق يعني العودة أو مجرد عادي يعني، ولكن يمكن أن تكشف عن معلومات عن نجاح فرصة الاتجاه التالي. لهذا، نحن & # 8217؛ جعل افتراض: الاتجاه نفسه يتجه. السوق لا تقفز داخل وخارج وضع الاتجاه فجأة، ولكن مع بعض الجمود. وهكذا، عندما نعلم أن ممي يرتفع، نفترض أن السوق أصبحت أكثر كفاءة، وأكثر عشوائية، وأكثر دوري، أكثر عكس أو أيا كان، ولكن في أي حال سيئ للاتجار الاتجاه. ومع ذلك عندما ينخفض ​​مؤشر ممي، هناك احتمالات جيدة أن الاتجاه التالي سوف تستمر لفترة أطول من المعتاد.
وبهذه الطريقة يمكن ممي أن يكون مرشح الاتجاه ممتازة & # 8211؛ نظريا. ولكننا نعلم جميعا أن هناك فجوة كبيرة بين النظرية والتطبيق، وخاصة في التداول الحسابي. لذا سأقوم الآن باختبار ما يفعله مؤشر متوسط ​​السوق لجمع 900 اتجاه من الأنظمة التالية التي تراكمت فيها. ولأول اختبار سريع، كان هذا هو منحنى رأس المال من أحد الأنظمة، تريندما، بدون مؤشر ممي (44٪ متوسط ​​العائد السنوي):
استراتيجية إما دون ممي.
هذا هو نفس النظام مع ممي (55٪ متوسط ​​العائد السنوي):
استراتيجية إما مع ممي.
يمكننا أن نرى أن الربح قد تضاعف، من 250 $ إلى 500 $. وارتفع عامل الربح من 1.2 إلى 1.8، كما انخفض عدد الصفقات (الخطوط الخضراء والأحمر). ومن ناحية أخرى، بدأ منحنى رأس المال مع السحب الذي كان مع النظام الأصلي. لذلك ممي من الواضح أن لا يحسن جميع الصفقات. وكان هذا مجرد نظام تم اختياره عشوائيا. وإذا كان افتراضنا بشأن اتجاه الاتجاه صحيحا، ينبغي أن يكون للمؤشر أثر كبير أيضا على الأنظمة الأخرى 899.
وستكون هذه التجربة موضوع المقالة التالية، في غضون أسبوع تقريبا. كما عادة أنا & # 8217؛ سوف تشمل كافة التعليمات البرمجية المصدر لأي شخص لإعادة إنتاجه. سوف تفشل بمي فشل؟ أو تحسين فقط عدد قليل من النظم، ولكن تفاقم الآخرين؟ أم أنها سوف تضيء الطريق إلى الكأس المقدسة من استراتيجيات الاتجاه؟ السماح للسوق أن يكون القاضي.
59 أفكار حول & لدكو؛ مؤشر متوسط ​​السوق & رديقو؛
هناك بعض الروابط في الصفحة التي لا تعمل. كما & # 8220؛ الصفحة التالية & # 8221؛ في بعض الحالات.
هناك بعض المؤشرات التي تحاول إيجاد اتجاه أكثر. هل تفكر في القيام بتحليل كل منهم كما فعلت مع مؤشرات الاتجاه. أعني بدلا من مجرد استخدام ممي إلى أنظمة 900، يمكنك استخدام أخرى باستخدام نفس النهج.
يمكنني بالتأكيد اختبار مؤشرات الاتجاه الأخرى، وهذا يتطلب سوى تغيير صغير من السيناريو. لكنني لا أعرف الكثير الذي وعد بالعمل حقا. ما المؤشر الذي لديك في الاعتبار؟
ليس لدي أي حقا في الاعتبار. كنت أذكر أعلاه هورست وهلبرت تحويل وهلم جرا. أنا أحب المنهجية التي تستخدمها لمعرفة أي مؤشر الاتجاه هو في الواقع أفضل. كنت أتساءل ما ستكون النتيجة إذا كنت تستخدم نفس المنهجية لمعرفة ما إذا كان السوق في وضع الاتجاه باستخدام مؤشرات مختلفة وليس فقط ممي.
نعم، أنا & # 8217؛ ليرة لبنانية اختبار المزيد من الفلاتر وأيضا أكثر تقليدية كروس بدلا من قمم والوديان لأنظمة الاتجاه. و ممي تنتج بالفعل نتائج جيدة، ولكن لا يمكن أن تضر لاختبار أكبر عدد ممكن من الخوارزميات. ومع ذلك فإن التجربة المخطط لها هي مع & # 8220؛ التعلم العميق & # 8221؛ شبكة الاتصال.
تهانينا مرة أخرى لهذه المدونة مدهشة. الملهم حقا كذلك.
وأتساءل عما إذا كان يمكنك الحفاظ على هذا النوع من النهج في الخطوات التالية من وضع استراتيجية مثل واحد يمكن قفل أفضل مرشح وجدت حتى الآن واستخدام بدلا من ذلك كمدخل متغير نوع مختلف من وظائف إدارة الأموال على سبيل المثال.
مقال جميل؛ أنا & # 8217؛ م تتطلع إلى محاولة هذا في وقت ما. أيضا، أنا أحب اسم بلوق الخاص بك.
أم، أليس هناك انحياز لوكهيد هنا؟ يتم حساب الوسيط على كامل مجموعة البيانات. غير متأكد من أنه يمكن استخدامها في أي نقطة في مجموعة البيانات لاتخاذ قرار، كما هو.
آه، كنت حقا نظرت في التعليمات البرمجية! إذا تم حساب الوسيط على مجموعة البيانات بأكملها، فإنه سيكون في الواقع تحيزا للعيان. ولكن & # 8216؛ الطول & # 8217؛ في التعليمات البرمجية هو فقط طول الفترة ممي. لا يمكنك النظر إلى الأمام مع زورو، إلا عند تعيين علم معين، وإلا أي وصول البيانات المستقبلية تنتج رسالة تحذير.
مهلا! أنا & # 8217؛ م تتمتع بلوق.
يبدو أن هناك تقييدا ​​غير ضروري على الاختبار الخاص بك لمتوسط ​​العائد مقابل الاتجاه. لماذا يجب أن يكون السعر خارج المتوسط ​​قبل قياس أي اتجاه يذهب؟ & # 8220؛ مين ريفورس & # 8221؛ وعادة ما يشير إلى أكثر عمومية & # 8216؛ حيث الأسعار حقا يجب أن يكون & # 8217؛ بدلا من المتوسط ​​الرياضي (أو في حالتك، متوسط). وهل ينظر نظام أكثر ملاءمة مقابل عكس المتوسط، ببساطة ننظر إلى الترابط التلقائي؟ إذا تحرك السعر اتجاه واحد ثم عاد إلى الوراء، بغض النظر عن موضعه النسبي للمتوسط، فسيتم اعتباره & # 8220؛ عائد & # 8221 ؛. وهذا لا يلغي النهج الذي تتبعه، ولكنه يصر على أن الضجيج يعني عائد نسبته 75٪ من الوقت لا يصف الواقع بدقة. حقا أنت & # 8217؛ تقول & # 8220؛ الضجيج بعيدا عن الوسيط يميل إلى التحرك مرة أخرى نحو المتوسط ​​75٪ من الوقت. & # 8221؛ أم أنني أسيء فهمها؟
أعتقد أنك فهمت بشكل صحيح & # 8211؛ صياغتك هي في الواقع أكثر دقة. وليس المقصود من ممي حقا التمييز بين متوسط ​​انعكاس والاتجاه. لهذا f. i. و هورست إكسبوننت تنتج نتائج أفضل، على الأقل وفقا لتجرباتي. ومع ذلك فإن ممي يعمل جيدا لتحديد مجرد وجود أو غياب الاتجاه. بمجرد أن تبدأ في إعادة القيم العالية في المنطقة 75٪، يمكن أن يكون بداية متوسط ​​انعكاس أو يمكن أن يكون مجرد العشوائية & # 8211؛ فإن ممي لا يمكن تمييز ذلك. كلا الحالتين هي أيضا سيئة للاتجاه التالي.
بناء على مشاركتك لقد برمجت واختبار ممي على كوانتوبيان. اخترت مخزونات مختلفة (سبي، باك، آبل، نفلكس، الخ) التغيرات السعرية اليومية القريبة وأطوال ممي مختلفة (100،200،300،500). كان النطاق الزمني للاختبار من 01/01/2018 إلى 01/14/2018.
وكانت النتيجة دائما حوالي 75٪ لم تكن هناك قيمة تحت 70٪ وأكثر من 85٪ في أي حال.
من 01/01/2018 إلى 01/14/2018.
الانحراف المعياري: 1.716.
هل هذه نتيجة جيدة؟
يبدو لي أن ممي غير صالحة للاستعمال أو مجرد هذه التغييرات الصغيرة تحت 75٪ ما يجب أن يتبع؟
إذا استخدمت الأسعار بدلا من تغيرات الأسعار، كانت النتيجة دائما حوالي 50٪، وكان الانحراف المعياري أعلى، ولكن ليس مقنعا بذلك.
نعم، هذا هو نتيجة جيدة عند اختبار العوائد اليومية، والتي عادة لا تتجه بشكل ملحوظ. حتى قليلا يعني العودة قبل منتصف عام 2017. يجب أن تحصل على مثل هذا المنحنى:
ولكن بمجرد النظر إلى عوائد ساعة، أنت & # 8217؛ سوف نرى المزيد من الاتجاه:
شكرا لردكم السريع.
لذلك كل الأنظمة التالية الاتجاه على أساس أسعار الإغلاق اليومية محكوم.
في حالة 1H أو الفوركس فرضيتي هي أن هذه البيانات متصلة، في الوقت المناسب وأكثر من ذلك الاتجاه. بين أسعار إغلاق يومية هناك فجوة كبيرة في الوقت المناسب بعد إغلاق السوق ويفتح في اليوم التالي.
لذلك ربما يجب أن التجارة على نطاق زمني أقصر أو على الفوركس.
“So when you look at a random price sequence, if yesterday’s price was above the median, in 75% of all cases today’s price is lower than yesterday”
In a random price sequence, the chance of going higher/lower at each point is *always* 50% – irrespective of where the mean lies or what happened yesterday.
This is indeed a frequent misconception. The chance of going higher/lower at a certain point is very different to the chance of a price pair in a random sequence to revert to the median. If you do not believe the proof above, just run the script and look at the results. And if you do not believe the script either, roll the dice a hundred times, write down all the numbers, and count how often subsequent numbers revert to the median. 🙂
“If you do not believe the proof above, just run the script and look at the results”
So the snippet below is a Python transcription of the above run over a random walk sequence.
The MMI is always 50% Why the difference?
for i in range(n):
if random. random() > 0.5:
seq. append( seq[-1] + 1 )
for i in range(1, len(data)):
if data[i] > m and data[i] > data[i-1]:
elif data[i] < m and data[i] < data[i-1]:
return 100.0 * (nl+nh) / (len(data)-1)
Because your random walk is not a random sequence. A random walk has strong serial correlation. A correct random sequence would be:
for i in range(n):
The same goes for price data: prices are not random. They have serial correlation. But price changes are random, at least in a perfect efficient market.
That makes sense! Thanks for the clarification and the prompt responses.
Hi, can you please explain the detail algorithm that how MMI helps in trend detection? Or some pseudo code. Though I found you check “falling” in the other blog, I don’t know how “falling” يعمل.
I think the algorithm is explained above under “The three-quarter rule”. If something is unclear, just ask. The MMI detects trend indirectly, by absence of mean reversion. “Falling” is a binary function that just determines if a data series is rising or falling.
@Mathafarn and anyone who wants to have a look at MMI for Python, the python version shown is not the same as Zorros version.
First of all np. median() isn’t the same as the median Zorro uses, second the for-loop is going the wrong way leading to different results.
Here’s a fixed version:
m = data_sorted[int(len(data) / 2)]
m = (data_sorted[int(len(data_sorted) / 2)+1] + data_sorted[int(len(data_sorted) / 2)]) / 2.0.
for i in range(0, len(data)-1):
if data[i] > m and data[i] > data[i+1]:
elif data[i] < m and data[i] < data[i+1]:
return 100.0 * (nl+nh) / (len(data)-1)
Several quick questions.
1. About the application of MMI, can we use percentile(MMI,25), if today’s MMI is lower than 25%, we say market is in trend, otherwise, not.
2. Which ones are sound indicators for determining market regime?
3. Some markets are easier to generate profit from than others, I call them more “tradable”, just like what you found in this experiment that SPY is the most noisy market while commodities are more trendy, any indicators on this?
1. Yes, a percentile threshold would certainly make sense.
2. For instance the Hurst Exponent – a fellow blogger, Robot Wealth, has recently written an article about it.
3. Theoretically, an indicator like Shannon Entropy could be used for determining more randomness or more tradeability in a market. This could be an interesting topic for research.
The python example below tests a perfect trend and a perfect mean reversion data sequence. The MMI for both is 50%. لماذا هذا؟ بفضل & # 8230 ؛.
for i in range(1, len(data)):
if data[i] > m and data[i] > data[i-1]:
elif data[i] < m and data[i] < data[i-1]:
# perfect trend: MMI 50%
trend_data = numpy. arange(0.0, math. pi, 0.01)
# perfect mean reversion: MMI 50%
sin_data = map(lambda x: math. sin(x), trend_data)
A flat trend will indeed produce about 50%, but a sine curve should give you a heavily fluctuating MMI in the 60% or 70% area, dependent on the period of the sine curve in relation to the MMI period.
asset(""); // dummy asset.
vars Data1 = series(genSine(5));
vars Data2 = series(Bar*0.01);
Thanks for the excellent article. Would MMI be useful to prevent losses in am mean reverting strategy or which other indocator would you recommend? شكرا لكم.
No, the MMI will probably not work well for filtering mean reverting trades, since it makes no difference between “less trendy” and “more random”. For filtering mean reversion I would try to detect the dominant cycle – mean reversion is normally related to some short-term cyclic behavior – and check the amplitude of the dominant frequency component.
Thanks, will look into that.
Hi jcl! Do you happen to have the MetaTrader version of this? Every time I try to access the link you posted I get an error message.
Also do you happen to know if anyone has coded this for Tradestation?
It’s some time ago, but if I remember right someone posted a MT4 version on Steve Hopwood’s forum. There was also a Tradestation version, but I cannot remember the link anymore. It should be anyway relatively easy to port the code to Tradestation.
I tried to translate the MMI into Easylanguage. But I always just get a steadily increasing line.
nl and nh are always increasing values?
I’m no Easylanguage expert, but AFAIK it has no local variables, anything is global. If so, then make sure that nl and nh are reset to zero at the begin of the function.
If I reset nl and nh at each bar, I get a binary wave between 0 and 0.33.
Do I have to loop the calculation? إلى متى؟
You should get about 0.75 when you test with random numbers. With 0.33, something is wrong. The indicator is not cumulative, so you need not loop it.
if nl and nh get reset every bar and the indicator is not cumulative, the formula would always be.
as nl or nh are always 1.
Could you maybe paraphrase the formula in pseudo-code, in case I misread the C-code?
I don’t know if it helps, but anyway:
count all price decreases above the median.
add all price increases below the median.
divide by the number of prices and return the percentage.
Hacker’s first rule: Code only what you understand.
>>July 18, 2017 at 10:11.
>>It’s some time ago, but if I remember right someone posted a MT4 version on Steve Hopwood’s forum.
>>There was also a Tradestation version, but I cannot remember the link anymore. It should be.
>>anyway relatively easy to port the code to Tradestation.
The MT4 version was on this link, but it seems to be deleted:
Maybe someone still has the indicator for MT4 or Tradestation.
I have translated the indicator, but it looks quite different from your example.
calculated on close of daily bars, length 300.
Seems like it’s high, when trending and low when mean reverting. Also highest value is 60%
Then apparently the translation was still not a real success. You must get the same curve, and trending produces lower, not higher values.
but the calculation base is correct? length 300 on daily close, compared to median?
نعم فعلا. But make sure that you get the data order right. It’s a financial series, with the newest data at the begin. If the order is wrong, rising and falling is swapped.
you mean it would be different if the counter of true conditions is increasing (from old to new data) from looking back from the current bar to the last 300 bars?
Look at the code. Changing the data order is equivalent to swapping two of the four ‘>’ و & # 8216؛
Hi, I have a question about price changes being used in this indicator. I have found a version that uses open[0] – close[0] to represent the price change.
Is that accurate or should we use close[0] – close[1] as the price change?
Does it mater or could I use any highl0] – low[0].
Also I have seen this indicator coded incorrectly rather than using the median which is the middle of a price series some versions are using the average ( arithmetic mean). F.
Will that use adversely effect the calculation?
close[0]-close[1] is the correct price change. It won’t make a difference for 24h traded assets, but can produce a different result for stocks. And the average is wrong. It must be really the median.
I’m backtesting MMI in a set of prices where I clearly see a downtrend. I’m getting an MMI of 40 if I test it with prices, and an MMI of 48 if I test it with price change. I guess that it means that the market is in a strong tendency. هل انا على حق؟
So, could we say that the lower the MMI, the better for trend trading systems? So if we find three markets with values 30, 20, and 10 , would be the last one the better for a trend trading strategy?
Well, I guess I talked too soon, sorry for that. Now, I’m trying to analyze MMI within a 30m strategy ; with a list of 404 price changes, completely sideways (imgur/a/ggwJ3), I’m getting a MMI of 50.49; If instead I use the close prices, I’m getting a MMI of 48.76. In this case obviously the price is not in a trend because it goes up & أسفل.
An MMI of 48 is unusual, and means either a very strong trend in the tested period, or a wrong MMI implementation. On normal trending price curves the MMI is in the area of 70.
I’m going to paste the MMI code (python + pandas) also for the records, it may be useful for someone else (I think the code is ok but I may be wrong!). What I don’t get is why I’m getting a similar result (around 45-50) if the curve price is a “mountain” (trend up and then down) or if it is just an uptrend.
df[“nh”] = np. where((df. Close df. Close. shift(1)), 1, 0)
nh and nl initialization in my code is useless, by the way (it was due to an old code). It is overwritten anyway.
You can easily test if your implementation works: apply it to random data. The result must then be 75. Look in the earlier comments, I remember that another user had a similar problem, also with a Python implementation.
It seems that my implementation is broken, my MMI generates 48 with random data…
Anyway, I’m testing the TrendMMI script in Zorro latest version, but when I train/execute it, it says “Undefined function called!” and it doesn’t generates any value while training, and when I click on Test, it only generates the price curve but nothing else. So I guess something has changed since 2018 and now in Zorro that makes this fail. Can this be fixed somehow?
There are many scripts in the 2018 archive that you can train or execute, but TrendMMI does not belong to them. It is not a strategy, but a function library for including.
Shame on me, this was a n00b problem! Ok, fixed that, thanks.
Another error shows when Training some of the scripts; TrendDecycle or TrendEMA for instance: “Error 046, H4 LookBack exceeded by 16 bars (7696)”. I think I “fixed” it changing this line in TrendMMI. c:
int MMIPeriod = optimize (0,200,500,100)
int MMIPeriod = optimize (0,200,450,100)
You’re right, the MMI scripts were outdated. I had modified them in 2018, but for some reason the modification did not make it to my server. I’ve now uploaded the right scripts.
Could you please post a screenshot of the MMI for daily bars for a usual commodity (like Gold or Crude Oil…), so we can compare, if other versions of it are build correctly?
vars Returns = series(priceClose(0)-priceClose(1));

فيس بوك.
MMI International Trade добавил(-а) 4 новых фото — с Mike Gregory и еще 5.
Happy Halloween From MMI.
MMI International Trade добавил(-а) 3 новых фото.
MMI kicking off Summer with a BBQ. You are a good cook Charlie! Happy Summer Everyone!!
MMI International Trade с Lauren Grabau и еще 2.
Happy Halloween from MMI.
MMI International Trade добавил(-а) 3 новых фото — с Charlie Watson.
FUN Company BBQ!! Ping pong tournament followed by a Dunk Tank! Sorry Charlie!
You are a good sport and we love you!
MMI International Trade.
Maurice (printer at MMI) -- proud of his Cavaliers.

Mmi trading system

As part of our mission to build better markets for the future, GTS adheres to 3 core principles.
التعاون.
At GTS, our advanced algorithms and high performance computing infrastructure help us provide liquidity in all the markets we trade. This reduces transaction costs for all investors which is why GTS is proud to be one of the industry innovators contributing to the evolution of the modern market.
Indeed, innovation is at the core of everything GTS brings to today’s financial markets. In addition to a bench of seasoned traders, our employee base spans PhDs, engineers, and more than a few real-life rocket scientists. These brilliant minds are driven by their mission to produce extraordinary technologies that help make our financial markets the best in the world.
Looking ahead, we believe the next critical innovation will transcend hardware and software—it will be a renewed spirit of industry collaboration with regulators, combined with a fresh emphasis on communication with investors.
المسئولية.
The trading industry has a critical responsibility: to build and sustain investor confidence in every market we touch. To that end, GTS supports—and we encourage our industry peers and partners to support—regulatory action that makes our markets stronger and more secure.
القيادة.
In the face of heated competition, industry consolidation, and an evolving regulatory environment, GTS has proudly assumed a leadership role in making markets better, stronger, and safer. We are firmly committed to engaging with peers, policymakers, and the public at large about how the HFT industry can and should continue to put investors first. Recently, GTS’s CEO, Ari Rubenstein, has offered public commentary on important regulatory issues facing the electronic trading community:
In 2017, to encourage improved dialogue with regulators and the HFT industry, GTS co-founded the Modern Market Initiative (MMI). MMI is an industry group focused on demonstrating the benefits of algorithmic and quantitative trading in today’s modern markets. GTS’s participation in MMI increases our collaboration with industry peers and regulators regarding pragmatic, investor-first oversight of our markets.