Usando a Curva de Coppock para Gerar Sinais Comerciais de Estoque
A Coppock Curve (CC) foi introduzida pelo economista Edwin Coppock em Barron's, em outubro de 1962. Embora útil, o indicador não é comumente discutido entre comerciantes e investidores. Tradicionalmente usado para detectar as mudanças de tendência de longo prazo nos principais índices de ações, os comerciantes podem usar o indicador em qualquer momento e em qualquer mercado para isolar possíveis mudanças de tendência e gerar sinais comerciais. (Para um primer sobre este e outros osciladores, veja "Uma introdução aos osciladores").
A Coppock desenvolveu inicialmente o indicador de gráficos mensais a longo prazo; Isso atrairá os investidores de longo prazo, já que os sinais são bastante infreqüentes nesse período de tempo. Desça até um horário semanal, diário ou horário e os sinais se tornam progressivamente mais abundantes.
O indicador é derivado tomando uma média móvel ponderada da taxa de troca (ROC) de um índice de mercado, como o S & amp; P 500, ou o equivalente comercial, como o S & P 500 SPDR ETF (ARCA: SPY). Simplificando, é um indicador de momentum que oscila acima e abaixo de zero.
Existem três variáveis dentro do indicador: o Período ROC Curto e o Período ROC Longo são geralmente estabelecidos em 11 e 14, respectivamente; A WMA (média móvel ponderada) normalmente é definida em 10. O Período indica quantas barras de preço são usadas no cálculo do indicador. Coppock preferenciais barras de preços mensais, mas os comerciantes podem usar qualquer tamanho de barras de preço, incluindo 1 minuto, hora, diariamente, e assim por diante.
Coppock surgiu 11 e 14 períodos para a parte ROC do cálculo depois de os bispos episcopais terem dito que o período de luto da pessoa média é de 11 a 14 meses. Coppock inferiu que uma tendência de baixa era como um período de luto, então ele usou essas figuras.
A Coppock Curve é calculada como uma média móvel ponderada de 10 meses da soma da taxa de variação de 14 meses e da taxa de variação de 11 meses para o índice.
Para aqueles que estão matematicamente inclinados, a fórmula é:
Curva de Coppock = WMA de 10 períodos de ROC de 14 períodos ROC + 11-perod.
Onde o ROC é:
ROC = [(Fechar - Feche n períodos atrás) / (Feche n há períodos atrás)] * 100.
E onde "n" é o número de períodos utilizados no cálculo - neste caso, 11 e 14 (dois cálculos ROC separados).
A linha zero da Coppock Curve atua como um gatilho comercial; compre quando o CC se move acima de zero e vende quando o CC se move abaixo de zero. Os investidores podem usar o sinal de venda para fechar suas posições longas e, em seguida, reiniciar as posições longas quando o CC volta para cima. Os operadores que desejam ser mais ativos podem fechar longos e imitar negócios curtos quando o CC cruza abaixo de zero.
A Figura 1 mostra a estratégia básica aplicada a um gráfico mensal do índice S & amp; P 500. Um sinal de compra foi gerado em 1991, seguido do sinal de venda em 2001. Isso permitiria ao investidor evitar grande parte do declínio no restante de 2001 e 2002. Um sinal de compra foi gerado em 2003 com um sinal a ser vendido em 2008. O o indicador teria salvado novamente o investidor do resto do declínio em 2008 e no início de 2009. Outro sinal de compra foi gerado no início de 2010 e essa posição permanece aberta até o CC se mover abaixo de zero.
Figura 1. Gráfico mensal S & amp; P 500 com curva de coppock.
Na Figura 2, a estratégia é aplicada a um gráfico diário do S & amp; P 500. Muitos outros sinais são gerados, atraindo comerciantes mais ativos que desejam entrar e sair em cada onda de preços.
Figura 2. Diagrama diário S & amp; P 500 com sinais de curva de coppock.
Embora as configurações típicas do indicador funcionem bem em gráficos mensais, eles também não funcionam em intervalos de tempo semanais ou menores. Na Figura 2, por exemplo, as entradas e as saídas ocorrem um pouco tarde demais no movimento para extrair muito lucro das ondas de preços e resultaria em perdas em uma série de negócios.
Diminuir as variáveis de taxa de variação aumentará a velocidade das flutuações no CC e aumentará o número de sinais comerciais. Aumentar a variável da taxa de mudança diminuirá as flutuações e produzirá menos sinais.
Se você deseja receber sinais de entrada e saída anteriores, diminua o WMA. O número de sinais comerciais também pode aumentar com este ajuste. Para aguardar mais confirmação e receber entrada posterior e sair sinais, aumente o WMA; Isso também pode diminuir o número de sinais comerciais.
Ao diminuir o WMA para 6 (em vez de 10), as entradas ocorrem um pouco mais cedo nos movimentos para cima e as saídas (e os potenciais negócios curtos) ocorrem um pouco mais cedo nos movimentos para baixo. Na Figura 3, as linhas verticais na parte de preço do gráfico refletem entires e saídas com base em configurações típicas (14,11,10), enquanto as linhas verticais na parte da Curva de Coppock do gráfico refletem entradas e saídas com base nas configurações ajustadas (14,11,6). As configurações ajustadas mudam as entradas e sai ligeiramente para a esquerda; tais ajustes podem ter um grande impacto na lucratividade ou nas perdas.
As configurações ajustadas também criaram um novo sinal de compra e venda em abril de 2014, que não está marcado no gráfico.
Figura 3. Diagrama diário S & amp; P 500 com configurações ajustadas da curva de coppock.
Os comerciantes ativos talvez desejem apenas tomar sinais comerciais na mesma direção que a tendência dominante, pois é a maior parte dos lucros. Em um gráfico de longo prazo, observe a direção de tendências. Se negociar em um período de tempo diário, o gráfico de longo prazo seria semanal. Se a Curva de Coppock estiver acima de zero no semanário, apenas faça negócios longos no gráfico diário. Venda quando ocorre um sinal de venda, mas não faça negócios curtos porque isso seria contra a tendência dominante.
Se a tendência dominante estiver baixa, leve apenas trocas curtas no prazo mais curto. Sair de posições curtas quando ocorrem sinais de compra, mas não estabelecem uma posição longa, pois isso seria contra a tendência de queda dominante.
Ajuste as configurações do indicador em ambos os cronogramas para criar a quantidade de sinais comerciais com os quais você se sente confortável.
Quando o preço se move de forma agitada, especialmente em quadros de tempo menores, vários sinais podem ser gerados resultando em inúmeros negócios de muito curto prazo e potencialmente não lucrativos. O indicador é melhor aplicado aos mercados de tendências, razão pela qual estabelecer uma tendência dominante em um período de tempo mais longo pode ajudar a filtrar alguns negócios potencialmente pobres em prazos inferiores.
A estratégia não inclui uma perda de parada para cobrir o risco em cada comércio, mas os comerciantes são encorajados a implementar sua própria parada de perda para evitar riscos excessivos. Ao iniciar uma posição longa, uma parada pode ser colocada abaixo do recente balanço de baixo preço e, ao iniciar uma posição curta, uma parada pode ser colocada acima de um recente balanço alto no preço.
A Coppock Curve é um oscilador de impulso originalmente projetado para apontar mudanças na tendência de longo prazo dos índices de ações. Faz um bom trabalho apontando essas mudanças de tendência no gráfico mensal. Os comerciantes de curto prazo também podem usar o indicador, e alguns ajustes nas configurações podem ser necessários nesses intervalos de tempo mais curtos. Os comerciantes são encorajados a testar a estratégia em seus próprios mercados e prazos, e fazer ajustes adequados, antes de implementar a estratégia no mercado ao vivo.
Gerar sinais comerciais
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Usando o Pandas DataFrame para gerar sinais de negociação.
Eu tenho dois DataFrames com os seguintes layouts:
O primeiro DataFrame é o preço das ações e as médias móveis. O segundo DataFrame contém sinais para quando comprar um estoque (entrada) e quando vender (sair).
A parte de entrada já está bem. Mas estou tendo problemas com a parte de saída.
Não faz sentido ter sinais de saída no 2008-06-26 porque nenhum estoque já foi adquirido. E não faria sentido ter um sinal de saída em 2008-06-30 e 2008-07-01 porque não podemos vender os mesmos estoques duas vezes.
Então eu tenho uma maneira de gerar sinais na coluna LONG EXIT, mas preciso filtrá-los olhando para trás de cada data para descobrir se é uma LONG ENTRY = 1 anterior e nenhuma LONG EXIT = 1 entre LONG ENTRY = 1 e a DATA que eu estou olhando.
O DataFrame que eu preciso parece assim, mas como posso fazer isso com os Pandas?
Aqui está um esboço de como você pode rastrear o saldo de seus sinais de entrada / saída para que você apenas comece a sair quando há uma entrada anterior ainda não cancelada pela saída subseqüente:
Adicione uma coluna para seus novos sinais filtrados:
Iterate através do DataFrame, calcule o balanço anterior (isso pressupõe que você não esteja sinalizando entrada e saída no mesmo dia) e filtre de acordo:
para obter o resultado desejado dado os casos que você mencionou:
Negociação algorítmica com MATLAB®: mais sinais.
No AlgoTradingDemo3.m vimos como adicionar dois sinais juntos para obter resultados melhorados usando aprendizagem evolutiva. Nesta demonstração, usaremos a ampliação da abordagem para três sinais: MA, RSI e Williams% R.
Copyright 2010, The MathWorks, Inc. Todos os direitos reservados.
Carregar em alguns dados.
Mais uma vez, nós importaremos os dados do Bund amostrados minuciosamente.
Williams% R.
Williams% R estratégia de negociação.
Gerar um sinal de negociação cada vez que cruzamos a marca de -50% (até uma compra, baixa é uma venda).
WPR desempenho.
Gerar sinais de negociação.
Sinais comerciais.
Trace o "estado" do mercado representado pelos sinais.
Gerar a população inicial.
Gerar população inicial para sinais.
Função Fitness.
Objetivo é encontrar um alvo bitstring (valor mínimo)
Definição da função objetiva.
Avalie o objetivo da população.
Resolva com Algoritmo Genético.
Encontre a melhor regra de negociação e a proporção máxima de Sharpe (min - relação de cruzamento)
Avalie o Melhor Artista.
Este resultado não é tão bom quanto o caso de média móvel pura, mas é um passo na direção certa em comparação com o caso MA + RSI. Outro exercício para tentar é usar esse método para combinar diferentes sinais que melhorem a dinâmica do mercado (digamos um urso, um touro e um mercado paralelo) e calibre usando a janela de treinamento / validação em movimento discutida na demonstração 3.
Mas, infelizmente, estamos passando para a próxima demo, que discute como você pode acelerar o seu código MATLAB, para vocês viciados em desempenho lá fora. Sobre o AlgoTrading5.m.
Gerar sinais comerciais
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Deixe "usar" a inteligência da máquina para obter lucro humano.
Nossa missão é democratizar a inteligência das máquinas na indústria de criptobras. Qualquer cryptotrader armado com poder computacional e ciência dos dados pode tomar decisões comerciais mais inteligentes e rápidas e maximizar os lucros comerciais. É por isso que a Signals Marketplace fornece aos comerciantes um arsenal de algoritmos de negociação, que vão desde a análise técnica tradicional até técnicas de aprendizado de máquinas de ponta, tudo adequado mesmo para aqueles sem habilidades de programação.
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Com base em grandes quantidades de dados históricos e poder computacional, as máquinas podem tomar decisões precisas e complexas, assimilando muitas variáveis.
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Não são necessárias habilidades de programação.
Qualquer pessoa pode usar o construtor de estratégia visual Signals. Basta escolher e combinar indicadores, desde análise técnica tradicional até aprendizado profundo ou análise de sentimentos com base no monitoramento de mídia.
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Nós construímos a plataforma Signals em outros serviços de blocos de sucesso que abrem as novas possibilidades para o comércio de criptografia. Ao integrar supercomputadores descentralizados, seremos capazes de processar grandes cálculos de dados em um tempo razoável enquanto ainda o tornamos acessível para usuários comuns.
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Roteiro do produto.
Possuímos mais de 20 ensaios de máquinas, blocos e especialistas em negociação, juntamente com desenvolvedores e hackers de crescimento com soluções empresariais. Aqui estão os nove membros principais:
Pavel Němec.
& quot; Uma vez que a Signals permite algoritmos de monetização de aprendizagem de máquinas, ele acelerará o processo de pesquisa e democratização da inteligência de máquinas. & quot;
Pavel Volek.
& quot; Eu sempre quis resolver grandes desafios UX. Fazer sentido para a criptografia para todos é definitivamente um grande. & quot;
& quot; Estou me concentrando na lógica por trás da combinação de ferramentas de análise, redes neurais e algoritmos genéticos para otimização. & quot;
Zdeňka Šeděnka.
& quot; Os sinais ajudarão os comerciantes a se concentrar em suas estratégias em alto nível, ao invés de depurar seu código e passar semanas implementando recursos básicos. & quot;
Michal Krajňanský.
& quot; A aprendizagem de máquinas ajuda os comerciantes a lutar contra as emoções e as tendências cognitivas. Combinações de métodos ML permitem alcançar resultados de última geração. & quot;
Josef Jelacic.
& quot; Sempre quis ter um bot comercial com mais recursos, mas nunca tiveram tempo para construir uma solução além do rastreador básico de análise técnica python. & quot;
Matouš Roskovec.
& quot; Eu pensei que explicar o nosso produto pode ser difícil. Depois de lançá-lo para vários comerciantes de cripto, ouvi um ressonante: finalmente! & quot;
Jaroslav Šeděnka.
& quot; Os sinais reduzirão significativamente a barreira ao início de negociação algorítmica, removendo os grandes investimentos iniciais em desenvolvimento e infra-estrutura. & quot;
Martin Solárik.
& quot; A arquitetura do nosso sistema back-end é Signals parte integrante e uma obrigação para o crescimento. & quot;
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Nós nos juntamos com o iExec (plataforma de computação em nuvem baseada em bloco) para permitir que os comerciantes de criptogramas analise padrões em grandes quantidades de dados históricos em um tempo razoável e por um preço acessível.
Leia o nosso blogposto para obter mais detalhes.
Principal SGN Token Sale.
No final de 2017, vendemos 1.969.482 tokens SGN por mais de US $ 500.000 em uma pré-venda simbólica. A Token Sale principal, que visa uma capa dura de US $ 24,5 milhões, será lançada no início de 2018. Como o Token de Sinal (SGN) é um token ERC20 padrão, você pode comprá-lo para Ethereum e armazená-lo em uma carteira genérica Ethereum.
Seja o primeiro a saber quando o Main SGN Token Sale começa.
Receba notificações sobre os detalhes da Token Sale principal em janeiro, bem como outros desenvolvimentos importantes relacionados à plataforma Signals.
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