Tsf 거래 시스템

TSF 란 무엇입니까?
무역 전략을위한 자동화 된 검색.
끊임없이 변화하는 금융 시장 상황에서 거래 전략 발견을위한 자동화 된 절차를 사용하는 것이 현명한 선택입니다.
Trading Strategy Finder는 수익을 창출하는 거래 전략을 찾는 개인 및 전문 상인을 돕는 것을 목표로하는 기계 학습 방법 (주로 강화 학습 및 자연에서 영감을 얻은 기술)을 기반으로하는 소프트웨어입니다.
TSF가 발견 한 전략은 주식, 외환, 선물 등 시장 유형에 맞게 조정할 수 있습니다.
지표, 매개 변수, 임계 값, 위치 크기 조정 방법 등의 모든 가능한 조합을 테스트하는 것은 매우 시간이 많이 소요되는 프로세스입니다. 그러한 조합을 찾더라도 이전 데이터에 대해서는 정상적으로 작동하지만 실제 시장에서는 실패 할 가능성이 큽니다. TSF는 검색 프로세스를 자동화합니다.
현재 TSF는 화이트 박스 전략을 지원합니다. 즉, 거래 전략을 일련의 거래 규칙으로 표현할 수 있어야합니다. 즉, TSF는 규칙 기반 거래 시스템을 생성 할 수 있습니다.
통계적으로 관련된 거래 시스템 만 검색 중에 고려됩니다 (자세한 내용은 여기 참조). 이것은 실제 시장에서 시스템의 수익성을 높입니다.
TSF는 다중 자산 전략을 생성 할 수 있으며 또한 시장 간 상관 관계를 설명합니다. 즉, EUR / USD 자체의 과거 성과뿐만 아니라 DAX, 금 또는 기타 자산을 기반으로 EUR / USD 거래 시스템을 검색 할 수 있습니다 당신은 EUR / USD의 가격에 기여한다고 생각합니다.
TSF의 주요 강점 중 하나는 고성능입니다. 시스템의 핵심은 C ++로 작성되어 멀티 스레딩을 많이 사용합니다. 시장 시뮬레이션과 같이 시간이 많이 소요되는 부품은 그래픽 처리 장치를 통해 평가됩니다.
TSF의 성능은 큰 피트니스 맵을 평가할 때 정말 빛납니다 (자세한 내용은 여기를 참조하십시오).
On-Shell Search.
가끔은 당신의 거래 전략이 어떻게 생겼는지에 대한 대략적인 생각을 가지고 있으며, 그 전략의 일부 측면을 조정하기를 원할뿐입니다. 이와 같은 경우 On-Shell Finders를 사용해 보는 것이 좋습니다.
이 경우 일반적인 절차는 다음과 같습니다. 전략의 일반 템플릿을 지정하십시오. 전략의 일부 측면을 완화하십시오 (예 : 지표, 임계 값 및 운영자가 사용되는 기간). TSF가 최상의 조합을 찾아냅니다.
거래 전략의 모든 측면은 거래 규칙, 자금 관리 시스템, S / L 및 T / P 한도를 포함하여 진화되고 조정될 수 있습니다.
와일드 검색
더 많은 융통성이 필요하거나 거래 전략에 대해 아주 모호한 그림 만있는 경우 Wild-Find Finders를 사용해보십시오.
이 경우 선택할 지표 및 연산자 목록을 지정해야합니다. 많은 다른 휴리스틱 (예 : 유전 적 진화)을 사용하여 TSF는 최상의 조합을 찾아냅니다.
기술적으로 다양한 의사 결정 트리를 발전시키고 지능적인 방법으로 결합합니다.
문법적 진화 기반 전략.
"On-Shell"및 "In-Wild"모델 사이의 어딘가에 문법에 기반한 전략이 있습니다.
이 기법을 사용하려면 TSF가 최적의 전략을 검색 할 때 준수해야 할 문법 규칙 집합을 사용하여 거래 전략에 대한 일반적인 프레임 워크를 지정해야합니다. 규칙은 BNF 표기법의 단순화 된 형식으로 지정됩니다.
매우 기초적인 문법의 예가 목록에 묘사되어 있습니다. 이 문법을 사용하여 TSF는 RSI, SMA 및 Stdev 지표와 관련된 EUR / USD 거래 시스템을 찾습니다. 검색 중에 고려되는 자산에는 EUR / USD 자체뿐 아니라 금 가격과 DAX 지수도 포함됩니다.
우리는 최적의 거래 전략을 어떻게 찾습니까?
각 검색 알고리즘의 주요 목표는 검색 공간에서 전역 최적을 찾는 것입니다. 그러나 이것은 일반적으로 어려운 작업입니다. 특히 볼록하지 않은 검색 공간의 경우. 수년 간의 연구를 통해 과학자들은 어려운 실제 최적화 문제를 해결하는 데 매우 효과적인 것으로 입증 된 많은 유용한 휴리스틱을 발견했습니다. TSF의 경우, 우리는 결합 된 절차를 사용한다.
첫째, 우리는 검색 공간에서 가장 유망한 지역을 지역화하려고합니다. 이것은 탐험 단계입니다. 이 목적을 위해 다음과 같은 많은 휴리스틱 알고리즘이 사용됩니다. 유전 최적화 차동 진화 시뮬레이트 된 어닐링 하모니 검색 입자 득시기 최적화 확률 론적 확산 타부 검색 무작위 검색 개미 식민지 최적화 나열된 모든 알고리즘은 모집단 기반이므로 많은 가능한 솔루션을 시도합니다 하나의 반복에서 최상의 것들이 결합됩니다. 이러한 알고리즘의 본질이 병렬화에 완벽하게 적용되어 TSF의 높은 성능을 제공한다는 점은 주목할 가치가 있습니다.
이미 최적의 거래 전략에 가까워지면 TSF는 최상의 전략을 세밀하게 조정할 목적으로 그라디언트 기반 검색으로 전환합니다 (개발 단계). 여기서는 다음과 같은 방법을 사용합니다. 그라디언트 디센트 (Nesterov 사용) Adam Adagrad.
탐사와 착취는 모두 검색 과정에서 인터리빙 될 수 있습니다.
휘트니스 맵.
특정 과거 데이터에 대한 수익성있는 거래 전략을 우연히 발견하는 것은 실제로 매우 쉽습니다. 길게 검색하면 통계적으로 유의미하지 않더라도 모든 데이터의 패턴을 발견한다는 것은 널리 알려진 사실입니다.
중요한 것은 실제적인 예측력을 가진 거래 시스템을 찾는 것입니다. TSF Fitness Maps를 사용하면 다양한 매개 변수 공간에서 거래 전략의 동작을 검사하여 매개 변수가 약간 변경 되어도 전략의 전반적인 성능이 변경되지 않도록 할 수 있습니다.
Fitness Maps 도구는 검색 공간을 사용자가 직접 탐색하는 데에도 사용할 수 있습니다. 즉, 전략의 일부 측면을 완화하고 결과 피트니스 맵을 신속하게 평가할 수 있습니다. 지도에는 검색 공간의 높은 피트니스 영역이 표시됩니다. 이 영역은 탐색의 다음 단계에서 집중할 수 있습니다.
피트니스 맵을 평가하는 것은 물론 계산적으로 까다로운 작업입니다. 일반적으로 입력 데이터에 대해 수천 가지 전략을 평가해야하기 때문입니다. 그러나 TSF는 고도로 병렬화 된 아키텍처 덕분에 몇 초 내에 합리적인 규모의 피트니스 맵을 평가합니다. 또한 가장 시간이 많이 걸리는 계산은 GPU를 통해 실행될 수 있으므로 프로세스 속도가 더욱 빨라집니다.
지나친 문제 해결.
TSF를 개발할 때 우리는 기계 학습 기반 시스템에 자주 나타나는과 피팅 문제, 즉 기계 학습 모델이 통계적으로 중요한 패턴 대신 사소한 데이터 노이즈를 학습 할 때 특히주의를 기울였습니다. TSF는 여러 가지 방법으로이 문제를 해결합니다.
우선, 우리의 파인더는 다양한 피트니스 피크만을 찾습니다. 즉, 검색 공간의 매우 좁은 영역에서 예외적으로 높은 성능보다는 전략의 좋은 평균 성능에 대해 더 많이 신경 쓴다는 것입니다. 이는 종종 우연히 발생하는 경우가 많습니다. 기술적으로, 우리는 피트니스 평균화 방법을 사용하여 현재 고려중인 전략의 적합성을 이웃 전략과 평균합니다.
자주 도움이되는 또 다른 방법은 입력 데이터 변형입니다. 전략 검색 중에 TSF는 선택적으로 입력 데이터를 약간 변경할 수 있습니다 (상단에 백색 잡음이 추가됨). 이러한 미세 변화는 데이터에 존재하는 기본 추세에는 영향을 미치지 않지만, 저시 시장 예측 불가능 성을 시뮬레이션합니다. 따라서 TSF는 후보 전략이 학습 데이터에 익숙해 지도록 허용하지 않기 때문에 통계적 규칙 성만을 찾도록 강요한다. 결과적으로 발견 된 전략은 견고성이 훨씬 뛰어나며 입력 데이터에 항상 존재하는 관련없는 잡음에 더 강합니다.
또한 워크 - 포워드 최적화와 같은 도메인 표준 방법이 사용됩니다.
기술 된 모든 기술은 모델 - 정규화 기법의 우산 아래에 해당됩니다. 이들을 적용하면 통계적으로 적절한 거래 전략을 발견 할 확률이 훨씬 높아집니다.
전략 테스터.
수익성있는 거래 전략을 찾는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 샘플 밖에서, 그리고 무엇보다도 실제 시장 데이터에서 작동하는지 확인하는 것이 훨씬 더 어렵습니다. 전략 테스터를 사용하면 전략의 약점과 강점을 신속하게 확인할 수 있습니다.
TSF Strategy Tester를 사용하면 다음 질문에 답할 수 있습니다. 발견 된 매개 변수와 관련하여 전략이 얼마나 중요한가요? (전략 변화 테스트) 시장 데이터가 약간 다른 경우 내 전략에 어떤 영향이 있습니까? (데이터 변형 테스트) 생성 된 거래의 순서가 다른 경우 내 전략의 성과는 무엇입니까? (무역 재주문 시뮬레이션) 내 전략의 적합성 봉우리는 얼마나 멀리 떨어져 있습니까?
TSF Strategy Tester를 사용하면 전략의 동작을 더 잘 이해할 수 있습니다. 실제 시장 데이터에서 발견 된 전략을 사용하기 전에이를 사용하는 것이 좋습니다!
적응 학습.
TSF를 다른 유형의 시스템과 구별하는 주요 개념은 핵심 계산 방법입니다. TSF는 상황 별 성능 측정을 최대화하는 이상적인 장기 정책을 찾는 것을 목표로하는 소위 강화 학습 기술을 사용합니다. 이 다소 비밀스러운 정의는 소프트웨어의 경우 다음과 같은 체계로 변환됩니다.
최적의 거래 전략에 대한 검색은 무작위로 분산 된 전략 후보들 (사용자가 정의한 프레임 워크와 검색 공간 내에서)로 시작합니다. 각 전략 후보는 제공된 데이터 (시장, 사전 처리 된 데이터 및 제 3 자 데이터)를 기반으로 평가됩니다. 이 단계는 거래 비용, 허용 된 위치 크기 등과 같은 모든 시장 특성을 고려한 시장 시뮬레이터에 의해 수행됩니다.
시장 시뮬레이션 단계가 끝나면 각 전략 후보자에게 거래 목록이 지정됩니다. 거래 전략에 대한 거래 목록은 품질이나 적합성 (순 보상, 최대 수익률, Sharpe 비율 등)을 결정하고 검색 방향을 결정할 때 파인더가 사용합니다.
적합도 값에 따라 검색 알고리즘이 가장 유망한 전략을 결합합니다. 가장 좋은 자손은 차세대로 이어지고, 다시 평가됩니다.
사용자가 정의한 목표가 충족되거나 계산을 위해 예약 된 시간이 경과 할 때까지 전체 절차가 반복됩니다.

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옵션 거래 왜곡.
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TSF를 계산하고 거래하는 방법.
TSF (Time Series Forecast) 표시기는 선형 회귀를 사용하여 미래 가격을 예측합니다. 이 기사에서는 Excel에서 TSF를 계산하는 방법을 보여줍니다. 또한 TSF를 사용하여 GBP / USD 외환을 거래하는 방법을 보여줍니다.
TSF 표시기 란 무엇입니까?
TSF 지시자는 선형 회귀 직선의 확장에 기반한다. 선형 회귀는 일련의 데이터를 통해 가장 잘 맞는 직선을 계산합니다. 여기에 표시된 차트는 선형 회귀선과 점선 확장을 보여줍니다.
과거 데이터를 통해 그 선이 어떻게 잘 어울리는 지 알 수 있습니다.
선형 회귀 직선과 달리 TSF는 각 막대에서 다시 계산됩니다. 이것은 이동 평균처럼 보이고 유사한 방식으로 사용될 수 있음을 의미합니다.
TSF는 데이터를 평균하는 것이 아니라 데이터에 적합하기 때문에 평균 이동보다 더 빠르게 이동하는 경향이 있습니다.
TSF를 계산하는 방법.
닫기 가격을 기반으로 TSF를 계산할 것입니다. 이 예에서는 20 기간 되돌림 기간과 1 기간 예측 기간을 사용하려고합니다. 이것은 현재 TSF가 다음 기간의 종료를 예측하려고 시도한다는 것을 의미한다.
시작하려면 역사적인 데이터가 필요합니다. 이 예에서는 GBP / USD를 사용할 것입니다. 닫기 데이터는 열 F에 있고 TSF는 열 G에서 계산됩니다.
먼저 전환 확인 기간과 예측 기간을 입력해야합니다.
그런 다음 0에서 19까지의 20 개 값을 갖는 숫자 시리즈가 필요합니다. 내 스프레드 시트에서 셀 G182 : G201에 입력합니다.
스프레드 시트는 이제 다음과 같이 보입니다.
TSF 수식을 입력하십시오. Excel은 작업을 수행하는 기본 제공 기능을 가지고 있기 때문에 매우 쉽습니다. 함수는 = FORECAST라고합니다. 내 스프레드 시트에서 Cell G205의 첫 번째 TSF 계산을 입력합니다. G2, G3 및 G182 셀의 값을 참조합니다. G201.
셀 G205의 오른쪽 아래 모서리를 두 번 클릭하여 아래 셀로 아래쪽으로 복사합니다.
TSF를 계산하는 방법에 대한 자세한 지침은 아래 비디오를 참조하십시오.
TSF와 거래하는 방법.
Tradinformed Backtest Spreadsheets은 Excel 기반으로 누구나 거래 전략을 테스트 할 수 있습니다. TSF가 GBP / USD 쌍의 거래 진입 신호로 어떻게 수행되었는지 살펴보고 싶었습니다.
이 표시기가 얼마나 잘 작동하는지 테스트하고 싶었습니다. 필터, 정지 또는 목표 없음. 이 테스트에서 나는 가격이 TSF보다 크고 가격이 TSF보다 낮을 때 판매했을 때 구입했습니다. 나는 2008-2016 년 GBP / USD 종가를 매일 시간대에 사용했습니다. 나는 막판 손실이나 이익 목표를 테스트하지 않았습니다.
결론.
결과는 TSF가 평가 기간 동안 거래 기회를 식별하는데있어 합리적으로 우수하다는 것을 보여준다. 평균 승리 거래는 평균 거래 감소의 거의 두 배입니다. 이것은 전략이 단지 40 % 이상의 승리를 거둔 거래를 가지고 있다는 사실을 보완합니다.
이렇게 :
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