Guida al Trading Automatico

Questa guida spiegherà come iniziare a costruire una strategia utilizzando una piattaforma quantitativa open source (QuantConnect), che potrai poi usare per sviluppare il tuo algoritmo ed eventualmente eseguirlo in tempo reale con denaro reale in pochi click. Condividerò anche un esteso set di dati di titoli consigliati in passato basato sul pacchetto di I Know First “Titoli Top 10 + S&P500” che potrai utilizzare gratuitamente per i tuoi test di affidabilità.

Adesso entriamo nel merito della questione! Probabilmente una volta letto l’articolo avrai una comprensione di base di come puoi prendere le previsioni algoritmiche di I Know First e utilizzarle per creare un algoritmo di trading relativamente potente. Tutti i tuoi ordini verranno eseguiti non appena aprirà il mercato, imposta i prezzi secondo le tue assunzioni e infine chiudi le posizioni in accordo ai tuoi parametri definiti in precedenza.

La prima cosa da fare è quella di registrarsi su una piattaforma open source di sviluppo di algoritmi, due degli strumenti più potenti disponibili sono QuantConnect e Quantopian. Ci sono numerosi articoli che fanno un confronto tra i due, di conseguenza non mi dilungherò sull’argomento; ad ogni modo sono entrambe molto valide. Forse il vantaggio leggermente migliore è la possibilità di testare e negoziare le coppie di valute con QuantConnect ed è anche il motivo per cui in questa guida mi concentrerò su di esso. Utilizza principalmente C#, differentemente dall’alternativa che utilizza Python.

Prima di tutto inizia ad aprire un conto gratuito e vai nella scheda “university” sulla sinistra. Ciò ti insegnerà brevemente i comandi di basi di input e output di C# e il sistema su cui lavorare.

Assicurati di copiare l’algoritmo così da poterlo seguire durante il video. I 4 video di faranno apprendere in poco tempo e richiedono solo un paio di ore per fornirti una buona base di partenza. Adesso vuoi programmare il tuo primo algoritmo da utilizzare con I Know First !!! Quindi come si procede? La cosa più importante è il corretto caricamento dei dati dal file excel all’interno dell’algoritmo, così da poterlo utilizzare per le decisioni di trading. Per fortuna abbiamo fatto ciò per te e di seguito trovi il codice.

Esso cercherà dentro un file excel (formato csv) posizionato in dropbox e lo scansionerà alla ricerca di nuovi dati che salverà in una linea di comando (un set di nomi). In questo codice inseriamo un aggiornamento giornaliero nel seguente formato.

Stiamo dicendo all’algoritmo di guardare nella tabella excel e creare un comando con 4 simboli e 4 segnali. In questo caso diremo semplicemente se vogliamo assumere una posizione lunga o corta, poiché i titoli sono già stati filtrati secondo i 4 segnali più potenti nel file excel. Questi sono i simboli che manterremo nel nostro portafoglio ogni giorno. I segnali sono le 4 migliori raccomandazioni di “Titoli Top 10 + S&P500” secondo la nuova interfaccia algoritmica che li filtra in ordine di prodotti tra segnale e prevedibilità. Successivamente vogliamo caricare questi dati nell’algoritmo. Creiamo una copia dei dati da usare in questo giorno di negoziazioni con il seguente codice.

AddData<Picks>(“SwingTrades”, Resolution.Minute,false, leverageset, false, false) (all’interno della parte di avvio)

public void OnData(Picks data){ todaysPicks = data;} (inizio dell’algoritmo dopo averlo inizializzato)

Grandioso! Adesso hai aggiornato l’input dell’algoritmo ed è pronto per essere usato per decisioni di trading. Poiché negoziamo titoli, generalmente vogliamo che l’algoritmo non faccia nulla prima che aprano i mercati, per questo motivo utilizza il seguente codice:

if (Time.TimeOfDay <= new TimeSpan(9, 30, 00)) return;

Adesso sei pronto per comprare e vendere azioni. Ciò si può fare nella maniera più semplice utilizzandoSetHolding(ticker, percent of portfolio) che prenderà un ordine di mercato per occupare una specifica percentuale del tuo portafoglio, fino al settaggio del limite di ordini e stop loss secondo le variazioni di prezzo.

Per adesso compriamo il nostro primo titolo utilizzando la copia dei dati(todayPicks) e le nostre due indicazioni di informazioni(symbol_E and signal_E). Adesso impostiamo un portafoglio con il migliore titolo selezionato oggi che sarà sempre caricato nella prima posizione (position 1).

if (todayPicks.symbol_E[1]!=cash_eq){ // check that it is not supposed to be cash.

if ((todayPicks.signal_E[1] > 0){ // check if we should go long

SetHoldings(todayPicks.symbol_E[1], 1);}// if yes set 100% to our pick

if ((todayPicks.signal_E[1]< 0){ //check if to go short

SetHoldings(SymbolInput, -1);} //if yes set -100% of your equity to this stock.

}

Quando avrai più familiarità inizia ad impostare ordini di trading più complessi, regolando i limiti di negoziazione e molto altro! Di seguito un esempio del mio algoritmo.

Step 1: Alle 9:31 controlla quale titolo deve essere venduto e crea un limite di ordine fino a 1% rispetto al prezzo medio. Qui stai chiudendo le posizioni di ieri.

Step 2: Alle 9:55 e gli ordini non hanno soddisfatto questo aggiornamento, allora aggiornali al prezzo medio corrente!

Step 3: Alle 10:00 se gli ordini non corrispondono vendili al prezzo corrente di mercato L, che fiasco.

Step 4: Alle 10:01 compra tutte le raccomandazione del giorno che non sono già nel mio portafoglio con il limite di prezzo dell’1% dal prezzo medio.

Step 5: Alle 10:25 se gli ordini non corrispondono, allora impostali al prezzo corrente.

Step 6: Alle 10:30 completa tutti gli ordini al prezzo di mercato.

Step 7: Continua a controllare a una negoziazione è con il 2% o più di perdita, se è così vendi il titolo immediatamente al prezzo di mercato per evitare ulteriori perdite.

Dopo aver simulato le negoziazioni per un anno dal 1 luglio 2014 al 30 giugno 2015 ho ottenuto i seguenti risultati.

Poiché QuantConnect è già impostato per te con l’API Interactive Broker, puoi semplicemente passare dalle simulazioni alle vere negoziazioni con un click!

Sentiti libero di utilizzare l’aiuto della comunità per aiutarti a sviluppare il tuo codice e trovare nuove idee! Sto condividendo i nostri dati storici con te QUI, essi sono stati utilizzati per le mie simulazioni. Se riesci a superare il nostro rendimento annuale del 48,47% a con un indice di Sharpe del 2,065  di più del 10% con una minore perdita e senza avere più del 25% investito in un solo titolo, allora scrivi a research@iknowfirst.com e riceverai un premio!

Informativa: I Know First Research è la divisione analitica di I Know First, una start-up finanziaria specializzata nella previsioni quantitative del mercato azionario. Questo articolo è stato scritto dal nostro responsabile quantitativo Daniel Hai. Non abbiamo ricevuto alcun compenso per questo articolo e non abbiamo alcuna relazione di affari con nessuna società il cui titolo è stato menzionato in questo articolo.