Sistema de negociação c #

Sistema de negociação c #
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O GitHub é o lar de mais de 20 milhões de desenvolvedores que trabalham juntos para hospedar e rever o código, gerenciar projetos e criar software juntos.
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Robb é um algoritmo de negociação escrito em C # usando as ferramentas de desenvolvimento do TradingMotion SDK (também existe uma porta VB).
Nota de rodapé da imagem: Exemplo de gráfico financeiro da Robb OHLC mostrando alguns negócios automáticos.
O código da estratégia está completo no RobbStrategy. cs, incluindo uma combinação de parâmetros padrão.
Esta combinação de parâmetros padrão foi otimizada para executar mais de 30 'barras do EuroStoxx Future Index.
Negociando um máximo de 1 contrato do ES50 Future, é assim que é realizado (hipoteticamente) de 2001 a 20014:
Nota de rodapé da imagem: carta hipotética Net P & amp; L para a estratégia de Robb.
De qualquer forma, vá ao Visual Studio, clone o projeto e comece com o desenvolvimento do trading algo! Claro que você pode fazer melhor e melhorar todos esses números :)
O plano de negociação de Robb é bastante simples. Vende 1 contrato quando o preço se rompe abaixo de uma banda inferior de bollinger.
Embora a estratégia tenha uma posição longa no mercado, ela coloca uma ordem de saída. A Take Profit (fechar a posição com lucro) com base no desvio padrão.
Além disso, esta é uma estratégia puramente intradía. Isso significa que não deixará nenhuma posição aberta no final da sessão, então, no caso de termos uma posição, ela será fechada automaticamente.
Aqui está um código fonte C # simplificado da função OnNewBar () de Robb. O código completo está completo no RobbStrategy. cs, juntamente com comentários e definição de parâmetros.
Antes de tudo, certifique-se de ter a versão do Visual Studio 2018 (ou superior). O TradingMotion SDK é totalmente compatível com as versões gratuitas do Visual Studio Express.
Crie uma conta gratuita para acessar o TradingMotionAPI (necessário). Ele pode ser criado a partir do TradingMotionSDK Toolkit (o aplicativo de desktop) Clone o repositório:
Abra o Visual Studio e carregue a solução RobbStrategy / RobbStrategy. sln Edite o arquivo app. config adicionando suas credenciais TradingMotionAPI na seção appSettings.
E você está tudo pronto!
A execução do projeto (F5) executará uma simulação de backtest de desenvolvimento nos últimos 6 meses DAX 60 'barras de dados.
Uma vez que terminou, perguntará se você deseja ver o relatório P & amp; L no TradingMotionSDK Toolkit. Pressionar 'y' carregará o mesmo backtest com o aplicativo de desktop, onde mostrará estatísticas de desempenho, gráficos e assim por diante.
O iSystems by TradingMotion é um mercado para sistemas de negociação automatizada.
A iSystems fez parceria com 11 corretores internacionais (e contando) que oferecem esses sistemas de negociação aos seus clientes (tanto corporativos quanto varejistas) que pagam por uma taxa de licença que o desenvolvedor cobra.
Os sistemas de negociação são executados com dados do mercado ao vivo sob um ambiente controlado nos datacenters do iSystems.
Desta forma, os desenvolvedores só precisam se preocupar sobre como melhorar seus sistemas de negociação e a plataforma iSystems faz o resto.
Visite a seção de desenvolvedores no site do TradingMotion para obter mais informações sobre como desenvolver e oferecer seus sistemas.
Eu sou engenheiro de R & amp; D na TradingMotion LLC e chefe da plataforma TradingMotion SDK. Cuidado, a informação aqui pode ser um pouco tendenciosa;)
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Começando: Construindo um Sistema de Negociação Totalmente Automatizado.
Nos últimos 6 meses, fiquei focado no processo de construção da pilha de tecnologia completa de um sistema de negociação automatizado. Eu encontrei muitos desafios e aprendi muito sobre os dois métodos diferentes de backtesting (Vectorizado e Evento conduzido). Na minha jornada de construção de um backtester dirigido por um evento, surpreendi que o que você acabasse fosse perto da pilha de tecnologia completa necessária para construir uma estratégia, testá-la e executar a execução ao vivo.
O meu maior problema ao abordar o problema foi a falta de conhecimento. Olhei em muitos lugares para uma introdução à construção da tecnologia ou um blog que me guiaria. Encontrei alguns recursos que vou compartilhar com você hoje.
Para iniciantes:
Para os leitores novos para negociação quantitativa, eu recomendaria o livro de Ernie P. Chan intitulado: Negociação Quantitativa: como construir seu próprio negócio de negociação algorítmica. Este livro é o básico. Na verdade, é o primeiro livro que eu li em negociação quantitativa e, mesmo assim, achei muito básico, mas há algumas notas que você deveria tomar.
Da página 81-84 Ernie escreve sobre como no nível de varejo uma arquitetura de sistema pode ser dividida em estratégias semi-automáticas e totalmente automatizadas.
Um sistema semi-automatizado é adequado se você deseja fazer alguns negócios por semana. Ernie recomenda o uso de Matlab, R ou mesmo do Excel. Utilizei todas as 3 plataformas e este é o meu conselho:
Saltei Matlab, custou muito dinheiro e eu só consegui acesso aos laboratórios universitários. Não há muito material de treinamento como blogs ou livros que irão ensinar-lhe como codificar uma estratégia usando o Matlab. R tem toneladas de recursos que você pode usar para aprender a construir uma estratégia. Meu blog favorito abordando o tópico é: QuantStratTradeR executado por Ilya Kipnis. O Microsoft Excel é provavelmente o local onde você iniciará se você não tiver experiência de programação. Você pode usar o Excel para negociação semi-automatizada, mas não vai fazer o truque quando se trata de construir a pilha de tecnologia completa.
Quadro semi-automático pg 81.
Sistemas de negociação totalmente automatizados são para quando você deseja colocar negócios automaticamente com base em um feed de dados ao vivo. Eu codifiquei o meu em C #, QuantConnect também usa C #, QuantStart anda pelo leitor através da construção dele em Python, Quantopian usa Python, HFT provavelmente usará C ++. Java também é popular.
Estrutura de negociação totalmente automatizada pg 84.
Passo 1: Obter uma vantagem.
Faça o Programa Executivo em Negociação Algorítmica oferecido pela QuantInsti. Acabei de começar o curso e o primeiro conjunto de palestras foi na arquitetura do sistema. Isso me salvaria cerca de 3 meses de pesquisa se eu tivesse começado aqui. As palestras me acompanharam por cada componente que eu precisaria, bem como uma descrição detalhada do que cada componente precisa fazer. Abaixo está uma captura de tela de uma das suas lâminas utilizadas na apresentação:
Você também pode usar esse quadro geral ao avaliar outros sistemas de negociação automática.
No momento da escrita, estou apenas na terceira semana de palestras, mas estou confiante de que um profissional poderá construir uma estratégia de negociação totalmente automatizada que, com um pouco de polonês, possa ser transformada em um hedge fund quantitativo .
Nota: o curso não está focado na construção da pilha de tecnologia.
Etapa 2: codifique um backtester baseado em eventos básicos.
O blog de Michael Hallsmore e o quantstart & amp; livro "Negociação Algorítmica de Sucesso"
Este livro possui seções dedicadas à construção de um backtester dirigido por eventos robustos. Ele dirige o leitor através de uma série de capítulos que irão explicar sua escolha de linguagem, os diferentes tipos de backtesting, a importância do backtesting dirigido a eventos e como codificar o backtester.
Michael apresenta o leitor às diferentes classes necessárias em um design orientado a objetos. Ele também ensina o leitor a construir um banco de dados mestre de valores mobiliários. É aqui que você verá como a arquitetura do sistema da QuantInsti se encaixa.
Nota: Você precisará comprar seu livro: "Successful Algorithmic Trading", seu blog deixa para fora muita informação.
Passo 3: Vire a TuringFinance.
O programa EPAT Leitura "Successful Algorithmic Trading" & amp; codificando um backtester em um idioma diferente da sua escolha.
Você deve se mudar para um blog chamado TuringFinance e ler o artigo intitulado "Algorithmic Trading System Architecture" Por: Stuart Gordon Reid. Em sua publicação, ele descreve a arquitetura seguindo as diretrizes dos padrões ISO / IEC / IEEE 42018 e padrão de descrição de arquitetura de engenharia de software.
Eu achei esta publicação muito técnica e tem algumas ótimas idéias que você deve incorporar na sua própria arquitetura.
Uma captura de tela de sua postagem.
Passo 4: Estudar sistemas de comércio aberto.
4.1) Quantopian.
Escusado será dizer que Quantopian deve ser adicionado a esta lista e estou com vergonha de dizer que não passei muito tempo usando sua plataforma (devido à minha escolha de linguagem). Quantopian tem muitas vantagens, mas as que melhoram para mim são as seguintes:
Fácil de aprender Python Acesso gratuito a muitos conjuntos de dados Uma grande comunidade e competições Eu adoro como eles hospedam QuantCon!
Quantopian é líder de mercado neste campo e é amado por quants por toda parte! Seu projeto de código aberto está sob o nome de código Zipline e isso é um pouco sobre isso:
"Zipline é o nosso motor de código aberto que alimenta o backtester no IDE. Você pode ver o repositório de códigos no Github e contribuir com solicitações de envio para o projeto. Existe um grupo do Google disponível para procurar ajuda e facilitar discussões ".
Aqui está um link para sua documentação:
4.2) QuantConnect.
Para aqueles que não estão familiarizados com a QuantConnect, eles fornecem um mecanismo de troca algorítmica de código aberto completo. Aqui está um link.
Você deve dar uma olhada em seu código, estudá-lo, & amp; dar-lhes elogios. Eles são competição de Quantopians.
Gostaria de aproveitar esta oportunidade para agradecer a equipe da QuantConnect por me deixar escolher seu cérebro e pelo brilhante serviço que eles fornecem.
Aqui está um link para sua documentação:
Observações finais:
Espero que este guia ajude os membros da comunidade. Eu queria ter essa visão 6 meses atrás, quando comecei a codificar nosso sistema.
Gostaria de chegar à comunidade e perguntar: "Quais bons cursos de negociação algorítmica você conhece?" Eu gostaria de escrever uma publicação que analisa o tópico e fornece uma classificação. Existem recomendações para a construção de um sistema de negociação totalmente automatizado que você gostaria de adicionar a esta publicação?
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Bom artigo. Eu gostaria de ter tido cerca de 6 meses atrás. Eu uso QuantConnect porque sou um programador C #. Achei muito conveniente poder fazer o download do teste Lean e back test localmente. Rummaging através do seu código também é valioso. Além disso, eles cortaram um acordo com a Trader por negócios de US $ 1. Isso ajuda muito. Não sou tão saliente sobre spreads e execução da Trader. O IB pode ser melhor para isso.
Vou dar uma olhada no curso que você mencionou.
Você não mencionou a Quantocracy ou RBloggers. Ambos são recursos muito valiosos.
O que você usa para traçar resultados de testes de volta? Eu logro os valores do OHLC e do indicador para csv do evento OnData e estou realmente cansado de usar o Excel para traçar os resultados. Gostaria de apontar um pacote de gráficos para um arquivo de dados e simplesmente ir.
Você ainda possui um fornecedor de caixas de seleção?
Tenho um pensamento sobre os sistemas dirigidos a eventos. O problema com os eventos é que eles são assíncronos e latentes. Parece que eles são inevitáveis ​​assim que você obtém uma corretora envolvida, então eu tenho sonhado com um sistema de streaming mais seguindo os princípios da programação funcional.
& # 8211; Injeste um fluxo de tiquetaque ou barra.
& # 8211; Execute-o através de um processo de cálculo de indicadores, execução de análise ou ML, e assim por diante.
& # 8211; Retornar um sinal.
& # 8211; Envie-o para o corretor para executar.
Em seguida, em um fluxo separado.
& # 8211; Receba uma resposta do corretor.
O problema, é claro, é o estado. Tenho margem suficiente para fazer o comércio? O que está no meu portfólio? Como está funcionando? Normalmente, o corretor api pode ser consultado para descobrir essas coisas, mas leva tempo e é assíncrono. Eu também estou olhando extensões Rx. Dessa forma, o sistema pode reagir às mudanças no sistema através do padrão observável.
Os eventos são ótimos para cliques no mouse. Não é tão bom para processamento transacional de alto volume.
Esta é exatamente a abordagem que tomei com minhas próprias coisas. Essencialmente, eu tenho um & # 8216; normal & # 8217; programa que envolve uma pequena parte que é conduzida a eventos para falar com o corretor (IB API). Agora, para o problema do estado. Você tem duas escolhas; obter o estado do corretor, ou armazená-lo internamente, atualizando-o quando você receber um preenchimento. Isso significa que há momentos em que você não conhece seu estado ou quando as duas fontes de estado estão potencialmente em conflito (dados ruins ou atrasos). Parte disso depende da rapidez com que você troca. A menos que você esteja negociando com muita rapidez, então, pausando se você tiver um conflito de estado, ou você está incerto de estado, é melhor do que prosseguir sem saber o seu estado. Eu uso um banco de dados & # 8216; lock & # 8217; paradigma para lidar com isso.
Quanto a quase tudo o que você pediu, você está perto da resposta em Reactive Extension (Rx).
Com Rx indo de tiques para velas é trivial.
Passar de Velas para Indicadores é trivial.
Indicadores de composição de outros indicadores é trivial.
Escrever Posições de Indicadores é trivial.
Composição de Portfolios (como realizada ao longo do tempo) das Posições é trivial.
Simular o modelo de risco é trivial.
Back testing ou trading live é simplesmente decidir entre uma transmissão ao vivo de dados ou uma repetição simulada de dados do banco de dados.
Executar é trivial.
A implementação é possível em tudo, desde C # até F # para JavaScript para C ++ em código quase idêntico.
A otimização é feita rapidamente porque o Rx puramente funcional é massivamente paralisável ao GPU.
É certo que a otimização e a alimentação do efeito da otimização contínua de volta ao teste de back-back não é trivial, mas dado que não é trivial de qualquer maneira, eu irei deixar esse slide 😉
Puramente funcional (ou perto dela) A Rx é, na minha opinião, a única maneira de abordar a infraestrutura desse problema.
Conheço o sistema que quero negociar. Eu não quero programar ou aprender algo que alguém já conhece. Então, quem posso contratar para levar o sistema que eu quero usar e automatizá-lo. Por automatizar isso, quero dizer, eu não quero olhar para ele. Eu vou olhar os resultados uma vez por semana e os negócios serão executados sem a minha atenção. Parece estranho para mim que, em 2018, tanto esforço precisa tomar um conjunto de regras e ter essas regras executadas no meu corretor.
Eu sugeriria inscrever-se com o Quantopian e depois encontrar alguém dentro da comunidade lá para construir a estratégia para você. Eles serão capazes de construí-lo para você dentro da plataforma IB Brokers e ser totalmente automatizado.
Deixe-me dizer, porém, que acho que você deve monitorá-lo de perto, e não apenas "esqueça-o para" # 8221 ;.

88 Desenvolvedor de sistemas comerciais, trabalhos em C perto de Greenwich, CT.
Defina melhor a sua pesquisa.
Desenvolvedor de software.
WorldQuant, LLC. - Greenwich, CT.
Finanças, sistemas de negociação e PnL experimentam uma vantagem, mas não obrigatória. Essa função é para um desenvolvedor de software no grupo de desenvolvimento de middle office.
Observe que todos os valores salariais são aproximações baseadas em envios de terceiros para a SimplyHired ou suas afiliadas. Esses números são dados aos usuários SimplyHired apenas para fins de comparação generalizada. O salário mínimo pode variar de acordo com a jurisdição e você deve consultar o empregador para os valores salariais reais.
Desenvolvedor.
Guarda Financeira - Stamford, CT.
C #, ASP, HTML, CSS, finanças, gerenciamento de ativos, bancos, investimentos, programação, desenvolvedor, SQL, programador.
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Desenvolvedor sênior.
Guarda Financeira - Stamford, CT.
Os candidatos devem ter uma experiência comprovada com C # e ser um desenvolvedor de pilhas cheias de dinamite. Mentores de desenvolvedores de nível júnior.
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Desenvolvedor Especialista de Irmãos (T-SQL, PL / SQL, design de banco de dados, objetos, afinação)
BNY Mellon - Greenwich, CT.
Desenvolvedor, Desenvolvimento de Aplicativos e Ferramentas :. Especialista em desenvolvimento (T-SQL, PL / SQL, design de banco de dados, objetos, afinação).
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Engenheiro sênior / líder do desenvolvedor - C # - NBC Sports.
NBCUniversal - Stamford, CT.
Design, desenvolvimento, entrega e suporte de aplicativos esportivos trabalhando em estreita colaboração com arquitetos de software, engenheiros de qualidade e outros desenvolvedores da NBCU e.
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Desenvolvedor Quantitativo (Simulador)
WorldQuant, LLC. - Greenwich, CT.
O conhecimento do simulador / sistemas de negociação é preferido. A experiência na negociação de alta freqüência é uma vantagem. Desenhe, desenvolva, mantenha e teste novos recursos para o.
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Engenheiro de Produção de Software - ORION Second Shift.
ASML - Wilton, CT.
Testes de software de módulos opto-elétricos / mecânicos e sistemas de controle. O ASML é o principal fornecedor mundial de sistemas de litografia para o semicondutor.
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Desenvolvedor de aplicativos.
Oliver Wyman Group - White Plains, NY.
Experiência de desenvolvimento em idiomas, de preferência C #. Compreensão sólida sobre conceitos de OO e padrões de design utilizando C #.
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Engenheiro de Data Warehouse.
FactSet Research Systems - Norwalk, CT.
FactSet Research Systems Inc. Experiência em escrever códigos T-SQL, MDX e C # eficientes. Desenvolva ferramentas de dados do SQL Server, C # e amp; amp; estrutura e use o Excel.
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Desenvolvedor de software.
Top Prospect Group - Greenwich, CT.
Deve possuir habilidades fortes do Linux, juntamente com o C ++ / Python, e ter uma experiência anterior nos sistemas de negociação, experiência específica com os sistemas de negociação de ações de uma vantagem.
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Desenvolvedor Sr. C # / WPF.
Morgan Stanley - Nova York, NY.
O investimento considerável da Morgan Stanley em tecnologia resulta em sistemas de negociação quantitativos, software de modelagem e simulação de ponta, risco abrangente.
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Senior Applications Developer.
Marsh - White Plains, NY.
Compreensão sólida sobre conceitos de OO e padrões de design utilizando C #. Produzir sistemas e documentação de processos para negócios e TI.
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Sistema de risco de crédito Java Developer.
Morgan Stanley - Nova York, NY.
O cliente C # controla todos os aspectos do sistema desde a configuração de negociação algorítmica até feeds eletrônicos e requer um design claro e intuitivo.
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Senior Applications Developer.
NERA Economic Consulting - White Plains, NY.
Compreensão sólida sobre conceitos de OO e padrões de design utilizando C #. Produzir sistemas e documentação de processos para negócios e TI.
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Tecnologia de troca de dinheiro - UI Developer.
UBS - Stamford, CT.
A equipe Core GUI desenvolve e mantém aplicações CW GUI internas para suporte manual e amp; amp; negociação automatizada - incluindo DMA e negociação algorítmica.
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Associado de operações.
Interactive Brokers - Greenwich, CT.
As habilidades necessárias incluem a capacidade de aprender a trabalhar com desenvolvedores sofisticados de sistemas informáticos, eventualmente incluindo a criação de negócios.
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c # Desenvolvedor.
CareersinConnecticut - Stamford, CT.
O quadro atual de fim de dia é desenvolvido em C, Perl, C #, que incluirá a migração gradual dessa estrutura para C #, Serviços da Web e para criar a Biblioteca de PDF em.
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Desenvolvedor do Sistema de Negociação de Derivados de Taxas de Juros.
Morgan Stanley - Nova York, NY.
Você se juntará à equipe de sistemas de negociação de Derivados de Taxas de Juros (IRD). O investimento considerável da Morgan Stanley na tecnologia resulta em negociação quantitativa.
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Desenvolvedor de dados alternativos e financeiros.
WorldQuant, LLC. - Greenwich, CT.
Concepção e implementação de software para facilitar a integração de dados com sistemas de negociação e simulação. Concepção e implementação de sistemas que acompanham e gerenciam dados.
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SQL Developer (SSRS) (Fulltime CT)
Emprego pessoal - Greenwich, CT.
É necessário conhecimento de Java ou C #. Junte-se a uma Equipe de Desenvolvimento de Relatórios da Front Office para um fundo Hedge grande em Greenwich, CT.
Use este formulário para enviar qualquer comentário que você possa ter.

The Back Testing Library para Desenvolvedores de Estratégia de Negociação Profissional.
O teste de atraso é o processo de testar estratégias de negociação com base em dados de mercado históricos para tentar simular como um sistema de negociação pode realizar no futuro.
O teste de atraso é o desenvolvimento da estratégia comercial, o que a pesquisa e a melhoria da qualidade são para as indústrias de saúde e transporte. Quem gostaria de experimentar um monitor de coração não testado ou um automóvel? Ninguém. O mesmo vale para as estratégias de negociação financeira.
Todas as estratégias de negociação devem ser testadas, otimizadas e validadas antes de entrar em ação com dinheiro real. Quase qualquer estratégia de negociação de análise técnica pode ser testada.
Embora seja verdade que muitos aplicativos de negociação de nível intermediário fornecem linguagens de script que permitem que os comerciantes desenvolvam e voltem estratégias de negociação de teste, descobrimos que não havia bibliotecas de testes de volta disponíveis para desenvolvedores avançados de sistemas de negociação que preferem programar suas estratégias comerciais em programação de baixo nível idiomas como C ++, C # e Java.
Então, desenvolvemos um mecanismo de teste de back para desenvolvedores de sistemas avançados.
Agora, os desenvolvedores podem criar estratégias em qualquer linguagem de programação, depois testar e otimizar essas estratégias para melhorar o desempenho. BackTestLib permite que os desenvolvedores voltem a testar seus sistemas comerciais em C ++, C #, VB, F #, R, IronPython ou qualquer outro idioma, usando dados de barra ou barra.
Não importa apenas como seu sistema comercial está escrito. Tudo o que você precisa fazer é fornecer uma lista de trades e a biblioteca de teste de volta faz o resto para você.
O BackTestLib pode calcular o desempenho do seu sistema comercial usando duas dúzias de medidas de risco, incluindo taxa de Sharpe, razão de Calmar, razão de Sortino, desdobramento máximo, desdobramento de Monte Carlo, P & L total, Risco de recompensa, maior lucro, maior perda, número médio de operações / Month, Trade Logs e muito mais.
Perfeito para otimização de estratégia.
Os comerciantes profissionais sabem que todas as coisas boas acabaram. Mesmo os melhores sistemas de negociação eventualmente caem em períodos perdidos, exigindo a otimização ou a aposentadoria do sistema comercial. Os motivos variam, incluindo mudanças na liquidez, volatilidade e dinâmica do mercado subjacente, bem como outros fatores. O BackTestLib produz resultados que representam uma gama de medidas com base na rentabilidade e no risco de seu sistema comercial quando testado com os dados com os quais foi fornecido.
Exemplo de código.
// Crie algumas tradições simuladas.
Lista & lt; Trade & gt; trades = new List & lt; Trade & gt; ();
trades. Add (novo Trade (DateTime. Parse (& quot; 1/1/2018 9: 30: 45.422 AM & quot;), SignalType. Buy, 24));
trades. Add (novo Trade (DateTime. Parse (& quot; 1/1/2018 9: 32: 33.891 AM & quot;); SignalType. ExitLong, 24.09));
trades. Add (novo Trade (DateTime. Parse (& quot; 1/1/2018 9: 37: 12.839 AM & quot;), SignalType. Sell, 24.07));
trades. Add (novo Trade (DateTime. Parse (& quot 1/1/2018 9: 48: 27.488 AM), SignalType. Exit, 24.19));
trades. Add (novo Trade (DateTime. Parse (& quot 1/1/2018 9: 49: 16.415 AM & quot;), SignalType. Buy, 24));
trades. Add (novo Trade (DateTime. Parse (& quot; 1/1/2018 9: 50: 45.512 AM & quot;); SignalType. Exit, 24.09));
trades. Add (novo Trade (DateTime. Parse (& quot; 1/1/2018 9: 51: 14.212 AM & quot;); SignalType. Buy, 24.01));
// Execute o backtest.
Double LastPrice = 24,03;
BacktestResults results = Backtester. Backtest (trades, lastPrice);
// Execute os resultados.
Console. WriteLine (& quot; Numero total de trades: & quot; results. TotalNumberOfTrades);
Console. WriteLine (& quot; Número médio de negócios por mês: & quot; results. AverageTradesPerMonth);
Console. WriteLine (& quot; Número total de negócios rentáveis: & quot ;, results. NumberOfProfitableTrades);
Console. WriteLine (& quot; Número total de negociações perdidas: & quot; results. NumberOfLosingTrades);
Console. WriteLine ("lucro total": "quot; results. TotalProfit");
Console. WriteLine ("Perda total: & quot; results. TotalLoss);
Console. WriteLine (& quot; Porcentagem de negociações lucrativas: & quot; results. PercentProfit);
Console. WriteLine (& quot; Porcentagem de negociações lucrativas: & quot; results. PercentProfit);
Console. WriteLine ("Maior lucro: & quot; results. LargestProfit);
Console. WriteLine (a maior perda: & quot; results. LargestLoss);
Console. WriteLine ("Maximum drawdown: & quot ;, results. MaximumDrawDown);
Console. WriteLine ("Maximum drawdown Monte Carlo:" quot; results. MaximumDrawDownMonteCarlo);
Console. WriteLine ("Desvio padrão:", results. StandardDeviation);
Console. WriteLine ("Desvio padrão anualizado:", results. StandardDeviationAnnualizado);
Console. WriteLine ("Desvio de Downside" (MAR = 10%): "quotes", results. DownsideDeviationMar10);
Console. WriteLine (& quot; Value Added Monthly Index (VAMI): & quot; results. ValueAddedMonthlyIndex);
Console. WriteLine ("Sharpe ratio:", results. SharpeRatio);
Console. WriteLine ("Sortino ratio: & quot; results. SortinoRatioMAR5);
Console. WriteLine ("Taxa Sortino Anualizada:", results. AnualizedSortinoRatioMAR5);
Console. WriteLine (& quot; Sterling ratio: & quot ;, results. SterlingRatioMAR5);
Console. WriteLine ("Calmar ratio:" quot; results. CalmarRatio);
Console. WriteLine ("Risk to reward ratio": & quot; results. RiskRewardRatio);
// Exibe o log de comércio.
foreach (Trade trade in results. Trades)
Console. WriteLine (trade. Date + & quot ;: & quot; + trade. Signal. ToString () + & quot; at & quot; + trade. Price. ToString ());
Comece com o BackTestLib>
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Tópicos em destaque.
C # Trading System Example.
Este é um exemplo que mostra como converter a amostra pré-instalação C # project SimpleMovingAverage2VCS e modificá-la para um sistema de negociação C #.
Antes de abrir o arquivo de projeto mude o nome do arquivo probject para MovingAverageCrossSys. Abra o arquivo de projeto e altere todos os projetos de propriedades para o novo nome MovingAverageCourssSys também.
Depois de alterar todas as propriedades do projeto, mude o corpo principal do código MainIDL.
O sistema que usei para este exemplo é um simples sistema de cruzamento em média móvel, requer três indicadores: média móvel rápida, média lenta e crossover.
O trabalho do quadro original do exemplo do makeindicator do C # já possui uma chamada do makeindicator, então tudo o que tenho a fazer é copiar essas linhas e alterar os componentes da chamada do indicador para criar indicadores adicionais para sinais cruzados.
Eu quero garantir que os sinais funcionem como esperado antes de adicionar objetos comerciais para disparar a compra / venda. Então adicionei um plano para traçar os sinais de cruzamento e construí-lo como uma versão intermediária para garantir que os sinais funcionem.
Para executar o indicador de verão intermediário no NeoTicker, copie arquivos: MovingAverageCrossSys. dll (Nota: Interop. NeoTicker. dll também é necessário se não estiver presente no diretório de indicadores do NeoTicker) do compartimento de diretório sub-diretório do C # \ Release para a instalação do NeoTicker subdiretório do diretório indictor.
Copie o arquivo de cabeçalho MovingAverageCrossSys. idl para o subdiretório do indicador NeoTicker juntamente com o arquivo DLL, use o editor de scripts para abrir este arquivo de cabeçalho IDL para instalar o indicador.
O gráfico de indicador intermediário no gráfico que transmite sinais cruzados médios como pontos, onde o cruzamento rápido acima do lento é plotado como 1 e o cruzamento rápido abaixo lento são plotados como -1.
Adicione duas linhas de média móvel no gráfico para confirmar visualmente que os sinais cruzados estão funcionando como esperado, em seguida, adicione a parte de execução comercial do sistema.
Adicione o código necessário para inserir trades, crie o projeto modificado no aplicativo C # e copie o arquivo DLL que está sendo exibido para o diretório do indicador NeoTicker. Abra o arquivo de cabeçalho IDL no editor de script NeoTicker e desative o indicador primeiro, antes de substituir o arquivo DLL no diretório indicador.
Um segundo gráfico é necessário traçar a curva de equidade do sistema, então, no editor de scripts> configuração do indicador, adicione outro argumento para mostrar, instalar o cabeçalho IDL e o sistema pode ser executado com trades.