Manuelle Erstellung einer Handelsstrategie - der alte Weg

Die manuelle Entwicklung einer neuen Handelsstrategie ist ein langsamer Prozess.
Es beginnt damit, dass der Händler seine Erfahrung und sein Wissen nutzt, um die Elemente der Handelsstrategie wie technische Indikatoren, Preismuster, Einstiegs- und Ausstiegsordertypen und die allgemeine Strategiegestaltung zu erfassen.

Wenn der Prototyp fertiggestellt ist, wird die Strategie anhand historischer Daten getestet, um ihre Rentabilität zu beweisen. Der Backtest zeigt oft, dass die Ergebnisse der Strategie nicht akzeptabel sind.
Der Händler muss sie also ändern, einige Indikatoren hinzufügen oder ändern, verschiedene Ideen und Werte ausprobieren und sie dann erneut testen.
Es handelt sich um einen langen Versuch-und-Irrtum-Prozess mit zahlreichen Iterationen, Überarbeitungen und Tests, bis die Strategie akzeptable Ergebnisse erzielt.

Stellen Sie sich nun vor, Sie hätten ein Tool, das Ihnen all diese manuelle Arbeit abnimmt, und zwar 1000-mal schneller...

Der StrategyQuant-Weg

StrategyQuant benötigt nur einen Bruchteil einer Sekunde, um automatisch eine neue Handelsstrategie zu erstellen. Es verwendet verschiedene Kombinationen von technischen Indikatoren und Preismustern als Einstiegsregeln, kombiniert sie mit verschiedenen Ordertypen (Markt, Limit, ...) und mit verschiedenen Ausstiegsregeln (festes Gewinnziel, Trailing-Stop, etc..).
Zum Schluss wird die neue Strategie anhand der historischen Daten getestet, um festzustellen, ob sie rentabel ist.

StrategyQuant kann dies immer und immer wieder tun, indem es jede Sekunde Dutzende von neuen, einzigartigen Strategien generiert und testet! Alles, was Sie tun müssen, ist, die besten auszuwählen!

Wie es funktioniert - Zufallsgenerierung von Handelsstrategien

Eine Handelsstrategie in der Ausgangspopulation wird aus einer Kombination von Preismustern, technischen Indikatoren, Auftragsarten und anderen Bestandteilen erstellt, um die Ein- und Ausstiegsregeln zu bilden.

StrategyQuant kann alle gängigen technischen Indikatoren und Oszillatoren (wie CCI, RSI, Stochastik, etc.), Zeitwerte (wie Tageszeit, Wochentag) und Preismuster verwenden. Diese Bausteine werden dann mit Hilfe von logischen und Gleichheitsoperatoren (und, oder, >, <, etc.) kombiniert, um eine Einstiegs- oder Ausstiegsregel zu bilden. Darüber hinaus werden verschiedene Arten von Einstiegs- und Ausstiegsaufträgen unterstützt (Marktauftrag, Limitauftrag, festes Gewinnziel, Ausstieg nach X Bars usw.).

Mit all den möglichen Kombinationen von Regeln und Aufträgen ist StrategyQuant in der Lage, buchstäblich Billionen verschiedener möglicher Handelsstrategien zu generieren.

Der Bauprozess selbst ist völlig zufällig - der Ersteller wählt nach dem Zufallsprinzip verschiedene Bausteine aus dem verfügbaren Pool aus und kombiniert sie, um eine Eingangsregel, eine Auftragsart und eine Ausgangsregel zu erstellen.
Es gibt einige Gültigkeitseinschränkungen, die sicherstellen, dass z. B. der Preis nicht mit dem Zeitwert verglichen wird usw.
Das Ergebnis ist eine völlig neue Strategie für den Zufallshandel.

Natürlich ist nicht jede zufällig erstellte Strategie profitabel, aber StrategyQuant kann Tausende von neuen Strategien pro Stunde produzieren und testen, und ein überraschend hoher Prozentsatz der Strategien in dieser Menge ist profitabel und solide.

Genetische Evolution nutzen

Die genetische Evolution geht bei der Suche nach geeigneten Handelsstrategien noch einen Schritt weiter.
In diesem Modus erstellt StrategyQuant zunächst eine Reihe von Zufallsstrategien, die als Ausgangspopulation für die Evolution verwendet werden.

Diese erste Generation von Strategien wird dann mit Hilfe der genetischen Programmiertechnik über mehrere Generationen hinweg "weiterentwickelt".

Dieser Prozess imitiert die Evolution - der Algorithmus wählt in jeder Generation die fittesten Strategien (anhand ausgewählter Leistungskriterien) aus, und die Gruppe der fittesten Kandidaten wird dann zur Erstellung einer neuen Generation von Handelsstrategien verwendet.

Wie in der Evolution sollte dies zu immer besseren Kandidaten führen, in unserem Fall zu Strategien, die profitabler, stabiler oder allgemein besser in den ausgewählten Leistungskriterien sind.

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